CN114258072B - 干扰场景功率自适应收缩开启方法及*** - Google Patents

干扰场景功率自适应收缩开启方法及*** Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了一种干扰场景功率自适应收缩开启方法及***，从发生大气波导干扰，受干扰严重小区通过对边缘用户进行收缩功率后，迁移到其它小区SINR增益估算，通过边缘用户投票加权得出最佳收缩功率，对边缘用户可以分流到其它感知更好的异频段小区或本频段更好的小区，从而提升用户体验，减少用户投诉，既兼顾边缘用户又不损失好点用户感知，寻求二者的平衡点，较之前的工作模式有较大改进。

Description

干扰场景功率自适应收缩开启方法及***
【技术领域】
本申请涉及功率自适应收缩技术领域，尤其涉及一种干扰场景功率自适应收缩开启方法及***。
【背景技术】
随着LTE(Long Term Evolution，长期演进)网络的大规模建设，***4G(the4th generation mobile communication technology，***移动通信技术)用户呈爆发式增长。TD-LTE(Time Division Long Term Evolution,分时长期演进)网络干扰因素越来越多，其中影响范围最广、处理难度最大的干扰为大气波导干扰，有效地规避与解决大气波导干扰问题成为无线通信发展的重中之重,大气波导对小区边缘用户干扰影响比较大，可能导致边缘用户打不了电话，上不了网，影响用户感知，对于这部分用户，可以迁移到其他制式网络，以此提升用户感知。在此背景下，提出了大气波导干扰小区时自动功率收缩功能,使大气波导场景下感知较差的边缘驻留到其它受影响较小小区。
申请号为CN201380003880.1的中国专利“协同多小区调度方法和装置”，实施并提供一种协同多小区调度方法和装置，其中，集中控制器包括：确定单元(11)，用于确定包含了至少两个小区的协作集合中各小区在时频资源上的功率分配图样，所述各小区的功率分配图样指示的每个小区在时频资源上的发射功率使得协作集合的网络效用总值最大；发送单元(12)，用于向控制协作集合中小区的基站发送功率分配图样指示消息，以使基站根据第一小区的N个同频邻小区采用确定单元(11)确定的下行发射功率时对第一小区的用户设备(UE，User Equipment)产生的干扰，调整第一小区在时频资源上的调制编码方案(MCS，Modulation and Coding Scheme)。实现了采用基站确定的各小区的下行发射功率时协作集合的网络效用总值最大，从而提高数据传输速率，以及网络吞吐量。该方案主要保障网络频谱效率最大值，未考虑边缘用户感知。
申请号为：CN200510104836.7的中国发明专利“基于降低DSL线路串扰的自适应功率调整的方法及装置”，提供一种及一种基于降低DSL(Digital Subscriber Line，数字用户线路)线路串扰的自适应功率调整的方法及装置。本申请主要包括：首先，计算相邻线路对本线路的串扰功率谱密度及估计出串扰函数；之后，根据计算获得的所述串扰功率谱密度及串扰函数计算确定本端设备的发送功率谱密度，且本端设备根据所述发送功率谱密度进行发送功率的控制处理。通过本申请自适应功率调整的方法增强或降低发送功率，降低了xDSL(x Digital Subscriber Line，x数字用户线)线路间的串扰带来的不利影响，消除或充分降低远端应用场景中由于串扰的严重影响，使线路达到最优的工作状态。该方案不适合无线通信领域。
大气波导干扰本质上是超距离同频干扰，在TDD(Time Division Duplexing，时分双工)无线通信***中，在某种特定的气候、地形、环境条件下，无线信号的传输会形成大气波导效应，远端基站下行信号经过长距离传输后仍然具有较大的强度，因而对本地基站的上行时隙接收信号产生干扰，并且大气波导干扰产生的时间无明显规律性，人工监控调整难度较大，且效率较为低下。
