异构网络下的一种动态干扰协调策略

卢纯强，罗汉文

(1．上海师范大学 信息与机电工程学院，上海200234;2．上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海200240)

0 引言

无线通信技术的不断发展，使用户对数据业务的需求不断提升，为了满足这一趋势，家庭基站作为一种改善蜂窝网络中城市用户密集地区的吞吐量和数据速率的方法，引起了广泛的研究．然而，由于存在严重的干扰问题和较低的谱效率，家庭基站无法在目前的蜂窝网络结构下进行大规模配置．因此，迫切需要有效的干扰协调方案来消除这些干扰问题．

由于在LTE-A下行链路中采用了OFDMA接入技术，所以在这样的异构网络中，小区内的干扰可以忽略不计，而相邻小区间采用了相同频率的部分将会对小区用户产生很大的影响．同时，不同层间使用了相同频率也会对该层小区用户QoS产生影响．目前，学术界提出了各种不同的方案解决以上难题，如最优化小小区数量策略［1］、最优传输功率策略［2］、频率复用策略［3］等．然而，大多数的策略没有兼顾谱效率、能效率和系统性能．

本文作者调查了许多关于软频率复用(SFR)的文献，此策略可以利用小区资源块分配来有效的消除小区间干扰，但由于小区边缘用户无法使用全部频率资源导致系统谱效率不高．本文作者提出的调度策略是基于SFR和改进的图论资源分配来实现异构网络中的小区间干扰协作．在调度算法中，首先将干扰分为3类:宏小区间干扰、宏小区和家庭小区间干扰、家庭小区间干扰，然后通过SFR策略来减少宏小区间的干扰，同时在家庭基站干扰协调部分采用了一种改进图论资源分配算法．最后仿真结果显示该干扰协调策略相比于ABS策略有更好的系统性能，表现为扇区的用户平均速率．

1 系统模型

1．1 系统模型和干扰场景

如图1(a)所示，考虑每个区域内有N个宏小区和P个家庭小区的异构网络的下行链路．宏小区由传统的运营商装配的基站组成，三区天线提供开放接入和广域覆盖．家庭基站假定是具有全向天线的非传统低功率接入点．如图1(b)所示，存在3种干扰类型:宏小区间的干扰，家庭小区间的干扰，宏小区和家庭小区间的干扰．

图1 系统模型和Het-Net的干扰场景

其中，图1(a)的三角表示家庭基站(FB/FBS)，MBS表示宏基站，圆表示小区用户，MUE和FUE分别表示宏小区用户和家庭小区用户．

1．2 作为比较的相关策略

LTE Rel-10提出了ABS策略，在时域上改善异构网络中的小区边缘用户数据速率．在异构网络中，子帧对齐会导致信号在不同层不可避免的存在重叠和影响．ABS策略中，宏小区内几乎空白子帧框的发送功率被调到0．如果ABS策略中，宏小区框架被分为普通框架和几乎空白框架，那么，设置两种不同的框架比值就将对资源分配产生不同影响．这里为了方便，将ABS策略的资源复用因子设置为0．5．然而，在时域上调度的ABS策略需要紧密的同步和复杂的信号交换，本文作者给出的是一种的频域上的资源分配策略，在获得相同或更好的性能的同时更容易操作．为了方便比较，设置该策略的频率复用因子也为 0．5．

2 动态干扰协调策略

定义总带宽为W，每个子信道的带宽为B，很显然，子信道数量为W/B，假定单个子信道的标识为i，i∈I={1，2，…，W/B}，所以本文作者定义:

其中，RSRP指从基站i接收到的相关信号接收功率，bias是偏置值，其大小是可调的．

2．1 宏小区间基于SFR的干扰协调

给出策略的频率复用因子为0．5，即留出一半的频率资源仅为家庭小区所用．定义子信道I部分为宏小区服务，而子信道Ⅱ部分仅为家庭小区服务．接入宏小区的用户称为宏基站用户(MUE)，在SFR中，宏基站用户被分为小区内部用户和小区边缘用户，子信道I部分又被分配成3份，1/3给边缘用户，2/3给小区内部用户．相邻小区的边缘用户分别被分配给不同的1/3频带，由此来避免相邻宏小区间的干扰．另外，SFR策略中，给小区边缘用户分配更大的传输功率以抵消其更大的路损．

2．2 宏小区和家庭小区间的干扰协调

接入家庭小区的用户称为家庭用户(FUE)，所有家庭用户享用子信道Ⅱ部分的所有频带资源．因此同一宏小区内的FUE和MUE使用了不同的频段，那么在此策略下宏小区和家庭小区间的干扰不作考虑．

2．3 基于图论的家庭小区间干扰协调

设计家庭小区的小区中心共享所有信道Ⅱ部分的频带资源，而家庭小区范围扩大部分的用户共享信道I的频带资源．这将会导致家庭小区间严重的干扰，使FUE的数据速率大幅降低．本文作者提出一种基于干扰图论的资源分配方法，该方法是为了确保在共享资源情况下获得更好的信道质量．小区范围扩大区域内服务的用户称为受害用户，家庭小区内部服务的用户称为普通用户．同时，一个FUE的干扰主要来自和它的服务家庭基站在同一扇区的家庭基站．接下来的部分，将考虑在一个特定扇区的家庭小区和它们服务的用户(FUE)为一个基本单元来引出这一方法．在这一单元中，定义家庭小区的用户群(FUEs)由 B(p)个用户(FUE)组成，其中 p∈{1，2，…，p}．

