姜來(lái)為， 沙學(xué)軍， 吳宣利， 張乃通

(哈爾濱工業(yè)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，哈爾濱 150001)

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異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中幾乎空白子幀存在時(shí)干擾協(xié)調(diào)方法

姜來(lái)為， 沙學(xué)軍， 吳宣利， 張乃通

(哈爾濱工業(yè)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，哈爾濱 150001)

針對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中幾乎空白子幀存在時(shí)用戶(hù)接入選擇和資源分配方法過(guò)于復(fù)雜的情況，以及吞吐量需求難以得到滿(mǎn)足問(wèn)題，以最大化系統(tǒng)總吞吐量為目標(biāo)提出一種易于實(shí)現(xiàn)的蟻群算法. 在考慮不同用戶(hù)不同需求的前提下，根據(jù)微基站用戶(hù)在幾乎空白子幀和正常子幀時(shí)受到干擾的不同，把一個(gè)微基站劃分為兩個(gè)虛擬基站，將所存在的問(wèn)題建模為廣義分配問(wèn)題進(jìn)行求解，同時(shí)解決了用戶(hù)接入選擇和資源分配問(wèn)題. 仿真結(jié)果表明，所提出方法與參考文獻(xiàn)方法及兩種增強(qiáng)型小區(qū)干擾協(xié)調(diào)固定配置結(jié)果相比，可以有效提高系統(tǒng)總吞吐量，同時(shí)兼顧小區(qū)邊緣用戶(hù)吞吐量，實(shí)現(xiàn)了良好的綜合性能，能夠更好地滿(mǎn)足用戶(hù)需求并在實(shí)際系統(tǒng)中易于實(shí)現(xiàn).

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)；幾乎空白子幀；蟻群算法；廣義分配問(wèn)題；增強(qiáng)型小區(qū)干擾協(xié)調(diào)

隨著無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的發(fā)展，新的無(wú)線(xiàn)應(yīng)用和服務(wù)正在呈爆發(fā)式增長(zhǎng). LTE-A系統(tǒng)中異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)在宏蜂窩中部署大量低功率節(jié)點(diǎn)，如微微小區(qū)或家庭基站，可以提供更高的系統(tǒng)容量、擴(kuò)大覆蓋范圍并降低通信系統(tǒng)面臨的需求壓力[1]，受到越來(lái)越多研究者的關(guān)注. 這些低功率節(jié)點(diǎn)可以采用與宏蜂窩相同的頻率，從而形成異構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境. 由于低功率節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率比宏基站低，網(wǎng)絡(luò)中大部分用戶(hù)仍然會(huì)選擇宏基站接入，低功率節(jié)點(diǎn)沒(méi)有得到充分利用，這就帶來(lái)了小區(qū)負(fù)載不平衡問(wèn)題.

針對(duì)此問(wèn)題，小區(qū)范圍擴(kuò)展CRE(cell range expansion)概念被提出，通過(guò)對(duì)不同基站設(shè)置不同的功率偏置，令用戶(hù)在接收到低功率節(jié)點(diǎn)發(fā)送來(lái)信號(hào)功率不是最強(qiáng)的情況下，仍然有可能接入其中，實(shí)現(xiàn)了小區(qū)負(fù)載均衡. 然而小區(qū)范圍擴(kuò)展帶來(lái)的問(wèn)題是，處于擴(kuò)展范圍的用戶(hù)將受到來(lái)自宏基站嚴(yán)重的下行干擾，這將導(dǎo)致很差的信號(hào)干擾比和傳輸速率. 根據(jù)文獻(xiàn)[2]，當(dāng)偏置值超過(guò)6 dB時(shí)，系統(tǒng)下行干擾很大，將對(duì)系統(tǒng)總吞吐量造成很大影響. 在實(shí)際系統(tǒng)中，CRE偏置不會(huì)超過(guò)15 dB. 還有學(xué)者在時(shí)域和頻域干擾協(xié)調(diào)方法基礎(chǔ)上，提出了變換域干擾協(xié)調(diào)方法[3-4]，但在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中都不是很適用.

