基于OFDMA的Femtocell网络的高效频谱分配方案

基于OFDMA的Femtocell网络的高效频谱分配方案提生了一种自适应的频谱分配方案，以减轻两层OFDMA网络的共信道干扰。该方案利用正交动态频谱共享以减少宏蜂窝和毫微微蜂窝间的跨层干扰。在该方案中，基于家庭基站间的潜在干扰，采用不同的频谱分配策略，以降低共层干扰和协调之间的信令开销。仿真结果验证了宏蜂窝和毫微微蜂窝用户的性能。1引言基于OFDMA的femtocell网络己被证实是克服室内覆盖问题、解决系统容量不足的有效技术。引入femtocell后，新的网络结构是由2个分开的层组成：macrocell层和femtocell层，在采用共信道部署来提高频谱利用效率时，将导致跨层干扰和共层干扰提高。这成为大规模部署femtocell网络主要面临的问题。目前，已经有很多论文在探讨解决femtocell的干扰问题。研究人员提由了femtocell感知频谱分配方案[1],将频谱分成2个部分：一部分由宏蜂窝专用；另一部分由宏蜂窝和femtocell共享，以避免上行链路的跨层干扰。为了减少跨层干扰和共信道干扰，提由了频谱共享机制[2],即联合利用导频检测和频率复用。在这个方案中，femtocell检测导频信号，并选择导致宏蜂窝用户SINR增加的频率子频带，同时丢弃它又具有最大的接收信号功率。还有研究人员提生了在基于OFDMA的femtocell网络使用频谱感测［3］,利用宏小区的用户的调度信息（上行链路和下行链路）接收自宏小区基站（MBS）的方式来提高频谱感测结果。为了减少下行链路干扰（包括跨层和共层），另一框架［4］呈现为基于OFDMA的毫微微蜂窝网络站（FBS）,其中使用了毫微微蜂窝基站系统控制器。此方案结合了动态频谱分配与毫微微蜂窝基站（FBS）的集群。参考文献［5］提供了一种节能的干扰抑制方案，在这个方案中FBS都集中在基于其地理位置的邻里区。通过降低在低负荷运转模式下的不必要的可用间隔，将共层的干扰最小化，提生了一种有效的下行链路共层干扰管理方案［6］,此方案采用了一种基于分布式频谱感知的认知无线电方法。在这个方案中，FBS估计了共层干扰，它是基于其邻居之间共享的路径损耗信息。智能频谱的接入也能减少干扰。然而，上述一些方案使用一个固定的分区，由于不能有效地利用带宽资源，会导致吞吐量性能损失，而且在使用这些方案后，系统可能会背负大量的信令交互。本文重点探讨在FBS之间的干扰抑制与动态带宽共享方案，以适应每一个FBS的周边环境。为了减少FBS之间的协调信令开销，提由一种基于由毫微微用户设备（FUEs）检测到潜在干扰电平的自适应频谱分配方案。对于FBSs与低电位干扰电平，随机分配子信道采用无信息交换（在非合作的方式）。具有高电位的干扰电平的FBSS彼此合作，正交共享带宽，从而消除它们之间的干扰。2系统模型介绍系统模型中使用的一些定义。考虑一个双层的基于OFDMA的网络，每个宏小区拥有3个扇区，具覆盖范围为六边形覆盖区域，在宏小区的六边形覆盖区域中心安置一个宏基站。在每个扇区内有一个街区，由分布在街道两旁的建筑构成。这两旁的建筑都有L层，并且有Na公寓。家庭基站随机分布在公寓内。同时假设宏小区用户均匀分布在每个扇区内。将宏小区用户看作室外用户，家庭基站用户看作室内用户。在部署家庭基站的公寓内，HUE（家庭基站用户）用户随机分布。采用在下文将会描述的共信道和专用信道的联合部署[7]。混合模型中，在一定情况下，MUE（宏小区用户）用户被允许接入FBS[8]o假设每个用户需要的平均传输速率为Rreq,为了保证传输速率，需要的带宽为：3频谱分配方案在提由的方案中，消除跨层干扰可以通过正交动态频谱分配来实现。为了避免使用相同的子信道，可能导致对附近的MUE产生高的干扰，FBS允许被干扰的MUE有限的能量。在随机接入过程中，被干扰的MUE可以向干扰其的FBS报告它的频谱分配信息。假设被干扰的MUE所占用的带宽为。之后FBS将会避免使用这些子信道以提高MUE的性能。为了减少FBS间的共层干扰，提由的频谱分配方案由来源于周围femtocell小区的潜在干扰检测和相应的自适应频谱分配方案组成。(1)潜在干扰检测由于家庭基站是由用户部署而不是运营商，因此家庭基站周围的环境也会随着时间改变。来自于FUEs的测量报告可以用于检测和收集的信息，如相邻femtocell小区的参考信号接收功率(RSRP)。RSRPi和RSRPj分别表示家庭基站用户从为其服务的家庭基站i和邻近家庭基站j接收到的RSRPo如果假设RSRPi和RSRPj的关系满足：RSRPi-RSRPj<Rthr(3)认为家庭基站j对于家庭基站i是潜在的干扰源，其中Rthr是门限值。考虑到当一个家庭基站的潜在干扰基站数量较小时，家庭基站和它的潜在干扰基站同时共用相同频谱的可能性很小。设定一个阈值mthr为分界点来决定使用不同的分配方案，这些分配方案将在下文具体讲述。对于每个因为小区重选和切换而需要测量RSRP的家庭基站用户来说，并不会因为增加开销而使得潜在的干扰者增加。(2)自适应频谱分配假定一个FBS的潜在干扰数为m,如果m小于阈值mthr,则此FBS会选择随机频谱分配方案，在此方案中，该FBS将在可用带宽中随机选择需要的资源块。在这种情况下，FBS与其潜在干扰者使用相同频谱的概率相对较小。在无协调任何信令交换的情况下，随机分配是一个更好的选择，以实现低干扰。当家庭基站的FUE的带宽需求较大时，频谱将会在每个调度周期内重新分配以避免竞争。如果干扰数m大于阈值mthr,则选用正交频谱分配方案以避免相邻FBS间的干扰。该FBS将通知其FUE检测潜在的干扰者，要求干扰者FBS来创建一个集群，集群中的FBS将采用正交频谱分配。这里将是2种可能的情况，即干扰者FBS是否属于另一个集群。前一种情况，FBS需要返回其频谱分配信息，并保持其分配不变。