CN102833839A - 针对宏蜂窝—飞蜂窝双重网络的基于定价的功率控制方法 - Google Patents

针对宏蜂窝—飞蜂窝双重网络的基于定价的功率控制方法 Download PDF

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本发明属于网络传输技术领域，具体涉及一种针对宏蜂窝—飞蜂窝双重网络的功率控制方法。本发明结合博弈论的分布式优化和传统蜂窝网络的集中化管理方式，利用Stackelberg博弈模型，将网络干扰管理者设定为博弈的领导者，相关的飞蜂窝基站为博弈的跟随者。领导者通过给跟随者的功率消耗定价来尽力减小由飞蜂窝基站产生的总干扰。根据这个定价，每个飞蜂窝基站以非合作博弈方式最大化它们的效用。此博弈存在一个唯一的Stackelberg均衡。本发明提出了一种分布式定价方式和相应功率更新算法，该算法能保证博弈收敛到唯一的SE。本发明方法能降低飞蜂窝网络的传输功率和飞蜂窝网络产生的干扰，并且能提高整体网络的单位能量利用率，并保证网络使用用户的公平性。

Description

针对宏蜂窝—飞蜂窝双重网络的基于定价的功率控制方法
技术领域
本发明属于网络传输技术领域，具体涉及一种针对宏蜂窝—飞蜂窝双重网络的功率控制方法。
背景技术
低成本的飞蜂窝网络（Femtocell）能够为室内终端提供可靠的短距传输，加强覆盖率；但是同时也增加了干扰和宏蜂窝—飞蜂窝异构网络拓扑的不确定性。传统的集中化功率控制方案要求较大的信令开销，不再适于该异构网络。虽然非合作博弈也可用来描述飞蜂窝基站（Femtocell Base Station, FBS）的行为，但是在此模型中，每个FBS都是独立的，并自私地优化自身性能而不顾及博弈中其他参与者以及***的整体性能，形成博弈论里的纳什均衡（Nash Equilibrium, NE）。这会增加网络干扰, 降低网络吞吐量。
发明内容
本发明要解决的问题是在保证飞蜂窝基站传输服务质量(Quality of Service, QoS)的条件下，降低飞蜂窝网络的传输功率和飞蜂窝网络产生的干扰，从而提高整体网络的单位能量利用率和网络的公平性。
本发明针对飞蜂窝网络的功率控制问题，基于博弈理论，将传统的集中化规划和分布式优化策略相结合，提出了一种基于Stackelberg博弈(Stackelberg Game, SG)，对飞蜂窝网络进行定价的功率控制方法。其中，网络干扰管理者（Network Interference Controller，NIC）扮演SG的唯一领导者，与其关联的N个飞蜂窝基站扮演SG中的跟随者。领导者通过给跟随者的功率消耗定价来尽力减小由它们产生的总干扰。根据这个定价，每个飞蜂窝基站以非合作博弈方式最大化它们的效用。此博弈存在唯一的Stackelberg均衡，本发明进一步提出了一种能收敛的分布式定价和功率更新算法。
NIC的作用是最小化（即优化）由FBS对宏蜂窝网络用户（Macro User Equipment，MUE）产生的干扰。在每个时隙内，该最小化算法通过迭代更新，收敛到Stackelberg均衡，过程如下：在每次迭代中，NIC根据FBS的回复，向FBS广播的新单位功率定价；基于此广播的定价，各FBS计算出它最优的传输功率                                                ，该最优的传输功率满足飞蜂窝的用户（Femtocell User Equipment, FUE）的服务质量要求，根据
Figure 709901DEST_PATH_IMAGE001
计算并向NIC回复更新的定价；多次迭代后，定价最终收敛至最优定价；假设在一个宏蜂窝-飞蜂窝异构网络中，有N个飞蜂窝基站随机分布，定义
Figure 685816DEST_PATH_IMAGE002
是在时隙t中，NIC向FBS索要的功率消耗定价，
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE003
表示第
Figure 256606DEST_PATH_IMAGE004
个FBS的发送功率，则第
Figure 499497DEST_PATH_IMAGE004
个FBS的优化问题可表述为：    
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE005
 
