超密集網(wǎng)絡(luò)中基于小小區(qū)分簇的干擾管理方案

南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院 武婷婷

超密集網(wǎng)絡(luò)中基于小小區(qū)分簇的干擾管理方案

南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院 武婷婷

隨著移動(dòng)流量的爆炸式增長(zhǎng)，用于流量集中區(qū)域分流和增加網(wǎng)絡(luò)容量的小小區(qū)技術(shù)受到了廣泛關(guān)注，其具有部署更為便捷，組網(wǎng)更為靈活，頻譜利用率高，建網(wǎng)成本也更低等優(yōu)勢(shì)。然而，小小區(qū)帶來(lái)便利的同時(shí)也帶了新的技術(shù)挑戰(zhàn)。小小區(qū)使得基站之間與基站與用戶(hù)之間的距離變短，用戶(hù)能更有效的接入小區(qū)中，但是同樣也使得小區(qū)之間的干擾增強(qiáng)，如何設(shè)計(jì)有效的干擾管理方案變成了必然的研究熱點(diǎn)。研究了超密集網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的干擾管理的方案，提出了SCVC（Semi-clustering of Victim-cells Approach）方案，是根據(jù)用戶(hù)的狀態(tài)來(lái)定義所在小小區(qū)是干擾源還是被干擾小小區(qū)，區(qū)分兩者之后，基于用戶(hù)狀態(tài)對(duì)被干擾小小區(qū)進(jìn)行分簇。在分簇的簇內(nèi)動(dòng)態(tài)的分配無(wú)線資源，實(shí)現(xiàn)從關(guān)鍵用戶(hù)的資源共享到非關(guān)鍵用戶(hù)的頻率復(fù)用。從而實(shí)現(xiàn)小小區(qū)間干擾最小化，提高資源利用率。

超密集網(wǎng)絡(luò)；小小區(qū)；干擾管理；分簇；無(wú)線資源分配

0 引言

隨著萬(wàn)物互聯(lián)的愿景的一步步實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)流量大幅增加，在原有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)容量大幅增加成為了新的挑戰(zhàn)[1]。同時(shí)，用戶(hù)對(duì)服務(wù)質(zhì)量的高期望也推動(dòng)著移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商對(duì)現(xiàn)有基礎(chǔ)架構(gòu)的擴(kuò)容。因此，網(wǎng)絡(luò)密集化成為必然的趨勢(shì)。

而部署低成本、低功耗的小小區(qū)被普遍認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)密集化的有效方案，尤其是在流量密集的熱點(diǎn)區(qū)域。本文就是基于超密集網(wǎng)絡(luò)中的小小區(qū)技術(shù)，來(lái)研究小小區(qū)之間的干擾管理和無(wú)線資源分配問(wèn)題。

1 小小區(qū)

網(wǎng)絡(luò)密集化，是應(yīng)對(duì)未來(lái)流量大幅增長(zhǎng)最可信的解決方案，超密集網(wǎng)絡(luò)也是5G的關(guān)鍵技術(shù)之一。其中，可靈活部署的小小區(qū)基站提供給用戶(hù)了更好的容量和更大的覆蓋范圍，也可以使得運(yùn)營(yíng)商的成本降低，部署簡(jiǎn)單，提升用戶(hù)體驗(yàn)。

1.1 小小區(qū)的部署場(chǎng)景

3GPP已經(jīng)確定了三種小小區(qū)的部署場(chǎng)景[3]：

（1）場(chǎng)景1：室外部署，并且與宏小區(qū)工作在相同的載波上；

（2）場(chǎng)景2：室外或者室內(nèi)部署，但工作在與宏小區(qū)不同的載波上；

（3）場(chǎng)景3：室外或者室內(nèi)部署，小小區(qū)獨(dú)立部署。

為了安全性及隱私性，小小區(qū)一般是以封閉用戶(hù)組（ Closed Subscriber Group，CSG）的形式工作，因此，當(dāng)小區(qū)越來(lái)越密集的時(shí)候，用戶(hù)就會(huì)活躍在不同的若干個(gè)小區(qū)之間，這樣就會(huì)導(dǎo)致下行鏈路干擾更加嚴(yán)重和復(fù)雜。只有解決了小小區(qū)間干擾問(wèn)題，部署小小區(qū)的優(yōu)勢(shì)才能實(shí)現(xiàn)。然而，小小區(qū)部署與傳統(tǒng)基站部署不同，無(wú)法直接利用傳統(tǒng)的干擾解決方案來(lái)減少小小區(qū)之間的干擾。

