异构网中Small Cell休眠机制研究

于淑青 郑迺铮 谈振辉

【摘要】 为满足日益增长的移动流量需求和弥补宏小区的覆盖缺陷，LTE-A系统引入了Small Cell概念，部署在热点区域或盲区，与宏小区组成异构网。针对异构网中Small Cell的密集部署导致出现的层内干扰和功耗加大等问题，本文提出一种Small Cell平衡休眠机制，在保证用户体验质量的前提下，考虑基站端的功耗因素，引入一个功耗权衡系数，平衡系统性能与功耗的关系，使网络负载低的Small Cell进入休眠状态。仿真结果表明，该机制可以显著降低功耗和提升系统性能。

【关键词】 异构网 小型基站 休眠机制

一、引言

在热点地区或宏覆盖盲区，传统的同构网已经无法满足用户流量需求，严重影响用户体验，故引入了Small Cell。Small Cell包含Micro、Pico、Femto等多种形态，这种组网方式在3GPP Release-10中被引申为异构网（Heterogeneous Network，HetNet）[1]。根据Small Cell论坛最新公布数据：截至2015年第一季度，Small Cell部署量已经达到1120万个，其中90%以上的Small Cell部署在住宅、企业等室内环境中，同时Small Cell也呈现出向市区室外、偏远地区等场景扩大部署范围的趋势，预计2015年室内Small Cell部署数量将翻倍[2]。

Small Cell的大规模部署，在解决热点区域覆盖问题的同时，也引入了新的问题和挑战。在热点区域，Small Cell部署密度大，距离比较近，相互间覆盖区域交叠，如果相邻的Small Cell采取同频部署，在相同频带上进行数据收发，不可避免地会产生同层干扰。

同时，大量部署Small Cell会导致功耗加大，尤其是在夜间流量比较小时，很多Small Cell处于空闲状态，将会严重浪费能源。为有效解决小区间干扰和能耗问题，有必要使网络负载非常低或者无网络负载的Small Cell自主休眠以节省能源并且降低对临近小区的干扰。

3GPP在Release-12版本中引入了多种Small Cell休眠方案，比如根据业务负载的增减、UE的到达或离开、UE分组数据的到达与完成等情况决定Small Cell的休眠与激活[3][4]。文献[5]引入了一种利用时延容忍的休眠机制，Small Cell短期随机开关，用户为接入距离更近的Small Cell，可以等待接入。

文献[6]呈现了基于当前的流量负载和网络环境的机会主义开关策略。文献[7]提出一种基于博弈论的动态开关调度算法。以上休眠方案都是以提升系统吞吐量为主，并能降低部分功耗。

本文考虑在保证用户服务质量不下降或者下降在一个容忍度之内的前提下，节省更多的能源，提出一种平衡休眠机制，权衡系统性能和能耗。

二、系统模型

为了使仿真场景更加符合实际情况，3GPP定义了小型基站增强（Small Cell Enhancements，SCE）场景[3]。SCE场景与典型HetNet场景[8]相比，引入了簇（Cluster）的概念，Small Cell部署在簇内，用来模拟热点区域。

如图1所示，本文采用SCE场景2a，Small Cell簇与Macro之间通过回程链路连接，Small Cell和宏小区工作在不同的频段

假定每个宏小区中只有一个Small Cell簇，第k个宏小区MCk的簇内有M个Small Cell，表示为SCk={SC0k，SC1k，...，SCkM-1}整个基站集合为Ck=MCk∪SCk。下面为描述方便将标记k去掉，即SC={SC0，SC1，...，SCM-1}，C=MC∪SC。

Small Cell的状态表示为X={x0，x1，...，xM-1}，其中SCm的状态xm={0，1}，“1”表示Small Cell处于激活状态，“0”表示Small Cell处于休眠状态，则Small Cell的状态集合Ω中共有2M个元素X。当一个Small Cell从激活态变为休眠态时，之前连接在该Small Cell上的UE将切换至其他相邻的小区上。处于激活态的Small Cell正常服务于本小区内的UE，转换为休眠态的Small Cell仍然需要少量功率维持运作。SCm的功耗表示为：

其中，PRF、PBB分别表示基站射频单元和基带单元的总功率，σ表示DC-DC转换、配电以及冷却等损耗，σfeed表示馈线损耗，η表示功率放大器效率。PmBCK表示SCm所需的回程功耗，Pm是指SCm的发射功率。从上式可以得知，基站总功耗包括传输功耗和维持基站处于激活或休眠模式的功耗。

假设SCm上连有Nm个UE，由于簇之间距离较远，每个簇中的UE受到其他簇内Small Cell的干扰远小于本簇内Small Cell带来的干扰，所以其他簇的干扰可作为背景干扰，主要考虑本簇内的干扰[7]。连接到SCm上的第n个UE的SINR为：

RU，M其中，P表示MC的发射功率，[ωl表示MC中第l个UE占用的带宽。根据式（4）和式（6）可以得到宏小区覆盖范围中总的数据速率，即总的用户吞吐量为：

Rtotal=Rm+RMC （7）

通过改变Small Cell的状态可以获取不同的吞吐量，那么状态集合Ω中存在某个元素可以使得系统吞吐量最大化。本文考虑的是节省更多能源，前提条件是保证系统性能不恶化，故引入一个功耗权衡参数α，定义一个平衡函数：

