基于投影次梯度与网络流优化的优化分布式小区间干扰协调 (ICIC) 方案

在本文中，我们解决了多小区资源调度问题，其目标是通过小区间干扰协调（ICIC）最大化加权和速率。我们采用静默方法来抑制小区间干扰，即资源要么以预定的发射功率使用，要么完全不使用（即静默）。众所周知，该问题是强 NP 难的，这意味着不仅难以在多项式时间内求解，而且难以找到具有保证最优性间隙的近似算法。在本工作中，我们识别出一些特殊场景，在这些场景中可以构造多项式时间算法来求解该问题并提供理论保证。具体而言，我们定义了一种主导干扰环境，其中对于每个用户，来自每个干扰源的接收功率显著大于来自所有其他较弱干扰源的聚合接收功率。我们表明，在主导干扰环境中，强 NP 难问题可以紧密松弛为线性规划问题。因此，我们提出了一种基于原分解、投影次梯度和网络流优化方法的多项式时间分布式算法。与基线方案相比，仿真结果表明，所提出的方案在聚合吞吐量、小区边缘吞吐量和中断概率方面实现了更高的增益。