基于mMTC突发场景下干扰分析模型的建立方法技术

一种基于mMTC突发场景下干扰分析模型的建立方法，如图所示，包括如下步骤：S1、建立MTC设备发送分组至相应的汇聚节点的过程模型；S2、建立汇聚节点至基站的过程中干扰模型。使用本发明专利技术所建立的干扰分析模型进行干扰分析，即能够有效地避免在MTC设备与传统LTE用户共存的场景下对通讯资源的干扰、浪费，同时也能够确保通信质量。同时，本发明专利技术也为同领域内的其他相关问题提供了参考，可以以此为依据进行拓展延伸，运用于领域内的其他干扰分析项目中，具有十分广阔的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
基于mMTC突发场景下干扰分析模型的建立方法
本专利技术涉及一种干扰分析模型的建立方法，尤其涉及一种基于mMTC突发场景下干扰分析模型的建立方法，属于无线通信

技术介绍
mMTC即海量机器类通信(MassiveMachine-TypeCommunication)，是5G技术的三大主要应用场景之一。未来在这一应用场景中，将会有数以千亿计的设备接入网络，可以预见的是，当大量的设备突发性地接入基站时，不仅将会给基站带来巨大的负担，而且会造成干扰影响通信质量。与传统的LTE设备相比，机器类设备具有一些不同的特点，具体而言：1、数据量小但是传输频率高；2、节点数目庞大且具有突发性；3、移动性低、处理能力弱；4、对时延要求不是非常严格等。目前，3GPP针对海量机器类设备突发的场景，提出了采用Beta分布来描述，这一分布与平稳的泊松分布不同，具有短时间内激增，之后锐减的特点。正是由于5G技术存在这样的一些特点，应运而生的非正交多址接入已经逐步成为5G中重要的候选技术之一，它不仅能提供更高的频谱效率，而且也比现有系统支持更多的用户连接数。具体而言，非正交多址接入采用SCMA技术，可以将比特映射成多维码字并在相同的时频资源中进行非正交叠加。SCMA使得叠加码字的数量可以是资源数量的几倍，因此提高了系统整体容量。在mMTC场景中，MTC用户可以利用SCMA技术来接入到无线网络中，从而提高整个系统的用户连接数。由于mMTC的特性，上行mMTC网络中应采取分层接入方案，如图1所示。在单个宏基站小区中，存在传统的LTE用户和MTC设备同时进行突发性上行传输的情况。为应对这依情况，目前大多会依据业务类型和地理位置特征，对MTC设备进行分组，形成多个用户群。在用户群中，存在一个汇聚节点设备，汇聚节点的作用是将同组群中的MTC设备发送的数据收集起来，经过处理后发送给基站。而汇聚节点的发送功率与所收集到的数据量相关，数据量越大，发送功率越大。数据量与组群的业务类型相关。因此，想要充分解决上述问题，首先就需要建立汇聚节点的传输功率与业务类型之间的分析模型。在对用户进行分组后，由于MTC用户数据量小的特点，用户群中所有用户的资源需求之和大致只相当于一个传统的LTE用户的资源需求量。当汇聚节点需要占用基站提供的资源块时，可能会出现多个汇聚节点占用同一资源块以及多个汇聚节点和多个传统LTE用户占用同一资源块的情况。此时，占用同一资源块就会产生干扰，如果不对上述两种情况的干扰进行建模分析，将会造成资源的浪费以及通信质量的下降。综上所述，如何提出一种针对MTC设备与传统LTE用户共存场景下的干扰分析模型，以解决资源浪费以及通信质量下降等问题，就成为了本领域内技术人员所亟待解决的问题。
技术实现思路
鉴于现有技术存在上述缺陷，本专利技术的目的是提出一种基于mMTC突发场景下干扰分析模型的建立方法。一种基于mMTC突发场景下干扰分析模型的建立方法，包括如下步骤：S1、建立MTC设备发送分组至相应的汇聚节点的过程模型；S2、建立汇聚节点至基站的过程中干扰模型。优选地，S1所述建立MTC设备发送分组至相应的汇聚节点的过程模型，包括如下步骤：S11、设一个汇聚节点所服务的MTC设备的数目为M，在时间[0.T]中，发生了突发事件，在汇聚节点的服务范围中，汇聚节点的位置服从参数为λM的齐次泊松点过程，MTC设备的数目M满足，其中SA是汇聚节点服务范围的面积；S12、依据贝塔分布概率密度函数，得到第i个时隙生成的分组数为，S13、设每台MTC设备只发送一个分组，得出第i个时隙中总共的分组数Gi，其中，Wbackoff是采用均匀退避算法中的退避窗口的大小，是第j个时隙(j＝1,...,i)成功发送的分组数目。当突发时间结束后，生成的总分组个数等于M；S14、设用于接入的前导码数目为A，则第i个时隙的接入成功的数目为，其中，是第i个时隙的接入成功率；S15、设Ttotal是汇聚节点接收到所有分组的总时隙数，则满足，S16、设每个分组相同，有B字节，则汇聚节点的数据速率满足，根据香农公式，可得，整理后可得汇聚节点发射功率满足，其中，W是系统带宽，N0是高斯白噪声功率谱密度，Pt是汇聚节点的发射功率，PL是路径损耗。优选地，S12所述贝塔分布概率密度函数为，其中，贝塔函数优选地，α＝3,β＝4，所述贝塔分布概率密度函数为，优选地，S2所述建立汇聚节点至基站的过程中干扰模型，包括如下步骤：S21、假设基站的服务范围是一个半径为R的圆，基站位于圆心处。