面對(duì)上述問(wèn)題，第三代合作伙伴計(jì)劃提出了增強(qiáng)型小區(qū)干擾協(xié)調(diào)[5-7]. 其中幾乎空白子幀ABS(almost blank subframe)[8]就是針對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)低功率節(jié)點(diǎn)的一種時(shí)域干擾協(xié)調(diào)方法，其核心思想是通過(guò)合理分配時(shí)域資源來(lái)減少宏基站對(duì)微基站的干擾. 此時(shí)系統(tǒng)中同時(shí)存在正常子幀n-ABS(non-ABS)和ABS. 干擾源基站在n-ABS子幀發(fā)送有用信號(hào)，而在ABS子幀時(shí)只發(fā)送控制信號(hào)，這樣被干擾基站在ABS子幀時(shí)調(diào)度受到宏基站嚴(yán)重干擾的用戶(hù)進(jìn)行信號(hào)傳輸. 已有一些研究者利用幾乎空白子幀概念在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行研究[9-12]. 文獻(xiàn)[9]對(duì)處于擴(kuò)展范圍內(nèi)用戶(hù)受到的干擾進(jìn)行了分析研究，并提出宏基站和微基站協(xié)作策略來(lái)進(jìn)行干擾預(yù)測(cè). 文獻(xiàn)[10]通過(guò)系統(tǒng)級(jí)仿真研究小區(qū)范圍擴(kuò)展偏置設(shè)置及ABS比率對(duì)系統(tǒng)性能的影響. 文獻(xiàn)[11]在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中研究小區(qū)范圍擴(kuò)展偏置和干擾協(xié)調(diào)對(duì)系統(tǒng)容量和公平性的影響. 文獻(xiàn)[12]提出一種利用幾乎空白子幀的增強(qiáng)型小區(qū)間聯(lián)合干擾協(xié)調(diào)方法，通過(guò)合理分配ABS子幀數(shù)量來(lái)獲得系統(tǒng)的最優(yōu)性能. 而此方法需要多個(gè)小區(qū)聯(lián)合進(jìn)行干擾協(xié)調(diào)，適用于理論分析，在實(shí)際系統(tǒng)中應(yīng)用則顯得過(guò)于復(fù)雜. 如何在實(shí)際異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中找到一種合理并容易實(shí)現(xiàn)的干擾協(xié)調(diào)方法仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題.

針對(duì)上述問(wèn)題，本文利用幾乎空白子幀，以提升系統(tǒng)總吞吐量為目標(biāo)，分析異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中存在的干擾并建立數(shù)學(xué)模型，利用蟻群算法研究系統(tǒng)總吞吐量和幾乎空白子幀比率之間的關(guān)系，在系統(tǒng)總吞吐量和系統(tǒng)邊緣用戶(hù)吞吐量之間尋求折中，同時(shí)解決了宏基站和微基站資源分配問(wèn)題，以及用戶(hù)的接入選擇問(wèn)題.

1 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中干擾分析

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖1所示. 它是指在傳統(tǒng)蜂窩覆蓋的基礎(chǔ)上，通過(guò)在熱點(diǎn)區(qū)域布置一些低功率基站，形成宏蜂窩加低功率基站的分層組網(wǎng)方式來(lái)進(jìn)一步提升熱點(diǎn)地區(qū)的數(shù)據(jù)傳輸速率.

這種低功率節(jié)點(diǎn)的存在能夠使運(yùn)營(yíng)商提供更高的數(shù)據(jù)速率，降低運(yùn)營(yíng)成本，并提供更有吸引力的業(yè)務(wù)[13]. 本文考慮的是包括宏基站與微基站的同頻組網(wǎng)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò). 從前面敘述可知，幾乎空白子幀的引入使得被干擾基站可以在ABS子幀中調(diào)度被嚴(yán)重干擾的邊緣用戶(hù)進(jìn)行信號(hào)傳輸. 圖2為宏基站與微基站組網(wǎng)ABS子幀圖樣示例. 宏基站在普通下行子幀時(shí)發(fā)送有用信號(hào)，而在ABS子幀時(shí)不發(fā)送有用信號(hào)，此時(shí)對(duì)應(yīng)微基站子幀為被保護(hù)的低干擾子幀. 微基站可以利用被保護(hù)的低干擾子幀調(diào)度其邊緣用戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸. 雖然宏基站在某些子幀上不發(fā)送數(shù)據(jù)，降低了資源利用率，但微基站獲得了更好的性能，系統(tǒng)整體性能可以獲得顯著提升.

