CN101610580B - 中继网络的资源分配方法和基站 - Google Patents

Abstract

本发明提供中继网络的资源分配方法和基站，中继网络的资源分配方法包括：设置虚拟用户，所述虚拟用户包括基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户；构造图论模型，包括：位于第一列的子载波、位于第二列的虚拟用户、位于第三列的实际用户和位于第四列的虚拟目的节点，所设置的基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户分别与实际用户对应；根据保证用户最小速率限制时的系统容量最大化的约束条件，设置弧的容量及费用，包括：子载波到虚拟用户的弧、虚拟用户到实际用户的弧和实际用户到虚拟目的节点的弧的容量及费用；利用图论模型和所设置的弧的容量及费用，为中继网络分配资源。该技术方案通过构造图论模型，对中继网络的资源进行最优分配。

Description

中继网络的资源分配方法和基站

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别涉及中继网络的资源分配方法和基站。

背景技术

中继网络是在BS(Basic Station，基站)与MS(Mobile Station，移动台)之间增加RS(Relay Station，中继站)，具有延伸网络覆盖范围、克服多径损耗和增加系统容量等特点。OFDMA(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing Access，正交频分多址)是宽带传输中有效的传输和调制方式，能有效的减少由于频率选择性衰落所造成的符号间干扰，并且能达到高的频谱利用率。中继网络的资源分配与OFDMA相结合，形成中继OFDMA网络。

现有技术提供一种适用于中继OFDMA网络的图论模型，如图1所示，其中，S表示虚拟的子载波节点，S₁到S_N表示子载波，S₁₁到S_1N表示将用户1扩展成N个节点，相应的S_M1到S_MN表示将用户M扩展成N个节点，r₁₁到r_1N表示将第一个中继站扩展成N个节点，r_K1到r_KN表示将第K个中继站扩展成N个节点，rr₁到rr_K表示K个中继站，r为虚拟目标节点。

该图论模型以系统容量最大化为优化目标，考虑了RS使用的公平性，即每个RS使用的子载波数不能超过一个上限，假定用户数为M，系统子载波数为N，RS数为K，每个RS的子载波数使用上限l＝N/K。

在对现有技术的研究和实践过程中，发明人发现现有技术存在以下问题：

现有技术所提供的图论模型考虑了RS使用的公平性，没有考虑用户的QoS(Quality of Service)要求，利用该图论模型进行资源分配后可能导致有用户没有分配到资源。

发明内容

本发明实施例是提供一种中继网络的资源分配方法及基站，通过构造相对应的图论模型，对中继网络的资源进行最优分配。

有鉴于此，本发明实施例提供：

一种中继网络的资源分配方法，包括：

设置虚拟用户，所述虚拟用户包括基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户；

构造图论模型，所述图论模型包括：位于第一列的子载波、位于第二列的所设置的虚拟用户、位于第三列的实际用户和位于第四列的虚拟目的节点，其中，所设置的基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户分别与实际用户对应；

根据保证用户最小速率限制时的系统容量最大化的约束条件，设置弧的容量及费用，所述弧的容量及费用包括：子载波到虚拟用户的弧的容量及费用、虚拟用户到实际用户的弧的容量及费用和实际用户到虚拟目的节点的弧的容量及费用；

利用所述图论模型和所设置的弧的容量及费用，为中继网络分配资源。

一种基站，包括：

虚拟用户设置单元，用于设置虚拟用户，所述虚拟用户包括基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户；

图论模型构造单元，用于构造图论模型，所述图论模型包括：位于第一列的子载波、位于第二列的所设置的虚拟用户、位于第三列的实际用户和位于第四列的虚拟目的节点，其中，所设置的基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户分别与实际用户对应；

弧的容量及费用设置单元，用于根据保证用户最小速率限制时的系统容量最大化的约束条件，设置弧的容量及费用，所述弧的容量及费用包括：子载波到虚拟用户的弧的容量及费用、虚拟用户到实际用户的弧的容量及费用和实际用户到虚拟目的节点的弧的容量及费用；

