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无线电网节点、控制无线电网络节点及用于实现对无线电通信网络中的无线电资源的管理的方法

申请号 CN201180073578.4 申请日 2011-09-23 公开(公告)号 CN103828466B 公开(公告)日 2017-12-29
申请人 瑞典爱立信有限公司; 发明人 T·韦格伦;
摘要 这里的 实施例 涉及一种在无线 电网 络 节点 (12)中用于实现对无线电通信网络中的无线电资源的管理的方法,该无线电网络节点(12)服务于第一小区(11)。无线电网络节点测量在第一小区(11)中的无线电网络节点(12)处的接收总功率值。无线电网络节点(12)计算指示第一小区(11)中的负载的因子。无线电网络节点(12)估计第一小区(11)中的噪声基底电平。无线电网络节点(12)在非线性干扰模型中同时计算第一小区(11)中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值。这基于测量的接收总功率值、计算的因子和估计的第一小区(11)中的噪声基底电平,该邻居小区干扰值是来自影响所述第一小区(11)的至少一个第二小区(14)的干扰,并且其中第一小区(11)中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值将用于管理无线电通信网络中的无线电资源。
权利要求

1.一种在无线电网节点中用于实现对无线电通信网络中的无线电资源的管理的方法,所述无线电网络节点服务于第一小区,所述方法包括:
-测量在所述第一小区中的所述无线电网络节点处的接收总功率值,
-计算指示所述第一小区中的负载的因子,
-估计所述第一小区中的噪声基底电平,以及
-基于测量的所述接收总功率值、计算的所述因子和估计的所述第一小区中的噪声基底电平、在非线性干扰模型中同时计算所述第一小区中的所述负载的利用概率值和邻居小区干扰值,所述邻居小区干扰值是来自影响所述第一小区的至少一个第二小区的干扰,并且其中所述第一小区中的所述负载的所述利用概率值和所述邻居小区干扰值中的至少一个值将用于管理所述无线电通信网络中的无线电资源。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括:
-基于所述第一小区中的所述负载的所述利用概率值和所述邻居小区干扰值中的至少一个值来调度所述第一小区中的无线电资源。
3.根据权利要求1-2中的任一权利要求所述的方法,还包括:
-向控制无线电网络节点或者向第二无线电网络节点发送所述第一小区中的所述负载的所述利用概率值和所述邻居小区干扰值中的至少一个值。
4.根据权利要求3所述的方法,其中所述第一小区中的所述负载的所述利用概率值和所述邻居小区干扰值中的至少一个值被编码在向所述控制无线电网络节点发送的消息的字段中。
5.根据权利要求1-2中的任一权利要求所述的方法,其中所述计算基于:
其中:
t是当前时间,
PRTWP(t)是所述接收总功率值,
TD是延迟,
Lown(t-TD)是在当前时间减去所述延迟时的在所述第一小区中的所述负载的所述因子,pload(t)是所述第一小区中的所述负载的所述利用概率值,
Pneighbor(t)是在当前时间的所述邻居小区干扰值,
PN(t)是所述噪声基底电平,
根据各项计算在当前时间的所述邻居小区干扰值Pneighbor(t)与所述噪声基底电平PN(t)之和。
6.根据权利要求5所述的方法,其中所述非线性干扰模型还使用误差参数,并且所述非线性干扰模型包括至少状态空间模型,其中:
x(t+T)=A(t)x(t)+w(t)
yRTWP(t)=c(x(t))+e(t),
其中:
t代表当前时间,
T代表采样周期,
A(t)是描述动态模式的矩阵,
x(t)是定义为 的状态矢量,其中:
x1(t)=pload(t)并且x2(t)=Pneighbor(t)+PN(t),
w(t)是定义系统噪声的误差参数,
e(t)是定义白色测量噪声的误差参数,
yRTWP(t)是所述接收总功率值PRTWP(t)加上所述误差参数e(t),并且
c(x(t))是测量矢量,所述测量矢量是描述所述无线电通信网络的信号的所述状态矢量x(t)的函数并且等于所述接收总功率值PRTWP(t)。
7.根据权利要求6所述的方法,其中描述动态模式的所述矩阵A(t)被选择为2阶单位矩阵。
8.根据权利要求6-7中的任一权利要求所述的方法,其中通过选择低于阈值的定义所述系统噪声的所述误差参数w(t),选择定义所述系统噪声的所述误差参数w(t)以实现所述利用概率值收敛到非错误估计。
9.根据权利要求1-2中的任一权利要求所述的方法,其中所述无线电网络节点处的所述接收总功率值和计算的所述第一小区中的所述负载的所述因子被用作缩放扩展卡尔曼滤波器中的输入,并且所述缩放扩展卡尔曼滤波器输出所述邻居小区干扰值与所述噪声基底电平之和,并且其中所述邻居小区干扰值是通过将所述邻居小区干扰值与所述噪声基底电平之和减去估计的所述噪声基底电平而计算的。
10.根据权利要求1-2中的任一权利要求所述的方法,其中对所述噪声基底电平的所述估计基于测量的所述接收总功率值和所述第一小区中的所述负载的所述因子、递归算法或者滑动窗算法。
11.一种在控制无线电网络节点中用于管理无线电通信网络中的无线电资源的方法,所述控制无线电网络节点控制第二小区;所述方法包括:
-从无线电网络节点接收由所述无线电网络节点服务的第一小区中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值,所述邻居小区干扰值是来自影响所述第一小区的至少所述第二小区的干扰,并且所述邻居小区干扰值和所述利用概率值是基于测量的接收总功率值、计算的指示所述第一小区中的所述负载的因子和估计的所述第一小区中的噪声基底电平、在非线性干扰模型中计算的,以及
-在管理所述无线电通信网络内的无线电资源时使用所述第一小区中的所述负载的所述利用概率值和所述邻居小区干扰值中的至少一个值。
12.根据权利要求11所述的方法,其中在执行对所述第一小区和/或所述第二小区的准入控制时或者在执行异构网络中的干扰管理时使用至少所述邻居小区干扰值。
13.根据权利要求12所述的方法,其中所述执行异构网络中的干扰管理包括通过向至少一个无线电网络节点发送信息来控制所述至少一个无线电网络节点。
14.一种用于实现对无线电通信网络中的无线电资源的管理的无线电网络节点,所述无线电网络节点被配置用于服务于第一小区,所述无线电网络节点包括:
测量电路,被配置用于测量在所述第一小区中的所述无线电网络节点处的接收总功率值,
第一计算电路,被配置用于计算指示所述第一小区中的负载的因子,
估计电路,被配置用于估计所述第一小区中的噪声基底电平,以及
第二计算电路,被配置用于基于测量的所述接收总功率值、计算的所述因子和估计的所述第一小区中的所述噪声基底电平在非线性干扰模型中同时计算所述第一小区中的所述负载的利用概率值和邻居小区干扰值,所述邻居小区干扰值是来自影响所述第一小区的至少一个第二小区的干扰,并且其中所述第一小区中的所述负载的所述利用概率值和所述邻居小区干扰值中的至少一个值将用于管理所述无线电通信网络中的无线电资源。
15.根据权利要求14所述的无线电网络节点,还包括:
调度器,被配置用于基于所述第一小区中的所述负载的所述利用概率值和所述邻居小区干扰值中的至少一个值来调度所述第一小区中的无线电资源。
16.根据权利要求14-15中的任一权利要求所述的无线电网络节点,还包括:
发送电路,被配置用于向控制无线电网络节点或者向第二无线电网络节点发送所述第一小区中的所述负载的所述利用概率值和所述邻居小区干扰值中的至少一个值。
17.根据权利要求16所述的无线电网络节点,其中所述发送电路还被配置用于将所述第一小区中的所述负载的所述利用概率值和所述邻居小区干扰值中的至少一个值编码在向所述控制无线电网络节点发送的消息的字段中。
18.根据权利要求14-15中的任一权利要求所述的无线电网络节点,其中所述第二计算电路被配置用于基于下式计算所述第一小区中的所述负载的所述利用概率值和所述邻居小区干扰值:
其中:
t是当前时间,
PRTWP(t)是所述接收总功率值,
TD是延迟,
Lown(t-TD)是在当前时间减去所述延迟时的在所述第一小区中的所述负载的所述因子,pload(t)是所述第一小区中的所述负载的所述利用概率值,
