CN102668653B - 用于用户调度并管理通信***中的发射功率的方法和装置 - Google Patents

Abstract

提供一种分级小区通信***或多小区通信***中的用户调度和发射功率控制方法以及执行所述方法的装置。在分级小区通信***或多小区通信***中的不同小区之间可发生干扰，可通过调整不同小区的发射功率来控制干扰。不同小区可基于相应的发射功率的代价确定最佳发射功率。另外，不同小区可服务不同用户，并且可建议最佳的用户调度方法。

Description

用于用户调度并管理通信***中的发射功率的方法和装置

技术领域

下面的描述涉及一种最佳发射功率技术，更详细地讲，涉及一种在分级小区通信***或多小区通信***中确定每个小区的最佳用户调度以及最佳发射功率的技术。

背景技术

当前正在对包括多个小区的分级小区通信***或多小区通信***进行研究，以在使用有限的无线电资源的同时提高数据传输速率和通信可靠性。例如，多个小区可包括蜂窝基站、毫微微基站(femto base station)、固定基站、移动基站、中继站、终端等。

例如，多个小区中的多个基站中的每个基站可同时使用有限的无线电资源(诸如频率、时间、代码资源等)，以提高使用无线电资源的效率并与对应的终端通信。此外，当多个基站同时使用有限的无线电资源时，出现各种困难，诸如在终端之间出现的导致进出终端的吞吐量降低的干扰。

提出了动态频谱管理(DSM)方案以解决由干扰导致的困难。根据DSM方案，多个基站中的每个基站可动态调整频谱功率，以降低由其它小区接收的干扰。在该示例中，最佳发射功率的确定对于降低干扰很重要。

另外，多个小区中的每个小区可执行用户调度，以服务于多个用户。用户调度的结果会影响分级小区通信***或多小区通信***的吞吐量。因此，期望当确定最佳发射功率时考虑用户调度和/或考虑发射功率，以确定最佳用户调度。

发明内容

在一个总体方面，提供一种控制发射功率的方法，所述方法包括：基于目标接收机需要的服务质量的满意度并且基于由与目标接收机对应的发射功率的增大所导致的至少一个相邻小区中的传输速率的减小，来计算发射功率的代价；基于所述计算的代价重复地更新发射功率。

所述方法还可包括：接收关于多个小区的优先级值的信息、多个接收机的干扰信道信息以及关于所述多个接收机需要的服务质量的满意度的信息，其中，计算步骤包括：基于接收的信息计算发射功率的代价。

计算步骤还可包括：基于包括目标接收机的目标小区的优先级值计算发射功率的代价。

计算步骤还可包括：响应于发射功率的重复更新，来更新发射功率的代价。

可基于目标接收机的目标传输速率和目标发射机的平均传输速率来估计满意度。

可基于目标小区是宏小区还是小型小区，来不同地设置目标小区的优先级值。

所述方法还可包括：确定目标接收机的传输速率是否收敛，以确定将被应用的发射功率。

重复地更新的步骤可基于卡罗需-卡-塔克(KKT)方法或牛顿方法来更新发射功率。

在另一方面，提供一种用于执行用户调度并控制发射功率的方法，所述方法包括：基于目标接收机需要的服务质量的满意度并且基于由与目标接收机对应的发射功率的增大所导致的至少一个相邻小区中的传输速率的减小，来计算发射功率的代价；基于计算的代价重复地更新发射功率；通过以更新的发射功率执行用户调度，来更新目标接收机。

更新步骤可以以更新的发射功率基于比例公平方案更新目标接收机，以最大化总和数据速率。

计算步骤还可基于包括目标接收机的目标小区的优先级值计算发射功率的代价。

在另一方面，提供一种计算机可读存储介质，在所述计算机可读存储介质中存储有用于使得处理器实现控制发射功率的方法的程序指令，所述方法包括：基于目标接收机需要的服务质量的满意度并且基于由与目标接收机对应的发射功率的增大所导致的至少一个相邻小区中的传输速率的减小，来计算发射功率的代价；基于计算的代价重复地更新发射功率。

在另一方面，提供一种通信装置，包括：代价计算器，被配置为基于目标接收机需要的服务质量的满意度并且基于由与目标接收机对应的发射功率的增大所导致的至少一个相邻小区中的传输速率的减小，来计算发射功率的代价；功率更新单元，被配置为基于计算的代价重复地更新发射功率。

所述通信装置还可包括：接收单元，接收关于多个小区的优先级值的信息、多个接收机的干扰信道信息以及关于所述多个接收机需要的服务质量的满意度的信息，其中，代价计算器基于接收的信息计算发射功率的代价。

代价计算器还可基于包括目标接收机的目标小区的优先级值计算发射功率的代价。

所述通信装置还可包括：调度器，通过以更新的发射功率执行用户调度，来更新目标接收机。

其它特点和多个方面在下面的描述、附图以及权利要求中将是清楚的。

附图说明

图1是示出多小区通信***的示例的示图；

图2是示出分级小区通信***的示例的示图；

图3是示出下行链路传输中的基站的方法的示例的流程图；

图4是示出包括在给定小区中的通信装置的方法的示例的流程图；

图5是示出基于发射功率的代价更新发射功率并确定最佳用户调度的通信装置的方法的示例的流程图；

图6是示出通信装置的示例的示图。

在整个附图和说明书中，除非另外指出，否则相同的标号应被理解为表示相同的部件、特征和结构。为了清楚、说明和方便，这些部件的相对尺寸和绘制可被夸大。

具体实施方式

提供下面的描述以帮助读者获得对这里描述的方法、设备和/或***的全面理解。因此，可向本领域普通技术人员建议这里描述的方法、设备和/或***的各种改变、变型和等同物。描述的处理步骤和/或操作的进度是示例；然而，这些步骤和/或操作的顺序不限于这里所阐述的，除了必须按照特定次序执行的步骤和/或操作之外，这些步骤和/或操作的顺序可以如本领域已知那样被改变。另外，为了更加清楚和简明，会省略对公知功能和结构的描述。

