分层异构网络中各层网络基站的配置方法
分层异构网络中各层网络基站的配置方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及通信技术领域，具体地说，设及一种分层异构网络中的各层网络基站 的配置方法。
【背景技术】
[0002] 随着无线通信技术的飞速发展，无线通信网络所承载的信息数据正进行着飞速增 长。同时，随着无线移动通信技术的发展，便利的无线移动信息服务也服务着更多更广泛的 用户，如移动互联网、车联网、智能电网、机器间通信、智能家居网等。无线通信网络正向着 物联网时代演进，数量更多、种类更繁杂的移动通信终端将会接入无线通信网络，使之变成 一张庞大的、混合多种通信制式和设备的异构分层网络。
[0003] 分层异构网络是指在地理重叠区域内无线网络中存在不同接入技术、不同发射功 率、不同传输技术、不同传输频段的多种无线通信系统。若把每一种通信系统视为网络中的 一层，那么该个融合起来的网络便是分层异构无线网络。分层异构无线网络的优势是通过 密集化无线网络热点的部署，大大提升了单位面积的频谱使用效率，同时通过其他通信制 式网络分担数据流量，有效缓解了现有蜂窝网络的拥堵情况，大大提升来网络整体的通信 速率，改善了用户的通信体验。
[0004]对于异构分层的无线通信网络，其网络在基站实际部署前的规划中存在两个难 题：其一是如何确定异构无线网络中不同层网络（如宏蜂窝网络层、微蜂窝网络层、WLAN网 络层、M2M网络层、中继网络层等）之间基站部署的关系，如各层基站功率比值、部署密度比 值对网络容量性能的影响；其二是如何确定异构无线网络中各微基站层网络中基站部署的 最优密度。
【发明内容】
[0005] 为解决W上问题，本发明提供了一种分层异构网络中各层网络基站的配置方法， 用W解决分层异构网络中各层网络基站的配置问题。
[0006]根据本发明的一个实施例，提供了一种分层异构网络中各层网络基站的配置方 法，包括：
[0007] 获取用户到所连接基站的距离概率分布函数；
[0008]根据用户基于最强信号接入基站的规则，基于所述距离概率分布函数获取用户与 微基站层网络的连接概率；
[0009]基于所述距离概率分布函数和所述连接概率对各层网络基站进行配置。
[0010] 根据本发明的一个实施例，所述分层异构网络为两层网络，包括宏基站层网络和 微基站层网络。
[0011] 根据本发明的一个实施例，对各层网络基站进行配置包括W最大化微基站层网络 容量为目的的微基站层网络的微基站最优密度配置和在给定微基站层网络容量设计要求 下的宏基站层网络或微基站层网络的基站功率配置。
[0012] 根据本发明的一个实施例，所述微基站层网络包括非授权频段下的微蜂窝网络、 WLAN网络、中继网络和自组织网络。
[0013] 根据本发明的一个实施例，所述用户到所连接基站的距离概率分布函数为：
[0014] (r) = 2 31 入rexp(-31 入巧
[0015] 其中，r是网络中用户与其所连接基站的距离，A是网络基站的部署密度，fc(r)是 用户到其所连接基站的距离概率分布函数。
[0016] 根据本发明的一个实施例，所述连接概率为：
[0017]
[0018] 其中，
Am为微基站层网络的基站部署密度，A"为宏基站层网络的 基站部署密度，Pm为宏基站的发射功率，Pm为微基站的发射功率，h"为宏基站层网络的信道 衰落因子，hm为微基站层网络的信道衰落因子。
[0019] 根据本发明的一个实施例，对各层网络基站进行配置的步骤进一步包括：
[0020] 基于香农容量公式得到微基站层网络容量表达式：
[0021]
[0022] 其中，R为微基站层网络容量，N为分层异构网络中的无线用户数量，W为微基站 层网络的通信带宽，a。为微基站层网络路损因子，I为用户在微基站层网络受到的干扰， fi(I)为I的概率分布函数，./；>)为用户与所连接微基站的距离概率分布函数，。2为加性噪声.
