CN109041113B - 一种面向未来5g网络的虚拟ue传输任务分配装置和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明实例提供了一种面向5G未来网络的虚拟UE传输任务分配装置和方法。本发明所提供的传输任务分配装置设置于用户所连的小站中。该装置接收用户的请求并为用户组建虚拟UE，同时根据潜在的虚拟UE从用户的信道条件和位置，为每个虚拟UE的主用户分配为其协助传输的从用户。然后建立能耗模型计算虚拟UE的总耗电量，包括基站的发射能耗，从用户的接收能耗，从用户的发射能耗，及主用户的接收能耗，利用获取的context信息(主用户的业务速率需求、剩余电量，从用户的传输速率等)，通过求解能耗最小的最优化问题得到传输任务分配方案。本发明的虚拟UE传输任务分配方法可使得低电量的用户在其他用户的协助下满足其业务数据需求。

Description

一种面向未来5G网络的虚拟UE传输任务分配装置和方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及第五代移动通信***(the 5thgeneration，简称为5G)超密集组网场景下以用户为中心网络用户终端直连及协作通信的研究。
背景技术
D2D通信是指临近用户通过复用蜂窝用户的可靠频谱资源进行直接通信的技术，D2D通信不仅可以提高频谱效率，还能够增加通信链路吞吐量。由于D2D通信数据传输不经过基站中转，该技术还可以减少用户的发送功率，延长设备的使用寿命。随着本地数据业务的增加，D2D点到点直通通信技术获得了广泛的关注，该技术对于提高网络吞吐量和通信可靠性有着重要的意义。由于网络中终端众多，每个终端的能力和信道条件各不相同，如果根据用户终端的context信息来为终端间的通信进行资源配置和管理，将极大地提升资源的利用率。
网络实体相关的context信息包括：i)UE上下文信息，即UE收集的信息，例如位置、速度、设备能力、UE电池状态、UE集合、用户描述、缓存状态等。ii)网络层及底层上下文信息，例如无线传播环境图谱，现在或历史参考状态、网络负载等。iii)高层上下文信息，例如应用和服务的QoS需求、服务描述。
在目前的超密集网络下需要根据场景的变化考虑不同的context信息，并利用这些信息合理配置网络资源来提升***性能，主要考虑的context信息有频点，SINR，基站及用户的位置，传播模型等等。一些文献给出了具体的利用context信息的算法，即将每项context信息量化，列为矩阵，作为方程中的约束条件，使得***的某项性能在满足约束条件(及考虑各方面context信息的情况下)达到最优。
当需要为某一用户建立虚拟UE组时，基站利用收集到的相关用户context信息，选择虚拟UE组的成员并分配传输任务，在满足该用户的当前业务需求的同时提高***的吞吐量或是为用户节约电量等。若要提升***在能效方面的性能，一种方法是将用户所需的业务offload到距离用户较近的节点(小站或是其他用户终端)，该方法可在一定程度上为用户节省其用于数据传输所消耗的电量。
一般提到的offloading是将用户终端的数据传到云端(一种云服务器)进行处理和运行，考虑用户终端的处理速度和传输速率，通过offloading策略减少用户终端耗电量。若将用户终端组成的集合看作可以协助传输和处理数据的“云”，那么offloading策略就可以应用到虚拟UE技术中，将虚拟UE组的主用户所需的数据事先offloading到虚拟UE组中，主用户从虚拟UE组的用户直接获取其所需数据而无需从基站下载，可以极大的节省其所消耗的电量。
现有的基于D2D网络的可以避免基站多次重复传输相同数据块的offloading策略中，首先先基站选择作为第一跳的终端，将某一特定数据块发给这些终端，然后这些终端通过D2D链路进行多播，传输给多个用户，这些用户再传输给其他需要该数据的用户，最终使得网络中的用户都得到其所需的数据。这种策略节省了网络的用于传输的链路资源(频谱资源)，同时减少了整体的能耗。
发明内容
为用户组建虚拟UE(即多个用户终端为一个用户终端提供协助传输)时，为了达到节能(能效提升)目的，利用context信息的offloading策略可以进一步优化虚拟UE在能耗方面的性能，适于应用在用户剩余电量不足或类似(应急)的场景下。具体步骤如下：
步骤200，根据剩余电量的高低，将网络中的用户分为两类，一类剩余电量低于设定阈值的用户将作为虚拟UE的主用户，记为mi，另一类剩余电量高于某一阈值的用户将作为潜在的虚拟UE组的从用户，记为sj。其中，m代表masterUE，即主用户；s代表slave UE，即从用户。
