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用于分布式天线系统的联合用户设备调度和成簇
    背景技术 概括地说， 本发明涉及无线系统， 具体地说， 本发明涉及用于分布式天线系统的联 合用户设备 (UE) 调度和成簇 (cluster formation)。
     在分布式天线系统 (DAS) 中， 多付分布式天线设立于一地理区域中， 并经由光纤 连接到管理这些天线的集中式基站。这些天线被分组成服务于用户 (UE) 的簇。由于多付 天线彼此邻近， 因而， 如果系统未正常工作， 则会存在干扰受限区域并且诸如移动台之类的 用户设备所接收的吞吐量可能会受损。
     发明内容
     本发明的示例性实施例提供了一种操作 DAS 的方法， 其提高了下行链路频谱效率 和用户吞吐量。 该方法是通过用于联合天线分簇和 UE 调度的算法来完成的。 现有的大多数 算法对这两项操作是分开执行的， 而这两项操作相互依赖， 因此分开执行并非最优的方式。 另一方面， 最优的联合分簇 (joint clustering) 和调度算法非常复杂， 难以在实际系统中 实现。本发明提供一种次优却易于实现的用于实现联合优化的算法。在所提出的算法中， 每次要执行以下两个步骤 ： (1) 基于比例公平准则 (proportional fair criteria) 来调度 UE， 以及 (2) 根据接收信号强度来向被调度的 UE 分配天线。如此一来， 该算法执行联合天 线分簇和 UE 调度， 而且还给出关于选择针对天线数量和簇尺寸的适当值的指示， 以最大化 UE 的吞吐量性能。因此， 所提出的方案能够显著提高频谱效率和用户吞吐量。
     根据本发明的一个方面， 一种分布式天线系统包括 ： 多个用户 ； 将被划分成多个 簇的多个远端射频头， 每个簇包括若干个远端射频头 ； 以及中央基站 (CBS)， 其包括 CBS 处 理器、 CBS 存储器、 用户排序模块以及用户调度和成簇模块。所述用户排序模块被配置为按 照比例公平调度度量的值的递减将所述用户排序， 以提供经排序的用户集合。所述用户调 度和成簇模块被配置为根据按照比例公平调度度量的值的递减的所述用户的顺序， 调度所 述用户 ； 以及对于正根据所述用户的顺序被调度的每个用户， 按照对于正被调度的用户的 信号强度的递减顺序来选取先前未被选取的前 N 个远端射频头， 以针对正被调度的用户形 成尺寸为 N 的簇。
     在某些实施例中， 每个用户包括用户处理器、 用户存储器以及天线排序模块， 所述 天线排序模块被配置为按照对于每个用户的信号强度的递减顺序来将所述远端射频头排 序。每个用户包括比例公平调度度量模块， 所述比例公平调度度量模块被配置为计算针对 每个用户的比例公平调度度量。所述天线排序模块被配置为按照对于每个用户 UE(i) 的信 号强度的递减顺序， 将所述远端射频头排序为矢量 S(i， j)， 其中 i 等于 1 至用户的总数量 K， 并且其中 j 等于 1 至按照信号强度的递减顺序的远程射频头的总数量。所述比例公平调 度度量模块被配置为计算针对每个用户 UE(i) 的比例公平调度度量 Mi。所述用户排序模 块被配置为按照所计算出的比例公平调度度量 Mi 的值的递减将所述用户排序， 以提供从 T(1) 至 T(K) 的经排序的用户集合 T， T(1) 至 T(K) 作为将用户从 UE T(1) 排序至 UE T(K) 的 UE 索引。所述用户调度和成簇模块被配置为， 从计数器 u ＝ 1 开始， (1) 基于从 T(1) 至T(K) 的集合 T， 调度用户 UE T(u) ； (2) 从矢量 S(T(u)， j) 中选取先前未被选取的前 N 个第 j 远端射频头， 其中 N 是将被形成的簇的尺寸 ； 以及 (3) 如果并非所有的用户都已分配有簇， 并且并非所有的远端射频头都已分配给某个簇， 则将所述计数器 u 递增至 u+1， 并通过重复 步骤 (1) 至 (3) 来调度下一个 UE T(u) 并且成簇。每个远端射频头 ( 图 6) 的簇仅有一个 相应的用户。所述多个簇中的每个都具有 N 个远端射频头的相同固定尺寸。