在基站的服务范围中，汇聚节点的位置服从参数为λA的齐次泊松点过程，汇聚节点的个数NA满足，S22、假设在突发场景的持续时间中，并不是所有的汇聚节点都会被激活收集发送数据，激活的汇聚节点的数目Nactiveagg满足，其中，表示基站的分布密度，λ'a＝(1-P(M＝0))λA，P(M＝0)表示没有需要发送数据的MTC设备的概率，即汇聚节点不激活的概率；S23、在基站的服务范围内，传统LTE用户的位置分布服从参数为λU的齐次泊松点过程，传统LTE用户的个数NU满足，S24、假设在突发阶段，激活的汇聚节点都占用某一资源块r，接下来对同一资源块上形成的干扰进行建模分析。优选地，S24所述对同一资源块上形成的干扰进行建模分析，包括如下步骤：判断资源块r有没有被LTE传统用户占用，若资源块r没有被LTE传统用户占用，进入第一分析步骤，若资源块r被LTE传统用户占用，进入第二分析步骤；优选地，所述第一分析步骤包括：S241、对于某一汇聚节点i，其发送功率为Pt(i)，这个汇聚节点拥有一个半径为rdec的感知范围，对于汇聚节点j，它收到的i发送通知的信噪比为，其中，rij是汇聚节点i与j的距离，α为路径损耗因子，|hij|2是汇聚节点i与j之间的信道增益，N0是高斯白噪声功率，S242、汇聚节点j对i产生干扰的概率为，其中，ζ0是信噪比的阈值，即S243、所有激活的汇聚节点对汇聚节点i的总干扰为，其中，是汇聚节点j对i的干扰，dj是汇聚节点j距基站的距离，|hj|2是汇聚节点j与基站之间的信道增益。优选地，所述第二分析步骤包括：S244、假设在资源块r上已经占用了P个传统的LTE用户，传统LTE用户对汇聚节点i的总干扰为，汇聚节点i所受到的总干扰为，其中，是第p个传统LTE用户的发送功率，sp是第p个LTE用户距基站的距离，|gp|2是第p个用户与基站之间的信道增益。与现有技术相比，本专利技术的优点主要体现在以下几个方面：本专利技术针对上行mMTC突发业务场景，提出了一种干扰分析模型的建立方法，得到了一个干扰判定标准。依据该标准可以计算上行mMTC分层网络中汇聚节点间的干扰值，若该干扰值大于某一阈值，则汇聚节点间不能复用同一资源块，否则能复用。使用本专利技术所建立的干扰分析模型进行干扰分析，即能够有效地避免在MTC设备与传统LTE用户共存的场景下对通讯资源的干扰、浪费，同时也能够确保通信质量。同时，本专利技术也为同领域内的其他相关问题提供了参考，可以以此为依据进行拓展延伸，运用于领域内的其他干扰分析项目中，具有十分广阔的应用前景。综上所述，本专利技术提出了一种基于mMTC突发场景下干扰分析模型的建立方法，具有很高的使用及推广价值。以下便结合实施例附图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于mMTC突发场景下干扰分析模型的建立方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立MTC设备发送分组至相应的汇聚节点的过程模型；S2、建立汇聚节点至基站的过程中干扰模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于mMTC突发场景下干扰分析模型的建立方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立MTC设备发送分组至相应的汇聚节点的过程模型；S2、建立汇聚节点至基站的过程中干扰模型。2.根据权利要求1所述的基于mMTC突发场景下干扰分析模型的建立方法，其特征在于，S1所述建立MTC设备发送分组至相应的汇聚节点的过程模型，包括如下步骤：S11、设一个汇聚节点所服务的MTC设备的数目为M，在时间[0.T]中，发生了突发事件，在汇聚节点的服务范围中，汇聚节点的位置服从参数为λM的齐次泊松点过程，MTC设备的数目M满足，其中SA是汇聚节点服务范围的面积；S12、依据贝塔分布概率密度函数，得到第i个时隙生成的分组数为，S13、设每台MTC设备只发送一个分组，得出第i个时隙中总共的分组数Gi，其中，Wbackoff是采用均匀退避算法中的退避窗口的大小，是第j个时隙(j＝1,...,i)成功发送的分组数目。当突发时间结束后，生成的总分组个数等于M；S14、设用于接入的前导码数目为A，则第i个时隙的接入成功的数目为，其中，是第i个时隙的接入成功率；S15、设Ttotal是汇聚节点接收到所有分组的总时隙数，则满足，S16、设每个分组相同，有B字节，则汇聚节点的数据速率满足，根据香农公式，可得，整理后可得汇聚节点发射功率满足，其中，W是系统带宽，N0是高斯白噪声功率谱密度，Pt是汇聚节点的发射功率，PL是路径损耗。3.根据权利要求2所述的基于mMTC突发场景下干扰分析模型的建立方法，其特征在于：S12所述贝塔分布概率密度函数为，其中，贝塔函数4.根据权利要求3所述的基于mMTC突发场景下干扰分析模型的建立方法，其特征在于：α＝3,β＝4，所述贝塔分布概率密度函数为，5.根据权利要求1所述的基于mMTC突发场景下干扰分析模型的建立方法，其特征在于，S2所述建立汇聚节点至基站的过程中干扰模型，包括如下步骤：S21、假设基站的服务范围是一个半径为R的圆，基站位于圆心处。在基站的服务范围中，汇聚节点的位置服从参数为λA的齐次泊松点过程...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙君，胡欣鹏，熊关，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32