图1示出了多小区通信***的示例。

参照图1，多小区通信***包括多个宏小区，所述多个宏小区中的每个宏小区包括单个发送/接收对。例如，宏小区1包括宏基站1-终端1的发送/接收对，宏小区2包括宏基站2-终端2的发送/接收对，宏小区3包括宏基站3-终端3的发送/接收对。在一些实施例中，与图1的示图不同，多个宏小区中的至少一个宏小区可包括两个或更多个终端，并且可包括两个或更多个发送/接收对。

当多个发送/接收对使用重叠的无线电资源时，可在多个发送/接收对之间发生小区之间的干扰。可通过动态频谱管理(DSM)方案减小小区之间的干扰。

根据DSM方案，多个小区中的一些或所有小区基于期望的信道的状态和干扰信道的状态预测在其它小区中产生的干扰的量，并且基于干扰的量计算各自的发射功率。例如，当宏小区1使用频带F1、F2和F3时，宏小区1可基于在宏小区2和宏小区3中产生的干扰的量在频带F1中增大发射功率，并且可在频带F2和F3减小发射功率。宏小区2和宏小区3也可执行与宏小区1的操作类似的操作。因此，宏小区1、宏小区2和宏小区3可确定合适的发射功率。

在该示例中，可确定用于宏小区的最佳发射功率，以最大化多小区通信***的总的吞吐量。例如，每个终端需要的服务质量(QoS)可以与其它终端需要的QoS不同。另外，每个宏小区的优先级值也可彼此不同，因此，需要考虑比例公平。因此，可确定最佳发射功率或宏小区，以基于所有宏小区中的终端之间的比例公平被维持的假设来最大化多小区通信***的总的吞吐量。

另外，当给定的宏小区包括两个或更多个发送/接收对时，将被分配给所述给定的宏小区中的每个终端的频带或频率音(frequency tone)的确定会影响所述给定的宏小区的吞吐量以及多小区通信***的总的吞吐量。可确定用户调度，以基于所有宏小区中的终端之间的比例公平被维持的假设来最大化多小区通信***的总的吞吐量。

因此，为了基于所有宏小区中的终端之间的比例公平来提高多小区通信的吞吐量，可使用在每个宏小区中使用的最佳用户调度方法和最佳发射功率分配方法。

图2示出了分级小区通信***的示例。

参照图2，分级小区通信***除了包括宏小区200之外，还可包括各种小型小区。例如，分级小区通信***可包括宏基站、毫微微基站1和2、微微基站(pico base station)以及由宏基站、毫微微基站1和2以及微微基站服务的各种终端(诸如终端1至终端6)。

在分级小区通信***中，可在宏小区200和小型小区之间发生干扰。因此，为了提高分级小区通信***的吞吐量以使得在所有宏小区中维持终端之间的比例公平，可使用在每个宏小区中使用的最佳用户调度方法和最佳发射功率分配方法。

作为参考，由服务运营商的立场估计的小区的优先级值可以与由用户的立场估计的小区的优先级值不同。例如，服务提供商可基于例如小区的负荷的量、死区的范围、分级小区通信***的总的性能、费用等来估计小区的优先级值。然而，用户可基于例如费用、终端的性能、终端的功耗等来估计小区的优先级值。通常，宏小区的优先级值可被估计为高于小型小区的优先级值。这里描述的实施例假设基于描述的因素的各种组合来确定小区的优先级值。

在该示例中，存在L个小区，并且在每个小区中存在K个用户。另外，在该示例中，分级小区通信***或多小区通信***使用具有N个频率音的正交频分多址(OFDMA)方案。另外，假设分级小区通信***或多小区通信***应用于TDD方案。

为了获得比例公平，分级小区通信***或多小区通信***可使用下面给出的等式1

[等式1]

$\max \underset{\mathrm{lk}}{\mathrm{\Σ}}{T}_{\mathrm{lk}}\log \left({\stackrel{\‾}{R}}_{\mathrm{lk}}\right)$

在等式1中，表示第一小区中的第k用户的长期平均传输速率，T_lk表示与第一小区中的第k用户目标服务质量(QoS)对应的权重，T_lk被***到等式1中以获得比例公平。

在该示例中，能够在信号小区中以给定的频率音发送信号的用户的数量是1。另外，是第m小区中第一基站和第k用户之间的信道，分别通过用户调度函数f_U(l，n)和f_D(l，n)确定上行链路用户调度和下行链路用户调度。在该示例中，f_U(l，n)在上行链路中以第n频率音将第k用户分配给第一小区，f_D(l，n)在下行链路中以第n频率音将第k用户分配给第一小区。

第一小区中的第n频率音处的上行链路发射功率和下行链路发射功率被分别表示为和在该示例中，在上行链路中将分配给用户(终端)，在下行链路中将分配给基站。

例如，基于下面给出的等式2，用于在下行链路中获得比例公平的调度和发射功率分配可分别与k＝f_D(l，n)的选择和的确定相同。

[等式2]

$\begin{array}{cc}\max & \underset{l,k}{\mathrm{\Σ}}{T}_{D,\mathrm{lk}}\log \left({\stackrel{\‾}{R}}_{D,\mathrm{lk}}\right)\end{array}$

