[发明专利]一种基于吉布斯采样的超密集异构网络最优小区范围扩展偏置调整方法

权利要求书

1.一种基于吉布斯采样的超密集异构网络小区范围扩展偏置调整方法，包括如下步骤：

第一步：宏小区采集网络中的小小区信息，构造小区间偏置影响关系图；具体为：

首先，宏小区采集网络信息，对网络中密集部署的小小区中任意一对小小区{i,j}，根据接收信号平衡点位置处接收到的来自小小区i和j的信号功率相等，在小小区i、j连线上二分法查找接收信号平衡点e的坐标(x_e,y_e)；记小小区i、j的位置坐标为(x_i,y_i)、(x_j,y_j)，二分法查找平衡点的方法为：定义(x₁,y₁)＝(x_i,y_i)、(x₂,y₂)＝(x_j,y_j)、临时坐标(x_temp,y_temp)＝((x₁+x₂)/2,(y₁+y₂)/2)；比较临时坐标位置接收到的来自小小区i、j的信号功率若用临时坐标位置取代(x₁,y₁)，即(x₁,y₁)＝(x_temp,y_temp)，否则，用临时坐标位置取代(x₂,y₂)，即(x₂,y₂)＝(x_temp,y_temp)；更新临时坐标(x_temp,y_temp)＝((x₁+x₂)/2,(y₁+y₂)/2)；按上述方法比较临时坐标位置接收到的来自小小区i、j的信号功率并继续更新(x₁,y₁)、(x₂,y₂)及临时坐标(x_temp,y_temp)，直至连续两次更新的临时坐标间距离小于距离门限d_th＝0.1；将最后一次使用的临时坐标设为平衡点坐标，即(x_e,y_e)＝(x_temp,y_temp)；

然后，比较平衡点e位置处来自小小区i和j的最大偏置后接收功率如果平衡点e位置处来自i和j的最大偏置后接收功率均大于来自所有站的最大非偏置接收功率则i和j均有机会竞争服务平衡点e处的用户，即i和j存在相互偏置影响关系，称i和j互为邻居小区；接着，按照上述方法判断所有小小区对的相互偏置影响关系；

最后，构造偏置影响关系图，偏置影响关系图中顶点为所有小区，存在相互偏置影响关系的小小区间存在一条边，表示这两个小小区互为邻居，宏小区与其覆盖的任一小小区互为邻居，记小小区i的邻居小区集合为N_i；

第二步：宏小区根据偏置影响关系图对小小区分组，保证同一组内小小区间没有相互偏置影响关系；具体为：首先，为小小区构成的偏置影响关系图初始化一个含有一种颜色的颜色池，初始化各小小区的邻居已使用的颜色数为零，计算各小小区的邻居数；然后，找邻居数最多的小小区作为待着色小区，用颜色池中第一种未被该小小区的邻居使用的颜色为该小小区着色，若不存在未被其邻居使用的颜色，则为颜色池添加一种颜色为该小小区着色；接着，更新各小小区的邻居已使用的颜色数，将未着色的小小区中邻居已使用颜色数最多的一个作为下一个待着色小区，若所有未着色小小区的邻居已使用的颜色数相同，选邻居数目最多的小小区作为下一个待着色小区，否则在其中随机选一个小小区，按照上述方法为其着色，直到所有小小区都被着色；最后，把所有颜色相同的小小区作为同一个分组，记录总的分组数R及各分组中的小小区，第r组中的小小区集合记为L_r；

第三步：宏小区向小小区广播小区间偏置影响关系图及小小区分组情况；

第四步：用户判断其可能的候选服务小区，并将候选服务小区信息发送给当前服务小区；具体为：首先，各用户记录其接收到的来自所有小区的接收信号功率，对于用户k，如果其接收到的来自任一小区c，c∈C的最大偏置后接收功率大于其接收到的来自所有小区的最大非偏置接收功率则该小区c为用户k的候选服务小区，其中，若c∈M，则若c∈L，则然后，各用户k记录其候选服务小区集合C_k并通知其当前服务小区；

第五步：设置各组小小区集合的偏置更新时间：为R组小小区集合设置不同的小区范围扩展偏置更新时刻，以更新其集合内小小区的范围扩展偏置；

第六步：待调整范围扩展偏置的小小区通知邻居小区偏置调整需求；

第七步：待调整偏置的小小区及其邻居小区计算并交互用户数及信干噪比更新信息；具体为：假设小小区i是当前时刻待调整扩展偏置的小区，小小区i的各邻居小区j接收到来自小小区i的偏置调整需求后，按照公式(1)、(2)计算不同b_i取值对应的小区j内用户数K_j(b_i,b_i)及小区j内用户k的信干噪比

其中，为除小区i外其他小小区的范围扩展偏置构成的向量；K_j(b(t-))为前一时刻t-小区j内的用户数；b_i(t-)为时刻t的前一时刻t-，小小区i的小区范围扩展偏置；S_k(b(t-))为前一时刻t-所有小区的范围扩展偏置构成的向量b(t-)下，用户k的服务小区；S_k(b(t))为当前时刻，若小小区i选择b_i作为范围扩展偏置，用户k的服务小区，根据公式(3)获得；

γ_k(b(t-))为前一时刻t-所有小区的范围扩展偏置构成的向量b(t-)下，用户k的信干噪比；δ为指示函数，若δ函数括号内的等式或不等式成立，则δ＝1，否则δ＝0；按照公式(4)、(5)计算不同b_i取值对应的小小区i内用户数及小区i内用户k的信干噪比

其中K_i(b(t-))为前一时刻t-小区i内的用户数；最后，邻居小区交互用户数及信干噪比更新信息；

第八步：交互效用更新信息；具体为：由于任何速率相关系统效用都是仅与各小区内用户数及用户信干噪比相关的函数，根据上一步计算得到的相关小区用户数及信干噪比信息，待调整范围扩展偏置的小小区i及邻居小区j计算得到不同b_i取值下，其各自获得的小区效用其中，为小小区i的邻居小区范围扩展偏置构成的向量；邻居小区j计算得到后，将获得的小区效用增益发送给小小区i，其中U_j(t-)为前一时刻t-小区j获得的效用；

第九步：计算局部效用；具体为：待调整范围扩展偏置的小小区i计算不同b_i取值下，其获得的局部效用为

第十步：根据吉布斯采样概率，进行小区范围扩展偏置采样；具体为：按照公式(7)的吉布斯采样概率分布对可能的b_i进行采样，

其中，b_i′为可用偏置集合B中的任一偏置值，β为吉布斯采样中的温度参数，把采样得到的小区范围扩展偏置记为

第十一步：小小区i更新范围扩展偏置b_i并记录局部效用；具体为：仅在采样得到的能够提升局部效用时更新小小区i的小区范围扩展偏置，记录此时获得的局部效用；

第十二步：继续或停止偏置更新：下一时刻，按照第六步至第十一步更新下一个分组的小小区范围扩展偏置，直至系统效用连续T个时刻保持不变后停止更新。