异构网络中的网络选择方法技术

本发明专利技术公开了一种异构网络中的网络选择方法，所述异构网络包括宏蜂窝网络和家庭蜂窝网络，该方法包括：S101，信道检测，用户向每个信道发送一个已知信号，接收端通过接收到的信号功率值分别计算出所述家庭窝网络的信道增益和所述宏蜂窝网络的信道增益；S102，控制发送功率小于干扰温度门限；S103，计算接入所述家庭蜂窝网络的概率和接入所述宏蜂窝网络的概率；S104，将网络选择问题转化为功率优化问题，通过功率优化函数计算出发射功率，实现网络选择。本发明专利技术将用户的网络选择问题通过接入概率来解决，通过控制用户的发送功率来控制网络接入概率，实现最优网络的选择，使用户能够优先接入信道状态良好的网络进行传输，让用户以更大的概率接入最优网络。

Network selection method in heterogeneous networks

The invention discloses a network selection method in heterogeneous network, the heterogeneous network includes a macro cellular network and a home cellular network. The method includes: S101, channel detection, a user sends a known signal to each channel, and the receiver calculates the information of the home cellular network through the received signal power value. Channel gain and channel gain of the macro cellular network; S102, which controls transmission power less than the interference temperature threshold; S103, which calculates the probability of access to the home cellular network and the probability of access to the macro cellular network; S104, which converts the network selection problem into a power optimization problem and calculates the transmission power through the power optimization function. Rate to achieve network selection. The invention solves the user's network selection problem through the access probability, controls the network access probability by controlling the user's transmission power, realizes the optimal network selection, enables the user to access the network with good channel state in priority for transmission, and enables the user to access the optimal network with greater probability.