$\begin{array}{cc}s.t.& R_{D,\mathrm{lk}}=\underset{n:k=f_D(l,n)}{\mathrm{\Σ}}\log (1+\frac{P_{D,l}^n{\left|h_{\mathrm{llk}}^n\right|}^2}{\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}^2+{\mathrm{\Σ}}_{j\≠l}{P}_{D,j}^n{\left|h_{\mathrm{jlk}}^n\right|}^2)})\end{array}$

$\begin{array}{cc}{\stackrel{\‾}{P}}_{D,l}\≤P_{D,l}^{\max }& \∀l\end{array}$

$\begin{array}{cc}0\≤P_{D,l}^n\≤S_D^{\max }& \∀l,n\end{array}$

在等式2中，是平均传输速率，R_D，lk是相对于第一小区中的第k用户的瞬时下行链路传输速率。

另外，基于下面给出的等式3，用于在上行链路中获得比例公平的调度和发射功率分配可分别与选择k＝f_U(l，n)和确定相同。

[等式3]

$\begin{array}{cc}\max & \underset{l,k}{\mathrm{\Σ}}{T}_{U,\mathrm{lk}}\log \left({\stackrel{\‾}{R}}_{U,\mathrm{lk}}\right)\end{array}$

$\begin{array}{cc}s.t.& R_{U,\mathrm{lk}}=\underset{n:k=f_U(l,n)}{\mathrm{\Σ}}\log (1+\frac{P_{U,l}^n{\left|h_{\mathrm{llk}}^n\right|}^2}{\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}^2+{\mathrm{\Σ}}_{j\≠l}{P}_{U,j}^n{\left|h_{\mathrm{lj}{k}^{\′}}^n\right|}^2)}),\end{array}$ 其中k′＝f_U(j，n)

$\begin{array}{cc}{\stackrel{\‾}{P}}_{U,\mathrm{lk}}\≤P_{U,\mathrm{lk}}^{\max }& \∀l,k\end{array}$

$\begin{array}{cc}0\≤P_{U,l}^n\≤S_U^{\max }& \∀l,n\end{array}$

在等式3中，是平均传输速率，R_U，lk是相对于第一小区中的第k用户的瞬时上行链路传输速率。

另外，表示平均上行链路发射功率，例如，以不同频率音的发射功率之和。满足上行链路发射功率极限 表示平均下行链路发射功率，并且满足下行链路发射功率极限上行链路发射功率和下行链路发射功率的求平均表示指数加权。例如，可在每个时间历元如等式4中所给出的那样更新

[等式4]

${\stackrel{\‾}{P}}_{D,l}^{\mathrm{current}}={\mathrm{\β}}_0{\stackrel{\‾}{P}}_{D,l}^{\mathrm{previous}}+{\mathrm{\Σ}}_n{P}_{D,l}^n$

0＜β₀＜1

在等式4中，β₀是遗忘因子。在上行链路中，可按照与在下行链路中相同的方式更新平均上行链路发射功率。

在等式2和等式3中，T_D，lk和T_U，lk表示比例公平权重。例如，可基于用户需要的QoS来不同地确定T_D，lk和T_U，lk。另外，Γ表示与调制方案和编码方案的选择对应的SNR间隙，和分别表示上行链路发射功率极限和下行链路发射功率极限。

可通过重复用户调度操作和发射功率分配操作来获得等式2和等式3的优化。在用户调度操作期间，发射功率分配操作被认为是固定的，在发射功率分配操作期间，用户调度操作被认为是固定的。

比例公平用户调度广泛用于单小区***。比例公平用户调度可基于下面给出的等式5在每个时间历元执行用户的调度。

[等式5]

$k^{*}=\arg \max \frac{T_k}{{\stackrel{\‾}{R}}_k}$

在等式5中，T_k是第k用户的目标传输速率，是按指数减小的平均传输速率。例如，可基于下面给出的等式6计算

[等式6]

${\stackrel{\‾}{R}}_k=\mathrm{\α}{\stackrel{\‾}{R}}_k+(1-\mathrm{\α})R_k$

当瞬时可获得的传输速率R_k对于每个用户相同时，因为可被认为是的导数，所以描述的调度策略最大化比例公平。因此，比例公平策略可被认为是一种贪婪策略，该贪婪策略选择用户并且能够最大化整个***的吞吐量的增长率。

这里描述的示例可在多用户和多小区环境中获得比例公平。在该示例中，相对于每个小区中的每个用户的所有瞬时传输速率R_l，k可形成性能区域。

然而，由干扰下行链路中的其它相邻小区的给定基站产生的干扰是发射功率的函数，所述干扰独立于所述给定基站的用户调度。因此，当发射功率固定时，在不影响干扰等级的情况下基于小区单元独立地执行用户调度。

例如，可按照如等式7中所给出的那样来表示针对给定的小区1最大化比例公平。

[等式7]

$\max \underset{k}{\mathrm{\Σ}}{T}_{D,\mathrm{lk}}\log \left({\stackrel{\‾}{R}}_{D,\mathrm{lk}}\right)$

用户调度算法可最大化的导数在等式7中，R_D，lk表示相对于频率音的比特率之和，因此，可基于逐音执行最大化。

同等地，用户调度算法可使用等式8在每个频率音“n”分配第k用户。

[等式8]

$f_D(l,n)=\arg \mathrm{ma}{x}_k\left\{\frac{T_{D,\mathrm{lk}}}{{\stackrel{\‾}{R}}_{D,\mathrm{lk}}}\log (1+\frac{P_{D,l}^n{\left|h_{\mathrm{llk}}^n\right|}^2}{\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}^2+{\mathrm{\Σ}}_{j\≠l}{P}_{D,j}^n{\left|h_{\mathrm{jlk}}^n\right|}^2)})\right\}$

