CN102158962B - 基站协作中的分簇方法、资源分配方法及相关设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种基站协作中的分簇方法，所述方法包括：中心控制器以Tp为周期周期性地获取对其所辖用户的统计平均时延产生影响的参量之和；取所述参量之和最小时的分簇策略对所述中心控制器所辖基站进行分簇；将进行分簇后得到的基站分簇结构信息下发至所述中心控制器所辖的基站。本发明这种对基站进行分簇的方法能够在给簇边缘的用户提升传输速率和用户体验提高***用户的公平性的同时，又能降低***信令开销，将运算任务分开，大大降低了整个***的实现难度。

Description

基站协作中的分簇方法、资源分配方法及相关设备

技术领域

本发明涉及无线通信领域，具体涉及基站协作中的分簇方法、资源分配方法以及相关设备。

背景技术

基站协作是指在协作的多输入多输出（Co-MIMO，Co-Multi Input MultiOutput）***中，多个基站通过共享基站之间的数据，同时协作地为多个移动终端提供通信服务。通过基站协作，空分多址（SDMA，Space Division MultipleAddress）技术不仅能够有效地克服蜂窝边缘的干扰问题，还能将干扰变成有用信号，进一步提高频谱利用率。

然而，基站协作在带来上述巨大效益的同时，也将更多的开销下放至网络端。如此一来，就会出现复杂度随着用户数增长而呈指数级加大、网络及用户资源调度的信令开销太高的问题，而且，基站协作始终存在边缘效应，以至于***的扩展很不方便。

比较有效地解决协作基站产生的问题的一种方法是将参与协作的协作基站群划分为若干个簇（Cluster），这样，***中的基站便可以以簇为单位参与共享数据和联合计算。

基站协作中现有的分簇方法包括静态分簇方法和动态分簇方法两类，静态分簇方法简单、易实现，但处于簇边缘的用户的体验长期不好，网络整体性能的损失大于基站协作带来的效益，而动态分簇方法虽然单个用户新能最好，但由此带来巨大的信令开销，也难以从网络的角度进行优化。例如，现有技术的一种分簇方法是构建一种用于反映网络中基站与用户的连接关系的调度图，然后，各基站获知自身用户所有的信道信息以及其他基站用户到该基站的统计信道信息，根据这些信道信息的变化逐次更新调度图。然而，这种方法是在网络整体性能未知的前提下实施的，并且，假设的条件过强，例如，基于一个基站只能与一个用户联系的假设，这显然与网络的真实应用场景不符；而各个基站根据信道信息的变化频繁更新调度图也将带来较长的时延滞后效应。

发明内容

本发明实施例提供基站协作中的分簇方法、资源分配方法以及相关设备，可以从网络整体性能的角度，按照网络的实际应用场景对参与协作的基站动态地进行分簇以及在簇内灵活地分配资源。

本发明实施例提供一种基站协作中的分簇方法，所述方法包括：中心控制器以T_p为周期周期性地获取对其所辖用户的统计平均时延产生影响的参量之和，所述参量为所述所辖用户平均队列的势函数；取所述参量之和最小时的分簇策略对所述中心控制器所辖基站进行分簇；将进行分簇后得到的基站分簇结构信息下发至所述中心控制器所辖的基站。

本发明实施例提供一种基站协作中的资源分配方法，所述方法包括：基站以T_s为周期周期性地根据接收的基站分簇结构信息在下行方向与簇内所有基站为簇内的用户联合分配功率，在上行方向与簇内所有基站联合检测，所述基站分簇结构信息是中心控制器取参量之和最小时的分簇策略对所述中心控制器所辖基站进行分簇后得到的基站分簇结构信息，所述参量为中心控制器所辖用户平均队列的势函数；更新对用户的统计平均时延产生影响的参量。

本发明实施例提供一种中心控制器，包括：参量获取模块，用于以T_p为周期周期性地获取对其所辖用户的统计平均时延产生影响的参量之和，所述参量为中心控制器所辖用户平均队列的势函数；分簇模块，用于根据所述参量获取模块获取的参量，取所述参量之和最小时的分簇策略对所述中心控制器所辖基站进行分簇；分簇信息下发模块，用于将所述分簇模块分簇后得到的基站分簇结构信息下发至所述中心控制器所辖的基站。