     本发明的另一方面针对一种位于分布式天线系统中的中央基站， 所述分布式天线 系统包括多个用户和多个远端射频头， 所述远端射频头将被划分成多个簇， 每个簇包括若 干个远端射频头。所述中央基站包括 ： 处理器 ； 存储器 ； 用户排序模块， 其被配置为按照比 例公平调度度量的值的递减将所述用户排序， 以提供经排序的用户集合 ； 以及用户调度和 成簇模块， 其被配置为根据按照比例公平调度度量的值的递减的所述用户的顺序， 调度所 述用户 ； 以及对于正根据所述用户的顺序被调度的每个用户， 按照对于正被调度的用户的 信号强度的递减顺序选取先前未被选取的前 N 个远端射频头， 以针对正被调度的用户形成 尺寸为 N 的簇。
     本发明的又一方面针对一种用于分布式天线系统中的用户调度和成簇的方法， 该 分布式天线系统包括中央基站、 多个用户以及将被划分成多个簇的多个远端射频头， 每个 簇包括若干个远端射频头。该方法包括 ： 按照比例公平调度度量的值的递减将所述用户排 序， 以提供经排序的用户集合 ； 以及根据按照比例公平调度度量的值的递减的所述用户的 顺序， 调度所述用户 ； 以及对于正根据所述用户的顺序被调度的每个用户， 按照对于正被调 度的用户的信号强度的递减顺序选取先前未被选取的前 N 个远端射频头， 以针对正被调度 的用户形成尺寸为 N 的簇。 在某些实施例中， 将所述用户排序、 调度所述用户以及选取前 N 个远端射频头， 是 在预设的时刻周期性地执行的。
     参照以下对特定实施例的详细描述， 本发明的这些及其它特征和优势对于本领域 普通技术人员将变得显而易见。
     附图说明 图 1 示出了由中央基站 (CBS) 管理的分布式天线系统 (DAS) 的示例 ；
     图 2 示出了置于房间内部的远程射频头 (RRH) 的均匀网格。
     图 3 示出了联合用户设备 (UE) 调度和成簇算法的流程图的示例。
     图 4 示出了用户和中央基站的功能框图的示例。
     图 5 是总结用于对所提出的在分布式天线系统中的联合 UE 调度和成簇算法进行 仿真的各个参数的表格。
     图 6 示出了针对不同簇尺寸的不同数目的干扰簇的示例， 以说明 4X4 系统的干扰 效应。
     图 7 是说明对针对不同簇尺寸的簇间干扰的分析的表格。
     图 8 示出了在簇尺寸为 1、 2 和 4 的情况下， 针对 4X4RRH 部署的平均速率 CDF( 累 积分布函数 )。
     图 9 示出了在簇尺寸为 1、 2 和 4 的情况下， 针对 3X3RRH 部署的平均速率 CDF。
     具体实施方式
     下面对本发明的详细描述中将参照附图， 所参照的附图构成本发明公开内容的一 部分， 并且在附图中， 以举例而非限制的方式示出了可以用于实施本发明的示例性实施例。 在附图中， 贯穿这几幅视图， 相同的附图标记基本上描述相似的部件。另外， 应当注意到， 尽管如下所描述并且如图所示， 具体实施方式提供了多个示例性实施例， 但是本发明不限 于本文所描述和示出的实施例， 而是可以延伸到本领域技术人员已知或将会知晓的其它实 施例。说明书中对 “一个实施例” 、 “该实施例” 或者 “这些实施例” 的引用意指结合本实施 例所描述的具体的特征、 结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中， 并且在说明书中 的各个地方出现的这些短语不一定都指代同一实施例。 另外， 在以下的详细描述中， 列出了 许多特定细节以提供对本发明的透彻理解。然而， 对于本领域普通技术人员将变得显而易 见的是， 这些特定细节可能并非都是实施本发明所需要的。 在其它情形下， 并未详细描述和 / 或可以采用框图的形式说明公知的结构、 材料、 电路、 处理过程和接口， 以避免不必要地使 本发明变得晦涩。
