·970· 工程科学学报，第41卷，第8期 的.随着小基站的密集化部署，系统的能耗也随之 一趋势也引起了学术界对“绿色蜂窝网络”这一新 增加，因此，单位面积的能量效率，即区域能量效 兴领域的兴趣.在能源有限和“绿色通信”的背景 率(area energy efficiency,AEE)将是衡量超密集网 下，节能型通信已受到越来越多的关注，能效优先成 络的更为准确的KPL.为此，文献[16]在考虑用户 为未来通信的发展趋势[2]，如图1所示.而EE和 服务质量(quality of service,QoS)需求和干扰容限的 AEE成为衡量超密集网络的KPL 情况下，建立最大化网络能效的优化问题，运用非合 当前移动通信能耗 作博弈理论，在满足最大最小公平准则的情况下，提 通业务量 出一种分布式能效最优算法，该算法比传统算法更 5G 好地兼顾了系统的能效和吞吐量性能.文献[17]是 4G Green 关于绿色通信中的能量效率权衡机制，以分层的方 绿色通信能耗 3 式讨论了能量效率权衡技术.在时分多址(time dis- 2G vision multiple access,TDMA)网络中，通过机会传 20001 2010 20201 输，用户可以获得最大的能量效率8].在多层异构 年份 覆盖优先 容量优先 能效优先 网络中，可以通过网络核心控制器来分配每个网络 图1快速增长的业务量与能耗之间的矛盾 节点所需要的能耗9).多小区联合传输的方法对 Fig.1 Contradiction between the rapid growth in traffic and energy 于提高区域能量效率非常有效，用户收到的数据信 consumption 息是从多个蜂窝小区同时传输过来的，基站利用相 互的联合协作来达到节能的效果[0).文献[10]联 对于无线网络EE的评估，主要有2种方法： 合考虑基站部署密度、发射功率、休眠策略和频谱分 (1)单位面积能耗，即无线网络的总功耗除以区域 配机制，探讨如何在满足用户Qo$前提下优化异构 总面积，单位为Wm2.该方法主要用于衡量某区 蜂窝网络的能量效率，但是此文献只是基于两层异 域内的二氧化碳排放量.(2)单位比特能耗，定义为 构网络进行推导的，并没有针对超密集网络进行研 网络的总吞吐量与总能耗的比值，单位为bit·J1. 究.文献[21]根据特定的梯形负载模型，设计了最 该方法综合考虑了网络性能与系统能耗，已被5G 优的基站休眠策略，并通过仿真验证发现通过在低 推进组采用并定义为KPI.本论文将采用这种方法 负载时关闭一些基站可以节省25%~30%的能耗. 作为EE的评估方法，如下式： 文献[22]根据阻塞率需求提出一种负载感知的基 C 1二p (1) 站模式切换算法，并提出最小模式持续时间概念用 其中，刀为能量效率，C为网络的总吞吐量（容量）， 于避免频繁的基站模式切换.文献[23]分析了负载 P为系统总能耗 均值、方差和基站密度对基站休眠策略的影响，并证 不同系统场景下网络能量效率的定义有不同的 明了随着基站密度和负载方差与均值的比例增大， 表达方式，下面分别进行说明 节省的能耗将会增多.部分基站休眠后，其负载由 (l)单载波单输入单输出(single-input single- 剩余激活基站接管，因此基站休眠策略往往和用户 output,SIS0)网络的能量效率. 关联是一个联合优化问题.为了让基站休眠变得切 Q(y) 实可行，第三代合作伙伴计划(the3 rd generation 7ss0= (2) uPt +P partnership project,3GPP)将其引入到LTE/LTE-A 其中，y表示网络信噪比(signal to noise ratio,SNR), (long term evolution/LTE-advanced)自组织和自配 Q(y)表示各个场景下的与y密切相关的网络容量 置功能模块中进行了许多标准化讨论[2].文献 函数.P,为基站的发射功率，P。为信号处理、电源、 [25]研究宏蜂窝与微微蜂窝联合部署的场景，提出 了区域能量效率的概念 备用电池和制冷器等消耗的静态功率，而以=为 PA 辐射功率相关的尺度因子，其中是功率放大器 2网络能量效率的基本概念和定义 的放大倍数.基站功耗的构成如图2所示 当前，随着蜂窝网络运营带来能量开销和二氧 对于基站，图2描述了其功耗的组成情况：由功 化碳排放量的不断增长，诸如3GPP和国际电信联 率放大器、基带和信号处理器、AD转换器、天线、 International Telecommunications Union,ITU) 电源供给和备用电池、冷却系统等功耗组成.为了 网络运营商和监管机构越来越关注高能效问题.这 量化基站的具体功耗，将其建模为：工程科学学报,第 41 卷,第 8 期 的. 