CN103096335A - 一种无线通信系统频谱效率和能量效率的优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无线通信系统频谱效率和能量效率的优化方法,针对当前无线通信系统侧重于频谱效率的提升而较少关注相应的能量效率下降的缺点,首先通过分析无线通信系统的小区内干扰和小区间干扰,得到关于中继站数量和位置的频谱效率和能量效率表达式,构建频谱效率和能量效率平衡基本算法模型,据此进行中继站优化部署,然后,依据业务流量进行基站和中继站联合休眠调度,最后,进行基站和中继站的优化频谱共享。本发明能应用于蜂窝中继网络中,通过平衡无线通信系统的频谱效率和能量效率,使通信系统降低能耗,提高系统吞吐量,满足节能减排和降低通信运营成本的要求。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术,尤其是涉及一种无线通信系统频谱效率和能量效率的优化方法。
背景技术
在蜂窝中继网络领域,国内外众多学者取得了大量技术成果。例如,Le等比较了多跳蜂窝网络不同架构的优缺点并且提出一种资源分配算法。Sydir等论述了在蜂窝网络中部署中继的情形,以及由此带来的经济效益和性能增益。Yu等研究了蜂窝中继网络的用户归属和负载均衡问题,提出了一种启发式的实用算法。Viswanathan等提出蜂窝中继网络下行链路的集中式传输调度方案,并且分析了吞吐量。Oyman等提出蜂窝中继网络下行链路的机会式用户调度方案和频率复用技术,并且分析了频谱效率。这些技术大多关注如何有效利用蜂窝中继网络中的频率、时间、空间等资源,最大限度地提高系统性能。部分技术涉及到能量效率,但是没有考虑频谱效率和能量效率的平衡。
无线通信系统的频谱效率一直是国内外通信学界的研究热点,研究人员已经提出很多种能够提高频谱效率的技术,比如MIMO、OFDMA、协作多点传输、中继辅助传输、认知无线电等。MIMO、OFDMA、协作多点传输、中继辅助传输等技术在蜂窝网络中的应用已经得到广泛研究,但是将认知无线电和蜂窝网络结合的技术成果还不多。无线通信系统的能量效率研究最突出体现在能量受限的传感器网络中,人们已经提出非常多节能的传感器网络架构、算法和协议,例如分簇架构、节点休眠调度算法、节能的路由协议。另外能量效率问题在蜂窝网、无线网状网、无线局域网等其他无线通信系统中也有不少人研究。最近,无线通信系统能量效率方面的研究掀起了新一轮热潮。无线通信系统的频谱效率和能量效率的平衡问题最近有少数学者研究,但是相关的技术成果还很少。Xiong等深入探讨了采用OFDMA多址方式的下行链路的频谱效率和能量效率的平衡,在系统的吞吐量和用户的传输速率约束下最大化系统的能量效率,并且提出一种子载波和功率分配算法来达到频谱效率和能量效率的平衡。Onireti等针对理想的和实际的功率消耗模型,推导了上行链路协作多点传输的能量效率和频谱效率平衡的近似表达式,证明了协作多点传输比非协作传输更节能。Karray和Tran等分别分析了采用OFDMA多址方式的下行链路和使用分布式空时编码的双中继协作通信的频谱效率与能量效率。He等讨论了下行多用户分布式天线系统的频谱效率和能量效率平衡。Heliot等得到了MIMO瑞利衰落信道的频谱效率和能量效率平衡的更加精确的近似。从蜂窝网络的频谱效率和能量效率平衡来看,前期研究大多侧重于频谱效率的提升,忽略了为此消耗的能量以及相应的能量效率下降,难以满足节能减排以及通信运营商降低成本的要求。而能量效率方面的研究普遍追求能耗的降低,没有讨论频谱效率和能量效率的平衡。最近极少数研究考虑到频谱效率和能量效率的平衡,给出了平衡存在的条件并且提出了一些达到平衡的资源分配算法。但是,这些研究都没有考虑在蜂窝网络中部署中继站的情形,也没有提出在蜂窝中继网络中达到频谱效率和能量效率平衡的算法。
发明内容
有鉴于此,为解决上述技术问题,本发明的目的在于提供一种无线通信系统频谱效率和能量效率的优化方法,解决当前无线通信系统侧重于频谱效率的提升而较少关注相应的能量效率下降的缺点,平衡无线通信传输系统的频谱效率和能量效率。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种无线通信系统频谱效率和能量效率的优化方法,包括:
对系统的小区内干扰和小区间干扰进行分析,确定中继站数量、发射功率、放大增益、信道系数、干扰信号、接收信号的相互关系表达式,构建能在保证系统频谱效率的同时最大化系统能量效率的频谱效率和能量效率平衡基本算法模型。
根据所述频谱效率和能量效率平衡基本算法模型,进行中继站优化布署,确定中继站的数量和位置。
根据业务流量进行基站和中继站联合休眠调度,控制各个基站和中继站的工作状态和休眠状态。
进行基站和中继站优化频谱共享,在频谱共享的基础上,控制基站的发射功率和中继站的放大增益,保证系统频谱效率同时最大化系统能量效率。
中继站数量、发射功率、放大增益、信道系数、干扰信号、接收信号的相互关系表达式包括:
与基站直接连接的用户接收到的信号强度为
中继站接收到的信号强度为