1.2 小小區(qū)干擾研究現(xiàn)狀

目前已經(jīng)有很多相關(guān)研究人員提出了超密集網(wǎng)絡(luò)中不同的干擾協(xié)調(diào)和無(wú)線資源分配的方案。其中，分簇方案可以最大程度的減少小小區(qū)之間的干擾，并降低超密集網(wǎng)絡(luò)中資源分配模型的復(fù)雜度。

而現(xiàn)有的研究中，所提出的方案[7,8]等均沒(méi)有對(duì)小小區(qū)中的用戶(hù)做區(qū)分。在大多數(shù)情況下，同一個(gè)小小區(qū)中可能存在著有不同需求的用戶(hù)，而不做區(qū)分就會(huì)使所有有不同需求的用戶(hù)都是占用相同的資源，會(huì)導(dǎo)致資源利用率較低。本文就這一現(xiàn)象提出了一種新的干擾協(xié)調(diào)方案——被干擾小小區(qū)半分簇方案（the Semi-clustering of Victim-cells Approach，SCVC），用來(lái)解決超密集網(wǎng)絡(luò)中小小區(qū)間干擾的問(wèn)題。該方案不僅區(qū)分不同的用戶(hù)，還區(qū)分干擾源小區(qū)和被干擾小區(qū)，并根據(jù)小小區(qū)中活躍用戶(hù)狀態(tài)來(lái)形成小小區(qū)分簇。此外，還提出了基于小小區(qū)的各自用戶(hù)的狀態(tài)來(lái)分配小小區(qū)中無(wú)線資源。

2 小小區(qū)的干擾

為了設(shè)計(jì)出最優(yōu)的小小區(qū)干擾管理方案，必須對(duì)產(chǎn)生的干擾的小小區(qū)和用戶(hù)之間的干擾分布做詳細(xì)的研究[9,10]。可以對(duì)用戶(hù)設(shè)備的干擾源進(jìn)行降序排列，找出所有干擾源中主干擾源（Dominant Interferer，DI）。顯性干擾比（Dominant Interference Ratio ,DIR）被量化為DI和其他可以感知到的干擾的比率：

其中，是DI的信號(hào)功率，代表接收到的干擾總功率，N表示熱噪聲功率?？梢钥闯鲂盘?hào)與干擾噪聲比（Signal to Interference and Noise Ratio ，SINR ）和消除DI是成正比的，合理的干擾管理方案可以集中于DI的消除，也可以選擇減少其他較小的干擾。

如圖2.1所示，F(xiàn)1到F4分別表示四個(gè)基站，每個(gè)顏色表示不同的分簇，每個(gè)簇中有其服務(wù)的用戶(hù)設(shè)備（User Equipment，UE），UE用兩位數(shù)表示身份，其中第二位表示服務(wù)基站的身份。假設(shè)所有UE都是活躍狀態(tài)，我們可以將小小區(qū)的干擾分為四類(lèi)：第一類(lèi)，被干擾簇，它包含至少一個(gè)高于預(yù)定閾值的用戶(hù)（UE31），并且這個(gè)用戶(hù)被認(rèn)為是關(guān)鍵用戶(hù)，同時(shí)，它和其他所有導(dǎo)致閾值升高的由相鄰基站（F1）服務(wù)的UE的DI無(wú)關(guān)；第二類(lèi)，被干擾-干擾簇，其中的一些或者所有用戶(hù)被認(rèn)為是關(guān)鍵用戶(hù)，并且與導(dǎo)致閾值升高的至少一個(gè)的由相鄰基站（F2）服務(wù)的用戶(hù)（UE31）的DI有關(guān)；第三類(lèi)，干擾簇，其與導(dǎo)致預(yù)定閾值升高的由鄰居節(jié)點(diǎn)服務(wù)的UE（UE32）的DI有關(guān)，但是其服務(wù)的用戶(hù)都被認(rèn)為是非關(guān)鍵用戶(hù)；第四類(lèi)，中性簇，其服務(wù)的用戶(hù)都是安全的、非關(guān)鍵的，并且與影響鄰居的DI都不相關(guān)。

