两层异构网络中femtocell研究进展与展望

肖竹，李仁发，易克初，张杰

(1.湖南大学 嵌入式系统与网络实验室，湖南 长沙 410082；2.西安电子科技大学 综合业务网国家重点实验室，陕西 西安 710071；3.英国谢菲尔德大学 电子与电气工程系，谢菲尔德 英国 S13JD)

1 引言

进入 21世纪以来，移动通信和无线通信延续了自20世纪90年代兴起时的良好势头，在21世纪首个10年间得到了快速发展。随着3GPP和LTE/LTE-Advanced等通信标准的成熟渗透，大范围的网络覆盖已基本得到解决，如何利用有限的频谱资源来满足随时增长的数据业务和对移动通信网容量的迫切需求逐渐成为新的研究热点。

在迅猛增长的移动/无线业务需求中，室内场所吸收了超过 60%的话音业务和 80%的数据业务[1]。当前移动通信网运营状况也表明，移动用户有近70%的时间都处在室内场所，因此良好的室内无线数据服务将是未来移动通信网络获得成功的关键。目前宏小区网络包括微小区等，受到基站传输距离远和不同障碍物对无线信号衰减等诸多因素影响，在室内场景下表现不尽如人意。因此室内高速率、高质量和低成本的无线接入和覆盖是未来无线通信和移动通信领域所面临的重大挑战之一。

近年来，飞小区(femtocell)的概念逐渐兴起并被业界熟知，femtocell作为正式术语出现始于 2006年，其日渐发展成一种改善移动通信室内覆盖和提高系统容量的解决方案[2]，其最初设想是通过即插即用(plug and play)的室内接入点，利用DSL等作为回程链路，实现家庭式多媒体终端与现有因特网和移动蜂窝网连接，因此也被称为家庭基站(home base station)。Femtocell被视为对传统宏蜂窝网络结构的一种突破，能极大地提高空间频谱利用率(SSE/ASE, spatial/area spectral efficiency)，具备低成本、低功耗和部署灵活等优点，为当前无线通信频谱稀缺问题提供了良好的解决思路[3]，并符合未来移动通信系统中Small Cell的发展趋势。2008年，3GPP Release8首次提到Home Node B的设计[4]，标志着 femtocell已成为无线通信网络的主流接入方式之一。

Femtocell布网特点是嵌入在macrocell覆盖内，形成研究中常被提及的 femtocell-macrocell两层异构网络(two-tier heterogeneous networks)。该种结构一方面改善 macrocell局部区域无线覆盖的不足，如室内环境；另一方面考虑到室内用户对数据速率等要求较高，femtocell的引入能充分利用无线资源来满足其需求，同时在不影响 macrocell的前提下最大化两层网络的系统容量[5,6]。

当前对 femtocell研究仍处于持续发展的态势中，本文以两层网络为背景，侧重对femtocell研究进展做分析评述。首先介绍两层网络结构和femtocell特点，然后着重论述两层网络间频率分配、跨层干扰管理、接入控制与切换这3个主要议题的关键技术和解决思路，同时探讨回程链路、移动性预测、公平性、认知/绿色 femtocell等一系列相关问题，系统地论述近年来对femtocell的研究进展和成果，并对未来研究方向做出评价和归纳。

2 Femtocell网络特性

2.1 两层网络概述

Femtocell-macrocell两层网络的特点可归纳为[2,3]:1)femtocell与macrocell工作在相同的授权频带范围内，femtocell基站(FAP, femtocell access point)*在macrocell覆盖范围内的部署能够极大地提高整个系统的空间频谱利用率；2) femtocell能对自身覆盖中的用户(FUE)保证服务质量(QoS)，并支持高速率和大容量的网络需求；3) FAP灵活性强且能完成与室外小区的无缝切换。因此，作为 macrocell的有效补充，femtocell能极大改善macrocell基站(MBS)覆盖较弱区域的话音和宽带数据业务，提高系统容量和可靠性[7,8]。图1给出了femtocell-macrocell两层网络结构，图中表示的相关议题将在后文中进一步讨论。

*在3GPP中，一般将femtocell基站称为home node B (UMTS/HSPA)或者LTE/LTE-A中为home eNode B (HeNB)，很多文献中也常使用FAP(femtocell access point)，本文采用后者。

图1 Femtocell-macrocell两层网络

2.2 Femtocell与相关技术对比

在无线通信系统发展历程中，如何完善和增强局部地区信号覆盖一直为研究者们所关注，并形成了一些解决方案，如皮小区(picocell)、分布式天线系统(DAS, distributed antennas system)、Relay技术和Wi-Fi等。Picocell和DAS可由运营商部署，能够增强如商场、办公楼等大型室内场景的无线覆盖，不足在于并不能完全解决室内场景覆盖问题，回程链路(backhaul)等成本较高[9]，因此前期投入(CapEX, capital expenditure)和运营开销(OPEX, operating expenditure)以及功耗(EC, energy consumption)也较大。DAS的系统容量还容易受到相同频段射频干扰的影响。室内布置的 Relay可以将 MBS信号转发至室内，达到增强室内覆盖的目的，能部分降低系统成本，但接入频谱利用率低，不能明显提高数据数率和增加系统容量。Wi-Fi使用无授权频段，通过双模终端来兼容Wi-Fi和移动通信网，潜在问题包括非授权频段的使用存在安全隐患，以及数据传输容易产生延迟和易受到干扰等。

表1对5种可用于室内覆盖的无线技术进行比较，对于不同参数指标，这些技术各具优势。Picocell、DAS和 Relay等技术的提出与 femtocell有类似的出发点，但随着通信业务和用户需求的发展，在应用场景上存在差异。相较而言，Wi-Fi技术成熟，在当前通信领域受接纳的程度非常高，其应用背景与femtocell也最为相似，业界认为这两者存在竞争，也可以同时存在。Femtocell也具备了自身的独特优势，当前移动通信网处于大力发展3G、并准备迈入4G的阶段，对于解决有限频谱资源的利用以及增强3G（或未来4G）信号覆盖等问题，正是femtocell的强项所在。

表1 室内覆盖无线技术比较

概括起来，femtocell根据无线业务需求布置，可利用回程链路接入核心网，也可使用移动终端接入蜂窝网，能明显提升传统移动通信网的空间频谱利用率，增强两层网络局部范围无线覆盖并能降低网络运行成本。同时，femtocell具备灵活的自组织能力，在可预见的将来femtocell会迈入大规模部署阶段，因此具有极大的潜在应用价值[10]。

2.3 Femtocell在两层网络中的配置

Femtocell有别于传统的移动蜂窝网，其核心思想在于同时利用了电信网和 IP网的优势，为macrocell室内覆盖等瓶颈问题提供一种可行的解决方案[11]。如何最大化使用有限的无线资源如频谱等，一直是移动通信网络中的重要研究问题。在两层网络中，femtocell是后来者，必须能共存于现有的 macrocell且不影响其运行，即上、下行链路都不能对 macrocell造成干扰。而 femtocell嵌入macrocell之中，又不可避免地受到macrocell的干扰，因此干扰管理是难点问题。用户移动性是移动通信的突出特点，原有macrocell中就存在接入和小区切换等问题，而对于两层网络，跨层接入控制和切换就显得更为重要。在分析这些问题之前，有必要对femtocell研究与应用时的系统配置进行讨论。

