CN103004275B - 一种无线资源分配方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线资源分配方法和装置，涉及OFDMA无线通信领域，用以达到下行OFDMA系统能够按照能效最优的方案分配无线资源的目的。所述无线资源分配方法包括：根据系统吞吐率与能效中间最优值之间的对应关系确定系统最优吞吐率；在所述系统处于最优吞吐率时，根据最大功率减少优先算法确定子载波集合以及功率分配集合；按照所确定的子载波集合以及功率分配集合，向用户分配子载波及发射功率。本发明实施例提供的方案适用于下行OFDMA系统分配无线资源的情景。

Description

一种无线资源分配方法和装置

技术领域

本发明涉及OFDMA无线通信领域，尤其涉及一种无线资源分配方法和装置。

背景技术

OFDMA(OrthogonalFrequencyDivisionMultipleAccess，正交频分多址接入)技术是一种无线环境下的多载波传输技术，通过给每个用户分配一定数量的子载波来实现多用户接入。

现有技术中，针对下行OFDMA系统，提出了一种分两步，即先分配子载波再分配功率的无线资源分配方案。其中，功率分配主要采用的是基于边际自适应(MarginAdaptive)的增强CHC算法(CrossgenerationHeterogeneousrecombinationCataclysmicmutation，跨世代异物种重组大变异算法)，该算法能够保证每用户达到最小的吞吐率要求；但在通常情况下，最小吞吐率的传输并不是能效最优的传输方式。从能效角度来考虑，该无线资源分配方案并不是能效最优的方案。

发明内容

本发明的实施例提供一种无线资源分配的方法和装置，用以达到下行OFDMA系统能够按照能效最优的方案分配无线资源的目的。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

一方面，本发明提供的一种无线资源分配方法包括：

根据系统吞吐率与能效中间最优值之间的对应关系确定系统最优吞吐率；

在所述系统处于最优吞吐率时，根据最大功率减少优先算法确定子载波集合以及功率分配集合；

按照所确定的子载波集合以及功率分配集合，向用户分配子载波及发射功率。

另一方面，本发明提供的一种无线资源分配装置包括：

第一确定单元，用于根据系统吞吐率与能效中间最优值之间的对应关系确定系统最优吞吐率；

第二确定单元，用于在所述系统处于最优吞吐率时，根据最大功率减少优先算法确定子载波集合以及功率分配集合；

分配单元，用于按照所确定的子载波集合以及功率分配集合，向用户分配子载波及发射功率。

本发明实施例提供了一种无线资源分配的方法和装置，根据系统吞吐率与能效中间最优值之间的对应关系确定系统最优吞吐率，在所述系统处于最优吞吐率时，根据最大功率减少优先算法确定的子载波集合以及功率分配集合，并根据确定的结果进行无线资源的分配，从而可以保证下行OFDMA系统能够按照能效最优的方案分配无线资源。

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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种无线资源分配方法流程图；

图2为能效中间最优函数的准上凸特性的分析示意图；

图3为导数大于0情况下，利用二分法确定系统最优吞吐率的方法流程图；

图4为最大功率减少优先算法的流程图；

图5为本发明实施例提供的一种无线资源分配装置框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供的一种无线资源分配方法包括：

101、根据系统吞吐率与能效中间最优值之间的对应关系确定系统最优吞吐率；

在本发明所有实施例中，吞吐率是指单位时间内下行的数据量；系统吞吐率是指单位时间内系统下行的数据量；用户吞吐率是指单位时间内基站向该用户下行的数据量；并且系统吞吐率是所有用户的用户吞吐率之和。针对每一系统吞吐率，对应有在该系统吞吐率下使得系统能效最优的值，该值称为能效中间最优值。能效中间最优值中最大的一个值为能效最优值，该能效最优值对应的系统吞吐率为系统最优吞吐率。

此步骤具体可以为：

首先，确定系统最小吞吐率；

多用户混合业务包括有固定吞吐率要求的实时业务(real-timetraffic)和有最小吞吐率要求的非实时业务(non-real-timetraffic)。其中，对于有固定吞吐率要求的实时业务而言，用户最小吞吐率为所要求的对该用户的固定吞吐率；对于有最小吞吐率要求的非实时业务而言，用户最小吞吐率为所要求的对该用户的最小吞吐率。并且，所述系统最小吞吐率是指所有用户的用户最小吞吐率之和。

然后，获取能效中间最优函数在所述系统最小吞吐率处的导数；所述能效中间最优函数为系统吞吐率、由能效函数得到的能效中间最优值之间的对应关系；

优选的，所述能效函数为系统吞吐率与系统总发射功率的比值，所述系统总发射功率为与系统静态电路功率之和。所述系统静态电路功率为系统不对任何用户发射功率时所对应的功率。本实施例中考虑该系统静态电路功率，可以使得理论上的结论更接近实际系统的场景。