[0023] 基于所述微基站层网络容量表达式对微基站层网络进行微基站最优密度配置、对 宏基站层网络或微基站层网络进行基站功率配置。
[0024] 根据本发明的一个实施例，所述用户在微基站层受到的干扰的概率分布函数 fi(I)通过下式得到：
[00巧]
[0026] 根据本发明的一个实施例，对所述微基站层网络进行微基站最优密度配置的过程 进一步包括：
[0027] 基于用户与所连接基站的距离概率分布函数获取用户与其所连接微基站的距离 分布函数：
[0028]
[0029] 将用户到其所连接微基站的距离分布函数和用户在微基站层受到的干扰的概率 分布函数引入所述微基站层网络容量表达式，得到微基站层网络容量与各层基站部署密度 及功率关系式：
[0030]
[0031] 将宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子、宏基站 的发射功率、微基站的发射功率、微基站层网络的频段及信道衰落因子分别引入所述微基 站层网络容量与各层基站部署密度及功率关系式，通过数值计算方法绘制微基站层网络容 量与微基站层网络的微基站部署密度的关系曲线，其中，微基站层网络容量的峰值点即为 微基站层的最大化网络容量，该峰值点对应的微基站部署密度即为该微基站层的微基站最 优密度配置。
[0032] 根据本发明的一个实施例，对宏基站层网络或微基站层网络进行基站功率配置的 过程进一步包括：
[0033] 基于所述用户与所连接基站的距离概率分布函数获取用户与其所连接微基站的 距离分布函数；
[0034]
[00巧]将用户与所连接微基站的距离分布函数和用户在微基站层受到的干扰的概率分 布函数引入所述微基站层网络容量表达式，得到微基站层网络容量与各层基站部署密度及 功率关系式；
[0036]
[0037] 将微基站层网络容量、微基站层网络基站部署密度、微基站层网络的频段及信道 衰落因子、宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子、宏基站的 发射功率引入所述微基站层网络容量与各层基站部署密度及功率关系式，通过数值计算方 法，反巧
确定微基站的功率配置，
[0038] 或者，将微基站层网络容量、微基站层网络基站部署密度、微基站层网络的频段及 信道衰落因子、宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子、微基 站的发射功率引入所述微基站层网络容量与各层基站部署密度及功率关系式，通过数值计 算方法，反推
确定宏基站的功率配置。
[0039] 本发明的有益效果；
[0040] 本发明无需探测任何数据，能够根据无线网络速率（或容量）需求计算配置各层 网络基站的功率和微基站的最优部署密度，在无线网络规划阶段也可使用。同时，在计算方 法实施过程中，用户终端与不同基站层网络的连接关系也能得到确定。
[0041] 本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变 得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利 要求书W及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
【附图说明】
[0042] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要的附图做简单的介绍：
[0043] 图 1是根据本发明的一个实施例的一种分层异构网络的场景实例；
[0044] 图2是根据本发明的一个实施例的分层异构网络抽象模型；
[004引图3是根据本发明的一个实施例的方法流程图拟及
[0046]图4是根据本发明的一个实施例的微基站层网络速率与微基站部署密度的关系 图。
【具体实施方式】
[0047]W下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用 技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据W实施。需要说明 的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例W及各实施例中的各个特征可W相互结合， 所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
[0048]目前，在规划分层异构无线网络时，需要确定移动通信终端与不同层网络的连接 关系，还需要根据无线网络速率（容量）的要求确定各层网络中的基站功率、部署密度等参 数间的关系（如各层网络部署密度比值、各层网络基站功率比值等）来指导各层网络的部 署。目前，在对规划中的分层异构网络进行基站密度或功率部署时，均需依赖网络探测数 据。因此，本发明提供了一种不依赖网络探测数据的、包含多种接入技术的分层异构无线网 络中的微基站的配置方法。
[0049] 为说明方便，首先将分层异构无线网络进抽象，如图1所示为抽象的分层异构网 络的应用场景示意图。本发明应用于包括宏基站和微基站的两层分层异构网络中。其中， 宏基站层网络为第一层，其位置服从密度为A"的泊松分布，覆盖范围较大，如3G、4G等蜂 窝网络。微基站层网络为第二层，其位置服从密度为Am的泊松分布，是功率低、小覆盖并与 回程线路炬ac化aul)直接连接的接入点，如WiFi(Wireless-Fidelity,无线宽带）。宏基 站层网络与微基站层网络的划分需根据具体的网络设置情况，在不同的分层异构网络中， 同一类型网络可作为分层异构网络的宏基站层网络或微基站层网络。
