本發(fā)明屬于移動(dòng)通信領(lǐng)域，具體涉及一種云無線接入網(wǎng)絡(luò)下聯(lián)合下行波束成形和小區(qū)附著的方法。

背景技術(shù)：

云無線接入網(wǎng)(Cloud Radio Access Network，C-RAN)是5G的有力候選網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如圖1所示，通過把傳統(tǒng)的基站分離為離用戶更近的射頻拉遠(yuǎn)單元(RRH，Remote Radio Head)和集中在一起的基帶處理單元池(BBU pool，Baseband Processing Unit pool)，其中，RRH負(fù)責(zé)向用戶發(fā)送BBU pool處理的數(shù)據(jù)，或者接收用戶的數(shù)據(jù)交由BBU pool處理；BBU pool為C-RAN中的中心處理單元，負(fù)責(zé)信息的收集、處理等工作；實(shí)現(xiàn)了基帶信息集中式處理、協(xié)作無線電以及實(shí)時(shí)云計(jì)算，從而大大提升了系統(tǒng)頻譜效率，降低成本，共享處理資源，提高基礎(chǔ)設(shè)施利用率。

然而，隨著用戶數(shù)量的增加以及用戶需求的不斷提升，需要部署大量的RRH，使得網(wǎng)絡(luò)能耗(包括RRH的發(fā)射能耗和電路能耗)急劇增加。RRH的發(fā)射能耗由下行波束成形向量決定，RRH的電路能耗(即RRH是激活還是休眠)與小區(qū)附著狀態(tài)密切相關(guān)。此外，隨著移動(dòng)用戶的增加，由于fronthaul(前向鏈路，連接BBU pool與RRH之間的鏈路，負(fù)責(zé)承載BBU pool和RRH間的基帶信號(hào))中傳輸?shù)氖菙?shù)字基帶信號(hào)，信息量較大，因此，fronthaul容量受限成為制約C-RAN性能提升的一個(gè)重要因素。

需要注意的是，fronthaul中的信息量與該RRH服務(wù)的用戶相關(guān)，即由小區(qū)附著狀態(tài)決定。所以，需要在fronthaul受限的C-RAN中聯(lián)合考慮下行波束成形和小區(qū)附著，以降低網(wǎng)絡(luò)能耗。

文獻(xiàn)1：針對(duì)綠色云無線接入網(wǎng)的組稀疏波束成形方法，通過最小化加權(quán)l(xiāng)₁/l₂范數(shù)，提出了一種基于組稀疏的聯(lián)合波束成形和小區(qū)附著方法，以降低C-RAN的網(wǎng)絡(luò)能耗；但是，未能考慮fronthaul容量受限的問題，使得該方案無法應(yīng)用于實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)中；

文獻(xiàn)2：針對(duì)前向鏈路受限的云無線接入網(wǎng)的聯(lián)合波束成形和接入控制方案，提出了一種發(fā)射能耗以及fronthaul傳輸信息量的折衷方案，并提出一種基于加權(quán)l(xiāng)₁范數(shù)的啟發(fā)式求解算法；該方案僅專注于降低傳輸能耗，未考慮電路能耗因素，即小區(qū)附著狀態(tài)，因此，該方案無法真正有效的降低網(wǎng)絡(luò)能耗。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明為了更好的降低RRH的發(fā)射能耗和電路能耗，并且考慮到現(xiàn)實(shí)通信網(wǎng)絡(luò)中存在fronthaul容量限制的因素，提出一種云無線接入網(wǎng)絡(luò)下聯(lián)合下行波束成形和小區(qū)附著的方法。

具體步驟如下：

步驟一、針對(duì)某個(gè)下行的云無線接入網(wǎng)，建立用戶，RRH和BBU pool的系統(tǒng)模型；

系統(tǒng)模型包括：N個(gè)RRH，I個(gè)用戶和一個(gè)BBU pool；每個(gè)RRH分別各通過一個(gè)fronthaul鏈路連接入BBU pool中；每個(gè)RRH為至少一個(gè)用戶提供服務(wù)或者不為任何用戶服務(wù)，一個(gè)用戶至少對(duì)應(yīng)一個(gè)RRH；

RRH集合為{1,2,...,n,...,N}；用戶集合為{1,2,...,i,...,I}；N個(gè)fronthaul鏈路的容量集合為{C₁,C₂,...,C_n,...,C_N}。

