CN110087245A

CN110087245A - 基于效用最优的异构网络基站部署和频谱定价方案

Info

Publication number: CN110087245A
Application number: CN201810075352.1A
Authority: CN
Inventors: 陈心怡; 周振宇
Original assignee: North China Electric Power University
Current assignee: North China Electric Power University
Priority date: 2018-01-26
Filing date: 2018-01-26
Publication date: 2019-08-02

Abstract

本发明涉及一种应用在一定覆盖区域的异构蜂窝网络场景，对基站部署、频谱定价和蜂窝网络选择问题进行联合优化的资源分配算法。本文所提出的基于蜂窝用户设备的定价算法需要分别对用户设备效用与分配带宽关系以及异构蜂窝网络定价与用户设备决策关系求解。为了求出该问题的一个最优解，在第一阶段，本文将蜂窝网络的大功率结点和小功率结点分配给用户设备的带宽与用户设备效用建立关系；在第二阶段，本文将蜂窝网络不同结点的定价与用户的决策建立函数关系，并在***容量和用户总数的不同大小关系中分别求出最佳定价。在异构蜂窝网络中基站部署和频谱定价问题中，此算法通过考虑用户决策，能够使***中的运营商和用户设备效用均达到最大。

Description

基于效用最优的异构网络基站部署和频谱定价方案

技术领域

本发明属于无线通信领域，具体涉及一种应用在一定覆盖区域异构蜂窝网络中对基站部署、频谱定价和蜂窝网络选择问题进行联合优化的资源分配算法，能够在保证蜂窝服务质量的基础上对基站、频谱资源及用户设备之间的匹配进行优化，获得更好的效用，有效地解决用户配对和频谱定价问题。

背景技术：

随着全球流量的巨大增长，用户数据量和可用带宽之间的差距越来越大，网络运营商正在努力处理大型网络中的数据危机。其中，由室外向室内移动通信的转变，正是采用毫微微蜂窝网络共享宏蜂窝网络资源方法的主要驱动力。异构网络产生的目标是改善全球覆盖范围，提高整体网络容量，同时为用户提供高效的接入方式到具有特定收费机制的蜂窝资源。

异构网络可以满足对用户所需数据量日益增长的需求，其中，宏蜂窝网络可以提供在大规模覆盖范围中传输速率较低的服务，而毫微微蜂窝网络可以提供在较小覆盖范围中较高传输速率的服务，并且改善了室内覆盖的质量。由于毫微微基站可以放置于建筑物内，利用已有的有线回程连接到网络，因此，毫微微蜂窝网络的运营和投资成本比宏蜂窝网络低，其为运营商节省的费用可用于为用户提供更为经济高效的服务。

而当广泛覆盖部署毫微微蜂窝网络时，在宏蜂窝和毫微微蜂窝之间以及毫微微蜂窝本身之间有可能会造成信道干扰，从而降低了整个***的性能。这时，可以利用频谱管理，通过使用多个载波，以便物联网设备能够以更高的速率在更宽的带宽上传输数据。毫微微蜂窝可以根据不同载波上的干扰强度动态选择载波子集，有效地抑制宏毫微微网络和毫微微网络自身之间的干扰。

在以往的异构网络研究工作中，往往只是考虑了基于频谱分配技术方面的异构蜂窝网络，而没有考虑到涉及到经济模型的频谱分配。为了在取得较好的效用的前提下，保证异构蜂窝网络的服务质量，需要根据用户的选择，合理地对宏蜂窝网络及毫微微蜂窝网络进行定价。

发明内容：

本发明首先模拟了用户设备在异构蜂窝网络中选择基站的场景，以最优化异构蜂窝网络的效用和最大化运营商的效益为目标，提出了一种基于定价解决用户和蜂窝网络的匹配以及频谱分配问题的效用优化算法。该算法考虑到蜂窝设备的服务质量需求，在保证蜂窝质量的服务质量的前提下，优化用户、蜂窝网络和频谱资源之间的匹配，快速解决各蜂窝网络之间的频谱分配问题，并取得最大化的效用以及更高的运营商收入。具体过程如下：

1)图1为通信***模型图，模型为异构蜂窝网络的通信***，由一个大功率结点(HPN)，一个小功率结点(LPN)及多个用户设备(CUEs)组成，HPN能覆盖较大范围，LPN覆盖较小范围。CUEs的接入模型可以分为开放接入和封闭接入两大类，在开放接入模型中，未被LPN授权的CUE也能接入LPN；而在封闭模型中，只有被授权的CUE才能接入LPN，未授权的CUE只能选择接入HPN。本***采用开放接入模型，每个CUE都能够在附近的HPN和LPN之间切换，从而根据其提供的定价来选择收益较高的结点。考虑到CUE的决策，需调整运营商对蜂窝网络的定价策略，从而使其收益最大。