     此外， 以下详细描述的某些部分按照计算机中的操作的算法和符号表示的方式呈 现。 这些算法描述和符号表示是数据处理领域内的技术人员为了最有效地向本领域技术人 员传达他们的创新的本质所采用的手段。 算法是导致期望的最终状态或者结果的一系列定 义的步骤。在本发明中， 所实施的步骤需要对有形量进行物理操控， 以获得有形结果。通 常， 尽管并非必要， 但是这些量采用能被存储、 传输、 组合、 比较以及以其它方式操控的电信 号或者磁信号或指令的形式。 有时出于惯用的原因将这些信号称为比特、 值、 元素、 符号、 字 符、 项、 编号、 指令等， 这已被证明是方便的。 然而， 应当切记， 所有这些以及类似的术语要与 适当的物理量相关联， 并且仅仅是应用于这些量的方便标记。除非另有明确说明， 否则， 如 以下论述中显而易见地， 应当认识到， 贯穿整个说明书， 采用诸如 “处理” 、 “计算” 、 “运算” 、 “确定” 、 “显示” 等等之类的术语的论述可以包括计算机系统或者其它信息处理设备 ( 其操 控在该计算机系统的寄存器和存储器中表示为物理 ( 电子 ) 量的数据， 并将所述数据变换 成在该计算机系统的存储器或寄存器或者其它信息存储、 传输或显示设备中类似地表示为 物理量的其它数据 ) 的动作和处理过程。
     本发明还涉及一种用于执行本文的操作的装置。 该装置可以是针对所需要的目的 而专门构造的， 或者其可以包括由一个或多个计算机程序选择性地激活或重新配置的一个 或多个通用计算机。 这些计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中， 例如但不限于， 光 盘、 磁盘、 只读存储器、 随机存取存储器、 固态设备和驱动器， 或者任何其它类型的适于存储 电子信息的介质。 本文所给出的算法和显示并不固有地涉及任何特定的计算机或者其它装 置。可以用根据本文的教导的程序和模块来使用各种通用系统， 或者可以证明构造更专用 的装置以执行期望的方法步骤是便利的。另外， 并没有参照任何特定的编程语言来描述本 发明。应当认识到， 可以使用各种编程语言来实现本文所描述的本发明的教导。可以由一 个或多个处理设备 ( 例如， 中央处理单元 (CPU)、 处理器或者控制器 ) 来执行编程语言的指 令。
     下面将对本发明的示例性实施例进行更加详细的描述， 以提供用于分布式天线系 统中的联合用户设备调度和成簇的装置、 方法和计算机程序。
     A. 分布式天线系统图 1 示出了由中央基站 (CBS) 管理的分布式天线系统 (DAS) 的示例。 多个 RRH( 远 端射频头 )， 即假天线， 是按照分布式的方式来部署的。RRH 被控制用于由 CBS 经由光开关 等进行分组发射和接收。CBS 具有开启或关闭 RRH 的能力， 并且还计算 RRH 中的任意一个 RRH 必须发射的信号， 并将该信息发送给 RRH。由于已知 DAS 中的分布式天线的数量通常较 大这一事实， 因而将这些天线划分成簇， 以易于管理和降低信令开销。在图 1 中， RRH 被分 组成由黑暗的圆圈表示的簇。每个簇包括四个 RRH 和一个或多个 UE。每个簇的 RRH 向一个 UE 或多个 UE 进行发射。
     文献中提出了许多分簇的方案。根据成簇 ( 即， 每个簇中的天线数量 ) 是否随时 间变化， 这些方案可以划分成两类 ： 静态分簇方案或者动态分簇方案。
