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LTE 系统自适应软频率复用技术姓名：白志斌学号：13125001LTE 系统自适应软频率复用技术摘要高小区边缘用户性能是蜂窝移动通信系统的经典难题下一代蜂窝移动通信系统3GPP通过有效的小区间干扰协调以及频率资源分配来改善小区边缘用户性能提出一种自适应软频率复用算法，根据系统负载情况自适应地为各小区分配主、副载波及其发射功率，在实现系统吞吐量优化的同时保证小区中心和边缘区域速率需求．算法首先通过穷尽搜索和贪婪递减策略，获得单小区最优资源分配，然后在不同小区间迭代执行单小区算法直到系统吞吐量不变为止仿真结果表明，算法通过多次迭代后，系统吞吐量保持不变并输出一种优化的资源分配方案．与同类频率分配算法相比，可以有效提升小区边缘用户的吞吐量，同时获得更高的系统容量，更适用于高速率的LTE系统关键词 软频率复用；小区间干扰协调；资源分配；正交频分多址；LTE随着全球移动用户数量的急剧增加以及用户对高速率业务应用需求的增长，促使移动通信系统需要更好地利用稀缺的频率资源以提供更高的系统容量来保证用户的服务质量第3.9代(3.9G)蜂窝移动通信系统3GPP长期演进(10ng term evolution，LTE)E妇中提出通过频率复用因子1来提升频谱效率．LTE采用正交频分多址接人(orthogonal frequency division multiple access，OFDMA)口。

通过将频率资源划分为多个相互正交、互不干扰的子载波消除了小区内干扰然而，频率复用因子1使得相同的频率资源被相邻小区重复使用，小区间干扰(inter-cell interference，ICI)不可避免，小区边缘用户受到的ICI尤为严重为了保证小区边缘用户性能，有效的小区间干扰协调(inter-cell interference coordination，ICIC)以及频率资源分配方法成为关键问题采用部分频率复用(FFR)和软频率复用(SFR)，LTE系统可实现频率复用因子趋近1，同时也能降低ICI．基于FFR技术，提出了一种OFDMA系统用户子载波分配算法通过同时考虑用户子载波和功率分配进一步提高了FFR系统性能上述研究中，各小区中心和边缘频带的划分是预先定义的，不适用于非均匀负载场景另外，FFR中各小区有部分系统频率资源没有使用，限制了FFR系统性能，造成了资源浪费．相对FFR，SFR方法则能够在每个小区内重复使用系统全部频率资源提出SFR的概念，其核心思想是在每个小区将系统频率资源分为主载波和副载波两个部分，主载波可用于整个小区，且相邻小区间的主载波互不重叠，副载波只能被小区中心区域用户使用，其发射功率低于主载波．通过调整主、副载波的发射功率可以有效控制ICI，获得比FFR方法更高的系统容量∞。

提出了一种SFR系统中的主载波分配算法，但是该算法假设每个小区中副载波与主载波的发射功率固定1系统模型及目标1.1系统模型考虑由C个小区(小区 )构成的LTE系统中下行数据传输场景采用ci,21LSFR作为频率分配策略，系统带宽B(共包含N个子载波)被划分为多个互不重叠的频带．每个小区i选取部分频带作为主载波，剩余频带为副载波，分别记作和 ，主载波和副载波的发射功率分别定义为 和户 ，根majoriBorin majoriporin据载波的发射范围不同，每个小区被划分为小区中心和小区边缘两个区域本文将研究SFR频率复用策略下，如何根据LTE系统中各小区的负载情况，自适应地为各小区分配主、副载波以及确定主、副载波发射功率．为此，结合LTE系统特性作如下假设：1)在进行资源分配时，仅考虑信道的慢衰落特性，包括路径损耗和阴影衰落，进一步假设各基站可以获得信道的慢衰落信息，其仅与用户位置有关，一旦用户位置确定，则该用户与基站间各信道上的信道响应都相同，因此，进行资源分配时仅需要考虑分配给小区i的主、副载波数量，分别用 和 ,其中majoriNorin， 一旦主载波数量确定，可以根据相邻小区主载majoriNorin}12,{N，， L波分配 ，随机选取与相邻小区主载波不重叠的 个子载波作为主载波jriB, majori；majori2)距离相隔较远的小区间干扰可以忽略不计，仅考虑相邻小区产生的干扰。

