分层网中基于路损特征聚类和凸优化理论分配功率算法的研究和验证

This project proposes to implement a new power allocation algorithm based on convex optimization in small cell deployment hierarchical network, which has complex deployment and interference, with the aims of reducing interference and improving network throughput and spectrum utilization efficiency. An objective function of hierarchical network will be built based on the network performance requirements. The optimal solutions will be obtained taking advantage of successive approximation transformation, Lagarage duality and distributed algorithm. The convex optimization algorithm, which be based on instantaneous random distribution model of users, can improve the network performance and ensure the global optimization with faster convergence. The proposed algorithm will be further improved based on pass loss clustering and convex optimization. Specifically, the path loss information of users in cells will be collected based on the statistical distribution of users in a cell. Then, the logic model representing the entire path loss of a cell can be built. With the logic model of path loss, the convex optimization will be performed to allocate base power, and optimize the network capacity to achieve network performance stability over relatively long period of time. Most importantly, field trial and experimental measurements will be conducted to evaluate the performance of this proposed algorithm, which will lay a solid foundation for its application in practice.

本项目针对部署小基站的分层网复杂的网络布局和干扰环境，提出基于凸优化理论配置基站功率算法，降低干扰水平，提升网络吞吐量和频谱利用率，优化网络性能。该算法利用连续近似变形对网络需要优化的目标函数变形，基于拉格朗日对偶和分布式算法对目标函数进行最优化求解，以较快的收敛速度获得全局最优解；该算法根据网络瞬时随机的用户分布模型设计，在此基础上，进一步提出基于小区路损特征聚类模型的凸优化理论分配功率算法：设计聚类算法对小区用户路损信息统计、归类，建立表征小区整体路损特征的逻辑点，基于逻辑点的路损值利用凸优化理论分配基站功率。基于稳定的路损特征对基站功率优化配置，既提升网络容量，也能保证较长时间段内网络性能的稳定。同时，本项目针对凸优化分配功率算法和基于逻辑点路损值凸优化分配功率的算法在外场测试网络中进行验证和测试，并对算法进行修正和优化，为算法的实现和应用打下坚实的基础。

本课题针对部署小基站的分层网复杂的网络布局和干扰环境，提出了优化配置基站功率的算法，该算法基于凸优化理论和用户路损模型优化配置基站功率，算法从目前实际外场部署的基站功率谱密度是统一值出发，基于小区路损特征和各基站的功率建立最大化吞吐量或比例公平的目标函数，采用拉格朗日对偶和分布式算法对目标函数进行最优化求解，以较快的收敛速度获得全局最优解，达到优化网络性能的目的。 .接下来，我们在Matlab中搭建模型验证基于凸优化理论优化配置基站功率算法的性能。针对大量用户在小区不同分布下进行多场景仿真，不仅在只有宏基站网络配置下仿真验证，在分层网中也对该功率算法仿真验证。结果显示以吞吐量为优化目标的凸优化算法牺牲边缘用户或者频谱效率差的用户的性能，提升好的用户频谱效率达到网络总的吞吐量的最大化。基于比例公平为优化目标的算法能有效提升边缘用户的频谱效率，在保障小区吞吐量前提下，小区边界频谱利用率比现有公开方案提升15%以上，同时，功率效率获得了成倍的增长，大大降低基站功耗，实现绿色通信。.本课题重点在实际搭建的外场对功控算法进行测试和验证。首先，外场中配置两小区单用户测试场景，并分别在郊区和城区两个不同的测试环境下进行反复测试验证，该测试环境下只有宏基站；接下来，在实际的外场配置三小区和多用户的测试场景，该外场包括1个宏基站和2个小基站的分层网，进行反复测试。测试结果证明基于凸优化理论的功率优化配置算法能有效提升网络吞吐量，大大降低使用的基站功率，尤其是功率效率活动成倍增长。在其中多小区多用户的实际外场测试中该算法的系统吞吐量增加9%，比例公平提升1.31%，功率效率提升20.2%。 .项目实施过程中，申请技术专利2项，发表SCI/EI检索论文7篇，培养硕士毕业生两名。