Pneighbor(t)是在当前时间的所述邻居小区干扰值,
PN(t)是所述噪声基底电平,
根据各项计算在当前时间的所述邻居小区干扰值Pneighbor(t)与所述噪声基底电平PN(t)之和。
19.根据权利要求18所述的无线电网络节点,其中所述非线性干扰模型使用误差参数,并且所述非线性干扰模型包括至少状态空间模型,其中:
x(t+T)=A(t)x(t)+w(t)
yRTWP(t)=c(x(t))+e(t),
其中:
t代表当前时间,
T代表采样周期,
A(t)是描述动态模式的矩阵,
x(t)是定义为 的状态矢量,其中:
x1(t)=pload(t)并且x2(t)=Pneighbor(t)+PN(t),
w(t)是定义系统噪声的误差参数,
e(t)是定义白色测量噪声的误差参数,
yRTWP(t)是所述接收总功率值PRTWP(t)加上所述误差参数e(t),并且
c(x(t))是测量矢量,所述测量矢量是描述所述无线电通信网络的信号的所述状态矢量x(t)的函数并且等于所述接收总功率值PRTWP(t)。
20.根据权利要求19所述的无线电网络节点,其中第二计算电路被配置用于选择描述动态模式的所述矩阵A(t)为2阶单位矩阵。
21.根据权利要求19所述的无线电网络节点,其中第二计算电路被配置用于通过选择低于阈值的定义所述系统噪声的所述误差参数w(t),选择定义所述系统噪声的所述误差参数w(t)以实现所述利用概率值收敛到非错误估计。
22.根据权利要求14-15中的任一权利要求所述的无线电网络节点,其中缩放扩展卡尔曼滤波器被配置用于使用在所述无线电网络节点处的所述接收总功率值和计算的所述第一小区中的所述负载的所述因子作为输入,并且所述缩放扩展卡尔曼滤波器被配置用于输出所述邻居小区干扰值与所述噪声基底电平之和,并且其中所述第二计算电路被配置用于通过将所述邻居小区干扰值与所述噪声基底电平之和减去估计的所述噪声基底电平来计算所述邻居小区干扰值。
23.根据权利要求14-15中的任一权利要求所述的无线电网络节点,其中所述估计电路被配置用于基于测量的所述接收总功率值和所述第一小区中的所述负载的所述因子、递归算法或者滑动窗算法来估计所述噪声基底电平。
24.根据权利要求14-15中的任一权利要求所述的无线电网络节点,其中所述无线电网络节点由无线电基站、中继站或者信标站代表。
25.一种用于管理无线电通信网络中的无线电资源的控制无线电网络节点,所述控制无线电网络节点被配置用于控制第二小区;所述控制无线电网络节点包括:
接收电路,被配置用于从无线电网络节点接收由所述无线电网络节点服务的第一小区中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值,所述邻居小区干扰值是来自影响所述第一小区的至少所述第二小区的干扰,并且所述邻居小区干扰值和所述利用概率值是基于测量的接收总功率值、计算的指示所述第一小区中的所述负载的因子和估计的所述第一小区中的噪声基底电平、在非线性干扰模型中计算的,以及
处理电路,被配置用于在管理所述无线电通信网络内的无线电资源时使用所述第一小区中的所述负载的所述利用概率值和所述邻居小区干扰值中的至少一个值。
26.根据权利要求25所述的控制无线电网络节点,其中所述处理电路被配置用于在执行对所述第一小区和/或所述第二小区的准入控制时或者在执行异构网络中的干扰管理时使用至少所述邻居小区干扰值。
27.根据权利要求26所述的控制无线电网络节点,其中所述处理电路被配置用于通过向至少一个无线电网络节点发送信息控制所述至少一个无线电网络节点来执行异构网络中的干扰管理。

说明书全文

无线电网节点、控制无线电网络节点及用于实现对无线电

通信网络中的无线电资源的管理的方法

技术领域

[0001] 这里的实施例涉及一种无线电网络节点、控制无线电网络节点及其中的方法。具体而言,这里的实施例涉及对无线电通信网络中的无线电资源的管理。

背景技术

[0002] 在当前无线电通信网络中使用多种不同技术,仅举几例可能的技术,诸如长期演进(LTE)、LTE-高级、宽带码分多址(WCDMA)、全球移动通信系统/GSM增强数据率演进(GSM/EDGE)、全球微波接入互操作性(WiMax)或者超级移动宽带(UMB)。无线电通信网络包括在形成小区的至少一个相应地理区域上提供无线电覆盖的无线电基站。用户设备(UE)在小区中由相应无线电基站服务并且与相应无线电基站通信。用户设备通过空中接口在上行链路(UL)传输中向无线电基站发送数据,并且无线电基站在下行链路(DL)传输中向用户设备发送数据。
[0003] 近来两个主要趋势已经在蜂窝电话业务中显现。首先,移动宽带流量正在例如WCDMA网络中或多或少激增。技术结果是在这些网络中的干扰对应剧增或者等效为负载剧增。这使得以最高效方式利用留下的负载净空至关重要。其次,无线电通信网络正在变得更为异构化,宏无线电基站由流量热点处的微无线电基站来支持。另外,也称为毫微微无线电基站的WCDMA家庭基站正在许多网络中涌现。这一趋势显然带来对小区间干扰管理的增加需求。
[0004] 以下描述为了测量在上行链路空中接口上的瞬时总负载、也称为接收总功率值而需要的测量和估计技术。例如现有技术中表明在天线连接器处的负载由噪声增加量或者热噪声增加量RoT(t)给出,该RoT(t)由下式定义:
[0005]
[0006] 其中PN(t)是在天线连接器处测量的热噪声电平、也称为噪声基底电平,并且其中PRTWP(t)是总功率值。这一相对测量未受应用的任何解扩影响。这里使用的用于总功率值的定义简单地是也在天线连接器处测量的接收总功率值、称为接收总宽带功率:
[0007]
[0008] 这里Pk(t)是来自自己小区中的负载的功率,并且Pneighbor(t)表示从WCDMA系统的邻居小区接收的功率、这里称为邻居小区干扰值。如以下将看到的,任何RoT估计算法的主要困难是从邻居小区干扰值Pneighbor(t)分离噪声基底电平PN(t)。
[0009] 需要解决的另一特定问题是信号参考点按照定义是在天线连接器处。然而在数字接收器中在模拟信号调控链之后获得测量。模拟信号调控链引入难以补偿的约1dB的缩放因子误差γ(t)。幸运的是,(等式2)的所有功率受缩放因子误差γ(t)同等地影响,因此在计算(等式1)时,抵消缩放因子误差γ(t)为:
[0010]
[0011] 为了理解在执行负载估计时邻居小区干扰值的根本问题,指出:
[0012]
[0013] 其中E[]表示数学期望,并且其中△表示围绕均值的变化。由于在无线电基站中没有可用的与邻居小区干扰值有关的测量,所以线性滤波操作至多可以估计求和这一估计不能用来推断E[PN(t)]的值。该情形与在两数之和可用时相同。然后没有用于算出个体数的值的方式。
[0014] 在第3代合作伙伴项目(3GPP)发布99中,其也成为3G系统,无线电网络控制器(RNC)控制资源和用户移动性。在这一框架中的资源控制意味着准入控制、拥塞控制、信道切换和/或粗略地改变连接的数据速率。另外,专用链接在专用信道(DCH)上传送,其被实现为专用物理控制信道(DPCCH)和专用物理数据信道(DPDCH)。在演进第三代(3G)标准中,趋势是分散判决并且尤其分散对用户连接的短期数据速率的控制。然后上行链路数据被分配给增强DCH(E-DCH),其被实现为三元组:连续的DPCCH、用于数据控制的E-DCH(E)-DPCCH和用于数据的E-DCH(E)-DPDCH。后两者仅在有上行链路数据要发送时传输。因此,无线电基站的上行链路调度器确定每个用户可以在E-DPDCH之上使用哪些传送格式。然而RNC仍然负责准入控制,这是控制R99流量的仅有方式。目前,无线电通信网络中的调度和准入控制未以最优方式执行从而造成无线电通信网络的性能降低。对于在无线电基站中调度,没有可用的低复杂性邻居小区干扰估计技术。可用技术需要对UL中的所有用户设备功率的测量和后续最优滤波。这在计算上成本很高并且需要高阶卡尔曼滤波器用于处理测量以获得对邻居小区干扰值的估计。结果是调度器不知晓干扰的起源,由此使得更难以得出好的调度判决。为了管理异构网络(HetNet),该HetNet是由多个无线电接入技术、架构、传输解决方案和不同传输功率的无线电基站组成的网络,问题同样是没有关于相邻小区的干扰起源和干扰方差的信息。这也是由于缺乏针对这些量的低复杂性估计器而引起的。
发明内容