2.3.1 专有信道/共信道划分

在 macrocell中嵌入 femtocell，两者工作在相同频段范围内，频谱分配有2种选择，即使用专有信道(dedicated channel)或共信道(co-channel)进行配置。若为两者划分频段，则可以避免跨层干扰，但目前无线频谱资源稀缺，这种方式极大地降低了频谱利用率。共信道配置有利于提高网络中频谱利用率，但同时将加剧跨层干扰。为实现动态频谱分配，同时采用分享和分割频谱的混合分配方式得到较多认同，以便获得提升系统容量和降低干扰的平衡。

2.3.2 固定/自适应的功率控制

Femtocell的部署必须最小化对 macrocell及其用户(MUE)造成的干扰。如跨层干扰最为突出的情景是当MUE处于femtocell边缘时，容易受到FAP下行发射功率的影响，因此功率控制成为应对干扰问题的常规思路[12]。下行功率自适应调整算法可以降低FAP对MUE的干扰，也能在一定程度上满足femtocell自身的覆盖需求。固定的发射功率操作简便，但无法适应当前无线业务需求变化快的特点。

2.3.3 开放式接入/封闭式接入

移动终端在接入femtocell覆盖时有2种方式:开放式(OA, open access)和封闭式(CA, closed access)。运营商从提高系统总吞吐量考虑趋向于OA，而FAP拥有者希望采取CA来保证自身容量、数据安全和速率等。可将FAP的接入控制划分为3组[13]:1) 开放式用户组(OSG, open-subscribergroup)，即网络中所有用户都有权接入；2) 封闭式用户组(CSG, closed-subscriber-group)，只有经注册用户才能接入；3) 半开放组(CSG-open)，即 CSGFAP也向部分非注册用户开放，这反映出混合接入这种未来趋势。

2.3.4 集中式/分布式协作

无线资源在两层网络间的分配需要借助协作机制来完成。就当前现状看，可在 macrocell与femtocell间采用集中式协作(centralized coordination)。考虑到femtocell的随意布置性，这种集中式处理难以实时刻画网络结构的动态变化。因此分布式协作(distributed coordination)也是可选方式之一，但femtocell之间或者femtocell簇之间的分散化处理不易获得稳定的系统性能。目前仍难以给出定论何种方式更具优势[14]。一般认为femtocell之间的分散式协作和 macrocell端集中处理是移动通信的未来方向。

可以看出，不同的配置方式各具特点，对其归纳有助于理解两层网络中关键技术的研究思路，下文将以femtocell为主线，深入分析两层网络无线资源分配与管理中3个主要问题:频率资源分配、跨层干扰管理、接入控制与切换。

3 Femtocell研究的主要议题

3.1 频率资源分配

3.1.1 混合频谱划分

两层网络存在结构上的重叠(overlap)现象，当前频谱分配研究集中在混合频谱分配和共享。混合方式是指将可用频段划分为 3部分，macrocell和femtocell都分配各自带宽，同时还有一部分带宽属于共信道方式。如图2所示，BMac和BFem用于满足两层网络的各自基本需求。BCo-Ch表示共信道带宽，两者可以同时使用，这3部分频谱的划分并不是固定的。混合式的共享频谱是为了最终获得动态的频谱分配(dynamic spectrum allocation)[15]。

图2 混合频谱划分

3.1.2 频谱分配方法

频谱混合分配的出发点是对两层网络不同覆盖区域采用相应的频谱划分，通常对跨层干扰较弱的区域，macrocell和femtocell共同分享频段，而对于可能出现干扰的区域，如femtocell的覆盖边缘附近区域，则采用动态的频谱分配。LTE标准中期望用户终端能反馈与之相连的 MBS或者FAP的信道信息，此时当MBS与FAP的协作不明确时，仍可根据信道质量信息来进行自主式的频谱共享[16]，同时利用排队论来优化对资源的合理使用。文献[17]给出一种分散式系统配置下的频谱资源分配，femtocell根据自身部署密度，自适应调节所需子信道数目来达到降低干扰的效果。文献[18]提出一种两层网络间最优的频分多址方法，该方法同样适用于OFDMA，利用其子信道的正交性完成频谱分配，并分别保证 macrocell和femtocell各自数据速率和业务需求。归纳起来，动态频谱资源分配可通过在不同区域设置不同的频率复用率来实现。

3.1.3 频谱分配性能及评价

频谱分配取决于 femtocell在两层网络中所处的位置，这里的位置信息不仅仅是空间意义上的，还取决于其无线信号以及受到干扰的情况。定义用户所在区域是共信道还是处于各自网络覆盖是资源分配的前提，用户SINR的变化是常用准则[19]，为简化判断过程，也可以依据参考信号强度来判断。设置 2个自适应的动态阈值(Th1,Th2)，设Th2>Th1。用户接收到 macrocell下行信号强度为Prx,M，可将macrocell覆盖分为3个区域

阈值 Th1,Th2作为区域边界的判定，其设置可参考系统所接收的用户上行发射功率和所受到的干扰值大小，外区(Prx,MTh2)是 MBS覆盖附近区域，此时 macrocell所获带宽BMac可趋近于Btot；中间区则是需要采用动态频谱分配的区域，该表达式可作为理想的频率资源分配算法设计的依据。

注意到若为 femtocell分配专用信道，会限制macrocell的容量，这在某些实际应用中并不可取。通信系统中无线业务需求在时间和局部区域内变化很快，femtocell的部署位置具有随意性，因此较合理的频谱划分是 macrocell使用整个带宽，femtocell与之分享部分带宽，或者在整个带宽上采用共信道操作进而获得最大的频谱复用率。这也符合当前针对移动通信网中频谱资源稀缺问题的主流思路，但随之而来的跨层干扰问题不容忽视。大多数无线通信系统及网络性能都是干扰受限的，采用适当的干扰抑制方法可以使得共信道操作的marcocell和femtocell合理共存[7]，进而提升两层网络的总体性能。因此干扰的存在是影响两层网络中频谱分配的重要因素，下一节将探讨干扰管理问题。

空间频谱效率常用于评估频率分配算法，在macrocell覆盖的某一局部区域内，SSE/ASE定义为[19]

其中，CM表示macrocell可获得的吞吐量，CF,i表示嵌入其中第i个femtocell的吞吐量，设共有NF个FAP，Btot表示覆盖范围内总的可用频段。资源分配算法的重要评价参数还包括以满足 QoS等为基础的公平性(fairness)，后文中还将进一步讨论公平性问题。

3.2 跨层干扰管理

3.2.1 跨层干扰场景

两层网络间的相互干扰主要源于 FAP布置的随意性以及与 macrocell工作在相同频段引起的。文献[20]对多种不同干扰情景做了说明，包括跨层干扰(CTI)、相邻macrocell与多个femtocell之间以及femtocell之间的干扰，本文着重讨论2类典型的CTI场景，如图3所示。

第1类CTI场景主要描述MUE与femtocell之间的干扰。当 MUE处于 macrocell边缘或进入femtocell覆盖区域，femtocell下行链路将对其造成干扰。特别地，属于CSG的FAP会在MBS中形成一个覆盖空洞，MUE接近此区域时所受干扰较大。由于MUE与MBS距离增大或障碍物遮挡等因素，MUE加大发射功率与 MBS通信，也会影响femtocell的上行链路。第 2类 CTI情景主要描述FUE与macrocell之间的相互干扰。当FUE移动至FAP的覆盖边缘，为确保自身的QoS，会尽可能以较大功率与FAP通信，因此会影响macrocell上行链路，这在FAP与MBS距离较近时较为明显，同时FUE也受到MBS下行链路的干扰。通常，跨层干扰管理的研究包括两方面，一是抑制给macrocell造成的干扰，二是滤除macrocell给femtocell带来的干扰，以提高两层网络间频谱、功率等无线资源利用率，最大化网络性能。

