为巧心€；0心';所有基站到用户1^的预编码向量为风4=[而;/，风巧^...，奶紐叩€'''0'心' 9~'>^， =>/?六^，化历基站b分配给用户k的发射功率，V,功归一化的基站b到用户k的发 射预编码向量，b= 0, 1，2,…，B; 表示NmX1维复向量空间，表示NsX1维复向量 空间，表示（Nm+bNs)X1维复向量空间；k= 1，2,…，K;
[0024] 每个基站获得它到所有用户之间的信道信息，采用基于信漏噪比最大化准则的发 射预编码，则基站b根据已知的信道信息得到Vkb为：
掛
[0026] hib为微基站b到用户i的信道向量；
[0027] 用户k收到来自基站b的期望信号等效信道能量表示为《;姑叫蜡心f，由基站b发 送给用户i的干扰信号等效信道能量表示为《w，=I记，V,,I2 :;Vib为归一化的微基站b到用户i 的发射预编码向量。
[0028] 采用功率控制变量Pkb来表示用户到基站的接入情况，当用户k未接入微基站b 时，Pkb=0,否则Pkb>0;定义用户k的接入基站集合为这叫AI仿，>化々二()，1，…，巧i-。
[0029] 所述的步骤2. 1中，用户接入和功率控制联合优化模型表示为：
[0031]其中，（2.I)是用户k的最小信干噪比约束，丫k是用户k要求的最小信干噪比， (2. 2)和化3)分别表示宏基站和微基站的最大发射功率约束，（2. 4)限制用户k最多只能 接入Lk个协作基站，私I表示集合％中的元素个数。
[003引所述的步骤2. 2中，定义函数
，其中t一0是一个极小值；利用函数 f(Pkb)对约束化4)进行连续化表示，表示为：
[0033]进而将公式似表示为：
口）
[003引利用单项式近似的方法将约束化1)和化4)中不等式左侧的分母部分由现在的 多项式转变为关于变量Pkb的单项式，将优化问题转变为标准的几何规划问题，同时，引入 一组松弛变量0k，k= 1，...，K，将得到的几何规划问题进一步松弛为：
辨
[0037]其中，表示第1次迭代得到的功率值，
是利用单项式近似方 法得到的中间变量；目标函数里的A是一个常数；求解公式（4)所示的目标函数，获得用 户接入结果和各基站的功率控制结果。
[003引本发明的优点和积极效果在于：
[003引 （1)相比于现有的用户接入最近基站方法、用户接入信号最强基站方法、W及偏移 接收能量最大方法，本发明能够有效地平衡网络中各小区负载，因而可W支持更高的用户 数据率需求，在相同的用户数据率需求下能够大幅降低系统的总发射功率。
[0040] (2)本发明解决了异构网中的宏、微基站协作功率控制和用户接入控制的联合优 化问题，在满足用户数据率需求、单基站功率约束、W及给定每个用户最多接入基站个数的 限制下，最小化所有基站的总发射功率。所设及的用户接入和功率控制联合优化问题属于 包含离散变量的组合优化问题，其最优解只能通过穷举捜索得到，其捜索空间随用户数呈 指数增长。而本发明所提出的方法将原问题转化为一个凸优化问题，可W在多项式时间内 求解，因此计算复杂度大幅降低。本发明充分利用宏、微基站各自在功率、天线、部署密度等 方面的优势，能够有效地平衡网络中各小区的业务负载，与现有的典型用户接入方法，例如 用户接入最近基站方法、用户接入信号最强基站方法、W及偏移接收能量最大方法等相比， 所提出的方法能够大幅降低系统的总发射功率，并且能够支持更高的用户数据率需求。
【附图说明】
[0041]图1是本发明的用户接入与功率控制联合设计方法的流程图；
[0042] 图2是单小区下异构网络模型示意图；
[0043]图3是单次信道实现条件下用户接入示意图，其中：(a)为接入距离最近基站方法 的仿真结果；化）为接入信号最强基站方法的仿真结果；(C)为偏移接收能量最大方法的仿 真结果；（d)为本发明的用户接入与功率控制联合设计方法的仿真结果；
[0044] 图4是用户被单个基站服务时四种接入方式的性能对比示意图；
[0045] 图5是用户最多被两个基站服务时四种接入方式的性能对比示意图；
[0046] 图6是用户被单个基站服务时四种接入方式的性能对比示意图；
[0047] 图7是用户最多被两个基站服务时四种接入方式的性能对比示意图。
【具体实施方式】