圖1 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

圖2 宏基站與微基站組網(wǎng)中幾乎空白子幀圖樣示例

Fig.2 An example of ABS pattern between macro base station and pico base station

對(duì)于每個(gè)用戶(hù)UE-u，根據(jù)參考信號(hào)接收功率，可以獲得其歸屬的宏基站或微基站. 本文中微基站均為Pico基站. 假設(shè)系統(tǒng)中宏基站都采用相同的幾乎空白子幀圖樣，當(dāng)系統(tǒng)中存在幾乎空白子幀和正常子幀兩種子幀時(shí)，存在的干擾可以分別進(jìn)行考慮.

1)在幾乎空白子幀時(shí), 對(duì)于和宏基站相連的用戶(hù)，由于宏基站在ABS子幀時(shí)對(duì)其相連用戶(hù)不發(fā)送有用信號(hào)，故信號(hào)與干擾噪聲比SINR(signal to interference plus noise ratio)為零. 對(duì)于和Pico基站相連的用戶(hù)，用戶(hù)只會(huì)收到來(lái)自其他Pico基站的干擾信號(hào). 此時(shí)SINR可以表示為

(1)

2)在正常子幀時(shí)，對(duì)于和宏基站相連的用戶(hù)，它可以收到來(lái)自其他宏基站和Pico基站的干擾信號(hào)，此時(shí)SINR可以表示為

(2)

對(duì)于和Pico基站相連的用戶(hù)，在正常子幀時(shí)會(huì)對(duì)此Pico產(chǎn)生干擾的宏基站信號(hào)正常發(fā)送，因此既可以收到會(huì)對(duì)其產(chǎn)生干擾的宏基站發(fā)送來(lái)的干擾信號(hào)，又可以收到其他會(huì)對(duì)其產(chǎn)生干擾的Pico基站對(duì)其產(chǎn)生的干擾，SINR可以表示為

(3)

2 數(shù)學(xué)模型建立與問(wèn)題描述

式中W為資源塊帶寬，它在LTE-Advanced系統(tǒng)中各個(gè)資源塊的帶寬是固定的，取值大小與占用的系統(tǒng)帶寬有關(guān)[14]. 假設(shè)用戶(hù)UE-i的需求為r(i)，當(dāng)用戶(hù)UE-i與基站BS-j相連時(shí)需要的資源塊個(gè)數(shù)為

本文目標(biāo)是最大化系統(tǒng)總吞吐量，目標(biāo)函數(shù)表示為

式中二元判決變量xi,j=1表示用戶(hù)UE-i與基站BS-j相連，而xi,j=0則表示該用戶(hù)不與此基站相連. 在一般的LTE-Advanced系統(tǒng)中一個(gè)用戶(hù)只能與一個(gè)基站相連，可以表示為

(4)

宏基站提供給其相連用戶(hù)資源塊總數(shù)不會(huì)超過(guò)其可用資源塊數(shù)目，可以表示為

(5)

式中：j=1表示宏基站，Um為與宏基站相連用戶(hù)集合. IFPico提供給其相連用戶(hù)資源塊總數(shù)不超過(guò)其可用資源塊數(shù)目，可以表示為

(6)

式中UIFPico為以IFPico基站為歸屬基站的用戶(hù)集合. 同理，ILPico提供給其相連用戶(hù)資源塊總數(shù)不超過(guò)其可用資源塊數(shù)目，可以表示為

(7)

式中UILPico為以ILPico基站為歸屬基站的用戶(hù)集合.