权重参数α表示功耗占的比重，α=0时代表不考虑功耗，α越大，则功耗占的比重越大，本文中α的选取参考所有Small Cell都处于激活态时的系统吞吐量。本文最终目标是实现每个宏小区的平衡函数最大化，即：

本节具体描述平衡休眠机制的实现过程，定义状态切换时间间隔为1s。

第一步：

t=0系统初始化，任取一个小区集合C，Small Cell全部处于激活状态，计算C的吞吐量 Rtotal（t），选取α值，计算此时的平衡值Γ（t）；

第二步：

t=t+1，从Ω中任意选取一个未曾使用过的元素X，然后完成状态转换和UE重连，重新计算吞吐量Rtotal（t+1）和平衡值Γ（t+1），与前一个时间点保存的平衡值Γ（t）作比较，继续保存较大的那个平衡值以及对应的Small Cell状态元素，并且记为Γ（t），重复第二步；

第三步：

Ω中元素使用完毕，结束循环，存储使平衡值最大的状态元素X，并将Small Cell状态切换为X。

四、仿真结果及分析

4.1 系统仿真参数设置

具体仿真参数见表1。

4.2 仿真结果

使用Small Cell全部处于激活态为基准线，比较平衡休眠机制和基于UE连接的休眠方案。基于UE连接的休眠方案是指将没有UE连接的Small Cell休眠。

图2列出了基准线、本文提出的平衡休眠机制以及基于UE连接的休眠方案下边缘用户和中间用户的吞吐量。边缘用户吞吐量取用户吞吐量累积分布曲线5%-ile处的值，中间用户吞吐量取用户吞吐量累积分布曲线50%-ile处的值。

从图2可以看出，本文提出的平衡休眠机制的边缘用户与中间用户吞吐量介于基准线和基于UE连接的休眠方案之间。以基准线为准，在每个Macro区域中UE数为6时，基于UE连接的休眠方案的边缘用户吞吐量增益是25.5%，中间用户吞吐量增益是48.5%，平衡休眠机制的吞吐量增益相对低一些，边缘用户吞吐量增益和中间用户吞吐量增益分别达到19.8%和17.5%。

随着UE数逐渐增多，平衡休眠机制和基于UE连接的休眠方案这两种方式带来的用户吞吐量逐渐接近基准线，在每个Macro区域中UE数为30时，基于UE连接的休眠方案的边缘用户吞吐量增益和中间用户吞吐量增益分别为14.9%和10.8%，平衡休眠机制的边缘用户吞吐量增益和中间用户吞吐量增益分别是8.8%和3.2%。

这说明基于UE连接的休眠方案可以带来非常显著的用户吞吐量增益，相比之下，平衡休眠机制考虑了功耗因素，虽然用户吞吐量增益低于基于UE连接的休眠方案，但却节省了更多的能源。

为了评估系统降低的能耗，计算Small Cell的休眠比例，具体数据如图3所示。

从图3不难看出，基于UE连接的休眠方案的Small Cell休眠比例低于本文提出的平衡休眠方案。基于UE连接的休眠方案的休眠比例最高为40%，而平衡休眠方案可达52.4%，比基于UE连接的休眠方案高出了12.4%，节省的能源也更多。

以上数据有效支撑了理论推断，证明了平衡休眠机制的有效性。

五、结论

本文给出了一种权衡系统性能和能耗的平衡休眠机制，在保证用户服务质量不下降或者下降在一个容忍度之内的前提下，降低更多能耗。

该机制针对当前Small Cell的密集部署，引入了平衡值的概念，以系统性能为主，加入功耗因素，综合评价系统性能，并结合系统级仿真平台，评估本文所提出的机制。结果表明虽该机制然在系统性能上表现略差于基于UE连接的休眠方案，但极大地节省了能源。

参 考 文 献

[1] Damnjanovic A， Montojo J， Wei Y， et al. A survey on 3GPP heterogeneous networks[J]. IEEE Wireless Communications， 2011， 18（3）： 10-21.

[2] Small Cell Forum. Market status statistics[OL]. http：//scf.io/en/documents/050_-_Market_status_report_June_2015_-_Mobile_Experts.php， 2015-6-9.

[3] 3GPP TR 36.872 v12.1.0， Small cell enhancements for E-UTRA and E-UTRAN - Physical layer aspects[S]. 2013.

[4] 3GPP TR 36.932 v12.1.0， Scenarios and requirements for small cell enhancements for E-UTRA and E-UTRAN[S]. 2013.

[5] Celebi H， Maxemchuk N， Li Y， et al. Energy reduction in small cell networks by a random on/off strategy[C]//Globecom Workshops （GC Wkshps）， 2013 IEEE. IEEE， 2013： 176-181.

[6] Samarakoon S， Bennis M， Saad W， et al. Opportunistic sleep mode strategies in wireless small cell networks[C]//Communications （ICC）， 2014 IEEE International Conference on. IEEE， 2014： 2707-2712.

[7] Luo Z， Ding M， Luo H. Dynamic Small Cell on/off Scheduling Using Stackelberg Game[J]. IEEE Communications Letters， 2014， 18（9）： 1615-1618.

[8] 3GPP TR 36.814 v9.0.0， Evolved Universal Terrestrial Radio Access （E-UTRA）； Further advancements for E-UTRA physical layer aspects[S]. 2010.