在***中，假定CUE的效用函数与接入结点分配的可用带宽成正比，采用对数的形式来表示所获得的效用与所分配的带宽之间的关系，从而反映随着所分配的带宽增加，效用的单位增量减小。基于以上模型，分别由HPN和LPN服务的 CUEs的效用函数可以表示为：

式中的和表示HPN和LPN服务的CUEs的效用函数，和表示HPN 和LPN服务所占的比例，在带宽相同的情况下，若则CUE更倾向于选择HPN，和表示HPN和LPN分配给CUEs的带宽，且和的函数为和其中，B^H和B^L表示HPN和LPN的总可用带宽，和表示HPN和LPN服务的总CUEs。

2)当HPN或LPN的服务价格低于CUE的预估时，每种CUE都能选择连接附近的HPN或LPN，其公式表示为：

式中，和表示HPN和LPN收取的服务价格。在运营商提供稳定服务时，需要保证CUEs在流量和连接结点之间切换时，没有受到干扰，其公式表示为：

将效用函数的公式带入得：

连接到HPN和LPN的CUEs总数可表示为：

结合上述两式，推导得：

带入上述式子可得效用函数为：

联立方程组可得，CUEs连接到HPN和LPN的条件方程为：

代表运营商的总收入，其函数表达式为：

为优化运营商的总收入，需要建立针对HPN和LPN的定价策略模型，其函数表达式为：

式中，条件C₁保证接入到HPN和LPN的CUE不为负数。

3)在以上所提到的问题中，当CUEs连接至HPN或LPN时，运营商的最优收入可以通过定价的最优求得。

a)当时，运营商的总收入达到最大。证明过程如下：

首先，假设当时，即且在这种情况下，服务提供商可以通过将HPN和LPN的服务价格分别提高到最多和来获得更多的收入，而不减少连接的CUE的总数。因此，在条件下获得最优收入的假设不成立。

其次，假设当时，即且在这种情况下，CUEs 的净收益为负，这与定价策略的前提不符合。因此，在条件下获得最优收入的假设也不成立。

因此，当时，运营商能达到最优净收益，且不等式约束C₁可以简化为一个等式约束，原始最优价格问题可简化为如下函数：

b)该函数为凸函数，因此可以使用KKT的条件就求解最优价格，其拉格朗日表达式为：

式中，λ_c为拉格朗日乘子，在KKT条件，可得如下方程组：

求解得：

由于方程左边第二项为正数，因此，

化简接入HPN和LPN的CUEs数量的表达式，如下：

定义运营商的总收入为关于CUEs接入总数的函数，其表达式如下：

该函数的二阶求导为负数，因此总收入是关于n_c的凸函数，因此，求解最优收入可以转化为求解该函数的一阶导数为零的情况，其表达式如下：

令CUEs的总数为N_c，其包含接入及未接入网络结点的所有用户设备，HPN 和LPN能接入的最优CUEs数量为如下表达式：

HPN和LPN对应的最佳定价函数为如下表达式：

因此，当HPN和LPN能接入的最优CUEs数量大于CUEs总数时，所有潜在的CUEs都能以价格为接入网络；而当HPN和LPN能接入的最优CUEs数量小于CUEs总数时，HPN和LPN将会选择定价为1来最大化运营商的收入。

附图说明：

图1是通信***结构示意图。

图2是CUEs接入网络的总数对定价策略的选择列表建立过程。

图3是本发明提出的基于用户决策的总效用算法在CUEs总数处于600到800区间内运营商总收入与小功率结点之间的关系

图4是本发明提出的基于用户决策的总效用算法在CUEs总数处于900到1100 区间内运营商总收入与大功率结点之间的关系

图5是本发明提出的基于用户决策的总效用算法中运营商总收入与CUEs可被接入总数之间的关系

图6是本发明提出的基于用户决策的总效用算法中小功率结点总收入与小功率定价之间的关系

具体实施方式

本发明的实施方式分为两个步骤，第一步为建立模型，第二步为算法的实施。其中，建立的模型如图1所示，它和发明内容中异构蜂窝网络的通信***的介绍完全对应；而算法的实施过程由图2给出，它和发明内容中基于理性用户决策的运营商最大收入算法步骤完全对应。图1是异构蜂窝网络的通信***的结构示意图；图2是算法的流程图。

1)对于***模型，用户设备可以连接到附近的HPN或LPN，在蜂窝网络与其流量的切换中不会受到干扰，假设用户会根据蜂窝网络提供的带宽及其定价之间的效益来选择适用于自身的蜂窝网络。在考虑用户设备采取了最佳选择的情况下，使运营商的总收益最大。基于用户的选择，运营商需对HPN和LPN进行合理的定价，使得在该价格下，运营商可以得到最优收入。由于能够接入HPN和 LPN的用户设备是有限的，即不是所有的CUEs都能够接入蜂窝网络中，需要考虑在不同的允许接入用户数情况下对HPN和LPN的定价。将允许接入用户设备总数分为两种情况，即CUEs总数大于允许接入总数和CUEs总数小于允许接入总数，分别讨论基于此两种情况下总效用与定价的关系。