例如，调度器可在每个音选择“k”，以最大化加权的瞬时传输速率。权重可被计算为并且 ${\stackrel{\‾}{R}}_{D,\mathrm{lk}}=\mathrm{\α}{\stackrel{\‾}{R}}_{D,\mathrm{lk}}+(1-\mathrm{\α})R_{D,\mathrm{lk}}.$

在该示例中，α是遗忘因子，其中，0＜α＜1，并且从固定的发射功率分配计算R_D，lk。

示例性的实施例可实时考虑变化直接信道的状态以及干扰信道的状态。例如，信道以及与所述信道相关的可获得的传输速率区域可随时间而变化。因此，可基于例如信道状况、比例公平、优先级值等对其他用户进行调度。

在该示例中，独立于用户调度的干扰等级通常仅应用于下行链路，通常不应用于上行链路。因此，将比例公平调度应用于上行链路可包括小区之间的协调。然而，这里描述的示例可假设时分双工(TDD)***，因此，可在上行链路中使用相同的用户调度策略。因此，等式9可被表示为如下所示。

[等式9]

$f_U(l,n)=\arg \mathrm{ma}{x}_k\left\{\frac{T_{U,\mathrm{lk}}}{{\stackrel{\‾}{R}}_{U,\mathrm{lk}}}\log (1+\frac{P_{U,l}^n{\left|h_{\mathrm{llk}}^n\right|}^2}{\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}^2+{\mathrm{\Σ}}_{j\≠l}{P}_{U,j}^n{\left|h_{\mathrm{lj}{k}^{\′}}^n\right|}^2)})\right\}$

k＝f_U(j，n)

这里描述的示例性实施例可基于等式8和等式9确定用户调度。例如，每个用户可本地测量干扰等级，因此，可在每个小区中按照分散的方式独立地应用用户调度操作。

发射功率自适应操作和发射功率分配操作假设固定的用户调度，并且在上行链路和下行链路中发现最佳发射功率谱。发射功率自适应方案的目的在于最大化比例公平。因此，下行链路中的的最大化可以与相等，这与上行链路中类似。

发射功率自适应可用于加权的总传输速率(总和速率)的最大化以及针对用户需要的目标QoS的用户的满意度，并且可使用上行链路权重和下行链路权重按照下面的等式10所示来表示发射功率自适应。

[等式10]

$w_{D,\mathrm{lk}}=\frac{T_{D,\mathrm{lk}}}{{\stackrel{\‾}{R}}_{D,\mathrm{lk}}},$

$w_{U,\mathrm{lk}}=\frac{T_{U,\mathrm{lk}}}{{\stackrel{\‾}{R}}_{U,\mathrm{lk}}}$

在干扰环境中最大化加权的总传输速率的手段是数字用户线(DSL)中的已经深入研究的主题。然而，权重的设置是难题，这里描述的示例可使用比例公平参数作为权重。可基于信道的状态和用户调度的变化来改变权重。

将最大化对数效用的手段转换为最大化加权的总传输速率的手段可能是困难的。然而，这里描述的示例可基于下面的方法简化这种操作。

可按照下面的等式11所示来表示加权的总传输速率最大化。

[等式11]

$\begin{array}{cc}\max & \underset{l,k}{\mathrm{\Σ}}{w}_{D,\mathrm{lk}}\underset{n:k=f_D(l,n)}{\mathrm{\Σ}}\log (1+\frac{P_{D,l}^n{\left|h_{\mathrm{llk}}^n\right|}^2}{\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}^2+{\mathrm{\Σ}}_{j\≠l}{P}_{D,j}^n{\left|h_{\mathrm{jlk}}^n\right|}^2)})-\underset{l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{D,l}{\stackrel{\‾}{P}}_{D,l}\end{array}$

$\begin{array}{ccc}s.t.& 0\≤P_{D,l}^n\≤S_D^{\max }& \∀l,n.\end{array}$

例如，可针对每个音将等式11划分为N个独立的优化部分，如下面的等式12所示。

[等式12]

$\begin{array}{cc}\max & \underset{l}{\mathrm{\Σ}}(w_{D,\mathrm{lk}}\log (1+\frac{P_{D,l}^n{\left|h_{\mathrm{llk}}^n\right|}^2}{\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}^2+{\mathrm{\Σ}}_{j\≠l}{P}_{D,j}^n{\left|h_{\mathrm{jlk}}^n\right|}^2)})-{\mathrm{\λ}}_{D,l}{P}_{D,l}^n),\end{array}$ 其中k＝f_D(l，n)

$\begin{array}{ccc}s.t.& 0\≤P_{D,l}^n\≤S_D^{\max }& \∀l.\end{array}$

按照相同的方式，可针对上行链路表示等式13。

[等式13]

$\begin{array}{cc}\max & \underset{l}{\mathrm{\Σ}}(w_{U,\mathrm{lk}}\log (1+\frac{P_{U,l}^n{\left|h_{\mathrm{llk}}^n\right|}^2}{\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}^2+{\mathrm{\Σ}}_{j\≠l}{P}_{U,j}^n{\left|h_{\mathrm{lj}{k}^{\′}}^n\right|}^2)})-{\mathrm{\λ}}_{U,\mathrm{lk}}{P}_{U,l}^n),\end{array}$ 其中 $\begin{array}{c}k=f_U(l,n)\\ k^{\′}=f_U(j,n)\end{array}$

$\begin{array}{ccc}s.t.& 0\≤P_{U,l}^n\≤S_U^{\max }& \∀l.\end{array}$

作为等式12和等式13的每个音部分中的每个可具有L个参数，而等式11具有NL个参数。因此，等式12和等式13具有较少的参数，这使得等式12和等式13更容易处理。原始的加权的总传输速率最大化部分被简化为确定合适的λ_D，l和λ_U，lk的部分。例如，λ_D，l和λ_U，lk可满足功率极限，找出λ_D，l和λ_U，lk的部分可通过类似子梯度方法(subgradient-like approach)被求解。

