本發(fā)明涉及一種基于圖聚類的多小區(qū)大規(guī)模mimo系統(tǒng)資源分配技術(shù)，具體涉及用戶調(diào)度和時(shí)頻資源分配，屬于無線通信。

背景技術(shù)：

1、大規(guī)模多輸入多輸出(multiple-input?multiple-output,mimo)技術(shù)是滿足超高傳輸速率需求的關(guān)鍵技術(shù)之一。大規(guī)模mimo系統(tǒng)通過在基站配備大量天線陣列，能夠在同一時(shí)頻資源塊(resource?blocks,rbs)上服務(wù)更多用戶。在多小區(qū)環(huán)境中，共用相同rb的用戶之間會(huì)產(chǎn)生同頻干擾(co-channel?interference,cci)，極大地限制了大規(guī)模mimo系統(tǒng)的性能。一個(gè)有效的解決方法是進(jìn)行多小區(qū)用戶成組，同時(shí)實(shí)現(xiàn)用戶和基站的配對以及rb分配，以減少cci，提高系統(tǒng)和速率。常見的用戶分組方法包括貪婪或啟發(fā)式搜索方法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法以及無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。貪婪或啟發(fā)式搜索方法通常能夠找到局部最優(yōu)解，但可能無法達(dá)到全局最優(yōu)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法在密集用戶場景中由于動(dòng)作空間的顯著增大，會(huì)導(dǎo)致較高的計(jì)算復(fù)雜度。無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法通過挖掘數(shù)據(jù)的隱式特征進(jìn)行用戶分組，有低復(fù)雜度優(yōu)勢，尤其適用于多小區(qū)用戶成組問題。圖聚類作為無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的一種，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)展現(xiàn)出顯著的計(jì)算優(yōu)勢。圖聚類通過將數(shù)據(jù)建模為圖結(jié)構(gòu)，利用圖的拓?fù)涮卣鬟M(jìn)行聚類，能夠有效識別數(shù)據(jù)中的群體結(jié)構(gòu)，在減少計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)提高用戶分組的質(zhì)量和效率。

2、此外，大多數(shù)用戶分組方法依賴于瞬時(shí)信道狀態(tài)信息，而這類信息隨時(shí)間快速變化，可能導(dǎo)致用戶分組結(jié)果更新頻繁，或在某段時(shí)間內(nèi)分組效果不理想。統(tǒng)計(jì)信道狀態(tài)信息變化較為緩慢且能夠準(zhǔn)確獲取，研究已證實(shí)其在用戶調(diào)度方面具有顯著效用。針對多小區(qū)通信特征，本發(fā)明基于統(tǒng)計(jì)信道信息，將圖聚類技術(shù)應(yīng)用于多小區(qū)用戶成組問題，實(shí)現(xiàn)低計(jì)算復(fù)雜度和高系統(tǒng)和速率的雙重目標(biāo)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的：在大規(guī)模mimo的多小區(qū)傳輸場景中，針對密集用戶場景下多小區(qū)強(qiáng)干擾、資源分配高復(fù)雜度的問題，本發(fā)明公開了一種基于圖聚類的多小區(qū)大規(guī)模mimo用戶成組方法及系統(tǒng)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)用戶和基站的配對以及時(shí)頻資源分配，相比現(xiàn)有類似技術(shù)手段，該方法能夠降低計(jì)算復(fù)雜度并提高系統(tǒng)和速率。

2、技術(shù)方案：為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種基于圖聚類的多小區(qū)大規(guī)模mimo用戶成組方法，所述以最大化系統(tǒng)和速率為目標(biāo)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)信道協(xié)方差矩陣進(jìn)行用戶分組，同一組用戶使用相同時(shí)頻資源塊與同一基站進(jìn)行通信，具體步驟如下：步驟1，建立圖，基于用戶與各基站間信道增益選取部分用戶作為節(jié)點(diǎn)建立多小區(qū)用戶關(guān)系圖，并根據(jù)統(tǒng)計(jì)信道協(xié)方差矩陣確定用戶節(jié)點(diǎn)之間的邊和權(quán)重；步驟2，構(gòu)造樹，根據(jù)局部密度最大化原則將上述多小區(qū)用戶關(guān)系圖轉(zhuǎn)換為密度連接樹；步驟3，切割樹，根據(jù)平均邊權(quán)重切割樹，優(yōu)先移除連接的兩節(jié)點(diǎn)組的平均邊權(quán)重的最小值最大的邊，得到與待分配的時(shí)頻資源塊數(shù)相同的節(jié)點(diǎn)組數(shù)，并結(jié)合用戶所配對的基站，獲得初始用戶分組結(jié)果；步驟4，補(bǔ)充分組，根據(jù)優(yōu)先考慮用戶間無干擾，其次考慮系統(tǒng)和速率損失最小的用戶成組準(zhǔn)則確定剩余用戶所屬用戶組。

3、進(jìn)一步地，根據(jù)用戶與各基站的波束域信道統(tǒng)計(jì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行用戶分組，所述波束域信道為采樣矩陣對空間信道進(jìn)行角度采樣后的信道，其統(tǒng)計(jì)協(xié)方差矩陣為對角矩陣，各對角元表示對應(yīng)方向的信道能量；超過閾值的對角元對應(yīng)的方向?yàn)樵撚脩艉突鹃g主要信道方向，主要信道方向中最大對角元對應(yīng)的方向?yàn)樵撚脩艉突鹃g最大信道增益方向。

