Femtocell网络无线资源管理技术研究

毛源斌



Femtocell网络无线资源管理技术研究

毛源斌

中国联合网络通信有限公司江西省分公司，江西 南昌 330000

主要研究Femtocell网络无线资源管理分配技术。针对Femtocell网络中的频谱资源分配问题，采用了粒子群智能算法来对Femtocell网络中的信道进行分配。详细介绍了粒子群算法的基本原理和算法流程，并对Femtocell网络的资源管理进行数学模型建立，使用粒子群算法对网络资源进行优化。最后使用MATLAB对算法进行编程，然后在MATLAB上运行该算法，对其性能进行测试。通过结果可以看出，粒子群算法对于信道分配的优化效果良好，并且相比于遗传算法，无论用户数量如何改变，粒子群算法的性能也比遗传算法好。

蜂窝网络；室内覆盖；Femtocell；粒子群算法

1 为了解决室内蜂窝网络覆盖问题，Femtocell技术应运而生，并且由于Femtocell安装使用方便，使用费率低，电磁污染小，能提供高质量服务等优点，发展十分迅猛。虽然Femtocell以上这些优势，但在宏蜂窝系统中引入Femtocell系统，将会对传统统一规划的宏蜂窝系统造成重大影响，特别是femtocell网络具有非规划、随机接入等特性，因此在研究femtocell在宏蜂窝网络中的实际部署的时候，将会面对以下几个关键技术问题：干扰管理、资源管理与移动性管理。其中干扰问题是限制网络容量提升的重要因素，同时也是Femtocell大规模商用前需要重要研究的问题，干扰会对上述所提到的优势和系统的性能产生影响。资源的分配方式与系统中的干扰和容量有着紧密的联系。因此必须对资源如何分配的问题进行深入研究，才能从根本上解决Femtocell技术的干扰问题，从而为Femtocell大规模商用解决后顾之忧。

图1 Femtocell网络连接图

2 如前所述，解决femtocell网络干扰的关键在于网络资源的合理分配，这主要包含两个方面，一是频率分配，二是功率控制。并且femtocell网络中的干扰主要分为同层干扰和跨层干扰，而本课题主要研究femtocell网络的同层干扰问题，因此下面主要对同层干扰问题的解决进行建模以及提出资源分配管理的算法。[1]

由于femtocell的引入，给传统的macrocell网络带来了很多益处，同时也带来了严重的干扰，通过对femtocell网络中的无线资源进行合理的分配能够有效的减轻系统中的干扰。

待优化的系统为系统模型如图2，系统中主要包括宏基站BS，家庭基站HNB，宏基站用户MU，家庭基站用户FU，以及中心服务器，RNC。

图2 集中式资源管理模型

3 前面已经提到，关于Femtocell的网络资源管理主要是针对信道分配和功率控制这两方面进行的。下面分别就这两方面来阐述网络资源管理的具体方法。

最终对于系统整体服务质量的评价，把所有用户在所有信道上获得的服务质量相加即可得到。该值越大，表示系统的整体服务质量越高，反之则质量越低。 接下来使用智能算法对信道的分配进行优化，本文采用的智能算法是粒子群算法。为了使用粒子群算法对Femtocell网络的同层网络信道选择进行优化分配，首先需要将粒子群算法的各个参数与femtocell网络模型中的参数进行对应。首先确定待优化函数，在上述模型中，信道选择的质量优劣是通过所有用户子在其使用的所有子信道上获得的质量来进行评判的，即效益矩阵中所有别用到的信道的值的总和，设表示待优化函数，则其公式可表示为：

启动粒子群优化算法对可用信道矩阵进行优化，具体过程为：对所有用到的信道进行重新初始化，使用待优化函数对重新初始化后的信道序列进行效益计算，存储效益最好的信道序列，然后根据粒子群算法的粒子更新规则对上述初始化的信道序列进行更新，再进行效益计算，如果新序列中有某个序列的效益大于当前存储的最优序列的效益，则用此序列更新最优序列。循环上述更新过程，直到达到最大迭代次数，或结束条件。得到最大效益值。

[1]李小东.Femtocell技术在无线网络架构中应用[J].通信与信息技术，2013（3）：65-69.

[2]曾菊玲，丁健.基于修正Stackelberg博弈的双层Femtocell网络资源分配策略研究[J].移动通信，2016，40（8）：75-79.

Research on Wireless Resource Management Technology of Femtocell network

Mao Yuanbin

Branch company of Jiangxi Province of China Unicom, Jiangxi Nanchang 330000

This thesis mainly focuses on the radio resource management and distribution of Femtocell networks. Focusing on the allocation of spectrum resources of Femtocell networks, the thesis has used particle swarm optimization （PSO） algorithm to allocate channels in Femtocell networks. It has given a detailed introduction of the basic principles and the algorithm of particle swarm optimization（PSO）, set up a mathematical model of resource management of Femtocell networks and optimized network resources with PSO algorithm. In the end, it has programmed and run the algorithm on MATLAB program and tested its performance. According to the results, the PSO algorithm can effectively optimize channel distribution and compared to genetic algorithm, it has better performance, regardless of the change of the number of user.

celluar; indoor coverage; femtocell; particle swarm optimization algorithm

TN929.5

A

1009-6434(2016)09-0006-02