求解类似子梯度方法的处理的示例如下。

1)将λ_D，l初始化为非零的值。

2)针对n＝1、2、...、N，求解等式12以获得

3)针对每个l，更新 ${\stackrel{\‾}{P}}_{D,l}={\mathrm{\β}}_0{\stackrel{\‾}{P}}_{D,l}+{\mathrm{\Σ}}_n{P}_{D,l}^n,$ 其中，β₀＜1，β₀是常数。

4)针对每个l，当时，设置λ_D，l＝(1+β₁)λ_D，l，否则设置λ_D，l＝(1-β₂)λ_D，l，其中，0＜β₁，β₂＜1，β₁和β₂是常数，并且针对每个“n”从步骤2)重复。

还可在上行链路中执行与下行链路的算法类似的算法。

可存在多种方法来求解等式12和等式13。示例描述为如下。在这些示例中，将仅描述求解等式12的方法，这是因为求解等式12和等式13的方法彼此类似。

1)卡罗需-卡-塔克(Karush-Kuhn-Tucker，KKT)方法

等式12的目标函数可以是非凸函数。示例性的实施例可关注用于获得至少一个单一局部最佳求解的重复方法。首先，可参考KKT条件，针对目标函数的的导数可被设置为零，如下面的等式14所给出。

[等式14]

$\frac{w_{D,\mathrm{lk}}{\left|h_{\mathrm{llk}}^n\right|}^2}{P_{D,l}^n{\left|h_{\mathrm{llk}}^n\right|}^2+\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}^2+{\mathrm{\Σ}}_{j\≠l}{P}_{D,j}^n{\left|h_{\mathrm{jlk}}^n\right|}^2)}=\underset{j\≠l}{\mathrm{\Σ}}{t}_{D,\mathrm{jl}}^n+{\mathrm{\λ}}_{D,l},$ 其中k＝f_D(l，n)

针对l＝1、...、，发射功率的代价(cost)可如下面的等式15所示被表示。

[等式15]

$t_{D,\mathrm{jl}}^n=w_{D,j{k}^{\′}}\frac{\mathrm{\Γ}{\left|h_{\mathrm{lj}{k}^{\′}}^n\right|}^2}{P_{D,j}^n{\left|h_{\mathrm{jj}{k}^{\′}}^n\right|}^2}\left(\frac{{\left(S{\mathrm{INR}}_{D,j}^n\right)}^2}{1+\mathrm{SIN}{R}_{D,j}^n}\right),$ 其中k′＝f_D(j，n)

${\mathrm{SINR}}_{D,j}^n=\frac{P_{D,j}^n{\left|h_{\mathrm{jj}{k}^{\′}}^n\right|}^2}{\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}^2+{\mathrm{\Σ}}_{i\≠j}{P}_{D,i}^n{\left|h_{\mathrm{ij}{k}^{\′}}^n\right|}^2)},$ 其中k′＝f_D(j，n)

当发射功率的代价被固定时，等式14的KKT条件实质上是充水条件。在一些实施例中，不通过等式16来执行等式14的简化，相反，可通过等式16计算新的发射功率。

[等式16]

$P_{D,l,\mathrm{new}}^n=[{\frac{w_{D,\mathrm{lk}}}{{\mathrm{\Σ}}_{j\≠l}{t}_{D,\mathrm{jl}}^n+{\mathrm{\λ}}_{D,l}}-\frac{\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}^2+{\mathrm{\Σ}}_{j\≠l}{P}_{D,j}^n{\left|h_{\mathrm{jlk}}^n\right|}^2)}{{\left|h_{\mathrm{llk}}^n\right|}^2}]}_0^{S_D^{\max }},$ 其中k＝f_D(l，n)

在等式16中，在中，“a”是下限，“b”是上限。此外，等式16右侧的第二项是在第一基站的第n频率音处组合的有效组合的下行链路噪声以及干扰。

为了计算等式16，可利用发射功率的代价在该示例中，可从相邻的小区提供计算发射功率的代价所需的信息。即，给定的小区可基于从相邻的小区提供的信息计算发射功率的代价并且使用等式16更新发射功率。另外，可通过重复的处理计算

发射功率的代价是相对于第i基站的发射功率的第j基站的发射功率的导数，并且被比例公平参数加权。例如，可被表示为 $-w_{D,j{k}^{\′}}\∂R_{D,j{k}^{\′}}/\∂P_{D,l}$ 或 $t_{D,\mathrm{jl}}^n=-(v_{D,l}\·w_{D,j{k}^{\′}}\·\frac{\∂R_{j{k}^{\′}}^n}{\∂P_{D,l}^n}).$ 在该示例中，k′＝f_D(j，n)。

另外，在该示例中，w_D，jk′可以是用户k′的平均数据速率与用户k′需要的QoS的比率。另外，V_D，j是小区j的优先级值。示例性的实施例可基于例如小区的优先级值、针对目标用户需要的QoS的满意度、由于发射功率的增大所导致的相邻小区中的传输速率的减小等，来估计发射功率的代价

对第j小区施加干扰，可将干扰估计为发射功率的代价因此，当总的代价为低时，被总的功率极限支配，当总的代价为高时，减小。

在一些实施例中，示例性的实施例可使用等式17或等式18(而不使用等式16)以减小计算复杂度。

[等式17]

$10{\log }_{10}\left(P_{D,l}^n\right[k+1\left]\right)=\mathrm{\γ}10{\log }_{10}\left(P_{D,l,\mathrm{new}}^n\right)+(1-\mathrm{\γ})10{\log }_{10}\left(P_{D,l}^n\right[k\left]\right)$

