小小区场景基于目标函数的上行功率控制算法

周 涛, 张慧杰, 李 莉, 张 静,罗汉文，陈兆羽

(1.上海师范大学 信息与机电工程学院，上海 200234；2.上海交通大学 电子工程系，上海 200240)

小小区场景基于目标函数的上行功率控制算法

周 涛1, 张慧杰1, 李 莉1, 张 静1,罗汉文2，陈兆羽1

(1.上海师范大学 信息与机电工程学院，上海 200234；2.上海交通大学 电子工程系，上海 200240)

随着大量智能终端的使用，人们对运营商提供的服务质量提出了越来越高的要求。虽然LTE技术的崛起，带来了一定数据速率的提高，但是传统的蜂窝网络已经很难满足用户的需求，促使人们对异构技术的研究，然而异构场景部署却带来了严重的干扰。针对小小区场景下，通过获取当前信道以及用户参数，设置权衡系统性能和能源消耗的目标函数，并通过梯度下降法求得各个发送功率的大小。最后，仿真也显示了所提方案的有效性。

LTE；异构；小小区；能源

随着大量智能终端的发展，蜂窝网络面临的冲击主要来自两个方面，一是覆盖，二是容量。因此，面对这样的需求，异构网络应运而生。所谓异构网络就是包含低功率节点，如家庭基站和中继等，传统的蜂窝网络继续发挥着能提供基本小区覆盖的功能，室内或者热点区域则需要低功率节点提供更高的数据速率。迎合了未来移动通信的发展趋势，由于异构网络能够很好地提供覆盖和提高容量[1]，使得小小区场景成为未来移动通信的研究热点。

小小区场景即为在热点区域和室内大量部署低功率基站，频谱资源得到复用，将原蜂窝用户切换到异构小区内，缓解了蜂窝基站的压力。同时，由于缩短了基站与用户的距离，从而改善了用户的信道状态，但是这种频率复用会带来很大的小区间干扰。当用户与服务基站发上行信息时，会受到其他小区的上行干扰，这种干扰总的概括来有两个方面，一是跨层干扰即宏小区与小小区的干扰[2]，二是同层干扰即小小区之间的干扰[3]。使得接收端的信号干噪声比(SINR)很小，使得服务质量受到影响。那么，如何分配发射功率将会直接影响到系统性能。

现有文献[4]中，提出一种自适应信道状态的动态功率控制算法，寻找最小中断概率的功率控制。文献[5]中，根据当前基站的功率对邻小区的干扰贡献，以SINR作为优化目标，得出合适的发送功率，虽然损失本小区的容量，但获取整个小区的容量提升。文献[6]给出了在保证最小SINR的前提下，最小化功率消耗的功率控制算法，很好地节约了能量消耗，从资源节约的角度上，显得尤为重要。文献[7]给出了用户的实时服务质量，通过优化用户的功率，从而得到用户在尽可能满足需求下的功率。虽然这些方法都在一定程度上改善了系统性能，然而只是单方面的考虑一个性能。如当用户与基站的信号质量较好时，采用最小功率消耗方法，得到的功率仅仅是满足了最小服务质量的需求，损失的是整体系统吞吐量。当用户与基站的信道质量较差时，为了达到更高的服务质量，消耗的功率也将增大。本文针对以上提出的问题，为了兼顾这两个方面，考虑优化一个目标函数，此目标包含功率和容量两个因素。同时引入两个参数，代表着两个因素的权重，从而达到自适应调整功率的目的。

1 系统模型

本文考虑了一个小小区簇内N个小基站的场景，部署在一些热点区域，每个小小区基站服务一个用户，假设用户到基站的信道状态是获知的，在簇内有一个簇头，所有的信息发送到簇头，经过簇头处理，再将功率分配方式发送给簇内的每个基站。基站收到簇头的信息，各个基站将这些信息发送给用户，用户根据收到指示功率的大小来发送。假设蜂窝小区和小小区是异频部署。小小区之间采用频率复用。基站和用户都配备单根天线。系统模型如图1所示。小区间由于频率复用，会带来小区间干扰。

图1 系统模型

这里假设宏基站与小小区基站异频部署，同时考虑每个小区只有一个用户，当然可扩展应用到多个用户。为了表示方便，假设第i个小区下的用户也记为i，则第i个基站收到的信号干噪声比(SINR)如

(1)

式中：Pi表示第i个用户的发射功率；PLi,j表示第j个用户到第i个基站的路径损耗。本文中不考虑快衰的影响。N0表示高斯白噪声，服从均值为0，方差为1。路径损耗建模成d-γ[6],其中d表示用户到基站的距离，γ表示路径损耗系数。

2 功率控制方案

本节内容主要介绍几种功率控制方案，有文献[5]和文献[7]方案，以及本文提出的方案。所用模型以及字母、变量的意义如上文所述。

首先讨论文献[5]所提的最小功率消耗算法，保证了基本的干噪比要求，满足最小中断概率。得到优化目标公式为

s.t.SINRth

(2)

由于式(2)是个典型的几何规划问题，可以用凸优化工具包求解出最优功率。从约束条件可以看出该目标函数求出的结果仅满足最小SINR要求，虽然功率分配结果能保留更多的能源，但这将会损失系统的吞吐量。

文献[7]中，根据目标服务质量(QoS)来分配功率，此方法的重点是顾及了用户的数据需求，这里的QoS以用户请求的数据速率作为衡量。尽可能地满足用户需求。优化目标为

(3)