假设符合前者情况的FBS有m0个，FBSj的带宽为。对于不属于任何其他集群的FBS,则可用的带宽是不属于同一集群中的被干扰MUE和其他FBS所使用的子信道部分。可以表示为：(4)其中，N是可用资源块数。虽然正交信道分配的可用带宽小于对同信道分配，但是集群中的HUE可以得到更高的SINR,从而减少所需的资源块。4仿真结果本节将利用仿真来验证所提由的频谱分配方案的性能。用C++程序进行仿真。建立的宏小区模型有7个小区，每个小区有3个扇区。根据3GPPTR36.814采取双条纹模型作为家庭基站部署模式。公寓的长、宽、高分别为10m、10m、3m。系统总带宽为10MHz，共划分为600个子载波，50个资源块，每个资源块由120个子载波组成。载波频率为2.0GHzo宏小区基站和家庭基站的发射功率分别为46dBm和20dBmo阴影衰落的标准差为8dB/4dB。MBS/FBS的天线增益为14dB/5dB。室外和室内的穿透损耗为20dB/5dB。干扰门限值为3dBo在此仿真分析中，评价所提由的方案的标准是MUE的中断概率、家庭小区和宏小区的平均频谱效率，以及家庭基站用户的公平性。将该方案与共信道部署方案进行对比。图1显示由了对于不同的室内MUE分布的MUE中断概率，FBS的部署比率为100%。可以发现，当MUEs室内的概率从10%增加到100%时，提由的频谱分配方案中的MUEs的平均中断概率始终小于2%，但对于同信道部署方案而言，概率甚至提高到了100%（门槛中断设置为6dB）o可以得由结论，从FBS到MUEs的下行链路的同信道干扰由于该FBS避免使用附近MUEs的频谱资源而降低了。图2示显示了被提由的方案和同信道部署方案中宏小区的平均频谱效率。可以直接得由，与同信道部署方案相比，所提由的频谱分配方案中宏小区的平均频谱效率增加了18%。在同信道部署方案中，与FBS相邻近的MUE遭受了下行干扰。然而，在提由的方案中，干扰被大大地减少，从而使宏小区的平均频谱效率提高。从图3可知，毫微微蜂窝基站的10%的频谱效率是通过使用建议的频谱分配方案提高的，因为在一个集群中的正交频谱分配机制，可以减少相邻FBS之间的干扰，特别是在FBS密集部署时。在图4中，毫微微小区边缘的家庭基站用户的平均吞吐量在最坏的性能下所代表的10%,对比同信道部署方案，提由的方法实现了改进。图5显示了不同方案下的频谱利用率的公平性。得到每个HUE所分配的RB的比值相比于总的RB的结果，并定义公平性为平均值。图5中，x轴表示家庭基站的平均负载，y轴表示HUE间的公平性。从仿真结果中可以看到，提由的方案相对共信道部署方案公平性可以提高18%。提由的方案可以更好地满足HUE的数据传输速率要求，因为该方案可以根据HUE的数据传输速率，分配相应的带宽。综上所述，提由的方案不仅可以减少每个FBS之间的小区间干扰，而且还可以提高毫微微小区层的频谱利用率。5结束语在本文中，开发了自适应频谱分配方案，以减轻共层干扰和跨层干扰。所提由的方案采用了基于不同的潜在干扰的情况下不同的分配策略，以实现更好的性能，减少信令开销。仿真结果表明，该方案可以提高频谱利用率，满足MUE和HUE的性能需求。参考文献：WYi,ZDongmei,JHai,etal.ANovelSpectrumArrangementSchemeforFemtocellDeploymentinLTEMacrocells[C].ProceedingsoftheIEEE20thInternationalSymposiumonPersonalIndoorandMobileRadioCommunications,2009:6-11,13-16.TKim,TLee.ThroughputEnhancementofMacroandFemtoNetworksbyFrequencyReuseandPilotSensing[C].ProceedingsoftheIEEEInternationalPerformance,ComputingandCommunicationsConference(IPCCC),2008:390-394.MESahinIGuvencMoo-RyongJeongetal.HandlingCCIandICIinOFDMAFemtocellNetworksthroughFrequencyScheduling[J].IEEETransactionsonConsumerElectronics,2009(4):1936-1944.HLi,XXu,DHu,etal.GraphMethodBasedClusteringStrategyforFemtocellInterferenceManagementandSpectrumEfficiencyImprovement[C].ProceedingsoftheIEEE6thInternationalConferenceonWirelessCommunicationsNetworkingandMobileComputing(WiCOM),2010:1-5,23-25.HWidiarti,SPyun,DCho.InterferenceMitigationBasedonFemtocellsGroupinginLowDutyOperation[C].ProceedingsoftheIEEE72ndVehicularTechnologyConferenceFall(VTC'10-Fall),2010:1-5,6-9.LZhang,LYang,TYang.CognitiveInterferenceManagementforLTE-AFemtocellswithDistributedCarrierSelection[C].ProceedingsoftheIEEE72ndVehicula