[0050] 在本发明的一个实施例中，微基站层网络的适用范围不止局限于图1中的与蜂窝 网络分层异构共存的WLAN网络（WirelessLocalAreaNetworks,无线局域网），至少还适 用于非授权频段下的微蜂窝网络、中继网络、自组织网络等网络。其中，自组织网络是一种 自治网络，其通信过程没有控制中屯、，用户通过某一接入基站的规则（如最大信号接入规 贝1J)自由接入基站而不受强制性控制，所有用户共享并竞争通信资源。
[0051] 如图1所示，蜂窝网络作为宏基站层网络提供有保障的业务服务，并保证覆盖率。 WLAN作为微基站层网络，用来分流宏基站网络层中的数据流量压力，避免宏基站层网络过 于拥堵，该是一种较为典型的多种接入网异构的解决方案。在此网络场景模型下，两层网络 工作在不同频谱（蜂窝宏基站工作在蜂窝通信频段，WLAN工作在非授权公共频段）。如图 1所示，假设蜂窝网络的宏基站KWLAN基站2W及网络中的用户3都服从一定密度的泊松 随机分布，其分布密度和分布过程都相互独立，并且仅考虑大尺度衰落的信道模型，用户与 基站的连接方案选择最普通的最大信号强度接入方式，即用户会选择其接收到的最大信号 基站接入网络。
[0052] 按照该种抽象模型，图1中的场景模型可W抽象为图2。在图2中，星状物表示蜂 窝宏基站位置，实线表示其覆盖范围；实屯、点表示WLAN微基站，虚线表示其覆盖范围。在该 一网络中，任何用户都会落到某一蜂窝宏基站和某一WLAN微基站的覆盖重叠区，用户则根 据其接收到的最强信号选择基站接入。
[0053] 在图2的抽象模型下，用户接收到的最强信号与基站的功率、基站到用户的距离 W及信道衰落因子密切相关。由于某地区信道衰落因子在网络规划时是可W确定的，而基 站功率一般在网络设计时会有具体设计要求，因此与用户接入基站概率相关的未知量只剩 下了各层网络中基站到用户间的最近距离。
[0054] 如图3所示为根据本发明的一个实施例的方法流程图，W下参考图3来对本发明 进行详细说明。
[00巧]首先，从步骤S110开始，获取用户与所连接基站的距离概率分布函数。
[0056] 各网络层中用户到所连接基站的距离服从W下的概率分布函数：
[0057] (r) = 2 31 入rexp(-31 入巧 (1)
[0058] 其中，r是各层网络基站到用户的距离，A是该层网络基站的部署密度，fc(r)是 用户到其所连接基站的距离概率分布函数。由于各层网络都服从随机分布，因此，该公式表 示各层网络基站与用户间相对位置的关系，此处的各层基站包括宏碁站和微基站。
[0059] 接下来，在步骤S120中，在得到用户到所连接基站距离的概率分布函数的基础 上，根据用户基于最强信号接入基站的规则，获取用户接入微基站层网络的连接概率为：
[0060]
[0061] 为便于工程计算令路损因子a"和am为4,则：
[006引
（3)
[0063] 其中，
Am为微基站层网络的基站部署密度，r。为用户到所连微基 站的距离，A"为宏基站层网络的基站部署密度，P"为宏基站的发射功率，Pm为微基站的发 射功率，tlM为宏基站层网络的信道衰落因子，hm为微基站层网络的信道衰落因子，am为微 基站层网络路损因子，a"为宏基站层网络路损因子。对应地，可W得出用户与宏基站的连 接概率是：
[0064]
(4)
[006引当然，路损因子a"和am也可W根据具体应用环境选取其他数值，则可获得对应 的Am。
[0066] 接下来，在步骤S130中，基于用户到所连接基站的距离概率分布函数和用户接入 微基站层网络的连接概率来对各层网络基站进行配置。
[0067]由于用户仅选择接收信号最大的基站作为服务基站进行连接，因此除此基站外的 同层网络的其他基站都会对此用户造成干扰。通常W香农公式计算用户在某一层网络的链 路容量，香农公式为：
[0068]
(5)
[0069] 其中，R是单个用户的链路速率，W是其通信带宽，P是为此用户服务的基站的发射 功率，h是该层网络的信道衰落因子，r是该服务基站到此用户的距离，a是该层网络的路 损因子，I是同层网络其他基站对此用户造成的干扰，〇2为加性噪声。因此，为计算用户的 链路速率，必须先计算出I。
[0070] 在本发明的一个实施例中，为方便工程计算，取路损因子a为4得到I的概率密 度分布函数为：
[0071]
(6)
[0072] 根据香农容量理论，可W得出计算微基站层网络容量的表达式为：
[0073]
[0074] 其中，N是微基站层网络中无线用户的数量，W是微基站层的通信带宽，f"(r)是根 据式（1)应用到微基站层得到的用户到所连接微基站的距离概率分布函数，其表达式为：
[00巧]
(8)
[0076]将式（3)、化）、（8)代入式（7)，得到微基站层网络容量与各层基站部署密度及功 率关系式：
[0077]
[0078] 根据式（9)采用数值计算的方法即可对各层网络基站进行配置。
[0079] 在基于式（9)对各网络层进行配置时，可根据不同的部署要求和现有部署条件对 基站进行配置。在本发明的一个实施例中，主要针对微基站网络层的微基站密度配置和功 率配置，同时，还可W对宏基站网络层的宏基站进行功率配置。
[0080] 如果当前已知宏基站层网 络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因 子、宏基站的发射功率，W及按照通过网络部署分配给微基站层网络的频段及信道衰落因 子、微基站的发射功率，则将宏基站和微基站的W上参数引入到相应的式（3) (6)巧）中，再 将含有未知变量的（3) (6) (8)引入到式（7)中，即可得到式巧）。式巧）W数值计算方法得 到微基站层网络容量与微基站层部署密度关系曲线，其中，微基站层网络容量的峰值点即 为微基站层的最大化网络容量，该峰值点对应的基站部署密度即为该微基站层的微基站最 优密度配置，如图4所示。