【发明内容】
有鉴于此，本申请实施例提供了一种干扰场景功率自适应收缩开启方法及***，用以解决现有技术存在的远端基站长距离传输信号后易受大气波导干扰导致本地基站在接收信号时产生干扰的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种干扰场景功率自适应收缩开启方法，所述方法包括：检测小区用户的外部干扰情况；在所述小区用户中筛选出边缘用户；计算所述边缘用户的功率参数的最优值。
在一种优选的实施方案中，所述检测小区用户的外部干扰情况的步骤，包括：判断小区用户是否受到外部干扰；若小区用户受到外部干扰，则执行所述在所述小区用户中筛选出边缘用户的步骤；若小区用户未受到外部干扰，则保持小区用户的初始功率参数的设置不变。
在一种优选的实施方案中，所述在所述小区用户中筛选出边缘用户的步骤，包括：基于所述小区用户的测量报告，统计分析该小区的累计分布函数的分布情况；根据该小区的累计分布函数的分布情况，获得该小区的边缘电平门限值；在小区用户中筛选出接收电平小于所述边缘电平门限值的边缘用户。
在一种优选的实施方案中，所述在所述小区用户中筛选出边缘用户的步骤，包括：预先设置一电平值；在小区用户中筛选出接收电平小于所述电平值的边缘用户。
在一种优选的实施方案中，所述计算所述边缘用户的功率参数的最优值的步骤，包括：计算自适应降功率后边缘用户的电平增益Rc；获取边缘用户所在小区的邻区的干扰情况，基于最强所述邻区的干扰情况与所述边缘用户的当前干扰情况得到干扰增益Ic；基于所述电平增益Rc和干扰增益Ic，可得边缘用户的信噪比增益SINR；通过遍历边缘用户的功率增益RSy，得到边缘用户的收益总和SINRc的最大值，并将该收益总和SINRc的最大值所对应的RSy作为所述边缘用户的功率参数的最优值。
在一种优选的实施方案中，所述功率增益RSy包括信噪比增益和负荷增益，满足功率增益＝信噪比增益×负荷增益。
在一种优选的实施方案中，所述负荷增益为所述最强邻区物理资源块利用率与该小区物理资源块利用率的比值。
第二方面，本申请实施例提供了一种干扰场景功率自适应收缩开启***，所述***包括：检测模块，用于检测小区用户的外部干扰情况；选择模块，用于在所述小区用户中筛选出边缘用户；计算模块，用于计算所述边缘用户的功率参数的最优值。
第三方面，本申请实施例提供了一种基站，包括：存储器和处理器；所述存储器，用于存储干扰场景功率自适应收缩开启方法的代码；所述处理器，用于执行所述存储器中存储的代码，以使所述基站执行如第一方面所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，如第一方面所述的方法被执行。
与现有技术相比，本技术方案至少具有如下有益效果：
本申请实施例所公开的干扰场景功率自适应收缩开启方法及***，从发生大气波导干扰，受干扰严重小区通过对边缘用户进行收缩功率后，迁移到其它小区SINR增益估算，通过边缘用户投票加权得出最佳收缩功率，对边缘用户可以分流到其它感知更好的异频段小区或本频段更好的小区，从而提升用户体验，减少用户投诉，既兼顾边缘用户又不损失好点用户感知，寻求二者的平衡点，较之前的工作模式有较大改进。
【附图说明】
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本申请实施例1所提供的干扰场景功率自适应收缩开启方法的步骤示意图；
图2是本申请实施例1所提供的干扰场景功率自适应收缩开启方法中检测小区用户的外部干扰情况步骤的流程图；
图3是本申请实施例1所提供的干扰场景功率自适应收缩开启方法中在小区用户中筛选出边缘用户步骤中第一种方法的流程图；
图4是本申请实施例1所提供的干扰场景功率自适应收缩开启方法中在小区用户中筛选出边缘用户步骤中第二种方法的流程图；
图5是本申请实施例1所提供的干扰场景功率自适应收缩开启方法中计算边缘用户的功率参数的最优值步骤的流程图；
