超密集异构网络下跨层干扰协调优化方法
技术领域
本发明涉及一种应用于异构网络超密集场景中的跨层干扰协调优化方法,属于移动通信中的网络技术领域。
背景技术
在长期演进及其后续演进(LTE-A,Long Term Evolution-Advanced)***的异构网络中,未来将着眼于一定区域范围(如热点聚集地区)的容量需求特征,因而部署高密度的小站成为常见的策略。由于小站覆盖范围较小,频率可在位于网络第二层拓扑的小站间有效的进行多次复用,从而改善***单位区域内的频谱效率。超密集的微小区网络具有部署成本低、能耗效率高、信号质量好等特点,但与此同时干扰协调问题也变得愈加复杂。
在传统异构网络场景下宏站和微站的巨大发射功率差异造成小小区边缘用户受到来自宏站的巨大干扰,而小站的发射功率较低,彼此间的干扰可以忽略。而密集网络下传统的宏微跨层干扰不再是唯一主要的干扰来源,由于小站间距的拉近,密集区域内的小站用户除了收到临近宏站的干扰外,周围小站也将对其产生一定的干扰。传统的干扰协调手段不适宜应用于超密集场景。
发明内容
发明目的:为了克服现有技术中存在的不足,本发明提供一种小小区超密集场景下的跨层增强型小区间干扰协调(enhanced Inter-Cell Interference Coordination,eICIC)方法,根据场景的干扰特点,合理规划宏微小区间的小区范围扩展(Cell RangeExtension,CRE)偏置进行负载均衡,结合同层和跨层手段,为宏站和小站配置几乎空白子帧(Almost Blank Subframe,ABS)以降低邻区间干扰,在保证***边缘用户可靠性的前提下最大化***总体吞吐量。
技术方案:为实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种超密集异构网络下跨层干扰协调优化方法,包括以下几个部分:
第一部分:小站范围扩展策略
小站统计自身的历史资源占用情况,并据此来决定小站范围扩展后能接纳业务的能力,即决定小站范围扩展后形成的宏站的业务能力;通过衡量小站的历史资源使用情况来统计历史平均RB资源占用情况;采用渐进式的CRE配置策略来接近小站的用户承载上限,具体如下:
(11)初始时对所有宏站/小站对之间统一设置CRE偏置为0dB,即不进行小站范围扩展;
(12)在一个周期内,各小站统计自身的RB资源历史占用情况:
a.若RB资源有空闲,说明小站有进一步的吸收用户的能力:若CRE偏置未达到9dB,以3dB为步进增加CRE偏置一次;若CRE偏置达到9dB,不再增加CRE偏置;
b.若RB资源已被占满,则说明小站已达负载能力上限,不再进行更高的CRE扩展;
(13)以T1为周期,重复执行步骤(12);
第二部分:宏站ABS配置策略
根据小站中需要ABS保护的用户比例来决定宏站的ABS配置,具体如下:
(21)小站根据本服务小区的UE上报信息,计算各UE的SINR,所述UE上报信息包括服务小站及各邻小站的RSRP,服务小站的UE的SINR的计算公式如下:
其中,RSRPm为服务小站的RSRP,为邻小站的RSRP以及噪声;
(22)预先设定SINR保护门限为SINRth,确定位于门限SINRth以下的UE为边缘用户,其他的UE为中心用户;统计各小站的服务UE中SINR低于门限SINRth的边缘用户数量以及所占比例,并上报给宏站;
(23)宏站结合各个小站上报的边缘用户所占比例,决定需要采用的ABS子帧配置比例;
第三部分:小站ABS配置策略
小站以Pico小区为单元,具体如下:
(31)干扰源Pico小区排序
统计每个Pico小区的最强干扰源Pico小区,即对本Pico小区服务UE干扰最强的Pico邻区:
其中,RSRPk,p表示Pico小区i中用户k受到来自Pico邻区p的干扰强度,Cp为所有Pico小区集合;
将干扰源小区Pj为受害者小区Pi的最强干扰源Pico邻区表示为Pi→Pj,将所有的Pico小区作为干扰源进行强度排序,排序按照以下原则:
a.按受害者小区数目从高到低排序,在Pi→Pj关系中,Pi即为Pj的受害者小区,对Pj而言满足这一关系的Pi微小区个数即为其受害者小区数目;
b.若在原则a下受害者小区数目相同,则以该Pico小区本身对其他Pico邻区干扰强度的绝对度量累计求和作为比较依据,按照干扰绝对强度从高到低排序;
(32)配置Pico ABS
依照Pico小区排列顺序依次对每个Pico小区进行ABS配置,每次对排序最前端的一个Pico小区配置ABS;ABS子帧比例从0/8、1/8、2/8、3/8、4/8依次进行循环,在每一组比例下估计吞吐量性能,选择属于该Pico小区最优的一组ABS配置比例,然后将本次已配置的Pico小区从队列中移除;