[0081] 如果当前已知宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因 子、宏基站的发射功率，w及微基站层网络容量、微基站层网络的基站部署密度、微基站层 网络的频段及信道衰落因子，则可按照无线网络容量的需求对各微基站网络层的微基站进 行发射功率配置。将宏基站和微基站的参数引入到相应的式（3) (6H8)中，再将含有未知 变量的（3) (6) (8)引入到式（7)中，即可得到式巧）。通过数值计算方法，反推
确定微基站的功率配置。
[0082] 反之，已知微基站功率也可W推导出宏基站功率。如果当前已知宏基站层网络的 基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子，W及微基站的发射功率、微基站层网 络容量、微基站层网络基站部署密度、微基站层网络的频段及信道衰落因子，则可按照无线 网络容量的需求对宏基站网络层的微基站进行发射功率配置。将宏基站和微基站的参数引 入到相应的式（3) (6)巧）中，再将含有未知变量的（3) (6) (8)引入到式（7)中，即可得到式 巧）。通过数值计算方法，反推
确定宏基站的功率配置。
[0083] 本发明所述的各网络层基站的配置方法无需探测任何数据，并且能够根据无线网 络速率（或容量）需求计算确定各层网络基站的功率配置关系和微基站的最优部署密度， 在无线网络规划阶段也可使用。同时，在计算方法实施过程中，用户终端与各层网络的连接 关系也能得到确定。
[0084] 虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采 用的实施方式，并非用W限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本 发明所公开的精神和范围的前提下，可W在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化， 但本发明的专利保护范围，仍须W所附的权利要求书所界定的范围为准。
【主权项】
1. 一种分层异构网络中各层网络基站的配置方法，包括： 获取用户到所连接基站的距离概率分布函数； 根据用户基于最强信号接入基站的规则，基于所述距离概率分布函数获取用户与微基 站层网络的连接概率； 基于所述距离概率分布函数和所述连接概率对各层网络基站进行配置。2. 根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，所述分层异构网络为两层网络，包括 宏基站层网络和微基站层网络。3. 根据权利要求2所述的配置方法，其特征在于，对各层网络基站进行配置包括以最 大化微基站层网络容量为目的的微基站层网络的微基站最优密度配置和在给定微基站层 网络容量设计要求下的宏基站层网络或微基站层网络的基站功率配置。4. 根据权利要求2所述的配置方法，其特征在于，所述微基站层网络包括非授权频段 下的微蜂窝网络、WLAN网络、中继网络和自组织网络。5. 根据权利要求4所述的配置方法，其特征在于，所述用户到所连接基站的距离概率 分布函数为： fR (r) = 2 π λ r exp (- π λ r2) 其中，r是网络中用户与其所连接基站的距离，λ是网络基站的部署密度，fK(r)是用 户到其所连接基站的距离概率分布函数。6. 根据权利要求1-5中任一项所述的配置方法，其特征在于，所述连接概率为：其中，λm为微基站层网络的基站部署密度，λ M为宏基站层网络的基站 部署密度，Pm为宏基站的发射功率，P 微基站的发射功率，h Μ为宏基站层网络的信道衰落 因子，hm为微基站层网络的信道衰落因子。7. 根据权利要求6所述的配置方法，其特征在于，对各层网络基站进行配置的步骤进 一步包括： 基于香农容量公式得到微基站层网络容量表达式：其中，R为微基站层网络容量，N为分层异构网络中的无线用户数量，W为微基站层网络 的通信带宽，απ为微基站层网络路损因子，I为用户在微基站层网络受到的干扰，h (I)为 I的概率分布函数，及（")为用户与所连接微基站的距离概率分布函数，? 2为加性噪声； 基于所述微基站层网络容量表达式对微基站层网络进行微基站最优密度配置、对宏基 站层网络或微基站层网络进行基站功率配置。8. 根据权利要求7所述的配置方法，其特征在于，所述用户在微基站层受到的干扰的 概率分布函数A (I)通过下式得到： O9. 根据权利要求8所述的配置方法，其特征在于，对所述微基站层网络进行微基站最 优密度配置的过程进一步包括： 基于用户与所连接基站的距离概率分布函数获取用户与其所连接微基站的距离分布 函数；将用户到其所连接微基站的距离分布函数和用户在微基站层受到的干扰的概率分布 函数引入所述微基站层网络容量表达式，得到微基站层网络容量与各层基站部署密度及功 率关系式：将宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子、宏基站的发 射功率、微基站的发射功率、微基站层网络的频段及信道衰落因子分别引入所述微基站层 网络容量与各层基站部署密度及功率关系式，通过数值计算方法绘制微基站层网络容量与 微基站层网络的微基站部署密度的关系曲线，其中，微基站层网络容量的峰值点即为微基 站层的最大化网络容量，该峰值点对应的微基站部署密度即为该微基站层的微基站最优密 度配置。10. 