2．3．1 建立干扰图

首先，对在一个基本单元的家庭基站及其服务用户(FUE)建立一个干扰图．考虑一个给定的网络拓扑，定义干扰图为G=(V，E)，其中，V代表所有在这个扇区的P个家庭小区，而E表示这些家庭小区的边界区域的集合．考虑ep，d∈E，ep，d=1表示在家庭小区p和d间的边界区域存在不可忍受的干扰，其中p，d∈V，否则，ep，d=0．

下面给出判断一个家庭小区侧用户(FUE)bp受到邻家庭小区不可忍受的干扰的标准ηb(p)，其中b(p)∈{1，2，…，B(p)}．定义 ηb(p)为:

其中Ptxfemto表示家庭基站的最大发送功率，PLp，b(p)表示FUE b(p)和它的服务家庭小区p之间的路径损耗．PLd，b(p)表示FUE b(p)和家庭小区d之间的路径损耗．再定义一个可调整的门限ηth，将ηb(p)和ηth进行比较，如果式(3)不能满足，b(p)除去最强的干扰家庭小区，并且把这个家庭小区的ID(IDentity，编号)d加到干扰集FUEint erfb(p)，直到重新计算的ηb(p)大于给定的门限ηth，然后家庭小区p把ID d加到干扰集Femt int erfp，同时家庭小区 d 把 ID p 加到干扰集 Femt int erfd．最后，ep，d被设为 1．如果 FUE b(p)的FUEint erfb(p)集为空集，则家庭小区p认为这个FUE受到邻家庭小区的可忽略干扰，并将这个FUE加入到FUE集ξ(p)nointerf，否则加入到FUE集ξ(p)interf中．

2．3．2 自适应子信道分配

首先，依据图形赋色算法［4－5］来对家庭小区进行分组．在分好组后，家庭小区被分入K个组，称为gk，其中 k∈{1，2，…，K}．所有可以分配给家庭小区的子信道 ID 为 w∈Ifemto={W/2B+1，…．，W/B}．由于不同的家庭小区组的频率正交分配导致了较低的资源复用率，用一部分的可用子信道给在集ξ(p)nointerf中的FUEs复用，其中p∈{1，2，…，p}．假定这个复用集为λreuse，且家庭小区组k的子信道集为λk，其中在gk中的家庭小区可以调度在ξ(p)interf集中的FUEs．图2列出了自适应资源分配策略的部分工作流程:

图2 自适应资源分配程序

3 仿真与性能分析

建立了一个系统仿真平台，并通过仿真采用不同小区间干扰协调策略(ICIC)带来的系统性能上的差异，来评估给出的干扰协调策略．

首先对系统配置的仿真参数进行设置，部分参考了文献［6］:

表1 仿真参数

然后，把宏小区和家庭小区作为整体考虑，比较不同小区间干扰协调策略的效果．

图3 扇区吞吐量比较

图4 10%小区边缘用户速率比较

图3和图4显示，当设定门限为5 dB时，在扇区平均吞吐量和10%小区边缘用户平均速率方面，采用提出策略的效果均优于ABS策略．另外，扇区平均吞吐量在偏置为6时，所提策略获得最大增益为11．43%，10%小区边缘用户平均速率在偏置为9和12时，所提策略获得最大增益为22．04%．

4 结论

考虑家庭小区-宏小区异构网络的下行传输链路相互干扰的场景下，给出了一种频率域上的小区间动态干扰协调策略．该策略首先考虑使用软频率复用的思想来消除宏小区间的干扰，然后分配一定部分的频率给家庭小区来消除宏小区和家庭小区间的干扰．最后，给出了采用改进的基于干扰图论的方法来协调家庭小区间的严重干扰．仿真结果显示，提出的资源调度策略比ABS策略有更好的系统性能，这在扇区平均吞吐量和10%小区边缘用户平均数据速率的增益上均有体现．

［1］KLESSING H，FEHSKE A J，FETTWEISGP．Energy Efficiency gains in interference-limited heterogeneous cellular mobile radio networks with random micro site deployment:Sarnoff Symposium［C］．New Jersey:IEEE，2011．

［2］MCLAUGHLIN S，GRANT PM，THOMPSOM J S，et al．Techniques for improving cellular radio base station energy efficiency［J］．IEEE Wireless Commun，2011，18(5):10 －17．

［3］NOVLAN T D，GANTI R K，GHOSH A，et al．Analytical evaluation of fractional frequency reuse for hetergeneous cellular networks［J］．IEEE Trans．Commun，2012，60(70):2029 － 2039．

［4］CHANG Y J，TAO Z F，ZHANG J Y，et al．A grap-based approach to multi-cell OFDMA down link resource allocation:IEEE Global Telecommunications Conf［C］．New Orleans:IEEE，2008．

［5］BRELAZ D．New methods to color the vertices of a graph［J］．Communications of the ACM，1979，22(4):251 －256．

［6］3GPP TR 36．814 v9．0．0．Further Advancements for E-UTRA Physical Layer Aspects(Release 9)［S］．Valbonne:3GPP，2010．