CN112637907A - 毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法,包括获取毫米波网络中用户及毫米波基站的位置,并确定各用户与相应毫米波基站之间的关联性,且进一步计算出用户的可达速率和毫米波基站的发射功率;构建出基于用户关联和毫米波基站发射功率为决策变量,以最大化***整体能源效率、最小化所有用户可达速率的标准差和最小化所有毫米波基站负载速率的标准差为目标的多目标优化函数;采用预设的NSGA‑II算法,对决策变量求最优解;根据决策变量最优解,得到多目标优化函数最终解并输出。实施本发明,不仅考虑用户多关联性,还在实现最大***整体能源效率的同时,平衡所有用户的可达速率和所有毫米波基站的负载速率。
Description
技术领域
本发明涉及无线局域网技术领域,尤其涉及一种毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法。
背景技术
随着频谱资源日益短缺,第五代移动通信中引入了毫米波(mmWave)频谱。毫米波波段提供了巨大的频谱资源,通过多种多路复用技术可以大大提高信道容量。但是,毫米波波段的信号由于频率极高,路径损耗严重,容易受到建筑物、大气、雨水等障碍物的影响,导致接收端信号强度迅速下降。因此,在实际的毫米波网络中,建议采用高度密集部署以补偿显著的路径损失。
近年来,在超密集毫米波网络中,用户关联(UA)与性能的联合优化一直是一个热点问题。例如,Nguyen,H.T等学者提出超密集毫米波网络中联合优化用户关联和功率分配(UA-PA)的方法,在保证每个用户终端的服务质量约束的同时,最大限度地提高了***能效。又如,以网络效用最大化为目标,张海军等学者在开发一种基于超密集网络优化框架中,提出了一种感知负载的节能用户关联和功率分配(UA-PA)算法。又如,Wang,K等学者在非正交多址多小区的网络研究中,利用博弈论对非正交多址多小区网络中的UA和资源分配进行了联合优化。又如,Khalili,A.等学者研究异构网络上行链路中的联合用户关联(UA)和资源分配中,已考虑UA的联合优化问题,子信道分配、天线选择和功率控制的上行异构网络的数据速率小区用户可以最大化而宏单元用户的保护是在跨越层的干扰设定一个阈值。还有一些处理用户多关联(MCUA)的工作。例如,Giordani 等人在一个有效的上行多连接方案5G毫米波控制平面应用中,提出了上行测量***,表明基于上行的多连接性方法能够实现稳定的小区选择和调度决策。又如,Liu,R.等学者在超密集毫米波网络用户多关联中,提出了一种多标记分类方法来最大化***吞吐量。又如,Saimler,M.等学者在基于多连接性的5G异构网络上行/下行解耦节能用户关联(UA)的研究中,已经将多连接性纳入到5G异构云无线接入网络总功率消耗的优化中。又如,Simsek,G.等学者在研究小蜂窝网络中,提出了一种启发式解决方案来解决多连通性问题,使下行UA在小蜂窝网络中最大化整体吞吐量。
但是,上述用户关联(UA)与性能的联合优化方法均存在不足之处,其不足之处在于,仅考虑用户多关联性(MCUA),却未考虑所有用户之间的服务质量均衡以及多个毫米波基站(mBS)之间的负载均衡。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于,提供一种毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法,不仅考虑用户多关联性,还考虑所有用户之间的服务质量均衡以及多个毫米波基站之间的流量负载均衡,同时实现最大***整体能源效率。
为了解决上述技术问题,本发明实施例提供了一种毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法,所述方法包括以下步骤:
步骤S1、获取毫米波网络中用户及毫米波基站的位置,并确定各用户与相应毫米波基站之间的关联性,且进一步结合各用户天线波束内外单位增益及其与关联毫米波基站之间的信号传输功率、信号传输距离、信号波长、带宽和噪声功率,计算出各用户的可达速率及其相应关联的毫米波基站的发射功率;
步骤S2、基于所有用户的总可达速率和所有毫米波基站的总发射功率,构建***整体能源效率函数,并结合所有用户可达速率的标准差和所有毫米波基站负载速率的标准差,构建出基于用户关联和毫米波基站发射功率为决策变量,以最大化***整体能源效率、最小化所有用户可达速率的标准差和最小化所有毫米波基站负载速率的标准差为目标的多目标优化函数;
步骤S3、采用预设的NSGA-II算法,对所述多目标优化函数中决策变量求最优解;
步骤S4、根据所求的决策变量的最优解,得到所述多目标优化函数的最终解并输出。
其中,所述步骤S1具体包括:
确定各用户与关联毫米波基站之间的信号传输功率、信号传输距离、信号波长,以及根据公式计算出各用户相应关联的毫米波基站的接收功率;其中,表示第i个用户ui对应关联的第j个毫米波基站mBSj的发射功率;dij表示第i个用户ui与第j个毫米波基站mBSj之间的信号传输距离;λ表示信号波长;α表示路径损耗指数,hij表示均值为零和方差为一的瑞利衰落系数;
确定噪声功率σ2,以及根据公式计算出第i个用户ui与第j个毫米波基站mBSj之间的信号噪声比,再根据公式计算出各用户的可达速率;其中,Rij表示与第j个毫米波基站mBSj关联的第i 个用户ui的可达速率;W表示带宽。
其中,所述步骤S2具体包括:
构建基于用户关联和毫米波基站发射功率为决策变量,以最大化***整体能源效率、最小化所有用户可达速率的标准差和最小化所有毫米波基站负载速率的标准差为目标的多目标优化函数;
其中,所述多目标优化函数为:
P1:maxX,P EE,-σR,user,-σR,mBS,
其中,所述步骤S3具体包括:
步骤S31、将{X,P}设置为计算变量,并初始化种群规模Npop、最大迭代数Ngen、交叉概率Prc和突变概率Prm;
其中,ct是第t代子代,pt是第t代父代;u和l分别代表进化中实数变量的上
步骤S37、t=t+1;若t≤Ngen,则返回步骤S33;否则,迭代结束;
实施本发明实施例,具有如下有益效果:
本发明针对多连接的用户关联及其下行功率分配进行联合优化,包括能量有效性最大化,用户服务质量平衡和毫米波基站业务平衡,从而解决了现有技术所存在未考虑所有用户之间的服务质量均衡以及多个毫米波基站(mBS)之间的流量负载均衡的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例提供的毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法的应用场景中毫米波基站和用户的位置分布图;
图3为本发明实施例提供的毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法的应用场景中基于4个毫米波基站和10个用户的最终优化结果分布图;
图4为本发明实施例提供的毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法的应用场景中基于4个毫米波基站和15个用户的最终优化结果分布图;
图5为本发明实施例提供的毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法的应用场景中基于4个毫米波基站和20个用户的最终优化结果分布图;
图6为本发明实施例提供的毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法的应用场景中基于三种不同解决方案的能源效率柱状图;其中,每个场景下第一列柱状图表示能源效率最高的解决方案下能源效率数值;
图7为用户速率最平衡的解决方案和基站速率最平衡的解决方案的用户速率箱型图;其中,7a为用户速率最平衡的解决方案的用户速率箱型图;7b为基站速率最平衡的解决方案的用户速率箱型图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示,为本发明实施例中,提出的一种毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法,所述方法包括以下步骤:
步骤S1、获取毫米波网络中用户及毫米波基站的位置,并确定各用户与相应毫米波基站之间的关联性,且进一步结合各用户天线波束内外单位增益及其与关联毫米波基站之间的信号传输功率、信号传输距离、信号波长、带宽和噪声功率,计算出各用户的可达速率及其相应关联的毫米波基站的发射功率;
具体过程为,首先,获取毫米波网络中的N个用户和M个毫米波基站;其中,毫米波基站集合为用户集合表示为应当说明的是,所有用户和毫米波基站都配备了大规模的天线阵列,采用混合波束形成技术,同时支持多个毫米波传输链路。
然后,根据公式(1),确定各用户天线波束内外单位增益;
接着,确定各用户与关联毫米波基站之间的信号传输功率、信号传输距离、信号波长,根据公式(2),计算出各用户相应关联的毫米波基站的接收功率,即毫米波基站的发射功率;
其中,表示第i个用户ui对应关联的第j个毫米波基站mBSj的发射功率;表示第i个用户ui与第j个毫米波基站mBSj之间的信号传输功率,dij表示第i 个用户ui与第j个毫米波基站mBSj之间的信号传输距离;λ表示信号波长;α表示路径损耗指数,hij表示均值为零方差为一的瑞利衰落系数;
最后,确定噪声功率σ2,根据公式,ui接收到mBSj的信噪比SINR表达式如下;
确定带宽,再根据公式(3),计算出各用户的可达速率;
其中,Rij表示与第j个毫米波基站mBSj关联的第i个用户ui的可达速率;W 表示带宽。
步骤S2、基于所有用户的总可达速率和所有毫米波基站的总发射功率,构建***整体能源效率函数,并结合所有用户可达速率的标准差和所有毫米波基站的负载速率的标准差,构建出基于用户关联和毫米波基站发射功率为决策变量,以最大***整体能源效率、最小所有用户的可达速率的标准差和最小所有毫米波基站负载速率的标准差为目标的多目标优化函数;
具体过程为,首先,确定所有用户的总可达速率的函数,如公式(4)所示:
以及,确定所有毫米波基站的总发射功率的函数,如公式(5)所示:
构建***整体能源效率函数,如公式(6)所示:
其次,确定所有用户可达速率的标准差,如公式(7)所示:
以及,确定所有毫米波基站的总负载速率的标准差,如公式(8)所示:
最后,构建基于用户关联和毫米波基站发射功率为决策变量,以最大***整体能源效率、最小所有用户可达速率的标准差和最小所有毫米波基站负载速率的标准差为目标的多目标优化函数;
其中,多目标优化函数,如公式(9)所示:
P1:maxX,P EE,-σR,user,-σR,mBS,
其中,X={xij},j∈ImBS,i∈Iuser表示用户关联向量;表示发射功率向量;{X,P}表示决策变量向量。此时,C3和C4确保每个用户应该与至少关联一个mBS和每个mBS至少连接一个用户,C5、C6保证了每个用户的QoS 标准和每个mBS的最大总传输功率。