根据权利要求8所述的配置方法，其特征在于，对宏基站层网络或微基站层网络进 行基站功率配置的过程进一步包括： 基于所述用户与所连接基站的距离概率分布函数获取用户与其所连接微基站的距离 分布函数；将用户与所连接微基站的距离分布函数和用户在微基站层受到的干扰的概率分布函 数引入所述微基站层网络容量表达式，得到微基站层网络容量与各层基站部署密度及功率 关系式：将微基站层网络容量、微基站层网络基站部署密度、微基站层网络的频段及信道衰落 因子、宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子、宏基站的发射 功率引入所述微基站层网络容量与各层基站部署密度及功率关系式，通过数值计算方法， 反推确定微基站的功率配置， 或者，将微基站层网络容量、微基站层网络基站部署密度、微基站层网络的频段及信道 衰落因子、宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子、微基站的 发射功率引入所述微基站层网络容量与各层基站部署密度及功率关系式，通过数值计算方 法，反拥确定宏基站的功率配置。
【专利摘要】本发明公开了一种分层异构网络中各层网络基站的配置方法，包括：获取用户到所连接基站的距离概率分布函数；根据用户基于最强信号接入基站的规则，基于距离概率分布函数获取用户与微基站层网络的连接概率；基于距离概率分布函数和连接概率对各层网络基站进行配置。本发明无需探测任何数据，能够根据无线网络速率(或容量)需求计算配置各层网络基站的功率和微基站的最优部署密度。
【IPC分类】H04W16/18, H04W16/26, H04W24/02
【公开号】CN104902488
【申请号】CN201510184560
【发明人】冯志勇, 冯建元, 尉志青, 袁昕, 仇琛
【申请人】北京邮电大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年4月17日
【技术领域】
[0001] 本发明设及通信技术领域，具体地说，设及一种分层异构网络中的各层网络基站 的配置方法。
【背景技术】
[0002] 随着无线通信技术的飞速发展，无线通信网络所承载的信息数据正进行着飞速增 长。同时，随着无线移动通信技术的发展，便利的无线移动信息服务也服务着更多更广泛的 用户，如移动互联网、车联网、智能电网、机器间通信、智能家居网等。无线通信网络正向着 物联网时代演进，数量更多、种类更繁杂的移动通信终端将会接入无线通信网络，使之变成 一张庞大的、混合多种通信制式和设备的异构分层网络。
[0003] 分层异构网络是指在地理重叠区域内无线网络中存在不同接入技术、不同发射功 率、不同传输技术、不同传输频段的多种无线通信系统。若把每一种通信系统视为网络中的 一层，那么该个融合起来的网络便是分层异构无线网络。分层异构无线网络的优势是通过 密集化无线网络热点的部署，大大提升了单位面积的频谱使用效率，同时通过其他通信制 式网络分担数据流量，有效缓解了现有蜂窝网络的拥堵情况，大大提升来网络整体的通信 速率，改善了用户的通信体验。
[0004]对于异构分层的无线通信网络，其网络在基站实际部署前的规划中存在两个难 题：其一是如何确定异构无线网络中不同层网络（如宏蜂窝网络层、微蜂窝网络层、WLAN网 络层、M2M网络层、中继网络层等）之间基站部署的关系，如各层基站功率比值、部署密度比 值对网络容量性能的影响；其二是如何确定异构无线网络中各微基站层网络中基站部署的 最优密度。
【发明内容】
[0005] 为解决W上问题，本发明提供了一种分层异构网络中各层网络基站的配置方法， 用W解决分层异构网络中各层网络基站的配置问题。
[0006]根据本发明的一个实施例，提供了一种分层异构网络中各层网络基站的配置方 法，包括：
[0007] 获取用户到所连接基站的距离概率分布函数；
[0008]根据用户基于最强信号接入基站的规则，基于所述距离概率分布函数获取用户与 微基站层网络的连接概率；
[0009]基于所述距离概率分布函数和所述连接概率对各层网络基站进行配置。
[0010] 根据本发明的一个实施例，所述分层异构网络为两层网络，包括宏基站层网络和 微基站层网络。
[0011] 根据本发明的一个实施例，对各层网络基站进行配置包括W最大化微基站层网络 容量为目的的微基站层网络的微基站最优密度配置和在给定微基站层网络容量设计要求 下的宏基站层网络或微基站层网络的基站功率配置。
[0012] 根据本发明的一个实施例，所述微基站层网络包括非授权频段下的微蜂窝网络、 WLAN网络、中继网络和自组织网络。
[0013] 根据本发明的一个实施例，所述用户到所连接基站的距离概率分布函数为：
[0014] (r) = 2 31 入rexp(-31 入巧
[0015] 其中，r是网络中用户与其所连接基站的距离，A是网络基站的部署密度，fc(r)是 用户到其所连接基站的距离概率分布函数。
[0016] 根据本发明的一个实施例，所述连接概率为：
[0017]
[0018] 其中，
Am为微基站层网络的基站部署密度，A"为宏基站层网络的 基站部署密度，Pm为宏基站的发射功率，Pm为微基站的发射功率，h"为宏基站层网络的信道 衰落因子，hm为微基站层网络的信道衰落因子。
[0019] 根据本发明的一个实施例，对各层网络基站进行配置的步骤进一步包括：
[0020] 基于香农容量公式得到微基站层网络容量表达式：
[0021]
[0022] 其中，R为微基站层网络容量，N为分层异构网络中的无线用户数量，W为微基站 层网络的通信带宽，a。为微基站层网络路损因子，I为用户在微基站层网络受到的干扰， fi(I)为I的概率分布函数，./；>)为用户与所连接微基站的距离概率分布函数，。2为加性噪声.