资源分配单元，用于利用所述图论模型和所设置的弧的容量及费用，为中继网络分配资源。

上述技术方案中的一个技术方案具有如下有益效果：

本发明实施例所构造的图论模型包括：位于第一列的子载波、位于第二列的虚拟用户、位于第三列的实际用户和位于第四列的虚拟目的节点，所设置的基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户分别与实际用户对应；再根据系统容量最大化的约束条件，分别设置子载波到虚拟用户的弧、虚拟用户到实际用户的弧、实际用户到虚拟目的节点的弧的容量及费用，使基站能利用图论模型和设置的各弧的容量及费用，为中继网络分配资源。由于考虑了系统容量最大化的约束条件，即保证了用户最小速率限制，所以利用本发明实施例所提供的图论模型进行资源分配后能够使每个用户都得到资源。

附图说明

图1是现有技术提供的图论模型图；

图2为本发明实施例提供的2跳中继系统结构图；

图3为本发明实施例一提供的图论模型结构图；

图4为本发明实施例一提供的系统容量最优化的问题转化到图论的方法流程图；

图5为本发明实施例一提供的资源分配过程的方法流程图；

图6为本发明实施例一提供的仿真系统模型结构图；

图7为本发明实施例提供的与遍历算法的比较示意图；

图8为本发明实施例提供的频谱效率随发送SNR的变化曲线图；

图9为本发明实施例提供的频谱效率随用户数目的变化曲线图；

图10为本发明实施例提供的频谱效率随用户所需的最小子载波数目的变化曲线图；

图11为本发明实施例提供的频谱效率随用户数目的变化曲线图；

图12为本发明实施例二提供的基站设备结构图。

具体实施方式

本发明实施例提供一种中继网络的资源分配方法，该方法包括：设置虚拟用户，所述虚拟用户包括基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户；构造图论模型，所述图论模型包括：位于第一列的子载波、位于第二列的所设置的虚拟用户、位于第三列的实际用户和位于第四列的虚拟目的节点，其中，所设置的基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户分别与实际用户对应；根据保证用户最小速率限制时的系统容量最大化的约束条件，设置弧的容量及费用，所述弧的容量及费用包括：子载波到虚拟用户的弧的容量及费用、虚拟用户到实际用户的弧的容量及费用和实际用户到虚拟目的节点的弧的容量及费用；利用所述图论模型和所设置的弧的容量及费用，为中继网络分配资源。使用本发明实施例提供的技术方案，通过构造相对应的图论模型，对中继网络的资源进行最优分配。

对于2跳中继系统，如图2所示，中继网络的资源分配需要解决两个问题，1)、用户和RS如何配对，即用户选择哪些RS进行中继传输；2)、为配好对的用户和RS如何分配子载波。假定一个2跳端到端路径的第一跳(BS-RS)链路和第二跳(RS-MS)链路占用相同的子载波。为了使后续实施例清楚明白，定义如下符号：

M表示用户集合，M＝{1，2，3......，m}；

N表示子载波集合，N＝{1，2，3......，n}；

K表示OFDM收发机集合，K＝{1，2，3......，k}；其中，K＝1，代表基站BS，K＝2，3......，k，代表中继站RS；

ρ_k，m ⁿ表示子载波n是否被通过收发机k的用户m占用的标识，如果被占用，则为1，否则为0；

p_k，m ⁿ表示通过收发机k的用户m在子载波n上的发送功率；

h_k，m ⁿ和c_k，m ⁿ分别表示直传路径(BS和用户直接连接，K＝1)在子载波n上的信道增益和数据数率。

h_k，m ^n，1和h_k，m ^n，2分别表示通过RS(K＝2，3......，k)的用户在子载波n上的第一跳和第二跳的信道增益。

c_k，m ^n，1和c_k，m ^n，2分别表示通过RS(K＝2，3......，k)的用户在子载波n上的第一跳和第二跳的数据速率。

那么，选择通过收发机k的用户m在子载波n上的端到端的速率r_k，m ⁿ为：

$r_{k,m}^n=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{2}\min \{c_{k,m}^{n,1},c_{k,m}^{n,2}\}& k=2,......K\\ c_{k,m}^n& k=1\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中， $c_{k,m}^{n,1}=\frac{B}{N}{\log }_2(1+\frac{p_{k,m}^n{\left|h_{k,m}^{n,1}\right|}^2}{N_{0}B/N}),$ $c_{k,m}^{n,2}=\frac{B}{N}{\log }_2(1+\frac{p_{k,m}^n{\left|h_{k,m}^{n,2}\right|}^2}{N_{0}B/N}),$ $c_{k,m}^n=\frac{B}{N}{\log }_2(1+\frac{p_{k,m}^n{\left|h_{k,m}^n\right|}^2}{N_{0}B/N}),$ 其中B为系统带宽，N₀为高斯白噪声谱密度。

