一種超密集網(wǎng)絡(luò)中基于圖著色的頻域資源分配方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)干擾協(xié)調(diào)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種超密集網(wǎng)絡(luò)中基于圖著色的頻域資源分配方法。
【背景技術(shù)】
[0002]近幾年來(lái)，隨著智能手機(jī)和其它新興移動(dòng)用戶設(shè)備(User Equipment, UE)的普及和流行，移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)使用量每年都在成倍的增長(zhǎng)。據(jù)估計(jì)，在未來(lái)十年內(nèi)，移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)將會(huì)擴(kuò)大到目前的1000倍，無(wú)線通信網(wǎng)將面臨一個(gè)更大的挑戰(zhàn)。為了滿足用戶日益增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)需求，LTE-A(LTE-Advanced)應(yīng)運(yùn)而生。
[0003]一個(gè)大幅提升無(wú)線網(wǎng)絡(luò)容量的方法就是提升頻譜效率。LTE-A異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就是基于此想法產(chǎn)生的，其基本思想是在宏站覆蓋范圍下的室內(nèi)、熱點(diǎn)或盲區(qū)等區(qū)域內(nèi)部署低功率節(jié)點(diǎn)(Low Power Node，LPN，又稱小站)，從而縮短用戶和站點(diǎn)間的距離，使得用戶可以獲得更高的信干噪比，大幅提升用戶吞吐量。常見(jiàn)的低功率節(jié)點(diǎn)包括:毫微微基站，微微基站以及中繼站，所覆蓋區(qū)域可統(tǒng)稱為小小區(qū)(Small Cell)。不同于宏站，低功率節(jié)點(diǎn)部署的數(shù)目和位置可以非常靈活，同時(shí)成本相對(duì)于宏站較低，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)室內(nèi)場(chǎng)景的深度覆蓋和對(duì)室外場(chǎng)景的補(bǔ)熱補(bǔ)盲，從而緩解宏站流量壓力。低功率節(jié)點(diǎn)和宏站一般使用相同頻域帶寬，這導(dǎo)致異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中不僅存在同層干擾，還存在跨層干擾。相較于傳統(tǒng)宏基站網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，此時(shí)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)干擾場(chǎng)景發(fā)生了變化，干擾問(wèn)題更加復(fù)雜。尤其因?yàn)楹昊镜墓β时鹊凸β使?jié)點(diǎn)大得多，所以宏基站對(duì)小小區(qū)的用戶，尤其是邊緣用戶，產(chǎn)生強(qiáng)干擾。
[0004]2Ol2 年 6 月，XPP 啟動(dòng)了小站增強(qiáng)場(chǎng)景(Small Cell Enhancement, SCE)的研宄工作，并于2012年底確定了 SCE場(chǎng)景的技術(shù)需求和部署要求，定義了小站增強(qiáng)場(chǎng)景。相比于LTE-A中的HetNet場(chǎng)景，SCE場(chǎng)景下小站部署更加密集，并且引入簇(Cluster)的概念，用來(lái)模擬熱點(diǎn)區(qū)域的小站部署情況。由于小站在簇內(nèi)部署密集，使得小站之間距離更近，小站之間的干擾不可忽視，干擾情況更為復(fù)雜。同時(shí)，在SCE場(chǎng)景2、3中，不存在宏站與小站之間的干擾，所以此時(shí)同層小站之間的干擾就是需要特別關(guān)注的一個(gè)問(wèn)題。