步驟二、BBU pool感知系統(tǒng)模型的網(wǎng)絡(luò)信息；

網(wǎng)絡(luò)信息包括RRH的數(shù)量，以及各RRH對(duì)應(yīng)的fronthaul鏈路能服務(wù)的最大用戶數(shù)量；

每個(gè)fronthaul鏈路根據(jù)介質(zhì)不同，能服務(wù)的最大用戶數(shù)量不同。

步驟三、每個(gè)用戶根據(jù)就近原則，分別通過RRH向BBU pool發(fā)送業(yè)務(wù)請(qǐng)求。

步驟四、BBU pool根據(jù)業(yè)務(wù)請(qǐng)求類型，分別為每個(gè)用戶設(shè)定最低的SINR門限；并測(cè)量每個(gè)RRH到每個(gè)用戶的信道信息；

h_n,i表示第n個(gè)RRH到第i個(gè)用戶的信道信息。

步驟五、BBU pool根據(jù)最低SINR門限、信道信息以及感知的網(wǎng)絡(luò)信息，使用啟發(fā)式算法計(jì)算下行波束成形向量以及小區(qū)附著。

具體步驟如下：

步驟501、BBU pool對(duì)N個(gè)RRH進(jìn)行初始化；

初始化包括：每個(gè)RRH處于激活狀態(tài)，且為所有的用戶提供服務(wù)；初始時(shí)處于連接狀態(tài)的RRH-用戶對(duì)V；以及初始時(shí)的網(wǎng)絡(luò)最低能耗F^(min)及其對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)波束成形向量且滿足F^(min)＝+∞，

具體為：

第n個(gè)RRH處于激活狀態(tài)，記為a_n＝1；否則，RRH處于休眠狀態(tài)，記為a_n＝0；

每個(gè)RRH為所有的用戶提供服務(wù)：b_n,i＝1表示第n個(gè)RRH為用戶i傳輸數(shù)據(jù)；b_n,i＝0表示第n個(gè)RRH不為用戶i傳輸數(shù)據(jù)；

RRH-用戶對(duì)用表示；

網(wǎng)絡(luò)能耗F(Φ)表示為：

為第n個(gè)RRH休眠狀態(tài)時(shí)的電路能耗；為第n個(gè)RRH激活狀態(tài)時(shí)的電路能耗；η_n為第n個(gè)RRH的射頻功率放大器效率；表示第n個(gè)RRH的發(fā)射功率最大值；w_n,i為第n個(gè)RRH中用戶i的波束成形向量；其中表示向量w_n,i的歐幾里得范數(shù)的平方；

步驟502、BBU pool將所有的RRH-用戶對(duì)V按優(yōu)先級(jí)進(jìn)行升序排列；

第n個(gè)RRH中用戶i的優(yōu)先級(jí)β_n,i公式計(jì)算如下：

${\mathrm{\β}}_{n,i}=\frac{|h_{n,i}^H{w}_{n,i}^i{|}^2}{\underset{j\≠i}{\Σ}|h_{n,j}^H{w}_{n,i}^i{|}^2}\·\frac{C_n{\mathrm{\η}}_n}{P_n^a}$

表示信道信息h_n,i的共軛轉(zhuǎn)置；表示松弛的波束成形向量；表示RRH-用戶對(duì)(n,i)的有用信號(hào)功率，表示RRH-用戶對(duì)(n,i)對(duì)其他所有用戶的干擾之和；表示了第n個(gè)RRH的情況。

松弛的波束成形向量要滿足使網(wǎng)絡(luò)能耗F(Φ)最小，且符合以下約束條件：

$\underset{\mathrm{\Φ}=\{a_n,b_{n,i},w_{n,i},\∀n\∈N,\∀i\∈I\}}{min}F\left(\mathrm{\Φ}\right)$

$s.t.\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}\left|\right|w_{n,i}|{|}^2\≤P_n^{\max },n\∈N---\left(S1\right)$

SINR_i≥γ_i,i∈I (S2)

$\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}{b}_{n,i}^{\left(k\right)}\≤a_n^{\left(k\right)}{C}_n,\∀n\∈N---\left(S3\right)$

$\left|\right|w_{n,i}|{|}_2\≤b_{n,i}\sqrt{P_n^{max}},\∀n\∈N,\∀i\∈I---\left(S4\right)$

$a_n\∈\[0,1\],b_{n,i}\∈\[0,1\],\∀n\∈N,\∀i\∈I---\left(S5\right)$

約束條件(S1)表示：第n個(gè)RRH中所有用戶的發(fā)射功率小于等于第n個(gè)RRH的發(fā)射功率最大值；

約束條件(S2)表示第i個(gè)用戶的信干噪比大于等于BBU Pool為該用戶設(shè)定的最低門限值γ_i；

約束條件(S3)表示第n個(gè)RRH所服務(wù)的用戶數(shù)量小于等于第n個(gè)fronthaul鏈路的容量；

約束條件(S4)表示第n個(gè)RRH向第i個(gè)用戶的發(fā)射功率要小于第n個(gè)RRH的發(fā)射功率最大值；

約束條件(S5)表示變量a_n,b_n,i取值均為0到1之間的實(shí)數(shù)；

步驟503、BBU pool對(duì)升序排列后的RRH-用戶對(duì)V進(jìn)行迭代求解，得到最終網(wǎng)絡(luò)能耗F(Φ)以及波束成形向量w_n,i；