[0048] 下面将结合附图和实例对本发明作进一步的详细说明。
[0049] 本发明W系统总发射功率最小化为设计准则，并考虑每个用户可W接入任意给定 数目的协作基站。同时，与传统的不考虑用户数据率需求的基站功率控制不同，本发明研 究在满足每个用户数据率需求前提下的按需服务策略，因此能够更有效的节省系统的发射 功耗。考虑多基站采用协作传输来回避小区间干扰，在满足用户数据率要求、单基站功率约 束、W及给定每个用户最多接入基站个数的限制下，最小化所有基站的总发射功率。该问题 属于包含0/1变量和连续变量的组合优化问题，其全局最优解可W通过遍历捜索得到，但 会导致很高的计算复杂度。为了降低复杂度，本发明提出了一种基于几何规划的用户接入 和功率控制联合优化方法。所提出的方法首先将问题中的0/1变量表示为连续函数，进而 将得到的优化问题转化为几何规划问题并进行求解。
[0050] 本发明是一种协作异构网络中的用户接入与功率控制联合设计方法，整体流程如 图1所示，包括步骤1~步骤3,下面W单小区网络拓扑结构为例对各步骤进行详细说明，步 骤同样适用于多小区的网络拓扑。
[0051] 步骤I:针对每个宏基站和微基站，获取它到所有用户的下行信道信息，计算预编 码向量和等效信道能量，然后通过回传链路共享给中屯、处理器，其中预编码可W采用现有 方法，例如信漏噪比最大化预编码等，中屯、处理器可W是网络中的专用处理单元，也可W使 用现有网络节点，例如宏基站。
[0052] 图2所示为一个单小区下异构网络模型示例。在宏基站的覆盖范围内随机部署B 个微基站，共同服务K个用户，B、K均为正整数。假设宏基站有Nm个天线，最大发射功率为 Pm,微基站有Ns个天线，最大发射功率为PS，用户端只有一个天线。运里，宏基站和微基站具 有不同的最大发射功率和天线资源配置。在实际系统中，通常宏基站比微基站具有更大的 发射功率和更多的天线资源，而微基站的部署密度更高，可W缩短与用户之间的距离，从而 减小信号的路径损耗。可见，宏、微基站在用户服务能力方面具有不同的优势。
[0053] 宏、微基站采用空间预编码的方式来抑制基站间的相互干扰。设宏基站到用户k 的信道向量为E炒，微基站b到用户k的信道向量为hw, ，b= 1，2,…，B，则所有 基站到用户k的信道向量可W表示为％ ，宏基站到用户k的 预编码向量表示为Ww ，微基站b到用户k的预编码向量表示为eCWsxi，则所有基 站到用户k的预编码向量可W表示为w/f=[WwT，w;/，...，W//f .C~"I表示NmX1 维复向量空间，表示NsX1维复向量空间，CW"+WsH表示（Nm+BNs)X1维复向量空间。 预编码^进一步表示为'?'妨=^/^v陆，此处b= 0, 1，2,…，B，其中口1*为基站b分配给 用户k的发射功率，Vkb为归一化的基站b到用户k的发射预编码向量。假设每个基站可W获得它到所有用户之间的信道信息，并采用基于信漏噪比最大化准则的发射预编码，则基 站b可W根据已知的信道信息得到Vkb为：
识
[00巧]hib表示微基站b到用户i的信道向量。
[0056] 基于上述模型，采用功率控制变量Pkb来表示用户到基站的接入情况。当 用户k未接入基站b时，则有Pkb= 0 ;否则Pkb> 0。定义用户k的接入基站集合为 沒,;=.!/，I化,'，> 0, /，= 0,1，...，巧。
[0057] 用户k的接收信号yk可W表示为：
傑
[0059]其中，Xk是用户k的数据符号，其平均能量为Lrik是用户k的加性白高斯噪声，均 值为零，方差为。需要说明的是，本发明研究单个宏小区内宏基站和多个微基站的功率控 制和用户接入问题，考虑了宏小区内多个基站间的干扰协调，而将来自小区外的宏基站和 微基站的干扰建模为白高斯噪声（从信息论的角度看运是最差的干扰情况）。因此，公式 (2)中的噪声包括用户端的热噪声和宏小区外干扰。
[0060] 假设在宏小区内所有微基站通过回传链路与宏基站相连接，用于共享协作传输所 需要的信息。考虑多个基站采用非协作JT传输技术服务多用户，则用户k的接收信干噪比SINRk可W表示为：
掛：
[00的]其中，喘6=|跑心2和《h6=:I始VaP分别表示用户k收到来自基站b的期望信号等 效信