图3 2类典型的CTI场景

3.2.2 跨层干扰抑制方法

1) 第 1类 CTI

在第1类CTI场景中，FAP下行信号泄露至覆盖之外，会影响移动至附近的MUE，这也是研究较多的干扰场景。下行干扰抑制算法主要通过FAP下行功率控制，即对其发射功率的适当衰减来降低对MUE的干扰。根据FUE的目标SINR值或系统参数求出可能的SINR峰值来调节相应的FAP下行发射功率，同时应为FAP设置与造成CTI相对应的惩罚函数:若对 macrocell造成的干扰在可容许范围之内，则 FAP可调节发射功率来获得自身更好的系统性能[12,21]。该类方法反映出自适应的功率控制策略，同时也为了尽量避免对femtocell自身链路质量的影响。另一种做法是利用频率资源分配，即对FAP下行链路与MUE之间最优化的信道选取来避免此类CTI[22]。类似地，该类场景中MUE对FAP上行链路的干扰，信道划分也是其解决方法之一，也可以在FAP接收端引入自适应衰减机制来减轻 MUE发射信号造成的干扰[23]，这会对femtocell上行链路造成影响。对于一些干扰较为严重的情形，如 MUE移动至femtocell覆盖区域内造成CTI难以消除，还可从跨层切换的角度来考虑该问题[13]。

2) 第2类CTI

在第2类CTI场景中，可通过降低FUE发射功率来避免对 MBS接收端的干扰。为同时保证femtocell的系统性能，需要提高FAP接收机灵敏度，如可在FAP端设置上行信号增益机制。文献[24]给出闭环和开环2种FUE上行功率调节机制，论述了功率的自适应调节适用于开环功控，功率固定调节适用于闭环过程，其中自适应功率调节可减少对femtocell链路质量的影响。针对MBS下行链路对FUE的干扰，扇形化天线可以从空间上降低干扰，而在femtocell引入智能天线，可在降低发射功率的同时保证链路容量[25]。

3.2.3 两层网络共存

Femtocell与macrocell之间CTI是相互的，可通过两层网络间的分数频率复用(FFR)来抑制这种相互影响，同时对femtocell功率等无线资源的合理分配来获得两层网络的友好共存[26]。Femtocell功率控制也可视为博弈过程，来获得两层网络间功率分配的均衡，在减少 CTI的同时保证 macrocell和femtocell的 SINR，进而提高链路质量[12]。CTI的存在容易造成系统掉话率过高，链路分析表明CTI分布也是影响系统性能的因素之一，可借助CTI分布为信道选择提供合理依据，以降低干扰和维持较低的掉话率[27]。FAP的密集部署能进一步提高空间频谱利用效率，但也可能带来更多干扰。该种情形下还应考虑多个femtocell之间的相互干扰，可根据FAP的部署位置对其进行自适应的信道分组，通过基于分布式接收信号强度的功控算法来抑制CTI[28]。

两层网络中在相互干扰下的共存离不开 MBS和FAP之间的协调，这可保证干扰管理算法设计时所需信息的交互，如FAP和FUE需要进行射频端功率和损耗的测量，以及估计 macrocell的干扰容限值和FAP出现于macrocell中的位置等。大多数研究认为两层网络中 macrocell占主导地位，被视为Primary Tier，其系统性能总是被优先考虑。因而CTI管理大多在femtocell层完成，当以功率控制或信道选择为出发点时，femtocell间较多采用非中心化或分布式处理[12,25,29]，即FAP和FUE间根据干扰情况、信道信息和系统性能等做各自决策来完成干扰抑制。

3.3 接入控制与切换

用户终端的随机接入和移动性是当前移动通信网的显著特征。Macrocell中就存在MUE接入和移动性引起的切换问题，femtocell的引入仍然需要保证用户在两层网络中的移动性和准确切换。本节内容将从接入机制开始，逐步探讨两层网络中接入控制与切换问题。

3.3.1 接入方式分析

在femtocell-macrocell两层网络中，UE究竟如何接入 femtocell？从用户角度来看，开放式接入(OA)能提供更多业务需求的选择，而 FAP所有者趋向于封闭式接入(CA)以保证自身系统容量。这与两层网络间所用的物理层技术和用户密度密切相关[30]。对于上行链路，当系统采用CDMA技术时，OA是更好的选择:当用户密度较低时，对femtocell而言，OA方式能获得与CA相近的性能；用户密度增大时，OA的优势较为明显。若采用TDMA或OFDMA作为物理层技术，接入方式对用户密度依赖性更强:密度较高时适用于CA，中等密度适用于OA，而UE分布较为稀疏时，单独使用这2种接入方式各有利弊。因此在未来的两层网络中，接入方式的选择应自适应于网络覆盖中的用户密度。

在下行接入中，FUE和MUE对数据速率的需求是矛盾的[31]。当MUE移动至femtocell的覆盖边缘时，由于下行干扰所造成的Loud Neighbor效应[32]，该矛盾将更为明显。此时MUE将因开放式接入而受益，而 FUE则要求封闭接入来保证自身服务质量，择优的思路是采用混合接入，能在降低跨层干扰的同时最大化地满足数据需求。

3.3.2 两层网络选择

判断UE应当在哪一层网络接入有2种基本方式，其一是依据UE接收到FAP和MBS的导频信号来判断，其二是根据系统负载。前者也可认为是基于链路质量的，通常由UE发起，包括3种形式[33]:1) 选择导频信号发射功率大的层来接入，这是一种相对固定的层选择方法，不能适应系统容量的变化；2) 若导频信号强度线性降低，则说明服务的用户数减少，可选择该层接入，反之亦然；3) 导频功率和基站所需的接收功率是反比关系，用户可选择所需发射功率较小的层接入。后2种属于动态的选择方式，导频信号强度变化会导致 UE接入或者离开，因此用户应随时调整层选择策略。

两层网络中，femtocell的加入相当于为macrocell承担了一部分的系统负载，且往往是数据需求较高的部分，这使得整个系统中可以容纳更多高数据需求的用户，实质是负载的平衡和容量的提升[34]。层选择也可基于系统负载，该方法能够避免当链路质量占优但系统已过载或者链路质量差但系统冗余的情形，而其不足是受UE移动性影响大，切换通常由基站端发起，响应速度较慢。

3.3.3 Inbound Handover

由于用户的移动性，跨层切换是用来保证用户通话质量、系统容量和合理利用两层网络无线资源的重要手段。相比于Wi-Fi等技术，支持切换也是femtocell的优势之一。通常用户从femtocell切换至macrocell的技术实现相对容易，因此本节侧重讨论从macrocell至femtocell的切换，也常称为Inbound Handover[35]，其主要难题在于FAP自主部署、设备数目和开关机的不确定性，导致在 MBS端配备记录所有FAP的PCI (physical cell identity)列表缺乏可操作性。下文将讨论单个FAP和多个FAP嵌入macrocell的不同切换情景。