     静态分簇的一个示例可见于 J.Zhang 和 J.G.Andrews 在 IEEE Transactions on Wireless Communications， Vol.7， No.9， pp.3636-46， September 2008(2008 年 9 月的 IEEE 无线通信学报的第 7 卷第 9 号第 3636-46 页 ) 上发表的 “Distributed Antenna Systems with Randomness( 具有随机性的分布式天线系统 )” ， 这篇文献的全部内容通过引用并入本 申请。在 Zhang 和 Andrews 的这篇文献中， 基于分布式天线的地理位置来形成簇， 即每 N 个 彼此靠近的天线形成一个簇， 其中 N 为簇尺寸。一旦形成簇， 这些簇在整个数据传输期间就 不会改变。静态方案具有几个缺点， 例如边缘效应 ( 即， 位于簇的边缘的 UE 总是体验到较 差的性能 )， 这为研究动态分簇方案提供了动机。 A.Papadogiannis， D.Gesbert 和 E.Hardouin 在 Proc.IEEE Int.Conf.Commun.， May 2008， pp.4033-4037(2008 年 5 月的 Proc.IEEE Int.Conf.Commun. 的第 4033-4037 页 ) 上发表的 “A Dynamic Clustering Approach in Wireless Networks with Multi-Cell Cooperative Processing( 具有多小区协调处理的无线网络中的动态分簇方法 )” 中公开了 动态分簇的一个示例， 这篇文献的全部内容通过引用并入本申请。在 Papadogiannis 等人 的这篇文献中， 提出了动态分簇方案以最大化针对每个分簇实例的特定效率。该动态分簇 方案的过程基于贪婪算法， 下面将对这种算法进行简要描述。
     步骤 1 ： 开始于一尚未选定的随机天线。
     步骤 2 ： 寻找使与初始选择的天线的联合容量最大化的天线， 并以此方式连续进 行直到形成簇为止。
     步骤 3 ： 转向步骤 1， 并重复直到形成所有的簇为止。
     DAS 中的另一关键事项是 UE 调度。由于 CBS 对 DAS 可以具有完全的了解， 因 此期望实现所有 UE 之间的联合 UE 调度。文献中两种公知的 UE 调度器是轮询式调度器 和比例公平调度器。轮询式调度器是最简单的调度器之一， 其以等份的方式和无优先 级的循环顺序每个 UE 分配资源块 ( 例如， 时隙、 频带 )。轮询式调度器的一个示例见于 http://en.wikipedia.org/wiki/Round-robin_scheduling。 比 例 公 平 调 度 器 的 一 个 示 例见于 G.Caire， R.Müller 和 R.Knopp 在 IEEE Trans.on Information Theory， Vol.53， pp.1366-1385， April 2007(2007 年 4 月的 IEEE Trans.on Information Theory 的第 53 卷 第 1366-1385 页 ) 上发表的 “Hard Fairness Versus Proportional Fairness in Wireless Communications ： The Single-cell Case( 无线通信中的硬公平性对比例公平性 ： 单小区情 况 )” 。Caire 等人提出了在 UE 之间具有公平性考虑的比例公平调度器 (PFS)。当 UE 的瞬 时信道质量相对于其自身在时间上的平均信道状况而言较高时， PFS 对该 UE 进行调度， 即
     如果
     则 PFS 向 UE k 分配资源块 m， 其中其中 K 是 UE 的总数量， Ri(m) 是第 i 个 UE 在资源块 m 中的瞬时可达速率， 而 Ti 是 第 i 个 UE 的长期平均速率。PFS 已被应用于 LTE( 长期演进 ) 蜂窝系统中。