能效函数可以为如下表达式：

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{EE}}=\frac{R}{P+P_c}$

其中，R表示系统吞吐率，P表示系统发射功率，P_c表示系统静态电路功率。

所述能效中间最优值是指在系统吞吐率R一定的条件下，考虑所有不同的子载波分配方案和发射功率分配方案，所得到的在该系统吞吐率处能效函数最大的值。故所述能效中间最优函数的表达式为：

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{EE}}^{*}\left(R\right)=\underset{\mathrm{\ρ},P}{\max }{\mathrm{\η}}_{\mathrm{EE}}\left(R\right)$

其中，ρ为子载波分配指示矩阵，P为系统发射功率矩阵。在本发明实施例中，例如子载波的数量为N，用户的数量为K，则ρ为将N个子载波分配给K个用户所对应的子载波分配指示矩阵，P为将N个子载波分配给K个用户所对应的系统发射功率矩阵。

进一步的，所述能效中间最优函数的约束条件包括：

(1)每一子载波至多分配给唯一用户；

(2)每一子载波上的吞吐率为非负；

(3)系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值；

其中，每个用户的用户吞吐率为所述每个用户的用户最小吞吐率与该用户的权重值之和；所述权重值用于表示用户之间公平性；

具体的，所述用户的权重值可以为所述系统最优吞吐率与所述系统最小吞吐率的差值与该用户的用户体验因子的乘积；所述系统最小吞吐率为所有用户的用户最小吞吐率之和；

对于有最小吞吐率要求的非实时业务而言，一用户的用户体验因子为该用户的用户最小吞吐率除以所述系统最小吞吐率得到的比值；或者，一用户的用户体验因子为该用户的排队队列中的数据量除以系统的排队队列中的数据量得到的比值；所述系统的排队队列中的数据量为所有用户的排队队列中的数据量之和。在本发明实施例中，用户体验因子以前者的定义为例进行说明。另外需要说明的是，对于有固定吞吐率要求的实时业务而言，该用户的用户体验因子记为0。

对于上述能效中间最优函数及其约束条件的表达式如下：

$\underset{\mathrm{\ρ},P}{\max }{\mathrm{\η}}_{\mathrm{EE}}(=\frac{R}{P+P_C})$

subjectto $\left(1\right),\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_{k,n}\≤1,\∀n,{\mathrm{\ρ}}_{k,n}\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀k,n,$

$\left(2\right),r_{k,n}\≥0,\∀k,n,$

$\left(3\right),\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_{k,n}{p}_{k,n}\≤P_T,$

其中，

其中，K表示所有用户的数量，N表示所有子载波的数量，k表示用户编号，n表示子载波编号；ρ_k，n表示第n个子载波是否分配给第k个用户，若是，则ρ_k，n为1，若否，则ρ_k，n为0，所有的ρ_k，n构成子载波分配指示矩阵ρ；r_k，n表示第n个子载波分配给第k个用户的吞吐率；ω_k表示第k个用户的用户体验因子，表示第k个用户的用户最小吞吐率；表示权重值，并且可以是系统当前吞吐率与所述系统最小吞吐率的差值；p_k，n表示第n个子载波分配给第k个用户的发射功率值，所有p_k，n构成系统发射功率矩阵P；R_T表示系统发射功率峰值。所述系统当前吞吐率为当前所确定的系统吞吐率。

另外，对于能效中间最优函数对提供吞吐率的求导，可以使用整型函数 $\mathrm{sgn}(d{\mathrm{\η}}_{\mathrm{EE}}^{*}\left(R\right)/\mathrm{dR});$

$d{\mathrm{\η}}_{\mathrm{EE}}^{*}\left(R\right)/\mathrm{dR}=\underset{\mathrm{\ΔR}\→0}{\lim }\frac{{\mathrm{\η}}_{\mathrm{EE}}^{*}(R+\mathrm{\ΔR})-{\mathrm{\η}}_{\mathrm{EE}}^{*}\left(R\right)}{\mathrm{\ΔR}}$

$=\underset{\mathrm{\ΔR}\→0}{\lim }\frac{\mathrm{\ΔR}-\mathrm{\ΔP}\frac{R}{P+P_c}}{(P+P_c+\mathrm{\ΔP})\mathrm{\ΔR}}$

$\mathrm{sgn}\left(\frac{{\mathrm{\η}}_{\mathrm{EE}}^{*}(R+\mathrm{\ΔR})-{\mathrm{\η}}_{\mathrm{EE}}^{*}\left(R\right)}{\mathrm{\ΔR}}\right)=\mathrm{sgn}(\frac{\mathrm{\ΔR}}{\mathrm{\ΔP}}-\frac{R}{P+P_c}),$