1) Single FAP Inbound Handover

Macrocell中单个FAP部署时，当UE运动至两层网络边缘区域，容易造成误切换或无谓切换。用户可发起基于链路质量的切换，如通过对于收到MBS和FAP的信号做最优选取，当FAP信号强度比MBS信号强度强很多、即大于滞后余量(hysteresis margin)时才满足切换条件[36]。同时，MUE通过切换进入CSG(或CSG-open)时需要femtocell的系统信息，对 FAP进行系统容量的判断来完成最终切换。这类情景相对简单，也适用于 macrocell中存在少数FAP，但相距较远(如可复用PCI时)的情形。

2) Multiple FAPs Inbound Handover

两层网络中存在多个FAP且随意部署时，需要通过PCI来识别不同FAP。若仅通过信号强度或者系统容量来进行切换，会造成 Inbound Handover时的混淆(confusion)现象[35]，如图4所示，跨层切换时2个FAP拥有相同的PCI编号。该图中也给出了femtocell之间切换时PCI混淆和冲突(collision)的情形。

图4 切换时PCI混淆和冲突

LTE标准中femtocell会广播系统信息，主要包含CSG标识，即表明femtocell工作在开放式、封闭式或者混合式接入，以及用于区分FAP的PCI。不足在于可分配的PCI数目有限(如LTE设置为504个)。解决方法是引入CGI (cell global identity) 作为每个FAP的唯一标识，但读取CGI时间较长，如LTE中需要160ms，这会增加UE的功耗且容易造成掉话[37]。

Macrocell中嵌入多个FAP时，UE从一个FAP移动至相邻FAP，可能造成切换冲突，如图4所示，其解决思路与Inbound Handover类似。当用户能够接收到广播的CSG标识信息时，则认为已接近femtocell的覆盖边缘，可以试图进行Inbound Handover。根据研究进展以及Release 9中论述[35,38]，一般思路可归纳为:1) 读取CSG标识，判断将进入FAP是属于OSG、CSG或CSG-open；2) 进行层选择，一般通过信号能量和系统容量的对比完成，前2步实际上是进行能否切换以及是否需要切换的判断；3) 读取PCI判断是否存在Confusion，不存在则完成切换，若存在则通过读取CGI完成最终切换。当前常见思路是采用PCI最优化分组算法使之可重复使用并避免Confusion，以及设置搜索算法减少读取CGI时间[39]，完成快速切换和降低系统掉话率。

3.4 两层网络联合优化框架

上文论述的3个议题在研究中常常是被结合起来考虑的。合理的资源分配能在提高频谱利用率的同时抑制跨层干扰[17]，可靠的干扰管理算法也能增加频率分配时的灵活性[23,26]，例如在共信道配置中采用功率控制等算法来减少可能的干扰，提高频谱利用率并保障系统性能。两者的结合也有益于降低无谓切换，成功切换也可以避免跨层干扰[13,31]。这都可归结为两层网络中的联合优化框架。

考虑多种两层网络特性还可以给出合作式的解决方案。如当MBS和FAP都具备认知功能时，则可完成智能化的功率调节和信道选取等[40]，前提是位置可知的协作式资源管理。若FAP位置和个数不能完全获知时，将 femtocell层视为多智能系统[41]，即不同的 FAP作为分配无线资源的智能体，设计分布式的Q-Learning算法来完成干扰管理和资源分配。

借助天线理论来完成两层网络联合优化也是可行思路之一。对于大范围的macrocell，利用正交随机波束赋形可提高其吞吐量，考虑到空间复用增益，在MBS和FAP端设计波束预编码算法完成发射端干扰消除，femtocell选择对CTI最为顽健的信道来获得较优的系统性能[42]。该类天线算法复杂度较高，针对低功耗特点的femtocell来设计低复杂度算法还有待进一步探索。

近年来小区干扰协调(ICIC, intercell interference coordination)是 3GPP方案中讨论较多的解决技术手段之一，通过无线资源管理来抑制相邻小区覆盖边缘的共信道干扰。两层网络间 ICIC以macrocell和 femtocell协调的方式[43]来完成对资源块在时域和频域的合理使用，如软频谱或分数频谱复用，并结合功率控制方法来降低覆盖区域间的相互干扰，这也被认为是未来无线通信中消除小区边界的有效途径之一。

在研究资源分配和接入控制时，若 femtocell允许更多MUE接入，则会影响到其FUE对无线资源的使用，因此需要激励机制来缓解这一矛盾。当用户能忠实汇报自身数据量需求，则能获得两层网络中对资源分配、如信道和功率等的优势策略均衡[44]，这是一种更为贴近用户需求的联合优化思路，能使工作在CSG的femtocell对更多的macrocell用户开放，进而增加总体系统容量。

总的说来，femtocell部署的随意性以及未来网络结构趋于多层化，对两层网络联合优化的要求将越来越高，还涉及到回程链路中信息交互、不同网络间协作等诸多问题，联合优化思路是未来移动通信网的研究趋势，对其探讨仍在不断深入中。

4 其他相关议题研究

4.1 回程链路

在移动通信网规模不断发展的过程中，以T1/E1为标准的回程链路在 OPEX中比例可达20%～40%[45]。Femtocell的特点之一是运用了低成本的backhaul连接，如图1所示，利用公共Internet接入实现与核心网连接。这种便捷的backhaul也存在一些问题，如所提供带宽有限，QoS受到时延等因素的影响等。

4.1.1 回程链路带宽

目前较多采用xDSL作为femtocell的backhaul连接，随着通信业务量的上涨，由于xDSL所能提供的带宽和容量有限，该种方式不能为 femtocell的数据需求(如IPTV等)提供足够带宽。通过建立服务层的协商机制，如在xDSL中为femtocell预留带宽等来满足所需的带宽与容量需求，也可以通过灵活的路由机制来降低backhaul的负担[46]。

4.1.2 QoS与同步问题

Backhaul中数据分组同步是影响QoS的主要因素之一。通常 GPS可用于定时同步和获得基站位置，但不适用于室内布置的FAP。一般认为具备主从结构如IEEE 1588的精确定时协议可用于两层网络[3]，定时序列在 backhaul中传输并用以完成femtocell之间以及与 macrocell的同步。其问题在于backhaul上下行带宽的不对称性会使得主时钟信息负载过重，造成时延增加并影响同步效率。同步问题会造成读取CGI时间过长，对跨层切换的不利影响非常明显。此外，数据分组的时延还和干扰管理性能有关。在采用OFDMA的femtocell中，子载波正交特性用来分割频谱，要求femtocell的载波信号和 macrocell同步[22]，否则将会影响子信道分配和带来干扰，从而降低用户QoS。利用两层网络中接收相邻MBS信号可用于建立同步，需要考虑信号在FAP到MBS的传播时延以及FAP的位置，而femtocell随意部署和用户的移动性增大了定位和同步的难度。

防止数据分组丢失率以及突发干扰也是保证QoS时需要解决的问题，backhaul的非专属性也影响了两层网络数据传输的安全性。这些问题也促使研究者们探讨不同形式的 backhaul方式，如WoC(wireless over cable)的概念[47]，常规的 xDSL可以被与电话线路相连的天线取代，在提高带宽和容量方面具备优势。近年来业界正在分析利用无源光纤网(PON, passive optical network)来承载两层网络间backhaul连接的可行性，从部署成本和所能提供的回传带宽以及QoS来看，PON将是值得深入探讨的可行方案之一。