     成簇和 UE 调度既可以分开实现 ( 可以先执行成簇， 而后再执行 UE 调度 ； 或者按相 反顺序执行 )， 也可以联合实现。 在 LTE 系统中的协作式多点传输 (CoMP) 的上下文中， 已提 到一些联合分簇和 UE 调度方案 ( 其也可以用于 DAS 中 )。特别是 Sivarama Venkatesan 在 Proc.IEEE PIMRC， pp.1-5， Sept.2007(2007 年 9 月的 IEEE 个人无线移动通信国际大会会 刊的第 1-5 页 ) 上发表的 “Coordinating Base Stations for greater Uplink Spectral Efficiency ： Proportionally fair User Rate( 协调基站以求更高的上行链路频谱效率 ： 比例公平用户速率 )” 中， 提出了一种用于最大化每个簇中的用户速率之和的 UE 调度和簇 选择方案。这项工作基于静态成簇的设想， 这限制了进一步的性能提高。此外， Venkatesan 的文献中所提出的方案的实现复杂度非常高， 这是因为首先对所有可能的簇 ( 包括重叠 簇 ) 都进行了枚举， 并且 UE 进行了强力搜索以选择最优簇。
     图 2 示出了置于房间内部的 RRH 的均匀网格。如以上所提及的， 假定 RRH 的网格 由 CBS 控制。为了该论述的目的， 我们只考虑室内情况 ； 然而， 本发明不限于室内情况。假 定房间内有固定数量的 UE。 在每个时刻， 会进行联合 UE 调度和 RRH 分簇算法， 在结束时， 被 调度的 UE 更新它们所接收的比特。下面提供该算法的细节。在一个示例中， 该算法运行历 时 2000 个时间单元， 在结束时， 计算所有用户的平均速率。
     B. 联合调度和分簇原理
     联合调度和分簇算法的主要目的在于以最小的实现复杂度来增加 UE 的可达速 率。为此， 我们注意到 UE 调度和 RRH 分簇这一对问题是互相依赖的。其原因在于调度过程 取决于 UE( 如果被调度的话 ) 的瞬时速率， 而 UE 的瞬时速率又进一步取决于分簇结构。同 样地， 由于簇为 UE 服务， 因此如果知晓在某个时刻哪些 UE 是活跃的 ( 即哪些 UE 被调度 )， 则可以更好地形成这些簇。 然而， 文献中的大多数方法试图 ： 要么首先调度 UE 然后成簇， 要 么首先成簇然后调度 UE。这样做的原因是联合优化难以实现， 并且通常计算强度非常大。 在本发明中， 我们给出一种次优的试探法来进行联合优化。 这种次优的试探法容易计算， 我 们相信在诸如 LTE 之类的无线标准框架内可以容易地实现。
     C. 联合 UE 调度和成簇算法
     图 3 示出了例示联合 UE 调度和成簇算法的流程图的示例。在该实施例中， 我们 假定每个簇都具有 N 个 RRH 的固定簇尺寸， 其中 N ＝ KXK， 且 K 可以是 2/3/4。应当注意的 是， 任何簇尺寸都是可以的， 并且指定值 2/3/4 仅仅在仿真中用于对该概念进行说明 ； 指定 值 2/3/4 并不限制本发明的保护范围。每个 RRH 仅属于一个簇， 并且每个 RRH 簇仅具有一 个 UE。采用这些假设是为了简化实现。注意， 如果使用多用户多输入多输出 (MU-MIMO) 信 号处理， 则每个 RRH 簇可以为一个以上的 UE 服务。
     1. 在步骤 302 中， 每个 UE 按照信号强度的递减将系统中的所有 RRH 排序。针对 UE(i)， 经排序的 RRH 的矢量为 S(i)。因此， 如果系统中有 M 个 RRH， 则针对 UE(i)， S(i) 为 矢量 r[S(i， 1)， S(i， 2)， ...， S(i， M)]， 并且 RRH S(i， 1) 对于 UE(i) 具有最强的信号， RRH
     S(i， 2) 对于 UE(i) 具有次强的信号， 以此类推。可以采用具有 UE(i ＝ 1 至 UE 的总数量 K) 和针对每个 UE i 的经排序的 RRH S(i， j)(j ＝ 1 至 M) 的 RRH 表的形式呈现该信息。
     2. 在步骤 304 中， 每个 UE i 如果要被调度的话， 则其基于其即刻为止所接收的平 均速率和可能接收的瞬时速率， 计算其 PF( 比例公平 ) 度量 Mi。
     3. 在步骤 306 中， 每个 UE i 将信息 S(i) 和 Mi 传递至 CBS。
