HetNet作為L(zhǎng)TE-Advanced系統(tǒng)研究的重要內(nèi)容之一，尚存在大量的問(wèn)題亟待解決。HetNet的同層干擾和跨層干擾問(wèn)題是各方關(guān)注的重點(diǎn)。頻譜分裂最先被提出來(lái)作為干擾協(xié)調(diào)的方法之一。然而，在頻譜資源日益緊張的形勢(shì)下，頻譜分裂算法將會(huì)導(dǎo)致頻譜效率的降低而不利于長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，而且在小蜂窩密集部署的場(chǎng)景下，跨層干擾將難于管理。針對(duì)此問(wèn)題，一種建議是將頻譜分裂用于小蜂窩之間，這樣在多個(gè)小蜂窩之間就存在頻譜分配的問(wèn)題。目前針對(duì)密集小蜂窩部署場(chǎng)景下的同層干擾問(wèn)題的研究不多，參考文獻(xiàn)[1]通過(guò)博弈論來(lái)解決多個(gè)用戶之間的頻譜分配問(wèn)題，參考文獻(xiàn)[2]通過(guò)對(duì)小蜂窩進(jìn)行分組來(lái)提高系統(tǒng)的頻譜效率，參考文獻(xiàn)[3]對(duì)有沖突的資源塊的使用進(jìn)行限制來(lái)降低各小蜂窩間的干擾。
　本文首先對(duì)小蜂窩進(jìn)行分簇來(lái)提高頻譜效率，然后基于博弈論的觀點(diǎn)為各Small Cell分配頻譜，從而進(jìn)一步避免同層干擾。
1 系統(tǒng)模型
    圖1所示為在宏蜂窩內(nèi),小蜂窩密集部署的場(chǎng)景。各個(gè)小蜂窩之間存在同層干擾關(guān)系，通過(guò)為各個(gè)小蜂窩合理地分配頻譜,可以有效地避免小蜂窩之間的同層干擾。

    本文算法第一步是對(duì)各小蜂窩進(jìn)行分簇,第二步是在各個(gè)簇中運(yùn)用博弈論為簇中的小蜂窩分配頻譜。
1.1 分簇
    簇:小蜂窩i與其有直接或間接干擾關(guān)系的小蜂窩構(gòu)成一個(gè)簇，用Ci表示，用C-i表示簇Ci中除了小蜂窩i以外的其他小蜂窩。
   不同簇之間可以使用相同的頻譜，同一個(gè)簇內(nèi)的小蜂窩則不一定能使用相同的頻譜，在進(jìn)行頻譜分配時(shí)同一簇內(nèi)間接干擾關(guān)系的小蜂窩之間可以使用相同的頻譜部分。
   本文采用分簇算法通過(guò)計(jì)算兩小蜂窩間的重疊覆蓋面積與單個(gè)小蜂窩的覆蓋面積比值進(jìn)行分簇。

4 仿真及性能分析
4.1 參數(shù)配置
    仿真中引入一個(gè)中心宏蜂窩，小蜂窩以密集部署的方式在宏蜂窩范圍內(nèi)隨機(jī)分布。參數(shù)配置如表1所示。
4.2 仿真分析
    圖2為RBGA算法與SAP[1]和DIAS[2]在UE端SINR的CDF曲線。從圖中可以看出，在CDF=50%時(shí)，RBGA相對(duì)另外兩種算法分別有1.5 dB(SAP)和3 dB(DIAS)的性能提升。
    圖3為平均吞吐量隨系統(tǒng)初始可用信道數(shù)變化的情況，從圖中可以看出，在分簇的情況下，三種算法對(duì)信道的利用率顯然高于不分簇情況下的對(duì)應(yīng)算法。在頻譜分配方面，當(dāng)吞吐量穩(wěn)定后，本文的RBGA算法在分簇的情況下比另外兩種算法分別有5.1 Mb/s(SAP)和7.7 Mb/s(DIAS)的性能提升。

    圖4為平均頻譜效率隨系統(tǒng)初始可用信道數(shù)變化的情況，各曲線變化趨勢(shì)與圖3類似，從圖中可以看出，分簇和RBGA算法能顯著提高系統(tǒng)的平均頻譜效率。

    由于RBGA和SAP均是基于博弈論的算法，故討論算法收斂速度。從圖5可以看出，無(wú)論分簇還是不分簇，RBGA的收斂速度都要優(yōu)于SAP。
    本文針對(duì)LTE-A異構(gòu)網(wǎng)中小蜂窩的下行同層干擾，首先對(duì)小蜂窩按照干擾情況進(jìn)行分簇以降低算法的復(fù)雜度和提升系統(tǒng)性能，其次提出基于博弈論的RBGA算法合理地分配頻譜來(lái)提高系統(tǒng)的頻譜利用率。本文算法每一次策略更新都會(huì)對(duì)系統(tǒng)帶來(lái)正面影響，從而使得本文提出的算法具有更高的收斂速度。
參考文獻(xiàn)
[1] Wu Yuhua, Wang Jinglong, Wu Qihui, et al. Social welfare maximization for SRSNs using bio-inspired community cooperation mechanism[J]. Chinese Science Bulletin,2012,57(1):125-131.
[2] RAHMAN M, YANIKOMEROGLU H. Enhancing cell-edge performance: a downlink dynamic interference avoidance scheme with inter-cell coordination[J]. IEEE Transactions  on WIireless Communications, 2010,9(4):1414-1425.
[3] KARLSSON R S. Radio resource sharing and capacity of  some multiple access methods in hierarchical cell structures[J]. Vehicular Technology Conference,1999,5(11):2825-2829.
[4] FAN M, YAVUZ M, NANDA S, TOKGOZ Y, et al. Interference management in femto Cell deployment[C].in 3GPP2 Femto Workshop,Oct.2007.
[5] VICKREY D,KOLLER D. Multi-agent algorithms for solving graphical games[C]. Proceedings of the 8th National  Conference on Artificial Intelligence(AAAI-02), 2002:345-351.
[6] NIE N, COMANICIU C. Adaptive channel allocation spectrum etiquette for cognitive radio networks[C]. Proceedings of first IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005:269-278.
[7] BROCK T C. Cooperation between non-kin in animal societies[J].Nature,2009,462:51-57.
[8] 曾浩, 袁昂飛, 劉玲. 一種多區(qū)協(xié)同的區(qū)間干擾抑制方法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用, 2012,38(3):110-112,116.