图6是本申请实施例2所提供的干扰场景功率自适应收缩开启***的模块示意图。
附图标记：
1-检测模块；2-选择模块；3-计算模块。
【具体实施方式】
为了更好的理解本申请的技术方案，下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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它实施例，都属于本申请保护的范围。
实施例1
如图1所示，本申请实施例1公开了一种干扰场景功率自适应收缩开启方法，旨在解决现有技术存在的远端基站长距离传输信号后易受大气波导干扰导致本地基站在接收信号时产生干扰的技术问题。
该方法包括：
Step100：开始干扰场景功率自适应收缩。
Step200：检测小区用户的外部干扰情况。
在本步骤Step200中，在检测出小区用户受到外部干扰时，才会对其中的边缘用户进行筛选来计算功率参数的最优值，若未检测出有小区用户受到外部干扰，则保持小区用户的初始功率参数的设置不变。如图2所示，步骤Step200包括：
Step201：判断小区用户是否受到外部干扰。若小区用户受到外部干扰，则执行Step300；若小区用户未受到外部干扰，则执行Step202。
Step202：保持小区用户的初始功率参数的设置不变。
Step300：在小区用户中筛选出边缘用户。
通常大气波导干扰时，边缘用户感知最差，因此，在步骤Step300中，用于在小区用户中判决边缘用户的方法可以有两种，第一种是采用相对值算法，该相对值算法包括以下步骤，如图3所示：
Step301：基于小区用户的测量报告，统计分析该小区的累计分布函数的分布情况。
在该步骤Step301中，基站基于MR(Measurement Report，测量报告)，统计分析小区RSRP(Reference Signal Receiving Power，参考信号接收功率)的CDF分布(cumulativedistribution function，累计分布函数)。
Step302：根据该小区的累计分布函数的分布情况，获得该小区的边缘电平门限值。
在该步骤Step302中，基站将CDF分布的x％点对应的RSRP(X为所设的边缘用户比例)作为边缘用户接收电平，假设设置X为10，统计该小区MR中最低的10％的电平门限值记为边缘电平门限。
Step303：在小区用户中筛选出接收电平小于边缘电平门限值的边缘用户。
在该步骤Step303中，基站将RSRP低于边缘电平门限的用户标记为边缘用户。
第二种是采用绝对电平值算法，即电平值低于一定阀值记为边缘用户，该绝对电平值算法包括以下步骤，如图4所示：
Step301’：预先设置一电平值。
Step302’：在小区用户中筛选出接收电平小于电平值的边缘用户。
在执行步骤Step301’和Step302’时，在功率调整时一般也不能将功率降的过多，将所有用户分担到其它小区，因此仅计算自适应降功率时如何达到边缘用户增益最大即可，不用计算全部用户的增益，减少了计算量。
Step400：计算边缘用户的功率参数的最优值。然后再返回步骤Step200，继续进行干扰判决。
当本小区的干扰电平超过阈值时，例如干扰电平>-105时，通过遍历功率参数RSy，自定义收缩功率参数组{1dBm,2dBm…10dBm},选出增益最高的参数组，迁出符合条件的边缘用户小区至SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio，信号与干扰加噪声比)较好小区，获得更好感知。
如图5所示，具体实现过程如下：
Step401：计算自适应降功率后边缘用户的电平增益Rc。
在该步骤Step401中，通过边缘用户上报的MR中最强邻区得出边缘用户的电平增益,下行电平增益为RSn(最强邻区)-RSs(功率收缩值)，仅当RSs-RSy小于RSn时生效(否则此时边缘用户仍驻留在源小区上,此时电平增益为-RSy)，由于上下行路损基本是一致的，因此可以认为边缘用户的上行电平增益为Rc＝RSn-RSs。