步骤210，***根据潜在的虚拟UE从用户的信道条件和位置，为每个虚拟UE的主用户mi分配为其协助传输的从用户，虚拟UE从用户的选择与主用户的数据需求和剩余电量，传输速率等context信息有关。
步骤220，计算耗电量。设定一个虚拟UE的标识与主用户相同，即为mi；假设不同的j代表不同从用户，一个虚拟UE组最大可拥有的从用户数量为N，即满足
Figure BDA0001733158720000031
数据从基站传到从用户的耗电量(基站发送数据)如下：
EBS,T,j＝ET,s(ds,j) (式1)
数据从基站传到从用户的耗电量(从用户接收数据)如下：
Es,R,j＝ER,s(ds,j) (式2)
数据从从用户传至主用户的耗电量(从用户传输数据)如下：
Es,T,ij＝ET,s(dij) (式3)
主用户接收数据耗电量如下：
Em,R,ij＝ER,m(dij) (式4)
公式中的E(d)是传输或接收时的功耗(单位是Joules/单位时间)，当是单位时间内传输的数据量(bit)的函数，由参考文献[2]得到：
Figure BDA0001733158720000032
假设在一次调度的时间单元内(TTI)，从用户的状态以及用户的发射功率都是固定的，信道的状态(用信道增益g来表示)也不会发生改变；式(5)中，λ代表能量效率，n是一个单项指数，通常2≤n≤5，与调制设计有关。相关文献中提到，通过选择合适的λ和n值可以使得计算的理论值非常地接近实际情况。利用以上的传输能耗模型就可以通过确立最优化问题得到选择虚拟UE成员并分配子任务的策略。这里我们设定发送时λ＝0.05，n＝2；接收时λ＝0.0003，n＝2，与在相关资料中测量所得的值一致。
步骤230，利用获取的context信息，为虚拟UE的选择和数据传输建立数学模型，并通过求解最优化问题得到最佳的任务分配方案。本发明主要考虑了基于节能目的的虚拟UE应用场景，根据用户终端的剩余电量水平和信道条件，为剩余电量不足的用户组建虚拟UE，以期在剩余电量允许的情况下完成数据传输任务。***为每个虚拟UE的主用户(也就是电量不足的用户)选择从用户并分配传输子任务。在应急(剩余电量不足)节能场景下，要求主用户的耗电量低于其剩余电量；同时考虑节能的需求，通过合理为从用户分配传输任务达到完成传输任务时***内所有的虚拟UE组的总耗电量最小的目的。
考虑每个从用户终端的传输速度(或处理速度)存在上限，即每个用户在进行D2D传输时，向目标用户发送数据的速率受限；而所有虚拟UE的用户的总速率和应满足当前协助的用户的业务需求。优化算法如下：
Figure BDA0001733158720000041
Figure BDA0001733158720000051
Subject to：
Figure BDA0001733158720000052
Figure BDA0001733158720000053
0<dij≤Qj (式9)
Figure BDA0001733158720000054
Figure BDA0001733158720000055
是主用户的耗电量，Ej是对应该主用户的虚拟UE中从用户的耗电量。式6是优化目标，期望虚拟UE组所消耗的总能量最小；式7表示每个从用户只能为一个虚拟UE中的主用户提供协助；式8表示每个虚拟UE的最大的从用户数量；式9表示用户速率的限制(根据信道条件)；式10中，所传输的数据总和应满足主用户的业务要求。
公式中的两个变量——xij和dj，xij若为0说明从用户j不是主用户i所在的虚拟UE组的成员，两者之间就不存在D2D连接。dj则是为从用户j分配的单位时间内应该传输的数据量(也即是速率)。可以利用内点法(interpointalgorithm)求解该凸优化问题。
有益效果
虚拟UE的设计上进一步考虑优化其能效性能，在满足用户业务需求的前提下提升了***整体的能效，即每单位能耗所传输的数据量得到了明显的提升，进一步完善了虚拟UE的设计。
附图说明
图1是本发明的基于虚拟UE的应急场景示意图；
图2是本发明的算法实施流程图；
图3是本发明的能效仿真示意图；
具体实施方式
本发明实施案例结合附图做详细说明。
附图1是本发明实际应用的场景图，当某用户终端(UE0)的电量不足时，以其为中心组成虚拟UE，通过网络中其他终端的协助传输可以使得该用户在其剩余的电量可以持续的时间范围内完成一个传输任务。虚拟UE的控制节点根据各个从用户的信道条件和传输能效，为不同的从用户(UE1～UE3)分配不同的传输任务(这里主要指分配数据流量的比例不同)。
