CN104581965B - 基于用户分配和时延的频谱分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于用户分配和时延的频谱分配方法，包括如下步骤：(10)获取节点参数：获取各接入点与其关联用户间的网络时延矩阵和信噪比；(20)确定节点权重：根据网络时延矩阵和信噪比，确定每个接入点的权重值；(30)确定用户分配方案：根据接入点的权重值，求解用户分配方案；(40)分配频谱：根据由用户分配方案求解得到的频谱分配结果分配频谱。本发明的频谱分配方法，适用于认知无线网络，时延性能良好。

Description

基于用户分配和时延的频谱分配方法

技术领域

本发明属于网络资源分配技术领域，特别是一种具有良好的时延性能、适用于认知无线网络的基于用户分配和时延的频谱分配方法。

背景技术

频谱资源和频谱利用率是影响无线通信网络带宽的两个关键因素。认知无线电是目前解决频谱资源匮乏和提高频谱利用率问题的主要技术发展方向，其通过从时间和空间上充分挖掘和利用空闲频谱，提高频谱的有效利用率。

高效的频谱分配是认知无线网络走向实际应用需要重点解决的难点问题，因此近年来得到了国内外研究人员的广泛关注。频谱分配的核心目标是优化有限频谱资源的利用率，提升网络性能。针对不同的网络类型和特点，研究人员提出了相应的频谱分配优化方案，根据分配方式的不同，主要可分为集中式和分布式两类。在集中式频谱分配方面，比较有代表性的工作包括：Rayanchu等提出的一种基于随机式着色启发方法的频谱分配算法[Rayanchu S,ShrivastavaV,Banerjee S.FLUID:Improvingthroughputs in enterprisewireless LANs through flexible channelization.In:Proc.of the 17th ACM Int’lConf.on Mobile Computing and Networking(MobiCom2011).NewYork:ACMPress,2008.1-12]、Moscibroda等提出的一种基于整数规划的负载感知频谱分配算法[Moscibroda T,ChandraR,WuY,Sengupta S,Bahl P,YuanY.Load-Aware spectrum distribution inwireless LANs.In:Proc.ofthe 16th IEEE Int’l Conf.on Network Protocols(ICNP2008).Riverside:IEEEPress,2008.137-146]。在分布式频谱分配方面，比较有代表性的工作包括：Yuan等提出的一种基于时间频谱块的频谱分配算法[YuanY,Bahl P,ChandraR,MoscibrodaT,WuY.Allocatingdynamic time-spectrumblocks in cognitiveradio networks.In:Proc.ofthe 8thACM Int’l Symp.on Mobile Ad Hoc Networkingand Computing(MobiHoc 2007).New York:ACMPress,2007.130-139]、Yang等设计的一种支持分布式动态频谱分配的链路层协议[YangL,HouW,Zhao BY,ZhengH.Supportingdemanding wireless applications with frequency-agile radios.In:Proc.of the7th USENIX Symp.on Networked Systems Design and Implementation(NSDI2010).NewYork:USENIX,2010.65-80]。

此外，研究人员发现频谱分配与路由、速率控制及功率控制等方面存在一定程度的耦合作用，单纯地研究频谱分配不能取得良好效果，因此提出了频谱分配与路由、速率控制、功率控制、中继选择、用户关联、传输调度等的跨层或联合优化算法。

针对无线局域网中普遍存在的“远近效应”问题，陈剑等提出了一种基于用户分配和负载的频谱分配方法。该方法包括两部分：用户分配子算法和频谱分配子算法。用户分配子算法首先基于聚类划分理论，使分配到相同访问点下的用户具有相近信噪比，缓解了无线接入网络中普遍存在的远近效应问题。在此用户分配基础之上，频谱分配子算法根据各访问点的负载及其关联用户信噪比的平均值计算最优频谱分配[陈剑、李贺武、吴建平,件学报,2013,24(7):1638-1649]。无线网络优化中吞吐量和时延是一对矛盾问题，现有相关技术和研究成果主要集中在解决无线网络吞吐量问题，却忽略了技术本身所带来的时延开销问题。