在等式17中，k是重复的次数，并且0＜γ＜1。例如，可使用γ＝0.5以及γ＝0.1。

[等式18]

$P_{D,l,\mathrm{new}}^n={[\frac{w_{D,\mathrm{lk}}}{c\·\mathrm{ma}{x}_{j\≠l}\left\{t_{D,\mathrm{jl}}^n\right\}+{\mathrm{\λ}}_{D,l}}-\frac{\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}^2+{\mathrm{\Σ}}_{j\≠l}{P}_{D,j}^n{\left|h_{\mathrm{jlk}}^n\right|}^2)}{{\left|h_{\mathrm{llk}}^n\right|}^2}]}_0^{S_D^{\max }},$ 其中k＝f_D(l，n)

c是常数因子，例如，可使用c＝2。

2)牛顿方法

示例可使用牛顿方法以求解等式12。与KKT方法相比，牛顿方法具有快速收敛速度，并且可按照下面的等式19所示被表示。

[等式19]

$r_{D,\mathrm{lk}}^n=\log (1+\frac{P_{D,l}^n{\left|h_{\mathrm{llk}}^n\right|}^2}{\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}^2+{\mathrm{\Σ}}_{j\≠l}{P}_{D,j}^n{\left|h_{\mathrm{jlk}}^n\right|}^2)}),$ 其中k＝f_D(l，n)

$\frac{\∂r_{D,\mathrm{lk}}^n}{\∂P_{D,l}^n}=\frac{1}{P_{D,l}^n}(1+\frac{1}{{\mathrm{SINR}}_{D,l}^n}),$

$\frac{\∂r_{D,\mathrm{jk}}^n}{\∂P_{D,l}^n}=\frac{-\mathrm{\Γ}{\left|h_{\mathrm{lj}{k}^{\′}}^n\right|}^2}{P_{D,j}^n{\left|h_{{\mathrm{jjk}}^{\′}}^n\right|}^2}\·\frac{{\left({\mathrm{SINR}}_{D,j}^n\right)}^2}{1+{\mathrm{SINR}}_{D,j}^n},$

$\frac{{\∂}^2{r}_{D,\mathrm{lk}}^n}{\∂{\left(P_{D,l}^n\right)}^2}=\frac{-1}{{\left(P_{D,l}^n\right)}^2}{(1+\frac{1}{{\mathrm{SINR}}_{D,l}^n})}^2,$

$\frac{{\∂}^2{r}_{D,\mathrm{jk}}^n}{\∂{\left(P_{D,l}^n\right)}^2}={\left(\frac{\mathrm{\Γ}{\left|h_{\mathrm{lj}{k}^{\′}}^n\right|}^2}{P_{D,j}^n{\left|h_{\mathrm{jj}{k}^{\′}}^n\right|}^2}\right)}^2\·\frac{{\left({\mathrm{SINR}}_{D,j}^n\right)}^3(2+{\mathrm{SINR}}_{D,j}^n)}{{(1+{\mathrm{SINR}}_{D,j}^n)}^2},$

在等式19中，k＝f_D(l，n)，k′＝f_D(j，n)，“j”不是“l”。

为了易于求解等式12，可按照如下所示表示等式20。

[等式20]

$g(P_{D,1}^n,\·\·\·,P_{D,L}^n)=\underset{l}{\mathrm{\Σ}}{w}_{D,\mathrm{lk}}{r}_{D,\mathrm{lk}}^n-{\mathrm{\λ}}_{D,l}{P}_{D,l}^n$

例如，示例性的实施例可沿着牛顿方向的方向增大可按照下面的等式21所示定义牛顿方向。

[等式21]

$[\mathrm{\Δ}{P}_{D,1}^n,\·\·\·,\mathrm{\Δ}{P}_{D,L}^n]=-{\left({\▿}^{2}g\right)}^{-1}\▿g$

在等式21中，海赛矩阵(hessian matrix)的计算会是复杂的，因此，如等式22所示，海赛矩阵的不在对角线上(非对角线)的项可被忽略，对角线端可被反转。

[等式22]

$\mathrm{\Δ}{P}_{D,l}^n=-\frac{{(\▿g)}_l}{{\left({\▿}^{2}g\right)}_{\mathrm{ll}}}$

示例性的实施例可按照下面的等式23所示改变搜索方向

[等式23]

$\mathrm{\Δ}{P}_{D,l}^n=\frac{{(\▿g)}_l}{\left|{\left({\▿}^{2}g\right)}_{\mathrm{ll}}\right|}$

梯度矢量的第一元素如下面的等式24所示。

[等式24]

${(\▿g)}_l=\frac{w_{D,\mathrm{lk}}}{p_{D,l}^n}(1+\frac{1}{{\mathrm{SINR}}_{D,l}^n})+\underset{j\≠l}{\mathrm{\Σ}}{w}_{D,j{k}^{\′}}^n\frac{-\mathrm{\Γ}{\left|h_{\mathrm{lj}{k}^{\′}}^n\right|}^2}{P_{D,j}^n{\left|h_{\mathrm{jj}{k}^{\′}}^n\right|}^2}\·\frac{{\left({\mathrm{SINR}}_{D,j}^n\right)}^2}{1+{\mathrm{SINR}}_{D,j}^n}-{\mathrm{\λ}}_{D,l}$

$=\frac{w_{D,\mathrm{lk}}}{P_{D,l}^n}(1+\frac{1}{{\mathrm{SINR}}_{D,l}^n})-\underset{j\≠l}{\mathrm{\Σ}}{t}_{D,\mathrm{jl}}^n-{\mathrm{\λ}}_{D,l}.$

按照类似的方式，海赛矩阵的第一对角线的项可以与下面的等式25所给出的相同。

[等式25]

