0 引言

    超密集網(wǎng)絡(luò)(Ultra-Dense Networks,，UDN)作為第五代(5G)移動(dòng)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一,，為了應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)容量需求,，超密集網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)在熱點(diǎn)區(qū)域大規(guī)模部署小基站（例如Picocell、Femtocell）來(lái)提高系統(tǒng)容量^[1],。然而,，超密集網(wǎng)絡(luò)中小基站密集部署會(huì)造成很大的干擾，其中包括Femtocells之間的同層干擾以及宏基站和毫微微基站的跨層干擾,。為了讓用戶(hù)獲得更好的體驗(yàn),，有效提升系統(tǒng)性能是目前亟待解決的問(wèn)題。解決這個(gè)問(wèn)題的方法就是在超密集網(wǎng)絡(luò)中尋求一種更加有效的資源分配方案,，提出更加有效的小區(qū)干擾管理機(jī)制^[2],。

    針對(duì)上述問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者做出了大量研究,。文獻(xiàn)[3]提出了一種基于毫微微小區(qū)用戶(hù)設(shè)備(Femtocell User Equipments,，F(xiàn)UEs)服務(wù)質(zhì)量的子信道和功率聯(lián)合分配算法，還研究了一種用以保護(hù)宏用戶(hù)設(shè)備(Macrocell User Equipments,，MUEs)的干擾限制方案,。文獻(xiàn)[4]研究了一種基于斯坦博格博弈的資源分配策略。文獻(xiàn)[5]提出一種基于動(dòng)態(tài)分簇的資源分配算法,，首先構(gòu)建干擾拓?fù)鋱D,，然后基于干擾圖進(jìn)行分簇，為其進(jìn)行資源分配,，算法能夠有效提升網(wǎng)絡(luò)吞吐量,。文獻(xiàn)[6]研究了一種基于次優(yōu)的資源分配算法，根據(jù)圖論染色算法來(lái)提高用戶(hù)間的公平性,。文獻(xiàn)[7]將Femtocell網(wǎng)絡(luò)中的資源分配問(wèn)題模型化,，在FUEs和MUEs的干擾約束下，實(shí)現(xiàn)毫微微小區(qū)用戶(hù)的公平性,。文獻(xiàn)[8]提出一種基于染色分簇的資源分配算法(Coloring-based Clustering Resource Allocation,，CCRA)，該算法首先保證簇內(nèi)用戶(hù)之間的干擾在可接受范圍,，并且為每個(gè)簇分配資源,；其次根據(jù)干擾環(huán)境的不同再將資源分配給簇內(nèi)用戶(hù)。文獻(xiàn)[9]在超密集部署的Femtocell網(wǎng)絡(luò)中,，提出了一種基于圖論以用戶(hù)為中心的頻率分配算法(User-oriented Graph-based Frequency Allocation,，UGFA)，該算法能夠有效提升頻譜效率和系統(tǒng)容量,。文獻(xiàn)[10]中提出一種基于圖論算法的染色分簇方案(Graph-based Clustering Resource Allocation,，GCRA)，該方案采用染色算法將所有基站劃分到不同的簇中,，再為每個(gè)簇分配互相正交的頻帶資源來(lái)解決干擾問(wèn)題,。

    本文針對(duì)超密集網(wǎng)絡(luò)中FAPs間的同層干擾以及跨層干擾問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的基于分簇的資源分配算法,，算法分成兩個(gè)部分：(1)首先,，算法在滿(mǎn)足最大速率的情況下進(jìn)一步考慮用戶(hù)公平性，采用基于速率公平性的子信道分配算法為MUEs分配子信道,，再通過(guò)注水算法分配功率,，可以有效提高用戶(hù)滿(mǎn)意度和平均速率。(2)首先,，通過(guò)計(jì)算FAPs之間干擾權(quán)值大小,，采用遺傳模擬退火算法對(duì)FAPs進(jìn)行分簇，確保簇內(nèi)干擾最??；其次，采用啟發(fā)式算法對(duì)簇內(nèi)用戶(hù)進(jìn)行子信道分配和功率分配,，研究的目標(biāo)是提升FAPs的頻譜效率,，滿(mǎn)足用戶(hù)的速率需求，最大化系統(tǒng)容量,。