[0005]傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中宏站之間常用的干擾協(xié)調(diào)方式是靜態(tài)頻率復(fù)用，包括了FFR(Fract1nal Frequency Reuse)和 SFR(Soft Frequency Reuse)等。但由于小站覆蓋范圍小且隨機(jī)部署，無(wú)法精準(zhǔn)區(qū)分出小區(qū)中心與邊緣，所以FFR和SFR等靜態(tài)頻率復(fù)用方法并不能適應(yīng)于小站密集部署場(chǎng)景。因此，在小站密集部署場(chǎng)景中通?？紤]動(dòng)態(tài)頻率復(fù)用，即小站使用的子頻帶會(huì)隨著干擾關(guān)系變化而改變。
[0006]傳統(tǒng)圖著色Brelaz算法的詳細(xì)步驟如下所示:
[0007]I)初始時(shí)，顏色池只有一種顏色，從度最大頂點(diǎn)開(kāi)始；
[0008]2)從顏色池中選擇第一個(gè)可用顏色為所選頂點(diǎn)著色；如果顏色池中的顏色皆不可用，則新增一種顏色到顏色池中，并用此顏色為該頂點(diǎn)著色；
[0009]3)更新圖中各頂點(diǎn)的飽和度；
[0010]4)選擇未著色頂點(diǎn)中，飽和度最大的作為下一個(gè)待著色頂點(diǎn)；若有多個(gè)頂點(diǎn)的飽和度相同，選擇其中度最大的。若仍有多個(gè)頂點(diǎn)的度相同，隨機(jī)選擇一個(gè)；
[0011]5)回到第2步，直到所有頂點(diǎn)都已著色。
[0012]算法開(kāi)始時(shí)，顏色池只有一種顏色。頂點(diǎn)的度是指與該頂點(diǎn)鄰接的頂點(diǎn)數(shù)量，即與該頂點(diǎn)有邊相連的頂點(diǎn)數(shù)量。原算法中頂點(diǎn)的飽和度定義為該頂點(diǎn)的所有鄰接頂點(diǎn)所用到的顏色數(shù)目。因?yàn)锽relaz算法每個(gè)頂點(diǎn)只著一種顏色，對(duì)于未著色頂點(diǎn)，此定義的修改不會(huì)對(duì)著色順序產(chǎn)生影響。此外，如果一種顏色與某個(gè)未著色頂點(diǎn)的所有鄰接頂點(diǎn)的顏色都不同，則稱這種顏色對(duì)該頂點(diǎn)是可用的。
[0013]傳統(tǒng)圖著色Brelaz算法的缺點(diǎn)在于每個(gè)頂點(diǎn)只著一種顏色，并不能很好地復(fù)用資源。
[0014]動(dòng)態(tài)頻率復(fù)用的方案中基于圖著色的算法是一個(gè)重要分支，這類方案主要研宄兩部分內(nèi)容:干擾關(guān)系圖的構(gòu)建和基于圖著色的資源分配算法。干擾關(guān)系圖構(gòu)建主要需要研宄的是頂點(diǎn)連線的準(zhǔn)則?；趫D著色的資源分配算法主要是對(duì)干擾關(guān)系圖著色，保證存在連線的頂點(diǎn)間使用不同的顏色，這里每個(gè)顏色都代表一個(gè)子頻帶。一般傳統(tǒng)的圖著色算法，只為每個(gè)頂點(diǎn)著一種顏色，并沒(méi)有很好地提升資源利用率。因此，如何改進(jìn)圖著色算法以提高資源利用率是值得進(jìn)一步研宄的方向。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0015]發(fā)明目的:為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供一種超密集網(wǎng)絡(luò)中基于圖著色的頻域資源分配方法，通過(guò)新的圖著色算法，減小小站之間的干擾，提高系統(tǒng)的性能解決了現(xiàn)有技術(shù)的不足。