本发明实施例提供一种基站，包括：联合处理模块，用于以T_s为周期周期性地根据接收的基站分簇结构信息在下行方向与簇内所有基站为簇内的用户联合分配功率，在上行方向与簇内所有基站联合检测，所述基站分簇结构信息是中心控制器取参量之和最小时的分簇策略对所述中心控制器所辖基站进行分簇后得到的基站分簇结构信息，所述参量为中心控制器所辖用户平均队列的势函数；参量更新模块，用于更新对用户的统计平均时延产生影响的参量。

本发明实施例中心控制器通过周期性地获取对其所辖用户的统计平均时延产生影响的参量之和，在参量之和最小时选取分簇策略对中心控制器所辖基站进行分簇，这种对基站进行分簇的方法能够在给簇边缘的用户提升传输速率和用户体验提高***用户的公平性的同时，又能降低***信令开销，将运算任务分开，大大降低了整个***的实现难度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的一种基站协作中的分簇方法基本流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的基站协作中的资源分配方法基本流程示意图；

图3示出了中心控制器根据用户队列状态的相关信息对基站进行动态分簇的流程；

图4是本发明实施例三提供的中心控制器基本逻辑结构示意图；

图5是本发明实施例四提供的中心控制器基本逻辑结构示意图；

图6是本发明实施例五提供的中心控制器基本逻辑结构示意图；

图7是本发明实施例六提供的基站基本逻辑结构示意图；

图8是本发明实施例七提供的基站基本逻辑结构示意图；

图9是本发明实施例八提供的基站基本逻辑结构示意图；

图10是本发明实施例九提供的基站基本逻辑结构示意图；

图11是本发明实施例十提供的基站基本逻辑结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。以下分别进行详细说明。

请参考图1，本发明实施例一提供的一种基站协作中的分簇方法，主要包括：

步骤S11，中心控制器以T_p为周期周期性地获取对其所辖用户的统计平均时延产生影响的参量之和。

中心控制器是整个网络的管理单元，可以直接管理基站***（包括基站和基站控制器），也可以通过基站***与用户（即移动终端）连接而对用户进行管理。用户的统计平均时延与基站***的缓存中用户数据的大小相关。由于缓存中用户数据是以队列的形式存取，因此，用户的统计平均时延视为与缓存中用户队列的统计长度相关，例如，缓存中用户数据出列的速率越大，某个时刻用户队列的统计长度越小，用户的统计平均时延越小。本领域技术人员可以理解，减小网络中用户的统计平均时延是在网络吞吐量和用户服务公平性进行折中的最好方案，用户的统计平均时延的减小能够为用户提供很好的用户体验。

在本发明实施例中，可以采用用户平均队列的势函数（potential function）作为对用户的统计平均时延产生影响的参量。如此，中心控制器可以通过以下方式获取对用户的统计平均时延产生影响的参量：

S111，以T_p为周期，周期性地接收中心控制器所辖用户的队列状态的相关信息；

为了描述方便，t时刻用户的队列状态用Q（t）表示。由于基站协作中，基站不仅可以交互用户数据，还可以对所有基站与所有用户之间的信道信息（用H（t）表示）进行共享。在本发明实施例中，可以使用状态函数（state function）χ(t)={Q(t),H(t)}来说明Q（t）和H（t）对基站分簇或用户功率分配的影响；进一步地，缓存中用户的队列状态可以采用马尔科夫离散过程进行描述，其动态特征可以表示为：

上述表达式中，Ω(χ(t))定义为状态函数χ(t)表示的队列和信道下采用的基站分簇策略。

需要说明的是，由于基站协作中是多个基站为协作地为多个用户服务，因此，上述表达式表示的是整个网络中队列向量从一个状态转移至另一个状态，而不仅仅只表示某个用户队列的状态转移状况，表达式等号右侧才具体表达了某个用户队列的状态转移状况。

