CN109769257B - 基于能效的异构网络鲁棒资源分配和时长混合优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明请求保护一种基于能效的异构网络鲁棒资源分配和时长混合优化方法,属于认知异构无线网络中的资源分配技术领域。通过考虑传输功率限制,跨层干扰约束和传输时长碰撞概率约束,首先利用次优分配方案实现子载波分配,接着利用伯恩斯坦近似法来获得凸优化问题,然后利用泰勒级数展开得到最优传输时间,最后利用拉格朗日函数法得到最优传输功率,并提出了一种基于迭代的最优资源分配方法。仿真结果表明,所提出方法在得到最优传输时长的同时能很好的保护宏用户的性能,具有较强的鲁棒性。
Description
技术领域
本发明属于认知异构无线网络中的资源分配技术领域,具体是认知异构无线网络中基于用户中断概率的鲁棒资源分配方法。
背景技术
随着近年来通信技术的快速发展,各种移动设备和智能应用层出不穷,在数量不断提升的同时,也对网络的频谱利用率、覆盖以及容量等方面提出了更高的要求。因此,认知异构网络应运而生,在不增加宏蜂窝小区数量的前提下,通过部署具备认知能力的飞蜂窝小区,能有效降低宏蜂窝网络负荷且提高用户的服务质量和频谱利用率。然而大规模地部署认知飞蜂窝小区会导致能耗显著增加,如果不采取有效的能效控制方案,能耗会随着通信技术的快速发展而变得日益庞大。因此,为满足绿色通信的发展要求,对认知异构网络能效问题的研究十分重要。
确定每帧中的最优感知、传输时间以及资源分配策略,对于认知异构网络能效的最大化都十分关键。目前关于认知无线电网络最优传输时间的研究,大多只考虑一对主用户和次用户的网络场景,这些模型不能适用于多用户和多载波场景。另一方面,传统的异构网络资源分配算法,仅在完美信道状态信息下对资源分配问题进行研究。然而,在实际通信场景中,由于传输延迟和信道估计误差,完美的信道状态信息是难以准确地获得的。因此,研究信道不确定性下的资源分配和传输时长混合优化问题更具现实意义。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种在得到最优传输时长的同时能很好的保护宏用户的性能,具有较强的鲁棒性的基于能效的异构网络鲁棒资源分配和时长混合优化方法。本发明的技术方案如下:
一种基于能效的异构网络鲁棒资源分配和时长混合优化方法,其包括以下步骤:
S1:初始化***参数,所述***参数包括宏蜂窝用户数M、飞蜂窝用户数F、可用子载波数目N、信道增益、飞蜂窝网络总电路功耗值Pc total、飞蜂窝用户最大发射功率值Pi max、子载波最大发射功率值跨层干扰温度值Ith和中断概率阈值∈;初始化子载波分配状态集合 表示在此定义的子载波分配状态集合,设定迭代次数Tmax,迭代初始化;
S2:获取信道信息;利用次优分配方案进行子载波的分配,并更新子载波分配状态集合;
S3:判断所有子载波是否都分配给了飞蜂窝用户,若是则进入S4;否则,返回S2;
S5:判断飞蜂窝用户在所有子载波上的发射功率总和是否小于等于最大发射功率;若是,则进入S6;否则,进入S7;
S6:利用伯恩斯坦近似法来获得凸优化问题,计算所有飞蜂窝用户对宏蜂窝宏基站的干扰功率,并判断是否小于等于干扰功率门限值;若是,则进入S7;否则,进入S8;
S7:判断子载波发射功率是否小于等于子载波最大发射功率;若是,则进入S8;否则,取最优发射功率为子载波最大发射功率并进入下一次迭代;
S8:判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数,若是,则结束,得出***最优传输时长、飞蜂窝用户最优发射功率以及飞蜂窝网络最优能效;否则,进入下一次迭代,返回S4。
进一步的,所述步骤S2利用次优分配方案进行子载波的分配,并更新子载波分配状态集合,具体包括:
