一种具有预判的异构蜂窝网络负载均衡方法.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CN107708156A(43)申请公布日2018.02.16(21)申请号201711029669.3(22)申请日2017.10.27(71)申请人中国人民解放军陆军工程大学地址210007江苏省南京市秦淮区后标营路88号(72)发明人徐煜华姚凯凌周啸天陈学强张玉立孔利君(74)专利代理机构南京理工大学专利中心32203代理人薛云燕(51)Int.Cl.H04W28/08(2009.01)权利要求书1页说明书5页附图4页(54)发明名称一种具有预判的异构蜂窝网络负载均衡方法(57)摘要本发明公开了一种具有预判的异构蜂窝网络负载均衡方法。该方法步骤为：首先构建具有预卸载决策的斯坦伯格博弈模型，上层领导者是宏蜂窝，下层跟随者是微蜂窝；然后将负载均衡过程分为两个阶段，第一阶段中，宏基站决定是否要卸载宏用户，是则第二阶段进入“互相帮助”部分，即进行负载均衡；否则第二阶段进入“自己干活”部分，即不进行负载均衡；如果Stackelberg博弈模型第二阶段进入互相帮助部分，则宏基站采用激励机制鼓励小基站服务宏用户。本发明为异构蜂窝网络场景中何时、何种情况下宏蜂窝与微蜂窝之间需要负载均衡提供理论支撑。CN107708156ACN107708156A权利要求书1/1页1.一种具有预判的异构蜂窝网络负载均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将异构蜂窝网络负载均衡问题，建模为一个两阶段的Stackelberg博弈模型，上层领导者是网络中的宏基站，下层跟随者是网络中的小基站；步骤2，Stackelberg博弈模型第一阶段，宏基站预判是否要卸载宏用户：是则第二阶段进入互相帮助部分，即进行负载均衡；否则第二阶段进入自己干活部分，即不进行负载均衡；步骤3，如果Stackelberg博弈模型第二阶段进入互相帮助部分，则宏基站采用激励机制鼓励小基站服务宏用户。2.根据权利要求1所述的具有预判的异构蜂窝网络负载均衡方法，其特征在于，步骤1所述的将异构蜂窝网络负载均衡问题，建模为一个两阶段的Stackelberg博弈模型，该博弈模型为：其中，B＝Bs∪S0为所有基站的集合，S0为宏基站，Bs＝[S1,Sk,…,SK]为小基站的集合，β＝[0,1]为宏基站奖励比例策略集合，α＝[0,1]为小基站开放时间比例策略集合，U0为宏基站的效用函数，U1为小基站的效用函数。3.根据权利要求1所述的具有预判的异构蜂窝网络负载均衡方法，其特征在于，步骤2中所述的宏基站预判是否要卸载宏用户，具体如下：当宏用户q的速率小于门限值Rτ时，卸载该用户，其中，其中，c0为宏用户向宏基站支付每单位速率的价格，为宏用户q被卸载到小基站后的速率，为小蜂窝用户k的速率，c1为小蜂窝用户向小基站支付每单位速率的价格，f为关于宏基站发送功率的开销系数，h表征小蜂窝用户k的重要性，P0为宏基站的发射功率，T为帧长。4.根据权利要求1所述的具有预判的异构蜂窝网络负载均衡方法，其特征在于，步骤3中所述的宏基站采用激励机制鼓励小基站服务宏用户，具体为：宏基站通过调整奖励比例实现效用函数的最大化，小基站通过调整开放时间比例实现各自效用函数的最大化；宏基站的效用函数包括收益和开销两部分，某一帧内宏基站的效用函数为：其中，α为小基站在这一帧内开放服务宏用户的时间比例，β为宏基站从收益中划分给小基站的奖励比例，以激励其接入宏用户；某一帧内小基站的效用函数为：其中，ζ(α)为关于α的非减函数，且ζ(α)＝hα2,(h＞0)。2CN107708156A说明书1/5页一种具有预判的异构蜂窝网络负载均衡方法技术领域[0001]本发明属于无线通信技术领域，特别是一种具有预判的异构蜂窝网络负载均衡方法。背景技术[0002]异构蜂窝网络中，由于宏基站发射功率大，而用户倾向于接入接受功率最大的基站，宏蜂窝网络经常面临超载的问题。此时，如果小蜂窝愿意服务宏用户，则可以充分利用小蜂窝的资源，减轻宏蜂窝网络的负载，从而提升网络整体性能。已有一些文献在斯坦伯格(Stackelberg)博弈模型的框架下，通过设计不同的激励机制来鼓励小基站接受并服务宏用户，参考文献H.Soumaya,Z.Monia,T.Sami“,Win–winrelationshipbetweenmacrocellandfemtocellsforspectrumsharinginLTE-A,”IETCommun.,vol.8,no.7,pp.1109–1116,2014；K.Zhu,E.HossainandD.Niyato“,Pricing,spectrumsharing,andserviceselectionintwo-tiersmallcellnetworks:Ahierarchical