[0023] 基于所述微基站层网络容量表达式对微基站层网络进行微基站最优密度配置、对 宏基站层网络或微基站层网络进行基站功率配置。
[0024] 根据本发明的一个实施例，所述用户在微基站层受到的干扰的概率分布函数 fi(I)通过下式得到：
[00巧]
[0026] 根据本发明的一个实施例，对所述微基站层网络进行微基站最优密度配置的过程 进一步包括：
[0027] 基于用户与所连接基站的距离概率分布函数获取用户与其所连接微基站的距离 分布函数：
[0028]
[0029] 将用户到其所连接微基站的距离分布函数和用户在微基站层受到的干扰的概率 分布函数引入所述微基站层网络容量表达式，得到微基站层网络容量与各层基站部署密度 及功率关系式：
[0030]
[0031] 将宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子、宏基站 的发射功率、微基站的发射功率、微基站层网络的频段及信道衰落因子分别引入所述微基 站层网络容量与各层基站部署密度及功率关系式，通过数值计算方法绘制微基站层网络容 量与微基站层网络的微基站部署密度的关系曲线，其中，微基站层网络容量的峰值点即为 微基站层的最大化网络容量，该峰值点对应的微基站部署密度即为该微基站层的微基站最 优密度配置。
[0032] 根据本发明的一个实施例，对宏基站层网络或微基站层网络进行基站功率配置的 过程进一步包括：
[0033] 基于所述用户与所连接基站的距离概率分布函数获取用户与其所连接微基站的 距离分布函数；
[0034]
[00巧]将用户与所连接微基站的距离分布函数和用户在微基站层受到的干扰的概率分 布函数引入所述微基站层网络容量表达式，得到微基站层网络容量与各层基站部署密度及 功率关系式；
[0036]
[0037] 将微基站层网络容量、微基站层网络基站部署密度、微基站层网络的频段及信道 衰落因子、宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子、宏基站的 发射功率引入所述微基站层网络容量与各层基站部署密度及功率关系式，通过数值计算方 法，反巧
确定微基站的功率配置，
[0038] 或者，将微基站层网络容量、微基站层网络基站部署密度、微基站层网络的频段及 信道衰落因子、宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子、微基 站的发射功率引入所述微基站层网络容量与各层基站部署密度及功率关系式，通过数值计 算方法，反推
确定宏基站的功率配置。
[0039] 本发明的有益效果；
[0040] 本发明无需探测任何数据，能够根据无线网络速率（或容量）需求计算配置各层 网络基站的功率和微基站的最优部署密度，在无线网络规划阶段也可使用。同时，在计算方 法实施过程中，用户终端与不同基站层网络的连接关系也能得到确定。
[0041] 本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变 得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利 要求书W及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
【附图说明】
[0042] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要的附图做简单的介绍：
[0043] 图 1是根据本发明的一个实施例的一种分层异构网络的场景实例；
[0044] 图2是根据本发明的一个实施例的分层异构网络抽象模型；
[004引图3是根据本发明的一个实施例的方法流程图拟及
[0046]图4是根据本发明的一个实施例的微基站层网络速率与微基站部署密度的关系 图。
【具体实施方式】
[0047]W下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用 技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据W实施。需要说明 的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例W及各实施例中的各个特征可W相互结合， 所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
[0048]目前，在规划分层异构无线网络时，需要确定移动通信终端与不同层网络的连接 关系，还需要根据无线网络速率（容量）的要求确定各层网络中的基站功率、部署密度等参 数间的关系（如各层网络部署密度比值、各层网络基站功率比值等）来指导各层网络的部 署。目前，在对规划中的分层异构网络进行基站密度或功率部署时，均需依赖网络探测数 据。因此，本发明提供了一种不依赖网络探测数据的、包含多种接入技术的分层异构无线网 络中的微基站的配置方法。
[0049] 为说明方便，首先将分层异构无线网络进抽象，如图1所示为抽象的分层异构网 络的应用场景示意图。本发明应用于包括宏基站和微基站的两层分层异构网络中。其中， 宏基站层网络为第一层，其位置服从密度为A"的泊松分布，覆盖范围较大，如3G、4G等蜂 窝网络。微基站层网络为第二层，其位置服从密度为Am的泊松分布，是功率低、小覆盖并与 回程线路炬ac化aul)直接连接的接入点，如WiFi(Wireless-Fidelity,无线宽带）。宏基 站层网络与微基站层网络的划分需根据具体的网络设置情况，在不同的分层异构网络中， 同一类型网络可作为分层异构网络的宏基站层网络或微基站层网络。
[0050] 在本发明的一个实施例中，微基站层网络的适用范围不止局限于图1中的与蜂窝 网络分层异构共存的WLAN网络（WirelessLocalAreaNetworks,无线局域网），至少还适 用于非授权频段下的微蜂窝网络、中继网络、自组织网络等网络。其中，自组织网络是一种 自治网络，其通信过程没有控制中屯、，用户通过某一接入基站的规则（如最大信号接入规 贝1J)自由接入基站而不受强制性控制，所有用户共享并竞争通信资源。
