CN105357764B - 室内可见光-家庭基站异构网络中的资源分配方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种室内可见光‑家庭基站异构网络中的资源分配方法及装置，应用于调度器，所述调度器连接室内可见通信LED接入点和无线家庭基站，本发明实施例将遗传算法融合到室内可见光‑家庭基站异构网络中去，求得较优的信道分配方案，根据该分配方案分配可见光和家庭基站两种信道资源中信道资源；本发明实施例中，将信道分配方案转化为二进制码，从而进行遗传运算，优化了网络信道资源配置，降低了分配方法的复杂度，提高了分配效率和网络资源效用，可应用到实际的室内可见光‑家庭基站异构网络中。

Description

室内可见光-家庭基站异构网络中的资源分配方法及装置

技术领域

本发明特别涉及一种室内可见光-家庭基站异构网络中的资源分配方法及装置。

背景技术

可见光通信是一项将信息耦合在LED照明设备上以有机结合照明功能和通信功能的新兴无线通信技术。

众所周知，可见光通信具有高传输速率、与传统电磁频段无干扰等特点，但是，可见光通信的信号能量90％以上集中在直射径上，因此很容易受到障碍物的遮挡产生中断；同时，由于路径损耗较大(正比于传输距离的平方)且会受到接收器接收角(FOV：field ofview)的限制，使得可见光通信的覆盖范围有限，在室内，一个可见通信LED接入点的光源仅可信号覆盖半径0.5m-1.5m的圆形区域，因此需要阵列部署可见通信LED光源以满足区域网络覆盖需求。相对而言，传统无线电磁频段覆盖范围较大，但网络干扰受限，传输速率难以满足用户日益增长的数据速率需求。因此，可见光通信与传统无线通信融合组网，优势互补(速率和覆盖范围)，是当前的热点研究方向之一。

然而，现有技术侧重对可见光通信中异构融合网络的容量进行理论分析，而在实际系统中，则缺少一种实用的可见光异构网络中的联合资源分配方法，尤其是针对室内可见光与无线家庭异构网络中的资源分配方法，以优化资源配置，提高资源效用。

发明内容

本发明实施例公开了一种室内可见光-家庭基站异构网络中的资源分配方法及装置，用于解决现有技术中缺少可实用的可见光与无线家庭基站异构网络中的联合资源分配方法，进而造成的此异构网络的资源配置差以及资源效用低的问题。技术方案如下：

本发明实施例公开了一种室内可见光-家庭基站异构网络中的资源分配方法，应用于调度器，所述调度器连接室内可见通信LED接入点和无线家庭基站；其特征在于，包括以下步骤：

S1：随机或按照预设的算法生成多个二维矩阵P_MK，得到由所述多个二维矩阵P_MK构成的第一信道分配解集；其中，每一个二维矩阵P_MK均为一个信道分配解，所述二维矩阵P_MK由处于可见光光源照射区域内的M个终端设备对应的一维矩阵构成，任一所述一维矩阵均由该一维矩阵对应的终端设备的所有信道分配指示因子ρ_m,k构成，其中，可见光和家庭基站两种信道资源共包含有K个信道资源，对于m∈{1,2,…,M},k∈{1,2,…,K}，其满足ρ_m,k∈{0,1}，且对于任意一个k，使得二维矩阵P_MK由二进制码构成；

S2：以优化目标作为适应度对第一信道分配解集进行遗传算法中的选择运算，得到第二信道分配解集，其中，u_m表示为终端设备m的资源效用；

S3：对由步骤S2得到的第二信道分配解集中的每个信道分配解，以预设的交叉概率选择两个终端设备进行配对，交换相同信道资源位置上的信道分配指示因子ρ_m,k，得到第三信道分配解集；

S4：判断是否满足遗传算法预设的终止条件，如果是，则解码输出所述第三信道分配解集中能使最大的信道分配解，根据解码输出的信道分配解分配可见光和家庭基站两种信道资源中的信道资源；否则将第三信道分配解集作为第一信道分配解集返回步骤S2。

