[发明专利]一种基于改进粒子群的超密集异构网络最优功率协调方法

说明书

技术领域

本发明属于移动通信中的无线资源管理技术领域，具体涉及无线通信系统中一种考虑用户服务小区随功率改变的基于改进粒子群的超密集异构网络下行链路功率协调方法。

背景技术

为满足爆炸式增长的无线数据业务需求，3GPP LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)提出在宏站覆盖范围内同频密集部署微微站、毫微微站、中继等低功率小站的超密集异构网络以最大化频谱利用率，提升系统吞吐量。然而密集部署的小站导致干扰场景的复杂化和干扰强度的增加，从而使网络性能的提升受到限制。功率协调是一种有效的干扰协调技术，通过调整小站的发送功率控制小区间干扰进而提高系统的吞吐量。现有的功率协调方案均考虑用户服务小区不变的场景，然而实际上，根据常用的服务小区选择准则——最大接收功率准则，每个用户总是选择接收信号功率最强的小区作为服务小区，也就是说，随着小区发送功率的改变，用户的服务小区也会做出相应改变。

考虑到用户服务小区随功率变化，基于功率协调的干扰协调问题成为一个非确定性多项式困难(NP-hard)问题。粒子群优化能够用来解该问题，但其不能保证结果的最优性甚至局部最优性。为了得到最优功率解，需要对粒子群优化进行改进。因此本发明考虑在用户服务小区变化的情况下提出一种基于改进粒子群的超密集异构网络功率协调方法，该方法联合调整微微站的发送功率，在功率调整过程中考虑用户的服务小区变化，通过将邻域局部搜索过程引入粒子群优化保证搜索的局部最优性，并进一步通过引入多次初始化过程保证粒子群优化得到的功率解的全局最优性，最大化系统吞吐量。

发明内容

本发明的目的是在用户服务小区随着小区发送功率变化的情况下提出一种基于改进粒子群的超密集异构网络下行链路功率协调方法，通过联合调整所有微微站的发送功率解决超密集异构网中的干扰协调问题，通过引入邻域局部搜索和多次初始化过程改进粒子群，保证以更少的迭代次数获得更高的系统吞吐量，保证功率解的局部和全局最优性，最大化系统总体吞吐量。

本发明提出的基于改进粒子群的超密集异构网络最优功率协调方法，包括如下步骤：

第一步，采集网络构成信息，初始化改进粒子群的参数。采集网络中的宏站个数M、微微站个数I及用户个数U。将站点集合记为C＝{C_m,C_p}，其中宏站集合C_m＝{m₁,m₂,...,m_M}，微微站集合C_p＝{p₁,p₂,...,p_I}。初始化改进粒子群的参数：迭代次数记为t，重新初始化次数记为s，初始化最大迭代次数和最大重新初始化次数分别为t_iter、t_res，局部搜索半径调整因子ξ>1，当前迭代次数t＝0，当前重新初始化次数s＝0，当前局部搜索半径r_Q(t)＝1，搜索成功次数N_s(t)＝1，搜索失败次数N_f(t)＝1，成功失败比值门限η_th＞1。

第二步：设置N种微微站候选发送功率集合及功率调整尺度集合每个候选发送功率集合和功率调整尺度集合包含I个微微站的候选发送功率和功率调整尺度，即微微站的候选发送功率和功率调整尺度需满足其中为微微站能容忍的最大发送功率。

第三步：计算各候选功率集合对应的用户可达速率及系统吞吐量Tⁿ(t)。针对当前每个候选功率集合根据公式(1)为用户u(u∈U)计算其接收到的来自各个站点的参考信号接收功率RSRP_u,c(u∈U,c∈C)，

RSRP_u,c＝P_cG_u,c (1)

其中G_u,c为用户u与站点c间的信道增益。将RSRP最大的小区作为用户u的服务小区，记为C_u，并根据公式(2)、(3)计算各候选功率集合下各用户的可达速率及系统吞吐量

其中为用户u在功率集合下在其服务小区分得的带宽，N0为噪声功率。

第四步：采集当前自身最优发送功率集合和全局最优发送功率集合

根据公式(4)选择各候选发送功率集合n目前为止的自身最优功率集合，