[0051] 如图1所示，蜂窝网络作为宏基站层网络提供有保障的业务服务，并保证覆盖率。 WLAN作为微基站层网络，用来分流宏基站网络层中的数据流量压力，避免宏基站层网络过 于拥堵，该是一种较为典型的多种接入网异构的解决方案。在此网络场景模型下，两层网络 工作在不同频谱（蜂窝宏基站工作在蜂窝通信频段，WLAN工作在非授权公共频段）。如图 1所示，假设蜂窝网络的宏基站KWLAN基站2W及网络中的用户3都服从一定密度的泊松 随机分布，其分布密度和分布过程都相互独立，并且仅考虑大尺度衰落的信道模型，用户与 基站的连接方案选择最普通的最大信号强度接入方式，即用户会选择其接收到的最大信号 基站接入网络。
[0052] 按照该种抽象模型，图1中的场景模型可W抽象为图2。在图2中，星状物表示蜂 窝宏基站位置，实线表示其覆盖范围；实屯、点表示WLAN微基站，虚线表示其覆盖范围。在该 一网络中，任何用户都会落到某一蜂窝宏基站和某一WLAN微基站的覆盖重叠区，用户则根 据其接收到的最强信号选择基站接入。
[0053] 在图2的抽象模型下，用户接收到的最强信号与基站的功率、基站到用户的距离 W及信道衰落因子密切相关。由于某地区信道衰落因子在网络规划时是可W确定的，而基 站功率一般在网络设计时会有具体设计要求，因此与用户接入基站概率相关的未知量只剩 下了各层网络中基站到用户间的最近距离。
[0054] 如图3所示为根据本发明的一个实施例的方法流程图，W下参考图3来对本发明 进行详细说明。
[00巧]首先，从步骤S110开始，获取用户与所连接基站的距离概率分布函数。
[0056] 各网络层中用户到所连接基站的距离服从W下的概率分布函数：
[0057] (r) = 2 31 入rexp(-31 入巧 (1)
[0058] 其中，r是各层网络基站到用户的距离，A是该层网络基站的部署密度，fc(r)是 用户到其所连接基站的距离概率分布函数。由于各层网络都服从随机分布，因此，该公式表 示各层网络基站与用户间相对位置的关系，此处的各层基站包括宏碁站和微基站。
[0059] 接下来，在步骤S120中，在得到用户到所连接基站距离的概率分布函数的基础 上，根据用户基于最强信号接入基站的规则，获取用户接入微基站层网络的连接概率为：
[0060]
[0061] 为便于工程计算令路损因子a"和am为4,则：
[006引
（3)
[0063] 其中，
Am为微基站层网络的基站部署密度，r。为用户到所连微基 站的距离，A"为宏基站层网络的基站部署密度，P"为宏基站的发射功率，Pm为微基站的发 射功率，tlM为宏基站层网络的信道衰落因子，hm为微基站层网络的信道衰落因子，am为微 基站层网络路损因子，a"为宏基站层网络路损因子。对应地，可W得出用户与宏基站的连 接概率是：
[0064]
(4)
[006引当然，路损因子a"和am也可W根据具体应用环境选取其他数值，则可获得对应 的Am。
[0066] 接下来，在步骤S130中，基于用户到所连接基站的距离概率分布函数和用户接入 微基站层网络的连接概率来对各层网络基站进行配置。
[0067]由于用户仅选择接收信号最大的基站作为服务基站进行连接，因此除此基站外的 同层网络的其他基站都会对此用户造成干扰。通常W香农公式计算用户在某一层网络的链 路容量，香农公式为：
[0068]
(5)
[0069] 其中，R是单个用户的链路速率，W是其通信带宽，P是为此用户服务的基站的发射 功率，h是该层网络的信道衰落因子，r是该服务基站到此用户的距离，a是该层网络的路 损因子，I是同层网络其他基站对此用户造成的干扰，〇2为加性噪声。因此，为计算用户的 链路速率，必须先计算出I。
[0070] 在本发明的一个实施例中，为方便工程计算，取路损因子a为4得到I的概率密 度分布函数为：
[0071]
(6)
[0072] 根据香农容量理论，可W得出计算微基站层网络容量的表达式为：
[0073]
[0074] 其中，N是微基站层网络中无线用户的数量，W是微基站层的通信带宽，f"(r)是根 据式（1)应用到微基站层得到的用户到所连接微基站的距离概率分布函数，其表达式为：
[00巧]
(8)
[0076]将式（3)、化）、（8)代入式（7)，得到微基站层网络容量与各层基站部署密度及功 率关系式：
[0077]
[0078] 根据式（9)采用数值计算的方法即可对各层网络基站进行配置。
[0079] 在基于式（9)对各网络层进行配置时，可根据不同的部署要求和现有部署条件对 基站进行配置。在本发明的一个实施例中，主要针对微基站网络层的微基站密度配置和功 率配置，同时，还可W对宏基站网络层的宏基站进行功率配置。
[0080] 如果当前已知宏基站层网 络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因 子、宏基站的发射功率，W及按照通过网络部署分配给微基站层网络的频段及信道衰落因 子、微基站的发射功率，则将宏基站和微基站的W上参数引入到相应的式（3) (6)巧）中，再 将含有未知变量的（3) (6) (8)引入到式（7)中，即可得到式巧）。式巧）W数值计算方法得 到微基站层网络容量与微基站层部署密度关系曲线，其中，微基站层网络容量的峰值点即 为微基站层的最大化网络容量，该峰值点对应的基站部署密度即为该微基站层的微基站最 优密度配置，如图4所示。
[0081] 如果当前已知宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因 子、宏基站的发射功率，w及微基站层网络容量、微基站层网络的基站部署密度、微基站层 网络的频段及信道衰落因子，则可按照无线网络容量的需求对各微基站网络层的微基站进 行发射功率配置。将宏基站和微基站的参数引入到相应的式（3) (6H8)中，再将含有未知 变量的（3) (6) (8)引入到式（7)中，即可得到式巧）。通过数值计算方法，反推
确定微基站的功率配置。
[0082] 反之，已知微基站功率也可W推导出宏基站功率。如果当前已知宏基站层网络的 基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子，W及微基站的发射功率、微基站层网 络容量、微基站层网络基站部署密度、微基站层网络的频段及信道衰落因子，则可按照无线 网络容量的需求对宏基站网络层的微基站进行发射功率配置。将宏基站和微基站的参数引 入到相应的式（3) (6)巧）中，再将含有未知变量的（3) (6) (8)引入到式（7)中，即可得到式 巧）。通过数值计算方法，反推