随着小基站的密集化部署,系统的能耗也随之 增加[15] ,因此,单位面积的能量效率,即区域能量效 率(area energy efficiency,AEE) 将是衡量超密集网 络的更为准确的 KPI. 为此,文献[16]在考虑用户 服务质量(quality of service,QoS)需求和干扰容限的 情况下,建立最大化网络能效的优化问题,运用非合 作博弈理论,在满足最大最小公平准则的情况下,提 出一种分布式能效最优算法,该算法比传统算法更 好地兼顾了系统的能效和吞吐量性能. 文献[17]是 关于绿色通信中的能量效率权衡机制,以分层的方 式讨论了能量效率权衡技术. 在时分多址( time di鄄 vision multiple access,TDMA) 网络中,通过机会传 输,用户可以获得最大的能量效率[18] . 在多层异构 网络中,可以通过网络核心控制器来分配每个网络 节点所需要的能耗[19] . 多小区联合传输的方法对 于提高区域能量效率非常有效,用户收到的数据信 息是从多个蜂窝小区同时传输过来的,基站利用相 互的联合协作来达到节能的效果[20] . 文献[10]联 合考虑基站部署密度、发射功率、休眠策略和频谱分 配机制,探讨如何在满足用户 QoS 前提下优化异构 蜂窝网络的能量效率,但是此文献只是基于两层异 构网络进行推导的,并没有针对超密集网络进行研 究. 文献[21]根据特定的梯形负载模型,设计了最 优的基站休眠策略,并通过仿真验证发现通过在低 负载时关闭一些基站可以节省 25% ~ 30% 的能耗. 文献[22]根据阻塞率需求提出一种负载感知的基 站模式切换算法,并提出最小模式持续时间概念用 于避免频繁的基站模式切换. 文献[23]分析了负载 均值、方差和基站密度对基站休眠策略的影响,并证 明了随着基站密度和负载方差与均值的比例增大, 节省的能耗将会增多. 部分基站休眠后,其负载由 剩余激活基站接管,因此基站休眠策略往往和用户 关联是一个联合优化问题. 为了让基站休眠变得切 实可行,第三代合作伙伴计划 ( the 3rd generation partnership project,3GPP) 将其引入到 LTE / LTE鄄鄄 A (long term evolution / LTE鄄鄄 advanced) 自组织和自配 置功能模块中进行了许多标准化讨论[24] . 文献 [25]研究宏蜂窝与微微蜂窝联合部署的场景,提出 了区域能量效率的概念. 2 网络能量效率的基本概念和定义 当前,随着蜂窝网络运营带来能量开销和二氧 化碳排放量的不断增长,诸如 3GPP 和国际电信联 盟( International Telecommunications Union, ITU) 等 网络运营商和监管机构越来越关注高能效问题. 这 一趋势也引起了学术界对“绿色蜂窝网络冶 这一新 兴领域的兴趣. 在能源有限和“绿色通信冶 的背景 下,节能型通信已受到越来越多的关注,能效优先成 为未来通信的发展趋势[26] ,如图 1 所示. 而 EE 和 AEE 成为衡量超密集网络的 KPI. 图 1 快速增长的业务量与能耗之间的矛盾 Fig. 1 Contradiction between the rapid growth in traffic and energy consumption 对于无线网络 EE 的评估,主要有 2 种方法: (1)单位面积能耗,即无线网络的总功耗除以区域 总面积,单位为 W·m - 2 . 该方法主要用于衡量某区 域内的二氧化碳排放量. (2)单位比特能耗,定义为 网络的总吞吐量与总能耗的比值,单位为 bit·J - 1 . 该方法综合考虑了网络性能与系统能耗,已被 5G 推进组采用并定义为 KPI. 本论文将采用这种方法 作为 EE 的评估方法,如下式: 浊 = C P (1) 其中,浊 为能量效率,C 为网络的总吞吐量(容量), P 为系统总能耗. 不同系统场景下网络能量效率的定义有不同的 表达方式,下面分别进行说明. (1) 单载波单输入单输出( single鄄input single鄄 output,SISO)网络的能量效率. 浊SISO = Q(酌) 滋PT + Pc (2) 其中,酌 表示网络信噪比(signal to noise ratio,SNR), Q(酌)表示各个场景下的与 酌 密切相关的网络容量 函数. PT 为基站的发射功率,Pc 为信号处理、电源、 备用电池和制冷器等消耗的静态功率,而 滋 = 1 滋PA 为 辐射功率相关的尺度因子,其中 滋PA是功率放大器 的放大倍数. 基站功耗的构成如图 2 所示. 对于基站,图 2 描述了其功耗的组成情况:由功 率放大器、基带和信号处理器、A/ D 转换器、天线、 电源供给和备用电池、冷却系统等功耗组成. 为了 量化基站的具体功耗,将其建模为: ·970·