4、進(jìn)一步地，所述步驟1中，挑選部分用戶作為節(jié)點(diǎn)，各節(jié)點(diǎn)與信道增益最大的基站配對，所挑選節(jié)點(diǎn)滿足它和配對基站的信道增益與它和所有基站間信道增益總和的比值超過閾值；各節(jié)點(diǎn)被分配的方向是其與配對基站間最大信道增益方向，若兩節(jié)點(diǎn)在各自分配的方向上互不干擾，則他們之間存在邊，且邊的權(quán)重等于兩節(jié)點(diǎn)最大信道增益的最小值乘以他們共有的主要信道方向數(shù)與主要信道方向總數(shù)的比值。

5、假設(shè)用戶k1,k2是圖中節(jié)點(diǎn)，分別和基站n1,n2配對，被分配的方向分別為l1,l2；兩用戶在各自分配方向上互不干擾指用戶k1和基站n2的主要信道方向不包含l2，且用戶k2和基站n1的主要信道方向不包含l1。

6、進(jìn)一步地，所述步驟2中，根據(jù)局部密度最大化原則將構(gòu)建好的多小區(qū)用戶關(guān)系圖轉(zhuǎn)換為密度連接樹，確保所有節(jié)點(diǎn)之間兩兩相連且沒有形成閉環(huán)，所述兩節(jié)點(diǎn)的局部密度等于他們之間邊權(quán)重乘以公共相鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)與總相鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)的比值。構(gòu)造密度連接樹的具體步驟如下：步驟2.1，隨機(jī)選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為密度連接樹的起始點(diǎn)；步驟2.2，選擇與樹中節(jié)點(diǎn)局部密度最大的相鄰節(jié)點(diǎn)連接至密度連接樹；步驟2.3，重復(fù)步驟2.2直到所有節(jié)點(diǎn)都加入密度連接樹。

7、進(jìn)一步地，所述步驟3中，通過切割樹獲得初始用戶分組結(jié)果，具體步驟如下：步驟3.1，計(jì)算每條邊的d值，即邊連接的兩節(jié)點(diǎn)組的平均邊權(quán)重的最小值；步驟3.2，移除最大d值的邊；步驟3.3，重復(fù)步驟3.2直到生成了l個(gè)節(jié)點(diǎn)組，其中，l表示待分配的時(shí)頻資源塊數(shù)；步驟3.4，根據(jù)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的基站，將上述分組進(jìn)一步分成n×l個(gè)節(jié)點(diǎn)組，其中，n表示小區(qū)個(gè)數(shù)。

8、進(jìn)一步地，所述步驟4中，先確定待分組用戶進(jìn)入各用戶組將被分配的方向，即待分組用戶在各用戶組對應(yīng)的時(shí)頻資源塊上和對應(yīng)基站通信時(shí)受到干擾最小的方向，再根據(jù)用戶成組準(zhǔn)則確定用戶所屬分組。

9、進(jìn)一步地，所述用戶成組準(zhǔn)則為：優(yōu)先考慮待分組用戶與將要加入的分組中用戶間無干擾：若待分組用戶和某一用戶組內(nèi)所有用戶在各自分配的方向上互不干擾，用戶加入該分組；若存在多個(gè)互不干擾的分組，優(yōu)先選擇組內(nèi)所有用戶的主要信道方向與待分組用戶主要信道方向重合度最高的分組；其次考慮系統(tǒng)和速率損失，為待分組用戶選擇聚類代價(jià)最小的用戶組，其中，用戶加入某用戶組的聚類代價(jià)為原系統(tǒng)和速率與用戶加入某組后的系統(tǒng)和速率之差。

10、本發(fā)明還提供一種基于圖聚類的多小區(qū)大規(guī)模mimo用戶成組系統(tǒng)，包括中央調(diào)度器，用于以最大化系統(tǒng)和速率為目標(biāo)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)信道協(xié)方差矩陣進(jìn)行用戶分組，同一組用戶使用相同時(shí)頻資源塊與同一基站進(jìn)行通信，所述中央調(diào)度器，包括：

11、圖建立模塊，用于基于用戶與各基站間信道增益選取部分用戶作為節(jié)點(diǎn)建立多小區(qū)用戶關(guān)系圖，并根據(jù)統(tǒng)計(jì)信道協(xié)方差矩陣確定用戶節(jié)點(diǎn)之間的邊和權(quán)重；

12、樹構(gòu)造模塊，用于根據(jù)局部密度最大化原則將上述多小區(qū)用戶關(guān)系圖轉(zhuǎn)換為密度連接樹；

13、樹切割模塊，用于根據(jù)平均邊權(quán)重切割樹，優(yōu)先移除連接的兩節(jié)點(diǎn)組的平均邊權(quán)重的最小值最大的邊，得到與待分配的時(shí)頻資源塊數(shù)相同的節(jié)點(diǎn)組數(shù)，并結(jié)合用戶所配對的基站，獲得初始用戶分組結(jié)果；

14、補(bǔ)充分組模塊，用于根據(jù)優(yōu)先考慮用戶間無干擾，其次考慮系統(tǒng)和速率損失最小的用戶成組準(zhǔn)則確定剩余用戶所屬用戶組。

15、本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序/指令，所述計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的一種基于圖聚類的多小區(qū)大規(guī)模mimo用戶成組方法步驟。

16、有益效果：本發(fā)明提出的基于圖聚類的多小區(qū)大規(guī)模mimo用戶成組方法，同時(shí)實(shí)現(xiàn)用戶和基站的配對以及時(shí)頻資源塊分配，有效減少同頻干擾，提高系統(tǒng)和速率。相較于基線算法，顯著提高了系統(tǒng)和速率，提升幅度超過20％。此外，該方法還效降低了計(jì)算復(fù)雜度，在密集用戶場景下，其運(yùn)行時(shí)間僅為層次聚類方法的一半。