其中是第个小区基站的发射功率,第个小区有一个基站,个中继站和个用户(),是第个小区基站的发射信号,是第个小区内从基站到第个用户的信道系数,是第个小区内从基站到第个用户的信道系数,是第个小区内从基站到第个中继站的信道系数,和都是均值为零、方差为的加性高斯白噪声;假设,对于所有的;
只考虑小区内干扰时,未和基站直接连接的用户接收到的信号表示为
同时考虑小区内干扰和小区间干扰时,未和基站直接连接的用户接收到的信号强度为
其中第个小区内,和基站直接连接的用户的接收信噪比按下式计算:
所述的频谱效率和能量效率平衡基本算法模型为:
所述中继站优化布署包括:
(1)建立信道系数和中继站位置关系的数学模型;
(2)建立频谱效率、能量效率和中继站数量、位置之间的关系表达式为
(3)采用一次性布署或者贪婪布署的方式进行中继站位置布署;
上述一次性布置的方式包括:
上述采用粒子群优化算法包括:
将所有中继站的集合看做一个粒子,其位置向量表示为
粒子群优化的状态更新过程如下:
上述贪婪部署的方式包括:
从其中一个小区开始逐个加入中继站,第一个中继站部署时,根据所述频谱效率和能量效率平衡基本算法模型,以及保证系统频谱效率同时最大化系统能量效率的准则,确定其与小区内每一个用户连接时的最优位置,然后进行比较,确定它应该连接的用户和位置,后续中继站在前面已部署中继站的基础上,与剩余的各个用户连接,按同样的方式分别确定其应该连接的用户和位置,其他小区的中继站的部署依此类推,依次完成各个小区的中继站部署。
上述基站和中继站联合休眠调度步骤包括:
(2)采用分级博弈论方法进行基站和中继站联合休眠调度,先让中继站全部处于工作状态,通过博弈确定每个小区的基站是处于工作状态还是处于休眠状态,确定每个小区基站的状态以后,再通过博弈确定其附属中继站是处于工作状态还是处于休眠状态。
上述采用分级博弈论方法进行基站和中继站联合休眠调度包括:
(1)采用博弈论方法,构建基站休眠调度算法模型,对基站进行休眠调度:
(1.1)按系统频谱效率和基站的发射功率约束下最大化系统的效用的准则,构建如下数学模型:
(1.2) 建立基站Bertrand模型,各基站通过协商和竞争来达到Nash均衡:
(1.3)在步骤(2.1)和(2.2构成的博弈论模型框架下,对基站进行休眠调度:首先,决定每个基站是进入休眠状态还是处于工作状态并且设定初始发射功率,然后,对处于工作状态的基站的发射功率进行迭代更新,直到收敛为止。
(2)采用博弈论方法,构建中继站休眠调度算法模型,对中继站进行休眠调度:
(2.1)按系统频谱效率和中继站的放大增益约束下最大化系统的效用的准则,构建如下数学模型:
(2.2)建立中继站Bertrand模型,各中继站通过协商和竞争来达到Nash均衡:
(2.3)在步骤(2.1)和(2.2)构成的博弈论模型框架下,对中继站进行休眠调度:首先,决定每个中继站是进入休眠状态还是处于工作状态并且设定初始发射功率,然后,对处于工作状态的中继站的放大增益进行迭代更新,直到收敛为止;
(3)根据业务流量的分布特征设定基站和中继站的动态休眠时间。
上述基站和中继站优化频谱共享步骤包括:
(1)调节中继站的放大增益,以在保证系统频谱效率的同时最大化系统能量效率,构建其数学模型为
在中继站同时发送数据的频谱共享方案中,对系统的总吞吐量和总功率消耗表达式进行变换,其中总吞吐量表达式为
系统的总功率消耗表达式为
优选的,上述频谱共享采用中继站分批发送数据的方式,将每个小区内的中继站分为两组或以上,每个组分别确定其中继站的放大增益。
优选的,上述中继站分为两组或以上,采用按中继站与基站之间的信道增益高低的启发式分组方法。
本发明的有益效果:
(1)本发明能应用于蜂窝中继网络中。
(2)本发明能使通信系统降低能耗,提高系统吞吐量。
(3)本发明能够通信系统的频谱效率和能量效率,满足节能减排和降低通信运营成本的要求。
附图说明
图1为蜂窝中继网络通信系统模型图;
图2为本发明所述方法的操作流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的描述:
如图1所示,我们考虑多小区、多中继站的蜂窝中继网络下行链路传输环境。图中三角形表示基站,圆柱形表示中继站,圆形表示移动用户,线条表示链路。假设基站、中继站和用户都只有一根天线。不考虑基站之间以及基站和附属中继站之间的协作多点传输。每个用户可以直接和所在小区的基站相连,也可以通过所在小区的中继站和基站相连,但是最多只允许连接到一个中继站。每个中继站最多只允许连接一个用户。用户按照就近原则连接到中继站或者基站。只考虑两跳中继的情形,不考虑更多跳的中继协作。不同小区的中继站数目和用户数目可能不相等。每个中继站采用时分双工模式,接收来自基站的信号,然后将接收信号放大并将放大后的信号转发给用户。假设所有用户的接收信噪比都足够高,可以正确解调出信息。
该蜂窝中继网络一共有个小区。第个小区有一个基站,个中继站和个用户()。下行链路的信号传输分为两个阶段。在第一阶段,每个小区的基站传送信号给和它直接相连的中继站以及用户。各小区使用不同的频带,基站同时传输不会造成相互干扰。在第二阶段,每个中继站放大接收到的信号并将放大后的信号转发给和它连接的用户。中继站使用同一频带传输,同时传输会引起相互干扰。
