基于分布式Q学习的Femtocell两层网络功率控制方法

发布日期：2013 年1 月25 日

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：随着下一代无线通信技术的发展，Femtocell 的概念应运而生。Femtocell 是一种可以改善室内覆盖的家庭基站，其主要致力于增加室内覆盖，改善系统性能，减少Macrocell 网络通信负担。然而，在Femtocell 与Macrocell 共存的双层网络中存在同信道干扰问题，这会降低系统性能。本文首先分析了分布式Q 学习算法在Femtocell 与Macrocell 构成的两层网络下行链路功率控制中的应用，在此基础上仿真并分析了独立Q 学习(Independent Q-learning，IQL)算法和合作Q 学习(Cooperation Q-learning，CQL)算法，并对CQL 进行了改进，保证在满足基站发射功率和容量性能的情况下回报函数值是正值，其他情况下是负值，经matlab 仿真验证，这可提高系统容量效率和公平性。

研究表明[1]无线通信网络中，超过50%的语音业务和超过70%的数据业务发生在室内，室内覆盖的好坏直接影响着用户对无线通信服务的满意度。由此 Femtocell 作为一种有效地解决方法应运而生。

Femtocell 主要用于扩大室内覆盖，增加系统容量，减少宏网络负担。