具體步驟如下：

步驟5031、判斷RRH-用戶對(duì)V是否為空集，如果是，迭代結(jié)束，否則進(jìn)入步驟5032；

步驟5032、選取集合V中的第一個(gè)RRH-用戶對(duì)(p,q)，令b_p,q＝0，同時(shí)其余RRH-用戶對(duì)對(duì)應(yīng)的b值保持不變；

步驟5033、根據(jù)集合V中的RRH-用戶對(duì)的b_p,q設(shè)置對(duì)應(yīng)的a_p值，并在RRH-用戶對(duì)V中刪除元素(p,q)；

步驟5034、判斷每個(gè)RRH是否都滿足約束條件：如果不滿足，當(dāng)前迭代次數(shù)k＝k+1，返回步驟5031進(jìn)行下一次迭代；否則，進(jìn)入步驟5035；

步驟5035、根據(jù)當(dāng)前所有RRH-用戶對(duì)的所有b值以及對(duì)應(yīng)的a值，計(jì)算第k次迭代的網(wǎng)絡(luò)能耗網(wǎng)絡(luò)能耗F^(k)以及對(duì)應(yīng)的波束成形向量

$\underset{\mathrm{\Φ}=\{a_n,b_{n,i},w_{n,i},\∀n\∈N,\∀i\∈I\}}{min}F\left(\mathrm{\Φ}\right)$

$s.t.\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}\left|\right|w_{n,i}|{|}^2\≤P_n^{\max },n\∈N---\left(S1\right)$

滿足的約束條件為：SINR_i≥γ_i,i∈I (S2)

$\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}{b}_{n,i}\≤a_n{C}_n,\∀n\∈N---\left(S3\right)$

$\left|\right|w_{n,i}|{|}_2\≤b_{n,i}\sqrt{P_n^{max}},\∀n\∈N,\∀i\∈I---\left(S4\right)$

步驟5036、判斷網(wǎng)絡(luò)能耗F^(k)是否小于F^(min)，如果是，則F^(k)為當(dāng)前最低能耗，記錄F^min＝F^(k)，進(jìn)入步驟5037；否則，設(shè)置b_p,q＝1，a_p＝1，并返回步驟5031。

步驟5037、直至將集合V中的RRH-用戶對(duì)全部迭代完畢，得到最終的F(Φ)以及對(duì)應(yīng)的波束成形向量w_n,i；

最終F(Φ)的取值為F^(min)，且對(duì)應(yīng)的波束成形向量w_n,i的取值為

步驟504、針對(duì)第n個(gè)RRH，C-RAN根據(jù)迭代波束成形向量w_n,i，計(jì)算該RRH的發(fā)送數(shù)據(jù)x_n；

$x_n=\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}{w}_{n,i}{s}_i,\∀n\∈N$

s_i表示用戶i請(qǐng)求的數(shù)據(jù)；

步驟505、fronthaul鏈路將數(shù)據(jù)x_n傳輸給RRH對(duì)應(yīng)的用戶，用戶得到請(qǐng)求數(shù)據(jù)s_i；

步驟506、用戶小區(qū)根據(jù)RRH進(jìn)行附著，結(jié)合波束成形向量保證系統(tǒng)模型能耗最低。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

1)、一種云無線接入網(wǎng)絡(luò)下聯(lián)合下行波束成形和小區(qū)附著的方法，聯(lián)合下行波束成形和小區(qū)附著可以有效的降低網(wǎng)絡(luò)能耗，達(dá)到節(jié)能的目標(biāo)，同時(shí)保證用戶的服務(wù)質(zhì)量。

2)、一種云無線接入網(wǎng)絡(luò)下聯(lián)合下行波束成形和小區(qū)附著的方法，在設(shè)計(jì)時(shí)充分考慮了實(shí)際中可能遇到的問題，例如最大功率受限、fronthaul容量受限等，易于在現(xiàn)實(shí)的網(wǎng)絡(luò)中得到應(yīng)用。

3)、一種云無線接入網(wǎng)絡(luò)下聯(lián)合下行波束成形和小區(qū)附著的方法，可以在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)完成求解，處理速度快。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一種云無線接入網(wǎng)絡(luò)下聯(lián)合下行波束成形和小區(qū)附著的系統(tǒng)模型圖；