为了简化计算复杂度，首先设定一比较小的ΔR，然后根据用户体验因子计算出每个非实时用户(non-real-time)相应增加的吞吐率ΔR_k，再针对ΔR_k使用注水算法对应得到每个用户的ΔP_k，进行将所有用户的ΔP_k相加得到ΔP，最后计算ΔR/ΔP-R/(P+P_c)的正负号，以得到导数与0的比较结果：若为正，则导数大于0；若为负，则导数小于0；若为0，则导数等于0。

最后，根据所述能效中间最优函数的准上凸特性、以及所述导数与0的比较结果，确定系统最优吞吐率。

能效中间最优函数的准上凸特性是为降低算法的复杂度，分析该能效中间最优函数得到的该函数的特性。所述准上凸特性是指一函数一定为上凸函数的特性。

参考图2所示的关于能效中间最优函数的准上凸特性的分析，可以得到以下结论：

需要说明的是为系统最小吞吐率，为能效中间最优函数在满足其所有约束条件下，以系统发射功率峰值传输时能得到的系统吞吐率。

在系统可用条件下的系统最大吞吐率，即在和之间所确定的区域为系统可用区。

参考图2(a)可以得知，当能效中间最优函数在系统最小吞吐率处的导数小于或等于0的情况下，在系统可用区内该能效中间最优函数为减函数，此时，在系统最小吞吐率处该能效中间最优函数取得最大值，即能效最优值R_best；

参考图2(b)可以得知，当能效中间最优函数在所述系统最小吞吐率处的导数大于0且在系统最大吞吐率处的导数大于或等于0的情况下，在系统可用区内该能效中间最优函数为增函数，此时，在系统最大吞吐率处该能效中间最优函数取得最大值，即能效最优值R_best；

参考图2(c)可以得知，当能效中间最优函数在所述系统最小吞吐率处的导数大于0且在系统最大吞吐率处的导数小于0的情况下，在系统可用区内该能效中间最优函数为先增后减函数，此时，在使得能效最优值的系统吞吐率在和之间。

根据上述分析，所述根据所述能效中间最优函数的准上凸特性、以及所述导数与0的比较结果，确定系统最优吞吐率包括两种情况：

第一种情况为，若能效中间最优函数在系统最小吞吐率处的导数小于或等于0，则根据所述能效中间最优函数的准上凸特性，可以确定系统最优吞吐率R_best为所述系统最小吞吐率

第二种情况为，若所述能效中间最优函数在系统最小吞吐率处的导数大于0，则根据所述能效中间最优函数的准上凸特性，在系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值的前提下，可以利用二分法确定系统最优吞吐率R_best。

针对第二种情况即所述导数大于0情况下的具体做法，如图3所示，可以包括：

3001、确定二分法的第一边界值R1和第二边界值R2；其中，第一边界值为系统最小吞吐率，即第二边界值为使得所述能效中间最优函数对系统吞吐率的导数小于0的一个系统吞吐率的值R_s，即R2＝R_s；

3002、求取第一边界值和第二边界值的均值R_ave，即R_ave＝(R1+R2)/2；

3003、在该均值R_ave的情况下，得到利用最大功率减少优先算法所确定的子载波集合以及功率分配集合，并计算所述系统发射功率；其中，利用最大功率减少优先算法所确定的子载波集合以及功率分配集合的方法可以参考步骤102中的描述。

3004、判断所述系统发射功率是否大于系统发射功率峰值；

若所述系统发射功率大于系统发射功率峰值，则进行步骤3005，否则，进行步骤3006；

3005、第一边界值不变、第二边界值置为所述均值即R2＝R_ave，循环步骤3002到此步骤的所有步骤，直至得到的系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值；

3006、若系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值，则判断该二分法是否收敛；

若不收敛，则进行步骤3007；若收敛则进行步骤3008；3007、求取在最后一个均值处能效中间最优函数对系统吞吐率的导数；在该导数小于0的情况下，第一边界值不变、第二边界值置为该最后一个均值即在该导数大于0的情况下，第一边界值置为该最后一个均值即之后循环步骤3002到此步骤的所有步骤，直至二分法收敛为止；

3008、结束并将得到的最后一个均值为系统最优吞吐率R_best，即 $R_{\mathrm{best}}=R_{\mathrm{av}{e}^{*}}.$

102、在所述系统处于最优吞吐率时，根据最大功率减少优先算法确定子载波集合以及功率分配集合；

如图4所示，所述最大功率减少优先算法包括：

4001、初始化系统变量；所述系统变量包括：用户数量K、每个用户的用户吞吐率R_k、每个用户已分配的子载波数量m_k、每个用户已分配的子载波集合S_k、每个用户已分配的发射功率集合P_k··所有子载波数量N、未分配的子载波集合S、每一子载波分配到任一用户的信道信息h_k，n、未分配的子载波的用户数量K_E；