获取信道信息,根据对子载波进行分配,i′表示对应子载波所分配给的用户i′,辅助变量其中,是每一帧内子载波上没有宏蜂窝用户存在的数据传输时间,pn代表每个子载波上被分配的初始功率,Ci,n是从第i个飞蜂窝用户到飞蜂窝认知接入节点在第n个子载波上的等效信道增益,代表第n个子载波空闲且飞蜂窝接入点做出正确判断的概率,代表初始传输时间,τ代表认知异构网络感知时间,Pc total是飞蜂窝网络总电路功耗值,Ntotal是OFDM***总子载波数;在每一次子载波分配后,根据对子载波分配状态集合进行更新。
进一步的,所述步骤S4***得到最优传输时长具体包括:
进一步的,在S4中,所述飞蜂窝用户最优传输功率根据计算,其中,是每一帧内子载波上没有宏蜂窝用户存在的最优数据传输时间;φ(t-1)为辅助变量,可表示为其中,χ为丁克尔巴赫法非负转换因子,ωi,n为使用伯恩斯坦法后近似干扰链路增益。
进一步的,所述步骤S4中,飞蜂窝网络最优能效根据计算,其中,ri,n(t)是第i个飞蜂窝用户在第n个子载波上的信干噪比,可表示为其中,hi,n是第i个飞蜂窝用户到飞蜂窝接入点在子载波n上的直接信道增益,pw,n是第w个宏蜂窝用户在子载波n上的传输功率,hw,n是第w个宏蜂窝用户到飞蜂窝接入点在子载波n上的直接信道增益,σ2表示加性高斯白噪声;表示飞蜂窝用户最优传输功率, T是每一帧的总时长,即T=τ+Td,其中τ为每一帧内飞蜂窝用户感知时间,Td为每一帧内飞蜂窝用户数据传输时间。
其中,bo、bp和bq为λi o(t)、和λq(t)相应的更新步长;Pi max表示第i个飞蜂窝用户允许发射的最大功率、pn max表示第n个子载波上允许发射的最大功率、 Ith表示宏基站接收机的跨层干扰温度阈值。
进一步的,所述步骤S6具体为:通过公式判断是否飞蜂窝用户对宏基站的干扰功率小于等于干扰功率门限值;其中,ωi,n为使用伯恩斯坦法后近似干扰链路增益,表示为其中,表示定义等于,辅助变量bi,n与ai,n分别为干扰链路增益Gi,n分布取值上下界;∈为中断概率阈值;辅助变量其中,辅助变量 和σn为伯恩斯坦近似参量。
本发明的优点及有益效果如下:
本发明考虑频谱感知不确定性和信道不确定性,引入发射功率、跨层干扰限制和传输时长碰撞概率的约束,对上行传输链路建立符合实际的网络模型和数学模型。利用次优算法实现子载波分配,接着利用泰勒级数展开得到最优传输时间,最后利用伯恩斯坦近似法来获得凸优化问题,并提出了一种基于迭代的最优资源分配方法。
本发明不同于传统异构网络基于能效的资源分配方法,传统资源分配方法中往往只对子载波分配方案以及功率控制问题进行优化。然而,在认知异构网络中,对于飞蜂窝网络中用户传输时间的确定,会很大程度上影响***的能效。目前对于认知无线电传输时间的研究中,大都只考虑单主用户单次用户的网络场景,还没有一种适用于多载波、多用户的网络模型。
因此,本专利通过建立多用户、多载波的认知异构网络模型,考虑在不完美信道状态信息下,同时对资源分配问题和传输时长进行优化,并提出了一种基于能效的异构网络鲁棒资源分配和时长混合优化方法。通过与现有技术方案进行仿真对比,由于本专利方法考虑了不完美信道状态信,本专利方法具有更好的鲁棒性。另一方面,由于本专利方法相较于现有异构网络资源分配方案,增加引入了时间维度的优化变量,能进一步提高***的能效。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例***模型图
图2为本发明的帧结构示意图
图3为本发明的流程图
图4为本发明在不同宏蜂窝用户个数下,飞蜂窝能效和传输时间之间的曲线图
图5为本发明在不同资源分配方法下,中断概率与不确定参数之间的曲线图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
本发明解决上述技术问题的技术方案是:
本专利考虑一个双层上行链路认知异构网络模型,用M和F分别表示宏蜂窝网络和认知飞蜂窝网络中的活跃用户数,用户集合分别定义为与飞蜂窝用户通过具备认知能力的飞蜂窝接入点机会性地使用宏蜂窝用户的频谱,而宏蜂窝用户可以在任何时间使用子载波。假设OFDM***具有Ntot个子载波,将飞蜂窝网络检测到的空闲子载波集定义为将被宏蜂窝用户占用的子载波集合的定义为
