异构网络中的干扰管理研究

• 作 者: 马彦辉
• 机 构: 北京邮电大学
• 出 处: 北京邮电大学
• 发表日期: 2013年01期
• 关键词: 异构网络 家庭小区 频谱分配 功率分配 认知无线电 博弈论

由于数据业务的持续增长,需要在传统的宏蜂窝网络中部署低功率节点,比如家庭基站,以解决室内覆盖问题或者热点区域覆盖问题,这种异构的多网络并存是通信网络发展的一种趋势,这种网络部署能够明显提高系统的频谱效率和总的吞吐量。然而,由于不同类型的基站共享频谱,所以异构网络中的干扰管理一直是一个热点问题。本文所讨论的异构网络模型是家庭基站和宏基站共存的网络,研究的是如何在家庭小区和宏小区之间,进行合理的资源分配,主要是频谱分配和功率分配,以达到缓解异构网络中的干扰问题。本论文的主要贡献有：首先,本文结合认知技术提出了一种新颖的认知频谱分配算法,该算法分为信道感知和频谱分配两部分。提出的这种算法以单个子信道为单位检测信道,能够进行全频段搜索,从而把复杂的干扰环境转化成了几种明确的信道类型,并能够准确的识别与分配这些信道类型,最终实现了家庭小区中的完全动态频谱分配,达到了更灵活的的干扰管理的目的。总之,所提算法不仅有效抑制了对宏小区的干扰,而且提高了家庭小区的频谱效率。其次,本文提出了一种高效的基于博弈论的功控算法,该算法是针对传统非协作功控博弈模型中纳什均衡的低效率问题,所进行的算法设计。针对这一问题所提方案做了两方面的贡献：第一,引入了用户选择和信道重分配算法,对纳什均衡解的结构本身进行了改造,从而避免了由于信道质量的关系而导致的功率分配失败,提高了纳什均衡解的效率。第二,提出了一种新颖的基于家庭用户信干噪比的宏用户链路质量保护算法,该算法仅仅降低了有信干噪比余量的家庭用户的发射功率,从而在保护宏用户的同时,兼顾了家庭用户的信干噪比性能,进一步提高了纳什均衡解的效率。最后,本文给出了下一步可继续研究的方向,可以研究通过斯塔科尔伯格均衡来改善纳什均衡解,还可以将频谱和功率两种资源联合起来进行优化。