[0015] 这里的实施例的目的是用改进的高效方式管理无线电资源从而增强无线电通信网络的性能。
[0016] 根据一个方面,该目的由一种在无线电网络节点中用于实现对无线电通信网络中的无线电资源的管理的方法来实现。无线电网络节点服务于第一小区。无线电网络节点测量在第一小区中的无线电网络节点处的接收总功率值。无线电网络节点计算指示第一小区中的负载的因子。无线电网络节点估计第一小区中的噪声基底电平。无线电网络节点还基于测量的接收总功率值、计算的因子和估计的第一小区中的噪声基底电平、在非线性干扰模型中同时计算第一小区中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值。邻居小区干扰值是来自影响第一小区的至少一个第二小区的干扰。第一小区中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值将用于管理无线电通信网络中的无线电资源。
[0017] 根据另一方面,该目的通过提供一种用于实现对无线电通信网络中的无线电资源的管理的无线电网络节点来实现。无线电网络节点被配置用于服务于第一小区。无线电网络节点包括:测量电路,被配置用于测量在第一小区中的无线电网络节点处的接收总功率值。无线电网络节点还包括:第一计算电路,被配置用于计算指示第一小区中的负载的因子。此外,无线电网络节点包括:估计电路,被配置用于估计第一小区中的噪声基底电平。无线电网络节点还包括:第二计算电路,被配置用于在非线性干扰模型中同时计算第一小区中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值。该计算基于测量的接收总功率值、计算的因子和估计的第一小区中的噪声基底电平。邻居小区干扰值是来自影响所述第一小区的至少一个第二小区的干扰。第一小区中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值将用于管理无线电通信网络中的无线电资源。
[0018] 根据又一方面,该目的由一种在控制无线电网络节点中用于管理无线电通信网络中的无线电资源的方法来实现。控制无线电网络节点控制第二小区。控制无线电网络节点从无线电网络节点接收由该无线电网络节点服务的第一小区中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值。邻居小区干扰值是来自影响第一小区的至少该第二小区的干扰。邻居小区干扰值和利用概率值是基于测量的接收总功率值、计算的指示第一小区中的负载的因子和估计的第一小区中的噪声基底电平、在非线性干扰模型中计算的。控制无线电网络节点在管理无线电通信网络内的无线电资源时使用第一小区中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值。
[0019] 根据再一方面,该目的通过提供一种用于管理无线电通信网络中的无线电资源的控制无线电网络节点来实现。控制无线电网络节点被配置用于控制第二小区。控制无线电网络节点包括:接收电路,被配置用于从无线电网络节点接收由该无线电网络节点服务的第一小区中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值。邻居小区干扰值是来自影响第一小区的至少该第二小区的干扰。邻居小区干扰值和利用概率值是基于测量的接收总功率值、计算的指示第一小区中的负载的因子和估计的第一小区中的噪声基底电平、在非线性干扰模型中计算的。控制无线电网络节点还包括:处理电路,被配置用于在管理无线电通信网络内的无线电资源时使用第一小区中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值。
[0020] 通过使用第一小区中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值,根据这里的实施例,为了管理无线电通信网络中的无线电资源,对无线电资源的管理基于高效推导的更准确值,并且无线电通信网络的性能得以改善。附图说明
[0021] 现在将关于附图更详细描述实施例,在附图中:
[0022] 图1是描绘无线电通信网络的实施例的示意概况,
[0023] 图2是描绘无线电通信网络中的实施例的示意组合流程图和信令方案,[0024] 图3是描绘根据实施例的负载估计算法的框图
[0025] 图4是根据这里的实施例的在无线电网络节点中的方法的示意流程图,[0026] 图5是描绘根据这里的实施例的无线电网络节点的框图,
[0027] 图6是根据这里的实施例的在控制无线电网络节点中的方法的流程图,以及[0028] 图7是描绘根据这里的实施例的控制无线电网络节点的框图。

具体实施方式

[0029] 图1是无线电通信网络、诸如WCDMA网络等中的示意组合流程图和信令方案。无线电通信网络包括在形成小区(第一小区11)的至少一个地理区域上提供无线电覆盖的无线电网络节点,例如第一无线电基站12。小区定义也可以包含用于传输的频带,这意味着两个不同小区可以覆盖相同地理区域、但是使用不同频带。第一用户设备10在第一小区11中由第一无线电基站12服务并且可以与第一无线电基站12通信。第一用户设备10通过空中或者无线电接口在上行链路(UL)传输中向第一无线电基站12发送数据,并且第一无线电基站12通过空中或者无线电接口在下行链路(DL)传输中向第一用户设备10发送数据。另外,无线电通信网络包括控制第二小区14的第二无线电基站13,该第二小区服务于第二用户设备15。第二用户设备15干扰第一无线电基站12从而引起邻居小区干扰。第一无线电基站12和第二无线电基站13由图示为无线电网络控制器(RNC)16的控制无线电网络节点所控制。第一无线电基站12例如通过调度第一小区11中的UL和DL传输来管理第一小区11中的无线电资源。
[0030] 应当理解,术语“用户设备”为非限制术语,该术语意味着任何无线终端、设备或者节点、例如个人数字助理(PDA)、膝上型计算机、移动台、传感器、中继、移动平板、通常的位置服务(LCS)目标设备、在网络中的LCS客户端或者甚至小型基站。
[0031] 作为无线电网络节点的示例的无线电基站也可以例如根据使用的无线电接入技术和术语而例如称为节点B、演进节点B(eNB、e节点B)、收发器基站、接入点基站、基站路由器或者能够与第一小区11内的用户设备10通信的任何其他网络单元。同样,每个无线电基站12、13还可以服务于一个或者多个小区。服务于用户设备10、15的无线电网络节点的其他示例是中继节点或者信标节点。
[0032] 无线电通信网络可以是包括控制无线电网络节点16的任何蜂窝无线电网络,该控制无线电网络节点能够通过利用不同路由协议的不同网络传输路径建立和路由数据分组会话,无线电通信网络可以例如是通用移动电信系统(UMTS)地面无线电接入网络(TRAN)(UTRAN)-通用分组无线电服务(GPRS)网络、WCDMA网络、码分多址(CDMA)2000网络、临时标准(IS)-95网络、数字-高级移动电话服务(D-AMPS)网络等。因此这里不应严格解释术语RNC从而仅包括根据3GPP UTRAN标准的RNC,而是包括任何如下网络控制节点,该网络控制节点能够通过它的不同端口将数据会话映射到不同传输路径,其中不同传输路径利用不同路由协议。例如在CDMA 2000网络的情况下,可以在CDMA 2000网络的基站控制器(BSC)中实现以下根据这里的实施例描述的RNC功能。
[0033] 增强UL(EUL)利用第一无线电基站12中的调度器,该调度器以填充空中接口的负载净空为目标,从而满足对于不同用户设备的比特速率的请求。如以上陈述的那样,在RoT方面确定WCDMA中的空中接口负载,其为在第一无线电基站12中测量的量。在评估调度判决时,调度器必须预测从调度的授权所产生的负载,以保证调度的负载未超过用于覆盖和稳定性的负载阈值。这变得复杂,因为给予第一用户设备10的授权仅表达关于它被允许使用的UL功率的限制,因此第一用户设备10可以在现实中仅使用它的授权的一部分。目前网络中的调度器进行最坏情况分析,假设所有用户设备在所有时间使用它们的授权。遗憾的是,已经发现用户设备看来具有相对低的授权利用率。根据在现场中执行的测量,结果表明在某些场景中仅约25%的典型授权利用率。这显然是不可接受的空中接口资源浪费。概括而言,缺乏用于估计第一小区11中的负载的利用概率值及其方差的技术,归因于用户设备通常不使用授权给它们的功率这一事实而导致空中接口利用不足。这也妨碍了使用对授权的系统性的统计超额预订,因为负载利用的统计模型不可用。具体而言,没有方差可用。缺乏用于估计利用概率值及其方差的技术也导致负载预测一般不准确,因为未建模的接收器减损未被估计的利用概率值所捕获。
