超密集网络基站管理算法研究

石峰，耿烜

（上海海事大学信息工程学院，上海201306）

超密集网络基站管理算法研究

石峰，耿烜

（上海海事大学信息工程学院，上海201306）

针对密集网络环境中基站的能耗问题，提出一种基于稳定选择的基站休眠算法，该算法通过遍历小区内所有基站，在保证网络稳定性的前提下关闭某些负载量较低的基站以节省网络能源消耗。当基站进入休眠模式时，会把其原有用户切换到相邻基站提供服务。仿真结果表明，该算法在保证网络稳定性的同时可以有效降低基站能源消耗。

0 引言

随着近年来移动设备数量以及移动数据需求量的爆发式增长，无线通讯网络得到了快速发展，其中超密集网络技术（Ultra Dense Network，UDN）是解决未来移动通信网络高数据量需求的关键技术之一[1]。超密集网络技术就是通过增加基站（Base Station，BS）部署密度的方式来提高整体网络的负载能力[2]。然而，由于大量的基站部署在移动通信网络中，引起了严重的能源消耗问题，因此提高基站的能源效率有助于降低整个移动通信网络的能耗。

研究表明相比于宏基站（macro BS），部署在微蜂窝小区（small cell）中的基站及接入点的总能耗并不随发射功率和频率使用的变化而变化[3]。所以即使这些基站处于空闲模式下的能耗也相当大。在这种情况下，基站休眠技术被认为是解决上述问题的最有效方法之一[4]。

文献[5]中提出了移动网络中最基本的基站休眠策略，它主要研究并提出了业务负载量的变化幅度以及基站的密集程度是影响节能效果的主要因素，文中还提出业务负载量的波动越大那么所需基站的数量就越多，可以节省的能耗也越多。文献[6]中提出了一种异构蜂窝网络能量模型，其中由小小区与宏基站共同组成了异构网络，通过跨层优化的方式使用户可以进行异构基站接入，使负载量低的小小区进入休眠模式。

在基站休眠唤醒方面，其稳定性也是需要考虑的因素之一。由于用户的业务需求随时可能发生变化，所以在执行休眠策略时，基站可能会频繁的进行开启与关闭，这样就会产生额外的网络开销对网络整体性能产生负面影响。因此，本文针对网络稳定性的问题，提出了一种基于稳定唤醒的基站管理算法，并综合考虑了网络稳定性与能源消耗的问题。

1 模型

1.1 系统模型

网络模型如图1所示，本文中假设在一个超密集网络中所有的小基站都被一个宏基站所覆盖，宏基站可以收集所有小基站的信息，并且可以根据这些信息控制小基站进行状态的改变（开启或关闭）。一个用户与相邻基站建立连接可以有多种选择。其他没有与用户建立连接的基站将被关闭或者进入休眠状态以节省能源。本文中将处于开启状态的基站称之为活动基站，处于关闭或者休眠状态的基站称为非活动基站。

图1 网络模型

在基站的休眠策略上，需要遵循以下要求：

（1）保持活动基站尽可能的少；

（2）所有用户必须有至少一个基站为其提供服务；

（3）避免频繁的开启或关闭基站；

（4）避免频繁的在小区之间进行切换；

（5）减少算法的计算复杂度。

1.2 优化模型

为了得到能耗最小状态下所对应的基站休眠组合方式，则建立以下优化模型[7]：

其中Bi=1表示基站i处于开启状态，反之Bi=0则表示基站i处于休眠模式。Cij=1表示基站i与用户j建立了连接，反之若未建立连接则Cij=0。关于连接信息Cij可以通过测量基站i的导频信号获得。文献[8]中指出当基站处于休眠模式的时候，其某些组件依然处于活动状态，这些组将将会每隔一段时间发送一次导频信号，所以当基站处于休眠状态时，也可以及时知道该基站的信息。另外宏基站可以利用用户的位置信息来判断用户与小基站是否可以建立连接。公式（2）则保证了每一个用户至少有一个活动基站与之相连接。

对于优化目标（1）来说，它是一个NP-hard问题，通常对于求解整数线性规划问题的方法是利用分支定界算法来求解[9]。

2 基于稳定唤醒的基站管理算法

2.1 总体设计

本文提出的基于稳定唤醒的基站管理算法主要有以下几个方面：（1）根据用户测量报告信息，宏基站可以得知小基站与用户之间是否可以建立可靠连接。根据用户基站连接信息，分支定界算法计算当前所需活动基站最小值，如果计算出所需理论活动基站的数量少于当前活动基站数量，则表示有足够的优化空间，然后运行优化算法减少活动的基站数量。由于分支定界算法通常计算量比较大，它们将每隔一段时间运行一次（几分钟或几小时）。（2）运行基于稳定优先的基站休眠算法，选择最终合适的基站。（3）判断开启或关闭基站。算法流程图如图2所示：

