现更加高效的频谱 和功率利用率。
【附图说明】
[0051] 图1是本发明实施例提供的异构网络中基于femtocell分簇和宏用户调度的干扰 协调方法流程图；
[0052] 图2是本发明实施例提供的MBS的天线数Nt为自变量的时候三种协议的频谱和 功率利用率仿真结果示意图；
[0053]图3是本发明实施例提供的MUE的数目K为自变量的时候三种协议的频谱和功率 利用率仿真结果示意图；
[0054]图4是本发明实施例提供的FBS的发射功率pF为自变量的时候三种协议的频谱 和功率利用率仿真结果示意图。
【具体实施方式】
[0055] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明 进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于 限定本发明。
[0056] 本发明提出了一种异构网络中基于femtocell分簇和宏用户调度的干扰协调 方法，通过对干扰宏用户的femtocell进行分簇，分簇选择和用户调度来完成宏小区和 femtocell之间的干扰协调。同时，为了使调度算法在实际中易于实现，本发明还设计了一 种低复杂度的分层求解算法，将原问题分解为两个子问题：femtocell分簇问题和宏用户 调度问题，通过求解这两个问题来计算宏用户调度指示向量，通过在不同的时隙合理选择 静默宏用户，从而为femtocell簇提供通信机会，从而实现干扰协调。
[0057] 下面结合附图1对本发明的应用原理作详细的描述。
[0058] 如图1所示，本发明实施例的异构网络中基于femtocell分簇和宏用户调度的干 扰协调方法包括以下步骤：
[0059]S101:在异构网络环境下，每个具有认知能力的femtocell都能感知到周围是否 存在宏用户，在每个宏用户周围就形成了一个femtocell干扰簇（IFC);
[0060] S102:请求接入网络的宏用户所对应的干扰簇通过反馈链路向宏基站报告反馈信 息，信息包含：干扰簇中所有femtocell发送数据速率的估计值以及干扰簇所对应的宏用 户的身份（ID);
[0061]S103:宏小区根据反馈信息选择一组⑷备选的宏用户进行调度，这类宏用户的 特征是，宏用户所对应的干扰簇应该包含互不相同的femtocell ;
[0062] S104 :宏小区依据当前时隙的宏用户的信道信息，选择K-1个宏用户传输数据，并 通知剩余的宏用户（静默宏用户）对应的干扰簇在该时隙正常通信；
[0063] S105 :重复S104的步骤，并保证在每个时隙都是不同的静默宏用户，直至完成整 个调度周期。
[0064] 以下结合本发明的具体实施例对本发明的原理做进一步的描述：
[0065] 本发明实施例的异构网络中基于femtocell分簇和宏用户调度的干扰协调方法 具体包括以下步骤：
[0066] 步骤一、构建一个部署大规模天线的宏小区和femtocell共存的异构网络， femtocell和宏小区都米用TDD和OFDM传输模式，假设FBS(femtocellbasestation)和 UE(userequipment)均安装一个天线，且已经完全了解了信道状态信息；
[0067] 步骤二、FBS可以感知周围的MUE(宏用户）的存在和宏小区的频谱，将与特定MUE 空间上接近的femtocell分成不同的只干扰该MUE的IFC，调度周期为T，将T划分为K个 调度时隙（与MUE信道相关时间相同），K也是T内与MBS(macrocellbasestation)进行 通信的MUE的个数；
[0068] 步骤三、在调度时隙j内，MBS只与（K-1)个激活态的MUE进行通信，与激活态MUE 相关的IFC称为静默态（j内不进行通信），余下一个MUE称为静默态，与静默态MUE相关 的IFC是激活的，正常进行通信，在T时间内每个MUE都会有唯一一次静默态，由于上述算 法太过于复杂将其分为两个子问题；
[0069] 步骤四、IFC(干扰簇）选择子问题，首先用穷举法找到一个互不相交的IFC的集 合1C」j= 1，2,…，|G|}，结果是一个IFC只会干扰一个MUE，之后用迭代法得到MUE的集 合，用类信号噪声干扰比来表征是否最优；