Step402：获取边缘用户所在小区的邻区的干扰情况，基于最强邻区的干扰情况与边缘用户的当前干扰情况得到干扰增益Ic。
在该步骤Step402中，通过X2接口(X2接口是e-NodeB之间的互连接口，支持数据和信令的直接传输)交互信息获得边缘用户邻区的干扰情况，干扰电平增益即为最强邻区干扰情况减去当前干扰情况，即Ic(干扰增益)＝In(邻区干扰情况)-Is(本小区干扰情况)，仅当RSs-RSy<RSn时生效，否则干扰增益值厘为0。
Step403：基于电平增益Rc和干扰增益Ic，可得边缘用户的信噪比增益SINR。
在该步骤Step403中，通过电平增益减去干扰增益即可判决为SINR增益记为SINRc，SINRc＝Rc-Ic＝RSn-RSs-In+Is。其中，RSy是收缩功率参数，RSs是服务小区电平，RSn是最强邻区电平，Is是服务小区干扰，In是最强邻小区干扰。
Step404：通过遍历边缘用户的功率增益RSy，得到边缘用户的收益总和SINRc的最大值，并将该收益总和SINRc的最大值所对应的RSy作为边缘用户的功率参数的最优值。
在该步骤Step404中，通过遍历边缘用户的功率参数RSy时总的收益SINRc值之和(SINRc1+SINRc2+ISINRcn)最大值，得出边缘用户的功率参数RSy值作为自适应调整功率算法的最优值。
具体来说，如表1所示，选择自适应功率收缩2db时，边缘用户的SINR增益(电平增益-干扰增益)分别为6、-2、-2、-2，所有边缘用户增益为6+-2+-2+-2，增益为0，选择自适应功率收缩6db时，SINR(信噪比)增益为6+-2+2+3＝9，此时选择收缩功率6db作为自适应调整方案，如果遍历参数组无增益大于零的情况时，则保持不变。
表1
其中，功率增益RSy包括信噪比增益和负荷增益，满足功率增益＝信噪比增益×负荷增益。而负荷增益为最强邻区物理资源块利用率与该小区物理资源块利用率的比值。在干扰场景中，考虑到负荷同样是影响传输效率的重要因素，因此在计算功率参数RSy时，通过计算功率增益＝信噪比增益(无线环境)×负荷增益更为准确，其中负荷增益＝最强邻区PRB(物理资源块)利用率/本小区PRB利用率，当RSs-RSy小于RSn，否则边缘用户还留在源小区，负荷增益为1，保持不变，通过遍历RSy时总的收益综合增益值之和(边缘用户1综合增益+边缘用户2综合增益+边缘用户n综合增益)最大值，得出RSy值作为自适应调整功率算法的最优值。
实施例2
如图6所示，在本申请实施例2公开了一种干扰场景功率自适应收缩开启***，***包括：检测模块1，用于检测小区用户的外部干扰情况；选择模块2，用于在小区用户中筛选出边缘用户；计算模块3，用于计算边缘用户的功率参数的最优值。
实施例3
本申请实施例3还提供了一种基站，包括：存储器和处理器：
存储器，用于存储干扰场景功率自适应收缩开启方法的代码；
处理器，用于执行存储器中存储的代码，以使基站执行本申请实施例1所公开的干扰场景功率自适应收缩开启方法。
实施例4
本申请实施例4提供了一种计算机可读存储介质，包括程序或指令，当程序或指令在计算机上运行时，如本申请实施例1的干扰场景功率自适应收缩开启方法被执行。
本申请实施例1至实施例4所公开的干扰场景功率自适应收缩开启方法及***，从发生大气波导干扰，受干扰严重小区通过对边缘用户进行收缩功率后，迁移到其它小区SINR增益估算，通过边缘用户投票加权得出最佳收缩功率，对边缘用户可以分流到其它感知更好的异频段小区或本频段更好的小区，从而提升用户体验，减少用户投诉，既兼顾边缘用户又不损失好点用户感知，寻求二者的平衡点，较之前的工作模式有较大改进。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(Digital Subscriber Line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，高密度数字视频光盘(Digital Video Disc，DVD))、或者半导体介质(例如，固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (9)