因此，本文要解決的問(wèn)題可以表示為

(8)

3 問(wèn)題求解

3.1 求解思路

根據(jù)ABS比率定義可知，α的取值在一個(gè)有限范圍內(nèi)，設(shè)α∈{0,(1/40),(2/40),…,1}，因此解的搜索空間顯著縮小. 對(duì)于特定α值而言，式(8)問(wèn)題可以等價(jià)為廣義分配問(wèn)題GAP(Generalized Assignment Problem)[15]，它是一個(gè)NP-hard問(wèn)題. 也就是說(shuō)，不可能設(shè)計(jì)出多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)的精確求解方法. 廣義分配問(wèn)題一般求解方法可分為兩大類(lèi)：精確類(lèi)算法和非精確類(lèi)算法. 精確類(lèi)算法一般包括匈牙利算法、分支定界法等，一般用于理論分析；而非精確類(lèi)算法包括一些智能算法，如蟻群算法、遺傳算法等，一般應(yīng)用于實(shí)際系統(tǒng)中，具有容易實(shí)現(xiàn)、性能較好等優(yōu)點(diǎn). 本文則選擇蟻群算法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解.

蟻群算法是生物學(xué)家通過(guò)觀(guān)察自然界中螞蟻覓食的群體性行為得到的[16]. 螞蟻在尋找食物過(guò)程中，會(huì)在其經(jīng)過(guò)的路徑上釋放一種信息素，并且能夠感知其他螞蟻釋放的信息素. 信息素濃度的大小則表示了路徑的遠(yuǎn)近，信息素濃度越高，表示對(duì)應(yīng)的距離越短. 將蟻群算法應(yīng)用于求解優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，螞蟻的行走路徑表示優(yōu)化問(wèn)題的可行解，而蟻群所有路徑則構(gòu)成了待優(yōu)化問(wèn)題的解空間. 通常，螞蟻會(huì)以較大概率優(yōu)先選擇信息素濃度較高的路徑，并釋放一定量的信息素，以增強(qiáng)該條路徑上的信息素濃度，這樣會(huì)形成一個(gè)正反饋. 最終螞蟻能夠找到一條到達(dá)食物的最佳路徑，此時(shí)對(duì)應(yīng)的便是待優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)解.

3.2 具體步驟

為了將蟻群優(yōu)化算法應(yīng)用到GAP問(wèn)題中，可以把GAP問(wèn)題表示為一個(gè)二部圖G=(U,B,E). U為二部圖一側(cè)用戶(hù)集合；B為另一側(cè)基站集合；E是連接用戶(hù)和基站的邊，E={eij|i=1,2,…,|U|; j=1,2,…, |B|}. 若某用戶(hù)UE-i接入BS-j，則二部圖中一側(cè)點(diǎn)i和另一側(cè)點(diǎn)j之間有邊相連，否則無(wú)邊相連. τij是邊eij的跡，如果用戶(hù)UE-i和基站BS-j之間無(wú)邊，則τij=0. 二部圖的多個(gè)邊可以組成一條可行路徑，而GAP問(wèn)題的最優(yōu)解即對(duì)應(yīng)二部圖的最優(yōu)路徑. 每只螞蟻都是一個(gè)計(jì)算單元，需要存儲(chǔ)目前任務(wù)的分配情況，判別基站剩余待分配資源，計(jì)算并存儲(chǔ)其構(gòu)建解的目標(biāo)值. 另外還需要判別基站的剩余工作能力，每當(dāng)一個(gè)用戶(hù)接入基站后，減去占用的RB個(gè)數(shù)可以得到此基站的剩余工作能力. 當(dāng)某基站剩余工作能力為零后，就不能再分配用戶(hù).

具體步驟如下：

3)更新信息素. 每只螞蟻選擇好下一個(gè)基站之后，就應(yīng)用聯(lián)機(jī)信息跡更新規(guī)則局部更新邊eij上的跡：

式中Q為信息素釋放總量.

4)判斷是否終止. 若iter

4 仿真驗(yàn)證與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本文方法可行性，使用仿真軟件進(jìn)行仿真. 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)部署場(chǎng)景是宏基站加Pico基站，系統(tǒng)中有19個(gè)位置固定的宏基站，站間距離500 m，正常發(fā)送功率45 dBm. 每個(gè)宏基站中隨機(jī)分布了10個(gè)pico基站和100個(gè)用戶(hù). 以處于中心位置基站范圍內(nèi)用戶(hù)吞吐量作為研究對(duì)象，中心位置基站外其他基站的作用是給中心基站用戶(hù)提供小區(qū)間干擾，使仿真情況和實(shí)際情況相仿. 根據(jù)文獻(xiàn)[12]，Pico基站發(fā)送功率一般在23-30 dBm，覆蓋范圍不超過(guò)300 m. 這里Pico基站發(fā)送功率選為27 dBm，頻帶寬度10 MHz.