[0070] 步骤五、MUE用户调度，在步骤四基础上得到簇的规划，在某个确定的时隙内讨论 使得信息最大化，得到调度指示向量，之后应用迭代算法得到T时间内最优的调度矩阵；
[0071] 步骤六、方法结束。
[0072] 本发明先建立通信模型，在此基础上，通过迭代算法得到最优的分簇选择和用户 调度；在宏小区混合femtocell的异构网络中，通过应用上述方法，可以得到更高的频谱利 用率和功率效率；通过将该问题分解为两个子问题，使得该算法能够物理实现。
[0073] 在本发明实施例的中进一步包括：
[0074] 步骤一中设定的模型下，信道模型和下行链路的传输：
[0075] 1. 1信道模型：认为在调度周期T内，信道增益是不变的，传统的只考虑小尺度衰 落的信道是不切合实际的，并且也不适用于所提出的方法，所以只考虑大尺度衰落信道的 特性。
[0081]式中.是大尺度衰落矩阵，包含了路径损耗和阴影衰落。是在时隙j内MBS 和第k个MUE之间的距离。a是路径损耗指数，取值为ae[2,6]。0是阴影衰落变量，月艮 从分布101〇g1Q9N(0,SshadJ。小尺度衰落矩阵Hmj中各个组成的向量是独立同分布hmkJ CN(0,I) 〇
[0082] 1. 2下行链路传输模型：
[0083] 第j时隙内第k个MUE接收到的信号：
[0084]
[0085] 其中，发射出的功率，假设其为一个定值。分配给各个MUE的 功率（Pk是。的其中一个取值），为了方便，采用等功率发送的方式，(P为MBS发 射总功率，A为T内所有进行通信的MUE的集合）。1_和x_是独立同分布随机变量服从CN(0,1)的分布。gmkj和gfkj分别是MBS信道增益和FBS信道增益。
[0086] 同理，也可以得到FUE接收的信号：
[0087]
[0088](其中F为IFC内的基站的集合）。
[0089] 1. 3数据速率：
[0092] 根据香农定理有：
[0093]a)时隙j内第k个MUE传输数据速率为：Rmkj=log2 (1+ymkJ);
[0094] b)时隙j内与第k个MUE相关的IFC内某个FUE传输数据速率为：Rffj = log2(l+yffJ)；
[0095] c)假设b)中传输速率与时隙j无关，得到任意一个时隙内与第k个MUE相关的 IFC内所有FUE进行的数据速率为
[0096] 本发明的实现还在于：步骤三在知道信道传输模型和下行链路传输状态之后进行 分簇选择和用户调度方法：
[0097]
[0098] 用在整个调度周期T内总的数据传输速率的最优化来衡量分簇选择和用户调度 的最优性。S2约束条件保证了每个j时隙内有且只有一个MUE是静默的。S3保证了在调度 周期T内每个MUE都会平均的静默一个时隙长度。
[0099] 考虑用一个时隙j内的最大传输数据速率代替在整个时间的数据速率最优的问 题：
[0100]
[0101] 本发明的实现还在于：步骤四IFC选择子问题，IFC选择子问题，首先用穷举法找 到一个互不相交的IFC的集合{C」j= 1，2,…，|G|}，结果是一个IFC只会干扰一个MUE， 之后用迭代法得到MUE的集合，用类信号噪声干扰比来表征是否最优。具体实现方法是：
[0102]
[0103] 本发明的实现还在于：步骤五用户调度问题，算法如下：
[0104]
[0105] 由上述方法找到一个时隙内最优的簇选择，在后续的选择方案中，只需要保证之 前已经被选择的IFC不被重复选择，则K个时隙结束后就完成了一个周期的调度。
[0106] 本发明的仿真结果
[0107] 参数的设定：在时隙j内假设只有一个FUE接入femtocell;假定IFC内的 femtocell的数目是（15);femtocell的信道增益只考虑大尺度衰落；载频为2. 6GHz; macrocell覆盖半径是lkm;白噪声功率谱密度-174dBm/Hz;信道带宽20MHz;MBS的阴影标 准偏差8dB;路径损耗指数a= 4;femtocell覆盖半径10m;FBS的阴影标准偏差6dB。
[0108] 图2表示了MBS的天线数Nt为自变量的时候三种协议的频谱和功率利用率仿真 结果示意图；MBS传输功率P= 46dBm;FBS发射功率为pF= 10dBm;时序安排MUE数目K =10;