圖2為本發(fā)明一種云無線接入網(wǎng)絡(luò)下聯(lián)合下行波束成形和小區(qū)附著的方法流程圖；

圖3為本發(fā)明BBU pool計(jì)算下行波束成形向量以及小區(qū)附著的方法流程圖；

圖4為本發(fā)明BBU pool進(jìn)行緊縮的迭代求解得到波束成形向量的方法流程圖；

圖5為本發(fā)明與LTE-A算法下平均網(wǎng)絡(luò)能耗隨γ_i的變化圖；

圖6為本發(fā)明與LTE-A算法下平均激活RRH數(shù)量隨γ_i的變化圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。

現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)能耗中，電路能耗占了很大比例，因此在考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)能問題時(shí)很有必要引入小區(qū)附著技術(shù)，以控制基站(或RRH)的狀態(tài)(激活或者休眠)。相比于現(xiàn)有方案，本發(fā)明提出了一種聯(lián)合聯(lián)合下行波束成形和小區(qū)附著的方法，首先介紹網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型，接著描述聯(lián)合下行波束成形和小區(qū)附著的具體方法，最后給出該方法的性能仿真；以有效的降低發(fā)射能耗及電路能耗，同時(shí)兼顧了用戶的服務(wù)質(zhì)量需求、最大傳輸功率限制以及fronthaul的容量限制，有效的降低了網(wǎng)絡(luò)能耗；并提出了一種基于緊縮的低復(fù)雜度求解方法，可在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)完成求解，加快了處理速度。

如圖2所示，具體步驟如下：

步驟一、針對(duì)某個(gè)下行的云無線接入網(wǎng)，建立用戶，RRH和BBU pool的系統(tǒng)模型；

如圖1所示，下行的C-RAN系統(tǒng)模型包括：N個(gè)多天線RRH，I個(gè)單天線用戶和一個(gè)BBU pool；每個(gè)RRH分別各通過一個(gè)fronthaul鏈路連接入BBU pool中；每個(gè)RRH激活狀態(tài)時(shí)可以服務(wù)一個(gè)或多個(gè)用戶，休眠狀態(tài)時(shí)不為任何用戶服務(wù)，一個(gè)用戶至少接收一個(gè)RRH的服務(wù)；

RRH集合為{1,2,...,n,...,N}；用戶集合為{1,2,...,i,...,I}；N個(gè)fronthaul鏈路的容量集合為{C₁,C₂,...,C_n,...,C_N}；每個(gè)容量為每個(gè)fronthaul鏈路承載的用戶數(shù)量，即每個(gè)RRH服務(wù)的用戶最大數(shù)，是常數(shù)。

其中，第n個(gè)RRH有m_n根天線，定義為第n個(gè)RRH中用戶i的波束成形向量；

步驟二、BBU pool感知系統(tǒng)模型的網(wǎng)絡(luò)信息；

網(wǎng)絡(luò)信息包括RRH的數(shù)量，以及各RRH對(duì)應(yīng)的fronthaul鏈路能服務(wù)的最大用戶數(shù)量；

每個(gè)fronthaul鏈路根據(jù)介質(zhì)不同，能服務(wù)的最大用戶數(shù)量不同。

由于用戶基帶信號(hào)數(shù)據(jù)量較大，因此由BBU pool到RRH的fronthaul所能承載的用戶信息是有限的。將RRH服務(wù)的用戶數(shù)量作為fronthaul的負(fù)載。假設(shè)第n個(gè)RRH的fronthaul最多服務(wù)C_n個(gè)用戶，則第n個(gè)RRH的fronthaul容量約束表示為：

步驟三、每個(gè)用戶根據(jù)就近原則，分別通過RRH向BBU pool發(fā)送業(yè)務(wù)請(qǐng)求。

步驟四、BBU pool根據(jù)業(yè)務(wù)請(qǐng)求類型，分別為每個(gè)用戶設(shè)定最低的SINR門限；并測(cè)量每個(gè)RRH到每個(gè)用戶的信道信息；

h_n,i表示第n個(gè)RRH到第i個(gè)用戶的信道信息。

假設(shè)各用戶數(shù)據(jù)已經(jīng)噪聲相互獨(dú)立，則用戶i的接收信噪比表示為：

${\mathrm{SINR}}_i=\frac{|\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{h}_{n,i}^H{w}_{n,i}{|}^2}{\underset{j\∈I,j\≠i}{\Σ}|\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{h}_{n,i}^H{w}_{n,j}{|}^2+{\mathrm{\σ}}_i^2},\∀i\∈I$

表示信道信息h_n,i的共軛轉(zhuǎn)置；w_n,i為第n個(gè)RRH中用戶i的波束成形向量；w_n,j為第n個(gè)RRH中用戶j的波束成形向量；為噪聲功率，在帶寬確定的情況下是一個(gè)常數(shù)。