其中，
Figure 915566DEST_PATH_IMAGE006
表示FBS i的均衡功率，
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE007
表示除了FBS i之外的N-1个FBS的均衡功率集合。是编号为的FBS的最大传输功率，即不会超过
Figure 872393DEST_PATH_IMAGE008
。求解上式可知，
Figure 951207DEST_PATH_IMAGE010
是编号为的FBS的最优传输功率。其中
Figure 901715DEST_PATH_IMAGE012
表示，
Figure 63575DEST_PATH_IMAGE014
是分配给FBS i的带宽，
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE015
表示FBS j对FUE i的下行信道增益，
Figure 217475DEST_PATH_IMAGE016
是FUE i受到的噪声，
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE017
是FBS i的传输速率。
另一方面，对于给定的功率定价，NIC需要保证每个FBS的传输速率不能小于其相应FUE的服务质量要求
Figure 577099DEST_PATH_IMAGE018
；设
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE019
为NIC在时隙t内为最小化FBS对MUE产生的总干扰，而找到的最优定价，则NIC的优化问题可以表述成：
Figure 909860DEST_PATH_IMAGE020
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 816636DEST_PATH_IMAGE022
表示FBS i对MUE的信道增益。NIC和FBS的优化问题构成了SG。其中NIC是扮演领导者，FBS扮演跟随者。Stackelberg均衡定义了SG的最优化策略轮廓。在我们的模型中，定义为：
一个策略轮廓
Figure DEST_PATH_IMAGE023
是Stackelberg均衡当且仅当：  
Figure 830728DEST_PATH_IMAGE024
达到SE时，不管是NIC还是FBS都没有动机要偏移这个均衡。
可以证明在此SG中存在唯一的Stackelberg均衡，并且根据本发明提出的分布式定价和功率更新算法可以通过迭代达到Stackelberg均衡。其更新函数是：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
其中k表示算法在一个时隙内的第k次迭代更新。
 所述的NIC定价过程，是通过NIC与FBS的博弈，使NIC收敛到最优的功率消耗定价，从而使得FBS对宏蜂窝用户的干扰最小；该博弈的收敛过程步骤如下：
步骤1：由NIC初始化参数，起始设定
Figure 964950DEST_PATH_IMAGE026
，设定初始化功率消耗定价，及比较因子
Figure 547241DEST_PATH_IMAGE028
（
Figure 456160DEST_PATH_IMAGE028
的数值可根据实际收敛的准确度需要灵活调整）；
步骤2：在第k次迭代中，NIC将k次更新后的功率消耗定价
Figure DEST_PATH_IMAGE029
广播给各FBS；
步骤3：NIC收集FBS回复的更新定价
Figure 821413DEST_PATH_IMAGE030
，并找出：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
；
步骤4：进行计算比较，如果
Figure 335440DEST_PATH_IMAGE032
，则设定第k+1次迭代时NIC的广播定价
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE033
，并重复步骤2；否则进入步骤5；；
步骤5：向FBS广播
Figure 10004DEST_PATH_IMAGE034
，即达到Stackelberg均衡的功率消耗定价。