该公式有如下三个约束条件：

$a.1,{\mathrm{\ρ}}_{k,m}^n\∈\left\{0.1\right\}\∀k\∈K,m\∈M,n\∈N$

$a.2,\underset{m}{\mathrm{\Σ}}\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_{k,m}^m=1\∀n\∈N$

$a.3,\underset{k}{\mathrm{\Σ}}\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_{k,m}^n\≥l_m\∀m\∈M$

约束条件1(ρ_k，m ⁿ为1或0)和约束条件2保证了一个子载波只能被一个用户的一条路径所占用；

约束条件3保证了每个用户需要的最低子载波数为l_m；

本发明实施例一将保证用户最小速率限制的情况下，达到系统容量最大的问题采用图论来解决，要实现这个目的，将系统容量最优化的问题转化到图论中，参阅图3和图4，其转化过程具体包括：

步骤C1、设子载波集subcarrierN＝{s₁，s₂，.....，s_N}；设置基站BS服务的虚拟用户和各中继站RS服务的虚拟用户，以形成扩展用户集user，该扩展用户集有直传的虚拟用户{u₁，u₂，.....u_M}(即所设置的基站BS服务的虚拟用户)和所设置的中继站RS服务的虚拟用户，以RS_K为例，则RS_K服务的用户集为{R_Ku₁，R_Ku₂，.....R_Ku_M}，因此，扩展用户集包括MK个元素；设置实际用户集user’

对应实际的用户个数；为了形成环流，设置一个虚拟目标节点D。

步骤C2、设定subcarrierN～user的弧集中弧的容量和费用。

具体的，根据约束条件中的一个子载波只能被一个用户的一条路径所占用，设定子载波到虚拟用户的弧的容量为[0，1]，即弧j∈(s_n，u_m)或者j∈(s_n，Ru_m)弧的容量为[0，1]，即[c^-(j)，c⁺(j)]＝[0，1]，其中，c^-(j)、c⁺(j)分别代表弧上流量值的上下界，费用为在子载波上该虚拟用户所对应的实际用户到基站的速率的负值，即 $d\left(j\right)=-r_{k,m}^n,$ 其中，d(j)表示该弧上的费用。

步骤C3、设定user～user’的弧集中弧的容量和费用。

具体的，设置虚拟用户到实际用户的弧的容量为[0，L_m]，即弧 $j\∈(u_m,{\tilde{u}}_m)$ 或者 $j\∈(R{u}_m,{\tilde{u}}_m)$ 弧的容量为[0，L_m]，即[c^-(j)，c⁺(j)]＝[0，L_m]，所述L_m是预设的用户m能使用的最高子载波数；设置虚拟用户到实际用户的弧的费用为0，即d(j)＝0。其中，L_m小于等于网络的子载波数。

步骤C4、设定user’～D的弧集中弧的容量和费用。

具体的，根据约束条件中的每个用户需要的最低子载波数目，设置实际用户到虚拟目的节点的弧的容量为[l_m，L_m]，即弧 $j\∈({\tilde{u}}_m,D)$ 的容量为[l_m，L_m]，其中，l_m表示用户m能使用的最低子载波数；该容量的限制表示属于弧集user’～D的弧的流量应大于l_m小于L_m。

其中，除了弧集subcarrierN～user的费用不为零，其他弧集的费用均为0，满足最优化目标函数；属于弧集subcarrierN～user的弧的容量对应0或1，满足约束条件(a.1)；以子载波n为例，从s_n产生的流量为1，并且弧j∈(s_n，u_m)上的容量上界为1，表明从子载波n即s_n上产生的单位流只能流向扩展用户集中的一个元素，因此，满足约束条件(a.2)；网络中除了s_n和D以外，其他节点的净出量为0，即流出量等于流入量，又因为弧 $j\∈({\tilde{u}}_m,D)$ 容量限制为[l_m，L_m]，其容量表征每个用户被分配的子载波数，满足该条件时该用户达到了速率下界要求，满足约束条件(a.3)。最后，s_n点的流出的净流量为1，D流入的净流量为N，网络中除了以上的节点外，其他节点的净出量为0，满足守恒条件。所以上述步骤将系统容量最优化的问题转化到图论中。