图2 基站管理算法流程图

2.2 基于稳定优先的基站管理算法

当计算出的优化空间足够大时，则开始运行稳定优先的基站管理算法，来决定是否开启或关闭基站。算法流程如下所述：

Algorithm 1基于稳定优先的基站管理算法

STEP 1：根据当前所有基站的负载量大小情况，将所有基站进行排列，建立一个信息表。

当前负载量最高的基站位于列表首位。将此时处于休眠状态的基站放置到列表末端。

设置基站列表索引，处于列表第一位置的基站i=1。将所有基站状态都调成为休眠状态。

将列表长度设置为基站总数。

STEP 2：激活基站i，将其进入工作模式。

STEP 3：

if所有的用户都可以被当前活动的基站所覆盖then

if如果当前活动基站数等于计算出的理论所需基站最小数量then

结束算法并输出结果

else

更新状态信息；关闭基站i，使其进入休眠模式

end if

end if

STEP 4：

if在接下来的步骤中如果无法满足保持网络稳定性的条件或者不可能获得比当前更好

的网络性能 then

关闭基站i，使其进入休眠模式

end if

if基站i是列表中的最后一个基站 then

将i的值设置为列表中最后一个活动基站的序号

end if

i=i+1

repeat

STEP 1-4

Until没有更多的基站可以选择输出可能存在的计算结果

该算法首先从当前负载量最高的活动基站开始优化，并且优先保持这些基站的开启状态，这种方式可以避免基站进行频繁的开启与关闭，可以节省大量网络开销与能耗。

其中网络稳定性需要遵循以下原则：

不应有太多的基站需要开启或关闭

其中NBS_SW为需要关闭或开启的基站数量，δ2为某一预设阈值。

潜在网络增益不能太小

其中NBS_sav为需要关闭的基站数量，δ3为某一预设阈值。

应尽量减少小区间切换

其中NHO为需要关闭的基站数量，δ4为某一预设阈值。

在遵循网络稳定性的条件下，不仅可以提升网络的稳定性，还可以大幅地降低休眠算法的计算复杂度。如果某基站进入休眠模式后，其用户将全部切换到相邻基站提供服务。

3 实验

本文是基于LTE系统环境进行的仿真。本次仿真网络环境为异构网络，由宏基站与小基站共同组成，所有小基站都被一个宏基站所覆盖，每个小基站距离间隔50m。宏基站位于中心位置，小基站则随机分布在区域内的任意位置以模拟密集网络环境。

图3表示本文提出的基站管理算法与文献[10]中的传统基站管理算法在所需活动基站数量上的对比，本文提出的算法与文献[10]中的算法每隔60分钟运行一次，并且根据用户连接数量重新计算所需的活动基站数量。图中可以看出，在系统吞吐量相差不大的情况下，本文提出的算法所需活动基站数要比传统算法少，本文算法平均所需33.4个活动基站而对比算法则需要平均51.2个活动基站。图中δ2的取值为10，δ4的取值为20，将δ3设置为1可以使算法发挥最好的性能。通过不断调整这几个参数，可以在网络稳定性与能耗之间找出平衡，如图5所示。

图3 活动基站数对比

图4 吞吐量对比图

图5δ2值与切换次数以及活动基站数量之间的关系

图4 表示两种休眠算法吞吐量的对比。图中可以看出每个时间点的系统吞吐量基本相同，这就说明本文提出的休眠算法在降低基站能耗的同时可以满足用户的吞吐量需求。

图5横坐标为δ2的数值，图中表示网络切换次数、活动基站数量与δ2值之间的关系，从图中可以看出通过调节δ2的值可以在网络稳定性与能耗之间进行平衡，例如δ2的值越高每小时切换次数就越少，网络稳定性就越高，但是所需要的活动基站数就越多，能耗也就越大，可以根据具体情况来调节δ2的值。

4 结语

本文提出了一种基于稳定选择的基站休眠算法，该算法通过遍历小区内所有基站，在保证网络稳定性的前提下关闭某些负载量较低的基站以节省网络能源消耗。当某基站进入休眠模式时，会把其原有用户切换到相邻基站提供服务。仿真结果表明，该算法在保证网络稳定性的同时可以有效降低基站能源消耗。

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Research on Base Station Management Algorithm in Ultra Dense Network

SHI Feng，GENG Xuan
（College of Information Engineering,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306）

In order to improve the energy usage efficiency,proposes a stability-aware and energy efficient management base station method.The algo⁃rithm traverses all the base stations in the cell,on the premise of ensuring the stability of the network,it is necessary to shut down some low⁃er load base stations in order to save the network energy consumption.If a BS is chosen to be turned off,it hands over all its subordinate us⁃ers to neighboring active BSs.The simulation result shows that this algorithm is able to ensure network stability and is capable of effectively cutting down the energy consumption of base station.

国家自然科学基金（No.61401270）

1007-1423（2017）23-0003-05

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.23.001

石峰（1990-），男，江苏人，在读研究生，研究方向为无线通信

2017-05-08

2017-08-10

超密集网络；基站休眠；能源效率

Ultra Dense Network;Base Station Sleep;Energy Efficiency