BBU Pool為用戶i設(shè)定的最低門限值為γ_i；γ_i為第i個(gè)用戶的最低接收端信干噪比，由該用戶所申請(qǐng)的業(yè)務(wù)類型決定，是一個(gè)常數(shù)。

用戶請(qǐng)求的業(yè)務(wù)需要服務(wù)質(zhì)量的保證，將用戶i的服務(wù)質(zhì)量約束SINR_i大于門限值γ_i，則服務(wù)質(zhì)量約束表示為：SINR_i≥γ_i,i∈I。

步驟五、BBU pool根據(jù)最低SINR門限、信道信息以及感知的網(wǎng)絡(luò)信息，使用啟發(fā)式算法計(jì)算下行波束成形向量以及小區(qū)附著。

如圖3所示，具體步驟如下：

步驟501、BBU pool對(duì)N個(gè)RRH進(jìn)行初始化；

初始化包括：每個(gè)RRH處于激活狀態(tài)，且為所有的用戶提供服務(wù)；初始時(shí)處于連接狀態(tài)的RRH-用戶對(duì)V；以及初始時(shí)的網(wǎng)絡(luò)最低能耗F^(min)及其對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)波束成形向量且滿足F^(min)＝+∞，可知初始時(shí)的F^(min)大于等于任意一次迭代的解。

具體為：

a_n代表第n個(gè)RRH的狀態(tài)；當(dāng)?shù)趎個(gè)RRH處于激活狀態(tài)，記為a_n＝1；否則，RRH處于休眠狀態(tài)，記為a_n＝0；

每個(gè)RRH為所有的用戶提供服務(wù)；b_n,i表示第n個(gè)RRH與用戶i的連接狀態(tài)；b_n,i＝1表示第n個(gè)RRH為用戶i傳輸數(shù)據(jù)；b_n,i＝0表示第n個(gè)RRH不為用戶i傳輸數(shù)據(jù)；

a_n，b_n,i，w_n,i存在以下邏輯關(guān)系：a_n＝0則b_n,i＝0必然成立；b_n,i＝0則w_n,i＝0必然成立。

RRH-用戶對(duì)用表示；

網(wǎng)絡(luò)能耗F(Φ)表示為：Φ指變量的集合：

為第n個(gè)RRH休眠狀態(tài)時(shí)的電路能耗；為第n個(gè)RRH激活狀態(tài)時(shí)的電路能耗；

則第n個(gè)RRH的能耗表示為：

$P_n=a_n(P_n^a+\frac{1}{{\mathrm{\η}}_n}\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}|\left|w_{n,i}\right|{|}_2^2)+(1-a_n)P_n^s=P_n^s+a_n{P}_n^{ams}+\frac{1}{{\mathrm{\η}}_n}\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}\left|\right|w_{n,i}|{|}_2^2$

η_n為第n個(gè)RRH的射頻功率放大器效率；為第n個(gè)RRH處于激活狀態(tài)時(shí)的總能耗，為第n個(gè)RRH處于休眠狀態(tài)時(shí)的總能耗；

表示第n個(gè)RRH的發(fā)射功率最大值；w_n,i為第n個(gè)RRH中用戶i的波束成形向量；其中表示向量w_n,i的歐幾里得范數(shù)的平方；

對(duì)于第n個(gè)RRH來說，發(fā)射功率最大值約束表示為下式：

$\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}\left|\right|w_{n,i}|{|}^2\≤P_n^{max},n\∈N$

步驟502、BBU pool將所有的RRH-用戶對(duì)V按優(yōu)先級(jí)進(jìn)行升序排列；

第n個(gè)RRH中用戶i的優(yōu)先級(jí)β_n,i公式計(jì)算如下：

${\mathrm{\β}}_{n,i}=\frac{|h_{n,i}^H{w}_{n,i}^r{|}^2}{\underset{j\≠i}{\Σ}|h_{n,j}^H{w}_{n,i}^r{|}^2}\·\frac{C_n{\mathrm{\η}}_n}{P_n^a}$

表示信道信息h_n,i的共軛轉(zhuǎn)置；表示松弛的波束成形向量；表示RRH-用戶對(duì)(n,i)的有用信號(hào)功率，表示RRH-用戶對(duì)(n,i)對(duì)其他所有用戶的干擾之和，表示了第n個(gè)RRH的情況。顯然，有用信號(hào)越強(qiáng)，干擾越弱，RRH的fronthaul容量越大，射頻功率放大器效率越高，自身電路能耗越低的RRH-用戶對(duì)應(yīng)該具有更高的優(yōu)先級(jí)；接著，對(duì)V中所有RRH-用戶對(duì)按優(yōu)先級(jí)進(jìn)行升序排列。