[0016]技術(shù)方案:為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:一種超密集網(wǎng)絡(luò)中基于圖著色的頻域資源分配方法，其特征在于，該方法包括以下步驟:
[0017]I)每個(gè)用戶根據(jù)接收到的參考信號(hào)接收功率信息，計(jì)算出每?jī)蓚€(gè)相鄰小站與服務(wù)小站的參考信號(hào)接收功率差值，與門限值Rth比較，確定出干擾小站，將干擾小站的測(cè)試結(jié)果上報(bào)網(wǎng)絡(luò)側(cè)；
[0018]所述門限值Rth為用戶的服務(wù)小站參考信號(hào)接收功率與干擾小站參考信號(hào)接收功率差值門限；
[0019]2)網(wǎng)絡(luò)側(cè)根據(jù)步驟I)中用戶上報(bào)的干擾小站的測(cè)試結(jié)果信息和每個(gè)小站所服務(wù)的用戶信息之間構(gòu)建干擾關(guān)系圖；所述干擾關(guān)系圖包括表示用戶的若干頂點(diǎn)；所述頂點(diǎn)之間可相連，頂點(diǎn)間的相連實(shí)現(xiàn)小站內(nèi)的干擾避免和小站間的干擾抑；
[0020]定義干擾關(guān)系圖中任意兩頂點(diǎn)為頂點(diǎn)a和頂點(diǎn)b ;所述頂點(diǎn)a和頂點(diǎn)b之間相連需滿足以下任意一個(gè)條件:
[0021]條件I)用戶a和用戶b是被同一個(gè)小站服務(wù)的用戶；
[0022]條件2)用戶a是用戶b的干擾小站中的服務(wù)用戶；
[0023]條件3)用戶b是用戶a的干擾小站中的服務(wù)用戶；
[0024]完成頂點(diǎn)間相連以完成干擾關(guān)系圖；
[0025]3)網(wǎng)絡(luò)側(cè)利用圖著色算法為干擾關(guān)系圖著色，并根據(jù)每個(gè)頂點(diǎn)著色結(jié)果為用戶分配子頻帶；其中，將干擾關(guān)系圖中頂點(diǎn)飽和度定義為該頂點(diǎn)自身以及所有鄰接頂點(diǎn)所用到的顏色數(shù)目之和；
[0026]4)小站根據(jù)網(wǎng)絡(luò)側(cè)的著色結(jié)果將用戶調(diào)度在步驟3)分配的子頻帶上。
[0027]進(jìn)一步的，所述步驟3)具體包括以下步驟:
[0028]3.1)執(zhí)行Brelaz算法為干擾關(guān)系圖進(jìn)行第一遍著色，確定每個(gè)頂點(diǎn)的飽和度以及顏色池的總顏色數(shù)；
[0029]3.2)在所有頂點(diǎn)中找出未飽和的頂點(diǎn)集合作為需要再次被著色的頂點(diǎn)集合
^ ncolor，
[0030]若集合為空，則算法結(jié)束；反之，進(jìn)入下一步；
[0031]3.3)選擇(^。―中飽和度最大的頂點(diǎn)作為下一個(gè)待著色頂點(diǎn)；
[0032]若有多個(gè)頂點(diǎn)的飽和度相同，選擇其中度最大的；若仍有多個(gè)頂點(diǎn)的度相同，隨機(jī)選擇一個(gè)；
[0033]3.4)對(duì)于所選頂點(diǎn)，其可用顏色中，選擇令效用函數(shù)f(s，c)最小的顏色給s著色；
[0034]若存在相同最小值，則選擇序號(hào)最小的顏色；若無(wú)可用顏色，則跳過(guò)這一步；
[0035]3.5)更新干擾關(guān)系圖中各頂點(diǎn)的飽和度，并將步驟3.4)中著色的頂點(diǎn)從Φ.?Μ移除；
[0036]3.6)返回并重復(fù)步驟3.3)，直到Φ_1(?為空。
[0037]有益效果:本發(fā)明提供的分配方法具有如下優(yōu)點(diǎn):