FBS回复更新定价
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE035
的过程，在于FBS之间没有信息交互，各FBS根据自身接收到的功率定价，以及受到的干扰和噪声总功率独立的计算最佳发送功率
Figure 625793DEST_PATH_IMAGE036
；FBS i的计算过程步骤如下：
步骤1：FBS i倾听来自NIC的广播第k次定价
Figure 653792DEST_PATH_IMAGE029
；
步骤2：当接收到
Figure 756746DEST_PATH_IMAGE029
，FBS i根据以下公式计算出第k次迭代后纳什均衡功率
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE037
，并以此功率进行传输，，
同时，FBS i根据更新公式
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE039
计算更新定价
Figure 439717DEST_PATH_IMAGE040
，并将其回复给NIC。
此算法能够快速的收敛于SE，在收敛过程中不需要FBS之间交换信息。并且，NIC广播的定价和FBS回复的定价产生的信令开销可以通过有线主干连接传输，避免在空中产生额外的干扰。本发明提出的分布式算法节约了网络的信号开销，相比于非合作的纳什均衡，对宏蜂窝单元的干扰降低了近20dBm，提高了功率效率和飞蜂窝网络的公平性。
附图说明
图1为分布式定价和功率更新算法中，网络干扰管理者（NIC）程序流程图示。
图2为分布式定价和功率更新算法中，飞蜂窝基站（Femtocell Base Station, FBS）程序流程图示。
图3为本发明提出的功率控制算法对异构网络中干扰降低的性能比较。
具体实施方式
下面通过实施例进一步描述本发明。
实施例：比较采用本功率控制方法以后宏蜂窝-飞蜂窝异构网络的干扰性能
考虑一个半径1000米的宏蜂窝网络中，有N个同频率信道的FBS随机的分布在此区域内。用表示FBS i到MUE的距离。它是一个均匀分布在600米到1000米范围中的随机变量。用
Figure 209090DEST_PATH_IMAGE042
表示FBS i到FUE j的距离，它也是一个均匀分布在100米到300米范围中的随机变量。由对称性可知，
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE043
。此外，假设室外信道的大尺度路径损耗参数为3.5，穿透损耗为13dB。FBS i至FUE i的室内传输距离
Figure 900971DEST_PATH_IMAGE044
设置为10米。
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE045
的路径损耗参数为3，经历以方差
Figure 995966DEST_PATH_IMAGE046
dB的log-normal阴影衰落。此外，
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE047
设置为10dBm，
Figure 773298DEST_PATH_IMAGE048
对所有的FBS均设为10kHz。在所有FUEs接收端，噪声功率都是-90dBm。假设宏蜂窝基站恒定的传输功率为40dBm。最终的仿真的结果均根据1000次独立循环的仿真结果做出平均。
图3给出了以dBm为量度的MUE在不同均衡下所受到FBS的干扰总和。在不同的QoS速率
Figure 2012103035342100002DEST_PATH_IMAGE049
下，MUE受到FBS的干扰均随着网络中FBS的数目N增长。与非合作博弈均衡NE相比，本发明的算法达到的SE能显著降低的FBS对MUE的干扰总和。例如，当N =10，
Figure 589770DEST_PATH_IMAGE049
=2bits/s/Hz时，减小的干扰总和高达近20dBm。这是由于减少FBS的发射功率的缘故。同样也可以观察到，当FBS的QoS需求增高时，它们需要更多的发送功率以支持更高的传输率，因此会产生较高的干扰。

