异构随机蜂窝网络上行性能分析
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2018年第1期信息通信2018 (总第181 期）INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. N o 181)异构随机蜂窝网络上行性能分析余小兵(湖北信通通信有限公司，湖北武汉43〇010)摘要:研究了两层蜂窝接入网（TTCAN)的上行能效和上行故障概率。
为了在TTCAN中对上行链路能量效率和上行链 路中断概率进行建模，通过考虑飞蜂窝接入点(AP)的接通/断开状态来导出信号干扰比(SIR)的闭合表达式。
此夕卜，二 阶核函数首先用于解决TTCAN中的飞蜂窝AP的分析干扰模型。
仿真结果表明，飞蜂窝用户的强度对TTCAN的上行 能效和上行故障概率有彳艮大的影响。
这些结果为在实际TTCAN部署中开发新的节能方案提供了一些指导。
关键词：飞蜂窝；能量效率;核心功能;信噪比中图分类号:TN929.5 文献标识码:A文章编号:1673-1131(2018)01-0040-02Uplink performance Analysis for heterogeneous stochastic Cellular Networks Abstract：In t his paper, the uplink energy efficiency and uplink outage probability for two-tier cellular access networks (TTCANs) are investigated. To model of the uplink energy efficiency and uplink outage probability in TTCANs, a closed-form expression of signal-to-interference ratio (SIR) i s derived by considering the on/off states of femtocell access points (APs).Moreover, a second order kernel function i s f i r s t l y used to solve the analytical interference model with femtocell APs turning on in TTCANs. Simulation results show that femtocell user^ s intensity has great impact on the uplink energy efficiency and uplink outage probability in a T T C A N.These results provide some guidelines for developing new energy saving schemes in practical T T C A N s deployment.Ke y words：femtocel; energy efficienc;kemel functio; signal-to-interference ratio〇引言随着接入全球移动通信网络的无线设备数量的迅速增长,通信所需的巨大的流量需求和能量消耗。
为了支持较高的数 据流量，即使在未来高移动性和拥挤地区，数据速率也提高10 到100倍，许多移动网络不仅需要提高无线接入网中的容量，也需要提高热点的体验质量，因此，本文提出一种新的异构网 络(HetNet)架构。
由宏基站提供的C平面引入新定义的发现信号，而U 平面在与来自C平面的宏下行链路信号的时间同步方式之 后通过小基站传输用户数据。
这种架构的优点是U平面资 源可以独立于C平面资源。
这也允许U平面在热点提供 更多的服务，而不需要由C平面提供的控制信号。
在这种 C/U平面分割架构中，宏基站可以在低频下提供覆盖(C+ U)，并且小基站可以在高载波频率中提供局部容量（U), 因为较高的频率衰减能够有效分离并减轻小基站间的密集干扰。
论文引入了通用的系统模型，随后分析了用户上行链路信号干扰比(SIR)的概率密度函数(PDF),研究了异构网络中 (HetNets)中的用户的能量效率和中断概率，最后的仿真结果 为异构网络(HetNets)中的实际上行链路功率控制提供了一些 指导。
1信道模型不失一般性，一般的两层上行无线异构网络(HetNet)系统 如图1所示。
异构网络由宏基站和小基站组成，它们以不同 的频率操作以避免干扰。
小基站使用更高的频率来提供数据 传输，而当小基站的服务区域之外的用户使用较小的频率时,宏基站提供控制服务和数据传输。
在这种情况下，宏基站和 小基站的空间分布可以各自建模为两个独立的过程知和‘。
宏基站过程®B S是具有密度X B S的均匀泊松点过程(PPP)。
小 基站®ap也是一个具有密度为U的均勻泊松点过程(PPP)。
通 过均匀泊松点PPP建模的(BS)基站的位置已经在中通过与实 际的基站(BS)部署进行比较来验证。
均匀泊松点PPP模型的 突出特点是任何基站的几何特征与典型基站的几何特性一致。