例如，若定义空口的时隙大小为τ，则队列向量的动态特征表达式中λ_b，k为第b个蜂窝内第k个用户的数据包到达缓存的速率，μ_b，k为第b个蜂窝内第k个用户的数据包条件平均离开缓存的速率，μ_b，k定义为

其中，R(χ(t)_b，k)是第b个蜂窝内第k个用户的数据包的传输速率。

在本发明实施例中，用户队列状态的相关信息可以是以队列状态Q(t)为变量的单调递增函数，即，f(Q(t))。

S112，根据队列状态的相关信息计算所辖用户平均队列的势函数；

S113，对S112中计算所得的所辖用户平均队列的势函数进行加权求和。

对于中信控制器而言，其关注的是用户平均队列的势函数，则在本发明实施例中，上述S111至S112的一个替代方案是：

S’111，中心控制器以T_p为周期周期性地接收所辖用户的平均队列的势函数；

中心控制器接收的所辖用户的平均队列的势函数是由用户自身根据队列状态计算所得，然后上报给中心控制器。

S’112，对所辖用户平均队列的势函数进行加权求和。

S12，取参量之和最小时的分簇策略对中心控制器所辖基站进行分簇；

如前所述，用户的统计平均时延与队列状态相关（例如，队列的统计长度），在本发明实施例中，当用户的队列状态的相关信息用f(Q(t))表示时，用户的统计平均时延

可以表示为：

$\stackrel{\‾}{D}\left(\mathrm{\Ω}\right)=\underset{T\→\∞}{\lim }\frac{1}{T}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}E\left[f\left(Q\left(t\right)\right)\right]$

由于需要通过采取某种基站分簇策略使得用户的统计平均时延

达到最小，在本发明实施例中，可以等效地使得以χ(t)和Q(χ(t))为变量的单步代价函数（per stage cost function）的统计平均值最小，即，使得

$\underset{\mathrm{\Ω}}{\min }{J}_{\mathrm{\β}}^{\mathrm{\Ω}}=\underset{T\→\∞}{\lim }\frac{1}{T}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}E\left[d(\mathrm{\χ}\left(t\right),Q\left(\mathrm{\χ}\left(t\right)\right))\right]$ 最小，其中， $\underset{T\→\∞}{\lim }\frac{1}{T}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}E\left[P_b\right]\≤{\stackrel{\‾}{P}}_b,$ β为队列加权值，代表其对应队列的重要程度。

在本发明实施例中，可以采用拉格朗日乘数法和动态规划(DP，DynamicProgramming)中的贝尔曼等式（Bellman Equation）将

$\underset{\mathrm{\Ω}}{\min }{J}_{\mathrm{\β}}^{\mathrm{\Ω}}=\underset{T\→\∞}{\lim }\frac{1}{T}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}E\left[d(\mathrm{\χ}\left(t\right),Q\left(\mathrm{\χ}\left(t\right)\right))\right]$ 转化为方程：

$\mathrm{\θ}+\stackrel{\‾}{V}\left(Q^i\right)=\underset{\mathrm{\Ω}\left(Q^i\right)}{\min }\{\stackrel{\‾}{g}(\mathrm{\γ},Q^i,\mathrm{\Ω}\left(Q^i\right))+\underset{Q^j}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Pr}[Q^j|Q^i,\mathrm{\Ω}\left(Q^i\right)]\stackrel{\‾}{V}\left(Q^j\right)\}.................\left(1\right)$

上述方程中，θ为最小的平均时延，

为队列状态Qⁱ下的信道平均延时函数，γ为拉格朗日乘数。在本发明实施例中，中心控制器通过求解上述方程即可得到和θ。

由于

为在用户队列状态Qⁱ下的势函数（用于描述队列状态对时延的影响，例如，势函数越小，则用户的统计平均时延越小），当通过求解上述方程（1），得到的最小值时；相应地，就可以得到在Qⁱ队列状态下，势函数