因此，现有技术存在的问题是：无线网络吞吐量大时，网络时延性能差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于用户分配和时延的频谱分配方法，使无线网络在保证大的吞吐量的同时，具有良好的时延性能。

实现本发明目的的技术解决方案如下：一种基于用户分配和时延的频谱分配方法，包括如下步骤：

(10)获取节点参数：获取各接入点与其关联用户间的网络时延矩阵和信噪比；

(20)确定节点权重：根据网络时延矩阵和信噪比，确定每个接入点的权重值；

(30)确定用户分配方案：根据接入点的权重值，求解用户分配方案；

(40)分配频谱：根据由用户分配方案求解得到的频谱分配结果分配频谱。

本发明与现有技术相比，其显著优点如下：

本发明将用户分配算法和频谱分配算法两种算法进行联合优化，建立统一的优化模型，并将时延纳入频谱分配的计算依据，通过联合求解，使无线网络在保证大的吞吐量的同时，具有良好的时延性能。

原因在于：用户分配算法和频谱分配算法之间具有一定的耦合程度。用户关联会对网络的拓扑结构、关联关系、子网负载和干扰状况产生影响，而网络拓扑结构和子网的负载和干扰状况是频谱分配算法的关键参数。

实验仿真结果表明，本发明的方法能有效提升网络的时延性能。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。

附图说明

图1是本发明基于用户分配和时延的频谱分配方法流程图。

图2是对本发明方法的吞吐量仿真结果。

图3是对本发明方法的平均队长仿真结果。

具体实施方式

如图1所示，本发明基于用户分配和时延的频谱分配方法，包括如下步骤：

(10)获取节点参数：获取各接入点与其关联用户间的网络时延矩阵和信噪比；

以网络拓扑、节点(包含接入点与用户)间的信噪比和时延矩阵为输入参数，建立以时延为优化目标的用户分配和频谱分配联合优化模型。

(20)确定节点权重：根据网络时延矩阵和信噪比，确定每个接入点的权重值；

所述(20)确定节点权重步骤具体为：

节点权重

W(u(a),x(c))＝θ×∑_c∈u(a)d_a,c+SNR_a，

式中，θ为用以平衡时延和SNR对频谱分配的影响的均衡因子，θ可取为0.8，SNR_a为关联到接入点a的用户的信噪比平均值，x(c)表示信道c的频谱宽度，u(a)为关联到接入点a的用户集合，d_a,c为接入点a与用户c间的时延，W(u(a),x(c))为在某一用户分配和频谱分配方案下的权重值。

(30)确定用户分配方案：根据接入点的权重值，求解用户分配方案；

为求解该约束的非凸规划问题，将原联合优化问题分解成用户分配子问题和频谱分配子问题。

用户分配子算法首先根据周期性采集到的状态数据，如信噪比矩阵及时延矩阵，并计算出各接入点相应的权重值，使用户分配合理地分配到不同的接入点中。

所述(30)确定用户分配方案步骤具体为：根据接入点的权重值，求解用户分配模型，得到用户分配方案，用户分配模型如下，

FIND{U}

MAX∑_i∑_jw_ij·u_iji＝1,...,m；j＝1,...,n，

s.t∑_ju_ij≤M_i，

∑_iu＝1，

∑_i∑_ju_ij＝1，

u_ij∈{0,1}，

其中，u_ij表示用户i关联到接入节点j下，u_ij∈{0,1}表示一个用户同时只能关联到一个网络接入点下，w_ij表示用户i关联到接入节点j下的权重值，M_i表示接入点i所允许的最大接入用户数。