2)为了解决上述问题，首先要解决用户设备的效用和定价之间的关系，在这个问题中，对两者建立对数关系，可以很好地进行仿真。其次要解决运营商总收入和定价与用户设备的关系，由于该函数是凸函数，因此可适用于KKT的情况，求出该函数的拉格朗日乘子来求得最优定价。

对于本发明，我们进行了大量仿真。图3为运营商总收入基于较少的CUEs 总数随着LPN定价增加的变化图。其中，总收入随服务定价先增加后减少，随着CUEs的总数增大而单调递增。在这种情况下，毫微微网络的最优价格在1.3 左右，因为当LPN收取的服务价格超过预期时，CUE转而与HPN连接。图4 为运营商总收入基于较多的CUEs总数随着LPN定价增加的变化图。当CUE总数超过900时，毫微微网络价格与LPN收取的服务价格之间的关系。其中，总收入随CUE数量单调增加，而随着LPN定价先增加后减小。当定价达到一定程度时，总收入便与CUEs的总数无关，因为可接入蜂窝网络的用户设备数是有限的，即使CUEs的总数增加，也无法再接入蜂窝网络中。图5为运营商总收入与允许接入的用户设备总数的关系，随着允许接入总数的增加，运营商总收入单调递增，在相同定价的情况下，数量越多收入越高。图6为LPN总收入与LPN定价的关系，LPN总收入随着的增大而增大，因为越大代表CUEs更倾向于选择LPN。

尽管为说明目的公开了本发明的具体实施和附图，其目的在于帮助理解本发明的内容并据以实施，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附的权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于最佳实施例和附图所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。

Claims

1.一种基于效用最优的异构网络基站部署和频谱定价方案，其特征在于：

1)考虑在用户设备在异构蜂窝网络中可以连接到宏基站和毫微微基站的情况下对大功率结点和小功率结点进行合理的定价；

2)提出基于用户设备决策的异构蜂窝网络定价方案，优化用户设备和运营商的效用，即根据大功率结点和小功率结点与用户设备的效用进行比较，对频谱进行合理的定价，使***效用最优。

2.如权利要求1步骤1)所述的考虑在用户设备在异构蜂窝网络中可以连接到宏基站和毫微微基站的情况下对大功率结点和小功率结点进行合理的定价，其特征在于，需要综合用户设备的效用与接入结点分配的可用带宽，以及频谱定价的问题：

1)首先考虑用户设备的效用以及可用带宽，得到分别由HPN和LPN服务的CUEs的效用函数与定价的关系可以表示为：

和表示HPN和LPN服务的CUEs的效用函数，和表示HPN和LPN服务所占的比例，和表示HPN和LPN分配给CUEs的带宽，和表示HPN和LPN收取的服务价格；

2)考虑在运营商提供稳定服务时，需要保证CUEs在流量和连接结点之间切换时，没有受到干扰，HPN和LPN服务的总CUEs为：

和的函数为和B^H和B^L表示HPN和LPN的总可用带宽，和表示HPN和LPN服务的总CUEs；

代表CUEs连接到HPN和LPN的条件方程；

代表运营商的总收入。

3.如权利要求1步骤2)所述的基于用户设备决策的异构蜂窝网络定价方案，其特征在于将原始问题分二阶段解决；首先，通过条件方程来定义运营商的收入问题，然后再根据效用函数的特性对最佳定价进行求解，它包括以下个步骤：

1)建立针对HPN和LPN的定价策略模型，其函数表达式为：

条件C₁保证接入到HPN和LPN的CUE不为负数，当时，运营商能达到最优净收入，C₁可简化为等式约束；

2)以运营商总收入和条件约束为基础，使用KKT的条件就求解最优定价，其拉格朗日表达式为：

λ_c为拉格朗日乘子；

y(n_c)为运营商的总收入关于CUEs接入总数的函数；

N_c为接入及未接入网络结点的所有CUEs的总数包含，为HPN和LPN能接入的最优CUEs数量；

和是HPN和LPN对应的最佳定价函数；

3)以最佳定价函数为基础，当HPN和LPN能接入的最优CUEs数量大于CUEs总数时，所有潜在的CUEs都能以价格为接入网络；而当HPN和LPN能接入的最优CUEs数量小于CUEs总数时，HPN和LPN将会选择定价为1来最大化运营商的收入，该算法的结果与***允许接入的CUEs有关，在不同的情况下可分别求得最佳定价，从而达到效用最优。