圖2.1 小小區(qū)分類(lèi)示意圖

圖2.1只是僅表示了只有一個(gè)干擾簇的情況，然而在超密集網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際部署中，被干擾簇的用戶(hù)可以感知到很多干擾源，同時(shí)，一個(gè)簇可以是多個(gè)相鄰簇的干擾源。另外需要注意的是，任何UE的狀態(tài)是隨時(shí)變化的，可能從關(guān)鍵變?yōu)榉顷P(guān)鍵，非關(guān)鍵變?yōu)殛P(guān)鍵，簇也是這樣，隨時(shí)可能從任意一類(lèi)變?yōu)槿我饬硪活?lèi)。

圖2.2 超密集網(wǎng)絡(luò)部署模型

在本文中，我們的研究是基于小小區(qū)組成的超密集網(wǎng)絡(luò)，即前文中提到的3GPP確定的小小區(qū)部署場(chǎng)景中的第三種——小小區(qū)獨(dú)立部署。我們模擬一個(gè)如圖2.2所示的環(huán)境，每個(gè)公寓有兩層，每層高10m，有10間公寓，每間10×10m，每棟間隔10m。每個(gè)基站根據(jù)泊松點(diǎn)過(guò)程（Poisson Point Process，PPP）模型放在每個(gè)公寓內(nèi)，隨機(jī)放置，結(jié)構(gòu)不規(guī)則，與內(nèi)墻間距最小為25cm。UE也根據(jù)PPP隨機(jī)放置在每間公寓中，其與內(nèi)墻間隔最小限制為10cm。假設(shè)全流量緩沖模型，所以我們得到了最壞情況下的干擾場(chǎng)景，不能通過(guò)簡(jiǎn)單的調(diào)度來(lái)解決。此外，我們假設(shè)所有基站都是采用循環(huán)（Round Robin，RR）方式來(lái)為其各自的用戶(hù)服務(wù)，而采用的信道模型是國(guó)際電聯(lián)室內(nèi)熱點(diǎn)（ITU Indoor Hotspot，InH）。這樣我們就模擬出了一個(gè)具有高密度且隨機(jī)部署的CSG小小區(qū)的典型城市熱點(diǎn)，并且同層干擾最大。我們根據(jù)3GPP場(chǎng)景三部署網(wǎng)絡(luò)，所以不考慮小小區(qū)基站和宏基站之間的跨層干擾。

我們還需要假設(shè)一個(gè)稱(chēng)為小小區(qū)網(wǎng)關(guān)（femtocell gateway ，F(xiàn)GW）的中間實(shí)體，工作在小小區(qū)和核心網(wǎng)之間。小小區(qū)通過(guò)S1接口連接到這個(gè)網(wǎng)關(guān)，這個(gè)網(wǎng)關(guān)為一組小小區(qū)提供集中和聚合功能。因此，對(duì)于小小區(qū)來(lái)說(shuō)，該網(wǎng)關(guān)是移動(dòng)核心網(wǎng)路實(shí)體。

設(shè)F為小小區(qū)集合，Ia為干擾源小小區(qū)FAB的集合，Iu為用戶(hù)ka和u的干擾集合。本文中，我們研究被干擾小區(qū)中的兩種用戶(hù)，關(guān)鍵用戶(hù)和安全或稱(chēng)為非關(guān)鍵用戶(hù)。在FAB中，設(shè)va為關(guān)鍵用戶(hù)v的集合，sa為非關(guān)鍵用戶(hù)s的集合。Ia的確定是通過(guò)以下兩個(gè)方面：1）每個(gè)用戶(hù)的DIR值必須大于3db，則DI是其他干擾源總功率的2倍；2）接受信號(hào)功率和DI的比值低于預(yù)定義閾值（本文中假設(shè)為10db）。

這兩個(gè)條件是為了確保增加邊緣用戶(hù)的吞吐量不會(huì)影響其他用戶(hù)的吞吐量。我們假設(shè)上面的兩個(gè)條件用變量，m和n分別表示條件1和2。當(dāng)m或者n為假時(shí)，用戶(hù)是非關(guān)鍵用戶(hù)，當(dāng)m和n都為真時(shí)，用戶(hù)是關(guān)鍵用戶(hù)。