所述求解用户分配模型步骤包括：

(31)将用户分配模型中决策变量u_ij松弛到实数范围(0，1)，并用单纯形算法求解该线性整数规划问题；

(32)如果线性整数规划问题的解为整数，则该解为用户分配模型的最优解，算法终止，否则该非整数解为目标整数解的上界；

(33)在线性整数规划问题非整数解基础上，采用分支定界法求解出整数解U,得到用户分配结果；

(40)分配频谱：根据由用户分配方案求解得到的频谱分配结果分配频谱。

频谱分配子算法在生成的用户分配基础上，再根据接入点的权重值进行频谱分配。

所述(40)分配频谱步骤包括：

(41)频谱分配结果计算：根据用户分配方案，求解频谱分配模型，得到频谱分配结果，频谱分配模型如下，

FIND{x(c)}，

MAX∑_j∈Cw_j·log(1 +x(c))，

s.t.∑_j∈Cx(c)≤bw，

其中bw为总的可用频谱带宽，j为信道索引值；

(42)频谱分配：根据频谱分配结果，向接入点分配频谱。

所述求解频谱分配模型步骤包括：

(51)模型初始化：将频谱分配模型松弛到实数模型，

设变量

(52)进入循环，将约束条件Σ_j∈cx(c)≤bwΣ_j∈cx(c)≤bw作为g(x_k)，再乘以拉格朗日乘子λ_k，得到如下函数：

f(x_k)表示第k次迭代生成的频谱分配产生的效益函数值；

(53)将x_k-1作为初始点，求解上述优化问题；

所述(53)求解上述优化问题步骤包括：

(531)设定参数δ∈(0,1),σ∈(0,0.5),0≤ε＜＜1，指定初始对称正定矩阵B₀，在本发明中，设定B₀为单位矩阵I_m，k：＝0；

(532)如果则求解优化问题结束，否则基于Armijo线性搜索规则解x_k+1，

∥∥表示对求偏导后，带入x_k后的值；

(533)根据B_k·d_k＝-g_k求解d_k，//d_k为搜索方向

(534)α_k＝δ^m，//m是满足下列不等式的最小非负整数

(535)x_k+1＝x_k+α_k·d_k

(536)更新B_k，

其中s_k＝x_k+1-x_k,y_k＝g_k+1-g_k

(537)k：＝k+1；

(538)循环结束，得到一种分配方案。

(54)计算惩罚参数

σ是优化算法的步长调节参数；

(55)如果惩罚参数β_k≤∈则终止循环，得到最优频谱分配解x_k；

(56)如果不是惩罚参数β_k≤∈，则，如果σ_k+1：＝η·σ_k，否则，σ_k+1：＝σ_k；

惩罚参数β_k≤∈是算法的终止条件，当惩罚参数小于设定值时，算法终止循环，得到最优解。

(57)设定λ_k+1＝max{0,λ_k-σ_k+1·g(x_k)}；

(58)k：＝k+1，跳转到步骤52，重新进入循环；

(59)对实数结果x_k取下整，INT(x_k)，得到频谱分配模型的解。

用户分配算法和频谱分配算法之间具有一定的耦合程度。用户关联会对网络的拓扑结构、关联关系、子网负载和干扰状况产生影响，而网络拓扑结构和子网的负载和干扰状况是频谱分配算法的关键参数。本发明将用户分配算法和频谱分配算法两种算法进行联合优化，建立统一的优化模型，并将时延纳入频谱分配的计算依据，通过联合求解，使无线网络在保证大的吞吐量的同时，具有良好的时延性能。

Claims (1)

1.一种基于用户分配和时延的频谱分配方法，其特征在于，包括如下步骤：

(10)获取节点参数：获取各接入点与其关联用户间的网络时延矩阵和信噪比；

(20)确定节点权重：根据网络时延矩阵和信噪比，确定每个接入点的权重值；

(30)确定用户分配方案：根据接入点的权重值，求解用户分配方案；

(40)分配频谱：根据由用户分配方案求解得到的频谱分配结果分配频谱；

所述(20)确定节点权重步骤具体为：

节点权重

W(u(a),x(c))＝θ×∑_c∈u(a)d_a,c+SNR_a，

式中，θ为用以平衡时延和SNR对频谱分配的影响的均衡因子，θ可取为0.8，SNR_a为关联到接入点a的用户的信噪比平均值，x(c)表示信道c的频谱宽度，u(a)为关联到接入点a的用户集合，d_a,c为接入点a与用户c间的时延，W(u(a),x(c))为在某一用户分配和频谱分配方案下的权重值；