${\left({\▿}^{2}g\right)}_{\mathrm{ll}}=\frac{-w_{D,\mathrm{lk}}}{{\left(P_{D,l}^n\right)}^2}{(1+\frac{1}{\mathrm{SIN}{R}_{D,l}^n})}^2+\underset{j\≠l}{\mathrm{\Σ}}{w}_{D,\mathrm{jk}}^n{\left(\frac{\mathrm{\Γ}{\left|h_{\mathrm{lj}{k}^{\′}}^n\right|}^2}{P_{D,j}^n{\left|h_{\mathrm{jj}{k}^{\′}}^n\right|}^2}\right)}^2\·\frac{{\left({\mathrm{SINR}}_{D,j}^n\right)}^3(2+{\mathrm{SINR}}_{D,j}^n)}{{(1+{\mathrm{SINR}}_{D,j}^n)}^2}$

等式24和等式25可被代入到等式23中。

另外，示例性的实施例可用替换在这种情况下，可按照如下所示表示等式26。

[等式26]

$\mathrm{\Δ}{P}_{D,l}^n=(\frac{w_{D,\mathrm{lk}}}{P_{D,l}^n}(1+\frac{1}{{\mathrm{SINR}}_{D,l}^n})-c\·\underset{j\≠l}{\max }\{t_{D,\mathrm{jl}}^n\}-{\mathrm{\λ}}_{D,l})/\left(\frac{w_{D,\mathrm{lk}}}{{\left(P_{D,l}^n\right)}^2}{(1+\frac{1}{\mathrm{SIN}{R}_{D,l}^n})}^2\right)$

这里所描述的示例可通过等式27重复地更新发射功率。

[等式27]

$P_{D,l}^n[k+1]=P_{D,l}^n\left[k\right]+\mathrm{\Δ}{P}_{D,l}^n$

在等式27中，可基于等式22、等式23和等式26中的一个计算

图3示出下行链路传输中的基站的方法的示例。

根据各种实施例的下行链路中的基站可共享关于多个小区的优先级值的信息、多个接收机的干扰信道信息以及关于针对多个接收机的需要的满意度的信息。另外，基站可基于共享的信息计算相应发射功率的代价

参照图3，在操作310，每个基站计算相应发射功率的代价每个基站假设用户调度固定并且基于相应发射功率的代价更新例如，每个基站可更新以最大化比例公平。例如，可在更新过程中使用KKT方法或牛顿方法。

在操作320，每个基站可确定在操作310更新的是否收敛。当在操作310更新的不收敛时，重复操作310。

相反，当操作310更新的收敛时，在操作330，每个基站可使用f_D(l，n)执行用户调度。在该示例中，每个基站可确定用户调度，以按照在操作310更新的发射功率来最大化比例公平。

在操作340，每个基站可确定在操作330确定的用户调度中R_D，lk是否收敛。当R_D，lk不收敛时，再次执行操作310。相反，当R_D，lk收敛时，在操作350更新和W_D，lk。另外，在操作360更新和λ_D，l。

虽然图3示出了针对下行链路的基站的操作方法，但是该操作方法也可按照类似的方式应用于上行链路。

图4示出包括在给定小区中的通信装置的方法的示例。

参照图4，在操作410，包括在给定小区中的通信装置确定是否对从相邻小区接收的干扰执行控制。

当不需要控制干扰时，可终止干扰算法。相反，当不需要控制从相邻小区接收的干扰时，在操作420，每个相邻小区可收集相关信息，以计算相应发射功率的代价。

例如，相关信息可包括小区的优先级值、可识别用户的满意度以及可识别用户的干扰信道信息。另外，相关信息还可包括用户的直接信道信息。

在操作430，通信装置可将收集的信息提供给相邻小区。

例如，通信装置可包括各种类型的基站、中继站和终端。

图5示出基于发射功率的代价更新发射功率并确定最佳用户调度的通信装置的方法的示例。

参照图5，在操作510，通信装置可确定是否从相邻小区接收到相关信息。

当没有接收到相关信息时，算法结束，当接收到相关信息时，在操作520，通信装置可计算发射功率的代价。

例如，通信装置可基于由发射功率的增大所导致的至少一个相邻小区中的传输速率的减小，来计算发射功率的代价。还可基于目标接收机需要的QoS的满意度来计算所述代价。另外，通信装置还可考虑不同小区的优先级值。例如，可基于目标接收机的目标传输速率、目标发射机的平均传输速率等来估计关于目标接收机需要的QoS的满意度。

在操作530，通信装置确定发射功率是否需要被更新。当发射功率需要被更新时，在操作540，可按照如上所述更新发射功率，并且可确定最佳用户调度。

图6示出通信装置的示例。

参照图6，通信装置600包括接收单元610、代价计算器620、功率更新单元630和调度器640。

接收单元610可接收关于多个小区的优先级值的信息、多个接收机的干扰信道信息和/或关于针对多个接收机需要的QoS的满意度的信息，并且使用接收的信息来计算发射功率的代价。

代价计算器620可基于由与目标接收机对应的发射功率的增大所导致的至少一个相邻小区中的传输速率的减小，来计算发射功率的代价。还可基于针对目标接收机需要的QoS的满意度来计算所述代价。

功率更新单元630基于计算的代价重复地更新发射功率。

调度器640可按照更新的发射功率执行用户调度，并且可更新目标接收机。

参照图1至图5的描述可应用于图6的通信装置600，因此将省略进一步的描述。

根据这里所描述的示例，可基于用户调度确定最佳发射功率，并且可基于发射功率确定最佳用户调度。

根据各种实施例，可基于接收机需要的服务质量的满意度来计算发射功率的代价，可基于计算的代价确定最佳发射功率和最佳用户调度。因此，可提高分级小区通信***或多小区通信***的总吞吐量。