对系统的小区内干扰和小区间干扰进行分析,可确定中继站数量、发射功率、放大增益、信道系数、干扰信号、接收信号的相互关系表达式如下:
与基站直接连接的用户接收到的信号强度表示为
中继站接收到的信号强度表示为
其中是第个小区基站的发射功率,第个小区有一个基站,个中继站和个用户(),是第个小区基站的发射信号,是第个小区内从基站到第个用户的信道系数,是第个小区内从基站到第个用户的信道系数,是第个小区内从基站到第个中继站的信道系数,和都是均值为零、方差为的加性高斯白噪声;假设,对于所有的;
只考虑小区内干扰时,未和基站直接连接的用户接收到的信号表示为
上述信号表示仅考虑了小区内干扰,但是没有考虑小区间干扰。如果考虑小区间干扰,未和基站直接相连的用户往往离基站较远,容易受到相邻小区的中继站发射信号干扰,而和基站直接连接的用户通常不会受到相邻小区的中继站发射信号干扰,因此,同时考虑小区内干扰和小区间干扰时,未和基站直接连接的用户接收到的信号强度为
第个小区内,未和基站直接相连的用户的接收信噪比按下式计算:
在上述确定的中继站数量、发射功率、放大增益、信道系数、干扰信号、接收信号的相互关系表达式的基础上,构建能在保证系统频谱效率的同时最大化系统能量效率的频谱效率和能量效率平衡基本算法模型如下:
如图2所示,在上述干扰分析和频谱效率和能量效率平衡基本算法模型的基础上,完成频谱效率和能量效率的优化操作,包括:
(a)进行中继站优化布署,确定中继站的数量和位置。
(b)根据业务流量进行基站和中继站联合休眠调度,控制各个基站和中继站的工作状态和休眠状态,
(c)进行基站和中继站优化频谱共享,在频谱共享的基础上,控制基站的发射功率和中继站的放大增益,保证系统频谱效率同时最大化系统能量效率。
下面分别简述。
(一) 进行中继站优化布署,确定中继站的数量和位置,其步骤如下:
(1) 用中继站与用户或基站的距离表达中继站位置,建立信道系数和中继站位置关系的数学模型,举例表示如下:
(2)建立频谱效率、能量效率和中继站数量、位置之间的关系表达式为
(3)采用一次性布署或者贪婪布署的方式进行中继站位置布署;
上述一次性布置的方式包括:
上述采用粒子群优化算法包括:
将所有中继站的集合看做一个粒子,其位置向量表示为
粒子群优化的状态更新过程如下:
上述贪婪部署的方式包括:
从其中一个小区开始逐个加入中继站,第一个中继站部署时,根据所述频谱效率和能量效率平衡基本算法模型,以及保证系统频谱效率同时最大化系统能量效率的准则,确定其与小区内每一个用户连接时的最优位置,然后进行比较,确定它应该连接的用户和位置,后续中继站在前面已部署中继站的基础上,与剩余的各个用户连接,按同样的方式分别确定其应该连接的用户和位置。由于我们考虑了小区间干扰,不同小区的中继站贪婪部署不能独立进行,必须依次完成各个小区的中继站贪婪部署。其他小区的中继站的部署依此类推,依次完成各个小区的中继站部署。
(二) 根据业务流量进行基站和中继站联合休眠调度,控制各个基站和中继站的工作状态和休眠状态。
休眠状态是指其发射功率为零,工作状态是指在非零的设定的发射功率下工作,每个小区的业务流量是动态变化的,不需要基站和中继站一直处于工作状态,可以让它们间歇性地进入休眠状态以降低能耗。另外,如果只对基站进行休眠调度,当没有业务到达时中继站仍然处于工作状态,浪费了能量。为此,依据业务流量对基站和中继站进行联合休眠调度,其步骤如下:
(1) 已有的研究结果表明网络业务流量具有自相似性和突发性,传统的泊松分布模型不再适用。休眠调度一方面需要判定节点什么时候休眠,另一方面需要判定节点休眠多长时间。基站之间以及每个小区的中继站之间必须协商以决定某个时刻是否进入休眠状态,而休眠时间长短则可以根据业务流量的时空分布特征进行预测,为此,将业务流量的时空分布特征表示为,其中表示时刻,当时,表示第个小区在时刻有业务到达,当时,表示第个小区在时刻没有业务到达。
(2) 基站和中继站的联合休眠调度是个非常复杂的问题,因为基站之间以及基站和附属中继站之间都是相互关联的,属于既竞争又合作的关系。为此,采用分级博弈论方法进行基站和中继站联合休眠调度,先让中继站全部处于工作状态,通过博弈确定每个小区的基站是处于工作状态还是处于休眠状态,确定每个小区基站的状态以后,再通过博弈确定其附属中继站是处于工作状态还是处于休眠状态。
基站博弈的准则是在系统频谱效率和基站的发射功率约束下最大化系统的效用,在此准则下,构建基站休眠调度算法模型,对基站进行休眠调度,构建的数学模型如下:
建立基站Bertrand模型,每个基站被视为玩家,它们的策略是进入休眠状态(发射功率为零)或者处于工作状态(设定发射功率),收益是自身的能耗降低。所有基站都是自私的,都想降低自己的能耗。因此,各基站通过协商和竞争来达到Nash均衡。
在前述步骤构成的博弈论模型框架下,对基站进行休眠调度:首先,决定每个基站是进入休眠状态还是处于工作状态并且设定初始发射功率,然后,对处于工作状态的基站的发射功率进行迭代更新,直到收敛为止。