松弛的波束成形向量要滿足使網(wǎng)絡(luò)能耗F(Φ)最小，且符合以下約束條件：

$\underset{\{a_n,b_{n,i},w_{n,i},\∀n\∈N,\∀i\∈I\}}{min}F\left(\mathrm{\Φ}\right)$

$s.t.\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}\left|\right|w_{n,i}|{|}^2\≤P_n^{\max },n\∈N---\left(S1\right)$

SINR_i≥γ_i,i∈I (S2)

$\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}{b}_{n,i}^{\left(k\right)}\≤a_n^{\left(k\right)}{C}_n,\∀n\∈N---\left(S3\right)$

$\left|\right|w_{n,i}|{|}_2\≤b_{n,i}\sqrt{P_n^{max}},\∀n\∈N,\∀i\∈I---\left(S4\right)$

$a_n\∈\[0,1\],b_{n,i}\∈\[0,1\],\∀n\∈N,\∀i\∈I---\left(S5\right)$

約束條件(S1)表示：第n個(gè)RRH中所有用戶的發(fā)射功率小于等于第n個(gè)RRH的發(fā)射功率最大值，其中表示第n個(gè)RRH中所有用戶的波束成形向量的歐幾里得范數(shù)平方之和；

約束條件(S2)表示第i個(gè)用戶的信干噪比大于等于BBU Pool為該用戶設(shè)定的最低門限值γ_i；將第n個(gè)RRH的能耗公式帶入用戶i的服務(wù)質(zhì)量約束表達(dá)式中，得到用戶i的服務(wù)質(zhì)量約束結(jié)果如下：

$\sqrt{\underset{j\≠i}{\Σ}|\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{h}_{n,i}^H{w}_{n,j}{|}^2+{\mathrm{\σ}}_i^2}\≤\frac{1}{\sqrt{{\mathrm{\γ}}_i}}\mathrm{Re}\left\{\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{h}_{n,i}^H{w}_{n,i}\right\},\∀i\∈I$

$\mathrm{Im}\left\{\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{h}_{n,i}^H{w}_{n,i}\right\}=0,\∀i\∈I$

約束條件(S3)表示第n個(gè)RRH所服務(wù)的用戶數(shù)量小于等于第n個(gè)fronthaul鏈路的容量；

約束條件(S4)表示第n個(gè)RRH向第i個(gè)用戶的發(fā)射功率要小于第n個(gè)RRH的發(fā)射功率最大值；

約束條件(S3)和(S4)保證了二元變量a_n，b_n,i，w_n,i存在以下邏輯關(guān)系：如果第n個(gè)RRH處于休眠狀態(tài)，則第n個(gè)RRH不能為任何用戶傳輸數(shù)據(jù)；如果第n個(gè)RRH不向用戶i發(fā)送數(shù)據(jù)，則對(duì)應(yīng)的波束成形向量為0。

約束條件(S5)表示變量a_n,b_n,i取值為0到1之間的實(shí)數(shù)；

將考慮實(shí)際約束的CRAN網(wǎng)絡(luò)能耗最小化問題建模，整體為一個(gè)混合整數(shù)二階錐規(guī)劃(MI-SOCP：Mixed-Integer Second-Order Cone Programming)，該問題是一個(gè)NP-Hard(non-deterministic polynomial hard)問題，即無法在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求得問題的最優(yōu)解，求解復(fù)雜度會(huì)隨著問題變量數(shù)目的提升而急劇增加。

通過二元變量a_n,b_n,i的取值范圍松弛為0到1間的實(shí)數(shù)，由凸優(yōu)化的理論可知該問題為一個(gè)凸問題，使用內(nèi)點(diǎn)法求解SOCP二階錐規(guī)劃，屬于凸優(yōu)化問題，在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求得問題的次優(yōu)解；

步驟503、BBU pool對(duì)升序排列后的RRH-用戶對(duì)V進(jìn)行緊縮的迭代求解，得到波束成形向量；

首先，假設(shè)每個(gè)RRH處于激活狀態(tài)，并且為所有的用戶提供服務(wù)。接著，根據(jù)一定的準(zhǔn)則對(duì)RRH-用戶對(duì)(即該RRH為該用戶服務(wù))進(jìn)行升序排列。然后，迭代的從前向后去掉RRH-用戶對(duì)，即令該RRH不再為該用戶服務(wù)，并記錄每次迭代的結(jié)果。直至最后去掉所有的RRH-用戶對(duì)，即所有RRH均不再為任何用戶服務(wù)。

