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公开(公告)号:CN104469857A
公开(公告)日:2015-03-25
申请号:CN201410232355.3
申请日:2014-05-28
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/126 , H04W28/24 , H04W52/0206 , H04W52/241 , H04W52/265
Abstract: 本发明实施例涉及一种密集部署的家庭基站网络中,有时延QoS保障的分布式节能功率控制方法。为避免密集部署的家庭基站与宏基站之间的跨层干扰,家庭基站与宏基站采用异频部署的方式。该方法通过功率控制来实现,将用户的时延QoS考虑在内,用可对用户的时延提供保障的“有效容量”的概念代替传统的“香农容量”;考虑了家庭基站的能效和整个家庭基站网络中的同层干扰,通过超模博弈使整个网络功率分配达到纳什均衡状态,从而使家庭基站用户的时延QoS得到保障,同时所有用户的能效达到最高,实现网络整体节能的目标。
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公开(公告)号:CN104023384A
公开(公告)日:2014-09-03
申请号:CN201410231267.1
申请日:2014-05-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例涉及一种家庭基站密集部署在宏蜂窝网络中上行链路的一种低复杂度的无线资源分配方法。该方法在最大化家庭基站上行链路的吞吐量的同时也考虑了延迟QoS指标,提出了子信道分配与功率控制算法。宏用户优先选择子信道和功率分配策略并广播给家庭基站,从而保证大量引入家庭基站并不会对宏用户产生较大的影响。用户的时延QoS指标是通过用户的有效容量的延迟因子来实现的。本发明通过强化学习中的Q_learning机制选择最优的子信道和功率分配策略,与非合作博弈方式比较,可以较快的达到均衡,而且该发明解决了瞬时吞吐量无法找到关于发射功率的闭式解的问题,实现了低复杂度的分配方案。
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公开(公告)号:CN103533623B
公开(公告)日:2017-05-17
申请号:CN201310463721.1
申请日:2013-10-08
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种家庭基站双层网络中基于节能的功率控制方法。该方法为了实现在最大化家庭用户能量效率的同时,减少家庭用户对宏基站的干扰,采用了由宏基站和家庭用户组成的斯坦伯格博弈模型。宏基站通过定价的方式限制家庭用户对其的干扰,占用相同频率的家庭用户组建功率控制的子博弈模型。通过采用指数权重的时间平均滤波器的方法,得到斯坦伯格博弈关于宏基站的最优定价函数以及家庭用户子博弈的最优功率响应函数,进而得到斯坦伯格均衡点。本发明通过采用时间平均的思想,解决了瞬时能量效率函数无法找到关于发射功率的闭式解的问题,用较小的能量损失换来了算法复杂度的明显降低。
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公开(公告)号:CN104023381A
公开(公告)日:2014-09-03
申请号:CN201410232367.6
申请日:2014-05-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W52/14
Abstract: 本发明的目的是在上行OFDMA家庭基站双层网络中,通过控制家庭基站用户的发射功率来控制宏基站网络在上行链路中受到的来自家庭基站网络的干扰,与此同时,引入有效容量作为优化目标,来保证一定的统计时延QoS。我们把这样的控制过程建模为一个斯坦伯格博弈,其中宏基站为leader,而家庭基站用户为followers,而宏基站在每个子信道上收到的干扰控制为某一个范围内,其上限为Q。宏基站对来自家庭基站用户的干扰进行定价,而所有接入家庭基站用户在这个干扰价格进行非合作博弈。最终的优化目标是:宏基站获得尽可能大的收益,从而能更好地控制跨层干扰;而家庭基站用户各自获得尽可能大的有效容量,来保证用户在一定统计时延QoS情况下的恒定达到速率。
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公开(公告)号:CN103533623A
公开(公告)日:2014-01-22
申请号:CN201310463721.1
申请日:2013-10-08
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种家庭基站双层网络中基于节能的功率控制方法。该方法为了实现在最大化家庭用户能量效率的同时,减少家庭用户对宏基站的干扰,采用了由宏基站和家庭用户组成的斯坦伯格博弈模型。宏基站通过定价的方式限制家庭用户对其的干扰,占用相同频率的家庭用户组建功率控制的子博弈模型。通过采用指数权重的时间平均滤波器的方法,得到斯坦伯格博弈关于宏基站的最优定价函数以及家庭用户子博弈的最优功率响应函数,进而得到斯坦伯格均衡点。本发明通过采用时间平均的思想,解决了瞬时能量效率函数无法找到关于发射功率的闭式解的问题,用较小的能量损失换来了算法复杂度的明显降低。
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