同样,采用采用博弈论方法,中继站博弈的准则是在系统频谱效率和中继站的放大增益约束下最大化系统的效用,在此准则下,构建中继站休眠调度算法模型,对基站进行休眠调度,构建的数学模型如下:
建立中继站Bertrand模型,各中继站通过协商和竞争来达到Nash均衡:
在前述步骤构成的博弈论模型框架下,对中继站进行休眠调度:首先,决定每个中继站是进入休眠状态还是处于工作状态并且设定初始发射功率,然后,对处于工作状态的中继站的放大增益进行迭代更新,直到收敛为止。
由于业务流量是突发性的,采用固定休眠时间仍然会浪费能量。因此我们拟根据业务流量的分布特征设定动态的休眠时间。设在时刻某个基站或者中继站进入休眠状态,只要在时间段内业务到达的概率很小,它就一直休眠到时刻才被唤醒。业务到达的概率计算如下:
(三) 进行基站和中继站优化频谱共享,在频谱共享的基础上,控制基站的发射功率和中继站的放大增益,保证系统频谱效率同时最大化系统能量效率。
对基站和中继站进行联合休眠调度后,在某个时刻基站或者中继站可能处于工作状态,也可能进入休眠状态。如前述不同小区的基站使用不同的频带广播信号,但是一个小区内的中继站使用同一频带转发信号。这样就提出一个优化频谱共享问题:中继站如何共享频带,共享频带的中继站如何通过最优功率分配达到频谱效率和能量效率的平衡。第个小区使用的频段记为。第一阶段每个小区的基站广播信号时,基站独占该频段。第二阶段第个小区内所有处于工作状态的中继站共享该频段转发信号给用户。我们以第个小区为例,简述频谱共享方案。所有中继站可以同时发送数据,也可以分批发送数据,这样形成了两种频谱共享方案。前一种方案比较简单,而且是常用的,但是功率分配问题求解比较复杂;后一种方案缩小了功率分配的中继站子集,但是将中继站分批的问题很难求得最优解。
包括下列步骤:
(1)调节中继站的放大增益,以在保证系统频谱效率的同时最大化系统能量效率,构建其数学模型为
在中继站同时发送数据的频谱共享方案中,对系统的总吞吐量和总功率消耗表达式进行变换,其中总吞吐量表达式为
系统的总功率消耗表达式为
当中继站数目较多时,求导后的方程数目也较多,最优值的计算就比较复杂。为此,采用中继站分批发送数据的频谱共享方案,以缩小共享频带的中继站子集,将每个小区内的中继站分为两组或以上,每个组分别确定其中继站的放大增益。寻找最最优分组需要穷举搜索,当中继站数目较多时计算量很大。为此,可采用一种启发式的中继站分组方法,对所有中继站和基站之间的信道增益从高到低进行排序,按信道增益的高低对中继站进行分组。比如分成两组时,增益较高的中继站分在一组,而信道增益较低的中继站分在另一组。这种分组方法的现实依据是信道状况好的用户更能承受信道状况好的用户的干扰。对中继站分组以后,按上述方法调节中继站的放大增益法,最终确定各中继站的的最优功率分配。
以上仅为通过优选实施例对本发明的主要原则和精神进行的陈述,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种无线通信系统频谱效率和能量效率的优化方法,其特征是,包括:
对系统的小区内干扰和小区间干扰进行分析,确定中继站数量、发射功率、放大增益、信道系数、干扰信号、接收信号的相互关系表达式,构建能在保证系统频谱效率的同时最大化系统能量效率的频谱效率和能量效率平衡基本算法模型;
根据所述频谱效率和能量效率平衡基本算法模型,进行中继站优化部署,确定中继站的数量和位置。
2.根据权利要求1所述的一种无线通信系统频谱效率和能量效率的优化方法,其特征是还包括:
根据业务流量进行基站和中继站联合休眠调度,控制各个基站和中继站的工作状态和休眠状态。
3.根据权利要求2所述的一种无线通信系统频谱效率和能量效率的优化方法,其特征是还包括:
进行基站和中继站优化频谱共享,在频谱共享的基础上,控制基站的发射功率和中继站的放大增益,保证系统频谱效率同时最大化系统能量效率。
4.根据权利要求1-3之一所述的一种无线通信系统频谱效率和能量效率的优化方法,其特征是,所述的中继站数量、发射功率、放大增益、信道系数、干扰信号、接收信号的相互关系表达式包括:
与基站直接连接的用户接收到的信号强度为
中继站接收到的信号强度为
其中是第个小区基站的发射功率,第个小区有一个基站,个中继站和个用户(),是第个小区基站的发射信号,是第个小区内从基站到第个用户的信道系数,是第个小区内从基站到第个用户的信道系数,是第个小区内从基站到第个中继站的信道系数,和都是均值为零、方差为的加性高斯白噪声;,对于所有的;
只考虑小区内干扰时,未和基站直接连接的用户接收到的信号表示为
同时考虑小区内干扰和小区间干扰时,未和基站直接连接的用户接收到的信号强度为
所述的频谱效率和能量效率平衡基本算法模型为:
根据权利要求1-3之一所述的一种无线通信系统频谱效率和能量效率的优化方法,其特征是,所述中继站优化布署包括:
(1)建立信道系数和中继站位置关系的数学模型;
(2)建立频谱效率、能量效率和中继站数量、位置之间的关系表达式为