基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)基站部署和用戶(hù)位置確定以及上述已知條件，可以得到macro-pico干擾圖. 對(duì)每個(gè)用戶(hù)而言，可以得到其與宏基站、IFPico和ILPico相連時(shí)的SINR，進(jìn)而通過(guò)香農(nóng)公式將上述SINR轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)物理層數(shù)據(jù)傳輸速率，從而得到與不同基站相連時(shí)需要的資源塊數(shù)，作為蟻群算法的輸入. ABS比率的取值α∈{0,(1/40),(2/40),…,1}[12]. 蟻群算法中迭代次數(shù)設(shè)為50，信息素重要程度因子μ為1.5，啟發(fā)函數(shù)重要程度因子β為2，ρ為0.9，其他參數(shù)設(shè)置如上文所述. 通過(guò)仿真可知，當(dāng)ABS比率α=15/40時(shí)采用本文方法得到的系統(tǒng)總吞吐量最大. 在此場(chǎng)景下，本文方法與文獻(xiàn)[12]中算法和固定配置增強(qiáng)型小區(qū)干擾協(xié)調(diào)結(jié)果做對(duì)比. 固定配置用(α,c)形式表示，其中α為ABS比率，c為CRE偏置值. 由于本文場(chǎng)景下α=15/40時(shí)系統(tǒng)總吞吐量最大，且實(shí)際系統(tǒng)中CRE取值通常不會(huì)超過(guò)15 dB，因此選擇(15/40, 10 dB)，和(15/40, 15 dB)配置做為對(duì)比. 圖3為所有用戶(hù)平均吞吐量對(duì)比圖，將得到的所有用戶(hù)平均吞吐量從小到大進(jìn)行排列，然后取前5%，50%和90%的平均吞吐量. 從圖3可以看出，本文方法與兩種固定配置對(duì)比方法相比，對(duì)于前5%，50%和90%的用戶(hù)吞吐量均有提升. 具體來(lái)講，和性能較好的固定配置(15/40, 15 dB)相比，前5%用戶(hù)平均吞吐量提升51.4%，50%用戶(hù)平均吞吐量提升52.4%，90%用戶(hù)平均吞吐量提升38.1%，系統(tǒng)總吞吐量有顯著提升. 本文方法和文獻(xiàn)[12]結(jié)果相比，5%用戶(hù)吞吐量較高但50%和90%用戶(hù)吞吐量較低. 文獻(xiàn)[12]中方法是一種較為復(fù)雜的干擾協(xié)調(diào)方法，需要多個(gè)基站進(jìn)行協(xié)作以達(dá)到系統(tǒng)整體最優(yōu)，適宜于理論分析，但在實(shí)際系統(tǒng)中不易實(shí)現(xiàn)，而本文方法則易于實(shí)現(xiàn)且性能較好.

圖3 本文方法與參考文獻(xiàn)方法及兩種固定配置eICIC的5%，50%和90%用戶(hù)平均吞吐量對(duì)比

Fig.3 The 5th, 50thand 90thpercentile average user throughput comparison with three contrast methods

圖4為Pico范圍內(nèi)用戶(hù)平均吞吐量對(duì)比，即邊緣用戶(hù)平均吞吐量對(duì)比. 同樣，將得到的所有用戶(hù)平均吞吐量從小到大進(jìn)行排列，然后取前5%，50%和90%的平均吞吐量做對(duì)比. 從圖4可以看出，本文方法與兩種固定配置對(duì)比方法相比，對(duì)于前5%，50%和90%的用戶(hù)吞吐量均有下降. 兩種對(duì)比方法中，性能較好的是(15/40, 15 dB)配置. 本文方法與其相比，前5%用戶(hù)平均吞吐量下降21.7%，50%用戶(hù)平均吞吐量下降32.4%，90%用戶(hù)平均吞吐量下降20.8%. 這是可以理解的，對(duì)比方法中由于設(shè)置了較大的CRE偏置值，使得幾乎所有Pico范圍內(nèi)用戶(hù)都與Pico基站相連，以獲得較好性能，這在實(shí)際系統(tǒng)中是不可能的；而本文方法目標(biāo)在于提升系統(tǒng)總吞吐量，對(duì)于邊緣用戶(hù)并沒(méi)有過(guò)多考慮，所以Pico用戶(hù)吞吐量下降是必然的. 本文方法和文獻(xiàn)[12]結(jié)果相比，Pico范圍內(nèi)用戶(hù)平均吞吐量也有所提高. 總之，仿真結(jié)果驗(yàn)證了本文方法的可行性，和其他三種方法相比，本文方法易于實(shí)現(xiàn)，且在系統(tǒng)總吞吐量和邊緣用戶(hù)吞吐量之間取得了良好的折中.

