[发明专利]一种5G超密集异构网络中的用户协同方法

摘要

本发明旨在解决5G异构网络通信中的用户协同问题，密集部署宏基站，微基站，家庭基站以及各基站之间在一定区域内撒点分布，利用梯度算法研究异构网路中用户与基站协同关系，通过基站的同步更新来更新变量μ，提供了一种对偶优化的解决方法。本方法为解决网络效用最优化问题，并能更为合理地更新价格，提出了拉格朗日对偶分析的定位策略函数，本函数可以很好的解决用户协同与负载均衡过程的对偶问题及正偶间隙问题，并最后在直接对偶优化方法的基础上引进了功率控制方法，使最初问题得以简化，结果更接近理想值，为解决用户‑基站协同及负载均衡问题做了相应的探索。

主权项

一种5G超密集异构网络中的用户协同方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：初始化宏基站，微基站，家庭基站参数及状态，发射功率p、信干噪比γ等。步骤2：路损增益的计算，包括微用户j到家庭基站i的路损，微用户j到宏基站i的路损，微用户j到其内所属微基站i的路损，微基站小区(j)中的微用户k到其他微基站i的路损，家庭用户j到其内所属家庭基站i的路损，家庭基站小区(j)中的家庭用户k到其他家庭基站i的路损，家庭用户j到宏基站以及微基站的路损。步骤3：已知pj+pc，可计算cij，cij是一个SINR的对数函数，其中j*为协同规则，为后续算法实现设定规则。步骤4：通过对拉格朗日算子μ对偶分解，求得该问题被分解为求f和g的求和问题，这个求和问题可以被分布式的方法解决。步骤5：由步长δ(t)更新拉格朗日算子μj(t+1)，并通过类比法可相似地求得λj(t+1)的更新公式。步骤6：已知其它条件，可更新pj。步骤7：由步骤6中的更新后的pj迭代进入步骤3，重复步骤3到步骤6，已达到最佳优化。步骤8：由步骤7中求得的最佳网络效用，以固定协同规则。步骤9：终止算法进程，取出数据。