蜂窝通信系统中基于家庭基站分布状态干扰统计建模方法与流程

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种蜂窝通信系统中基于家庭基站分布状态干扰统计建模方法，可用于蜂窝通信系统干扰管理技术的研究。

背景技术：

随着3g业务的飞速发展和广泛应用，目前用户对于高速数据业务的要求与日俱增。蜂窝通信系统中，由于多径效应的影响，用户的接收信号呈现衰落状态，衰落叫多径衰落。随着传输距离增大，多径衰落增强，导致信号强度太弱使通信效果不是很理想，而部署家庭基站可以很好地解决用户接收信号弱的问题。家庭基站是蜂窝通信系统的有效补充方式，可以为室内、小盲区、高负荷等场景下的通信业务带来较多的好处。当家庭基站与宏基站采用共信道配置模式时，由于频率相同，家庭基站对宏蜂窝内的宏用户和其它家庭基站用户将产生一定的干扰。当前针对蜂窝通信系统和家庭基站之间的干扰分析和干扰管理技术的研究已经取得了很多的成果，但是其中针对家庭基站的统计分布研究，通常是利用随机几何知识，对家庭基站的分布进行随机化分析，并未考虑部署家庭基站的目标是辅助原有系统更好通信的因素。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有技术构造的家庭基站分布模型是随机化的，与实际情况相差甚远，基于此模型做干扰统计分析的难度很大，干扰统计分析的结果也可能与真实值存在较大误差。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种蜂窝通信系统中基于家庭基站分布状态干扰统计建模方法。

本发明是这样实现的，一种蜂窝通信系统中基于家庭基站分布状态干扰统计建模方法，所述蜂窝通信系统中基于家庭基站分布状态干扰统计建模方法包括以下步骤：

步骤一，分析家庭基站出现的条件，通过推导得到某位置家庭基站出现的概率与该位置和宏基站的距离d之间的函数；

步骤二，基于推导出来的家庭基站分布模型，进行家庭基站对宏小区内用户的干扰和计算。

进一步，所述蜂窝通信系统中基于家庭基站分布状态干扰统计建模方法具体包括以下步骤：

第一步，确定家庭基站部署分布模型；

第二步，基于家庭基站部署概率的干扰计算：宏基站位于宏小区中央，其坐标为(0,0)，小区内任意位置(x,y)距宏基站的距离得到在(x,y)位置部署家庭基站的概率p(i)|x,y；受干扰用户的位置为(x0,y0)，x0和y0应满足条件x0和y0的取值范围是(-d0，d0)，d0表示宏小区半径，在位置(x0，y0)处收到的小区内所有可能部署家庭基站的干扰和pi为：

所述第一步包括：

(1)确定在宏小区内任意位置(x,y)部署家庭基站用来辅助和补充蜂窝系统工作的条件；pr是用户的接收功率，pth是用户的接收门限功率。当pr<pth时，宏基站的信号不能够满足通信需求，需要在位置附近针对性部署家庭基站，作为对宏基站服务的补充；

(2)用户接收宏基站的信号功率pr＝pt·h·l，其中pt为宏基站的发射功率，h为信道状态，l为路径损耗，l＝a·d-α，其中a是固定的衰减系数，d为用户与宏基站的距离，小于d0,α为距离指数，自由空间中α＝2，平地面上α＝4；得到需要部署家庭基站的条件为pt·h·a·d^-α＜pth；

(3)事件i表示家庭基站出现，概率为：

p(i)＝p(pr＜pth)

＝p(pt·h·a·d^-α＜pth)

