[发明专利]适用于超密集网络的小区间下行链路干扰控制方法、装置和系统

权利要求书

1.一种适用于超密集网络基站的小区间下行链路干扰控制方法，其特征是，包括：

获取基站所处网络小区所在的超密集网络参数数据，以及基站所服务用户的当前下行链路信号与干扰加噪声比数据r；

基于获取到的数据，得到超密集网络的平均用户密度ρ、基站的当前各用户信道状态h，以及基站所处网络小区的网络吞吐量f；

将得到的r、ρ、h和f作为当前节点状态参量，输入至预先训练的强化学习网络，得到强化学习网络输出的基站对所服务用户的下行链路发射功率数据；

按照得到的下行链路发射功率数据，对基站所服务的各用户实施相应的下行链路发射功率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述超密集网络参数数据包括基站所处网络小区的当前活动用户数量，所述平均用户密度根据以下公式计算：

式中，代表网络小区i在k时刻的活动用户数量，ω为常数变量，代表网络小区i中面积区域Φ_i的用户数量的概率分布。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述基站所处网络小区的网络吞吐量f根据以下公式计算：

式中，代表基站对用户n实施k-1时刻的下行链路发射功率后，用户n在k时刻反馈的下行链路信号与干扰加噪声比；N代表基站所处网络小区中的用户数量。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征是，所述强化学习网络的训练过程包括：

S1，初始化强化学习网络参数，其中：所述强化学习网络参数包括学习率、折扣因子、V值和Q值；

S2，对于已知目标状态的超密集网络中的基站干扰控制样本，确定基站的发射功率集Ω、在当前时刻k对应的平均用户密度ρ^(k)、基站所处网络小区的吞吐量f^(k)、基站所服务用户的下行链路信号与干扰加噪声比和信道状态得到基站在时刻k的节点状态

S3，基于时刻k的节点状态s^(k)，按照预设的基站功率控制策略，为基站所服务的用户选择下行链路发射功率

S4，获取基站仿真实施X^(k)后用户反馈的下行链路信号与干扰加噪声比

S5，计算基站所在网络小区的能量消耗和小区间干扰，确定基站在节点k上实施行为X^(k)的效益u^(K)；

S6，用Q函数Q(s，X)表示在状态s采取行为X的BS的长期折扣奖励，基于时刻k的节点状态s^(k)和行为X^(k)更新强化学习网络的Q值；

S7，判断基站在当前节点上是否达到预定的目标状态：若是则停止迭代，结束强化学习网络的训练；若未达到目标状态，则转至步骤S2-S7，基于更新后的Q值和实施X^(k)后用户反馈的下行链路信号与干扰加噪声比进行强化学习网络的迭代训练。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述目标状态包括预先确定的基站所服务用户信道状态以及用户下行链路信号与干扰加噪声比。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征是，基站对所服务用户n的下行链路发射功率集为：

Ω＝{jP/L}_0≤j≤L

式中，Ω代表发射功率集，P代表给定的基站最大发射功率，L代表可行的发射功率级。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述为基站所服务的用户选择下行链路发射功率按照下式进行选择：

式中，ε为随机的任意小的正数，且有ε＜1，Θ代表最优发射功率，代表基站在进行下一动作ΔΩ探索时采用的功率控制策略，