式中：Ri表示用户i的数据速率，可由香农公式求得；Rtarget表示用户请求速率；Rth是用户速率门限。从式中可以看出，虽然满足了用户的请求，但是很可能导致资源的浪费，如当某个用户信道较差时，还去满足所请求大数据速率。

以上分析可以看出，寻找一种权衡两者的功率控制算法显得尤为重要。本文给出了一种权衡两者的方案。通过引入两个参数，来调节两个因素的比重。首先考虑当信道条件好时，应该更多地关心系统总体的吞吐量，也就是提高信道条件好的吞吐量。其次，当用户端电量较少时，功率节省也成为优化重点。因此得出

(4)

(5)

(6)

基于式(5)、(6)，得到式(4)中的比重参数

(7)

那么如何求解式(4)，传统的穷搜法可以求出最优的控制功率，但是带来的复杂度随着用户数目增多而增大。这里给出了一种梯度下降法求解式(4)。首先求出目标函数的偏导数[8]，即

(8)

对于式(4)，给出了梯度下降法的算法描述：

1)步骤1，初始化系统参数，获取当前用户到基站的信道信息。

3)步骤3，根据式(8)计算出本小区优化梯度信息，并收集邻小区的优化梯度信息，从而得到系统的优化信息。

在此优化过程中需要满足一定条件，如最大功率约束，最小速率约束。t表示迭代步长，合理的迭代步长保证迭代点的可行性。

6)步骤6，如果记数器T的统计次数大于预设的门限，停止优化。

3 仿真结果以及分析

本节基于MATLAB仿真，给出了本方案的一些性能仿真，仿真表明了本方案的可行性，在某些参数方面优胜其他方案。这里将用户与基站的距离以及用户的剩余电量作为仿真条件，路径损耗因子γ=-3.5，仿真了5个小小区场景，UE发送的最大功率设置为30dBm，归一化用户带宽SINRth取0.4。方案1即为本文提出的方案，方案2为最大满足QoS方案，方案3为最小功率消耗的方案。

图2、图3是在用户电量900mA时的仿真结果。图2给出了用户与基站的距离与系统能源消耗的关系，用户与基站的距离的变化反应了用户信道状态好坏的变化，图3给出了用户与基站的距离与系统归一化容量的关系。从图2可以看出，随着用户与基站的距离越大，方案1的功率呈下降趋势。作为本文的比较方案，方案2与方案3随着距离的增大，功率消耗呈现上升趋势，从理论分析上看，本文所提方案更符合要求。从图3可以看出，本文所提方案1的系统容量始终高于方案3，与方案2相比，在基站与用户距离在3m之前，系统容量优于方案2，在3m之后，与方案3的系统容量几乎相同，可以看出，本文方案更能适应信道状态，提高系统容量。结合图2、图3可以看出，相比之下，本文的方案能很好地兼顾系统能源与系统容量，获得了系统性能的提升。

图4和图5给出了本文在实际情况下，用户剩余电量对整个系统性能的影响，它们都是在用户与基站的距离为2.5m时的仿真结果。

从图3可以看出本方案随着用户的剩余电量增加，式(4)中的第2项比重减小，从而带来第一项比重增大，目标追求更大的系统容量，所以消耗的总功率会增加，相应的得到图4的系统容量也是递增关系。表明了本方案是合理的，切合实际的，也是可行的。

图2 用户到基站距离与系统消耗的关系

图3 用户到基站距离与系统容量的关系

图4 用户剩余电量与系统消耗功率的关系

图5 用户剩余电量与系统容量的关系

4 结论

在未来移动网络中，用户高数据需求是未来的趋势，本文考虑的是一个在small cell场景中的上行功率控制，宏基站和small cell不共道部署，small cell之间频率复用。通过参数的引入，自适应地调整用户的发送功率，达到优化目标函数的目的，与先前的方案比较中可以看出，此方案更好地考虑实际情况，兼顾系统性能。未来可以进一步考虑共道场景下联合功率控制、用户调度、资源分配的干扰消除。

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[8]BOYD S，VANDENBERGHE L.Convex optimization[M].Cambridge，U.K.：Cambridge Univ.Press，2004.

Objective Function Based on Uplink Power Control Algorithm in Small Cell

ZHOU Tao1, ZHANG Huijie1, LI Li1, ZHANG Jing1, LUO Hanwen2, CHEN Zhaoyu1

(1.CollegeofInformationMechanicalandElectricalEngineering,ShanghaiNormalUniversity,Shanghai200234,China; 2.DepartmentofElectronicEngineering,ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai200240,China)

With using a large number of intelligent terminal, higher quality of service are required which is provided by the operator.Despite the rise of LTE technology, bring a data rate increase, but the traditional cellular networks has been difficult to meet the needs of customers.Encourage the study of heterogeneous technologies.However, heterogeneous networks deployment scenarios brings a serious interference, it in view of small cell scenario, through access to current channel and user parameters, set the objective function of the weighing system performance and energy consumption, and through the gradient descent method for each transmit power.Finally，the simulation also shows the effectiveness of the proposed scheme.

LTE; heterogeneous; small cell; energy

国家自然科学基金项目(61101209)；上海市自然科学基金项目(11ZR1426600)；上海师范大学重点学科资助项目(DZL126)

TN929.5

A

10.16280/j.videoe.2015.05.021

2014-08-21

【本文献信息】周涛, 张慧杰, 李莉,等.小小区场景基于目标函数的上行功率控制算法[J].电视技术,2015，39(5).

周 涛(1990— )，硕士生，主研自适应信号处理与无线通信，LTE标准化。

责任编辑：许 盈