具体的，初始化K、N、h_k，n、S、S_k为空集、P_k为空集、m_k＝0、K_E＝K。其中，可以是系统当前吞吐率与所述系统最小吞吐率的差值。

在该最大功率减少优先算法中，对于每个用户的用户吞吐率R_k的初始化要视其应用场景而定。

例如，在步骤3003应用该最大功率减少优先算法，其初始化系统变量过程中，对于初始化R_k时的系统当前吞吐率为每次循环所确定的系统吞吐率。

又如，在此步骤102应用该最大功率减少优先算法，其初始化系统变量过程中，对于初始化R_k时的系统当前吞吐率为步骤101所确定的系统最优吞吐率；即在步骤102中初始化每个用户的用户吞吐率为

4002、根据所述信道信息h_k，n，分别获取对每个用户，例如第k(1≤k≤K)个用户而言信道条件最差的子载波n_k，并根据第k个用户的用户吞吐率R_k以及该信道条件最差的子载波分配到第k个用户的信道信息确定第k个用户的第一基线功率也就是说，可以得到每个用户的第一基线功率；

具体的，根据h_k，n，由复数的幅度运算，获取对第k个用户而言信道条件最差的子载波n_k，并根据R_k和通过注水算法，确定第k个用户的第一基线功率

针对每个未分配的子载波进行下述循环：

4003、根据所述信道信息h_k，n，从未分配的子载波集合S中分别获取对每个用户，例如第k(1≤k≤K)个用户而言信道条件最优的子载波n_k，并根据第k个用户的用户吞吐率R_k、该信道条件最优的子载波分配到第k个用户的信道信息且结合第k个用户已分配的子载波集合S_k，确定第k个用户的第二基线功率也就是说，可以得到每个用户的第二基线功率；

具体的，根据h_k，n，由复数的幅度运算，获取对第k个用户而言信道条件最优的子载波n_k，并根据S_k与的并集、以及R_k通过注水算法，确定第k个用户的第二基线功率

4004、求取每个用户的功率减小值；所述功率减小值为第一基线功率和第二基线功率的差值

用公式表示为： $\mathrm{\Δ}{p}_{k,n_k}=p_{{k,n}_k}-p_{{k,n}_k}^{\′};$

4005、获取最大功率减少值，包括：在未分配的子载波数量大于未分配子载波的用户数量的情况下，获取所有功率减少值中的最大值作为最大功率减少值；当在未分配的子载波数量等于未分配子载波的用户数量的情况下，针对已分配的子载波数量为0的用户，将该用户的功率减少值增加一预设偏置量δ(m_k)得到新功率减少值，并获取该新功率减少值与其他功率减少值中的最大值作为最大功率减少值；

此步骤用公式表示为：

$\mathrm{\Δ}{p}_{{k,n}_k}=p_{{k,n}_k}-p_{{k,n}_k}^{\′}+\mathrm{\δ}\left(m_k\right)\mathrm{\δ}(N-{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^K{m}_k-K_E);$

其中，M＞0

其中，中的最大值为即将子载波分配给用户k^*(即第k^*个用户)的功率减少值为最大功率减少值。

该偏置量δ(m_k)需要保证，该已分配的子载波数量为0的用户的新功率减少值大于已分配的子载波数量不为0的用户，从而可以保证每个用户都可以分配到子载波。

4006、根据所述最大功率减少值确定本次循环结果，并更新与本次循环结果相关的系统变量；所述本次循环结果包括本次循环完成分配的子载波、及将该子载波分配至的用户；

所述本次循环结果为将子载波分配给用户k^*的功率减少值为最大功率减少值；更新与本次循环结果相关的系统变量包括：

更新用户k^*已分配的子载波集合

更新将子载波分配给用户k^*的发射功率··

更新用户k^*已分配的发射功率集合··

更新用户k^*已分配的子载波数量

更新系统未分配的子载波集合S；

更新K_E。

4007、判断是否所有子载波都完成分配；若否，则在更新后的系统变量的基础上，继续上述循环，直至所有子载波都完成分配为止；若是，则输出子载波集合{S_k}以及功率分配集合{P_k}。

此步骤中的判断实际上可以判断是否等于0。

103、按照所确定的子载波集合以及功率分配集合，向用户分配子载波及发射功率。

上述无线资源分配方法可以应用于OFDMA下行系统进行无线资源分配的场景，其中无线资源包括：子载波及发射功率。上述各步骤的执行主体可以是一种无线资源分配装置，该装置可以是基站的一个功能组件。

