何 云 申 敏 张 梦

(重庆邮电大学通信与信息工程学院 重庆 400065)

(重庆邮电大学通信核心芯片、协议及系统应用团队 重庆 400065)

1 引言

用户设备及数据速率需求的迅速增长推动对新一代无线移动网络的研究，超密集网络(Ultra-Dense Networks, UDN)因基站间间距小，在保证高质量通信传输的同时可提高系统频谱效率，引起广泛的关注。随着移动通信业务量的指数增长，网络部署基站的密度不断增大，由基站主导的网络能量消耗也不断提高，使信息和通信技术(Information and Communication Technology, ICT)的能源消耗和能源污染成为主要的社会和经济问题之一。SMART2020年报告[1]指出，与ICT有关的碳排放每年呈10%的增长趋势，无线通信的巨大能耗将严重影响经济的可持续增长和全球气候变化，所以提高超密集网络的能效成为一项极其重要的任务。

超密集网络基站的功率调度直接影响其他基站的功率分配，非合作博弈论很自然地被用来解决该类上行功率分配优化问题，文献[2]研究干扰受限蜂窝网络中用户在QoS约束下的上行链路节能功率分配方案。由于限制传输功率能进一步减少网络能量消耗，因此兼具QoS和传输功率约束的能效优化问题的研究成为超密集网络的研究重点，文献[3]采用分数规划方法研究QoS和传输功率约束下小小区多载波系统的功率分配问题。文献[4]利用Dinkelbach算法解决多载波的功率分配问题，但是其运算复杂度较高，其钳制解于边界处的操作降低了算法精度。为了提高算法精度并降低运算复杂度，基于几何注水(Geometric Water-Filling, GWF)的算法[5,6]引起了关注。……