同时同频全双工用户快速分簇调度方法与流程

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种同时同频全双工用户快速分簇调度方法。

背景技术：

当今世界各国可用频谱资源日益减少，而无线通信业务量需求激增，这一外在矛盾使提高频谱效率利用率成为提高通信技术发展的重要研究方向。

传统的通信系统一般分为单工系统、半双工系统和全双工系统，全双工是指通信节点同时进行接收和发送。同频同时全双工技术是指在相同的时间和频率的频谱资源上进行发射和接收，是近几年兴起的一项新型双工技术。该技术可以在同一条物理信道上实现信号传输，即在同一时间和同一频率下实现信号的发射和接收。对比传统的时分双工(TDD)和频分双工(FDD)方式，同频同时全双工技术在同一信道上实现了两个方向的通信链路，因而可以将频谱效率提高近一倍。在当前世界范围内频谱资源短缺的情况下，全双工技术是一项非常有价值的移动通信新技术。

目前，点对点的同频同时全双工技术已经得以实现，但基于全双工技术的蜂窝组网技术的研究尚属空白。由于全双工系统中各基站间使用相同的时频域资源，故基站与基站间、用户与用户间的干扰功率相较于传统LTE技术要更为严重。而且同频同时全双工技术应用在实际的网络环境下，将面临更为复杂的系统内部干扰。其中，用户与用户间的干扰成为用户下行链路的重要干扰，相邻用户发送数据会给用户终端带来严重干扰，因而如何规划用户收发状况以减小用户间相互干扰成为全双工技术组网研究的重要内容。小区内用户收发分组示意图如图1所示。

目前国内多家设备商和运营商申请了有关用户收发配对的专利技术。华为技术有限公司于2013年申请了“一种全双工蜂窝网络下的用户设备调度方法及装置”申请号为201310021621.3的发明专利申请，该专利申请的基本内容为小区中的每一个用户设备确定配对集,所述配对集中的任一个用户设备的配对参数符合预设的门限值；当调度一个用户设备进行数据传输时，从该用户设备的配对集中选取另一个用户设备进行相反方向的数据传输。该技术方案有效地定位了小区内每个用户的各种信息，并以此为基础选择不会彼此产生较大影响的用户进行收发传输，是十分精准的调度策略。但是，该专利申请的技术方案复杂度较高，而且确定各个用户间的彼此信息需要发送长时间的参考信号训练信息，且部分位置不佳用户可能长时间得不到调度，公平性较差。

另外，中国移动通信集团公司于2012年申请了“一种TDD系统用户调度方法、装置、系统和基站”申请号为201210404312.X的专利申请，该专利申请的基本内容为从N个子帧中确定K个子帧作为同频全双工子帧,优先调度上行用户的数据，根据估计的干扰情况，确定与所述上行用户配对的下行用户。然而，由于全双工技术中上行业务基站受到相邻基站干扰严重且无法消除，因此提出优先调度上行业务可能会导致频谱资源浪费。

此外，清华大学于2013年申请了“无线通信系统中同时同频全双工节点数据传送方法及装置”申请号为201310365055.8的专利申请，其内容为通过比较干扰节点和受干扰节点的优先级，判断是暂停数据发送和重新发送数据。该专利申请注重具体用户的收发判断，而没有从整体上规划区域内用户的收发策略，且容易导致优先级较低的用户产生饥饿现象。

技术实现要素：

针对上述现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种同时同频全双工用户快速分簇调度方法，能够在加倍利用频谱资源的前提下，尽可能减小用户间的彼此干扰，同时降低算法的复杂度，实现用户收发的快速分配以及动态调整，解决日益增加的频谱资源需求。

为达上述目的，本发明采取的具体技术方案是：

一种同时同频全双工用户快速分簇调度方法，包括以下步骤：

对一区域内的所有用户进行快速收发分簇；

通过逐一调整个别用户收发状态，减小簇间用户的干扰功率；

不断调整簇中心用户，以避免近距离用户的信号干扰。

进一步地，所述区域内的所有用户进行快速收发分簇，包括：基站随机选择一个用户A作为一上行簇的中心，用户A发送数据，其他用户接收；各其他用户将接收到的干扰功率信息反馈给基站；基站接收该干扰功率信息，并根据该干扰功率信息与一基准功率，得到各其他用户收到上行簇中心的信号干扰功率；

基站选择收到上行簇中心的信号干扰功率最小的用户B作为下行簇中心，用户B发送数据，其他用户接收；各其他用户将此时接收到的干扰功率信息反馈给基站；基站根据接收到的A、B的干扰功率信息将除A、B外的其他用户分配到其收到的信号干扰功率较大的上行簇中心或下行簇中心所在的簇中。

