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密集异构网络中,大量部署的低功率基站将会带来巨大的网络能耗,基站休眠算法可以有效降低网络能耗,但在算法实施过程中存在复杂度较高、准确性易受影响以及网络信令负担大等问题。为此,提出了一种适用于密集异构网络的基于非邻区关系分簇的集中式基站休眠算法。该算法首先基于非邻区关系准则,将不存在用户直接相互切换关系的低功率基站分为一簇,然后根据每簇内基站能效均值以及用户和基站的位置关系,分别设置潜在休眠基站判决机制和基站运行模式判决机制,最后所有簇依次执行簇内判决机制。仿真结果表明,该休眠算法具有良好的网络性能。
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2018171-1
研究与开发
密集异构网络中基于非邻区关系分簇的
集中式基站休眠算法
曹一侃,解志斌,王亚军,夏本琦
(江苏科技大学,江苏 镇江 212000)
摘 要:密集异构网络中,大量部署的低功率基站将会带来巨大的网络能耗,基站休眠算法可以有效降低网
络能耗,但在算法实施过程中存在复杂度较高、准确性易受影响以及网络信令负担大等问题。为此,提出了
一种适用于密集异构网络的基于非邻区关系分簇的集中式基站休眠算法。该算法首先基于非邻区关系准则,
将不存在用户直接相互切换关系的低功率基站分为一簇,然后根据每簇内基站能效均值以及用户和基站的位
置关系,分别设置潜在休眠基站判决机制和基站运行模式判决机制,最后所有簇依次执行簇内判决机制。仿
真结果表明,该休眠算法具有良好的网络性能。
关键词:密集异构网络;非邻区关系分簇;基站休眠;运行模式
中图分类号:TN929
文献标识码:A
doi: 10.11959/j.issn.1000−0801.2018171
Centralized base station sleep algorithm based on non-neighbor
relation clustering in dense heterogeneous networks
CAO Yikan, XIE Zhibin, WANG Yajun, XIA Benqi
Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212000, China
Abstract: A centralized base station sleeping algorithm based on non-neighbor relation clustering was proposed for
dense heterogeneous networks. Firstly, based on the non-neighbor relationship criterion, the low power base stations with
no direct switching relationship were clustered into several groups. Then, the low power base station running mode deci-
sion mechanism and possible base station sleeping decision mechanism was set according to the energy efficiency mean
of base station in each cluster and the position relations between the users and the base station. At last, all clusters run the
decision mechanism of inner cluster according to the order of the implementation of sleeping algorithm. The simulation
results show that the proposed algorithm has satisfactory network performance.
Key words: dense heterogeneous network, non-neighbor relationship clustering, base station sleeping, running mode
收稿日期:2017−11−07;修回日期:2018−03−25
基金项目:国家自然科学基金资助项目(No. 61401180, No. 61371114)
Foundation Items:The National Natural Science Foundation of China (No.61401180, No.61371114)
研究与开发 ·64·
1 引言
在未来的 5G 网络中,网络吞吐量将提高近
1 000 倍,网络密集化是解决网络吞吐量问题的有
效途径之一
[1,2]
,可通过部署大量低功率基站来达
到改善系统容量和实现无缝覆盖的目的,这也意味
着部署密集的基站将会带来巨大的能源损耗
[3,4]
。
参考文献[5]的研究表明,移动网络的能耗 60%~
80%来自基站单元的消耗,参考文献[6]研究表明,
在一天之内,网络内 30%~45%基站负载低于峰值
的 10%,很大部分基站在绝大多数时间内都没有
得到充分利用。因此,如何提高基站能效成为绿
色通信的研究热点。
目前,基站休眠技术被认为是解决网络能耗
问题的最有效方法之一,主要分为分布式基站休
眠和集中式基站休眠
[7,8]
。分布式休眠算法通常基
于预设的阈值判断基站是否需要休眠
[9]
。该算法
仅考虑自身和相邻基站的运行情况,算法复杂度
较低,但一般只能实现网络局部优化,无法获得
整体网络能效的提高。集中式休眠算法通过集中
式管控模块收集网络中全部基站的负载信息,从
全网络的角度出发实施休眠算法,使整体网络达
到能效最优状态。相对而言,集中式休眠算法网
络能效优于分布式休眠算法,但算法复杂度较高
[10]
。
在针对集中式休眠算法的研究中,参考文献[11]
提出了一种启发式集中休眠算法,该算法通过
SON(self organization network,自组织网络)服
务器收集网络中所有基站的运行状态信息并计算
所有基站的能效,尽量关闭能效小的基站。但该
算法需要遍历网络所有基站,对于基站部署数量
庞大的密集异构网络而言,算法的复杂度太大。
同时,参考文献[11]中又提出了循环渐进式集中式
休眠算法,该算法将开启的基站按照能效大小分
为高低能效两组,根据测试低能效组中基站关闭
的比例来判断是否进行下一组的关闭测试,避免
遍历网络中所有基站。但是在算法的执行过程中,
用户的转移造成相邻基站能效的变化,SON 服务
器不能及时更新基站能效的排序,从而影响分组
后能效排序的准确性,使得本组关闭基站的比例
降低,可能致使下一组测试无法进行,网络的能
效无法得到全面的优化。参考文献[12]提出了分
簇的集中式基站休眠算法,在算法执行过程中,
关闭一个基站的前后,网络都要进行簇的能效对
比和更新,对于密集异构网络来说,网络信令负
担严重,算法效率低。参考文献[13,14]提出了
一种根据基站业务量判断并执行关闭一定比例活
动基站的休眠算法,在保证邻近小区可以接受其
业务量转移的前提下,关闭业务量低的基站。然
而,该算法并没有考虑到用户的实际位置对用户
成功转移的影响,可能造成部分业务量低的基站
无法休眠。
针对上述问题,本文提出了基于非邻区关系
分簇的集中式基站休眠算法。该算法首先对不具
有用户直接相互切换关系的基站进行分簇,使得
簇内的基站能效变化互不影响,减少集中管理模
块统计和更新基站能效信息的频率,降低网络信
令负担。然后,在每个簇内建立潜在休眠基站的
判决机制,减少算法执行过程中不必要基站的测
试,有效降低运算复杂度;同时,根据用户到基
站的距离,设置基站运行模式的判决机制,合理
转移用户,避免出现连续多个相邻低能效基站间
用户相互转移,造成低能效基站无法关闭而浪费
能源的情况。最后,所有簇依次执行簇内的判决
机制,经过多次准确的基站能效排序、合理用户
转移以及基站运行模式的选择,可以关闭更多低
能效的基站,同时也降低了出现连续多个相邻基
站休眠的可能性,分散化基站休眠带来的覆盖漏
洞,避免网络拥塞率的提高。
2 系统模型
2.1 网络架构
考虑有 M 个宏蜂窝形成基本覆盖的异构网络
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