参阅图5，如下介绍如何利用图论中的方法得到系统容量最大化：

步骤D1、根据所设置的subcarrierN～user的弧集中的弧的容量，设置每个子载波的初始流量值。

步骤D2、根据所设置的每个子载波的初始流量值，user～user’的弧集中弧的容量，user’～D的弧集中弧的容量，设置每个弧的费用空间。

$[d_0^{-}\left(j\right),d_0^{+}\left(j\right)]=\begin{array}{}\end{array}\left\{\begin{array}{ccc}[d\left(j\right),d\left(j\right)]& \mathrm{if}& c^{-}\left(j\right)<x\left(j\right)<c^{+}\left(j\right),\\ (-\&infin;,d\left(j\right)]& \mathrm{if}& c^{-}\left(j\right)=x\left(j\right)<c^{+}\left(j\right),\\ [d\left(j\right),\&infin;)& \mathrm{if}& c^{-}\left(j\right)<x\left(j\right)=c^{+}\left(j\right),\\ (-\&infin;,\&infin;)& \mathrm{if}& c^{-}\left(j\right)=x\left(j\right)=c^{+}\left(j\right),\end{array}\right.$

其中，x(j)为所设置的初始流量值。d₀ ^-(j)和d₀ ⁺(j)分别为费用空间的上下界。

步骤D3、对于网络中的所有节点，利用所得到弧的费用空间，计算每个节点的ρ值。

节点i的ρ大小的计算公式是：

$\mathrm{\&rho;}\left(i\right)=\min \left\{\begin{array}{ccc}{d}_0^{+}\left(j\right)& \mathrm{for}& j\&Element;{[i,N\backslash i]}^{+}\\ -d_0^{-}\left(j\right)& \mathrm{for}& j\&Element;{[i,N\backslash i]}^{-}\\ 0& & \end{array}\right.$

其中，j∈[i，N\i]⁺代表弧j是以节点i为一个顶点，节点集N中除节点i之外的其他节点为另一个顶点，且弧的流向为从节点i流出的弧；j∈[i，N\i]^-同样代表弧j是以节点i为一个顶点，节点集N中除节点i之外的其他节点为另一个顶点，但弧的流向为流入节点i。

步骤D4、利用所有ρ＜0的节点寻找环路，并调整流量，以达到资源的最优分配。

当进行流量调整时，若环路上的某条弧不能进行流量调整的操作，整个环路上所有弧的流量均不能进行调整，则根据势差对费用区间的上下界进行修改，直到达到最优分配时。

在调整过程中，存在由于某个用户的子载波数目达到下界而引起某些已经分配给该用户的子载波不能调整给能够带来更好性能的其他用户，此时，可以进行子载波之间的调整来达到系统容量的最大化。以用户1为例，若用户1当前子载波数目为下界值，又发现分配给用户1的某一子载波n分配给另一用户(例如用户3)能带来更大的系统容量，此时，可将原来分配给用户3的其他某条子载波调整分配给用户1，而将子载波n调整给用户3，若这两条子载波及用户1、用户3所形成的环路P满足整个环路的费用 $d_x^{+}\left(P\right)<0$ 的条件，就能够使整个网络的费用降低，也就达到了增加系统容量的目的。

为使本发明实施例的有益效果更加明显，如下采用蒙特卡罗Monte Carlo仿真方法来验证本发明实施例提出的资源分配方法的有效性。

假定小区半径为600m，考虑一个扇区，扇区中有2个中继站RS，中继站RS位于小区半径2/3位置，仿真系统模型如图6所示。其中，路径损耗模型为：PL(d)＝(4πf_c/c)²+10αlog₁₀d，d代表发送端到接收端的距离，f_c代表中心频率(f_c＝5GHz)，c是光速。路径损耗因子α取4，各链路均不考虑阴影衰落。假设频率选择性信道包括6径独立Rayleigh瑞利分布多径，每径由Clarke克拉克平坦衰落模型建模。

图7示出了利用本发明实施例提供的技术方案，仿真场景取5个子载波，2个中继，2个用户，l_m＝2时，频谱效率随发送信噪比(150dB-165dB)的变化曲线，从图7中可以看出，将中继网络映射到图论模型后，利用图论方法得到的曲线解与穷举法(Travers)得到的曲线解重合，可见将中继网络映射到图论模型后，利用图论方法得到的解是系统容量优化问题的最优解。

