文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.2016.05.025
中文引用格式： 李倩，李屹. 分層異構網(wǎng)絡中子載波分配技術研究[J].電子技術應用，2016，42(5)：90-92，96.
英文引用格式： Li Qian，Li Yi. Study of sub-carrier allocation scheme for heterogeneous networks[J].Application of Electronic Technique，2016，42(5)：90-92，96.
0 引言
未來80%的數(shù)據(jù)將在室內和熱點區(qū)域產(chǎn)生，覆蓋、頻段和制式分層的異構網(wǎng)絡(Heterogeneous Network，HetNet)是應對流量需求的必然選擇。HetNet架構呈低功率、多天線的特征，一般用同頻部署提高頻譜效率，但同時也導致同層和跨層干擾以及低功率基站的不規(guī)則部署和密集分布，使子載波最優(yōu)配置變得困難。鑒于此，本文對HetNet中已有的典型子載波配置算法進行了分析比較，進而提出用預測機制實現(xiàn)子載波自組織配置的改進算法。
1 子載波分配機制的現(xiàn)狀分析
HetNet中有較嚴重干擾，有效的子載波配置可減小同層和跨層干擾[1]。子載波分配方式有集中式和分布式。集中式分配隨低功率基站的增加，宏基站的計算開銷顯著增大。分布式分配可應對低功率基站大量部署和分布不均的問題，但不保證子載波分配的合理性。德州大學研究人員用泊松點過程描述網(wǎng)絡拓撲變化，準確描述了低功率基站部署的隨機性和密集性[2]。韓國研究人員提出的低復雜度子載波分配算法提高了數(shù)據(jù)速率[3]。文獻[4]的子載波分配機制有較好的QoS性能和頻譜效率。低功率基站與宏基站也可工作于不同頻段[5]，但這會使頻譜利用率較低，故可考慮部分頻率復用[6]。
2 子載波分配機制的改進方法
HetNet中子載波自組織分配的改進算法先預測分層小區(qū)的子載波狀態(tài)，根據(jù)預測結果對低功率基站分簇，進而協(xié)作完成子載波最優(yōu)分配。
偏差b可用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)條件計算。
將最小二乘引入支持向量機，優(yōu)化指標用ξ的平方函數(shù)表示，用等式約束代替標準支持向量機的不等式約束[8]，于是有：
如此簡化了計算復雜度，求解速度相對加快。
進一步引入Largrange函數(shù)求解優(yōu)化問題：
其中an是Largrange乘子。根據(jù)KKT條件得到[3]：
對于n=1，2，…，N，消去w和ξ得線性方程：
求解得到參數(shù)aN(n=1，2，…，N)和b，則最優(yōu)回歸估計函數(shù)為：
低功率基站通過子載波預測獲得可用子載波集，預測結果重疊會造成同層干擾，可利用因子圖對低功率基站進行自組織分簇。預測結果相似度高的在同一簇，由簇頭進行子載波分配以降低干擾。設Ai為第i個低功率基站預測的可用子載波集，定義第i個和第j個低功率基站間相似度為：
其中|·|為兩個低功率基站預測結果中相同的子載波個數(shù)；Pij為兩個低功率基站間路徑損耗和陰影衰落的影響；sij是自相似度，表征低功率基站作為簇頭的能力。Pij為大尺度衰落影響，故sij對瞬時信道變化不敏感，這使簇的拓撲相對穩(wěn)定。
其中n(x)為連接到x的功能節(jié)點集合，n(f)為連接到f的變量節(jié)點集合，x為1×|n(f)|向量。
利用分支定界法可以求得最優(yōu)問題的解。
3 仿真結果
本節(jié)給出HetNet中兩種子載波分配機制的仿真結果，一是傳統(tǒng)的分布式子載波分配機制，二是本文提出的改進的子載波分配機制。仿真場景設置如下：宏基站1個，發(fā)射功率為40 W；家庭基站2個，發(fā)射功率均為0.1 W；宏基站帶寬5 MHz，2個家庭基站的總帶寬也是5 MHz。背景噪聲功率譜密度-174 dBm/Hz，噪聲系數(shù)9 dB。假設宏基站、家庭基站和終端均按獨立泊松點過程隨機分布，其密度分別為λ1=(π5002)-1/m2、λ2=2λ1和λu=5~45λ2。
圖1給出了改進機制與傳統(tǒng)機制用戶遍歷速率對比圖，圖2給出了改進機制與傳統(tǒng)機制網(wǎng)絡吞吐量的對比圖。易見，本文提出的機制由于改進了資源利用率和頻譜效率，有效抑制了干擾，其用戶速率和網(wǎng)絡吞吐量性能比傳統(tǒng)機制有較明顯提升。
4 結束語
本文考慮子載波占用狀態(tài)的連續(xù)波動性，引入最小二乘支持向量機模型構建區(qū)域子載波占用預測態(tài)勢圖，再根據(jù)預測結果進行低功率基站的動態(tài)分簇和協(xié)同資源調配，設計了HetNet中一種改進的子載波自組織分配算法。分析與仿真結果表明：相對已有的HetNet分布式子載波分配機制，本文提出的算法有效減小了干擾，提高了頻譜效率。
參考文獻
[1] LOPEZ-PEREZ D，GUVENC I，ROCHE G，et al.Enhanced intercell interference coordination challenges in heterogeneous networks[J].IEEE Wireless Communication，2011，18(3)：22-30.
[2] DHILLON H S，GANTI R K，BACCELLI F，et al.Modeling and analysis of K-tier downlink heterogeneous cellular networks[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communication，2012，30(3)：550-560.
[3] XUE P，GONG P，JAE H P，et al.Radio resource management with proportional rate constraint in the heterogeneous networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communication，2012，11(3)：1066-1075.
[4] CHANDRASEKHAR V，ANDREWS J G.Spectrum allocation in tiered cellular networks[J].IEEE Transactions on Communications，2009，57(10)：3059-3068.
[5] DAMNJANOVIC A，MONTOJO J，WEI Y，et al.A survey on 3GPP heterogeneous networks[J].IEEE Wireless Communications，2011，18(3)：10-21.
[6] NOVLAN T D，GANTI R K，GHOSH A，et al.Analytical evaluation of fractional frequency reuse for heterogeneous cellular networks[J].IEEE Transactions on Communications，2012，60(7)：2029-2039.
[7] VLADIMIR N V.The nature of statistical learning theory[M].New York：springer-verlag，2000.
[8] CRISTIANINI N，SHAWE-TAYLOR J.An introduction to support vector machines and other Kernel-based learning methods[M].Cambridge University Press，2000.