较优的，所述随机或按照预设的算法生成多个二维矩阵P_MK包括：

随机生成多个所述二维矩阵P_MK；

或，对处在单光源照射区域的终端设备按照资源效用u_m分配可见光子信道，对多光源重叠照射区域的终端设备按照资源效用u_m分配家庭基站子信道，具体分配方法为一个迭代的过程：对每个信道资源，分配给效用函数最大的终端设备后，更新资源效用u_m，然后以同样的方法分配下一个信道资源，直到所有信道资源分配完毕，得到一个二维矩阵P_MK，复制所述二维矩阵P_MK生成多个相同的所述二维矩阵P_MK；其中，单光源照射区域表示该区域仅被一个可见通信LED的光源照射覆盖，多光源重叠照射区域表示该区域被至少两个可见通信LED的光源照射覆盖。

较优的，所述以优化目标作为适应度对第一信道分配解集中进行遗传算法中的选择运算，得到第二信道分配解集具体为：

对第一信道分配解集中的多个信道分配解，按照其对应的的大小由高到低进行排序，并选择排在前面的预设数量个信道分配解；对所述预设数量个信道分配解采用轮盘赌选择法复制出多个信道分配解构成第二信道分配解集，第二信道分配解集中信道分配解的个数与第一信道分配解集中的信道分配解的个数相等。

较优的，所述步骤S3和步骤S4之间还包括步骤：

S3.1：对从步骤S3得到的第三信道分配解集中的每个信道分配解进行变异运算：在每个信道分配解中，以预设的变异概率对同一终端设备的一个或多个为零值的信道分配指示因子ρ_m,k进行取反运算，并将进行了取反运算的信道分配指示因子ρ_m,k对应所在的信道资源中其他移动终端的信道分配指示因子ρ_m,k的值变为零值，得到变异运算后的第三信道分配解集。

较优的，所述判断是否满足遗传算法预设的终止条件包括：

判断整个算法的进化代数是否已达预定的最大代数，其中，执行步骤S2的次数为整个算法的进化代数；

或，判断第三信道分配解集中信道分配解对应的最大的值是否已经趋于稳定。

本发明实施例还公开了一种室内可见光-家庭基站异构网络中的资源分配装置，应用于调度器，所述调度器连接室内可见通信LED接入点和无线家庭基站，其特征在于，所述装置包括：

初始信道分配解集生成模块，用于随机或按照预设的算法生成多个二维矩阵P_MK，得到由所述多个二维矩阵P_MK构成的第一信道分配解集；其中，每一个二维矩阵P_MK均为一个信道分配解，所述二维矩阵P_MK由处于可见光光源照射区域内的M个终端设备对应的一维矩阵构成，任一所述一维矩阵均由该一维矩阵对应的终端设备的所有信道分配指示因子ρ_m,k构成，其中，可见光和家庭基站两种信道资源共包含有K个信道资源，对于m∈{1,2,…,M},k∈{1,2,…,K}，其满足ρ_m,k∈{0,1}，且对于任意一个k，使得二维矩阵P_MK由二进制码构成；

选择运算模块，用于以优化目标作为适应度对第一信道分配解集进行遗传算法中的选择运算，得到第二信道分配解集，其中，u_m表示为终端设备m的资源效用；

交叉运算模块，用于对由选择运算模块得到的第二信道分配解集中的每个信道分配解，以预设的交叉概率选择两个终端设备进行配对，交换相同信道资源位置上的信道分配指示因子ρ_m,k，得到第三信道分配解集；

终止条件判断模块，用于判断是否满足遗传算法预设的终止条件，如果是，则解码输出所述第三信道分配解集中能使最大的信道分配解，根据解码输出的信道分配解分配可见光和家庭基站两种信道资源中的信道资源；否则将第三信道分配解集作为第一信道分配解集输出到选择运算模块中。

较优的，所述初始信道分配解集生成模块具体用于：

随机生成多个所述二维矩阵P_MK，得到由所述多个二维矩阵P_MK构成的第一信道分配解集；

或，对处在单光源照射区域的终端设备按照资源效用u_m分配可见光子信道，对多光源重叠照射区域的终端设备按照资源效用u_m分配家庭基站子信道，具体分配方法为一个迭代的过程：对每个信道资源，分配给效用函数最大的终端设备后，更新资源效用u_m，然后以同样的方法分配下一个信道资源，直到所有信道资源分配完毕，得到一个二维矩阵P_MK，复制所述二维矩阵P_MK生成多个相同的所述二维矩阵P_MK，得到由所述多个二维矩阵P_MK构成的第一信道分配解集；其中，单光源照射区域表示该区域仅被一个可见通信LED的光源照射覆盖，多光源重叠照射区域表示该区域被至少两个可见通信LED的光源照射覆盖。