1 系統(tǒng)模型

    本文考慮的是超密集網(wǎng)絡(luò)中FAPs密集部署的OFDMA下行傳輸系統(tǒng),。系統(tǒng)中包括1個(gè)MBS和F個(gè)FAPs，MBS位于系統(tǒng)中心,，F(xiàn)個(gè)FAPs隨機(jī)部署在Macrocell的覆蓋范圍內(nèi),，系統(tǒng)模型如圖1所示。假設(shè)所有的FAPs都是封閉接入的,，每個(gè)FAPs接入1～5個(gè)FUEs,，F(xiàn)UEs和MUEs隨機(jī)分布在各自的小區(qū)范圍內(nèi)。OFDMA的系統(tǒng)帶寬為Δf,，假設(shè)子信道服從瑞利多徑衰落分布,。

    當(dāng)系統(tǒng)中OFDM信號(hào)在子信道k上由FAPj發(fā)送給FUEu時(shí)，可能會(huì)對(duì)鄰近的小區(qū)用戶(hù)FUEe造成干擾,，該干擾可以表示為：

2 MUE子信道和功率分配

2.1 MUE子信道分配

    首先,，假設(shè)宏用戶(hù)的集合為M={1，2,，3,，…，m},，在為MUEs分配子信道之前,，首先在每個(gè)MUE分配的子信道上設(shè)置一個(gè)干擾約束，保證MUEs的正常傳輸,。因此MUEm在分配的子信道k上滿(mǎn)足公式(4)：

2.2 MUE功率分配

    MUEs的子信道分配完畢后,，本文采用注水算法對(duì)初始平均分配的功率重新分配,，進(jìn)一步提升系統(tǒng)容量。MUEs的功率分配規(guī)劃方案如下：

3 FUEs子信道和功率分配

3.1 FAPs分簇算法

    本文采用遺傳模擬退火算法GSAA來(lái)進(jìn)行分簇,，算法具體流程如下所示：

    (1)初始化種群個(gè)體大小size,，最大進(jìn)化次數(shù)MAXGEN，交叉概率為P_c,，變異概率為P_m,。退火初始溫度為T(mén)₀，終止溫度為T(mén)_end,，溫度冷卻系數(shù)為k,。

    (2)隨機(jī)生成初始種群Group，計(jì)算Group中個(gè)體的適應(yīng)度值為f_i,。

    (3)設(shè)置進(jìn)化次數(shù)變量gen=0,。

    (4)對(duì)種群Group進(jìn)行選擇、交叉和變異等遺傳操作,，可以得到FAPs新的分簇結(jié)果,。計(jì)算新個(gè)體的適應(yīng)值，如果<f_i,，接受新個(gè)體,；否則以概率exp((f_i-)/T)接受新個(gè)體。

    (5)判斷gen<MIXGEN,，gen=gen+1,，轉(zhuǎn)到步驟(4)；否則轉(zhuǎn)到步驟(6),。

    (6)判斷T_i<T_end,，算法結(jié)束，返回全局最優(yōu)解,；否則執(zhí)行降溫操作T_i+1=kT_i,，轉(zhuǎn)到步驟(3)。

3.2 FAPs子信道分配

    本文采用啟發(fā)式信道分配算法為FAPs分配子信道,，為不同簇分配相互正交的子信道,，同一簇中FAPs可以復(fù)用相同的子信道。子信道分配的目的是在滿(mǎn)足FUEs速率需求的基礎(chǔ)上,，最大化系統(tǒng)容量,，分配方案為：

3.3 FAPs功率分配

    FAPs子信道分配好之后，資源分配問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為用戶(hù)級(jí)的功率分配問(wèn)題,，分配方案為：