步骤S3、采用预设的NSGA-II算法,对所述多目标优化函数中决策变量求最优解;
该式(10)的优化问题是一个MOOP,它是一个混合整数规划问题,非凸且NP-hard。考虑到这一点,利用NSGA-II来解决优化问题。
利用NSGA-II来解决优化问题的过程,具体如下:
步骤S31、将{X,P}设置为计算变量,并初始化种群规模Npop、最大迭代数Ngen、交叉概率Prc和突变概率Prm;
其中,ct是第t代子代,pt是第t代父代;u和l分别代表进化中实数变量的上
步骤S37、t=t+1;若t≤Ngen,则返回步骤S33;否则,迭代结束;
步骤S4、根据所求的决策变量的最优解,得到所述多目标优化函数的最终解并输出。
具体过程为,将步骤S3中得到的{X,P}的最优解代入多目标优化函数式(9) 中,得到最终解并输出,即用户服务质量平衡和毫米波基站业务平衡时,实现最大整体能源效率。
如图2所示,为本发明实施例提供的毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法的应用场景。假设场景面积为D1 x D2,M个mBSs预先分布好位置,N个用户随机分布在区域内。具体的,我们设置了三种不同的场景,面积为20m x 20m,分别涉及4mBSs和10、15、20个用户。mBSs位于预设位置,用户随机分布在区域内。我们用30万个随机点证明所用方法求得的目标优于随机点,如图3至图5所示。
我们从Pareto front中选取三种不同的解决方案,1能源效率最高的解决方案;2:用户速率最平衡的解决方案;3:基站总速率最平衡的解决方案,采用方案1 得到能源效率最高的统计图,采用方案2和3得到不同解决方案的用户速率箱型图;其中,图6为三个不同用户数场景下,每个场景对应三个解决方案下能源效率统计值,图中Sol1、Sol2 Sol3对应上述三个解决方案;7a为用户速率最平衡的解决方案的用户速率箱型图;7b为基站总速率最平衡的解决方案的用户速率箱型图。
实施本发明实施例,具有如下有益效果:
本发明针对多连接的用户关联及其下行功率分配进行联合优化,包括***能源效率最大化,用户服务质量平衡和毫米波基站业务平衡,从而解决了现有技术所存在未考虑所有用户之间的服务质量均衡以及多个毫米波基站(mBS)之间的流量负载均衡的问题。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,所述的存储介质,如ROM/RAM、磁盘、光盘等。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已,当然不能以此来限定本发明之权利范围,因此依本发明权利要求所作的等同变化,仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (4)
1.一种毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤S1、获取毫米波网络中用户及毫米波基站的位置,并确定各用户与相应毫米波基站之间的关联性,且进一步结合各用户天线波束内外单位增益及其与关联毫米波基站之间的信号传输功率、信号传输距离、信号波长、带宽和噪声功率,计算出各用户的可达速率及其相应关联的毫米波基站的发射功率;
步骤S2、基于所有用户的总可达速率和所有毫米波基站的总发射功率,构建***整体能源效率函数,并结合所有用户可达速率的标准差和所有毫米波基站负载速率的标准差,构建出基于用户关联和毫米波基站发射功率为决策变量,以最大化***整体能源效率、最小化所有用户可达速率的标准差和最小化所有毫米波基站负载速率的标准差为目标的多目标优化函数;
步骤S3、采用预设的NSGA-II算法,对所述多目标优化函数中决策变量求最优解;
步骤S4、根据所求的决策变量的最优解,得到所述多目标优化函数的最终解并输出。
2.如权利要求1所述的毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法,其特征在于,所述步骤S1具体包括:
确定各用户与关联毫米波基站之间的信号传输功率、信号传输距离、信号波长,以及根据公式计算出用户关联毫米波基站的接收功率;其中,表示第i个用户ui对应关联的第j个毫米波基站mBSj的发射功率;表示第i个用户ui与第j个毫米波基站mBSj之间的信号接收功率,dij表示第i个用户ui与第j个毫米波基站mBSj之间的信号传输距离;λ表示信号波长;α表示路径损耗指数,hij表示均值为零和方差为一的瑞利衰落系数;
3.如权利要求2所述的毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括:
构建基于用户关联和毫米波基站发射功率为决策变量,以最大化***整体能源效率、最小化所有用户可达速率的标准差和最小化所有毫米波基站负载速率的标准差为目标的多目标优化函数;
其中,所述多目标优化函数为:
P1:maxX,P EE,-σR,user,-σR,mBS,
4.如权利要求3所述的毫米波网络中用户多关联和下行功率分配的联合优化方法,其特征在于,所述步骤S3具体包括:
步骤S31、将{X,P}设置为计算变量,并初始化种群规模Npop、最大迭代数Ngen、交叉概率Prc和突变概率Prm;
步骤S37、t=t+1;若t≤Ngen,则返回步骤S33;否则,迭代结束;
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