4.2 移动性预测

当前macrocell的覆盖是以不同小区为基础的，femtocell的加入使得网络结构呈现出更多的局部区域无线覆盖。用户及系统性能往往和所处位置有关，如空间位置不同使得无线设备接收性能和所受干扰等都随之变化。近年来利用统计几何学等数学工具对无线网络中节点位置分布的研究也日渐受到关注[48]。

如前文提到的，FAP的随意部署以及两层网络中用户的频繁移动是造成空间位置不断变化的根本原因。研究中通常将femtocell及用户分布建模为空间泊松点过程(SPPP, spatial poisson point process)[12,25]。由于节点分布随机性与独立性，应用该模型进行理论分析时能给出系统性能的下界，但未能较好地刻画节点分布时的相互关联性。

移动性预测(mobility prediction)，即探讨用户位置出现以及移动的相关性进而给出预判断，是保证QoS和合理分配无线资源的必要途径。文献[49]提出一种两层网络中可用频谱搜索和分配的缓存机制，其关键在于3种不同的用户移动模型，分别考虑了一维、二维以及前向/后向的移动概率分布。移动性预测的必要性更主要表现在跨层切换中，考虑用户移动速度和加速度的变化，进而得出用户停留在FAP或MBS覆盖或做跨层移动的概率分布[50]，这可作为移动性管理和平衡两层网络间系统负载的重要依据。通常用户位置信息获得需借助GPS或相应的定位算法。未来移动通信网中用户应当周期性地向基站更新位置信息，用于预测下一步的可能移动方向和速度。考虑到位置移动的关联性，可利用马尔科夫过程模拟下一步移动概率和状态[51]，进而完成移动性建模与预测。

4.3 公平性研究

Femtocell的初衷是为了解决室内覆盖问题，最小化对 macrocell影响的同时最大化资源利用。公平性(fairness)是两层网络间无线资源管理算法设计时需要考虑的重要指标[16]。常见得公平性评价指标(JFI, jain’s fairness index)其中，N是总的用户数目，xi表示分配给第i个用户的资源，该指标与系统规模大小以及资源的形式无关，是有界的连续度量。若考虑多层网络，如macrocell中嵌入 Picocell、Relay以及femtocell，将产生多层资源分配问题，适用于多层网络的公平性指标可写为[52]

式(4)中下界为 1/NTot，可视为用户间的公平分配，也淡化了两层网络之间的不对等性。近来研究表明macrocell-femtocell不应当是固化的主从关系，根据用户自身需求来分配资源才更能体现公平性[53]。事实上正是由于某些区域(如室内)数据量的急剧需求使得femtocell应运而生。用户处于哪一层网络不再是作为满足其QoS的首要考虑因素，这符合当前及未来移动通信中由用户需求引领的发展趋势。而用户除要求公平以外，还具备利己性(selfish)，在这种公平与自私的博弈中，无线资源分配以不同层用户的数据需要为依据，则能达到两层网络间资源共享的帕勒托效率[44]。

4.4 认知femtocell

认知无线电(CR, cognitive radio)是一种通过感知并利用空间频谱的新技术，也是近年来信息领域的热门课题之一。CR要求SUC(secondary user)能够自适应的利用频谱空洞，且不能给PU(primary user)带来干扰，在两层网络也存在相似的考量，认知femtocell的提出正是为了更好地解决数据需求持续增长和频率资源稀缺性之间的矛盾[54]。

具备认知特性的 femtocell具有灵活性与智能性，其网络结构中的重要环节是认知型基站(CFBS,cognitive femto base station)，认知功能通过对操作环境的学习来完成，基站和用户智能化的调节功率、动态频谱接入和分配相关无线资源[40]，实质上是将传统femtocell网络与认知网络相融合的架构。认知femtocell的另一特点是自主性，预测macrocell网络中资源占用情况，如自主感应频段等，利用认知式资源块分配来提高两层网络的等效容量。研究和分析表明利用感知功能，认知femtocell能够更有效地实现用户机会接入，提高吞吐量和频谱利用率，并能减少跨层干扰，同时基于认知 femtocell的解决方案也已提上了LTE-A的标准化进程[55]。

4.5 绿色femtocell

绿色无线电是未来移动通信和无线通信的重要发展方向之一[56]。Femtocell能够体现低能耗这一特性，例如，移动终端通过Wi-Fi获取数据业务时所消耗的电量是通过FAP进行同样活动时的3倍。而在两层网络中，当FAP的采用率为20%～60%时，被FAP覆盖的用户越多，则能节约更多功耗[57]，并且同时保证用户QoS。当femtocell大规模布置时，可以通过检测用户活跃度来设置节能机制，即当覆盖中FUE没有呼叫请求时，可将FAP设为idle模式，中断其传输和与之相关的硬件处理单元来降低功耗[58]。当多数活跃用户处于 2个相邻 femtocell的覆盖区域时，可以通过适当扩展其中一个FAP的覆盖范围，使得另一个FAP工作在idle或者关闭状态，以获得平均能耗的降低。同时，针对femtocell中移动性较强的情形，减少不必要的信息更新次数也能降低功耗。

绿色femtocell的能量效率单位为焦耳每比特(J/bit)，即发送单位比特数据所需的能量来描述。这说明通过对空间频谱利用率和单位频带能量效率的联合优化[59]，能最大化绿色因子(GF, green factor):

其中，r是两层网络间频谱使用因子，可表示为(BMac+BCo-Ch)/(BFem+BCo-Ch)，rf表示 femtocell可用频谱的使用率。Nf表示部署femtocell的数目，TM和TF分别表示macrocell与femtocell的吞吐量(bit/s/Hz)，Psys=PM+NfPF表示两层网络的下行链路总能耗。因此，最大化空间频谱效率也是最大化能量效率的途径之一。

5 Femtocell发展趋势和研究方向

5.1 业界进展

Femtocell在21世纪的头10年中取得了长足发展，两层网络的概念在近几年也获得了研究界和产业界的广泛认可和高度关注。在两层网络的研究中，当前研究界对femtocell的理解已经更加深入和全面，其应用已经从家庭式室内环境，逐步推广至大范围室内和室外场景[60]。根据业务需求其部署方式也更灵活，可包括用户部署、运营商部署和二者联合部署[61]，这极大地丰富了femtocell的适用性和扩展性。

市场调查公司ABI Research的报告指出，相比于以往，femtocell的出货量增长迅速，到2015年左右，世界范围内的出货量将达到5400万左右。femtocell论坛(现更名为 small cell forum, http://www.smallcellforum.org)已聚集了包括世界范围最主要的运营商，如AT&T(北美)、Sprint/ Verizon/沃达丰(欧洲)、NTT DoCoMo/KDDI(日本)等，并且多家运营商都推出了商用服务。中国的三大运营商也紧跟 femtocell的研究步伐，开展了各自的部署研究，而且也在我国特色领域进行了试验，例如在高铁运行中提供车厢内的 femtocell无线覆盖。

下一代移动通信正朝着LTE和LTE-A推进，目前研究进展也表现出对 3GPP和 LTE标准下femtocell的高度关注[10,16,35,50]。这种关注趋势基于两点:1) LTE-femtocell具有非常可观的系统性能，即无论对于室外或者室内应用，都能确保大部分用户在多数时间内获得峰值速率服务，完成移动通信网内的无缝覆盖；2) Femtocell的加入为网络业务的设计提供了灵活性和自由度，能提高用户对无线业务和网络的体验和感受(QoE, quality of experience)，并能获得节省接入点功耗等优势，将是一种具备自组织性和更为绿色的无线网络覆盖方案。