[0034] 这里的实施例提供例如用于WCDMA UL的非线性干扰模型,该非线性干扰模型响应于测量的接收总功率值、指示第一小区11中的负载的因子、第一小区11中的负载的利用概率值、邻居小区干扰值和噪声基底电平,展示UL负载曲线关系。第一小区11中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值将用于管理无线电通信网络中的无线电资源。利用概率值和邻居小区干扰值因此实现对无线电通信网络中的无线电资源的管理。这里的一些实施例提供估计器,该估计器响应于测量的接收总功率值的测量和所述非线性干扰模型。估计器提供对在非线性干扰模型中同时计算的利用概率值和邻居小区干扰值的估计。估计器的特征可以在于它的低阶和关联的低计算复杂性。在一个优选实施例中,估计器扩展卡尔曼滤波器(EKF)的变体,其被布置用于使用所述非线性干扰模型进行处理。
[0035] 因此,这里的实施例提供同时计算的利用概率值和邻居小区干扰值的估计,这可以增强EUL的调度器的性能并且也增强在用于异构网络(HetNet)的RNC 16中执行的总体干扰管理。这可以增强无线电通信网络的性能。另外,可以通过在无线电接入网络(RAN)和核心网(CN)中的中央节点处提供邻居小区干扰值来简化网络干扰管理。另外,这里的实施例可以提供例如WCDMA网络中的自组织网络(SON)功能。这样的功能严重依赖于关于不同小区中的干扰情形的知识。
[0036] 图2是描绘这里的实施例的示意组合流程图和信令方案。
[0037] 步骤201.第二小区14中的第二用户设备15发送干扰第一无线电基站12的信号。
[0038] 步骤202.第一用户设备10向第一无线电基站12发送信号。
[0039] 步骤203.根据这里的实施例,第一无线电基站12在第一无线电基站12的接收器处测量接收总功率值PRTWP、也称为接收总宽带功率,该接收总功率值包括在接收器中、在接收器脉冲整形滤波器所定义的带宽内生成的噪声。用于测量的参考点可以是第一无线电基站12的接收器(Rx)天线连接器。在接收器分集的情况下,测量的接收总功率值PRTWP可以是分集支路中的功率的线性平均。在第一小区11中定义若干小区分区时,可以针对每个小区分区测量接收总功率值PRTWP。
[0040] 另外,第一无线电基站12计算指示第一小区11中的负载的因子Lown并且估计第一小区11中的噪声基底电平PN。
[0041] 步骤204.此外,第一无线电基站12基于测量的接收总功率值PRTWP、计算的因子Lown和估计的第一小区11中的噪声基底电平PN、在非线性干扰模型中同时计算第一小区11中的负载的利用概率值pload和邻居小区干扰值Pneigbour。邻居小区干扰值Pneigbour是来自影响所述第一小区11的至少一个第二小区14的干扰。第一小区11中的负载的利用概率值pload和邻居小区干扰值Pneigbour中的至少一个值将用于管理无线电通信网络中的无线电资源。因此,计算的利用概率值pload和邻居小区干扰值实现在第一无线电基站12或者在RNC 16处管理无线电资源。
[0042] 在一些实施例中,可以由诸如RNC 16的控制无线电网络节点;向测量节点,例如第二无线电基站13、家庭无线电基站、位置管理单元(LMU)等;或者向另一网络节点,例如第二RNC、家庭无线电基站网关(GW)等,通过在请求中,例如在公共测量类型消息中,包括对应指示符来请求当前计算的值、例如邻居小区干扰值Pneigbour、利用概率值pload、噪声基底电平PN等中公开的量中的任何量。公开的报告可以附加地或者备选地是周期性的或者由事件触发。
[0043] 步骤205.第一无线电基站12可以基于邻居小区干扰值Pneigbour调度用于第一用户设备10的无线电资源。例如在第一无线电基站12中处理之后获得的计算的邻居小区干扰值Pneigbour或者计算的利用概率值pload可以用于控制或者调整由第一无线电基站12服务的用户设备的最大UL传输功率。控制也可以被动态实施并且也可以用于在多无线电接入技术(RAT)和多标准无线电基站中的功率共享。
[0044] 步骤206.第一无线电基站12可以附加地或者备选地向RNC 16发送计算的利用概率值pload和/或邻居小区干扰值Pneigbour。应当指出也可以向RNC 16发送噪声基底电平PN。
[0045] 步骤207.RNC 16可以在执行对第一小区11和/或第二小区14的准入控制时使用计算的利用概率值pload和/或邻居小区干扰值Pneigbour。其他示例是在RNC 16在执行异构网络中的干扰管理时使用计算的利用概率值pload和/或邻居小区干扰值Pneigbour时。异构网络中的干扰管理可以包括通过向不同无线电基站12、13发送信息、诸如命令或者值,来控制第一无线电基站12和第二无线电基站13中的至少一个无线电基站中的干扰。
[0046] 图3是描绘负载估计器结构的框图。开关和虚线箭头指示可选功能和输入。该结构处理表示为PRTWP(t)的在当前时间t的接收总功率、表示为Lown(t)的在时间t的因子或者表示为 的因子的平均,以产生表示为 的在时间t的邻居小区干扰值的估计、表示为 的在时间t的噪声基底电平的估计、表示为RoT(t)的在时间t的热噪声增加量值的估计、以及表示为 的在时间t的利用概率值的估计。显然,表示为 的在第一小区11中的功率并且因此第一小区11的负载的估计例如如下:
[0047]
[0048] 其中 定义在时间t的接收总功率的估计,并且
[0049] 定义在时间t的邻居小区干扰值与噪声基底电平之和的估计。
[0050] 负载估计器可以包括缩放卡尔曼滤波器31、递归噪声基底估计器32和RoT计算的变体33。这可以在第一无线电基站12的无线电单元(RU)中实现,其中对于10ms TTI,添加从基带的调度器到RU的关于因子Lown(t)的信令。在负载估计器中包括缩放扩展卡尔曼滤波器34从而实现从RU到基带的关于邻居小区干扰值和利用概率值的信令。邻居小区干扰值和利用概率值基于因子Lown(t)和接收总功率值PRTWP(t)。这里应当指出,可以从缩放扩展卡尔曼滤波器34取得对递归噪声基底估计器32的输入 这可以产生更好的值,因为最小值基于邻居小区干扰值与噪声基底电平之和而更为准确,而来自缩放卡尔曼滤波器块31的输入fRTWP(x,t)基于接收总功率值。在减少过程35减少邻居小区干扰值与噪声基底电平之和,其中减去来自递归噪声基底估计器32的噪声基底电平的估计 RoT计算的变体33使用来自缩放卡尔曼滤波器块31的估计 作为输入并且使用噪声基底电平的估计 这产生RoT值RoT(t)。可以在无线电网络12使用和/或向RNC 16发送邻居小区干扰值的估计 利用概率值的估计 估计的噪声基底 和计算
的RoT(t)值。
[0051] 已经执行仿真,其中用于数据生成的基础是在高保真系统仿真器中生成的大型UL功率文件集。UL功率文件代表突发流量,该突发流量具有在不同负载平的话音和数据流量的可变混合。然后用不同方式组合这些UL功率文件以生成UL功率分量、即自己小区流量、邻居小区流量、噪声基底电平和求和的接收总宽带功率。也计算第一小区11中的负载的因子。仿真的用户可以例如选择诸分量的平均功率电平,针对噪声基底电平,选择用于邻居小区干扰的邻居数目,第一小区11的利用概率固定或者在两个限制之间变化;选择与授权回路延迟有关的因子的回路延迟;和/或设置每日负载模式并且通过随机化算法每天扰乱这些。
[0052] 这里详细讨论缩放扩展卡尔曼滤波器34的调谐。仿真文件代表用于产品开发的当前推荐设置;噪声基底估计带宽例如被设置成约20h的等效值。影响缩放扩展卡尔曼滤波器34的负载利用概率和邻居小区干扰估计的算法约束与如下事实强烈地有关,该事实为:缩放扩展卡尔曼滤波器34仅处理总接收功率PRTWP(t)和因子Lown(t)。
[0053] 为了了解问题,考虑测量等式:
[0054]
[0055] 其中 定义在当前时间t与采样间隔TTTI之间的时间的邻居小区干扰值与噪声基底之和的估计,
[0056] 定义在当前时间t与采样间隔TTTI之间的时间的利用概率值的估计,