取最小值时，对基站进行分簇的分簇策略W(Qⁱ)。

由于此时的势函数

最小，因此，对应的分簇策略W(Qⁱ)就是最佳的分簇策略，中心控制器按照这个最佳分簇策略对中心控制器所辖基站进行分簇就可以使得用户的统计平均时延最小。

S13，将进行分簇后得到的基站分簇结构信息下发至中心控制器所辖的基站。

当某基站获知基站分簇结构信息，该基站便可以与簇内的其他基站交互数据（或数据和信道信息），为簇内的用户提供服务。

从上述本发明实施例一可知，本发明实施例提供的基站分簇方法能够在给簇边缘的用户提升传输速率和用户体验提高***用户的公平性的同时，又能降低***信令开销，将运算任务分开，大大降低了整个***的实现难度。

请参阅图2，本发明实施例二提供的基站协作中的资源分配方法，主要包括步骤：

S21，基站以T_s为周期周期性地根据接收的基站分簇结构信息在下行方向与簇内所有基站为簇内的用户联合分配功率，在上行方向与簇内所有基站联合检测。

基站分簇结构信息是中心控制器按照某个最佳分簇策略对中心控制器所辖基站进行分簇后得到，由中心控制器下发至其管辖的基站。

对于为簇内的用户联合分配功率，在本发明实施例中，基站可以根据接收的基站分簇结构信息，在下行方向与簇内所有基站进行联合预编码，然后以用户平均队列的势函数为参量，采用联合预编码的预编码矩阵并根据注水原理（waterfilling）为簇内的用户联合分配功率。

在本实施例中，联合预编码可以是线性预编码，例如ZF/MMSE等，也可以是非线性预编码，例如，THP/DPC等，本发明对此并不加限制。

以联合预编码是线性预编码为例，在本实施例中，中心控制器通过统计学习方法，将被本发明实施例一中的方程（1）进一步分解至每个用户，即，得到方程：

${\mathrm{\θ}}_{n,(b,k)}+{\stackrel{\‾}{V}}_{n,(b,k)}\left(Q^i\right)=\underset{{\mathrm{\Ω}}_{\mathrm{pb},k}\left(Q^i\right)}{\min }\{{\stackrel{\‾}{g}}_{n,(b,k)}({\mathrm{\γ}}_n,Q^i,{\mathrm{\Ω}}_{p_{b,k}}\left(Q^i\right))+\underset{Q^j}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Pr}[Q^j|Q^i,{\mathrm{\Ω}}_{p_{b,k}}\left(Q^i\right)]{\stackrel{\‾}{V}}_{n,(b,k)}\left(Q^j\right)\}...\left(2\right)$

其中， ${\stackrel{\‾}{g}}_{n,(b,k)}({\mathrm{\γ}}_n,Q^i,{\mathrm{\Ω}}_{p_{b,k}}\left(Q^i\right))=E_{H_{n,n}}[{\mathrm{\β}}_{b,k}f\left(Q^i\right)+p_{b,k}(H_{n,n},Q^i)\underset{b^{\′}{\∈\mathrm{\ω}}_n}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}^{b^{\′}}{\left|\right|W_{b^{\′},(b,k)}\left|\right|}^2]$ 为簇n内第b个蜂窝内第k个用户的信道平均延时函数，为簇n内第b个蜂窝内第k个用户在队列状态Qⁱ下的势函数。

若

最小，即，用户的统计平均时延最小，则为簇内第b个蜂窝内第k个用户分配的功率可以是：

$p_{b,k}(H_{n,n},Q)={(\frac{\frac{\mathrm{\τ}}{{\stackrel{\‾}{N}}_{b,k}}\text{\Δ}{\stackrel{\‾}{V}}_{n,(b,k)}\left(Q\right)}{\underset{b^{\′}{\∈\mathrm{\ω}}_n}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}^{b^{\′}}{\left|\right|W_{b^{\′},(b,k)}\left|\right|}^2}-1)}^{+}............\left(3\right)$

上式中，τ为空口的时隙大小，

为势函数

与势函数

的差值，即， $\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{V}}_{n,(b,k)}\left(Q\right)={\stackrel{\‾}{V}}_{n,(b,k)}\left(Q\right)-{\stackrel{\‾}{V}}_{n,(b,k)}(Q-1),$ γ^b'为第b'个蜂窝的功率分配对延时的影响权值，||W_b',(b,k)||是第b'个蜂窝对第b个蜂窝内第k个用户的预编码的模值，