5.2 下一步研究方向

Femtocell的发展历程一直与移动通信网络前沿课题保持密切联系。随着两层网络中无线业务需求层次的不断丰富和更新，对femtocell研究与应用仍在继续深化中，本节将归纳其中值得进一步探讨的方向。

5.2.1 Femtocell的自组织和自优化

自组织网络(SON, self-organizing network)通过网络节点间的无线链路进行相互协作，完成信息交换和服务共享，具备自组织、多跳、自规划等特性。Femtocell大规模部署将是未来移动通信网中的趋势，而其使用和移除都存在不确定性。要实现理想的自主式即插即用功能时，需要研究femtocell自组织特性来优化资源管理，如合理的频谱规划和抑制跨层干扰等。自组织和自优化也是LTE和LTE-A标准中 femtocell的重要趋势之一[62]。两层网络中femtocell自组织特性通过分布式处理实现，可归结为自配置和自优化过程，用来完成femtocell之间负载分享，功率、容量和接入机制的理性选择[63]。不仅如此，femtocell自组织和自优化还将进一步表现为自配置、自监控、自诊断和自修复(Self-X, X=configure, monitor, diagnose and repair/heal)，以适应网络结构的动态变化。

5.2.2 Femtocell在异构网中的研究

下一代移动通信网结构将呈现出多重结构的异构网络(HetNet, heterogeneous network)。具备低成本、低功耗特性的 femtocell的引入，为原有macrocell提供了增强总体网络容量的解决方案，可视为不同特性网络相结合的一个实例[61]。LTE-A中力图提高每单位区域内的频谱效率，因此异构网、如集合macrocell、picocell、femtocell和Relay等多种网络节点、其特点是灵活地配置低成本网络，使处于覆盖下的所有用户都能享受同等的宽带服务体验[64]。随之而来的问题如抑制各自网络覆盖区域间的相互干扰，多重网络间垂直切换等，需要通过不同网络间的协调来解决[43]。随着未来网络结构特性趋于多样化，涉及femtocell等的移动通信异构网络研究仍将进一步深化。

5.2.3 两层网络间的协作式多点传输

协作式多点传输(CoMP, coordinated multipoint transmission/reception)是当前无线通信领域的热点技术，通过多个小区的相互协作来提高小区边缘的链路质量和实现可靠传输，并解决小区边缘易出现的干扰等问题。不难看出，若能在 femtocellmacrocell两层网络间结合CoMP，将带来抑制干扰和改善系统性能等诸多优势。但CoMP在两层网络间的实现难度不容忽视[42]，如backhaul中时延造成实时信息交互不易完成，联合数据处理算法复杂度较高等，可以通过有线和无线相结合的方式来连接FAP和MBS，以实现两层网络的协作。同时研究者们也在两层网络间引入类似于X2的接口机制[65]，该类机制的引入将大大改善信息交互效率，但也会降低FAP的部署灵活性，因此未来研究中仍需探索适用于两层网络间新的信息交互方式。

结合上文所述，femtocell的自组织特性，能参与构建异构网络以及网络间的协作式传输，有望消除通信网络覆盖边缘无线业务容量受限的局限性，达到一致性覆盖的理想效果。同时这将给不同网络间的协作、backhaul连接等带来极大挑战。

5.2.4 网络虚拟化femtocell

在femtocell稳步发展的同一时期，研究者们提出了移动虚拟网络运营(MVNO, mobile virtual network operator)的概念，用来节省网络的管理成本和提高运行效率。MVNO和femtocell是移动通信领域业务需求量剧增和多样化的发展结果，也都被认为是下一代移动互联网的关键技术。事实上，femtocell的易于部署以及无需牌照等特点，非常适合于实现MVNO[66]，能为未来无线服务提供更多选择。移动网络虚拟化femtocell可以延伸出新的接入方式，如利用NDMA(network prefix division multiple access)快速接入因特网[67]，并满足各种不同用户的差异化业务需求。这也将是未来移动互联网中备受关注的热点问题。

5.2.5 天线技术与femtocell的集成应用

Femtocell的加入极大地提高了两层网络中的频谱利用率，而多天线或智能天线等能进一步获得空间分集的优势，两者的结合将极大提升两层网络的系统容量[68]。对于城区中较密集的高层建筑，femtocell能和分布式天线找到较好的应用结合点[69]:借助分布式天线，femtocell可完成建筑物内各层间的无线覆盖，并提高数据传输的顽健性，其中如何设计接收信号的联合处理算法等仍值得继续探讨。

Femtocell与天线技术的结合也可作为一种实现室外应用的途径。文献[70]的研究者们利用安装于街边设施(street furniture)，如路灯柱和电话亭的简单双极子天线，初步论证了可利用Radio Steering来实现对室外区域不同方向的覆盖。这种低成本天线的配置有助于femtocell室外覆盖的扩展，同时根据无线设备位置和业务需求合理的调节覆盖区域，是极具应用价值的研究方向。

5.2.6 Docitive femtocell

下一代无线网络设计者们追求的2个首要目标是频谱效率和低成本运行。通过认知途径来完成自适应资源管理是极具吸引力的解决方案之一。前文中有论及，在认知femtocell中，由认知型基站进行中心化处理，最优决策的给出是基于获取各分布节点信息和操作来完成，不足在于认知过程复杂度过高。文献[71]提出了 Docitive Radios(源于拉丁文“docere”，意为“教导”)的概念，其含义是减少认知复杂度，加速学习过程，从而获得更可靠的决策。Docitive femtocell强调节点间通过相互教导的信息交互方式来降低对无线环境认知的复杂度[72]，这与未来移动网络结构中分布式或非中心化的无线资源管理是一致的，这种更为智能化的femtocell概念，将是未来特色化的研究方向之一。

6 结束语

Femtocell符合未来移动通信网小区智能化和小型化的趋势，由于具备低功耗、部署灵活和频谱利用率高等特性，femtocell加入 macrocell构成的两层网络，能够极大改善当前及未来移动通信网局部区域覆盖不足、容量以及频谱资源利用受限等瓶颈问题。相比于概念提出之初，当前研究界对两层网络中femtocell的理解已经更加全面和深入，这体现在:1) Femtocell既适合于家庭室内覆盖，又能扩展到大型室内环境以及室外场景；2) FAP的部署也可以由运营商参与，如一些企业级应用，这能提供更加丰富的无线业务；3) 在用户需求(on-demand)为主导的下一代移动通信趋势中，femtocell已不再局限于仅作为 macrocell的辅助，两者应该可以更为合理和平等地利用无线资源；4) Femtocell可灵活构建自组织网和异构网络，同时能够融合运用当前信息领域的热点技术，如认知无线电、多天线理论和CoMP等，这都将使其成为下一代无线通信和移动通信网中不可或缺的重要组成部分。

本文以两层网络为研究背景，主要论述femtocell特点和不同系统配置，对资源分配、干扰管理、接入控制与切换等3大热点议题进行了梳理，讨论了回程链路、移动性预测、公平性、认知与绿色femtocell等相关问题，细致探讨了近年来femtocell的研究进展和成果，从不同角度分析了其关键技术的解决思路，同时归纳了发展趋势和未来研究方向，旨在吸引学术界与产业界更为广泛的关注，以期推动 femtocell理论研究和在未来无线通信及下一代移动通信应用中获得更为实质性的进展。

[1]CARLAW S.Ipr and the Potential Effect on Femtocell Markets[R].ABI Research in FemtoCells Europe June 2008, London, UK.