＝p(h＜pth·pt^-1·a^-1·d^α)；

(4)由于h是信道状态，信道为瑞利信道，则概率密度函数p(x)为：

并且有：σ²为瑞利分布的方差，得：

(5)由于h的概率密度p(x)与pth·pt^-1·a^-1·d^α无关，得到家庭基站出现的概率与距离d之间的函数：

在宏小区中的任意位置(x,y)家庭基站启动并工作的概率p(i)∈[0,1]为一个与(x,y)到宏基站的距离d相关的函数；

由于d²＝x²+y²,(x,y)表示宏小区中的坐标，x与y取值范围为(-d0,d0)得到对应于该坐标的家庭基站出现的概率：

本发明的目的在于提供一种应用于蜂窝通信系统中基于家庭基站分布状态的干扰统计建模方法。

本发明的优点及积极效果为：通过分析蜂窝通信系统(例如lte系统)宏小区内家庭基站的统计分布状态特性，形成家庭基站对宏蜂窝内用户的干扰模型，可用于蜂窝通信系统干扰管理技术的研究；将分析的场景定位到单个宏小区内部，通过对部署家庭基站行为原因和规律进行分析，得到家庭基站的分布统计模型，再形成的小区内任意点受到家庭基站干扰的统计模型；对lte通信系统干扰管理技术的研究而言，具有十分重要的参考意义，比如：当我们需要在某区域内寻找一个位置部署信号收发器，那么可以利用该模型计算出该区域内每个位置所受到的干扰和，选择干扰和最小的位置来部署，使机器所受到的干扰最小。而现有技术没有对小区内家庭基站的分布做过统计研究，都是随机化分析，与实际情况相差甚远，如果基于现有技术提供的家庭基站分布模型，计算任意位置所受到的干扰和的难度很大，算法复杂度很高，计算的结果也可能存在很大误差，不能为我们的选址提供参考。

附图说明

图1是本发明实施例提供的蜂窝通信系统中基于家庭基站分布状态干扰统计建模方法流程图。

图2是本发明实施例提供的使用的场景示意图。

图3是本发明实施例提供的家庭基站出现概率仿真图。

图4是本发明实施例提供的不同坐标宏用户所受干扰和统计图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的蜂窝通信系统中基于家庭基站分布状态干扰统计建模方法包括以下步骤：

s101：分析家庭基站出现的条件，通过推导得到某位置家庭基站出现的概率与该位置和宏基站的距离d之间的函数；

s102：基于推导出来的家庭基站分布模型，进行家庭基站对宏小区内用户的干扰和计算。

下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。

如图2所示，本发明使用的场景为一个宏基站小区，并且在宏小区内按用户接收宏基站信号强弱部署家庭基站作为蜂窝系统通信的补充。

本发明在图2的场景中进行干扰统计建模的具体步骤如下：

步骤1：确定家庭基站部署分布模型：

(1)确定在宏小区内任意位置(x,y)部署家庭基站用来辅助和补充蜂窝系统工作的条件。假设宏小区半径为1000m，设pr是用户的接收功率，pth是用户的接收门限功率(指满足用户通信需求的最低功率)，一般pth取值为-90dbm。当pr<pth时，认为宏基站的信号不能够满足通信需求，需要在该位置附近(近似认为坐标仍为(x,y))针对性部署家庭基站，作为对宏基站服务的补充。

(2)用户接收宏基站的信号功率pr＝pt·h·l，其中pt为宏基站的发射功率，一般为43dbm，h为信道状态，l为路径损耗，l＝a·d^-α，其中a是固定的衰减系数，在此取值为1，d为用户与宏基站的距离，小于1000m，因为在平地面上，所以α＝4。由此得到需要部署家庭基站的条件为pt·h·a·d^-α＜pth。

(3)设定事件i表示家庭基站出现，其概率：

p(i)＝p(pr＜pth)

＝p(pt·h·a·d^-α＜pth)

＝p(h＜pth·pt^-1·a^-1·d^α)；

(4)由于h是信道状态，在此认为信道为瑞利信道，则概率密度函数p(x)为：并且有：σ²为瑞利分布的方差，假设它为25，那么可得：

(5)由于h的概率密度p(x)与pth·pt^-1·a^-1·d^α无关，所以得到家庭基站出现的概率与距离d之间的函数：

在宏小区中的任意位置(x,y)家庭基站启动并工作的概率p(i)∈[0,1]为一个与(x,y)到宏基站的距离d相关的函数。

由于d²＝x²+y²,(x,y)表示宏小区中的坐标，x与y取值范围为(-1000,1000)，那么可以得到对应于该坐标的家庭基站出现的概率：

仿真后得到不同坐标家庭基站出现的概率如图3所示。

步骤2：基于家庭基站部署概率的干扰计算：

设宏基站位于宏小区中央，小区内任意位置(x,y)距宏基站的距离可以得到根据上一步结论得到在(x,y)位置部署家庭基站的概率。设受干扰用户的位置为(x0,y0)，宏小区半径d0＝1000，x0和y0应满足条件即x0和y0的取值范围为(-1000,1000)，那么在位置(x0，y0)处收到的小区内所有可能部署家庭基站的干扰和pi为：

得到干扰和分布图4。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。