图8示出了利用本发明实施例提供的技术方案，取小规模的仿真场景(M＝5，N＝32，K＝3)，l_m＝2时，频谱效率随发送信噪比(150dB-165dB)的变化曲线，与相同场景下利用HEU(Heuristic，启发式)算法和rand算法的曲线比较，可见本发明实施例提供的技术方案所得到的曲线解优于其他两个算法得到的曲线解。

图9示出了利用本发明实施例提供的技术方案，取大规模仿真场景(M＝5-25，N＝128，K＝3)，l_m＝2时，固定发送信噪比为156dB时，频谱效率随用户数目的变化曲线，与相同场景下利用HEU算法的曲线比较，可见本发明实施例提供的技术方案所得到的曲线解优于HEU算法得到的曲线解。

图10示出了利用本发明实施例提供的技术方案，在固定发送信噪比为156dB的场景下，l_m取不同值时频谱效率的变化曲线，从图中可以看出，随着l_m的增加，系统的频谱效率会随之降低，与相同场景下采用的HEU算法得到的曲线解进行对比，可见本发明实施例提供的技术方案所得到的曲线解优于HEU算法得到的曲线解。

图11示出了利用本发明实施例提供的技术方案，取大规模仿真场景下，固定发送信噪比为156dB时，l_m取2，3，4，频谱效率随着用户数的增加的变化曲线图，为了满足用户的最低速率要求，需要分配子载波给信道条件差的用户，所以当用户数超过某一数值时，频谱效率会下降。随着l_m的增大，系统频谱效率会随之降低。可见，通过调整l_m可以控制网络的吞吐量。与相同场景下采用的HEU算法得到的曲线解进行对比，可见本发明实施例提供的技术方案所得到的曲线解优于HEU算法得到的曲线解。

本发明实施例一所构造的图论模型包括：位于第一列的子载波、位于第二列的虚拟用户、位于第三列的实际用户和位于第四列的虚拟目的节点，所设置的基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户分别与实际用户对应；再根据系统容量最大化的约束条件，分别设置子载波到虚拟用户的弧、虚拟用户到实际用户的弧、实际用户到虚拟目的节点的弧的容量及费用，使基站能利用图论模型和设置的各弧的容量及费用，为中继网络分配资源。由于考虑了系统容量最大化的约束条件，即保证了用户最小速率限制，所以利用本发明实施例一所提供的图论模型进行资源分配后能够使每个用户都得到资源。

参阅图12，本发明实施例二提供一种基站，包括：

虚拟用户设置单元1201，用于设置虚拟用户，所述虚拟用户包括基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户；

图论模型构造单元1202，用于构造图论模型，所述图论模型包括：位于第一列的子载波、位于第二列的所述虚拟用户、位于第三列的实际用户和位于第四列的虚拟目的节点，其中，所设置的基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户分别与实际用户对应；

弧的容量及费用设置单元1203，用于根据保证用户最小速率限制时的系统容量最大化的约束条件，设置弧的容量及费用，所述弧的容量及费用包括：子载波到虚拟用户的弧的容量及费用、虚拟用户到实际用户的弧的容量及费用和实际用户到虚拟目的节点的弧的容量及费用；

资源分配单元1204，用于利用所述图论模型和所设置的弧的容量及费用，为中继网络分配资源。

其中，所述弧的容量及费用设置单元1203包括：

子载波到虚拟用户的弧的设置单元，用于根据所述约束条件中的一个子载波只能被一个用户的一条路径所占用，设定子载波到虚拟用户的弧的容量为[0，1]，费用为在所述子载波上所述虚拟用户所对应的实际用户到基站的速率的负值。

虚拟用户到实际用户的弧的设置单元，用于设定虚拟用户到实际用户的弧的容量为[0，L_m]，费用为0；所述L_m是预设的用户m能使用的最高子载波数。

实际用户到虚拟目的节点的弧的设置单元，用于根据所述约束条件中的每个用户需要的最低子载波数目，设定实际用户到虚拟目的节点的弧的容量为[l_m，L_m]，费用为0；所述l_m是用户m能使用的最低子载波数。