如圖4所示，具體步驟如下：

步驟5031、判斷RRH-用戶對(duì)V是否為空集，如果是，迭代結(jié)束，否則進(jìn)入步驟5032；

步驟5032、選取集合V中的第一個(gè)RRH-用戶對(duì)(p,q)，令b_p,q＝0，同時(shí)令集合V的其余元素的b保持不變；

根據(jù)RRH的激活狀態(tài)和為用戶提供的用戶，計(jì)算集合V中優(yōu)先等級(jí)最小的用戶對(duì)，也就是第一個(gè)RRH-用戶對(duì)(p,q)；

令其中k為當(dāng)前迭代次數(shù)，選取集合V中的第一個(gè)RRH-用戶對(duì)(p,q)，令

步驟5033、根據(jù)集合V中的RRH-用戶對(duì)的b_p,q設(shè)置對(duì)應(yīng)的a_p值，并在RRH-用戶對(duì)V中刪除元素(p,q)；

步驟5034、判斷每個(gè)RRH是否都滿足約束條件：如果不滿足，令k＝k+1，返回步驟5031進(jìn)行下一次迭代；否則，進(jìn)入步驟5035；

步驟5035、根據(jù)當(dāng)前所有RRH-用戶對(duì)的所有b值以及對(duì)應(yīng)的a值，計(jì)算第k次迭代的網(wǎng)絡(luò)能耗網(wǎng)絡(luò)能耗F^(k)以及對(duì)應(yīng)的波束成形向量

$\underset{\mathrm{\Φ}=\{a_n,b_{n,i},w_{n,i},\∀n\∈N,\∀i\∈I\}}{min}F\left(\mathrm{\Φ}\right)$

$s.t.\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}\left|\right|w_{n,i}|{|}^2\≤P_n^{\max },n\∈N---\left(S1\right)$

滿足的約束條件為：SINR_i≥γ_i,i∈I (S2)

$\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}{b}_{n,i}^{\left(k\right)}\≤a_n^{\left(k\right)}{C}_n,\∀n\∈N---\left(S3\right)$

$\left|\right|w_{n,i}|{|}_2\≤b_{n,i}\sqrt{P_n^{max}},\∀n\∈N,\∀i\∈I---\left(S4\right)$

步驟5036、判斷網(wǎng)絡(luò)能耗F^(k)是否小于F^(min)，如果是，則F^(k)為當(dāng)前最低能耗，計(jì)算對(duì)應(yīng)的波束成形向量為F^(min)＝F^(k)，進(jìn)入步驟5037；否則，設(shè)置并返回步驟5031；

F^(min)為從第1次至第k次迭代已知的最小的網(wǎng)絡(luò)能耗；為從第1次至第k次迭代已知的最小網(wǎng)絡(luò)能耗對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)波束成形向量。

步驟5037、直至將集合V中的RRH-用戶對(duì)全部迭代完畢，得到最終的F(Φ)以及對(duì)應(yīng)的波束成形向量w_n,i；

最終F(Φ)的取值為F^(min)，且對(duì)應(yīng)的波束成形向量w_n,i的取值為

步驟504、針對(duì)第n個(gè)RRH，C-RAN根據(jù)迭代結(jié)果w_n,i計(jì)算該RRH的發(fā)送數(shù)據(jù)x_n；

$x_n=\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}{w}_{n,i}{s}_i,\∀n\∈N$

s_i表示用戶i請(qǐng)求的數(shù)據(jù)，均值為0，方差為1。；

步驟505、fronthaul鏈路將數(shù)據(jù)x_n傳輸給RRH對(duì)應(yīng)的用戶，用戶得到請(qǐng)求數(shù)據(jù)s_i；

由于BBU pool已知全部信道信息用戶i的接收信號(hào)表示為

$y_i=\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{h}_{n,i}^H{w}_{n.i}{s}_i+\underset{j\∈I,j\≠i}{\Σ}\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{h}_{n,i}^H{w}_{n,j}{s}_j+z_i,\∀i\∈I$

其中為有用信號(hào)，為干擾，z_i為加性高斯白噪聲。

步驟506、用戶小區(qū)根據(jù)RRH進(jìn)行附著，結(jié)合波束成形向量保證系統(tǒng)模型能耗最低。

迭代算法實(shí)例：

假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中存在3個(gè)RRH，3個(gè)用戶，每個(gè)RRH可服務(wù)2個(gè)用戶，即C_n＝2,n＝1,2,3。RRH-用戶對(duì)的優(yōu)先級(jí)由小到大計(jì)算結(jié)果如下：(1,2),(3,2),(2,3),(1,3),(1,1),(3,1),(2,1),(2,2),(3,3)，因此V＝{(1,2),(3,2),(2,3),(1,3),(1,1),(3,1),(2,1),(2,2),(3,3)}。