1.一种干扰场景功率自适应收缩开启方法，其特征在于，所述方法包括：
检测小区用户的外部干扰情况；
在所述小区用户中筛选出边缘用户；
计算所述边缘用户的功率参数的最优值；
其中，所述计算所述边缘用户的功率参数的最优值的步骤，包括：
计算自适应降功率后边缘用户的电平增益Rc；
获取边缘用户所在小区的邻区的干扰情况，基于最强所述邻区的干扰情况与所述边缘用户的当前干扰情况得到干扰增益Ic；
基于所述电平增益Rc和干扰增益Ic，可得边缘用户的信噪比增益SINR，通过所述电平增益Rc减去所述干扰增益Ic判决为所述边缘用户的信噪比增益SINR记为边缘用户的收益总和SINRc；
通过遍历边缘用户的功率增益RSy，得到边缘用户的收益总和SINRc的最大值，并将该收益总和SINRc的最大值所对应的RSy作为所述边缘用户的功率参数的最优值。
2.根据权利要求1所述的干扰场景功率自适应收缩开启方法，其特征在于，所述检测小区用户的外部干扰情况的步骤，包括：
判断小区用户是否受到外部干扰；
若小区用户受到外部干扰，则执行所述在所述小区用户中筛选出边缘用户的步骤；
若小区用户未受到外部干扰，则保持小区用户的初始功率参数的设置不变。
3.根据权利要求1所述的干扰场景功率自适应收缩开启方法，其特征在于，所述在所述小区用户中筛选出边缘用户的步骤，包括：
基于所述小区用户的测量报告，统计分析该小区的累计分布函数的分布情况；
根据该小区的累计分布函数的分布情况，获得该小区的边缘电平门限值；
在小区用户中筛选出接收电平小于所述边缘电平门限值的边缘用户。
4.根据权利要求1所述的干扰场景功率自适应收缩开启方法，其特征在于，所述在所述小区用户中筛选出边缘用户的步骤，包括：
预先设置一电平值；
在小区用户中筛选出接收电平小于所述电平值的边缘用户。
5.根据权利要求1所述的干扰场景功率自适应收缩开启方法，其特征在于，所述功率增益RSy包括信噪比增益和负荷增益，满足功率增益＝信噪比增益×负荷增益。
6.根据权利要求5所述的干扰场景功率自适应收缩开启方法，其特征在于，所述负荷增益为所述最强邻区物理资源块利用率与该小区物理资源块利用率的比值。
7.一种干扰场景功率自适应收缩开启***，其特征在于，所述***包括：
检测模块，用于检测小区用户的外部干扰情况；
选择模块，用于在所述小区用户中筛选出边缘用户；
计算模块，用于计算所述边缘用户的功率参数的最优值；
其中，所述计算所述边缘用户的功率参数的最优值的步骤，包括：
计算自适应降功率后边缘用户的电平增益Rc；
获取边缘用户所在小区的邻区的干扰情况，基于最强所述邻区的干扰情况与所述边缘用户的当前干扰情况得到干扰增益Ic；
基于所述电平增益Rc和干扰增益Ic，可得边缘用户的信噪比增益SINR，通过所述电平增益Rc减去所述干扰增益Ic判决为所述边缘用户的信噪比增益SINR记为边缘用户的收益总和SINRc；
通过遍历边缘用户的功率增益RSy，得到边缘用户的收益总和SINRc的最大值，并将该收益总和SINRc的最大值所对应的RSy作为所述边缘用户的功率参数的最优值。
8.一种基站，其特征在于，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储干扰场景功率自适应收缩开启方法的代码；
所述处理器，用于执行所述存储器中存储的代码，以使所述基站执行如权利要求1至6任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，如权利要求1至6中任一项所述的方法被执行。
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