圖4 本文方法與與參考文獻(xiàn)方法及兩種固定配置eICIC的5%，50%和90% Pico范圍內(nèi)用戶(hù)平均吞吐量對(duì)比

Fig.4 The 5th, 50thand 90thpercentile pico range user throughput comparison with three contrast methods

5 結(jié) 論

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中有幾乎空白子幀存在時(shí)，有兩大問(wèn)題有待解決：一是用戶(hù)選擇接入問(wèn)題，二是合理資源分配問(wèn)題. 本文以最大化系統(tǒng)總吞吐量為目標(biāo)，通過(guò)干擾分析，建立數(shù)學(xué)模型，將所存在問(wèn)題建模為廣義分配利用蟻群算法進(jìn)行求解，同時(shí)解決了上述兩大問(wèn)題. 仿真結(jié)果表明，所提出方法和參考文獻(xiàn)方法及兩種增強(qiáng)型小區(qū)干擾協(xié)調(diào)固定配置結(jié)果相比，可以有效提高系統(tǒng)總吞吐量，同時(shí)兼顧小區(qū)邊緣用戶(hù)吞吐量，實(shí)現(xiàn)了良好的綜合性能，能夠更好地滿(mǎn)足用戶(hù)需求并在實(shí)際系統(tǒng)中易于實(shí)現(xiàn).

[1] 伍童輝. TD-LTE-Advanced系統(tǒng)資源調(diào)度算法研究[D]. 哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué), 2013.

WU Tonghui. Research on resource scheduling algorithms in TD-LTE-Advanced system[D]. Harbin: Harbin Institute of Technology, 2013.

[2] WANG YUANYE, PEDERSEN K I. Performance analysis of enhanced inter-cell interference coordination in LTE-advanced heterogeneous networks[C]// Vehicular Technology Conference (VTC Spring). Yokohama: IEEE, 2012: 1-5. DOI:10.1109/VETECS.2012.6240233.

[3]WANG Kun, SHA Xuejun, MEI Lin, et al. Performance analysis of hybrid carrier system with MMSE equalization over doubly-dispersive channels[J]. IEEE Communication Letters, 2012, 16(7): 1048-1501. DOI:10.1109/LCOMM.2012.050112.120414.

[4]SHA Xuejun, QIU Xin, MEI Lin. Hybrid carrier CDMA communication system based on weighted-type fractional fourier transform[J]. IEEE Communication Letters, 2012, 16(4): 432-435. DOI:10.1109/LCOMM.2012.030512.111681.

[5]WEBER A, STANZE O. Scheduling strategies for HetNets using eICIC[C]// IEEE International Conference on Communications (ICC). Ottawa: IEEE, 2012: 6787-6791. DOI:10.1109/ICC.2012.6364726.

[6]KAMEL M I, ELSAYED K M F. ABSF offsetting and optimal resource partitioning for eICIC in LTE-Advanced: proposal and analysis using a Nash bargaining approach[C]// IEEE International Conference on Communications (ICC). Budapest: IEEE, 2013: 6240-6244. DOI:10.1109/ICC.2013.6655606.

[7]LU S H, LAI W P, WANG L C. Time domain coordination for inter-cell interference reduction in LTE hierarchical cellular systems[C]// International Conference on Heterogeneous Networking for Quality, Reliability, Security and Robustness, Rhodes. Allahabad: European Alliance for Innovation, 2014: 51-55. DOI:10.1109/QSHINE.2014.6928659.

[8]TRAN T T, SHIN Y, SHIN O S. Overview of enabling technologies for 3GPP LTE-Advanced[J]. EURASIP J. Wireless Communications Network, 2012(1):1-12.