[2]CHANDRASEKHAR V, ANDREWS J, GATHERER A.Femtocell networks:a survey[J].IEEE Communications Magazine, 2008, 46(9):59-67.

[3]ZHANG J, DE L A, ROCHE G, et al.Femtocells-Technologies and Deployment[M].Wiley, 2010.

[4]3GPP TS 22.220.Service Requirements for HNBs and HeNBs[S].

[5]ANDREWS J G, CLAUSSEN H, DOHLER M, et al.Femtocells:past,present, and future[J].IEEE JSAC on Femtocellular Networks, 2012,30(3):497-508.

[6]KIM R Y, JIN S K, ETEMAD K.WiMAX femtocell:requirements,challenges, and solutions[J].IEEE Communications Magazine, 2009,47(9):84-91.

[7]CLAUSSEN H.Performance of macro-and co-channel femtocells in a hierarchical cell structure[A].18th IEEE International Symposium on Persional, Indoor and Mobile Radio Communications, PIMRC2007[C].2007.1-5.

[8]WEITZEN J, GROSCH T.Comparing coverage quality for femtocell and macrocell broadband data services[J].IEEE Communications Magazine, 2010, 48(1):40-44.

[9]CLAUSSEN, H, HO L T W, SAMUEL L G.Financial analysis of a pico-cellular home network deployment[A].2007 IEEE International Conference on Communications, ICC[C].2007.5604-5609.

[10]KNISELY D, YOSHIZAWA T, FAVICHIA F.Standardization of femtocells in 3GPP[J].IEEE Communications Magazine, 2009, 47(9):68-75.

[11]CLAUSSEN H, LESTER T W, SAMUEL L G.An overview of the femtocell concept[J].Bell Labs Technical Journal Next-Generation Wireline Access Networks, 2008, 13(1):221-245.

[12]CHANDRASEKHAR V, ANDREWS J G, MUHAREMOVIC T, et al.Power control in two-tier femtocell networks[J].IEEE Trans on Wireless Communications, 2009, 8(8):4316-4328.

[13]DE LA ROCHE G, VALCARCE A, LOPEZ-PEREZ D, et al.Access control mechanisms for femtocells[J].IEEE Communications Magazine, 2010, 48(1):33-39.

[14]SALAMI G, DUROWOJU O, ATTAR A, et al.A comparison between the centralized and distributed approaches for spectrum management[J].IEEE Communications Survey & Tutorials Second Quarter,2011, 13(2):274-290.

[15]BAI Y, ZHOU J, CHEN L.Hybrid spectrum usage for overlaying LTE macrocell and femtocell[A].IEEE Global Telecommunications Conference, GLOBECOM2009[C].2009.1-6.

[16]ANDREWS M, CAPDEVIELLE V, FEKI A, et al.Autonomous spectrum sharing for mixed LTE femto and macro cells deployments[A].IEEE Conference on Computer Communications Workshops, INFOCOM2010[C].2010.1-5.

[17]CHU X, WU Y, BENMESBAH L, et al.Resource allocation in hybrid macro/femto networks[A].IEEE Wireless Communication and Networking Conference WCNC 2010[C].2010.1-5.

[18]CHANDRASEKHAR V, ANDREWS J.Spectrum allocation in tiered cellular networks[J].IEEE Trans on Communications, 2009, 57(10):3069-3068.

[19]GUVENC I, MOO-RYONG J, WATANABE F, et al.A Hybrid frequency assignment for femtocells and coverage area analysis for co-channel operation[J].IEEE Communications letters, 2008, 12(12):880-882.

[20]Interference management in UMTS femtocells[EB/OL].http:// smallcellforum.org/smallcellforum/resources-white-papers Index Number:003.

[21]SHI M, ZHAO M.On uplink interference scenarios in two-tier macro and femto co-existing UMTS networks[J].EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2010, 76:1-8.

[22]LOPEZ-PEREZ D, VALCARCE A, DE LA ROCHE G, et al.OFDMA femtocells:a roadmap on interference avoidance[J].IEEE Communications Magazine, 2009, 47(9):41-48.

[23]YAVUZ M, MESHKATI F, NANDA S.et al.Interference management and performance analysis of UMTS/HSPA + femtocells[J].IEEE Communications Magazine, 2009, 47(9):102-109.

[24]JO H S, MUN C, MOON J.Interference mitigation using uplink power control for two-tier Femtocell networks[J].IEEE Trans on Wireless Communications, 2009, 8(10):4906-4910.

[25]CHANDRASEKHAR V, ANDREWS J G.Uplink capacity and interference avoidance for two-tier Femtocell networks[J].IEEE Trans on Wireless Communications, 2009, 8(7):3498-3509.

[26]AN R, ZHANG X, CAO G, et.al.Interference avoidance and adaptive fraction frequency reuse in a hierarchical cell structure[A].IEEE Wireless Communication and Networking Conference, WCNC 2010[C].2010.1-5.

[27]KIM Y, LEE S, HONG D.Performance analysis of two-tier Femtocell networks with outage constraints[J].IEEE Trans on Wireless Communications, 2010, 9(9):2695-2699.

[28]LEE H C, D C, LEE Y H.Mitigation of inter-femtocell interference with adaptive fractional frequency Reuse[A].2010 IEEE International Conference on Communications, ICC[C].2010.1-5.

[29]ARULSELVAN N, RAMACHANDRAN V, KALYANASUNDARAM S, et al.Distributed power control mechanisms for HSDPA femtocells[A].IEEE 69th Vehicular Technology Conference, VTC Spring 2009[C].2009.1-5.

[30]XIA P, CHANDRASEKHAR V, ANDREWS J G.Open vs closed access femtocells in the uplink[J].IEEE Trans on Wireless Communi-cations, 2010, 9(12):3798-3809.

[31]JO H S, XIA P, ANDREWS J G.Downlink femtocell networks:open or closed[A].2011 IEEE International Conference on Communications, ICC[C].2011.1-5.

[32]CHOI D, MONAJEMI P, KANG S, et al.Dealing with loud neighbors:the benefits and tradeoffs of adaptive femtocell access[A].IEEE Global Telecommunications Conference, Globecom2008[C].2008.1-5.

[33]SHALINEE K, GREENSTEIN L J, POOR H V, et al.Uplink user capacity in a CDMA macrocell with a hotspot microcell:exact and approximate analyses[J].IEEE Trans on Wireless Communications,2003, 2(2):364-373.

[34]CALIN D, CLAUSSEN G, UZUNALIOGLU H.On femto deployment architectures and macrocell offloading benefits in joint macro-Femto Deployments[J].IEEE Communications Magazine, 2010, 48(1):26-32.

[35]GOLAUP A, MUSTAPHA M, PATANAPONGPIBUL L B.Femtocell access control strategy in UMTS and LTE[J].IEEE Communications Magzine, 2009, 47(9):117-123.

[36]BECVAR Z, MACH P.Adaptive hysteresis margin for handover in femtocell networks[A].6th International Conference on Wireless and Mobile Communications, ICWMC2010[C].2010.256-261.

