一种用于超密集网络的用户分簇方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115884309A(43)申请公布日2023.03.31(21)申请号202211519063.9(22)申请日2022.11.30(71)申请人西安邮电大学地址710121陕西省西安市雁塔区长安南路563号西安邮电大学(72)发明人梁彦霞赵志恒刘欣卢光跃姜静何华(74)专利代理机构西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙)61223专利代理师梁静(51)Int.Cl.H04W40/32(2009.01)H04W40/16(2009.01)H04W24/02(2009.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称一种用于超密集网络的用户分簇方法(57)摘要本发明公开了一种用于超密集网络的用户分簇方法，涉及移动通信技术领域，包括以下步骤：将计算超密集组网中用户干扰矢量值最大的多个用户作为根节点用户，将剩余的其他用户作为分支用户；分别计算并判断各个分支用户与多个根节点用户的相对干扰矢量值大小；当分支用户与某个根节点用户的相对干扰矢量值均小于该分支用户与其他根节点用户的相对干扰矢量值时，则将该分支用户归为与该根节点用户所组成的干扰矢量簇，则形成多个干扰矢量簇；分别计算并判断各个干扰矢量簇中的根节点用户的干扰矢量值与干扰矢量簇中的所有用户的干扰矢量均值的相对干扰矢量值大小，并确定用户分簇结果。本发明方法简单，提升了系统吞吐量和频率利用率，且应用性强。CN115884309ACN115884309A权利要求书1/2页1.一种用于超密集网络的用户分簇方法，其特征在于，包括以下步骤：计算超密集组网中的各个用户之间的干扰，得到每个用户的干扰矢量值；将用户干扰矢量值较大的多个用户作为根节点用户，将剩余的其他用户作为分支用户；分别计算并判断各个分支用户与多个根节点用户的相对干扰矢量值大小；当分支用户与某个根节点用户的相对干扰矢量值均小于该分支用户与其他根节点用户的相对干扰矢量值时，则将该分支用户归为与该根节点用户所组成的干扰矢量簇，则形成多个干扰矢量簇；分别计算并判断各个干扰矢量簇中的根节点用户的干扰矢量值与干扰矢量簇中的所有用户的干扰矢量均值的相对干扰矢量值大小；当某个干扰矢量簇中的根节点用户的干扰矢量值与干扰矢量簇中的所有用户的干扰矢量均值的相对干扰矢量值为零或者小于设定阈值，则该干扰矢量簇中的所有用户分为一簇。2.根据权利要求1所述的一种用于超密集网络的用户分簇方法，其特征在于：当某个所述干扰矢量簇中的根节点用户的干扰矢量值与干扰矢量簇中的所有用户的干扰矢量均值的相对干扰矢量值不为零或者不小于设定阈值，则将各个干扰矢量簇中的所有用户的干扰矢量均值重新作为根节点用户的干扰矢量，重新分别计算并判断各个分支用户与多个根节点用户的相对干扰矢量值大小。3.根据权利要求1所述的一种用于超密集网络的用户分簇方法，其特征在于：所述计算超密集组网中的各个用户之间的干扰，得到每个用户的干扰矢量值，包括以下步骤：设用户数量为1，2，3，...N，通过两个用户之间的干扰信道的余弦相似性计算任意两个用户i及用户j之间的干扰，如下：其中，和分别是用户i在虚拟小区Ci和Cj服务下的信道矢量；和分别是用户j在虚拟小区Ci和Cj服务下的信道矢量；HH表示H的共轭转置；α和β表示调整功率和空间维度的系数；||·||F中F＝2，表示二范数；2CN115884309A权利要求书2/2页分别计算N个用户两两之间的干扰构成干扰矩阵Wab，如下：将用户在干扰矩阵中相对应的行向量定义用户的干扰矢量，则用户1、用户2、用户N的干扰矢量分别为：U1＝[0，Wab(1，2)，...，Wab(1，N)](3)U2＝[Wab(2，1)，0，...，Wab(2，N)](4)UN＝[Wab(N，1)，Wab(N，2)，...，0](5)。4.根据权利要求1所述的一种用于超密集网络的用户分簇方法，其特征在于：所述分别计算并判断各个分支用户与多个根节点用户的相对干扰矢量值大小，如下：所述分支用户i，其中i∈N,i≠aandi≠b，其与根节点用户的相对干扰矢量值da,i的计算公式分别如下：其中，Ua为根节点用户a的干扰矢量；Ui为分支用户i的干扰矢量；Ua,j为根节点用户a中处于第j个位置的值；Ui,j为分支用户i中处于第j个位置的值。5.根据权利要求4所述的一种用于超密集网络的用户分簇方法，其特征在于：所述干扰矢量簇中的所有用户的干扰矢量均值的计算公式为：其中，|C1|为干扰矢量簇中的所有用户的个数；Uj为干扰矢量簇中的用户j的干扰矢量；∑j∈C1Uj指的是干扰矢量簇中所有用户的干扰矢量和；所述干扰矢量簇中的根节点用户的干扰矢量值与所有用户的干扰矢量均值的相对干扰矢量值的计算公式为：da，mean＝||Ua‑Umean||2(8)。3