(3)采用一次性布署或者贪婪部署的方式进行中继站位置部署;
所述一次性部署的方式包括:
所述采用粒子群优化算法包括:
将所有中继站的集合看做一个粒子,其位置向量表示为
粒子群优化的状态更新过程如下:
所述贪婪部署的方式包括:
从其中一个小区开始逐个加入中继站,第一个中继站部署时,根据所述频谱效率和能量效率平衡基本算法模型,以及保证系统频谱效率同时最大化系统能量效率的准则,确定其与小区内每一个用户连接时的最优位置,然后进行比较,确定它应该连接的用户和位置,后续中继站在前面已部署中继站的基础上,与剩余的各个用户连接,按同样的方式分别确定其应该连接的用户和位置,其他小区的中继站的部署依此类推,依次完成各个小区的中继站部署。
6.根据权利要求5所述的一种无线通信系统频谱效率和能量效率的优化方法,其特征是,所述采用分级博弈论方法进行基站和中继站联合休眠调度包括:
(1)采用博弈论方法,构建基站休眠调度算法模型,对基站进行休眠调度:
(1.1)按系统频谱效率和基站的发射功率约束下最大化系统的效用的准则,构建如下数学模型:
,
(1.2) 建立基站Bertrand模型,各基站通过协商和竞争来达到Nash均衡:
(1.3)在步骤(2.1)和(2.2构成的博弈论模型框架下,对基站进行休眠调度:首先,决定每个基站是进入休眠状态还是处于工作状态并且设定初始发射功率,然后,对处于工作状态的基站的发射功率进行迭代更新,直到收敛为止;
(2)采用博弈论方法,构建中继站休眠调度算法模型,对中继站进行休眠调度:
(2.1)按系统频谱效率和中继站的放大增益约束下最大化系统的效用的准则,构建如下数学模型:
(2.2)建立中继站Bertrand模型,各中继站通过协商和竞争来达到Nash均衡:
(2.3)在步骤(2.1)和(2.2)构成的博弈论模型框架下,对中继站进行休眠调度:首先,决定每个中继站是进入休眠状态还是处于工作状态并且设定初始发射功率,然后,对处于工作状态的中继站的放大增益进行迭代更新,直到收敛为止;
(3)根据业务流量的分布特征设定基站和中继站的动态休眠时间。
8.根据权利要求7所述的一种无线通信系统频谱效率和能量效率的优化方法,其特征是,所述频谱共享采用中继站分批发送数据的方式,将每个小区内的中继站分为两组或以上,每个组分别确定其中继站的放大增益。
9.根据权利要求8所述的一种无线通信系统频谱效率和能量效率的优化方法,其特征是,所述中继站分为两组或以上,采用按中继站与基站之间的信道增益高低的启发式分组方法。
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Cited By (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103401625A (zh) * | 2013-08-23 | 2013-11-20 | 西安电子科技大学 | 基于粒子群优化算法的协作频谱感知优化方法 |
CN103561430A (zh) * | 2013-11-20 | 2014-02-05 | 东南大学 | 一种均衡能量效率和频谱效率的方法 |
CN103747448A (zh) * | 2013-12-12 | 2014-04-23 | 东南大学 | 一种移动通信网络中能量效率最优化的方法 |
CN103906258A (zh) * | 2014-04-23 | 2014-07-02 | 电子科技大学 | 中继增强蜂窝系统中基于中继缓存的两跳平衡分布式调度算法 |
CN104284405A (zh) * | 2014-10-11 | 2015-01-14 | 桂林电子科技大学 | 基于多主体系统的蜂窝网基站和中继站联合休眠调度方法 |
CN104618999A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-05-13 | 东南大学 | 小蜂窝系统高能效功率控制方法 |
CN104735760A (zh) * | 2015-04-21 | 2015-06-24 | 重庆邮电大学 | 一种异构蜂窝无线网络节能优化方法 |
CN105357762A (zh) * | 2015-10-29 | 2016-02-24 | 北京邮电大学 | 一种超密集网络下基于能量效率和频谱效率的动态接入方法 |
CN105392145A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-03-09 | 桂林电子科技大学 | 一种频谱效率和能量效率平衡的全双工认知中继通信方法 |
CN105517002A (zh) * | 2015-12-21 | 2016-04-20 | 桂林电子科技大学 | 一种干扰抑制和节能的蜂窝网中继站部署方法 |
CN105554898A (zh) * | 2015-12-25 | 2016-05-04 | 西安电子科技大学 | 上行链路中部分信道状态信息下的干扰管理方法 |
CN105578579A (zh) * | 2016-03-02 | 2016-05-11 | 桂林电子科技大学 | 基于业务流量预测的蜂窝网基站和中继站联合休眠调度方法 |