根据上述定义,第i个飞蜂窝用户在子载波n上的信干噪比可表示为:
其中,pi,n表示第i个飞蜂窝用户在子载波n上的传输功率,hi,n是第i个飞蜂窝用户到飞蜂窝接入点在子载波n上的直接信道增益,pw,n是第w个宏蜂窝用户在子载波n上的传输功率,hw,n是第w个宏蜂窝用户到飞蜂窝接入点在子载波n上的直接信道增益,σ2表示加性高斯白噪声。
由飞蜂窝接入点确定子载波是否被宏蜂窝网络占用,存在四种不同情况:
根据以上分析和OFDM的传输特性,从第i个飞蜂窝用户到宏基站在子载波n 上的跨层干扰功率可表示为
数据帧结构由图2给出,一个完整的数据帧包含持续时间为τ的感知时间和持续时间为Td的数据传输时间。因此,总帧长可表示为T=τ+Td。在数据传输时间内,宏蜂窝用户可能会重新占用子载波,这将导致数据碰撞,在这种情况下,数据传输时间分为两个阶段:一个阶段Td1表示没有宏蜂窝用户存在的数据传输时间;另一个阶段Td2是宏蜂窝用户存在的碰撞数据传输时间,因此,有 Td=Td1+Td2。假设宏蜂窝用户的空闲状态和占用状态的持续时间分别遵循空闲率参数为α和占用率参数为β的指数分布,有
由于本专利的优化目标是认知异构网络下最大化能效问题,因此我们将分别讨论飞蜂窝的吞吐量和能量消耗。飞蜂窝网络的总吞吐量如下:
其中,xi,n∈{0,1}是子载波分配因子,xi,n=1表示第n个子载波被分配给认知飞蜂窝网络中第i个飞蜂窝用户;否则,记xi,n=0。
认知飞蜂窝网络的总能耗是:
其中,Pc total表示飞蜂窝网络总电路功耗。
由于无线信道环境的动态特性,在无线通信网络中难以获得完美的信道状态信息,因此存在一些***参数的估计误差。假设由于不完美的信道估计误差和噪声不确定性,信道增益存在一些不确定性,则信道增益变为
为得到飞蜂窝用户的子载波分配方案、数据传输时间和功率分配方案,可以通过求解以下优化问题得到:
其中,C1约束每个飞蜂窝用户的传输功率,Pi max为第i个飞蜂窝用户允许发射的最大功率;C2限制每个子载波上的传输功率,为子载波n上允许发射的最大功率;C3和C4保证每个子载波只能分配给一个飞蜂窝用户;C5是飞蜂窝网络对宏基站干扰功率的中断概率约束,以保护信道不确定性下宏蜂窝网络的服务质量,∈表示中断概率阈值,Ith表示宏基站接收机的跨层干扰温度阈值;C6约束传输阶段中碰撞时间占比,θ表示数据传输阶段的碰撞概率上限。
在确定了优化模型后,首先讨论子载波分配问题。令分配给每个子载波的初始功率为
另一方面,由于变量Td受到条件C6的约束,因此在进行子载波分配之前需要得到初始传输时间,通过使用泰勒级数展开,C6可转换为
在完成子载波分配后,优化问题OP1中的整数约束被移除。另一方面,在OP1 中,C5不是凸约束形式,通过使用伯恩斯坦近似法,假设Gi,n的分布受到[ai,n,bi,n] 限制,其中,ai,n,bi,n由区间[-1,1]约束,定义与有
将不等式(11)带回到OP1中,同时根据等式(10)确定最优子载波分配方案,有
为求解OP2,我们将它分解为关于变量Td和pi,n的两个子问题,在求解对应子问题的过程中将另一变量视为常数处理。在分别求得最优和之后,可利用本专利所提出混合优化方法求得双变量问题耦合最优解。首先讨论关于最优传输时间Td的子问题:
其中,[x]+=max{0,x}。
接下来讨论最优功率分配问题:
OP2(b)中的目标函数是关于pi,n的拟凹函数,因此,通过使用丁克尔巴赫法可以求得最优传输功率值,定义
其中,χ是一个非负参数。
通过使用拉格朗日函数法,有:
通过利用KKT条件,对应于χ的最优pi,n值由下式给出:
然后可以通过采用梯度法来更新拉格朗日乘子:
其中,bo、bp和bq是步长,t表示迭代次数,通过选择合适的步长,可以保证对偶算法的收敛性。
下面结合仿真对本发明的应用效果作详细的描述。
1)仿真条件