根据各种实施例，可基于由目标小区中的发射功率的增大所导致的相邻小区中的传输速率的减小，来计算发射功率的代价。另外，发射功率的代价可基于接收机需要的服务质量的满意度、小区的优先级值等。因此，可准确地估计目标小区中的发射功率的增大。

根据各种实施例，可基于关于多个小区的优先级值的信息、多个接收机的干扰信道信息、关于针对多个接收机需要的服务质量的满意度的信息等，来计算发射功率的代价。

仅仅作为非穷举的示例，这里所描述的通信装置可以表示移动装置(诸如蜂窝电话、个人数字助理(PDA)、数字相机、便携式游戏机、MP3播放器、便携式/个人多媒体播放器(PMP)、手持电子书、便携式膝上型计算机(PC)、全球定位***(GPS)导航)以及与这里所公开一致的能够进行无线通信或网络通信的装置(诸如桌上型PC、高清晰度电视(HDTV)、光盘播放器、机顶盒等)。

计算***或计算机可包括与总线、用户接口和存储器控制器电连接的微处理器。计算***或计算机还可包括闪速存储器装置。闪速存储器装置可通过存储器控制器存储N比特数据。N比特数据被微处理器处理或将被微处理器处理，N可以是1或大于1的整数。在计算***或计算机是移动设备的情况下，可另外提供电池，以向计算***或计算机提供操作电压。

对于本领域普通技术人员清楚的是，计算***或计算机还可包括应用芯片、相机图像处理器(CIS)、移动动态随机存取存储器(DRAM)等。存储器控制器和闪速存储器装置可构成固态驱动器/盘(SSD)，SSD使用非易失性存储器以存储数据。

上面描述的方法可被记录、存储或固定在一个或多个计算机可读存储介质中，计算机可读存储介质包括程序指令，程序指令被计算机实现以使得处理器运行或执行程序指令。所述介质还可单独包括数据文件、数据结构等，或者可包括与程序指令结合的数据文件、数据结构等。计算机可读存储介质的示例包括：磁介质(诸如硬盘、软盘、和磁带)；光学介质(诸如CD-ROM盘和DVD)；磁光介质(诸如光盘)；被特殊配置为存储和执行程序指令的硬件装置(诸如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪速存储器等)。程序指令的示例包括诸如由编译器生成的机器代码以及可由计算机使用解译器执行的包含高级代码的文件。所描述的硬件装置可被配置为用作一个或多个软件模块，以执行上面描述的操作和方法，反之亦然。另外，计算机可读存储介质可分布在通过网络连接的计算机***中，计算机可读代码或程序指令可按照分布的方式被存储和执行。

上面已经描述了一些示例。然而，应该理解，可进行各种修改。例如，如果描述的技术按照不同的次序被执行，并且/或者如果描述的***、架构、装置或电路中的组件按照不同的方式被组合和/或被其它组件或其等同物替换或补充，则可实现适当的结果。因此，其它实施方式落入权利要求的范围内。

Claims (15)

1.一种控制发射功率的方法，所述方法包括：

基于目标小区中的目标接收机需要的服务质量的满意度以及由与所述目标接收机对应的发射功率的增大所导致的至少一个相邻小区中的传输速率的减小，来计算发射功率的代价；

基于所述计算的代价重复地更新发射功率。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

接收关于多个小区的优先级值的信息、多个接收机的干扰信道信息以及关于所述多个接收机需要的服务质量的满意度的信息，

其中，计算步骤还包括：基于接收的信息计算发射功率的代价。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，计算步骤还包括：基于包括所述目标接收机的目标小区的优先级值计算发射功率的代价。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，计算步骤还包括：响应于发射功率的重复更新，来更新发射功率的代价。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述目标接收机的目标传输速率和目标发射机的平均传输速率来估计满意度。

6.根据权利要求3所述的方法，其中，基于目标小区是宏小区还是小型小区，来不同地设置目标小区的优先级值。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：确定所述目标接收机的传输速率是否收敛，以确定将被应用的发射功率。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，重复地更新的步骤基于卡罗需-卡-塔克(KKT)方法或牛顿方法来更新发射功率。

9.一种用于执行用户调度并控制发射功率的方法，所述方法包括：

基于目标小区中的目标接收机需要的服务质量的满意度以及由与所述目标接收机对应的发射功率的增大所导致的至少一个相邻小区中的传输速率的减小，来计算发射功率的代价；

基于计算的代价重复地更新发射功率；

通过以更新的发射功率执行用户调度，来更新所述目标接收机。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，更新所述目标接收机的步骤以更新的发射功率基于比例公平方案更新所述目标接收机，以最大化总和数据速率。

11.根据权利要求9所述的方法，其中，计算步骤还基于包括所述目标接收机的目标小区的优先级值计算发射功率的代价。

12.一种通信装置，包括：

代价计算器，被配置为基于目标小区中的目标接收机需要的服务质量的满意度以及由与所述目标接收机对应的发射功率的增大所导致的至少一个相邻小区中的传输速率的减小，来计算发射功率的代价；

功率更新单元，被配置为基于计算的代价重复地更新发射功率。

13.根据权利要求12所述的通信装置，还包括：

接收单元，被配置为接收关于多个小区的优先级值的信息、多个接收机的干扰信道信息以及关于所述多个接收机需要的服务质量的满意度的信息，

其中，代价计算器还被配置为基于接收的信息计算发射功率的代价。

14.根据权利要求12所述的通信装置，其中，代价计算器还被配置为基于包括所述目标接收机的目标小区的优先级值计算发射功率的代价。

15.根据权利要求12所述的通信装置，还包括：调度器，被配置为通过以更新的发射功率执行用户调度，来更新所述目标接收机。