本发明实施例提供了一种无线资源分配的方法，根据系统吞吐率与能效中间最优值之间的对应关系确定系统最优吞吐率，在所述系统处于最优吞吐率时，根据最大功率减少优先算法确定的子载波集合以及功率分配集合，并根据确定的结果进行无线资源的分配，从而可以保证下行OFDMA系统能够按照能效最优的方案分配无线资源。

另一方面，如图5所示，本发明实施例还提供了一种无线资源分配装置，该装置具体可以应用在下行OFDMA系统中。其中，在本发明实施例中，所有基于OFDMA技术的系统都称为OFDMA系统。例如，基于OFDMA技术的下行系统可以包括下行LTEWIMAX((LongTermEvolution-WorldwideInteroperabilityforMicrowaveAccess，长期演进-全球微波互联接入)系统。本实施例中的无线资源分配装置可以为下行OFDMA系统中的基站。

所述无线资源分配装置50包括：

第一确定单元51，用于根据系统吞吐率与能效中间最优值之间的对应关系确定系统最优吞吐率；

第二确定单元52，用于在所述系统处于最优吞吐率时，根据最大功率减少优先算法确定的子载波集合以及功率分配集合；

分配单元53，用于按照所确定的子载波集合以及功率分配集合，向用户分配子载波及发射功率。

其中优选的，所述第一确定单元51包括：确定最小子单元、获取子单元以及确定最优子单元。

所述确定最小子单元，用于确定系统最小吞吐率；

所述获取子单元，用于获取能效中间最优函数在所述系统最小吞吐率处的导数；所述能效中间最优函数为系统吞吐率、由能效函数得到的能效中间最优值之间的对应关系；

优选的，所述能效函数为系统吞吐率与系统总发射功率的比值，所述系统总发射功率为系统发射功率与系统静态电路功率之和。

进一步的，所述能效中间最优函数的约束条件包括：

每一子载波至多分配给唯一用户；

每一子载波上的吞吐率为非负；

系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值；

其中，每个用户的用户吞吐率为所述每个用户的用户最小吞吐率与该用户的权重值之和；所述权重值用于表示用户之间公平性；

优选的，所述用户的权重值为所述系统当前吞吐率与所述系统最小吞吐率的差值与该用户的用户体验因子的乘积；所述系统最小吞吐率为所有用户的用户最小吞吐率之和；

其中，一用户的用户体验因子为该用户的用户最小吞吐率除以所述系统最小吞吐率得到的比值；或者，一用户的用户体验因子为该用户的排队队列中的数据量除以系统的排队队列中的数据量得到的比值；所述系统的排队队列中的数据量为所有用户的排队队列中的数据量之和。

所述确定最优子单元，用于根据所述能效中间最优函数的准上凸特性、以及所述导数与0的比较结果，确定系统最优吞吐率。

进一步的，所述确定最优子单元包括：

第一确定模块，用于在所述导数小于或等于0的情况下，根据所述能效中间最优函数的准上凸特性，确定系统最优吞吐率为所述系统最小吞吐率；

第二确定模块，用于在所述导数大于0的情况下，根据所述能效中间最优函数的准上凸特性，在系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值的前提下，利用二分法确定系统最优吞吐率。

更进一步的，所述第二确定模块包括：

确定子模块，用于在所述导数大于0的情况下，确定二分法的第一边界值和第二边界值；其中，第一边界值为系统最小吞吐率，第二边界值为使得所述能效中间最优函数对系统吞吐率的导数小于0的一个系统吞吐率的值；

计算子模块，用于求取第一边界值和第二边界值的均值；并在该均值的情况下，得到利用最大功率减少优先算法所确定的子载波集合以及功率分配集合，并计算所述系统发射功率；

判断循环子模块，用于判断所述系统发射功率是否大于系统发射功率峰值；

若所述系统发射功率大于系统发射功率峰值，则第一边界值不变、第二边界值置为所述均值，循环运行所述计算模块和此判断循环模块，直至得到的系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值；

若系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值，则判断该二分法是否收敛；

若不收敛，则求取在最后一个均值处能效中间最优函数对系统吞吐率的导数；在该导数小于0的情况下，第一边界值不变、第二边界值置为该最后一个均值，在该导数大于0的情况下，第一边界值置为该最后一个均值，并循环所述求取第一边界值和第二边界值的均值到此步骤的所有步骤，直至二分法收敛为止；