     4. 在步骤 310 中， CBS 基于这些 UE 的 PF 度量， 形成这些 UE 的矢量 T。注意， 如果 u1 ＞ u2， 则 UE T(u1) 的 PF 度量比 UE T(u2) 的 PF 度量高， 并且 UE T(u1) 将先于 UE T(u2) 被调度。对于 UE T(u)， T(u) 用作表示按照 PF 度量的值的递减的 UE 顺序的 UE 索引。
     5. 在步骤 312 中， CBS 设置计数器 u ＝ 1。在步骤 314 中， CBS 调度来自集合 T 中 的 UE T(u)。计数器 u 维护将被调度的 UE 的数量。步骤 314 是 UE 调度步骤。
     6. 在步骤 316 中， CBS 查看 UE T(u) 的 RRH 表， 即矢量 S(T(u)) 和相应的经排序的 RRH S(T(u)， j)(j ＝ 1 至 M)。CBS 从 S(T(u)) 中经排序的 RRH S(T(u)， j)(j ＝ 1 至 M) 中 选取前 N 个 RRH， 并根据这 N 个 RRH 形成簇， 并将该簇分配给服务 UE T(u)。这是分簇步骤。
     7. 在步骤 318 中， CBS 检查是否为所有的 UE 分配了簇， 以及是否将所有的 RRH 分 配给了某个簇。如果对于这两项查询的答案都是否定的， 则 CBS 通过使计数器 u 递增至 u+1( 步骤 320) 来调度另一 UE( 即， 重复 UE 调度步骤 314)， 并重复步骤 316( 即， 重复分簇步 骤 )。注意， 当 u ＞ 1 时， CBS 可能无法从表 S(T(u)) 中选取前 N 个 RRH， 原因在于这些 RRH 中的一部分可能已经分配给具有较高调度度量的 UE。于是， CBS 从表 S(T(u)) 中选取前 N 个空闲 RRH， 其中空闲 RRH 是尚未分配给任何簇的 RRH。如果对于步骤 318 中的两项查询中 的任一项的答案是肯定的， 则在步骤 322 中， 停止调度和分簇过程， 并且 CBS 计算所有被调 度的 UE 的瞬时速率。
     注意， 对于步骤 304 中的 PF 调度器， UE 不可能对瞬时速率 ( 对于 UE i， 如公式 (1) 中的那样 ) 进行精确计算， 原因在于该瞬时速率取决于来自其它被调度的 UE 的干扰。 然而， 当每个 UE 计算其调度度量时， 它不知道哪些其它的 UE 会与其自己一起被调度。因此， 在大 多数 PF 算法中， UE 估计其瞬时速率的值。 在本发明的本实施例中， 我们假设被调度的 UE 将 由对该 UE 具有最高信号强度的 N 个 RRH 的簇进行服务。对于干扰的计算结果， 假设所有其 它的干扰簇的尺寸为 1 个 RRH/ 簇。注意， 联合分簇和调度算法不限于该特定的 PF 调度模 型。上面的公式 (1) 中可见如何计算 PF 度量的示例。
     让仿真从时间 t ＝ 1， ...， T 运行。考虑任何时刻 m， 使得 1 ＜ m ＜ T。UE i 到时 刻 n 为止的平均速率是通过 Ti ＝ Ri(1)+Ri(2)+...+Ri(m-1) 给出的， 其中 Ri(1) 是 UE i 在 时刻 1 获得的速率， Ri(2) 是 UE i 在时刻 2 获得的速率， 以此类推。注意， 如果 UE 在某个 时刻尚未被调度， 则在该时刻的速率为零。为了计算针对时间 m 的 PF 度量， 必须计算 UE 可 达到的速率 Ri(m)。注意， 不可能在调度过程之前先验地计算。这是因为 UE i 所观测到的 干扰取决于哪些其它的 UE 被调度。事实上， UE i 可能根本没有被调度以用于传输。因此， Ri(m) 的计算结果是 UE( 如果被调度的话 ) 可达到的速率的近似结果， 并且该近似结果用于 评估实际调度。因此， 为了计算 Ri(m)， 假设 UE i 能够利用来自其经排序的 RRH 表 S(i) 的 前 N 个 RRH 形成簇。进一步假设所有其它的 RRH 形成单个 RRH 簇， 并且发射和使用该簇来 计算干扰。注意， 在实际传输期间， 可能并非如此， 这是因为 (a)UE 可能由于其来自 S(i) 的 前 N 个天线已分配给具有较高调度度量的另一 UE 而没有得到该来自 S(i) 的前 N 个天线，以及 (b) 其它干扰 UE 可以形成簇以向另一 UE 发射。尽管如此， 该方法提供了速率 Ri(m) 的 有用指示。然后用 Mi ＝ Ri(m)/Ti 计算 PF 度量 Mi。