對(duì)于第1次迭代：

1)、RRH-用戶對(duì)V不為空集，進(jìn)行下一步；

2)、選出優(yōu)先等級(jí)最小的用戶對(duì)(1,2)，更新同時(shí)令集合V的其余元素的b設(shè)置為1；即同時(shí)設(shè)置刪除元素(1,2)，得到V＝{(3,2),(2,3),(1,3),(1,1),(3,1),(2,1),(2,2),(3,3)}；

3)、判斷第2，3個(gè)RRH，均不滿足因?yàn)橄拗泼總€(gè)RRH可服務(wù)2個(gè)用戶，返回步驟1)進(jìn)行第2次迭代；

4)、選出優(yōu)先等級(jí)最小的用戶對(duì)(3,2)，更新同時(shí)令集合V的其余元素的b設(shè)置為1；即同時(shí)設(shè)置刪除元素(3,2)，得到V＝{(2,3),(1,3),(1,1),(3,1),(2,1),(2,2),(3,3)}；

5)、判斷第2個(gè)RRH，不滿足因?yàn)橄拗泼總€(gè)RRH可服務(wù)2個(gè)用戶，返回步驟1)進(jìn)行第3次迭代；

6)、選出優(yōu)先等級(jí)最小的用戶對(duì)(2,3)，更新同時(shí)令集合V的其余元素的b設(shè)置為1；即同時(shí)設(shè)置刪除元素(2,3)，得到V＝{(1,3),(1,1),(3,1),(2,1),(2,2),(3,3)}；

7)、判斷每個(gè)RRH，均滿足因?yàn)橄拗泼總€(gè)RRH可服務(wù)2個(gè)用戶，在已知的條件下，求解問題，假設(shè)解為若F⁽³⁾≤F^(min)，則F^(min)＝F⁽³⁾為當(dāng)前最低能耗，對(duì)應(yīng)的波束成形向量為若問題無解，或者有解，但是F⁽³⁾＞F^(min)，則令返回步驟1)，進(jìn)行下一次迭代。

8)、對(duì)于第4次迭代：V不為空集，進(jìn)行下一步；更新同時(shí)設(shè)置刪除元素(1,3)，得到V＝{(1,1),(3,1),(2,1),(2,2),(3,3)}；所有RRH均滿足在已知的條件下，求解問題，假設(shè)解為若F⁽⁴⁾≤F^(min)，則F^(min)＝F⁽⁴⁾為當(dāng)前最低能耗，對(duì)應(yīng)的波束成形向量為若問題無解，或者有解，但是F⁽⁴⁾>F^(min)，則令返回步驟1)，進(jìn)行下一次迭代。

9)、對(duì)于第5次迭代:V不為空集，進(jìn)行下一步；更新同時(shí)設(shè)置刪除元素(1,1)，得到V＝{(3,1),(2,1),(2,2),(3,3)}；所有RRH均滿足在已知的條件下，求解問題假設(shè)解設(shè)為若F⁽⁵⁾≤F^(min)，則F^(min)＝F⁽⁵⁾為當(dāng)前最低能耗，對(duì)應(yīng)的波束成形向量為若問題無解，或者有解，但是F⁽⁵⁾＞F^(min)，則令返回步驟1)，進(jìn)行下一次迭代。

直至進(jìn)行到第9次迭代，得到的最終結(jié)果為F^(min)，對(duì)應(yīng)的波束成形向量為

將本發(fā)明所提方案與LTE-A中所提方案進(jìn)行性能仿真比較，后者各RRH的地理位置將其劃分為不相交的簇，簇內(nèi)的RRH協(xié)作的向其范圍內(nèi)用戶發(fā)送數(shù)據(jù)。仿真采用瑞利衰落信道模型，系統(tǒng)帶寬為10MHz，在[-1500m,1500m]×[-1500m,1500m]范圍內(nèi)部署10個(gè)2天線RRH，RRH的最大發(fā)射功率為10W，η_n＝0.25。

如圖5所示，本發(fā)明所提算法網(wǎng)絡(luò)能耗低于LTE-A所采用算法，這是因?yàn)榭芍丿B的RRH協(xié)作方式可以更好的降低干擾，從而在使用較低能耗的情況下保證用戶的服務(wù)質(zhì)量。此外，還可觀察到用戶數(shù)越多能耗越大，原因是需要更高的發(fā)射功率以及更多的激活RRH。

如圖6所示，在LTE-A所采用算法中，所有RRH均被激活，而本發(fā)明所提算法可以在保證同樣用戶服務(wù)質(zhì)量的前提下，休眠部分RRH，從而大幅降低網(wǎng)路能耗。

本發(fā)明的創(chuàng)新性在于不僅考慮了波束成形還考慮了小區(qū)附著，可以大幅降低網(wǎng)絡(luò)能量消耗。