若收敛，则结束并将得到的最后一个均值为系统最优吞吐率。

进一步的，所述第二确定单元52中所利用的最大功率减少优先算法包括：

初始化子单元，用于初始化系统变量；所述系统变量包括：用户数量、每个用户的用户吞吐率、每个用户已分配的子载波数量、每个用户已分配的子载波集合、每个用户已分配的发射功率集合、所有子载波数量、未分配的子载波集合、每一子载波分配到任一用户的信道信息、未分配的子载波的用户数量；

最差分配子单元，用于根据所述信道信息，分别获取对每个用户而言信道条件最差的子载波，并根据每个用户的用户吞吐率以及该信道条件最差的子载波分配到每个用户的信道信息，确定每个用户的第一基线功率；

循环子单元，用于针对每个未分配的子载波运行下述模块；该循环子单元包括：

最优分配模块，用于根据所述信道信息，从未分配的子载波集合中分别获取对每个用户而言信道条件最优的子载波，并根据每个用户的用户吞吐率、该信道条件最优的子载波分配到每个用户的信道信息、且结合每个用户已分配的子载波集合，确定每个用户的第二基线功率；

求取差值模块，用于求取每个用户的功率减小值；所述功率减小值为第一基线功率和第二基线功率的差值；

获取模块，用于获取最大功率减少值；该获取模块具体用于在未分配的子载波数量大于未分配子载波的用户数量的情况下，获取所有功率减少值中的最大值作为最大功率减少值；当在未分配的子载波数量等于未分配子载波的用户数量的情况下，针对已分配的子载波数量为0的用户，将该用户的功率减少值增加一预设偏置量得到新功率减少值，并获取该新功率减少值与其他功率减少值中的最大值作为最大功率减少值；

确定结果模块，用于根据所述最大功率减少值确定本次循环结果，并更新与本次循环结果相关的系统变量；所述本次循环结果包括本次循环完成分配的子载波、及将该子载波分配至的用户；

判断循环模块，用于判断是否所有子载波都完成分配；若否，则在更新后的系统变量的基础上，继续上述循环，直至所有子载波都完成分配为止；若是，则输出子载波集合以及功率分配集合。

需要说明的是，本发明实施例提供的无线资源分配的装置中的各单元、各子单元、各模块的实现方式都可以参考上述无线资源分配方法。

本发明实施例提供了一种无线资源分配的装置，根据系统吞吐率与能效中间最优值之间的对应关系确定系统最优吞吐率，在所述系统处于最优吞吐率时，根据最大功率减少优先算法确定的子载波集合以及功率分配集合，并根据确定的结果进行无线资源的分配，从而可以保证下行OFDMA系统能够按照能效最优的方案分配无线资源。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (14)

1.一种无线资源分配方法，其特征在于，包括：

根据系统吞吐率与能效中间最优值之间的对应关系确定系统最优吞吐率；

在所述系统处于最优吞吐率时,根据最大功率减少优先算法确定子载波集合以及功率分配集合；

按照所确定的所述子载波集合以及功率分配集合，向用户分配子载波及发射功率；

其中，所述最大功率减少优先算法包括：

初始化系统变量；所述系统变量包括：用户数量、每个用户的用户吞吐率、每个用户已分配的子载波数量、每个用户已分配的子载波集合、每个用户已分配的发射功率集合、所有子载波数量、未分配的子载波集合、每一子载波分配到任一用户的信道信息、未分配的子载波的用户数量；

根据所述信道信息，分别获取对每个用户而言信道条件最差的子载波，并根据每个用户的用户吞吐率以及该信道条件最差的子载波分配到每个用户的信道信息，确定每个用户的第一基线功率；

针对每个未分配的子载波进行下述循环：

根据所述信道信息，从未分配的子载波集合中分别获取对每个用户而言信道条件最优的子载波，并根据每个用户的用户吞吐率、该信道条件最优的子载波分配到每个用户的信道信息、且结合每个用户已分配的子载波集合，确定每个用户的第二基线功率；

求取每个用户的功率减小值；所述功率减小值为第一基线功率和第二基线功率的差值；

获取最大功率减少值，包括：在未分配的子载波数量大于未分配子载波的用户数量的情况下，获取所有功率减少值中的最大值作为最大功率减少值；当在未分配的子载波数量等于未分配子载波的用户数量的情况下，针对已分配的子载波数量为0的用户，将该用户的功率减少值增加一预设偏置量得到新功率减少值，并获取该新功率减少值与其他功率减少值中的最大值作为最大功率减少值；