CN105611574A (zh) * | 2015-12-25 | 2016-05-25 | 北京邮电大学 | 一种基于缓存的超密集网络下联合动态接入和子载波分配的方法 |
CN105722101A (zh) * | 2016-02-01 | 2016-06-29 | 桂林电子科技大学 | 一种节能的带状覆盖中继站部署方法 |
CN105827442A (zh) * | 2016-03-14 | 2016-08-03 | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) | 无线体域网能效频效分析方法 |
CN106102154A (zh) * | 2016-08-04 | 2016-11-09 | 中山大学 | 一种优化信息与能量同时传输通信能耗与频谱效率的方法 |
CN106332124A (zh) * | 2015-06-29 | 2017-01-11 | 华为技术有限公司 | 一种降低无线网络能耗的方法及宏基站 |
CN106535202A (zh) * | 2016-11-10 | 2017-03-22 | 桂林电子科技大学 | 一种中继辅助非授权用户的半双工/全双工混合传输方法 |
CN106992823A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-07-28 | 南京邮电大学 | 一种认知无线电网络频谱感知方法 |
CN107302766A (zh) * | 2017-07-20 | 2017-10-27 | 桂林电子科技大学 | 一种分布式天线系统中能量效率和频谱效率权衡优化的算法 |
CN107918812A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-04-17 | 华北电力大学(保定) | 多电力零售商与多蜂窝基站的能量供需方法 |
CN109104734A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-12-28 | 浙江工业大学 | 一种基于深度确定性策略梯度的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法 |
WO2021016937A1 (en) * | 2019-07-31 | 2021-02-04 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Method and apparatus for improving energy efficiency |
CN112654064A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-04-13 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种上行频谱效率的评估方法及装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101969650A (zh) * | 2010-10-25 | 2011-02-09 | 电子科技大学 | 一种在LTE-Advanced中继网络中实现成本最优的基础架构部署方法 |
CN101977387A (zh) * | 2010-10-25 | 2011-02-16 | 电子科技大学 | 一种在LTE-Advanced中继网络中决定中继与基站间的距离的方法 |
CN102612125A (zh) * | 2012-03-20 | 2012-07-25 | 北京航空航天大学 | 一种基于延时受限业务的高能量效率混合中继传输方法 |
-
2012
- 2012-12-26 CN CN201210572131.8A patent/CN103096335B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101969650A (zh) * | 2010-10-25 | 2011-02-09 | 电子科技大学 | 一种在LTE-Advanced中继网络中实现成本最优的基础架构部署方法 |
CN101977387A (zh) * | 2010-10-25 | 2011-02-16 | 电子科技大学 | 一种在LTE-Advanced中继网络中决定中继与基站间的距离的方法 |
CN102612125A (zh) * | 2012-03-20 | 2012-07-25 | 北京航空航天大学 | 一种基于延时受限业务的高能量效率混合中继传输方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
SHIWEI HUANG等: "Energy-Efficient Cooperative Spectrum Sensing with Amplify-and-Forward Relaying", 《COMMUNICATIONS LETTERS, IEEE》 * |