(33)确定最优ABS参数
***性能以吞吐量为衡量,比较本次参数配置下的吞吐量与优化历史中当前最优吞吐量:若本次吞吐量优于历史最优值,则更新最优值为本次值,并更新保存本次ABS参数配置,然后重复步骤(32),对后续Pico小区继续配置;否则(本次吞吐量低于历史最优值)或者全部Pico小区已配置完成(队列中没有剩余Pico小区),则认为优化已达最优值,停止继续优化,当前保存的ABS配置即为最优配置参数。
有益效果:本发明提供的超密集异构网络下跨层干扰协调优化方法,采用了结合同层和跨层的协调优化手段,能够保证***边缘性能并明显提高总体吞吐量性能。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面LTE-A***为例对本发明作更进一步的说明。
如图1所示为一种超密集异构网络下跨层干扰协调优化方法,包括以下几个部分。
第一步,小站范围扩展策略
小站需要统计自身的历史资源占用情况来决定小站范围扩展后能接纳业务的能力,即决定小站范围扩展后形成的宏站的业务能力。衡量小站的历史资源使用情况可以统计历史平均资源块(Resource Block,RB)占用/空闲率。采用渐进式的CRE配置策略来接近小站的用户承载上限:
11)初始将对所有宏站/小站对间统一设置较低的CRE偏置,一般为0dB,即不进行小站扩展;
12)在一个周期内,各小站统计自身的RB资源历史占用情况:
a.若RB资源有空闲,说明小站有进一步的吸收用户的能力:若CRE偏置未达到9dB,以3dB为步进增加CRE偏置一次;若CRE偏置达到9dB,不再增加CRE偏置;
b.若RB资源已被占满,则说明小站已达负载能力上限,不再进行更高的CRE扩展;
13)算法每200毫秒周期执行,重复执行步骤12)的流程。
第二步,宏站ABS配置策略
21)小站根据本服务小站的用户(User Equipment,UE)上报信息,包括服务小站及各邻小站的参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power,RSRP),据此计算各UE的信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR),计算公式如下,其中分子为服务小站RSRP,分母为邻小站RSRP以及噪声;
22)预先设定SINR保护门限SINRth,位于门限以下的UE被认为是信号质量不佳的边缘用户,需要得到保护,其他的则相应称为中心用户。统计各小站的服务UE中SINR低于门限SINRth的边缘UE数量及所占比例并上报给宏站;
23)宏站结合各个小站上报的边缘UE比例,决定需要采用的ABS子帧配置比例。比如,直接取各小站上报比例的线性均值作为宏站ABS子帧配置比例。
第三步,小站ABS配置策略
31)干扰源Pico排序
统计每个Pico小区的最强干扰源Pico小区,即对本Pico小区服务UE干扰最强的Pico邻区,
上式中RSRPk,p表示Pico小区i中用户k受到来自Pico邻区p的干扰强度,Cp为所有Pico小区集合。将这一关系记为Pi→Pj,即干扰源小区Pj为受害者小区Pi的最强干扰源Pico邻区;同时将所有的Pico小区作为干扰源进行强度排序,排序按照以下原则:
①按受害者小区数目从高到低排列,Pi→Pj关系中,Pi即为Pj的受害者小区,对Pj而言满足这一关系的的Pi微小区个数即为其受害者小区数目;
②若在第一条原则下受害者小区数目相同,则以该Pico小区本身对其它Pico邻区干扰强度的绝对度量累计求和作为比较依据,按照干扰绝对强度从高到低排列。
32)配置Pico ABS
依照小区排列顺序依次对每个Pico小区进行ABS配置,每次对排序最前端的一个Pico配置ABS。ABS子帧比例从0/8到最高4/8依次进行循环,在每一组比例下估计吞吐量性能,选择该Pico小区最优的一组ABS配置比例,并将本次已配置的Pico小区从队列中移除;
33)确定最优ABS参数
***性能以吞吐量为衡量,比较本次参数配置下的吞吐量与优化历史中当前最优吞吐量,若本次吞吐量优于历史最优值,则更新最优值为本次值,并更新保存本次ABS参数配置,而后重复步骤2)对后续Pico继续配置;否则(本次吞吐量低于历史最优值)或者全部Pico已完成配置(队列中没有剩余的Pico),认为优化已达最优值,停止继续优化,当前保存的ABS配置即为最优配置参数。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。