[0057] Lown(t-TD)是在当前时间减去时间延迟时的在第一小区11中的负载的因子,并且[0058] 是测量矢量,该测量矢量是状态矢量的估计 的函数,该状态矢量描述在当前时间与当前时间减去采样间隔TTTI之间的时间无线电通信网络的信号,并且该测量矢量等于考虑了误差参数的接收总功率值PRTWP(t)。
[0059] 缩放扩展卡尔曼滤波器34提供估计,从而来自等式6的模型输出跟随在时间t的接收总功率PRTWP(t)之后。估计器可以将利用概率值的估计 适配为正确值,从而等式6代表的负载曲线与由 给出的、正确估计的邻居小区干扰值与噪声基底电平之和一起将实现与接收总功率值PRTWP(t)接近的输出。
[0060] 遗憾的是,等式6开启了用于实现这一点的捷径。在无适当调谐时,缩放扩展卡尔曼滤波器34可以通过令利用概率值的估计 收敛到0并且估计的邻居小区干扰值与噪声基底电平之和 收敛到接收总功率值PRTWP(t)来解决等式6的问题。然而这一求解代表对估计问题的错误求解。错误求解在按如下用标准推理调谐滤波器时出现。用于调谐的自然方式是具有非常低的噪声协方差——因为接收总功率值PRTWP(t)很准确,继而系统噪声被适配于利用概率值 以及估计的邻居小区干扰值与噪声基底电平之和 的期望的时间常数,即给予高带宽的高电平。缩放扩展卡尔曼滤波器34信任测量多于估计。结果然后收敛到错误求解。
[0061] 对这一情形的补救是放弃以上调谐并且寻求更低带宽。这继而需要人为高噪声协方差和减小的系统噪声值。该调谐告知滤波器主要通过估计本身对接收总功率值PRTWP(t)建模,事实上这避免在以下仿真结果中所见的错误求解。当前调谐将噪声协方差设置得非常接近噪声功率基底协方差电平,而用于邻居小区干扰的系统噪声协方差在噪声基底电平以下不止20dBs。仿真结果表明负载利用概率值的估计 并不理想。这与低带宽调谐有关,该低带宽调谐迫使这一估计的状态作为如下工具工作,该工具用于实现对接收总功率值PRTWP(t)的模型拟合。对邻居小区干扰值建模,从而估计误差在实际邻居小区干扰值以下大约5dB。这对应于大约30%的估计不准确度。这被认为显著好于现有技术的方式,尤其因为模型输出与测量的接收总功率值PRTWP(t)连续对准。
[0062] 图4是描绘在无线电网络节点中用于实现对无线电通信网络中的无线电资源的管理的方法的框图,该无线电网络节点在上文示例中为第一无线电基站12并且下文称为无线电网络节点12。无线电网络节点12服务于第一小区11。
[0063] 步骤401.无线电网络节点12在上行链路频带中在无线电网络节点12处测量接收总功率值。这一步骤对应于图2中的步骤204。
[0064] 步骤402.无线电网络节点12计算指示第一小区11中的负载的因子。该因子也称为自己小区负载因子。这里的实施例在时间上提前预测上行链路空中接口上的瞬时负载。EUL的调度器可能需要这一功能。原因是调度器测试不同授权组合以确定例如最大化吞吐量的最佳组合。这一调度决策由于在新授权在空中接口之上生效之前的授权传输延时和UE延时而仅在若干个传输时间间隔之后影响空中接口负载,每个这样的TTI为2ms或者10ms。以下进一步讨论时间延迟TD调度。
[0065] 该因子可以基于信号与干扰比(SIR)或者任何其他相似比值,诸如信号与干扰加噪声比(SINR)。对于试验性调度的用户设备和授权集合,上行链路负载的预测基于功率关系:
[0066]
[0067] 其中Li(t)是自己小区、例如第一小区11的第i个用户设备在当前时间t的因子,并且其中Pneighbor(t)表示在当前时间t的邻居小区干扰值。计算自己小区中的负载的因子如下。首先指出:
[0068]
[0069]
[0070] 其中I是自己小区中的用户设备数目,并且α是自干扰因子。(C/I)i(t)定义载波与干扰比,例如大致地为在分码片(3.84MHz)速度的信号与噪声比。
[0071] (C/I)i(t),i=1,...,I然后与在专用物理控制信道(DPCCH)上测量的SINR有关如下:
[0072]
[0073] 其中Wi是扩展因子,
[0074] RxLoss代表遗漏的接收器能量
[0075] G是分集增益,并且
[0076] β:s是相应信道的贝塔因子,其中假设无活跃信道具有零贝塔因子。
[0077] UL负载预测然后针对自己小区的每个用户设备计算(等式8)和(等式9)、来计算自己小区的上行链路负载,接着求和:
[0078]
[0079] 该等式将等式7变换成:
[0080] PRTWP(t)=Lown(t)PRTWP(t)+Pneighbor(t)+PN(t)。   (等式11)
[0081] 与噪声基底电平PN(t)相除然后表明可以提前k个TTI预测RoT如下,其中k代表整数:
[0082]
[0083] 基于SIR的负载因子计算可以替换为基于功率的负载因子计算,其中使用负载因子的基本定义:
[0084]
[0085] 取代等式8,其中Pi(t)定义用户设备i的功率。优点是减少参数依赖性。在下侧上需要对用户功率的测量。
[0086] 步骤403.无线电网络节点12估计噪声基底电平。噪声基底电平也可以称为热噪声。噪声基底电平估计的示例是使用所谓的滑动窗噪声基底电平估计算法。例如现有技术表明在天线连接器处的负载由噪声增加量或者热噪声增加量RoT(t)给出,该RoT(t)如以上陈述的那样由下式定义:
[0087]
[0088] 其中PN(t)是在天线连接器处测量的热噪声或者噪声基底电平。这一相对测量未受应用的任何解扩影响。此算法估计RoT。这一估计算法解决的问题是准确估计噪声基底电平PN(t)。因为归因于邻居小区干扰值而不可能获得这一量的确切估计,估计器因此通过考虑在相对长的时间窗上计算的软最小值来应用近似。
[0089] 应当理解这一估计依赖于在忽略小的温度漂移的情况下,噪声基底电平PN(t)在很长时间段内恒定这一事实。滑动窗噪声基底电平估计算法具有需要大量存储存储器的缺点。这在需要算法的大量实例的情况下变得特别麻烦,当在上行链路中引入干扰抵消时可能是这种情况。
[0090] 为了减少存储器消耗,已经公开递归算法以估计噪声基底电平PN(t)。递归算法将滑动窗中存储的信息聚合成随时间实例更新的一个单个“状态”。递归算法因此至少按照因子100或者更精确地按照与滑动窗中的采样数目相等的因子减少以上讨论的滑动窗噪声基底电平估计算法方案的存储器要求。
[0091] 因此,噪声基底电平的估计可以基于测量的接收总功率值和第一小区11中的负载的因子、递归算法或者滑动窗算法。
[0092] 步骤404.无线电网络节点12计算第一小区11中的负载的利用概率值并且同时计算第一小区11中的邻居小区干扰值,该邻居小区干扰值来自至少一个第二小区14。利用概率值和邻居小区干扰值的计算基于测量的接收总功率值、计算的指示第一小区11中的负载的因子和估计的噪声基底电平。
[0093] 上行链路接收器处的功率测量存在困难,因为WCDMA上行链路的传输不是正交的,这是在估计功率时引起误差的事实。另外,个体代码功率通常很小,从而使得信号与噪声比也很低。这一事实造成所述功率估计不准确。然而与如今的解决方案关联的主要问题是需要借助高阶卡尔曼滤波来估计邻居小区干扰值与噪声基底电平之和。这一步骤具有非常高的计算复杂性。计算复杂性在一些示例中随着用户设备数目增加而增加。
[0094] 与基线RoT算法关联的另一问题是前端卡尔曼滤波器在线性功率域中处理数据。这意味着其被调谐以用于在-100dBm周围的信号电平的最佳操作。由于例如来自雷达站的强带内干扰以及错误配置和小区规划,即使在以往也并非总是情况如此。朝着更高负载、更多流量、更多用户设备的趋势与HetNet网络规划困难一起合成在许多网络中驱动信号电平向上。结论是存在对于与信号功率电平独立的RoT估计的强烈需要。已经开发用低复杂性实现这一点的技术。新算法应用的功率缩放改善跟踪特性。
[0095] 根据这里的实施例,开发现有技术的RoT估计算法的新前端。范围是执行接收总功率值PRTWP(t)、邻居小区干扰值与噪声基底电平之和Pneighbor(t)+PN(t)、噪声基底电平PN(t)、邻居小区干扰值Pneighbor(t)和负载利用概率值pload(t)的联合估计。如其显现的那样,扩展卡尔曼滤波器(EKF)适合于这一任务。EKF也在被提供有缩放时在很宽动态范围内提供信号跟踪。
[0096] 在一些实施例中,估计算法使用以下信息:
[0097] ·接收总功率值PRTWP(t)的测量,采样率TRTWP为TRTWP=kRTWPTTI,其中整数k代表正整数集、即kRTWP∈Z+,并且TTI代表时间传输间隔。
[0098] ·计算的因子Lown(t),采样率TL为TL=kLTTI,kL∈Z+。
[0099] ·在Lown(t)的计算与它在空中接口上生效的时间之间的延迟TD,也称为回路延迟。回路延迟依赖于TTI。
[0100] 选择状态为:
[0101] x1(t)=pload(t)   (等式14)
[0102] x2(t)=Pneighbor(t)+PN(t)。   (等式15)
[0103] 可用于在这一模型中处理的信号是接收总功率值PRTWP(t)。指示自己小区的负载的因子Lown(t)是例如基于SINR测量的计算的量,出于这一原因而需要在状态、计算的量和测量不确定性方面表达的接收总功率值PRTWP(t)的测量模型。为此,首先指出等式8的负载未考虑利用概率值pload(t)。它也未考虑延迟TD。
[0104] 为了对利用概率效果建模,查看等式5提示可以通过修改等式7和等式8按如下来对负载利用不足进行建模:
[0105]
[0106] PRTWP(t)=Lown,utilized(t)PRTWP(t)+Pneighbor(t)+PN(t)   (等式17)[0107] 这得到:
[0108]
[0109] 因此,在一些实施例中,第一小区11中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值的计算基于:
[0110]
[0111] 其中:
[0112] t是当前时间,
[0113] PRTWP(t)是接收总功率值,
[0114] TD是延迟,
[0115] Lown(t-TD)是在当前时间减去延迟时的在第一小区11中的负载的因子,[0116] pload(t)是第一小区11中的负载的利用概率值,
[0117] Pneighbor(t)是在当前时间的邻居小区干扰值,
[0118] PN(t)是噪声基底电平,
[0119] 根据各项计算在当前时间的邻居小区干扰值Pneighbor(t)与噪声基底电平PN(t)之和。因此,同时计算在当前时间的邻居小区干扰值Pneighbor(t)和噪声基底电平PN(t)。
[0120] 在添加零均值白色测量噪声eRTWP(t)并且将变量替换为等式14和等式15的状态之后,定义以下非线性干扰模型:
[0121]
[0122]
[0123] 这里yRTWP(t)=PRTWP(t)并且R2,RTWP(t)表示eRTWP(t)的(标量)协方差矩阵。
[0124] 注意:使用EUL和R99流量二者来计算指示自己小区的负载的因子,因此在这一情况下,延迟对于二者均有效。
[0125] 为了建立最优滤波算法,有必要写下用于传播状态的模型、所谓动态状态模型。由于两个涉及到的量均为正量,所以继而任何动态模型需要具有积分模式对应状态,以便允许围绕非零正平均值的动态变化。这里公开的实施例通过假定最简单的这种模型、即随机漫步模型来解决这一点。
[0126] 与等式14和等式15的状态对应的随机漫步模型变成:
[0127]
[0128]
[0129] 这里R1(t)表示零均值白色扰动的协方差矩阵(w1(t)w2(t))T。
[0130] 在扩展卡尔曼滤波器(EKF)背后的状态空间模型是:
[0131] x(t+T)=A(t)x(t)+B(t)u(t)+w(t)。   (等式23)
[0132] y(t)=c(x(t))+e(t)。   (等式24)
[0133] 这里x(t)是状态矢量,u(t)是这里未使用的输入矢量,y(t)是由在小区中执行的功率测量构成的输出测量矢量、即总接收宽带功率,w(t)是代表模型误差的所谓系统噪声,并且e(t)表示测量误差。矩阵A(t)是描述动态模式的系统矩阵,矩阵B(t)是输入增益矩阵,而矢量c(x(t))是可能非线性的测量矢量,该测量矢量是系统的状态的函数。最后,t代表当前时间,并且T代表采样周期。
[0134] 因此,在一些实施例中,非线性干扰模型使用误差参数,并且非线性干扰模型包括至少状态空间模型,其中:
[0135] x(t+T)=A(t)x(t)+w(t)
[0136] yRTWP(t)=c(x(t))+e(t),
[0137] 其中:
[0138] t代表当前时间,
[0139] T代表采样周期,
[0140] A(t)是描述动态模式的矩阵,
[0141] x(t)是定义为 的状态矢量,其中:
[0142] x1(t)=pload(t)并且x2(t)=Pneighbor(t)+PN(t),
[0143] w(t)是定义系统噪声的误差参数,
[0144] e(t)是定义白色测量噪声的误差参数,
[0145] yRTWP(t)是接收总功率值PRTWP(t)加上误差参数e(t),并且
[0146] c(x(t))是测量矢量,该测量矢量是描述无线电通信网络的信号的状态矢量x(t)的函数并且等于接收总功率值PRTWP(t)。
[0147] 在一些实施例中,可以选择描述动态模式的矩阵A(t)为2阶单位矩阵。通过选择低于阈值的定义系统噪声的误差参数(w(t)),定义系统噪声的误差参数(w(t))可以被选择以实现利用概率值收敛到非错误估计。在一些实施例中,无线电网络节点12处的接收总功率值和计算的第一小区11中的负载的因子用作缩放扩展卡尔曼滤波器34中的输入。缩放扩展卡尔曼滤波器34可以输出邻居小区干扰值与噪声基底电平之和。可以通过从邻居小区干扰值与噪声基底电平之和减去估计的噪声基底电平来计算邻居小区干扰值。
[0148] 这里考虑具有非线性测量矢量的一般情况。出于这一原因,需要应用缩放扩展卡尔曼滤波器34。以下矩阵和矢量迭代可以给出这一缩放扩展卡尔曼滤波器34:
[0149] 初始化
[0150] t=t0
[0151]
[0152] P(0|-1)=P0
[0153] 迭代
[0154] t=t+T
[0155]
[0156] Kf(t)=P(t|t-T)CT(t)(C(t)P(t|t-T)CT(t)+R2(t))-1
[0157]
[0158] P(t|t)=P(t|t-T)-Kf(t)C(t)P(t|t-T)
[0159]
[0160] P(t+T|t)=AP(t|t)AT+R1。
[0161] 结束   (等式25)
[0162] 滤波器迭代等式25引入的量如下。 表示基于直至时间t-T的数据的状态预测, 表示基于直至时间t的数据的滤波器更新,P(t|t-T)表示基于直至时间t-T的数据的状态预测的协方差矩阵,并且P(t|t)表示基于直至时间t的数据的滤波器更新的协方差矩阵。C(t)表示围绕最当前状态预测的线性化的测量矩阵线性化,Kf(t)表示时间可变卡尔曼增益矩阵,R2(t)表示测量协方差矩阵,并且R1(t)表示系统噪声协方差矩阵。应当指出R1(t)和R2(t)常用作缩放扩展卡尔曼滤波器34的调谐变量。在原理上,滤波器的带宽由R1(t)和R2(t)的矩阵商所控制。
[0163] 以下定义用于估计利用概率的缩放扩展卡尔曼滤波器34的量。上文在图3中的仿真章节中讨论初始值设置。
[0164] 使用等式19-等式22和等式25,继而为:
[0165]
[0166]
[0167]
[0168]
[0169] B=0   (等式30)
[0170]
[0171] 为了写下缩放扩展卡尔曼滤波器34,按照下式表示在时间t的状态预测和状态协方差预测:
[0172]
[0173]
[0174] 利用这些定义,扩展卡尔曼滤波器迭代的标量等式,比较等式25,其变成:
[0175] 迭代
[0176] t=t+T
[0177]
[0178]
[0179]
[0180]
[0181]
[0182]
[0183]
[0184] P11(t|t)=P11(t|t-TTTI)-Kf,1(C1(t)P11(t|t-TTTI)+C2(t)P12(t|t-TTTI))[0185] P12(t|t)=P12(t|t-TTTI)-Kf,1(C1(t)P12(t|t-TTTI)+C2(t)P22(t|t-TTTI))[0186] P22(t|t)=P22(t|t-TTTI)-Kf,2(C1(t)P12(t|t-TTTI)+C2(t)P22(t|t-TTTI))[0187]
[0188]
[0189] P11(t+TTTI|t)=P11(t|t)+R1,11(t)