考虑两层上行认知异构网络,飞蜂窝网络和宏蜂窝网络的小区半径分别为30 米和500米。假设认知异构网络由一个宏蜂窝网络和一个飞蜂窝网络组成,宏蜂窝用户数和飞蜂窝用户数为分别取为4和2。假设Ntotal=32,其中空闲的子载波集合是被宏蜂窝网络占用的子载波集合是虚警漏检和MU占用子载波的概率分别服从在[0.05,0.1],[0.01,0.05]和[0,1] 上的均匀分布。在伯恩斯坦近似法中,我们取同时限定Gi,n的取值范围在区间[0.001,0.002]内。其他仿真参数由表1给出。
表1.仿真参数表
2)仿真结果
在本实施例中,图4给出了本实施例方法所得在不同宏蜂窝用户个数下,飞蜂窝能效与传输时间之间的关系图。图5给出了在不同资源分配方法下,中断概率与不确定参数之间的关系图。其中,图5通过将本实施例中鲁棒资源分配方法与子载波均分算法、非鲁棒算法进行对比,同时考虑本方法在完美频谱感知条件下的中断概率表现,可见所提鲁棒资源分配方法具有最小的中断概率。图4和图5的实验结果显示本发明在确定最优传输时间的同时也能有效地控制中断概率,保护飞蜂窝用户和宏蜂窝用户的服务质量,具有良好的鲁棒性。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后,技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。
Claims (1)
1.一种基于能效的异构网络鲁棒资源分配和时长混合优化方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:初始化***参数,所述***参数包括宏蜂窝用户数M、飞蜂窝用户数F、可用子载波数目N、信道增益、飞蜂窝网络总电路功耗值Pc total、飞蜂窝用户最大发射功率值Pi max、子载波最大发射功率值跨层干扰温度值Ith和中断概率阈值∈;初始化子载波分配状态集合 表示在此定义的子载波分配状态集合,设定迭代次数Tmax,迭代初始化;
S2:获取信道信息;利用次优分配方案进行子载波的分配,并更新子载波分配状态集合;
S3:判断所有子载波是否都分配给了飞蜂窝用户,若是则进入S4;否则,返回S2;
S5:判断飞蜂窝用户在所有子载波上的发射功率总和是否小于等于最大发射功率;若是,则进入S6;否则,进入S7;
S6:利用伯恩斯坦近似法来获得凸优化问题,计算所有飞蜂窝用户对宏蜂窝宏基站的干扰功率,并判断是否小于等于干扰功率门限值;若是,则进入S7;否则,进入S8;
S7:判断子载波发射功率是否小于等于子载波最大发射功率;若是,则进入S8;否则,取最优发射功率为子载波最大发射功率并进入下一次迭代;
S8:判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数,若是,则结束,否则,进入下一次迭代,返回S4;
所述步骤S2利用次优分配方案进行子载波的分配,并更新子载波分配状态集合,具体包括:
获取信道信息,根据对子载波进行分配,i′表示对应子载波所分配给的用户i′,辅助变量其中,是每一帧内子载波上没有宏蜂窝用户存在的数据传输时间,pn代表每个子载波上被分配的初始功率,Ci,n是从第i个飞蜂窝用户到飞蜂窝认知接入节点在第n个子载波上的等效信道增益,代表第n个子载波空闲且飞蜂窝接入点做出正确判断的概率,代表初始传输时间,τ代表认知异构网络感知时间,Pc total是飞蜂窝网络总电路功耗值,Ntotal是OFDM***总子载波数;在每一次子载波分配后,根据
所述步骤S4***得到最优传输时长具体包括:
在S4中,所述飞蜂窝用户最优传输功率根据
所述步骤S4中,飞蜂窝网络最优能效根据计算,其中,ri,n(t)是第i个飞蜂窝用户在第n个子载波上的信干噪比,可表示为其中,hi,n是第i个飞蜂窝用户到飞蜂窝接入点在子载波n上的直接信道增益,pw,n是第w个宏蜂窝用户在子载波n上的传输功率,hw,n是第w个宏蜂窝用户到飞蜂窝接入点在子载波n上的直接信道增益,σ2表示加性高斯白噪声;表示飞蜂窝用户最优传输功率,T是每一帧的总时长,即T=τ+Td,其中τ为每一帧内飞蜂窝用户感知时间,Td为每一帧内飞蜂窝用户数据传输时间;
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