如上說(shuō)述，我們的研究目標(biāo)是找到小小區(qū)中最佳的資源分配方案，在最小化小小區(qū)間干擾的同時(shí)提升用戶(hù)體驗(yàn)。其中很重要的一點(diǎn)就是要考慮到在小小區(qū)中每個(gè)用戶(hù)的狀態(tài)和優(yōu)先級(jí)。因此，我們定義了一個(gè)新的度量指標(biāo)——GU，它代表總的可用RB與所分配資源之間的利用率差值。對(duì)于每個(gè)FAB，我們定義特定的二進(jìn)制資源分配模型，由中i和j是否為1 表示是否使用。如果我們用L表示可用的RB個(gè)數(shù)，那么利用率差值可以表示為：

對(duì)于給定的干擾源小小區(qū)Ia，，我們目標(biāo)函數(shù)可以表示如下：

如表2.1，C1表示資源調(diào)度程序需要保證關(guān)鍵用戶(hù)無(wú)法獲得所需全部資源，而需要與干擾源共享；C2表示非關(guān)鍵用戶(hù)可以獲得所有可用資源并且不管對(duì)Fa的干擾；C3中的不等式確保關(guān)鍵用戶(hù)不能與干擾小區(qū)使用相同的資源；C4表示非關(guān)鍵用戶(hù)可以與干擾小區(qū)使用相同的資源；C5指定是二進(jìn)制變量。

表2.1 小小區(qū)分類(lèi)條件

為了解決如上問(wèn)題，我們提出將其劃分為分簇和資源分配的這兩個(gè)子問(wèn)題。首先，每個(gè)FAB產(chǎn)生一個(gè)列表，列表中列出其活躍用戶(hù)從相鄰的小小區(qū)中收集的信息；然后，每個(gè)FAB 通過(guò)S1接口將其列表發(fā)送給FGW?；谶@些收到的列表，F(xiàn)GW開(kāi)始執(zhí)行預(yù)分簇階段，就是把這些小小區(qū)分類(lèi)，之后FGW開(kāi)始執(zhí)行分簇階段。分簇信息將通過(guò)S1接口發(fā)送給每個(gè)FAP，因此，每個(gè)干擾源和被干擾小區(qū)都被分到獨(dú)立的不相交的分簇。

3 SCVC方案的提出

這一章主要來(lái)介紹我們提出的SCVC方案。方案分為三個(gè)階段，第一，獲取小小區(qū)以及其活躍用戶(hù)的一些必要信息，例如小小區(qū)之間的物理身份、位置統(tǒng)計(jì)和小小區(qū)之間的信道增益。然后區(qū)分關(guān)鍵用戶(hù)和非關(guān)鍵用戶(hù)，將小小區(qū)分到不同的類(lèi)中并識(shí)別是干擾源還是被干擾小小區(qū)，再判斷被干擾小小區(qū)是屬于哪一類(lèi)。第二，根據(jù)其服務(wù)用戶(hù)的狀態(tài)，實(shí)施適當(dāng)?shù)谋桓蓴_小小區(qū)虛擬半分簇。第三，最后，SCVC根據(jù)每個(gè)小小區(qū)的用戶(hù)狀態(tài)來(lái)執(zhí)行動(dòng)態(tài)智能的資源分配方案。下面我們?cè)敿?xì)的介紹每個(gè)階段。

3.1 小小區(qū)的分類(lèi)階段

網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)小小區(qū)收集信息，都是從標(biāo)記距離其只有一跳的鄰居開(kāi)始，并且與其一跳鄰居共享列表。因此，每個(gè)小小區(qū)可以預(yù)估每個(gè)一跳鄰居的干擾程度。值得一提的是，小小區(qū)之間通過(guò)X2接口是可能通信的?；谠摿斜?，每個(gè)小小區(qū)內(nèi)的每個(gè)用戶(hù)測(cè)量DIR和SDIR的值，然后報(bào)告給該小小區(qū)?；谶@些值，小小區(qū)在用戶(hù)行為發(fā)生的過(guò)程中指定用戶(hù)是否為關(guān)鍵用戶(hù)。如果兩個(gè)變量的值同時(shí)滿(mǎn)足(1)和(2)，F(xiàn)a被認(rèn)為是被干擾小小區(qū)，被分到1類(lèi)中，而被認(rèn)為是干擾源小小區(qū)，被分到3類(lèi)中。然而，如果Fb中至少有一個(gè)用戶(hù)被Fa引導(dǎo)到同時(shí)滿(mǎn)足(1)和(2)兩個(gè)條件，那么Fa和Fb既屬于干擾源也屬于被干擾小小區(qū)，被分到3類(lèi)中。另外，如果其中有一個(gè)條件不滿(mǎn)足并且Fa對(duì)其鄰居小小區(qū)不產(chǎn)生干擾，就被認(rèn)為是中立的，分到4類(lèi)中。