[0190] P12(t+TTTI|t)=P12(t|t)+R1,12(t)
[0191] P22(t+TTTI|t)=P22(t|t)+R1,22(t)
[0192] 结束。   (等式34)
[0193] 强调的是邻居小区干扰与噪声基底电平之和的估计的方差在P22(t|t)中可用。与噪声基底电平的方差 的估计一起,标准考虑表明邻居小区干扰估计的方差可以估计为:
[0194]
[0195] 问题归因于如下事实,该事实为卡尔曼滤波器被设计成在线性功率域中的特定操作点。现在随着新近流量增加,这不再成立。这里的实施例引入基于以下结果的功率归一化,其中假设以下假设A1)-A4)成立:
[0196] A1)A的特征值λ满足|λ|≤1、即A稳定。
[0197] A2)忽略在功率控制回路之间的非线性负载耦合。
[0198] A3)e(t)是测量误差并且是满足E[e(t)eT(s)]=δt,sR2(t)的高斯零均值扰动,其中s是时间实例,并且δt,s是在t与s之间的增量。
[0199] A4) 是满足E[w(t)wT(s)]=δt,sR(t)的高斯零均值扰动。
[0200] 还假设使用初始值 和P0(t0|t0-T)、对于t>t0根据等式25计算求解P(t|t-T)、P(t|t)。然后,如果使用缩放的协方差矩阵
和 从 和P0(t0|t0-T)重新运行等式25,其中ν是正标量因子,
则以下结果成立:
[0201]
[0202]
[0203] Pν(t|t-T)=ν2(t)P(t|t-T),t>t0
[0204] Pν(t|t)=ν2(t)P(t|t),t>t0
[0205] 其中上标()ν表示重复的变量。
[0206] 可能需要实现协方差的缩放以便使估计的协方差与平均功率电平成比例、,由此适应噪声基底电平估计器中的功率对数离散化。
[0207] 应当指出简化的版本也是可能的,其中仅对用于噪声基底电平估计的发送的信号的方差进行缩放。
[0208] 在同等地缩放状态协方差矩阵时结果是有效。因此,也可以在当前算法中使用这一技术来缩放利用概率值。
[0209] 步骤405.无线电网络节点12基于利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值来调度无线电通信网络中的无线电资源。例如,如果邻居小区干扰值非常高,则无需减少自己小区中的负载。同样,如果利用概率值在第一小区11中非常低,则无线电网络节点12可以在向第一小区11内的用户设备调度无线电资源时将其考虑在内。
[0210] 无线电网络节点、例如无线电基站12可以在调度无线电资源时考虑UL数据流量。数据块可以由第一用户设备10在传输时间间隔(TTI)期间向第一无线电基站12发送。出于效率原因,接收器处接收的数据块可以在轮流处理数据的M个并行处理器处被并行地处理。
在数据块i被处理并且解码信息被反馈给传输器时,接收器开始处理数据块i、i+1、…。截至接收器处理器已经对数据块解码并且反馈解码结果时,已经准备好处理与新近处理的数据有关的信息的重传或者新数据块。通过组合来自原始数据块和重传二者的信息,有可能纠正接收中的错误。具有纠错和检错二者的重传方案称为混合自动请求(HARQ)。因此,M个处理器经常称为HARQ过程,每个HARQ过程处理在TTI中接收的数据块。在WCDMA上行链路中,在覆盖与启用的峰值速率之间存在折衷。这对于比普通专用信道支持更高比特率的增强上行链路甚至被更加强调。上行链路资源受限于小区可以容许的热噪声增加量(RoT)。RoT限制受覆盖要求或者功率控制稳定性要求所促动。在仅一个用户设备连接在小区中时,功率控制稳定性和覆盖二者是次要问题,因为上行链路干扰可能受这一用户设备生成的功率支配。在这样的情况下,有兴趣允许高RoT以便允许高的接收信号相对干扰功率、每码片传输能量比总传输功率谱密度Ec/Io,这使得能够使用高上行链路比特率。反言之,为了使用高上行链路比特率,与第一用户设备10的连接可以提供高Ec/Io,这意味着高RoT。
[0211] 为了在更大程度上使上行链路用户传输正交化,可能相关的是在时间上分离用户数据传输并且运用时分复用(TDM)方案。有可能向仅对于指定的HARQ过程有效的用户设备分配授权。可以利用这一事实以实现用于增强(E-)UL的TDM。另外,其允许重传而不干扰其他用户设备,因为重传命中与原始传输相同的HARQ过程。对于在这里的实施例中公开的负载估计功能的相关性是可能需要对于每个TDM间隔和HARQ过程重复所公开的功能。
[0212] 步骤406.无线电网络节点12可以向控制无线电网络节点16、例如RNC,传输第一小区11中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值。这可以备选地向第二无线电网络节点、诸如第二无线电基站13传输。另外,也可以向控制无线电网络节点16或者向第二无线电网络节点13传输估计的噪声基底电平。在一些实施例中,将第一小区11中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值编码在向控制无线电网络节点16传输的消息的字段中。控制无线电网络节点16可以例如在执行对第一小区11的准入控制时使用利用概率值、邻居小区干扰或者二者。
[0213] 图5是描绘用于实现对无线电通信网络中的无线电资源的管理的无线电网络节点12的框图。无线电网络节点12被配置用于服务于第一小区11。
[0214] 无线电网络节点12包括:测量电路501,被配置用于测量在第一小区11中的无线电网络节点12处的接收总功率值。
[0215] 无线电网络节点12还包括:第一计算电路502,被配置用于计算指示第一小区1中的负载的因子。
[0216] 无线电网络节点12还包括:估计电路503,被配置用于估计第一小区11中的噪声基底电平。在一些实施例中,估计电路503被配置用于基于测量的接收总功率值和第一小区11中的负载的因子、递归算法或者滑动窗算法来估计噪声基底电平。
[0217] 另外,无线电网络节点12包括:第二计算电路504,被配置用于在非线性干扰模型中同时计算第一小区11中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值。第二计算电路504被配置用于使计算基于测量的接收总功率值、计算的因子和估计的第一小区11中的噪声基底电平。邻居小区干扰值是来自影响所述第一小区11的至少一个第二小区14的干扰,并且其中第一小区11中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值将用于管理无线电通信网络中的无线电资源。在一些实施例中,第二计算电路504被配置用于基于下式计算第一小区11中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值:
[0218]
[0219] 其中:
[0220] t是当前时间,
[0221] PRTWP(t)是接收总功率值,
[0222] TD是延迟,
[0223] Lown(t-TD)是在当前时间减去延迟时的在第一小区11中的负载的因子,[0224] pload(t)是第一小区11中的负载的利用概率值,
[0225] Pneighbor(t)是在当前时间的邻居小区干扰值,
[0226] PN(t)是噪声基底电平,
[0227] 根据各项计算在当前时间的邻居小区干扰值Pneighbor(t)与噪声基底电平PN(t)之和。。
[0228] 非线性干扰模型在一些实施例中可以使用误差参数,并且非线性干扰模型包括至少状态空间模型,其中:
[0229] x(t+T)=A(t)x(t)+w(t)
[0230] yRTWP(t)=c(x(t))+e(t),
[0231] 其中:
[0232] t代表当前时间,
[0233] T代表采样周期,
[0234] A(t)是描述动态模式的矩阵,
[0235] x(t)是定义为 的状态矢量,其中:
[0236] x1(t)=pload(t)并且x2(t)=Pneighbor(t)+PN(t),
[0237] w(t)是定义系统噪声的误差参数,
[0238] e(t)是定义白色测量噪声的误差参数,
[0239] yRTWP(t)是接收总功率值PRTWP(t)加上误差参数e(t),并且
[0240] c(x(t))是测量矢量,该测量矢量是描述无线电通信网络的信号的状态矢量x(t)的函数并且等于接收总功率值PRTWP(t)。