所述(30)确定用户分配方案步骤具体为：根据接入点的权重值，求解用户分配模型，得到用户分配方案，用户分配模型如下，

FIND{U}，

MAX∑_i∑_jwi_j·u_ij i＝1,...,m；j＝1,…,n，

s.t∑_ju_ij≤M_i，

∑_iu＝1，

∑_i∑_ju_ij＝1，

u_ij∈{0,1}，

其中，u_ij表示用户i关联到接入节点j下，u_ij∈{0,1}表示一个用户同时只能关联到一个网络接入点下，w_ij表示用户i关联到接入节点j下的权重值，M_i表示接入点i所允许的最大接入用户数；

所述求解用户分配模型步骤包括：

(31)将用户分配模型中决策变量u_ij松弛到实数范围(0，1)，并用单纯形算法求解该线性整数规划问题；

(32)如果线性整数规划问题的解为整数，则该解为用户分配模型的最优解，算法终止，否则该非整数解为目标整数解的上界；

(33)在线性整数规划问题非整数解基础上，采用分支定界法求解出整数解U,得到用户分配结果；

所述(40)分配频谱步骤包括：

(41)频谱分配结果计算：根据用户分配方案，求解频谱分配模型，得到频谱分配结果，频谱分配模型如下，

FIND{x(c)}，

MAX∑_j∈cw_j·log(1+x(c))，

s.t.Σ_j∈Cx(c)≤bw，

其中bw为总的可用频谱带宽，j为信道索引值；

(42)频谱分配：根据频谱分配结果，向接入点分配频谱；

所述求解频谱分配模型步骤包括：

(51)模型初始化：将频谱分配模型松弛到实数模型，

设变量σ₁>0,0≤ε＜＜1,η>1,k＝1；

(52)进入循环，将约束条件Σ_j∈cx(c)≤bw作为g(x_k)，再乘以拉格朗日乘子λ_k，得到如下函数：

f(x_k)表示第k次迭代生成的频谱分配产生的效益函数值；

(53)将x_k-1作为初始点，求解上述优化问题；

(54)计算惩罚参数

σ是优化算法的步长调节参数；

(55)如果惩罚参数β_k≤∈则终止循环，得到最优频谱分配解x_k；

(56)如果不是惩罚参数β_k≤∈，则，如果σ_k+1＝η·σ_k，否则，σ_k+1＝σ_k；

β_k≤∈表示达到预设的精度范围之内后，终止求解循环，∈是预设的一个精度范围；

(57)设定λ_k+1＝max{0,λ_k-σ_k+1·g(x_k)}；

(58)k＝k+1，跳转到步骤52，重新进入循环；

(59)对实数结果x_k取下整，INT(x_k)，得到频谱分配模型的解；

所述(53)求解上述优化问题步骤包括：

(531)设定参数δ∈(0,1),σ∈(0,0.5),0≤ε＜＜1,指定初始对称正定矩阵B₀，在本发明中，设定B₀为单位矩阵I_m，k＝0；

(532)如果||▽ψ(χ_k)||≤ε则求解优化问题结束，否则基于Armijo线性搜索规则解x_k+1；

||▽ψ(χ_k)||表示对函数求偏导后的笛卡尔积，其小于ε，则算法终止循环，得到最优解；

(533)根据B_k·d_k＝-g_k求解d_k，//d_k为搜索方向

(534)α_k＝δ^m，//m是满足下列不等式的最小非负整数

(535)x_k+1＝x_k+α_k·d_k

(536)更新B_k，

其中s_k＝x_k+1-x_k,y_k＝g_k+1-g_k

(537)k＝k+1；

(538)循环结束，得到一种分配方案。