确定宏基站的功率配置。
[0083] 本发明所述的各网络层基站的配置方法无需探测任何数据，并且能够根据无线网 络速率（或容量）需求计算确定各层网络基站的功率配置关系和微基站的最优部署密度， 在无线网络规划阶段也可使用。同时，在计算方法实施过程中，用户终端与各层网络的连接 关系也能得到确定。
[0084] 虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采 用的实施方式，并非用W限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本 发明所公开的精神和范围的前提下，可W在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化， 但本发明的专利保护范围，仍须W所附的权利要求书所界定的范围为准。
【主权项】
1. 一种分层异构网络中各层网络基站的配置方法，包括： 获取用户到所连接基站的距离概率分布函数； 根据用户基于最强信号接入基站的规则，基于所述距离概率分布函数获取用户与微基 站层网络的连接概率； 基于所述距离概率分布函数和所述连接概率对各层网络基站进行配置。2. 根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，所述分层异构网络为两层网络，包括 宏基站层网络和微基站层网络。3. 根据权利要求2所述的配置方法，其特征在于，对各层网络基站进行配置包括以最 大化微基站层网络容量为目的的微基站层网络的微基站最优密度配置和在给定微基站层 网络容量设计要求下的宏基站层网络或微基站层网络的基站功率配置。4. 根据权利要求2所述的配置方法，其特征在于，所述微基站层网络包括非授权频段 下的微蜂窝网络、WLAN网络、中继网络和自组织网络。5. 根据权利要求4所述的配置方法，其特征在于，所述用户到所连接基站的距离概率 分布函数为： fR (r) = 2 π λ r exp (- π λ r2) 其中，r是网络中用户与其所连接基站的距离，λ是网络基站的部署密度，fK(r)是用 户到其所连接基站的距离概率分布函数。6. 根据权利要求1-5中任一项所述的配置方法，其特征在于，所述连接概率为：其中，λm为微基站层网络的基站部署密度，λ M为宏基站层网络的基站 部署密度，Pm为宏基站的发射功率，P 微基站的发射功率，h Μ为宏基站层网络的信道衰落 因子，hm为微基站层网络的信道衰落因子。7. 根据权利要求6所述的配置方法，其特征在于，对各层网络基站进行配置的步骤进 一步包括： 基于香农容量公式得到微基站层网络容量表达式：其中，R为微基站层网络容量，N为分层异构网络中的无线用户数量，W为微基站层网络 的通信带宽，απ为微基站层网络路损因子，I为用户在微基站层网络受到的干扰，h (I)为 I的概率分布函数，及（")为用户与所连接微基站的距离概率分布函数，? 2为加性噪声； 基于所述微基站层网络容量表达式对微基站层网络进行微基站最优密度配置、对宏基 站层网络或微基站层网络进行基站功率配置。8. 根据权利要求7所述的配置方法，其特征在于，所述用户在微基站层受到的干扰的 概率分布函数A (I)通过下式得到： O9. 根据权利要求8所述的配置方法，其特征在于，对所述微基站层网络进行微基站最 优密度配置的过程进一步包括： 基于用户与所连接基站的距离概率分布函数获取用户与其所连接微基站的距离分布 函数；将用户到其所连接微基站的距离分布函数和用户在微基站层受到的干扰的概率分布 函数引入所述微基站层网络容量表达式，得到微基站层网络容量与各层基站部署密度及功 率关系式：将宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子、宏基站的发 射功率、微基站的发射功率、微基站层网络的频段及信道衰落因子分别引入所述微基站层 网络容量与各层基站部署密度及功率关系式，通过数值计算方法绘制微基站层网络容量与 微基站层网络的微基站部署密度的关系曲线，其中，微基站层网络容量的峰值点即为微基 站层的最大化网络容量，该峰值点对应的微基站部署密度即为该微基站层的微基站最优密 度配置。10. 根据权利要求8所述的配置方法，其特征在于，对宏基站层网络或微基站层网络进 行基站功率配置的过程进一步包括： 基于所述用户与所连接基站的距离概率分布函数获取用户与其所连接微基站的距离 分布函数；将用户与所连接微基站的距离分布函数和用户在微基站层受到的干扰的概率分布函 数引入所述微基站层网络容量表达式，得到微基站层网络容量与各层基站部署密度及功率 关系式：将微基站层网络容量、微基站层网络基站部署密度、微基站层网络的频段及信道衰落 因子、宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子、宏基站的发射 功率引入所述微基站层网络容量与各层基站部署密度及功率关系式，通过数值计算方法， 反推确定微基站的功率配置， 或者，将微基站层网络容量、微基站层网络基站部署密度、微基站层网络的频段及信道 衰落因子、宏基站层网络的基站部署密度、宏基站层网络的频段及信道衰落因子、微基站的 发射功率引入所述微基站层网络容量与各层基站部署密度及功率关系式，通过数值计算方 法，反拥确定宏基站的功率配置。
【专利摘要】本发明公开了一种分层异构网络中各层网络基站的配置方法，包括：获取用户到所连接基站的距离概率分布函数；根据用户基于最强信号接入基站的规则，基于距离概率分布函数获取用户与微基站层网络的连接概率；基于距离概率分布函数和连接概率对各层网络基站进行配置。本发明无需探测任何数据，能够根据无线网络速率(或容量)需求计算配置各层网络基站的功率和微基站的最优部署密度。
【IPC分类】H04W16/18, H04W16/26, H04W24/02
【公开号】CN104902488
【申请号】CN201510184560
【发明人】冯志勇, 冯建元, 尉志青, 袁昕, 仇琛
【申请人】北京邮电大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年4月17日
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