进一步地，所述逐一调整个别用户收发状态，包括：根据估计干扰状况逐一调整低信干噪比用户的收发状态，保证调整后区域内所有用户的信干噪比降低不超过某一阈值。根据对蒙特卡洛随机分布用户统计分析，全双工下行用户非视距路损情况下SINR均值为5.03dB，一般认为信干噪比低于0dB时信号无法解调，故将阈值设为0～5dB。

进一步地，所述逐一调整低信噪比用户的收发状态，保证调整后区域内所有用户的信干噪比降低不超过某一阈值，包括：若区域内一用户C的信道状况较差，信干噪比小于门限。干扰噪声大于信号功率时，信号一般被认为无法被解调，则改变用户C的收发状态；测试用户C的信干噪比是否提高，若未提高，则恢复用户C的原有收发状态；若提高，测试其它用户信干噪比是否有设定阈值以上程度的下降，若有，则恢复用户C的原有收发状态。

进一步地，所述不断调整簇中心用户，包括：若有新的用户接入，根据干扰状况将其分入某一簇内，并利用K均值算法选择新的簇中心。

进一步地，所述根据干扰状况将其分入某一簇内，并利用K均值算法选择新的簇中心，包括：若有新用户D接入区域内，则令用户D发送数据，其余用户接收数据。计算上行簇和下行簇接收到的用户D的信号干扰均值，将用户D加入接收到D的信号干扰均值较大的簇中；若用户D的簇内干扰均值大于原有簇中心干扰均值，则将用户D设为该簇新的簇中心，并记录新的干扰均值。

通过采取上述技术方案，本发明与现有技术相比，其优越之处在于：

1)现有技术需要获得两两用户间的精确匹配的信息，包括角度、位置等，需要训练序列较长，用户状态改变时需要长时间的跟踪更新。本发明只需在开始时获取各用户到两个簇中心用户的干扰信息，用户位置改变时就能够快速调整。

2)现有技术侧重用户配对，选择满足配对要求用户进行收发，实现局部最优规划；本发明侧重利用K均值算法进行用户分簇，使得簇间干扰尽可能小，实现整体最优规划。

3)现有技术存在用户长时间得不到调度的可能，本发明每一时隙用户均进行收/发操作，保证了用户公平性。

综上，本发明的方法利用自组织的结构快速将用户分为两组，使得组间干扰相对较小。并通过K均值算法不断调整簇中心来动态规划用户的簇别，使得收发组间的用户干扰维持在一个较低的水平且用户公平性较好。

附图说明

图1为背景技术中小区用户收发分组示意图。

图2为本发明一实施例中同时同频全双工用户快速分簇调度方法的流程示意图。

图3为本发明一实施例中用户和基站位置分布示意图。

图4为本发明一实施例中的扇区划分示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。下面配合所附图对本发明的特征和优点作详细说明。

参考图2，在本发明的一实施例中，提供一种同时同频全双工用户分簇调度方法，包括以下步骤：

S110：随机选择某一用户作为上行簇中心，根据干扰情况选择另一用户作为下行簇中心，将其余用户根据干扰状况分配至两个簇内。

具体地，随机选择一个用户A作为上行簇中心，用户A发送数据，其他用户接收。各其他用户将此时接收到的干扰信号信息反馈给基站。基站选择干扰最小的用户B作为下行簇中心，B发送数据，其他用户接收。各用户将此时接收到的干扰信号信息反馈给基站。基站将除A、B外的其他用户，根据接收到的A、B信号干扰情况分配到干扰较大的簇中。

如图3所示，以7小区构成的区域的用户分布为例，7个小区的位置示意如图所示，每个小区内3个扇区，划分模式如图4所示。也就是说，共21个扇区。上行簇和下行簇需要在不同时隙转换接收/发送状态，下行信干噪比的计算公式依照下列过程：

设下行用户端接收信号可以表示为：

其中，h0代表目标基站到接收端的估计信道参量，hBS,i代表其他基站到接收端的信道参量，hUE,i代表其他用户到接收端的信道参量。SBS,i'目标基站发射信号，SBS,i代表其他基站信号，SUE,j代表处于发送状态用户的干扰信号，n代表噪声。

如果接收信号采用迫零检测算法ZF进行解调，则得到：

上式中等式的右侧的第一项为接收目标信号，第二项为其它基站下行干扰(其他20个扇区，这部分是在TDD-LTE下行仿真中已存在的干扰)，第三项为全双工条件下，本扇区内一个上行用户的干扰，第四项为噪声，这里未考虑周围6个小区的用户造成的干扰。