3.2 干擾小小區(qū)半分簇階段

識(shí)別出干擾和被干擾小區(qū)之后，第二階段就是實(shí)現(xiàn)被干擾小小區(qū)的半分簇。在該過(guò)程中，被干擾小小區(qū)中的用戶(hù)根據(jù)用戶(hù)狀態(tài)分為成了兩組——。第一組是包含所有關(guān)鍵用戶(hù)，第二組是包含安全或者非關(guān)鍵用戶(hù)。換句話說(shuō)，每個(gè)組由Fa中的不同小區(qū)服務(wù)。這兩個(gè)虛擬小區(qū)可被標(biāo)記為和，分別表示被干擾和干擾源，即Fa中包含了兩個(gè)單元。接下來(lái)SCVC為被干擾小區(qū)和其一跳鄰居形成分簇。因此，這樣可以降低為每個(gè)分簇選擇CH的復(fù)雜度并簡(jiǎn)化資源分配機(jī)制。然而，屬于不同相鄰分簇的小小區(qū)在同一資源的使用上還是可能有干擾。在這種情況下，干擾源小小區(qū)和受到干擾源干擾且被干擾關(guān)鍵用戶(hù)最多的被干擾小區(qū)進(jìn)行分簇。然而，如果兩個(gè)被干擾小區(qū)的關(guān)鍵用戶(hù)數(shù)相同，則干擾源與其分簇的概率都為50%。

必須說(shuō)明的是，實(shí)際應(yīng)用中中會(huì)存在用戶(hù)移動(dòng)在兩個(gè)虛擬小區(qū)在中的情況。如果Fa中的用戶(hù)由關(guān)鍵用戶(hù)變?yōu)榉顷P(guān)鍵用戶(hù)，則它會(huì)移動(dòng)到，反之亦然。

3.3 資源分配階段

小小區(qū)都分到不相交的分簇之后，下一個(gè)階段就是在不考慮網(wǎng)絡(luò)中其他小小區(qū)的情況下，每個(gè)簇內(nèi)的資源分配問(wèn)題。研究資源分配的目的是最小化每個(gè)分簇間及分簇內(nèi)干擾的同時(shí)盡可能實(shí)現(xiàn)資源利用率最大化。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，每個(gè)分簇獨(dú)立的解決資源分配問(wèn)題。

每個(gè)分簇內(nèi)實(shí)施資源共享機(jī)制，目的是找到被干擾小小區(qū)和干擾源小小區(qū)之間的最佳資源分配方案。因此，根據(jù)用戶(hù)的吞吐量達(dá)到最大化的組合來(lái)將可用的RBs分配給用戶(hù)。首先，將可用資源分為不相交的兩組RB，設(shè)A為被干擾小小區(qū)專(zhuān)用的RB，B為干擾源小小區(qū)的專(zhuān)用RB。上文提到，F(xiàn)a包含兩個(gè)虛擬單元——和，這樣，A服務(wù)于，假設(shè)A={L-x1}，B={L-(xL-1)}，L表示可用資源數(shù)，因此，除了分配給Fb的一個(gè)RB，所有其他RB都分配給Fa。第二，從A中拿出一個(gè)RB給B，由x表示的步數(shù)等于L-1，在最后一步中，除了分配給Fa的一個(gè)，所有其他RB被分配到Fb，即A={L-(xL-1)}而B(niǎo)={L-x1}。

A和B的專(zhuān)用資源連續(xù)分配可以表示為如下：

Pu的值在0到100之間，當(dāng)它接近100，小小區(qū)用戶(hù)體驗(yàn)最佳，資源利用率最高，反之，Pu越小，資源利用率越差。

下面我們通過(guò)對(duì)我們提出的方案與文獻(xiàn)11中提出的FCRA（Femtocell Cluster-based Resource Allocation Scheme for OFDMA Networks）方案做對(duì)比來(lái)評(píng)估其性能。為了對(duì)比公平且簡(jiǎn)單，分配給兩種方案的無(wú)線資源是相等的。