【技术实现步骤摘要】
异构网络中的网络选择方法
本专利技术涉及通信
，特别是涉及一种异构网络中的网络选择方法。
技术介绍
下一代高速无线网络期望能支持各种模式的多媒体业务，并根据网络的外部环境(业务模式、业务类型、业务量大小、用户偏好等)实现认知能力，其基本特征是能够根据认知结果，通过自主决策来调整和重构网络，以适应环境的变化。为了便于蜂窝网络的建模和分析，六边形网络模型被广泛接受和使用。然而，由于容量需求的变化，随机拓扑成为了现代蜂窝网络的主要特性。宏基站(macrobasestation，MBS)的位置会偏离那些确定的六边形网络，因而传统的网络模型过于理想化。此外，小型基站的部署改变了蜂窝网络的拓扑结构，并增加了它的随机性。小型基站包括微基站，微微基站，以及毫微微基站。宏基站和小型基站在发射功率，覆盖范围，容量和部署成本方面的多元化特征提高了网络拓展设计的灵活性，以适应激增的用户数量和通信质量需求。因此，出现了一种基于随机几何形状的异构网络模型。网络选择算法直接影响整个异构网络系统资源利用的有效性和网络间的负载均衡，合适的网络选择能够为更多用户提供满意的服务。传统的网络选择算法主要有基于迟滞电平的网络选择(hysteresisbasednetworkselection，HNS)算法和基于驻留时间的网络选择(dwelling-timerbasednetworkselection，DNS)算法。这两种算法均以信号强度作为网络选择的主要参考因素，在实际应用过程中，不能很好的使用户优先接入信道状态良好的网络进行传输，无法实现更高概率的接入最优网络，尤其是在5G时代，实用性不佳。
技术实现思路
为此，本专利技术的提出一种异构网络中的网络选择方法，解决现有技术不能很好的使用户优先接入信道状态良好的网络进行传输，无法实现更高概率的接入最优网络的问题。一种异构网络中的网络选择方法，所述异构网络包括宏蜂窝网络和家庭蜂窝网络，所述方法包括以下步骤：S101，信道检测，用户向每个信道发送一个已知信号，接收端通过接收到的信号功率值分别计算出所述家庭窝网络的信道增益和所述宏蜂窝网络的信道增益；S102，控制发送功率小于干扰温度门限；S103，计算接入所述家庭蜂窝网络的概率和接入所述宏蜂窝网络的概率；S104，将网络选择问题转化为功率优化问题，通过功率优化函数计算出发射功率，实现网络选择。根据本专利技术提供的异构网络中的网络选择方法，将用户的网络选择问题通过接入概率来解决，通过控制用户的发送功率来控制网络接入概率，并实现最优网络的选择，使得用户能够优先接入信道状态良好的网络进行传输，由于决定网络接入概率的参数之一是功率，因此可以通过控制功率对接入概率进行控制，让用户以更大的概率接入最优网络。通过仿真结果表明，相比于未经优化的算法，本方法取得了较好的效果，本专利技术提供的方法可以在5G异构蜂窝网络中使用，实用性更强。另外，根据本专利技术上述的异构网络中的网络选择方法，还可以具有如下附加的技术特征：进一步地，所述宏蜂窝网络中宏基站的空间分布服从泊松点过程Ψb＝{bi；i＝1,2,3,...}，强度为B，其中bi是第i个宏基站的位置，所述家庭蜂窝网络中家庭基站的空间分布服从Ψa＝{ai；i＝1,2,3,...}，强度为A，而ai表示第i个家庭基站所在的位置，信道的功率衰减速率为r-η，其中r为距离，η>2为路径损耗指数，采用表示用户与ai之间的信道增益，采用表示用户与bi之间的信道增益，m为形状参数，μ为尺度参数。进一步地，步骤S102中，所述干扰温度门限如下：其中，PI(fc,W)是带宽为W，频点fc处的干扰平均功率，k为玻尔兹曼常数，Q为系统中认知用户对授权用户产生的干扰，Qmax是授权用户能够容忍的干扰温度。进一步地，步骤S103中，分别通过以下公式计算接入所述家庭蜂窝网络的概率和接入所述宏蜂窝网络的概率：其中，所述Pa为接入所述家庭蜂窝网络的概率，为Beta函数，T≥1是一个偏置系数，用于控制用户与家庭基站的关联程度；其中，所述Pb为接入所述宏蜂窝网络的概率。进一步地，所述宏蜂窝网络和所述家庭蜂窝网络交错覆盖，且相互独立。本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实施例了解到。附图说明本专利技术实施例的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是根据本专利技术一实施例的异构网络中的网络选择方法的流程图；图2是接入概率与网络信道增益的关系仿真结果；图3是目标函数与发送功率的关系仿真结果；图4是本专利技术一实施例提供的方法(本文算法)与未经优化算法的性能对比仿真结果。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，本专利技术一实施例提出的异构网络中的网络选择方法，其中，所述异构网络包括宏蜂窝网络和家庭蜂窝网络，本实施例中，所述宏蜂窝网络和所述家庭蜂窝网络交错覆盖，且相互独立，所述方法包括以下步骤：S101，信道检测，用户向每个信道发送一个已知信号，接收端通过接收到的信号功率值分别计算出所述家庭窝网络的信道增益和所述宏蜂窝网络的信道增益；其中，所述宏蜂窝网络中宏基站(Macrobasestation，简称MBS)的空间分布服从泊松点过程Ψb＝{bi；i＝1,2,3,...}，强度为B，其中bi是第i个宏基站的位置，所述家庭蜂窝网络中家庭基站(Femtobasestations，简称FBS)的空间分布服从Ψa＝{ai；i＝1,2,3,...}，强度为A，而ai表示第i个家庭基站所在的位置，网络中存在两种用户：授权用户和认知用户，二者采用underlay方式共享信道，本实施例中主要解决认知用户的网络选择问题。由于同种网络不会重叠，因此每个用户有两种接入选择(MBS或FBS)。模拟一个常规信道，信道的功率衰减速率为r-η，其中r为距离，η>2为路径损耗指数，采用表示用户与ai之间的信道增益，采用表示用户与bi之间的信道增益，m为形状参数，μ为尺度参数。S102，控制发送功率小于干扰温度门限；其中，所述干扰温度门限如下：其中，PI(fc,W)是带宽为W，频点fc处的干扰平均功率，k为玻尔兹曼常数，Q为系统中认知用户对授权用户产生的干扰，Qmax是授权用户能够容忍的干扰温度。S103，计算接入所述家庭蜂窝网络的概率和接入所述宏蜂窝网络的概率；其中，具体分别通过以下公式计算接入所述家庭蜂窝网络的概率和接入所述宏蜂窝网络的概率；其中，所述Pa为接入所述家庭蜂窝网络的概率，为Beta函数，T≥1是一个偏置系数，用于控制用户与家庭基站的关联程度，μa是FBS中用户设备的分布密度，μb是MBS中用户设备的分布密度。m是Nakagami信道衰弱模型参数。其中，所述Pb为接入所述宏蜂窝网络的概率。S104，将网络选择问题转化为功率优化问题，通过功率优化函数计算出发射功率，实现网络选择。其中，网络选本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异构网络中的网络选择方法，其特征在于，所述异构网络包括宏蜂窝网络和家庭蜂窝网络，所述方法包括以下步骤：S101，信道检测，用户向每个信道发送一个已知信号，接收端通过接收到的信号功率值分别计算出所述家庭窝网络的信道增益和所述宏蜂窝网络的信道增益；S102，控制发送功率小于干扰温度门限；S103，计算接入所述家庭蜂窝网络的概率和接入所述宏蜂窝网络的概率；S104，将网络选择问题转化为功率优化问题，通过功率优化函数计算出发射功率，实现网络选择。

【技术特征摘要】
1.一种异构网络中的网络选择方法，其特征在于，所述异构网络包括宏蜂窝网络和家庭蜂窝网络，所述方法包括以下步骤：S101，信道检测，用户向每个信道发送一个已知信号，接收端通过接收到的信号功率值分别计算出所述家庭窝网络的信道增益和所述宏蜂窝网络的信道增益；S102，控制发送功率小于干扰温度门限；S103，计算接入所述家庭蜂窝网络的概率和接入所述宏蜂窝网络的概率；S104，将网络选择问题转化为功率优化问题，通过功率优化函数计算出发射功率，实现网络选择。2.根据权利要求1所述的异构网络中的网络选择方法，其特征在于，所述宏蜂窝网络中宏基站的空间分布服从泊松点过程Ψb＝{bi；i＝1,2,3,...}，强度为B，其中bi是第i个宏基站的位置，所述家庭蜂窝网络中家庭基站的空间分布服从Ψa＝{ai；i＝1,2,3,...}，强度为A，而ai表示第i个家庭基站所在的位置，信道的功率衰减速率为r-η，其中r为距离，η&...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵军辉，宁勇强，付雷，杨丽华，黄德昌，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：江西,36