为第b个蜂窝内第k个用户平均队列的长度，式中右上角的“+”表示 $\frac{\frac{\mathrm{\τ}}{{\stackrel{\‾}{N}}_{b,k}}\text{\Δ}{\stackrel{\‾}{V}}_{n,(b,k)}\left(Q\right)}{\underset{b^{\′}{\∈\mathrm{\ω}}_n}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}^{b^{\′}}{\left|\right|W_{b^{\′},(b,k)}\left|\right|}^2}-1$ 大于0时， ${(\frac{\frac{\mathrm{\τ}}{{\stackrel{\‾}{N}}_{b,k}}\text{\Δ}{\stackrel{\‾}{V}}_{n,(b,k)}\left(Q\right)}{\underset{b^{\′}{\∈\mathrm{\ω}}_n}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}^{b^{\′}}{\left|\right|W_{b^{\′},(b,k)}\left|\right|}^2}-1)}^{+}$ 取 $\frac{\frac{\mathrm{\τ}}{{\stackrel{\‾}{N}}_{b,k}}\text{\Δ}{\stackrel{\‾}{V}}_{n,(b,k)}\left(Q\right)}{\underset{b^{\′}{\∈\mathrm{\ω}}_n}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}^{b^{\′}}{\left|\right|W_{b^{\′},(b,k)}\left|\right|}^2}-1,$ 小于0时， ${(\frac{\frac{\mathrm{\τ}}{{\stackrel{\‾}{N}}_{b,k}}\text{\Δ}{\stackrel{\‾}{V}}_{n,(b,k)}\left(Q\right)}{\underset{b^{\′}{\∈\mathrm{\ω}}_n}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}^{b^{\′}}{\left|\right|W_{b^{\′},(b,k)}\left|\right|}^2}-1)}^{+}$ 取0。

上述式子（3）表示的功率分配并没有考虑到信号的干扰，若考虑到信号的干扰，则为簇内第b个蜂窝内第k个用户分配的功率可以是：

$p_{b,k}(H_{n,n},Q)={(\frac{\frac{\mathrm{\τ}}{{\stackrel{\‾}{N}}_{b,k}}\text{\Δ}{\stackrel{\‾}{V}}_{n,(b,k)}\left(Q\right)}{\underset{b^{\′}{\∈\mathrm{\ω}}_n}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}^{b^{\′}}{\left|\right|W_{b^{\′},(b,k)}\left|\right|}^2}-(I_{b,k}+1))}^{+}............\left(4\right)$

上式（4）右上角的“+”含义与式（3）右上角的“+”含义相同，不再赘述。

由本发明实施例一可知，用户的数据包条件平均离开缓存的速率

也与用户的数据包的传输速率相关。若基站分簇之后，簇n的联合预编码矩阵为W_n，簇n'至簇n的信道矩阵为H_n',n，发送给簇n内用户的信号为s_n，簇n内用户的接收噪声z_n，簇n内用户接收到的信号为：

$y_n=H_{n,n}{W}_n{s}_n+\underset{n^{\′}\≠n,{\mathrm{\ω}}_{n^{\′}}\∈C}{\mathrm{\Σ}}{H}_{n^{\′},n}{W}_{n^{\′}}{s}_{n^{\′}}+z_n$

经过联合预编码以后，信号可以分解成并行的多路信号，将每一个用户的接收信号分开。因此，第b个蜂窝内第k个用户的传输速率为：

其中p_b,k为该用户的噪声归一化发送功率，即为本实施例中的等式（3）或等式（4），I_b,k为该用户接收到的干扰。

按照注水原理，本发明提供的实施例为各个用户分配的功率 ${(\frac{\frac{\mathrm{\τ}}{{\stackrel{\‾}{N}}_{b,k}}\text{\Δ}{\stackrel{\‾}{V}}_{n,(b,k)}\left(Q\right)}{\underset{b^{\′}{\∈\mathrm{\ω}}_n}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}^{b^{\′}}{\left|\right|W_{b^{\′},(b,k)}\left|\right|}^2}-1)}^{+}$ 或 ${(\frac{\frac{\mathrm{\τ}}{{\stackrel{\‾}{N}}_{b,k}}\text{\Δ}{\stackrel{\‾}{V}}_{n,(b,k)}\left(Q\right)}{\underset{b^{\′}{\∈\mathrm{\ω}}_n}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\γ}}^{b^{\′}}{\left|\right|W_{b^{\′},(b,k)}\left|\right|}^2}-(I_{b,k}+1))}^{+}$ 可以在簇间达到纳什均衡点（Nash Equilibrium），即，每个用户认为分配到的功率对自身是最佳的，基站不再采取其他分配方式为用户分配功率，对整个网络而言，此时的延时就是最低的延时了。

