基于能效的异构网络鲁棒资源分配和时长混合优化方法.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CN109769257A(43)申请公布日2019.05.17(21)申请号201910039681.5(22)申请日2019.01.16(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号申请人重庆信科设计有限公司(72)发明人吴翠先杨洋杨蒙徐勇军李雯静(74)专利代理机构重庆市恒信知识产权代理有限公司50102代理人刘小红陈栋梁(51)Int.Cl.H04W24/02(2009.01)H04W24/06(2009.01)H04W72/04(2009.01)权利要求书3页说明书10页附图4页(54)发明名称基于能效的异构网络鲁棒资源分配和时长混合优化方法(57)摘要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。CN109769257ACN109769257A权利要求书1/3页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：初始化系统参数，所述系统参数包括宏蜂窝用户数M、飞蜂窝用户数F、可用子载波max数目N、信道增益、飞蜂窝网络总电路功耗值飞蜂窝用户最大发射功率值Pi、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；S4：得到系统最优传输时长、飞蜂窝用户最优功率、飞蜂窝网络最优能效，并更新飞蜂窝用户发射功率限制因子子载波发射功率控制因子和宏蜂窝服务质量保护因子λq(t)；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，得出系统最优传输时长、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。2.根据权利要求1所述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，其特征在于，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，是飞蜂窝网络总电路功耗值，Ntotal是OFDM系统总子载波数；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。3.根据权利要求2所述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，其特征在于，所述步骤S4系统得到最优传输时长具体包括：2CN109769257A权利要求书2/3页所述系统局部最优传输时长根据计算，其中，α是宏蜂窝用户的空闲率参数，w(t-1)为辅助变量，表示为全局最优传输时长根据计算，其中，[x]+＝max{0,x}，代表传输时长上限值。4.根据权利要求3所述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，其特征在于，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。5.根据权利要求4所述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，其特征在于，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