[9] LOPEZ P D, CHU X. Inter-cell interference coordination for expanded region picocells in heterogeneous netowrks[C]// Proc. International Conf. on Computer Communications and Networks. Maui:IEEE, 2011: 1-6. DOI:10.1109/ICCCN.2011.6005775.

[10]SHIRAKABE M, MORIMOTO A, MIKI N. Performance evaluation in heterogeneous networks employing time-domain inter-cell interference coordination and cell range expansion for LTE-advanced downlink[J]. IEICE Transactions Communications, 2012, E95-B(4): 1218-1229.

[11]GUVENC I. Capacity and fairness analysis of heterogeneous networks with range expansion and interference coordination[J]. IEEE Communication Letters, 2011, 15(10): 1084-1087. DOI:10.1109/LCOMM.2011.082611.111387.

[12]DEB S P M, MIERNIK J, SEYMOUR J. P. Algorithms for enhanced inter cell interference coordination (eICIC) in LTE HetNets[J]. IEEE Transactions on Networking, 2014, 22(1): 137-150. DOI:10.1109/TNET.2013.2246820.

[13]LOPEZ P D, GUVENC I, KOUNTORIS M. Enhanced intercell interference coordination challenges in heterogeneous networks[J]. IEEE Wireless Communications, 2011, 18(3): 22-30. DOI:10.1109/MWC.2011.5876497.

[14]吳宣利，韓杏林，趙婉君. LTE系統(tǒng)中一種低丟包率的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)調(diào)度算法[J]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2015, 47(3): 24-28.

WU Xuanli, HAN Xinglin, ZHAO Wanjun. A low packet loss rate scheduling algorithm for real-time traffics in LTE system[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2015, 47(3): 24-28. DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2015.03.004.

[15]MARTELLO S, TOTH P. Knapsack problems: algorithms and computer implementations[M]. 1 th ed. England: Wiley, 1990.

[16]張國(guó)印，唐濱，孫建國(guó)，等. 面向內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)基于分布均勻度的蟻群路由策略[J]. 通信學(xué)報(bào), 2015, 36(6)1-12.

ZHANG Guoyin, TANG Bin, SUN Jianguo, et al. Ant colony routing strategy based on distribution uniformity degree for content centric network[J]. Journal on Communications, 2015, 36(6):1-12. DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2015126.

(編輯 王小唯 苗秀芝)

Algorithm for interference coordination in heterogeneous networks with almost blank subframe

JIANG Laiwei, SHA Xuejun, WU Xuanli, ZHANG Naitong

(School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)

Since the existing algorithms of user selecting access and resource allocation algorithms are too complicated in heterogeneous networks (HetNets) with almost blank subframe (ABS), and the system throughput demand is difficult to meet, we propose ant colony optimization (ACO) algorithm that is easy to be implemented. On the premise of different demands of different users, according to the definition of ABS, it is obvious that, in ABS and n-ABS periods, the UEs associated to PBS will suffer different interference. Therefore, a PBS can be divided into two virtual PBSs and the problem can be modeled as a generalized assignment one. The user equipment (UE) assignment problem and resource allocation problem are jointly solved. Simulation results demonstrate that, compared with the algorithm proposed in the reference paper and two kinds of fixed enhanced inter-cell interference coordination (eICIC) patterns, the proposed algorithm has a quite well improvement on the total system throughput, and at the same time, while taking into account the cell edge user throughput and achieving a good overall performance, this algorithm can better meet the needs of UEs and be easy to implement in practice.

heterogeneous networks; almost blank subframe; ant colony optimization; generalized assignment problem; enhanced inter-cell interference coordination

2015-11-13

國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(2013CB329003)；國(guó)家自然科學(xué)基金(61171110)

姜來(lái)為(1986—)，女，博士研究生； 沙學(xué)軍(1966—)，男，教授，博士生導(dǎo)師； 吳宣利(1980—)，男，副教授，博士生導(dǎo)師； 張乃通(1934—)，男，教授，中國(guó)工程院院士

沙學(xué)軍，shaxuejun@hit.edu.cn

TN929.5

A

0367-6234(2016)11-0014-06