     由于使用了 PF 度量， 因此所提出的算法维护了公平性。一旦 UE 已被调度， 则通过 选取关于信号强度的最强可用 RRH 来最大化速率。注意， 虽然簇尺寸固定为 N， 但是由于针 对 UE 形成簇的确切的 N 个 RRH 在每个时刻都会改变， 因此该算法依然是动态的。这是因为 UE 的调度顺序在每个时刻都会改变。
     还应注意， 一旦 UE 已被调度， 则该算法基于前 N 个可用的 RRH 形成簇。这种方法 将该算法与以前的方法区别开来， 在以前的方法中， 簇是预定的， 并且 UE 必须选择最佳的 簇以便最大化其吞吐量。由于给定 KXK 个 RRH， 可以形成大量尺寸为 N 的簇 ( 特别是当如在 上面提及的 Venkatesan 的参考文件中考虑重叠簇时 )， 因此 UE 对最优簇的搜索的计算强度 非常大。然而， 在所提出的算法中， 并无大量预定义的簇， 相反， 簇是在 UE 被调度时即时形 成的。
     图 4 示出了用户和中央基站的功能框图的示例。 UE 410 具有用于将 RRH 排序的天 线排序模块 412、 用于计算 PF 调度度量的 PF 调度度量模块 414、 信号处理器 416 以及存储 器 418。CBS 430 具有用于将 UE 排序的 UE 排序模块 432、 用于执行调度和分簇的 UE 调度和 成簇模块 434、 用于计算被调度的 UE 的瞬时速率的速率计算模块 436、 信号处理器 438 以及 存储器 440。存储器 418、 440 存储包括例如信号强度、 经排序的 RRH 的矢量 S(i)、 PF 调度 度量 Mi、 集合 T 等等的数据。 D. 仿真结果
     图 5 是总结用于对所提出的在分布式系统中的联合 UE 调度和成簇进行仿真的各 个参数的表格。另外， 我们假设每个 UE 具有 2 付天线， 每个 RRH 具有 1 付天线。为了理解 仿真的结果， 我们以解释干扰在这些系统中如何起作用开始。
     图 6 示出了针对不同簇尺寸的不同数目的干扰簇的示例， 以示出 4X4 系统的干扰 效应。针对该系统， 图 6 示出了两种分簇情形， 第一种是当 4 个 RRH 形成一个簇时， 第二种 是当 2 个 RRH 形成一个簇时。在每种情况下， 用实线环绕的簇是期望的簇， 而其他簇是干扰 簇 ( 利用虚线环绕 )。显然， 随着簇尺寸增加， 除了接收信号强度增加 ( 由于存在更多的发 射天线 ) 之外， 干扰簇的数量也减少。
     图 7 是示出针对不同簇尺寸的簇间干扰的分析的表格。 为了理解该表格， 回想 NXM MIMO 系统中的独立流的最大数量为 min(N， M)。 在这种情况下， 接收天线的数量 N 为 2( 通过 假设每个 UE 具有 2 付天线 )， 而发射天线的数量 M 为簇尺寸。因此， 对于 2X2 和 2X4 这两种 系统来说， 仅发送了 2 个流。然而， 相比于 2X2 的系统， 2X4 的系统中具有一定的功率增益。 有鉴于此， 在图 7 的表格中可以看出， 干扰流的数量随着簇尺寸的增加而减少。这表明 ： 在 簇尺寸增加的情况下速率增加。然而， 随着簇尺寸增加， 导致簇的数量变少， 每个时刻被调 度的 UE 变少。因此， 在一段时间内， 当簇尺寸增加时 UE 被调度的次数变少。这导致平均速 率减少。相应地， 随着簇尺寸增加， 存在相反的效应。仿真研究将显示针对给定的情形， 哪 种效应占主导地位。
     图 8 示出了在簇尺寸为 1、 2 和 4 的情况下， 针对 4X4 RRH 部署的平均速率 CDF( 累 积分布函数 )。图 9 示出了在簇尺寸为 1、 2 和 4 的情况下， 针对 3X3 RRH 部署的平均速率 CDF( 累积分布函数 )。可以看到， 针对每种情况， 增加簇尺寸有助于产生更好的频谱效率。