根据Palm理论，典型基站C»的分析结果可以扩展到蜂窝网络[17] Huang R,ChuX, Zhang J,Hu Y H. Energy-efficient Monitoring in Software Defined Wireless Sensor Networks usingReinforcement Learning: A Prototype [J].I n t.J.Distrib.Sens. Netw. 2015,2015,1.[18] Ejaz W, Naeem M, Basharat M, e t.a l. EfficientWirelessPower Transfer in Software-DefinedWireless Sensor Net-works[J]. IEEE Sens. J.,2016,16:7409-7420.[19] LuY, Huang X, Huang B, etal. A Study on the Reliabilityof Software Defined Wireless Sensor Network[C]. In Proceedings of the 2015 IEEE International Conference onSmart City, 2015:129-134.[20] Zhou J,Jiang H, W u J,e t.a l.SDN-Based Application Framework for Wireless Sensor and Actor Networks [J].IEEE A ccess, 2016,4: 1583-1594.[21] Mahmud, A.; Rahmaoi, R. Exploitation of OpenFlow inWireless Sensor Networks[C]. In Proceedings of the 2011International Conference on Computer Science and NetworkTechnology (ICCSNT), 2011:594-600.[22] Orfanidis C. Forum Abstract: Increasing Robustness in W S NUsing Software Defined Network Architecture[C]. In Proceedings of t he 2016 15th A C M/I E E E International Conference on Information Processing in Sensor Networks (IPSN),2016: 1-2.40信息通信余小兵:异构随机蜂窝网络上行性能分析中的任何其他基站。
我们假设终端的位置在接入点(AP)圆周围的小基站覆盖范围内，密度为XUE，服从均勻分布O u e。
小基站G中的用户与小基站C j中的接入点(AP)之间的距离是丸。
对于小基站G中的用户，功率信道增益被假定为Reighlay衰落信道模型N2,其中h是相关的复振幅信道增益。
图2来自其他小基站的干扰模型图1HetNet系统的架构模型对于典型基站C。
中用户UE。
的上行链路，基于简单的单 斜率路径损耗模型，在接入点AP。
接收功率可以表示为：参考距离为K是传播常数，k=-31.54dB，当4=lm时，Pi,是A P处的接收功率，Pi,t是小基站G中用户的发射功率。
在平面模型中，可以假设同一小基站参考距离为dr，K是 传播常数，k=-31.54dB，当dr=lm时，Pi,是A P处的接收功率，Pi,t是小基站G中用户的发射功率。
中的用户被分配不同的信 道，典型基站中的接入点A P仅从其他小基站中的终端接收同 信道干扰。
由于精细的信道衰落条件，小基站的终端服务通 常以同一功率发送数据。
忽略噪声使分析更易于处理，信号 干扰加噪声功率比降低到信号干扰比(SIR)。
在基站C。
，接入 点AP。
中的信号干扰比(SIR)是：SIR =运i(2)其中q{小7〇，^I}基站中的干扰移动设备集合用I表从等式(2)可以看出，SIR实际上受到所需用户和干扰用 户的信道模型和距离分布的影响。
2异构网络(HetNets)的信号干扰比(SIR)分析根据等式(2)，期望的终端和干扰终端的距离分布对于上 行链路信号干扰比(SIR)分析是重要的。
假设终端在接入点 A P附近的小基站中是均匀分布的。
在典型基站G中移动设 备到接入点APo的距离为doj也可以建模为：=妄⑶其中R是接入点A P周围的圆的半径。
第i个基站的用户的干扰可以在图2中描述。
干扰终端 与接入点AP。
之间的距离是dy),典型基站C。
中的APs之间的 距离和基站G之间的距离是d O,i，UE^APi之间的距离是d」，服从均勻分布并且也可以被描述为等式（3)，UEi，APi与AP0 三者形成的对角被表示为e。
考虑到角度e遵循从0到2t c的均勻的分布，4。
的概率密 度函数(PDF)给出为：f,A r,e)d s=drd0^j(r c os f+r2s in20^d f i的概率密度函数(PDF)可以进一步写成(5)式：X2+ W i-及2_____*____(4)A_〇(x)=：nR2'2xJ0i仿真结果如图3所示。