赵峰等: "传感器网络中基于平均剩余能量的数据汇聚节点选择算法", 《计算机应用研究》 * |
Cited By (44)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103401625B (zh) * | 2013-08-23 | 2015-04-08 | 西安电子科技大学 | 基于粒子群优化算法的协作频谱感知优化方法 |
CN103401625A (zh) * | 2013-08-23 | 2013-11-20 | 西安电子科技大学 | 基于粒子群优化算法的协作频谱感知优化方法 |
CN103561430A (zh) * | 2013-11-20 | 2014-02-05 | 东南大学 | 一种均衡能量效率和频谱效率的方法 |
CN103561430B (zh) * | 2013-11-20 | 2016-05-11 | 东南大学 | 一种均衡能量效率和频谱效率的方法 |
CN103747448B (zh) * | 2013-12-12 | 2017-01-18 | 东南大学 | 一种移动通信网络中能量效率最优化的方法 |
CN103747448A (zh) * | 2013-12-12 | 2014-04-23 | 东南大学 | 一种移动通信网络中能量效率最优化的方法 |
CN103906258A (zh) * | 2014-04-23 | 2014-07-02 | 电子科技大学 | 中继增强蜂窝系统中基于中继缓存的两跳平衡分布式调度算法 |
CN103906258B (zh) * | 2014-04-23 | 2017-02-22 | 电子科技大学 | 中继增强蜂窝系统中基于中继缓存的两跳平衡分布式调度方法 |
CN104284405A (zh) * | 2014-10-11 | 2015-01-14 | 桂林电子科技大学 | 基于多主体系统的蜂窝网基站和中继站联合休眠调度方法 |
CN104284405B (zh) * | 2014-10-11 | 2017-11-07 | 桂林电子科技大学 | 基于多主体系统的蜂窝网基站和中继站联合休眠调度方法 |
CN104618999B (zh) * | 2015-01-27 | 2018-03-20 | 东南大学 | 小蜂窝系统高能效功率控制方法 |
CN104618999A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-05-13 | 东南大学 | 小蜂窝系统高能效功率控制方法 |
CN104735760B (zh) * | 2015-04-21 | 2018-06-22 | 重庆邮电大学 | 一种异构蜂窝无线网络节能优化方法 |
CN104735760A (zh) * | 2015-04-21 | 2015-06-24 | 重庆邮电大学 | 一种异构蜂窝无线网络节能优化方法 |
CN106332124B (zh) * | 2015-06-29 | 2020-10-13 | 皓创科技(镇江)有限公司 | 一种降低无线网络能耗的方法及宏基站 |
CN106332124A (zh) * | 2015-06-29 | 2017-01-11 | 华为技术有限公司 | 一种降低无线网络能耗的方法及宏基站 |
CN105357762B (zh) * | 2015-10-29 | 2018-10-30 | 北京邮电大学 | 一种超密集网络下基于能量效率和频谱效率的动态接入方法 |
CN105357762A (zh) * | 2015-10-29 | 2016-02-24 | 北京邮电大学 | 一种超密集网络下基于能量效率和频谱效率的动态接入方法 |
CN105392145B (zh) * | 2015-12-07 | 2018-10-19 | 桂林电子科技大学 | 一种频谱效率和能量效率平衡的全双工认知中继通信方法 |
CN105392145A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-03-09 | 桂林电子科技大学 | 一种频谱效率和能量效率平衡的全双工认知中继通信方法 |
CN105517002B (zh) * | 2015-12-21 | 2019-03-05 | 桂林电子科技大学 | 一种干扰抑制和节能的蜂窝网中继站部署方法 |
CN105517002A (zh) * | 2015-12-21 | 2016-04-20 | 桂林电子科技大学 | 一种干扰抑制和节能的蜂窝网中继站部署方法 |
CN105611574B (zh) * | 2015-12-25 | 2019-02-01 | 北京邮电大学 | 一种基于缓存的超密集网络下联合动态接入和子载波分配的方法 |
CN105554898A (zh) * | 2015-12-25 | 2016-05-04 | 西安电子科技大学 | 上行链路中部分信道状态信息下的干扰管理方法 |