Claims (3)

1.一种针对宏蜂窝—飞蜂窝双重网络的基于定价的功率控制方法，是一种基于Stackelberg博弈（SG)，对飞蜂窝网络进行定价的功率控制方法；其中，网络干扰管理者（NIC）扮演SG的唯一领导者，与其关联的N个飞蜂窝基站扮演SG中的跟随者；领导者通过给跟随者的功率消耗定价来尽力减小由它们产生的总干扰，根据这个定价，每个飞蜂窝基站以非合作博弈方式最大化它们的效用；此博弈存在唯一的Stackelberg均衡； 
NIC的作用是最小化由飞蜂窝基站（FBS）对宏蜂窝网络用户（MUE）产生的干扰；在一个时隙内，该最小化算法通过迭代更新，收敛到Stackelberg均衡，过程如下：在每次迭代中，NIC根据FBS的回复，向FBS广播的新单位功率定价；基于此广播的定价，各FBS计算出它最优的传输功率                                                ，并根据计算并向NIC回复更新的定价；多次迭代后，定价最终收敛至最优定价；假设在一个宏蜂窝-飞蜂窝异构网络中，有N个飞蜂窝基站随机分布，定义是在某时隙中，NIC向FBS索要的功率消耗定价，则第个FBS的优化问题表述为：
Figure 222158DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 69897DEST_PATH_IMAGE006
表示FBS i的均衡功率，
Figure 556373DEST_PATH_IMAGE008
表示除了FBS i之外的N-1个FBS的均衡功率集合，
Figure 34628DEST_PATH_IMAGE010
是编号为的FBS的最大传输功率，即
Figure 770503DEST_PATH_IMAGE006
不会超过
Figure 628125DEST_PATH_IMAGE010
，求解上式可知，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
是编号为
Figure 31424DEST_PATH_IMAGE014
的FBS的最优传输功率；其中
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示
Figure 612404DEST_PATH_IMAGE016
，是分配给FBS i的带宽，
Figure 288105DEST_PATH_IMAGE018
表示FBS j对FUE i的下行信道增益，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
是FUE i受到的噪声，
Figure 759537DEST_PATH_IMAGE020
是FBS i的传输速率；
另一方面，NIC通过找到最优定价
Figure DEST_PATH_IMAGE021
最小化FBS对MUE产生的总干扰；此外，NIC要保证每个FBS的传输速率不能小于相应FUE的服务质量要求
Figure 204294DEST_PATH_IMAGE022
，则NIC的优化问题表述成：
Figure 837401DEST_PATH_IMAGE024
Figure 734819DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
表示FBS i对MUE的信道增益；NIC和FBS的优化问题构成了SG；其中NIC是扮演领导者，FBS扮演跟随者；Stackelberg均衡定义SG的最优化策略轮廓，具体为：
一个策略轮廓
Figure 9942DEST_PATH_IMAGE028
是Stackelberg均衡当且仅当：
Figure 918992DEST_PATH_IMAGE030
达到SE时，不管是NIC还是FBS都没有动机要偏移这个均衡；
此SG中存在唯一的Stackelberg均衡，并且根据分布式定价和功率迭代更新算法达到Stackelberg均衡，其更新函数是：
Figure 644372DEST_PATH_IMAGE032
其中k表示算法在一个时隙内的第k次迭代更新。
2.根据权利要求1所述的功率控制方法，其特征在于所述NIC的优化程序如下：
步骤1：由NIC初始化参数，起始设定
Figure DEST_PATH_IMAGE033
，设定初始化功率消耗定价
Figure 45397DEST_PATH_IMAGE034
，及比较因子
Figure DEST_PATH_IMAGE035
；
步骤2：在第k次迭代中，NIC将k次更新后的功率消耗定价
Figure 576741DEST_PATH_IMAGE036
广播给各FBS；
步骤3：NIC收集FBS的回复定价
Figure DEST_PATH_IMAGE037
，并找出
Figure DEST_PATH_IMAGE039
；
步骤4：进行计算比较，如果
Figure 2012103035342100001DEST_PATH_IMAGE041
，则设定第k+1次迭代时NIC的广播定价
Figure 2012103035342100001DEST_PATH_IMAGE043
，并重复步骤2；否则进入步骤5；
步骤5：向FBS广播
Figure 2012103035342100001DEST_PATH_IMAGE045
，即达到Stackelberg均衡的功率消耗定价。
3.根据权利要求2所述的功率控制方法，其特征在于所述FBS的优化程序如下：
步骤1：FBS i倾听来自NIC的广播第k次定价
Figure 527249DEST_PATH_IMAGE036
；
步骤2：当接收到
Figure 502158DEST_PATH_IMAGE036
，FBS i根据以下公式计算出第k次迭代后纳什均衡功率
Figure 983955DEST_PATH_IMAGE046
，并以此功率进行传输，
同时，FBS i根据更新公式
Figure 2012103035342100001DEST_PATH_IMAGE049
计算更新定价
Figure 2012103035342100001DEST_PATH_IMAGE051
，并将其回复给NIC。
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