可得信噪比为：

S120：遍历区域内用户，选择信噪比小于门限(<0dB)的用户，改变收发状态。要求根据估计干扰状况逐一调整低信噪比用户的收发状态，保证调整后区域内所有用户的信干噪比降低不超过某一阈值。

若其中如用户C信道状况较差，信干噪比小于门限(如0dB)，则将用户C收发状态改变，测试用户C信干噪比是否提高且其它用户信干噪比没有设定阈值以上程度的下降，否则恢复用户C原有收发状态。

若有新的用户接入，S130：设置该用户发送其他用户接收，测量并根据干扰将其分入某一簇内，并利用K均值算法选择新簇中心。

根据干扰状况将新用户分入某一簇内，并利用K均值算法选择新的簇中心。其中，K均值算法，即K-means聚类算法的基本思想是:首先从N个数据对象中随机选择k个对象作为初始簇中心，对于剩下的其他对象，则根据它们与这些簇中心的距离，分别将其分配给与其最相似的簇；然后再计算每个簇的新的簇中心。不断重复这一过程，直到标准测度函数开始收敛为止。

本例选择仿照k＝2均值算法不断尝试确定新的簇中心。最初的簇中心是随机指定的用户，每当有新的用户被划归簇内后，计算簇内各用户到新用户的距离，判断新用户是否为替代原簇中心用户的更优簇中心。

具体实施方法：

步骤1：随机选择用户作为上行簇中心，根据干扰情况选择用户作为下行簇中心，将其余用户根据干扰状况分配至两个簇内。

首先，用户全部设定为接收基站信号，测量各用户基准干扰功率，将该数值反馈给基站；基站随机选择一个用户A作为上行簇中心，A发送数据，其他用户接收。各用户将此时接收到的干扰功率信息反馈给基站。基站该功率与前次基准功率相减，得到用户收到簇中心的信号干扰功率。基站选择收到簇中心干扰功率最小的用户B作为下行簇中心，B发送数据，其他用户接收。各用户将此时接收到的干扰信号功率反馈给基站。基站将除A、B外的其他用户，根据接收到的A、B信号干扰情况分配到收到干扰较大的簇中。

或者，用户全部设定为接收基站信号，测量各用户信干噪比，将该数值反馈给基站；基站随机选择一个用户A作为上行簇中心，A发送数据，其他用户接收。各用户将此时接收到的信干噪比反馈给基站。基站两次信干噪比相减，得到用户收到簇中心的干扰信号的相对值。基站选择受到簇中心影响信干噪比降低最小的用户B作为下行簇中心，B发送数据，其他用户接收。各用户将此时接收到的信干噪比反馈给基站。基站将除A、B外的其他用户，根据接收到的A、B信干噪比分配到数值变动较大的簇中。

步骤2：根据估计干扰状况逐一调整低信噪比用户的收发状态，保证调整后区域内所有用户的信干噪比降低不超过某一阈值。

用户不断将自身此时的信道状况反馈给基站并记录。若其中用户C信道状况较差，信干噪比小于门限，则将C收发状态改变，测试下一子帧C信干噪比是否提高，若未提高，则恢复原有收发状态。若提高，测试其它用户信干噪比是否有设定阈值以上程度的下降，若有，则恢复C原有收发状态。

步骤3：若有新的用户接入，根据干扰状况将其分入某一簇内，并利用K均值算法选择新的簇中心。

若基站检测到有新用户D请求接入系统，则令用户D发送数据，其余用户接收数据。各接收用户将干扰信号功率反馈给基站，基站将各自值与基准值相减后，得到受到D用户的干扰功率。分别计算上行簇和下行簇接收到的D的信号干扰均值，将D加入干扰较大的簇中。若D的簇内干扰均值大于原有簇中心干扰均值，则将D设为新的簇中心，并更新各用户到簇中心的干扰功率值。

通过，将前述调度算法添加到现有同时同频全双工系统级仿真平台中，该平台已经经过校准。平台仿真参数配置如下表所示。其中，7小区位置示意如图3所示，每个小区内3个扇区，划分模式如图4所示。

表1仿真场景参数列表

仿真结果如下所示：

表2仿真结果数据

由上表可以看出，采用快速分簇算法可以提高下行频谱效率10％左右，而且用户数越多，相对下行频谱效率改善越明显，快速分簇算法是能够显著提高下行频谱效率。