Femtocell網絡無線資源管理技術研究

毛源斌

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Femtocell網絡無線資源管理技術研究

毛源斌

中國聯合網絡通信有限公司江西省分公司，江西 南昌 330000

主要研究Femtocell網絡無線資源管理分配技術。針對Femtocell網絡中的頻譜資源分配問題，采用了粒子群智能算法來對Femtocell網絡中的信道進行分配。詳細介紹了粒子群算法的基本原理和算法流程，并對Femtocell網絡的資源管理進行數學模型建立，使用粒子群算法對網絡資源進行優化。最后使用MATLAB對算法進行編程，然后在MATLAB上運行該算法，對其性能進行測試。通過結果可以看出，粒子群算法對于信道分配的優化效果良好，并且相比于遺傳算法，無論用戶數量如何改變，粒子群算法的性能也比遺傳算法好。

蜂窩網絡；室內覆蓋；Femtocell；粒子群算法

1 為了解決室內蜂窩網絡覆蓋問題，Femtocell技術應運而生，并且由于Femtocell安裝使用方便，使用費率低，電磁污染小，能提供高質量服務等優點，發展十分迅猛。雖然Femtocell以上這些優勢，但在宏蜂窩系統中引入Femtocell系統，將會對傳統統一規劃的宏蜂窩系統造成重大影響，特別是femtocell網絡具有非規劃、隨機接入等特性，因此在研究femtocell在宏蜂窩網絡中的實際部署的時候，將會面對以下幾個關鍵技術問題：干擾管理、資源管理與移動性管理。其中干擾問題是限制網絡容量提升的重要因素，同時也是Femtocell大規模商用前需要重要研究的問題，干擾會對上述所提到的優勢和系統的性能產生影響。資源的分配方式與系統中的干擾和容量有著緊密的聯系。因此必須對資源如何分配的問題進行深入研究，才能從根本上解決Femtocell技術的干擾問題，從而為Femtocell大規模商用解決后顧之憂。

圖1 Femtocell網絡連接圖

2 如前所述，解決femtocell網絡干擾的關鍵在于網絡資源的合理分配，這主要包含兩個方面，一是頻率分配，二是功率控制。并且femtocell網絡中的干擾主要分為同層干擾和跨層干擾，而本課題主要研究femtocell網絡的同層干擾問題，因此下面主要對同層干擾問題的解決進行建模以及提出資源分配管理的算法。[1]

由于femtocell的引入，給傳統的macrocell網絡帶來了很多益處，同時也帶來了嚴重的干擾，通過對femtocell網絡中的無線資源進行合理的分配能夠有效的減輕系統中的干擾。

待優化的系統為系統模型如圖2，系統中主要包括宏基站BS，家庭基站HNB，宏基站用戶MU，家庭基站用戶FU，以及中心服務器，RNC。

圖2 集中式資源管理模型

3 前面已經提到，關于Femtocell的網絡資源管理主要是針對信道分配和功率控制這兩方面進行的。下面分別就這兩方面來闡述網絡資源管理的具體方法。

最終對于系統整體服務質量的評價，把所有用戶在所有信道上獲得的服務質量相加即可得到。該值越大，表示系統的整體服務質量越高，反之則質量越低。 接下來使用智能算法對信道的分配進行優化，本文采用的智能算法是粒子群算法。為了使用粒子群算法對Femtocell網絡的同層網絡信道選擇進行優化分配，首先需要將粒子群算法的各個參數與femtocell網絡模型中的參數進行對應。首先確定待優化函數，在上述模型中，信道選擇的質量優劣是通過所有用戶子在其使用的所有子信道上獲得的質量來進行評判的，即效益矩陣中所有別用到的信道的值的總和，設表示待優化函數，則其公式可表示為：

啟動粒子群優化算法對可用信道矩陣進行優化，具體過程為：對所有用到的信道進行重新初始化，使用待優化函數對重新初始化后的信道序列進行效益計算，存儲效益最好的信道序列，然后根據粒子群算法的粒子更新規則對上述初始化的信道序列進行更新，再進行效益計算，如果新序列中有某個序列的效益大于當前存儲的最優序列的效益，則用此序列更新最優序列。循環上述更新過程，直到達到最大迭代次數，或結束條件。得到最大效益值。

[1]李小東.Femtocell技術在無線網絡架構中應用[J].通信與信息技術，2013（3）：65-69.

[2]曾菊玲，丁健.基于修正Stackelberg博弈的雙層Femtocell網絡資源分配策略研究[J].移動通信，2016，40（8）：75-79.

Research on Wireless Resource Management Technology of Femtocell network

Mao Yuanbin

Branch company of Jiangxi Province of China Unicom, Jiangxi Nanchang 330000

This thesis mainly focuses on the radio resource management and distribution of Femtocell networks. Focusing on the allocation of spectrum resources of Femtocell networks, the thesis has used particle swarm optimization （PSO） algorithm to allocate channels in Femtocell networks. It has given a detailed introduction of the basic principles and the algorithm of particle swarm optimization（PSO）, set up a mathematical model of resource management of Femtocell networks and optimized network resources with PSO algorithm. In the end, it has programmed and run the algorithm on MATLAB program and tested its performance. According to the results, the PSO algorithm can effectively optimize channel distribution and compared to genetic algorithm, it has better performance, regardless of the change of the number of user.

celluar; indoor coverage; femtocell; particle swarm optimization algorithm

TN929.5

A

1009-6434(2016)09-0006-02