[37]3GPP TS 25.331.UTRA RRC Protocol Specification[S].

[38]3GPP TSG RAN meeting #47.RP-100222 for Rel-9 WI Home NodeB and Home eNB Enhancements[S].

[39]AMIRIJOO M, FRENGER P, GUNNARSSON F, et al.Neighbor cell relation list and physical cell identity self-organization in LTE[A].IEEE International Conference on Communication, ICC2008[C].2008.37-41.

[40]JIN J, LI B.Cooperative resource management in cognitive WiMAX with femto cells[A].Proceeding of IEEE INFOCOM2010[C].2010.1-9.

[41]GALINDO-SERRANO A, GIUPPONI L.Distributed Q-learning for interference control in OFDMA-based femtocell networks[A].71st IEEE Vehicular Technology Conference, VTC 2010-Spring[C].2010.1-5.

[42]PARK S, SEO W, CHOI S, et al.A beamforming codebook restriction for cross-tier interference coordination in two-tier femtocell networks[J].IEEE Trans on Vehicular Technology, 2011, 60(4):1651-1663.

[43]LOPEZ-PEREZ D, GUVENC I, DE LA ROCHE G, et al.Enhanced intercell interference coordination challenges in heterogeneous networks[J].IEEE Wireless Communications Magazine, 2011, 18(3):22-30.

[44]KO C H, WE H YI.On-demand resource-sharing mechanism design in two-tier OFDMA femtocell networks[J].IEEE Trans on Vehicular Technology, 2011, 60(3):1059-1071.

[45]TIPMONGKOLSILP O, ZAGHLOUL S, JUKAN A.The evolution of cellular backhaul technologies:current issues and future trends[J].IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2011, 13(1):97-113.

[46]CHIBA T, ITO M, YOKOTA H.et.al.Implementation and evaluation of local breakout method for IP-based femtocell networks[A].2010 International Conference on Advanced Technologies for Communications[C].2010.249-254.

[47]GAMBINI J, SPAGNOLINI U.Radio over telephone lines in femtocell systems[A].21st IEEE International Symposium on Persional,Indoor and Mobile Radio Communications, PIMRC2010[C].2010.1544-1549.

[48]HAENGGI M, ANDREWS J G, BACCELLI F.et al.Stochastic geometry and random graphs for the analysis and design of wireless networks[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2009, 27(7):1029-1046.

[49]LEE H Y, LIN Y B.A cache scheme for femtocell reselection[J].IEEE Communications Letters, 2010, 14(1):27-29.

[50]ULVAN A, BESTAK R, ULVAN M.Handover scenario and procedure in LTE-based femtocell networks[A].The 4th International Conference on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies, UBICOMM2010[C].2010.1-6.

[51]ABU-GHAZALEH H, ALFA A S.Application of mobility prediction in wireless networks using Markov renewal theory[J].IEEE Trans on Vehicular Technology, 2010, 59(2):788-802.

[52]ERTU¨RK M C, AKI H, GU¨VENC I, et al.Fair and QoS-oriented spectrum splitting in macrocell-femtocell networks[A].IEEE Global Telecommunications Conference, GLOBECOM2010[C].2010.1-6.

[53]ERTU¨RK M C, GU¨VENC I, ARSLAN H.Femtocell gateway scheduling for capacity and fairness improvement in neighboring femtocell networks[A].21st IEEE International Symposium on Persional, Indoor and Mobile Radio Communications, PIMRC2010[C].2010.54-59.

[54]AL-RUBAYE S, AL-DULAIMI A, COSMAS J.Cognitive femtocell future wireless networks for Indoor applications[J].IEEE Vehicular Technology Magzine, 2011, 6(1):44-51.

[55]GU¨R G, BAYHAN S, ALAGO¨Z F.Cognitive femtocell networks:an overlay architecture for localized dynamic spectrum access[J].IEEE Wireless Communications, 2010, 17(4):62-70.

[56]HAN C, HARROLD T, ARMOUR S, et al.Green radio:radio techniques to enable energy-efficient wireless networks[J].IEEE Communications Magazine, 2010, 49(6):46-54.

[57]YING H, LAURENSON D I.Energy efficiency of high QoS heterogeneous wireless communication network[A].72nd IEEE Vehicular Technology Conference, VTC 2010-Fall[C].2010.1-5.

[58]ASHRAF I, HO L T W, CLAUSSEN H.Improving energy efficiency of Femtocell base stations via user activity detection[A].IEEE Wireless Communication and Networking Conference.WCNC 2010[C].2010.1-5.

[59]CHENG W, ZHANG H, ZHAO L, et al.Energy efficient spectrum allocation for green radio in two-tier cellular networks[A].IEEE Global Telecommunications Conference, GLOBECOM2010[C].2010.1-5.

[60]PATEL C, YAVUZ M, NANDA S.Femtocells industry perspectives[J].IEEE Wireless Communications, 2010, 17(5):6-7.

[61]LIN P, ZHANG J, CHEN Y, et al.Macro-femto heterogeneous network deployment and management:from business models to technical solutions[J].IEEE Wireless Communications Magazine, 2011, 18(3):64-70.

[62]KIM J, KIM H, CHO K, et al.SON and femtocell technology for LTE-advanced system[A].6th International Conference on Wireless and Mobile Communications, ICWMC2010[C].2010.286-290.

[63]JO H S, MUN C, MOON J, et al.Self-optimized coverage coordination and coverage analysis in femtocell networks[J].IEEE Trans on Wireless Communications, 2010, 9(10):2977-2982.

[64]DAMNJANOVIC A, MONTOJO J, WEI Y, et al.A survey on 3GPP heterogeneous networks[J].IEEE Wireless Communications Magazine,2011, 18(3):10-21.

[65]The 3rd Generation Partnership Project TS 36.300.Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Evolved Universal Terrestiral Radio Access Network (E-UTRAN); Overall Description (Release 10)[S].2011.

[66]HONG W C, TSAI Z.On the Femtocell-based MVNO model:a game theoretic approach for optimal power setting[A].71st IEEE Vehicular Technology Conference, VTC 2010-Spring[C].2010.1-5.

[67]PAIK E K, LEE S H, LEE C, et al.Service differentiation using mobile femtocell virtualization[A].7th IEEE Consumer Communications and Networking Conference, CCNC[C].2010.1-4.

[68]CHANDRASEKHAR V, KOUNTOURIS M, ANDREWS J G.Coverage in multi-antenna two-tier networks[J].IEEE Trans on Wireless Communications, 2009, 8(10):5314-5327.

[69]ALADE T, ZHU H, WANG J.Uplink co-channel interference analysis and cancellation in femtocell based distributed antenna system[A].2010 IEEE International Conference on Communications, ICC[C].2010.1-5.

[70]RIGELSFORD J M, COLLADO F, FORD K L.Radiation steering of a low profile street furniture antenna using an active AMC[A].2010 Antennas and Propagation Conference, LAPC[C].2010.529-532.

[71]GIUPPONI L, GALINDO-SERRANO A, BLASCO P, et al.Docitive networks:an emerging paradigm for dynamic spectrum management[J].IEEE Wireless Communications Magazine, 2010, 17(4):47-54.

[72]GALINDO-SERRANO A, GIUPPONI L, DOHLER M.Cognition and docition in OFDMA-based femtocell networks[A].IEEE Global Telecommunications Conference, GLOBECOM2010[C].2010.1-6.