CN105611574A (zh) * | 2015-12-25 | 2016-05-25 | 北京邮电大学 | 一种基于缓存的超密集网络下联合动态接入和子载波分配的方法 |
CN105554898B (zh) * | 2015-12-25 | 2018-12-21 | 西安电子科技大学 | 上行链路中部分信道状态信息下的干扰管理方法 |
CN105722101A (zh) * | 2016-02-01 | 2016-06-29 | 桂林电子科技大学 | 一种节能的带状覆盖中继站部署方法 |
CN105722101B (zh) * | 2016-02-01 | 2019-08-09 | 桂林电子科技大学 | 一种节能的带状覆盖中继站部署方法 |
CN105578579A (zh) * | 2016-03-02 | 2016-05-11 | 桂林电子科技大学 | 基于业务流量预测的蜂窝网基站和中继站联合休眠调度方法 |
CN105578579B (zh) * | 2016-03-02 | 2018-12-04 | 桂林电子科技大学 | 基于业务流量预测的蜂窝网基站和中继站联合休眠调度方法 |
CN105827442A (zh) * | 2016-03-14 | 2016-08-03 | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) | 无线体域网能效频效分析方法 |
CN105827442B (zh) * | 2016-03-14 | 2019-04-05 | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) | 无线体域网能效频效分析方法 |
CN106102154A (zh) * | 2016-08-04 | 2016-11-09 | 中山大学 | 一种优化信息与能量同时传输通信能耗与频谱效率的方法 |
CN106535202A (zh) * | 2016-11-10 | 2017-03-22 | 桂林电子科技大学 | 一种中继辅助非授权用户的半双工/全双工混合传输方法 |
CN106992823A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-07-28 | 南京邮电大学 | 一种认知无线电网络频谱感知方法 |
CN106992823B (zh) * | 2017-03-02 | 2020-08-11 | 南京邮电大学 | 一种认知无线电网络频谱感知方法 |
CN107302766A (zh) * | 2017-07-20 | 2017-10-27 | 桂林电子科技大学 | 一种分布式天线系统中能量效率和频谱效率权衡优化的算法 |
CN107918812A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-04-17 | 华北电力大学(保定) | 多电力零售商与多蜂窝基站的能量供需方法 |
CN107918812B (zh) * | 2017-11-30 | 2021-02-26 | 华北电力大学(保定) | 多电力零售商与多蜂窝基站的能量供需方法 |
CN109104734A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-12-28 | 浙江工业大学 | 一种基于深度确定性策略梯度的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法 |
CN109104734B (zh) * | 2018-07-19 | 2021-10-15 | 浙江工业大学 | 一种集能型无线中继网络吞吐量最大化方法 |
WO2021016937A1 (en) * | 2019-07-31 | 2021-02-04 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Method and apparatus for improving energy efficiency |
CN112654064A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-04-13 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种上行频谱效率的评估方法及装置 |
CN112654064B (zh) * | 2020-12-15 | 2022-09-09 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种上行频谱效率的评估方法及装置 |
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CN103096335B (zh) | 2016-01-20 |
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