根据所述最大功率减少值确定本次循环结果，并更新与本次循环结果相关的系统变量；所述本次循环结果包括本次循环完成分配的子载波、及将该子载波分配至的用户；

判断是否所有子载波都完成分配；若否，则在更新后的系统变量的基础上，继续上述循环，直至所有子载波都完成分配为止；若是，则输出子载波集合以及功率分配集合。

2.根据权利要求1所述的分配方法，其特征在于，所述根据系统吞吐率与能效中间最优值之间的对应关系确定系统最优吞吐率包括：

确定系统最小吞吐率；

获取能效中间最优函数在所述系统最小吞吐率处的导数；所述能效中间最优函数为系统吞吐率、由能效函数得到的能效中间最优值之间的对应关系；

根据所述能效中间最优函数的准上凸特性、以及所述导数与0的比较结果，确定系统最优吞吐率。

3.根据权利要求2所述的分配方法，其特征在于，所述能效函数为系统吞吐率与系统总发射功率的比值，所述系统总发射功率为系统发射功率与系统静态电路功率之和。

4.根据权利要求3所述的分配方法，其特征在于，所述能效中间最优函数的约束条件包括：

每一子载波至多分配给唯一用户；

每一子载波上的吞吐率为非负；

系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值；

其中，每个用户的用户吞吐率为所述每个用户的用户最小吞吐率与该用户的权重值之和；所述权重值用于表示用户之间公平性。

5.根据权利要求4所述的分配方法，其特征在于，所述用户的权重值为所述系统当前吞吐率与所述系统最小吞吐率的差值与该用户的用户体验因子的乘积；所述系统最小吞吐率为所有用户的用户最小吞吐率之和；

其中，一用户的用户体验因子为该用户的用户最小吞吐率除以所述系统最小吞吐率得到的比值；或者，一用户的用户体验因子为该用户的排队队列中的数据量除以系统的排队队列中的数据量得到的比值；所述系统的排队队列中的数据量为所有用户的排队队列中的数据量之和。

6.根据权利要求2～5任一项权利要求所述的分配方法，其特征在于，所述根据所述能效中间最优函数的准上凸特性、以及所述导数与0的比较结果，确定系统最优吞吐率包括：

若所述导数小于或等于0，则根据所述能效中间最优函数的准上凸特性，确定系统最优吞吐率为所述系统最小吞吐率；

若所述导数大于0，则根据所述能效中间最优函数的准上凸特性，在系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值的前提下，利用二分法确定系统最优吞吐率。

7.根据权利要求6所述的分配方法，其特征在于，所述根据所述能效中间最优函数的准上凸特性，在系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值的前提下，利用二分法确定系统最优吞吐率包括：

确定二分法的第一边界值和第二边界值；其中，第一边界值为系统最小吞吐率，第二边界值为使得所述能效中间最优函数对系统吞吐率的导数小于0的一个系统吞吐率的值；

求取第一边界值和第二边界值的均值；

在该均值的情况下，得到利用最大功率减少优先算法所确定的子载波集合以及功率分配集合，并计算所述系统发射功率；

判断所述系统发射功率是否大于系统发射功率峰值；

若所述系统发射功率大于系统发射功率峰值，则第一边界值不变、第二边界值置为所述均值，循环所述求取第一边界值和第二边界值的均值到此步骤的所有步骤，直至得到的系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值；

若系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值，则判断该二分法是否收敛；

若不收敛，则求取在最后一个均值处能效中间最优函数对系统吞吐率的导数；在该导数小于0的情况下，第一边界值不变、第二边界值置为该最后一个均值，在该导数大于0的情况下，第一边界值置为该最后一个均值，并循环所述求取第一边界值和第二边界值的均值到此步骤的所有步骤，直至二分法收敛为止；

若收敛，则结束并将得到的最后一个均值为系统最优吞吐率。

8.一种无线资源分配装置，其特征在于，包括：

第一确定单元，用于根据系统吞吐率与能效中间最优值之间的对应关系确定系统最优吞吐率；

第二确定单元，用于在所述系统处于最优吞吐率时,根据最大功率减少优先算法确定子载波集合以及功率分配集合；

分配单元，用于按照所确定的所述子载波集合以及功率分配集合，向用户分配子载波及发射功率；

其中，所述最大功率减少优先算法包括：

初始化子单元，用于初始化系统变量；所述系统变量包括：用户数量、每个用户的用户吞吐率、每个用户已分配的子载波数量、每个用户已分配的子载波集合、每个用户已分配的发射功率集合、所有子载波数量、未分配的子载波集合、每一子载波分配到任一用户的信道信息、未分配的子载波的用户数量；

最差分配子单元，用于根据所述信道信息，分别获取对每个用户而言信道条件最差的子载波，并根据每个用户的用户吞吐率以及该信道条件最差的子载波分配到每个用户的信道信息，确定每个用户的第一基线功率；