[0241] 第二计算电路504在一些实施例中可以被配置用于选择描述动态模式的矩阵A(t)为2阶单位矩阵。
[0242] 另外,第二计算电路504在一些实施例中可以被配置用于通过选择低于阈值的定义系统噪声的误差参数(w(t)),来选择定义系统噪声的误差参数(w(t))以实现利用概率值收敛到非错误估计。
[0243] 在一些实施例中,无线电网络节点包括:调度器505,被配置用于基于第一小区11中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值来调度第一小区11中的无线电资源。
[0244] 在一些实施例中,无线电网络节点12包括:发送电路506,被配置用于向控制无线电网络节点16或者向第二无线电网络节点13发送第一小区11中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值。在一些实施例中,发送电路506还可以被配置用于将第一小区11中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值编码在将向控制无线电网络节点16发送的消息的字段中。
[0245] 在一些实施例中,在无线电网络节点12中布置的缩放扩展卡尔曼滤波器34被配置用于使用无线电网络节点12处的接收总功率值和计算的第一小区11中的负载的因子作为输入。缩放扩展卡尔曼滤波器34可以被配置用于输出邻居小区干扰值与噪声基底电平之和。第二计算电路504可以被配置用于通过从邻居小区干扰值与噪声基底电平之和减去估计的噪声基底电平来计算邻居小区干扰值。
[0246] 无线电网络节点12可以由无线电基站、中继站或者信标站代表。
[0247] 可以通过一个或多个处理器,诸如图5中描绘的无线电网络节点中的处理电路507,连同用于执行这里的实施例的功能和/或方法步骤的计算机程序代码一起来实施这里用于实现无线电资源的管理的实施例。以上提到的程序代码页可以被提供作为诸如数据载体形式的计算机程序产品,该数据载体承载用于在被加载到无线电网络节点12中时执行这里的实施例的计算机程序代码。一种这样的载体可以是CD ROM盘的形式。然而用其他数据载体、诸如存储棒也是可行的。计算机程序代码还可以被提供作为服务器上的程序代码并且被下载到无线电网络节点12。
[0248] 无线电网络节点12还可以包括存储器508,该存储器可以包括一个或者多个存储器单元并且可以用来存储例如数据、诸如利用概率值、邻居小区干扰值、接收总功率值、指示第一小区11中的负载的因子和估计的噪声基底电平、调度参数、用于在无线电网络节点12上执行时执行这里的方法的应用等。
[0249] 图6是描绘在控制无线电网络节点中用于管理无线电通信网络中的无线电资源的方法的这里的实施例的示意流程图,控制无线电网络节点在上文举例示出为RNC 16并且下文称为控制无线电网络节点16。
[0250] 步骤601.控制无线电网络节点16从无线电网络节点12接收由无线电网络节点12服务的第一小区11中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值。邻居小区干扰值是来自影响第一小区11的至少该第二小区14的干扰。邻居小区干扰值和利用概率值是基于测量的接收总功率值、计算的指示第一小区11中的负载的因子和估计的第一小区11中的噪声基底电平、在非线性干扰模型中计算的。
[0251] 步骤602.控制无线电网络节点16在管理无线电通信网络内的无线电资源时使用接收的第一小区11中的利用概率值和接收的邻居小区干扰值中的至少一个值。在一些实施例中,在执行对第一小区11和/或第二小区14的准入控制时或者在执行异构网络中的干扰管理时至少使用邻居小区干扰值。例如,执行异构网络中的干扰管理可以包括例如通过向第二无线电网络节点13发送基于邻居小区干扰值的信息或者命令来控制至少一个无线电网络节点12、13。
[0252] 异构网络(HetNet)涉及与其中混合有不同种类的小区的网络关联的效果。问题然后是这些小区可能例如在以下各项方面具有不同的无线电特性:
[0253] ·无线电灵敏度。
[0254] ·频带。
[0255] ·覆盖。
[0256] ·输出功率。
[0257] ·容量。
[0258] ·可接受负载水平。
[0259] 这可以是使用不同RBS大小、例如宏、微、微微、毫微微、不同接收器技术或者软件质量的不同版本、不同厂商和特定部署的目的的效果。
[0260] HetNet中的最重要因素之一是空中接口负载管理,即与不同小区中的无线电资源的调度和小区之间就小区间干扰的交互相关联的问题。需要优化HetNet中的性能。
[0261] 为了举例说明这些问题,考虑旨在于服务于热点的具有有限覆盖的低功率小区。为了获得热点的充分覆盖,使用干扰抑制接收器,诸如G-瑞克+。现在的问题是低功率小区可能位于特定宏小区的内部或者边界。另外,周围宏小区干扰低功率小区从而在低功率小区中产生高电平的邻居小区干扰,这尽管有高级接收器却仍然将覆盖减少至不允许覆盖热点的电平。结果,热点的用户设备连接到周围宏小区、由此进一步增加低功率小区经历的邻居小区干扰。因此,在控制无线电网络节点16或者周围RBS被通知干扰情形并且采取动作、例如使用控制无线电网络节点16中的准入控制或者周围RBS中的新功能以减少邻居小区干扰并且就空中接口负载方面提供对热点流量的更好管理时是有利的。这一点能够得以实现是因为无线电网络节点12以准确方式估计邻居小区干扰。
[0262] 图7是描绘用于管理无线电通信网络中的无线电资源的控制无线电网络节点、诸如无线电网络控制器16的框图。控制无线电网络节点16被配置用于控制第二小区14。控制无线电网络节点16包括:接收电路701,被配置用于从无线电网络节点12接收由无线电网络节点12服务的第一小区11中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值。邻居小区干扰值是来自影响第一小区11的至少第二小区14的干扰。邻居小区干扰值和利用概率值基于测量的接收总功率值、计算的指示第一小区11中的负载的因子和估计的第一小区11中的噪声基底电平、在非线性干扰模型中计算的。
[0263] 控制无线电网络节点16包括:处理电路702,被配置用于在管理无线电通信网络中的无线电资源时使用第一小区11中的负载的利用概率值和邻居小区干扰值中的至少一个值。处理电路702在一些实施例中可以被配置用于在执行对第一小区11和/或第二小区14的准入控制时;或者在执行异构网络中的干扰管理时,使用至少邻居小区干扰值。处理电路702在一些实施例中可以被配置用于通过向至少一个无线电网络节点12、13发送信息来控制至少一个无线电网络节点12、13,从而执行异构网络中的干扰管理。例如控制无线电网络节点16可以包括:发送电路703,被配置用于向第二无线电网络节点13发送信息,该第二无线电网络节点作为响应来采取动作、例如修改第二小区14中的干扰阈值,由此控制无线电网络节点16管理HetNet中的干扰/无线电资源。
[0264] 可以通过图7中描绘的控制无线电网络节点16中的一个或多个处理电路702,连同用于执行这里的实施例的功能和/或方法步骤的计算机程序代码一起来实施这里用于管理无线电资源的实施例。以上提到的程序代码也可以提供作为例如数据载体形式的计算机程序产品,该数据载体承载用于在被加载到控制无线电网络节点16中时执行这里的实施例的计算机程序代码。一种这样的载体可以是CD ROM盘的形式。然而用其他数据载体、诸如存储棒也是可行的。计算机程序代码还可以被提供作为服务器上的纯程序代码并且被下载到控制无线电网络节点16。
[0265] 控制无线电网络节点还可以包括存储器704,该存储器可以包括一个或者多个存储器单元并且可以用来存储例如数据、诸如利用概率值、邻居小区干扰值、接收总功率值、指示第一小区11中的负载的因子、估计的噪声电平基底、不同小区的调度参数、不同小区中的负载、不同小区的干扰参数、用于在控制无线电网络节点上执行时执行这里的方法的应用等。
[0266] 在附图和说明书中,已经公开示例实施例。然而可以对这些实施例进行许多变化和修改。因而,虽然采用特定术语,但是它们仅是在通用和描述意义上使用的而不是用于限制的目的,实施例的范围由所附权利要求限定。
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