S22，更新对用户的统计平均时延产生影响的参量。

在本实施例中，用户平均队列的势函数（potential function）可以作为对用户的统计平均时延产生影响的参量。

在本实施例中，可以根据用户队列状态的相关信息，以T_s为周期周期性地更新用户平均队列的势函数，也可以根据用户队列状态的相关信息，以T_p为周期周期性地更新用户平均队列的势函数，其中，T_p是中心控制器更新分簇策略的周期，T_p与T_s的关系为T_p=N_p T_s，N_p远大于1，例如，可以取20或50等。

在本实施例中，用户队列状态的相关信息可以是以队列状态Q(t)为变量的单调递增函数，即，f(Q(t))。

需要说明的是，虽然用户平均队列的势函数可以在周期T_p或周期T_s的最后一刻更新，但用户平均队列的势函数总是在周期T_p最后一刻上报。

为了降低复杂度，对于以T_s为周期周期性地更新用户平均队列的势函数这种方式，可以首先量化用户平均队列的队列状态，例如，可以将队列Q(t)量化为Q(t)=qd，q=0、L、l_q，其中，l_q=N_Q/d，N_Q为队列长度的最大值，d为量化的单位长度；之后，可以根据量化后的队列状态，以T_s为周期周期性地更新用户平均队列的势函数。

图3示出了中心控制器根据用户队列状态的相关信息对基站进行动态分簇的流程，简要说明如下：

S31，中心控制器以T_p为周期周期性地获取对其所辖用户的统计平均时延产生影响的参量之和；

S32，取参量之和最小时的分簇策略对该中心控制器所辖基站进行分簇；

S33，将进行分簇后得到的基站分簇结构信息下发至中心控制器所辖的基站；

S34，基站以T_s为周期周期性地根据接收的基站分簇结构信息在下行方向与簇内所有基站为簇内的用户联合分配功率，在上行方向与簇内所有基站联合检测；

S35，更新对用户的统计平均时延产生影响的参量。

S31至S35中的更详细的说明可以参阅前述本发明实施例一和实施例二，此处不再赘述。

由于本发明实施例在相对较长的周期T_p内根据所有用户的总体势函数对基站动态地进行分簇，在足够短的周期T_s（相对于T_p）内在簇内进行资源分配，使得为各个用户分配的功率可以在簇间达到纳什均衡点，这种基站分簇方法和簇内资源分配结合在一起，能够实现最优的网络性能，尤其可以提升处于簇边缘的用户的体验。

请参阅图4，本发明实施例三提供的中心控制器基本逻辑结构示意图。为了便于说明，仅仅示出了与本发明实施例相关的部分。该中心控制器包括参量获取模块41、分簇模块42和分簇信息下发模块43；