循环子单元，用于针对每个未分配的子载波运行下述模块；该循环子单元包括：

最优分配模块，用于根据所述信道信息，从未分配的子载波集合中分别获取对每个用户而言信道条件最优的子载波，并根据每个用户的用户吞吐率、该信道条件最优的子载波分配到每个用户的信道信息、且结合每个用户已分配的子载波集合，确定每个用户的第二基线功率；

求取差值模块，用于求取每个用户的功率减小值；所述功率减小值为第一基线功率和第二基线功率的差值；

获取模块，用于获取最大功率减少值；该获取模块具体用于在未分配的子载波数量大于未分配子载波的用户数量的情况下，获取所有功率减少值中的最大值作为最大功率减少值；当在未分配的子载波数量等于未分配子载波的用户数量的情况下，针对已分配的子载波数量为0的用户，将该用户的功率减少值增加一预设偏置量得到新功率减少值，并获取该新功率减少值与其他功率减少值中的最大值作为最大功率减少值；

确定结果模块，用于根据所述最大功率减少值确定本次循环结果，并更新与本次循环结果相关的系统变量；所述本次循环结果包括本次循环完成分配的子载波、及将该子载波分配至的用户；

判断循环模块，用于判断是否所有子载波都完成分配；若否，则在更新后的系统变量的基础上，继续上述循环，直至所有子载波都完成分配为止；若是，则输出子载波集合以及功率分配集合。

9.根据权利要求8所述的分配装置，其特征在于，所述第一确定单元包括：

确定最小子单元，用于确定系统最小吞吐率；

获取子单元，用于获取能效中间最优函数在所述系统最小吞吐率处的导数；所述能效中间最优函数为系统吞吐率、由能效函数得到的能效中间最优值之间的对应关系；

确定最优子单元，用于根据所述能效中间最优函数的准上凸特性、以及所述导数与0的比较结果，确定系统最优吞吐率。

10.根据权利要求9所述的分配装置，其特征在于，所述能效函数为系统吞吐率与系统总发射功率的比值，所述系统总发射功率为系统发射功率与系统静态电路功率之和。

11.根据权利要求10所述的分配装置，其特征在于，所述能效中间最优函数的约束条件包括：

每一子载波至多分配给唯一用户；

每一子载波上的吞吐率为非负；

系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值；

其中，每个用户的用户吞吐率为所述每个用户的用户最小吞吐率与该用户的权重值之和；所述权重值用于表示用户之间公平性。

12.根据权利要求11所述的分配装置，其特征在于，所述用户的权重值为所述系统当前吞吐率与所述系统最小吞吐率的差值与该用户的用户体验因子的乘积；所述系统最小吞吐率为所有用户的用户最小吞吐率之和；

其中，一用户的用户体验因子为该用户的用户最小吞吐率除以所述系统最小吞吐率得到的比值；或者，一用户的用户体验因子为该用户的排队队列中的数据量除以系统的排队队列中的数据量得到的比值；所述系统的排队队列中的数据量为所有用户的排队队列中的数据量之和。

13.根据权利要求9～12任一项权利要求所述的分配装置，其特征在于，所述确定最优子单元包括：

第一确定模块，用于在所述导数小于或等于0的情况下，根据所述能效中间最优函数的准上凸特性，确定系统最优吞吐率为所述系统最小吞吐率；

第二确定模块，用于在所述导数大于0的情况下，根据所述能效中间最优函数的准上凸特性，在系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值的前提下，利用二分法确定系统最优吞吐率。

14.根据权利要求13所述的分配装置，其特征在于，所述第二确定模块包括：

确定子模块，用于在所述导数大于0的情况下，确定二分法的第一边界值和第二边界值；其中，第一边界值为系统最小吞吐率，第二边界值为使得所述能效中间最优函数对系统吞吐率的导数小于0的一个系统吞吐率的值；

计算子模块，用于求取第一边界值和第二边界值的均值；并在该均值的情况下，得到利用最大功率减少优先算法所确定的子载波集合以及功率分配集合，并计算所述系统发射功率；

判断循环子模块，用于判断所述系统发射功率是否大于系统发射功率峰值；

若所述系统发射功率大于系统发射功率峰值，则第一边界值不变、第二边界值置为所述均值，循环运行所述计算子模块和所述判断循环子模块，直至得到的系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值；

若系统发射功率小于或等于系统发射功率峰值，则判断该二分法是否收敛；

若不收敛，则求取在最后一个均值处能效中间最优函数对系统吞吐率的导数；在该导数小于0的情况下，第一边界值不变、第二边界值置为该最后一个均值，在该导数大于0的情况下，第一边界值置为该最后一个均值，并循环所述求取第一边界值和第二边界值的均值到此步骤的所有步骤，直至二分法收敛为止；

若收敛，则结束并将得到的最后一个均值为系统最优吞吐率。