[0038]I)在構(gòu)建干擾關(guān)系圖時(shí)，用頂點(diǎn)表示一個(gè)用戶。這與用頂點(diǎn)表示小站相比，更能細(xì)致準(zhǔn)確地反映干擾環(huán)境；
[0039]2)本發(fā)明為用戶判定干擾小站時(shí)是基于用戶收集到的RSRP信息，簡(jiǎn)單可操作，不會(huì)增加用戶側(cè)的復(fù)雜度；
[0040]3)本發(fā)明提供的圖著色算法相比于Brelaz算法，進(jìn)一步提升了資源利用率，能提高系統(tǒng)總吞吐量；
[0041]4)本發(fā)明提供的圖著色算法在飽和復(fù)用資源的同時(shí)兼顧了用戶公平性，能提高邊緣吞吐量。
【附圖說(shuō)明】
[0042]圖1為干擾關(guān)系圖
[0043]圖2為用戶連線示意圖
[0044]圖3為本發(fā)明提供的圖著色算法著色結(jié)果圖
【具體實(shí)施方式】
[0045]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作更進(jìn)一步的說(shuō)明。
[0046]一種超密集網(wǎng)絡(luò)中基于圖著色的頻域資源分配方法，其特征在于，該方法包括以下步驟:
[0047]I)每個(gè)用戶根據(jù)接收到的參考信號(hào)接收功率信息，計(jì)算出每?jī)蓚€(gè)相鄰小站與服務(wù)小站的參考信號(hào)接收功率差值，與門限值Rth比較，確定出干擾小站，將干擾小站的測(cè)試結(jié)果上報(bào)網(wǎng)絡(luò)側(cè)；
[0048]所述門限值Rth為用戶的服務(wù)小站參考信號(hào)接收功率與干擾小站參考信號(hào)接收功率差值門限；
[0049]2)網(wǎng)絡(luò)側(cè)根據(jù)步驟I)中用戶上報(bào)的干擾小站的測(cè)試結(jié)果信息和每個(gè)小站所服務(wù)的用戶信息之間構(gòu)建干擾關(guān)系圖；所述干擾關(guān)系圖包括表示用戶的若干頂點(diǎn)；所述頂點(diǎn)之間可相連，頂點(diǎn)間的相連實(shí)現(xiàn)小站內(nèi)的干擾避免和小站間的干擾抑；
[0050]定義干擾關(guān)系圖中任意兩頂點(diǎn)為頂點(diǎn)a和頂點(diǎn)b ;所述頂點(diǎn)a和頂點(diǎn)b之間相連需滿足以下任意一個(gè)條件:
[0051]條件I)用戶a和用戶b是被同一個(gè)小站服務(wù)的用戶；
[0052]條件2)用戶a是用戶b的干擾小站中的服務(wù)用戶；
[0053]條件3)用戶b是用戶a的干擾小站中的服務(wù)用戶；
[0054]完成頂點(diǎn)間相連以完成干擾關(guān)系圖；
[0055]3)網(wǎng)絡(luò)側(cè)利用圖著色算法為干擾關(guān)系圖著色，并根據(jù)每個(gè)頂點(diǎn)著色結(jié)果為用戶分配子頻帶；其中，將干擾關(guān)系圖中頂點(diǎn)飽和度定義為該頂點(diǎn)自身以及所有鄰接頂點(diǎn)所用到的顏色數(shù)目之和；
[0056]具體步驟:
[0057]3.1)執(zhí)行Brelaz算法為干擾關(guān)系圖進(jìn)行第一遍著色，確定每個(gè)頂點(diǎn)的飽和度以及顏色池的總顏色數(shù)；
[0058]3.2)在所有頂點(diǎn)中找出未飽和的頂點(diǎn)集合作為需要再次被著色的頂點(diǎn)集合
^ ncolor，
[0059]若集合為空，則算法結(jié)束；反之，進(jìn)入下一步；
[0060]3.3)選擇飽和度最大的頂點(diǎn)作為下一個(gè)待著色頂點(diǎn)；
[0061]若有多個(gè)頂點(diǎn)的飽和度相同，選擇其中度最大的；若仍有多個(gè)頂點(diǎn)的度相同，隨機(jī)選擇一個(gè)；