基于以上假设，对任一小区i ，用户在子载波NC}{1,2，， L上接收到的信干SINR可以表示为:},21{NjLadjCmjijigpSINR0,其中， 表示小区i中子载波 j上的发射功率，若子载波j为主载波，则jp,若子载波j为副载波，则 ； 表示小区i的用户在子载波maoriji orijipnjmg,j上从小区m获得的信道增益； 表示与小区i相邻的干扰小区集合； 为系adjC0N统热噪声功率在SFR系统中，对任一小区 ，主载波是其相邻小区的副载波，},21{iL因此，主载波上的干扰来自相邻小区的副载波，那么，小区边缘区域获得的平均吞吐量可以表示为：adjmajori Cmmiorajisubajori jiBsubi NgpNSIRR0,n,1)(其中，aig,表示小区i的用户在所有主载波上从小区m获得的平均信道增益；为子载波带宽subB在SFR系统中，对任一小区 ，副载波是其相邻小区的主载},21{CiL波或副载波，因此，副载波上的干扰可能来自相邻小区的主载波或副载波，因此不同副载波上的干扰信号强度可能不同，在计算小区中心区域吞吐量时，为了简化计算，本文假设副载波上干扰信号发射功率以取其可能的最大值 ，majorp则小区中心区域获得的平均吞吐量近似可以表示为：adjori Cminmorisubori jiBjsubin NgpNSIRR0,,mn1)(n其中， 表示小区i的用户在所有副载波上从小区m获得的平均信道增益。

ng,2 多小区自适应资源分配算法由于 和 为整数，小区边缘和中心速率函数式是非凸函数，因此majoriNorin系统目标是非凸优化问题，不能通过传统的凸优化理论解决基于此，将寻找次优解决方案，以达到系统性能与计算复杂度的较好折巾基本思想为：将多小区SFR优化问题分解为多个单小区SFR优化问题，计算单小区最优主、副载波以及功率分配，然后在不同小区间迭代执行单小区算法，直到找到系统最优SFR资源分配方案为止2．1 单小区资源分配算法单小区SFR优化问题目标是在相邻小区资源分配固定的情况下，为给定小区分配主、副载波以及确定主、副载波发射功率，最大化单小区吞吐量，同时保证小区中心和边缘区域最小速率需求将系统目标函数式i设置为1，则多小区SFR优化问题变为单小区SFR优化问题1)初始资源分配过程初始资源分配过程将寻找单小区主、副载波分配以及确定最优的主、副载波发射功率，在保证小区中心和边缘区域速率需求的前提下最小化给定小区的发射功率．这一功率最小化问题可以表示为：TmajorajortlarinipNRsPormjomajr11i011,,,;.;i1i1为 了使得给定小区主载波与其相邻小区不重叠，保证给定小区的主载波小于门限值 ，当小区主、副载波分配固定，从中可以看出，主、副载波发射功率随TN着速率的提高而增加，因此，当约束条件取等号时，系统所需发射功率最小。

从约束条件式可以看出，当 确定， 以及 也随之确定．对于给majorN1orpmin1major1定( ，小区总发射功率为),min1jorajorN（majorjorppP1min1i1由于 ”与 为整数，从约束条件可以看出，最多有N种majori orin组合方式．因此，采用穷尽搜索法，通过遍历所有可能的),inrajoriN（组合，可以找到满足小区速率要求下使得发射功率最小的资源分mirjri（配方案2)资源分配调整过程若单小区SFR优化问题具有可行解，则初始资源分配过程中小区最小发射功率 小于给定的最大值 ，资源分配调整过程采用贪婪递减策略分配剩余minPmaxP可用功率 给小区边缘用户，逐步减少小区主载波数量，最大化系统副inax载波数量以进一步提高系统吞吐量，直到小区使用的总功率 达到 为1Pmaxp止．在这一过程中通过提高主载波发射功率保证小区边缘区域最低速率需求得到满足taroR完成剩余可用功率分配以及主、副载波调整后，根据新的小区资源分配，可以计算小区中心区域吞吐量 ，并将其作为下一次迭代过程中小区中心区域inR1的速率需求 初始资源分配和资源分配调整过程将迭代执行直至小区吞吐tarinR量不再变化。

2.2 多小区资源分配算法可以看出，在单小区SFR资源分配过程中若小区速率要求 和 了较tarinRtro大或相邻小区干扰很严重，单小区SFR优化问题可能不存在可行解，即单小区SFR算法中获得的满足速率要求下的最小发射功率大于 ，在这种情况下，为maxP了控制ICI，将为该小区寻找一种资源分配方式，获得发射功率 下的最大系ax统吞吐量，与单小区资源分配算法类似，这一资源重分配过程将通过遍历所有可能的 组合，寻找传输功率 下使得小区吞吐量最大的资源分),min1orajrN（ maxP配方式单小区资源分配确定后，可以计算小区中心区域速率 ，同时更新下一in1R次迭代过程中该小区中心区域的速率需求 i),ax(itrinR当系统全部C个小区都完成资源分配后，若存在速率需求不能被满足的小区，则对于小区中心区域速率 ，大于其最低速率需求 ，的小区i，减in1 mn1i小其下一次迭代过程中的速率需求 上述多小区资源分配过程将在系统各小rtain区间迭代执行直至找到最优SFR资源分配方式为止3 仿真实验与分析算法有效性图下给出了随迭代次数增加ASFR算法计算过程中对应的系统吞吐量的变化曲线可以看出，在均匀和非均匀负载情况下，根据算法判断流程，在经过一定次数迭代后，算法得到的资源分配结果对应的系统吞吐量将保持不变，可见，算法通过多次迭代后，可以正常结束并输出一种优化的SFR资源分配方案。

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