参量获取模块41，用于以T_p为周期周期性地获取对其所辖用户的统计平均时延产生影响的参量之和，该参量可以为所辖用户平均队列的势函数

分簇模块42，用于根据参量获取模块41获取的参量，取该参量之和最小时的分簇策略对中心控制器所辖基站进行分簇；

分簇信息下发模块43，用于将分簇模块42分簇后得到的基站分簇结构信息下发至中心控制器所辖的基站。

图4示例的参量获取模块41可以进一步包括队列信息接收单元51、势函数计算单元52和加权求和单元53，如图5所示本发明实施例四提供的中心控制器，其中：

队列信息接收单元51，用于以T_p为周期周期性地接收所述所辖用户的队列状态的相关信息；

势函数计算单元52，用于根据队列信息接收单元51接收的队列状态的相关信息计算所辖用户平均队列的势函数；

加权求和单元53，用于对势函数计算单元52计算所得势函数进行加权求和。

图4示例的参量获取模块41可以进一步包括势函数接收单元61和加权求和单元62，如图6所示本发明实施例五提供的中心控制器，其中：

势函数接收单元61，用于以T_p为周期周期性地接收所辖用户的平均队列的势函数；

加权求和单元62，用于对势函数接收单元61接收的势函数进行加权求和。

请参阅图7，本发明实施例六提供的基站基本逻辑结构示意图。为了便于说明，仅仅示出了与本发明实施例相关的部分。该基站包括联合处理模块71和参量更新模块72；

联合处理模块71，用于以T_s为周期周期性地根据接收的基站分簇结构信息在下行方向与簇内所有基站为簇内的用户联合分配功率，在上行方向与簇内所有基站联合检测；

参量更新模块72，用于更新对用户的统计平均时延产生影响的参量，该参量可以是用户平均队列的势函数。

图7示例的参量更新模块72可以进一步包括第一更新单元81，用于根据用户队列状态的相关信息，以T_s为周期周期性地更新用户平均队列的势函数，如图8所示本发明实施例七提供的基站。

图7示例的参量更新模块72可以进一步包括量化单元91和量化后更新单元92，如图9所示本发明实施例八提供的基站，其中：

量化单元91，用于量化用户平均队列的队列状态；

量化后更新单元92，用于根据量化单元91量化后的队列状态，以T_s为周期周期性地更新用户平均队列的势函数。

图7示例的参量更新模块72可以进一步包括第二更新单元101，用于根据用户队列状态的相关信息，以T_p为周期周期性地更新用户平均队列的势函数，如图10所示本发明实施例九提供的基站，其中，周期T_p与图8所示本发明实施例七中的周期T_s的关系为T_p=N_p T_s，N_p远大于1。

图7至图10任意一个示例的联合处理模块71可以进一步包括联合预编码单元111和功率分配单元112，如图11所示本发明实施例十提供的基站，其中：

联合预编码单元111，用于根据接收的基站分簇结构信息，在下行方向与簇内所有基站进行联合预编码，该联合预编码可以为线性预编码或非线性预编码；

功率分配单元112，用于以用户平均队列的势函数为参量，采用联合预编码单元111所使用的预编码矩阵并根据注水原理为簇内的用户联合分配功率。

本发明实施例还提供一种协作资源调度***，其可以包括上述实施例提供的中心控制器和基站。

需要说明的是，上述设备各模块/单元之间的信息交互、执行过程以及技术效果等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的说明，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器（ROM，Read Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例所提供的基站协作中的分簇方法、资源分配方法以及相关设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制

Claims (16)

1.一种基站协作中的分簇方法，其特征在于，包括:

中心控制器以T_p为周期周期性地获取对其所辖用户的统计平均时延产生影响的参量之和，所述参量为所述所辖用户平均队列的势函数;

取所述参量之和最小时的分簇策略对所述中心控制器所辖基站进行分簇;

将进行分簇后得到的基站分簇结构信息下发至所述中心控制器所辖的基站。

2.如权利要求1所述基站协作中的分簇方法，其特征在于，所述中心控制器以T_p为周期周期性地获取对其所辖用户的统计平均时延产生影响的参量之和包括:

以T_p为周期周期性地接收所述所辖用户的队列状态的相关信息;

根据所述队列状态的相关信息计算所述所辖用户平均队列的势函数;

对所述所辖用户平均队列的势函数进行加权求和。

3.如权利要求2所述基站协作中的分簇方法，其特征在于，所述队列状态的相关信息为以所述队列状态为变量的单调递增函数。

4.如权利要求1所述基站协作中的分簇方法，其特征在于，所述中心控制器以T_p为周期周期性地获取对其所辖用户的统计平均时延产生影响的参量之和包括:

以T_p为周期周期性地接收所述所辖用户的平均队列的势函数;

对所述所辖用户平均队列的势函数进行加权求和。

5.一种基站协作中的资源分配方法，其特征在于，包括:

基站以T_s为周期周期性地根据接收的基站分簇结构信息在下行方向与簇内所有基站为簇内的用户联合分配功率，在上行方向与簇内所有基站联合检测，所述基站分簇结构信息是中心控制器取参量之和最小时的分簇策略对所述中心控制器所辖基站进行分簇后得到的基站分簇结构信息，所述参量为中心控制器所辖用户平均队列的势函数;

更新对用户的统计平均时延产生影响的参量。

6.如权利要求5所述基站协作中的资源分配方法，其特征在于，所述更新对用户的统计平均时延产生影响的参量包括:

根据用户队列状态的相关信息，以所述T_s为周期周期性地更新用户平均队列的势函数。

7.如权利要求5所述基站协作中的资源分配方法，其特征在于，所述更新对用户的统计平均时延产生影响的参量包括:

量化所述用户平均队列的队列状态;

根据所述量化后的队列状态，以所述T_s为周期周期性地更新用户平均队列的势函数。

8.如权利要求5所述基站协作中的资源分配方法，其特征在于，所述更新对用户的统计平均时延产生影响的参量包括:

根据用户队列状态的相关信息，以T_p为周期周期性地更新用户平均队列的势函数，所述周期T_p与所述周期T_s的关系为T_p＝N_pT_s，N_p大于1，为预设的整数值。

9.如权利要求6至8任意一项所述基站协作中的资源分配方法，其特征在于，所述用户队列状态的相关信息为以所述队列状态为变量的单调递增函数。

10.如权利要求5所述基站协作中的资源分配方法，其特征在于，所述基站以T_s为周期周期性地根据接收的基站分簇结构信息在下行方向与簇内所有基站为簇内的用户联合分配功率包括:

根据接收的基站分簇结构信息，在下行方向与簇内所有基站进行联合预编码，所述联合预编码为线性预编码或非线性预编码;

以所述用户平均队列的势函数为参量，采用联合预编码的预编码矩阵并根据注水原理为簇内的用户联合分配功率。

11.一种中心控制器，其特征在于，包括

参量获取模块，用于以T_p为周期周期性地获取对其所辖用户的统计平均时延产生影响的参量之和，所述参量为中心控制器所辖用户平均队列的势函数;

分簇模块，用于根据所述参量获取模块获取的参量，取所述参量之和最小时的分簇策略对所述中心控制器所辖基站进行分簇;

分簇信息下发模块，用于将所述分簇模块分簇后得到的基站分簇结构信息下发至所述中心控制器所辖的基站。

12.如权利要求11所述的中心控制器，其特征在于，所述参量获取模块包括:

势函数接收单元，用于以T_p为周期周期性地接收所辖用户的平均队列的势函数;

加权求和单元，用于对所述势函数接收单元接收的势函数进行加权求和。

13.一种基站，其特征在于，包括:

联合处理模块，用于以T_s为周期周期性地根据接收的基站分簇结构信息在下行方向与簇内所有基站为簇内的用户联合分配功率，在上行方向与簇内所有基站联合检测，所述基站分簇结构信息是中心控制器取参量之和最小时的分簇策略对所述中心控制器所辖基站进行分簇后得到的基站分簇结构信息，所述参量为中心控制器所辖用户平均队列的势函数;

参量更新模块，用于更新对用户的统计平均时延产生影响的参量。

14.如权利要求13所述基站，其特征在于，所述参量更新模块包括:

量化单元，用于量化用户平均队列的队列状态;

量化后更新单元，用于根据所述量化单元量化后的队列状态，以T_s为周期周期性地更新用户平均队列的势函数。

15.如权利要求13所述基站，其特征在于，所述联合处理模块包括

联合预编码单元，用于根据接收的基站分簇结构信息，在下行方向与簇内所有基站进行联合预编码，所述联合预编码为线性预编码或非线性预编码;

功率分配单元，用于以用户平均队列的势函数为参量，采用所述联合预编码单元所使用的预编码矩阵并根据注水原理为簇内的用户联合分配功率。

16.一种协作资源调度***，其特征在于，包括如权利要求11至12任意一项权利要求所述的中心控制器和多个如权利要求13至15任意一项权利要求所述的基站。

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