[发明专利]异构蜂窝网络中毫微微基站的联合休眠与功率控制方法有效

专利信息
申请号: 202010131843.0 申请日: 2020-02-29
公开(公告)号: CN111343704B 公开(公告)日: 2022-03-22
发明(设计)人: 刘涵霄;苏开荣;李云 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: H04W52/02 分类号: H04W52/02;H04W52/24;G06N3/00;G06N3/04
代理公司: 重庆辉腾律师事务所 50215 代理人: 王海军
地址: 400065 重*** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 蜂窝 网络 微微 基站 联合 休眠 功率 控制 方法
【说明书】:

发明涉及移动通信技术异构蜂窝网络领域,具体涉及一种异构蜂窝网络中毫微微基站的联合休眠与功率控制方法,包括:初始化信道模型各参数,建立能耗优化模型;利用径向基神经网络对宏基站业务量进行预测,得到径向基预测值;利用误差修正值对径向基预测值进行优化,得到修正预测值;根据修正预测值计算基站休眠比,并对毫微微基站进行比例随机休眠;将未休眠基站视为粒子,其位置就是基站的当前功率值,将能耗优化模型的拉格朗日形式作为评价函数,利用粒子群算法迭代求出最优毫微微基站群发射功率。本发明实现了对毫微微基站群进行合理休眠及有效的功率控制,从而达到降低能耗的作用。

技术领域

本发明涉及移动通信技术异构蜂窝网络领域,具体涉及一种异构蜂窝网络中毫微微基站的联合休眠与功率控制方法。

背景技术

随着第五代移动通信技术(5th generation wireless systems,5G)标准的发布,异构蜂窝网络的用户业务量逐步增长,其将面临巨大的数据通信量,随之而来系统的能耗也将大幅度提高,无线移动通信的极速发展将面临两大问题,满足巨大用户业务量的前提下,降低系统的能耗。异构蜂窝网络一般是由宏基站以及其他小型基站进行联合部署,宏基站完成覆盖范围的基本覆盖,小型基站,例如毫微微基站,是在宏基站覆盖范围内增加其覆盖区域内的业务提供率,为用户提供更为便捷高速的移动通信业务。大规模部署的毫微微基站,其带来的能耗增长不容忽视。异构蜂窝网络是如今支持移动通信业务快速迭代的有效手段,但其带来的能源消耗是亟需解决的问题。

异构蜂窝网络中,基站之间,基站与用户之间,用户之间都会存在干扰,并且密集部署的基站并不是全天候工作,在低业务量甚至零业务量时,基站也存在一部分的能耗。如果能在保证用户业务覆盖的前提下合理的将低业务量甚至零工作量的基站进行休眠控制,将大幅度降低系统的能耗。功率控制也是降低蜂窝网络内的能耗的一种有效方法,在基站端进行功率控制,一方面可以保证合理的业务覆盖,另一方面又可以降低能耗。这两种方法都是有效且合理的降低能耗的方法,将两种方法进行联合考虑,休眠一定比例的基站后,对未休眠的基站进行合理的功率控制,能在保证业务覆盖的前提下进一步降低能耗。因此研究毫微微基站的休眠与功率控制联合优化方法对于异构蜂窝网络具有重要的意义。

(1)近些年,关于异构蜂窝网络的基站的休眠与功率控制的主要研究成果有:基于簇内协作多点传输的休眠算法(D.Li,W.Zhou,X.Yang,H.Du.An Intra-Cluster CoMPBased Sleep-Mode Scheme in Dense Heterogeneous Network[C]. 2016 10thInternational Conference on Innovative Mobile and Internet Services inUbiquitous Computing(IMIS),Fukuoka,2016:245-249.):该算法基于簇内协作多点传输(Coordinated Multi-Point,CoMP)的休眠模式方案。休眠模式方案降低了网络拓扑的复杂性,从而减少了干扰,并且简化了聚类后续优化的过程。利用快速迭代优化贪婪算法选择每个簇中的休眠节点,以达到降低能耗的目的,但此方案会带来额外的信令开销和能源成本。

(2)基于启发式算法和用户关联的分布式功率控制算法(H.Ding,H. Zhang,J.Tian,S.Xu and D.Yuan,Energy Efficient User Association and Power Controlfor Dense Heterogeneous Networks,2018 International Conference on Computing,Networking and Communications(ICNC),Maui,HI,2018,pp.741-746.) 该算法中,考虑到宏基站与小基站的发射功率差异会导致用户与宏基站之间的关联,提出启发式用户关联算法,同时对基站进行休眠,降低异构网络的能耗。功率控制算法初始每个用户的功率为最大,分配其他用户相应的功率,通过最大化每个用户的能效进行迭代直到收敛。该算法可以有效优化上行链路的能效,降低系统的能耗。

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