     3X3 的系统存在较少的干扰， 因此性能得以提高。 这突显了这些系统的干扰受限特性。 对于 4X4 的系统， 可以看到， 将簇尺寸从 1 变到 2 降低了性能， 这是由于每个 UE 被调度的次数变 少了。这是以上论述的折衷的示例。
     所提出的联合 UE 调度和成簇算法给出用于选择最优 RRH 部署的指示， 并且还给出 针对给定部署选择最优簇尺寸的指示。注意， 这些仿真结果专门针对具有图 5 的表格中所 给出的参数的室内情况。针对不同的环境 ( 室内、 室外 )， 信道状况、 RRH 间隔和用户数量有 所改变。无论如何， 人们可以使用所提出的联合调度和分簇框架来计算用于任何系统的最 优参数。
     本 发 明 提 供 了 一 种 在 分 布 式 天 线 系 统 中 的 联 合 分 簇 和 UE 调 度 方 案。 该 方 案 还 可 以 应 用 于 具 有 基 站 协 调 的 未 来 蜂 窝 系 统。 这 两 种 场 景 在 蜂 窝 通 信 的 高 级 LTE(LTE-Advanced) 标准中有所提及。本发明的联合分簇和调度方案可以使这些系统高效 地运行。
     当然， 图 1 所示的分布式天线系统和图 5 所示的功能框图仅仅是在其中可以实现 本发明的系统的示例， 并且本发明不限于特定的硬件或者软件配置。实现本发明的计算机 和存储系统也可以具有已知的 I/O 设备 ( 例如， CD 和 DVD 驱动器、 软盘驱动器、 硬盘驱动器 等 )， 所述 I/O 设备能够存储和读取用于实现上述发明的模块、 程序和数据结构。 这些模块、 程序和数据结构可以在这种计算可读介质上被编码。例如， 本发明的数据结构可以存储在 独立于其上驻留有在本发明中使用的程序的一个或多个计算机可读介质的计算机可读介 质上。 该系统的部件可以通过任何数字数据通信的形式或介质 ( 例如， 通信网络 ) 互连。 通 信网络的示例包括局域网、 广域网 ( 例如， 互联网 )、 无线网络、 存储区域网络等等。 在描述中， 出于解释的目的而列出许多细节， 以提供对本发明的透彻理解。然而， 对于本领域技术人员将显而易见的是， 并非所有这些特定细节都是实施本发明所需要的。 还注意到， 本发明可以描述成处理过程， 其通常被描绘成流程图、 流图、 结构图或者框图。 尽 管流程图可以将操作描述为顺序的处理过程， 但是很多操作可以并行或者同时执行。 另外， 可以重新安排操作的顺序。
     如本领域已知的那样， 上述操作可以由硬件、 软件或者软件和硬件的某种组合来 执行。 本发明实施例的各个方面可以利用电路和逻辑器件 ( 硬件 ) 来实现， 而其它方面可以 利用存储在机器可读介质上的指令 ( 软件 ) 来实现， 所述指令如果被处理器执行， 则会使该 处理器执行用于实施本发明实施例的方法。此外， 本发明的某些实施例可以在硬件中单独 执行， 而其它实施例可以在软件中单独执行。 并且， 所描述的各项功能可以在单个单元中执 行， 或者可以以任意数量的方式散布于若干个部件之间。 当由软件执行时， 这些方法可以由 处理器 ( 例如通用计算机 ) 基于存储在计算机可读介质上的指令而执行。如果期望的话， 这些指令可以以压缩和 / 或加密格式存储在介质上。
     从前面的描述中显而易见的是， 本发明提供了用于分布式天线系统中的干扰管理 的方法、 装置和存储在计算机可读介质上的程序。 另外， 尽管在说明书中示出并描述了特定 实施例， 但是本领域普通技术人员将认识到， 可以用为了实现相同的目的而计算的任何布 置来替代所公开的特定实施例。本申请公开内容旨在覆盖本发明的任何和所有修改或变 型， 并且应当理解， 以下权利要求中所使用的术语不应被解释为将本发明限于说明书中所 公开的特定实施例。 相反， 本发明的保护范围应完全由以下的权利要求来确定， 以下的权利
     要求应根据权利要求的阐述所建立的原则以及这些权利要求所享有的等同物的全部范围 来解释。