附图2是本发明的算法实施流程图。首先，用户所连的小站接收用户的请求并为用户组建虚拟UE。根据剩余电量的高低，将网络中的用户分为两类，一类剩余电量低于设定阈值的用户可作为虚拟UE的主用户，另一类剩余电量高于某一阈值的用户将作为潜在的虚拟UE组的从用户。该装置根据潜在的虚拟UE组从用户的信道条件和位置，为每个虚拟UE的主用户分配为其协助传输的从用户。然后根据能耗模型计算虚拟UE完成传输任务的总耗电量，包括基站到从用户的发射能耗，从用户的接收能耗，从用户到主用户的发射能耗，以及主用户的接收能耗。利用获取的context信息(主用户的业务速率需求、剩余电量，以及从用户的传输速率等)，为虚拟UE从用户的选择和数据传输建立数学模型，并通过求解目标函数为能耗最小的最优化问题得到最佳的任务分配方案。
仿真结果如附图3所示。图3中不同曲线对应不同的基站与用户数量比。首先，从从用户数量的角度来看，最优的虚拟UE从用户数量与基站用户比无关，总是N＝2时能效最高；N>2时能效降低(也就是单位能耗增加)的原因主要是信道条件变差，可能是由于用户间距离远导致的，也可能是由于用户直连链路之间的干扰导致的。其次，从用户基站比的角度来看，当用户与基站数量比为1:1时，传输每Kbits所消耗的电量相对较多，这是因为用户分布相对稀疏，用户之间的平均距离较远，也就是传输过程中信道的衰落较大，信道条件相对较差，导致即使选择了相同从用户数量时，所选的从用户与主用户之间信道相对用户密度高时差一些，所以单位能耗较多。当基站用户比扩大到1:5时，曲线的前三个点，也就是从用户数量为1～3时，其单位能耗与1:3时相差无几；从用户数量>＝4时，甚至超过了1:3时的单位能耗，这是由于随着用户密度的增加，用户与用户之间的干扰也逐渐增强，同样导致了用户之间以及用户与基站间信道条件变差，以至于单位能耗增加。当基站用户比达到1:10的时候，其能耗甚至超过了基站用户比1:1时的能耗。

Claims (2)

1.一种面向5G未来网络的虚拟UE传输任务分配方法，其特征在于，根据剩余电量的高低，将网络中的用户分为两类，一类是剩余电量低于设定阈值的用户，将会作为虚拟UE的主用户；另一类是剩余电量高于某一阈值的用户将作为潜在的虚拟UE组的从用户；用户电量不足且仍需完成数据传输任务时，向小站发出请求并为其构建虚拟UE；根据潜在的虚拟UE从用户的信道条件和位置，网络为虚拟UE的主用户分配为其协助传输的从用户；假设虚拟UE的标识与主用户相同，即为mi，用不同的j代表不同从用户，xij是一个离散随机变量，xij若为0说明从用户j不是主用户i所在的虚拟UE组的成员，两者之间就不存在D2D连接；dij则是为从用户j分配的单位时间内应该传输的数据量(也即是速率)，一个虚拟UE组最大可拥有的从用户数量为N，即满足
Figure FDA0002816584180000011
期望虚拟UE组所消耗的总能量最小，故其分配的优化目标如下：
Figure FDA0002816584180000012
其中，
Figure FDA0002816584180000013
是主用户的耗电量，Ej是对应该主用户的虚拟UE中从用户的耗电量；g为信道增益，g的下标表示信道的发送端和接收端，λR代表接收能量效率，设定λR＝0.0003，λT代表发送能量效率，设定λT＝0.05，n是一个单项指数，通常2≤n≤5，与调制设计有关；
约束条件如下：
Figure FDA0002816584180000014
Figure FDA0002816584180000015
0＜dij≤Qj
Figure FDA0002816584180000021
其中，
Figure FDA0002816584180000022
表示每个从用户只能为一个虚拟UE中的主用户提供协助；
Figure FDA0002816584180000023
表示每个虚拟UE的最大的从用户数量；0＜dij≤Qj表示用户速率的限制；
Figure FDA0002816584180000024
表示所传输的数据总和应满足主用户的业务要求；公式中有两个变量——xij和dij，可以利用内点法求解凸优化问题得到最佳的传输任务分配方案。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，***装置根据潜在的虚拟UE从用户的信道条件和位置，为虚拟UE的每个从用户分配传输子任务；在应急节能场景下，例如剩余电量不足，要求主用户的耗电量不超过其剩余电量，同时达到完成传输任务时***内所有的虚拟UE的总耗电量最小的目的。
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