圖3.1為僅針對(duì)被干擾小小區(qū)和整個(gè)系統(tǒng)的資源利用率。SCVC方案中，分布相對(duì)稀疏和分布相對(duì)密集的被干擾小小區(qū)的資源利用率分別為96%和99%，數(shù)值變化是由于隨著部署越來(lái)越來(lái)密集，第3類(lèi)數(shù)量的減少以及第2類(lèi)數(shù)量的增加。而FCRA方案中，被干擾小小區(qū)以及整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的平均資源利用率分別為66.26%和77.90%，因?yàn)檫@種方案中，每個(gè)被干擾小小區(qū)均共享資源而不區(qū)分用戶(hù)狀態(tài)。

圖3.1 小小區(qū)資源利用率函數(shù)仿真圖

4 結(jié)束語(yǔ)

部署超密集的小小區(qū)被大多數(shù)研究人員認(rèn)為是滿(mǎn)足流量暴增的有效解決方案，尤其是在室內(nèi)外的熱點(diǎn)地區(qū)。然而，這種解決方案的應(yīng)用也存在很多挑戰(zhàn)，只有解決了這些問(wèn)題，小小區(qū)的優(yōu)勢(shì)才可以得到發(fā)揮。在本文中，我們提出了一種用于超密集小小區(qū)網(wǎng)絡(luò)中的減少干擾的半分簇方案。SCVC是基于被干擾小小區(qū)的定義的，而被干擾小小區(qū)的定義是基于其中活躍用戶(hù)的狀態(tài)。在這個(gè)基礎(chǔ)上，SCVC使用的是簡(jiǎn)單而且智能的動(dòng)態(tài)資源分配方案，可以根據(jù)用戶(hù)狀態(tài)來(lái)區(qū)分被干擾小小區(qū)。這種動(dòng)態(tài)的分配可以實(shí)現(xiàn)非關(guān)鍵用戶(hù)的頻率復(fù)用以及關(guān)鍵用戶(hù)與其干擾源的資源共享。在即將到來(lái)的5G超密集網(wǎng)絡(luò)中，SCVC方案可以有效減少小小區(qū)間的干擾，更合理的利用無(wú)線資源，把小小區(qū)的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮出來(lái)。

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[12]朱曉榮,朱蔚然.超密集小蜂窩網(wǎng)中基于干擾協(xié)調(diào)的小區(qū)分簇和干擾協(xié)調(diào)算法[J].電子與信息學(xué)報(bào),2016,38(5)

[13]李林,洪佩琳,薛開(kāi)平.基于小區(qū)覆蓋增強(qiáng)技術(shù)的Macro-Pico異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上行干擾識(shí)別與干擾協(xié)調(diào)機(jī)制[J].電子與信息學(xué)報(bào),2012,34(12).

[14]凌為,韓圣千,徐志昆.異構(gòu)網(wǎng)中宏、微基站間存在頻偏時(shí)的干擾協(xié)調(diào)方法[J].電子與信息學(xué)報(bào),2012,34(3).

[15]王洪慶.基于系統(tǒng)仿真的超密集網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].北京:北京理工大學(xué),2016.

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Research on Interference Management Based on Small Area Clustering in Ultra - dense Network

WU Ting-ting1
(College of Telecommunications and Information Engineering，Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210023,China)

The use of femtocells seems to be the most feasible solution for hotspot areas where high traffic is concentrated.However, femtocell densif ication will face a number of technical challenges.Femtocells the distance between the base station and the base station shorter, but also make the interference between the cells enhanced.How to design an effective interference management program has become a research focus.This paper implements a new approach for radio resource utilization and management for victim femtocells in an ultra-dense network environment.The proposed Semi-clustering of Victim-cells Approach (SCVC) focuses mainly on users’status whether critical or non-critical to categorize victim femtocells and their aggressors.Once victim femtocells identified, the SCVC scheme semi-cluster each victim femtocell based on the status of each user.Then, it smartly allocates the appropriate radio resources in a dynamic manner which allows ranging from shared use of resources for critical users, to the frequency reuse 1 for noncritical users.Thereby ensuring minimum co-tier interference and enhancement of spectrum efficiency.

ultra-dense network；femtocells；interference management；clustering；wireless resource allocation

武婷婷（1993-），女，碩士研究生，研究方向：超密集移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)。