4 仿真結(jié)果

    為了仿真方便,，本文仿真場(chǎng)景中包括1個(gè)MBS和F個(gè)FAPs，具體仿真參數(shù)如表1所示，信道增益主要考慮路徑損耗,、穿墻損耗,、天線增益和陰影衰落。仿真分析了所提算法的多個(gè)性能,，主要包括MUEs的平均吞吐量,、FAPs的頻譜效率以及FUEs間的公平性。本文算法是在GSAA算法基礎(chǔ)上進(jìn)行啟發(fā)式信道分配和KKT條件下進(jìn)一步功率分配的算法,。參與對(duì)比的算法包括未分簇的隨機(jī)資源分配算法(Random Resource Allocation，RRA)算法^[11],、文獻(xiàn)[9]中以用戶(hù)為中心的頻率分配(UGFA)算法,、基于圖論的染色分簇算法(GCRA)^[10]、最大載干比算法及標(biāo)準(zhǔn)遺傳模擬退火算法(GSAA),。

    圖2描述了幾種算法的室內(nèi)MUEs在不同密度FAPs部署下的平均吞吐量,。最大載干比算法理論上可以獲得最大平均吞吐量，但該算法沒(méi)有考慮MUEs間的公平性,，在MUEs密集分布的場(chǎng)景下信道較差的MUEs無(wú)法分配到子信道,。GCRA算法考慮了MUEs間的公平性，能滿(mǎn)足更多的MUEs正常傳輸,。本文算法基于速率公平子信道分配算法,，采用注水算法進(jìn)行功率分配，能進(jìn)一步提升系統(tǒng)性能,；其次在FAPs分簇基礎(chǔ)上分配子信道和功率,，同時(shí)兼顧用戶(hù)的公平性，能夠降低FAPs對(duì)MUE的干擾,，進(jìn)而提升系統(tǒng)性能,。

    圖3顯示了FAPs在不同密度下部署的頻譜效率，可以看出未分簇RRA算法頻譜利用率最低,。UGFA算法中每個(gè)簇分配資源相同,，會(huì)造成一定的資源浪費(fèi)，因此頻譜效率較低,。CCRA算法中考慮了頻率復(fù)用機(jī)制,，但該算法分簇之后各個(gè)簇中FAPs數(shù)目不同，而每個(gè)簇分配的頻帶相同,，頻譜效率相對(duì)也不高,。GSAA算法通過(guò)干擾權(quán)值動(dòng)態(tài)分簇，能夠有效消除同層干擾,，提升頻譜效率,。本文算法在分簇基礎(chǔ)之上進(jìn)一步通過(guò)子信道分配和功率分配消除一定的干擾，頻譜效率更高,。

    圖4顯示了FUEs間的公平性,，可以看出隨著FAPs的密度增加,，未分簇的RRA算法由于其資源隨機(jī)分配，F(xiàn)APs間同層干擾較大,，公平性較低,。本文算法和GSAA算法相比，在分簇之后進(jìn)行子信道和功率分配,，基于公平性準(zhǔn)則,，能夠降低信干噪比較高子信道的功率，提升較低子信道的功率,，F(xiàn)UEs公平度最高,。

5 結(jié)論

    本文在超密集網(wǎng)絡(luò)中FAPs密集部署的場(chǎng)景下，提出一種基于分簇的資源分配算法,。算法在保證MUEs正常傳輸?shù)那疤嵯?，通過(guò)計(jì)算干擾權(quán)值對(duì)FAPs動(dòng)態(tài)分簇，然后在分簇的基礎(chǔ)上采用啟發(fā)式算法和KKT條件進(jìn)行子信道和功率分配,，能夠進(jìn)一步降低小區(qū)間干擾,。仿真表明本文算法在不同的FAPs密度下，可有效提升宏用戶(hù)平均吞吐量和FUEs間公平度,，最大化頻譜效率,。

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作者信息:

滕得陽(yáng)，王  瓊,，周小海,，劉亞非，葛長(zhǎng)威

(重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,，重慶400065)