本发明实施例二提供的基站中的图论模型构造单元1202所构造的图论模型包括：位于第一列的子载波、位于第二列的虚拟用户、位于第三列的实际用户和位于第四列的虚拟目的节点，所设置的基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户分别与实际用户对应；弧的容量及费用设置单元1203根据系统容量最大化的约束条件，分别设置子载波到虚拟用户的弧、虚拟用户到实际用户的弧、实际用户到虚拟目的节点的弧的容量及费用，使基站的资源分配单元1204能利用图论模型和设置的各弧的容量及费用，为中继网络分配资源。由于考虑了系统容量最大化的约束条件，即保证了用户最小速率限制，所以利用本发明实施例所提供的图论模型进行资源分配后能够使每个用户都得到资源。

以上对本发明实施例所提供的中继网络的资源分配方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (3)

1.一种中继网络的资源分配方法，其特征在于，包括：

设置虚拟用户，所述虚拟用户包括基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户；

构造图论模型，所述图论模型包括：位于第一列的子载波、位于第二列的所设置的虚拟用户、位于第三列的实际用户和位于第四列的虚拟目的节点，其中，所设置的基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户分别与实际用户对应；

根据保证用户最小速率限制时的系统容量最大化的约束条件，设置弧的容量及费用，所述弧的容量及费用包括：子载波到虚拟用户的弧的容量及费用、虚拟用户到实际用户的弧的容量及费用和实际用户到虚拟目的节点的弧的容量及费用；

利用所述图论模型和所设置的弧的容量及费用，为中继网络分配资源；

其中，根据保证用户最小速率限制时的系统容量最大化的约束条件，设置子载波到虚拟用户的弧的容量及费用具体为：

根据所述约束条件中的一个子载波只能被一个用户的一条路径所占用，设定子载波到虚拟用户的弧的容量为[0，1]，子载波到虚拟用户的弧的费用为在所述子载波上所述虚拟用户所对应的实际用户到基站的速率的负值；

其中，设置虚拟用户到实际用户的弧的容量及费用具体为：

设定虚拟用户到实际用户的弧的容量为[0，L_m]，虚拟用户到实际用户的弧的费用为0；所述L_m是预设的用户m能使用的最高子载波数；

其中，设置实际用户到虚拟目的节点的弧的容量及费用具体为：

根据所述约束条件中的每个用户需要的最低子载波数目，设定实际用户到虚拟目的节点的弧的容量为[l_m，L_m]，实际用户到虚拟目的节点的弧的费用为0；所述l_m是用户m能使用的最低子载波数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述L_m小于或等于所述中继网络的子载波数。

3.一种基站，其特征在于，包括：

虚拟用户设置单元，用于设置虚拟用户，所述虚拟用户包括基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户；

图论模型构造单元，用于构造图论模型，所述图论模型包括：位于第一列的子载波、位于第二列的所设置的虚拟用户、位于第三列的实际用户和位于第四列的虚拟目的节点，其中，所设置的基站服务的虚拟用户和中继站服务的虚拟用户分别与实际用户对应；

弧的容量及费用设置单元，用于根据保证用户最小速率限制时的系统容量最大化的约束条件，设置弧的容量及费用，所述弧的容量及费用包括：子载波到虚拟用户的弧的容量及费用、虚拟用户到实际用户的弧的容量及费用和实际用户到虚拟目的节点的弧的容量及费用；

资源分配单元，用于利用所述图论模型和所设置的弧的容量及费用，为中继网络分配资源；

其中，所述弧的容量及费用设置单元包括：

子载波到虚拟用户的弧的设置单元，用于根据所述约束条件中的一个子载波只能被一个用户的一条路径所占用，设定子载波到虚拟用户的弧的容量为[0，1]，子载波到虚拟用户的弧的费用为在所述子载波上所述虚拟用户所对应的实际用户到基站的速率的负值；

虚拟用户到实际用户的弧的设置单元，用于设定虚拟用户到实际用户的弧的容量为[0，L_m]，虚拟用户到实际用户的弧的费用为0；所述L_m是预设的用户m能使用的最高子载波数；

实际用户到虚拟目的节点的弧的设置单元，用于根据所述约束条件中的每个用户需要的最低子载波数目，设定实际用户到虚拟目的节点的弧的容量为[l_m，L_m]，实际用户到虚拟目的节点的弧的费用为0；所述l_m是用户m能使用的最低子载波数。

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