一种基于异构蜂窝网络分簇SMDP基站休眠方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109831819A(43)申请公布日2019.05.31(21)申请号201910168975.8(22)申请日2019.03.06(71)申请人重庆邮电大学地址400065重庆市南岸区南山街道崇文路2号(72)发明人苏开荣黄康李云吴广富(74)专利代理机构重庆辉腾律师事务所50215代理人卢胜斌(51)Int.Cl.H04W52/02(2009.01)权利要求书3页说明书7页附图4页(54)发明名称一种基于异构蜂窝网络分簇SMDP基站休眠方法(57)摘要本发明属于异构蜂窝网络技术领域，特别涉及一种基于异构蜂窝网络分簇SMDP基站休眠方法，包括根据基站的工作状态，建立系统能耗模型；用分簇算法对基站进行分簇来满足用户需求；建立半马尔科夫决策过程SMDP模型，得到转移后的系统状态计算半马尔科夫决策过程SMDP模型的系统转移概率；根据所述半马尔科夫决策过程SMDP模型的系统转移概率，得到转移后的系统状态的系统能效作为系统的收益函数；当系统的收益函数的值最大时，确定粒子群搜索的最优位置；本发明相比于传统的基站休眠方法更符合实际中基站负载的动态变化的情况，不仅缓解了宏基站的负载压力，而且提高了系统能效。CN109831819ACN109831819A权利要求书1/3页1.一种基于异构蜂窝网络分簇SMDP基站休眠方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据基站的工作状态建立系统能耗模型；S2、建立基站干扰图，并用分簇算法对基站进行分簇来满足用户需求；S3、根据基站分簇对每个簇内基站建立半马尔科夫决策过程SMDP模型，包括建立系统状态空间以及系统动作空间；S4、根据簇内系统状态空间中的当前系统状态和调整系统动作空间中的动作，得到当前系统状态根据空间中的动作转移之后的系统状态，并计算半马尔科夫决策过程SMDP模型的系统转移概率；S5、根据所述半马尔科夫决策过程SMDP模型的系统转移概率，根据系统能耗模型计算转移之后的系统状态的系统能效，并将该能效作为系统的收益函数；S6、当系统的收益函数的值最大时，确定粒子群搜索的最优位置，所述位置即为最优休眠策略。2.根据权利要求1所述的一种基于异构蜂窝网络分簇SMDP基站休眠方法，其特征在于，根据基站的工作状态，建立系统能耗模型包括将第i个簇第j个基站的功耗Pi,j分为处于工作状态的的功耗PA和处于休眠状态的功耗PS,处于工作状态的的功耗PA包括传输功耗和常功耗Pconst；则系统能耗模型表示为：其中，表示第i个簇内第j个基站的功率放大器的最大传输功率，φi,j表示第i个簇内第j个基站功放的无线频率转换因子，vi,j为第i个簇内第j个基站的业务量。3.根据权利要求1所述的一种基于异构蜂窝网络分簇SMDP基站休眠方法，其特征在于，用分簇算法对基站进行分簇来满足用户需求包括：S21、令簇的初始值l＝1，Z为孤立点的集合，SG(vj)表示顶点vj的饱和度，所有的顶点vi都属于顶点集合V；将顶点集合V饱和度为零的点放入Z中，并从V中删除；S22、如果将所有的小基站移入Cl中，并终止分簇；S23、如果将所有V中的vi按度从大到小的顺序排列，令i＝1；S24、按照S23中的顺序，将第i个顶点放入第l个簇中，令i＝i+1；S25、若第i个顶点与第1～i-1个顶点中任意一个顶点连接，将第i个顶点分配到与其相连的顶点的簇中；S26、若第i个顶点与第1～i-1个顶点中任意一个顶点都未相连，则令l＝l+1，并将第i个顶点分配到第l个簇中；S27、判断i是否大于等于I，若是则结束分簇，否则令i＝i+1，并返回步骤步骤S25；其中，I为时顶点集合V中的顶点vi的数量；表示空集。4.根据权利要求1所述的一种基于异构蜂窝网络分簇SMDP基站休眠方法，其特征在于，建立半马尔科夫决策过程SMDP模型包括：S31、定义SMDP的系统状态空间S，包括用户位置状态空间、FBSs的状态空间和整个系统在决策时刻tn的状态；2CN109831819A权利要求书2/3页S32、定义SMDP的系统动作空间即系统状态发生转移之后系统状态保持到tn+1的起始时刻，定义行动a(tn)为在第tn时隙的起始时刻对FBSs的状态进行控制决策；S33、获取SMDP的系统转移概率P，即用户的到达过程和离开过程决定系统的状态动态，包括用户的到达离开、逗留时间、休眠决策；S34、将当前状态s采取动作a直到转移到另一状态s'这段时间内所能节省的系统能耗作为本发明的系统的收益函数，即半马尔科夫决策过程SMDP模型。5.根据权利要求4所述的一种基于异构蜂窝网络分簇SMDP基站休眠方法，其特征在于，系统状态空间包括用户业务量状态和小基站状态，表示为：s(tn)＝[su(tn),sf(tn)]su(tn)＝