较优的，所述选择运算模块具体用于：

对第一信道分配解集中的多个信道分配解，按照其对应的的大小由高到低进行排序，并选择排在前面的预设数量个信道分配解；对所述预设数量个信道分配解采用轮盘赌选择法复制出多个信道分配解构成第二信道分配解集，第二信道分配解集中信道分配解的个数与第一信道分配解集中的信道分配解的个数相等。

较优的，所述交叉运算模块和终止条件判断模块之间还包括：

变异运算模块：对从交叉运算模块得到的第三信道分配解集中的每个信道分配解进行变异运算：在每个信道分配解中，以预设的变异概率对同一终端设备的一个或多个为零值的信道分配指示因子ρ_m,k进行取反运算，并将进行了取反运算的信道分配指示因子ρ_m,k对应所在的信道资源中其他移动终端的信道分配指示因子ρ_m,k的值变为零值，得到变异运算后的第三信道分配解集。

较优的，所述终止条件判断模块具体用于：

判断整个算法的进化代数是否已达预定的最大代数，其中，选择运算模块的运行次数为整个算法的进化代数；

或，判断第三信道分配解集中信道分配解对应的最大的值是否已经趋于稳定；

如果是，则解码输出所述第三信道分配解集中能使最大的信道分配解，根据解码输出的信道分配解分配可见光和家庭基站两种信道资源中的信道资源；否则将第三信道分配解集作为第一信道分配解集输出到选择运算模块中。

本发明提出的一种室内可见光-家庭基站异构网络中的资源分配方法及装置，将信道分配方案转化为二进制码，从而进行遗传运算以得到较优的信道资源分配方案，优化了网络信道资源配置，降低了分配方法的复杂度，提高了分配效率和网络资源效用，可应用到实际的室内可见光-家庭基站异构网络中。

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为本发明实施例的实施场景示意图；

图2为本发明实施例提供的室内可见光-家庭基站异构网络中的资源分配方法的一种流程示意图；

图3为本发明实施例提供的室内可见光-家庭基站异构网络中的资源分配方法的另一种流程示意图；

图4为本发明实施例提供的室内可见光-家庭基站异构网络中的资源分配装置的一种结构示意图；

图5为本发明实施例提供的室内可见光-家庭基站异构网络中的资源分配装置的另一种结构示意图。

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作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。

首先，应该引入的是遗传算法的概念，遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界进化规律(适者生存，优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。

在本发明实施例中，具体的实施场景可以参照图1，如图1所示，该场景是在一个房间，该房间中既有无线通信的无线家庭基站2，简称家庭基站，也有实现室内可见光通信网络的LED光源1，LED光源1也就是可见通信LED接入点。无线家庭基站2和各个可见通信LED接入点1都与一个调度器4相连。这样，通过调度器4的信道资源分配，使得位于房间中位于LED光源1照射下的各个终端设备3，既可以使用可见光子信道资源，也可以使用无线家庭基站子信道资源。

如图1所示，在本发明实施例中，在室内的多个可见通信LED光源下，有的区域仅被一个可见通信LED光源有效覆盖，此类区域称之为单光源照射区域，如图1中标号5所指的虚线框区域；同样也存在有的区域被至少两个可见通信LED光源重叠覆盖，此类区域称之为多光源重叠照射区域，如图1中标号6所指的虚线框区域。

下面通过具体实施例，对调度器4的信道资源分配方法进行详细说明：

如图2所示，本发明实施例提供的室内可见光-家庭基站异构网络中的一种资源分配流程，包括以下步骤：

S1：随机或按照预设的算法生成多个二维矩阵P_MK，得到由所述多个二维矩阵P_MK构成的第一信道分配解集；其中，每一个二维矩阵P_MK均为一个信道分配解；

此处所述的信道分配解对应着所有终端设备的一个信道分配方案，且此处所描述的信道分配解相当于遗传算法中的染色体，而该第一信道分配解集即为遗传算法中的初始种群；

所述二维矩阵P_MK由处于可见光光源照射区域内的M个终端设备对应的一维矩阵构成，任一所述一维矩阵均由该一维矩阵对应的终端设备的所有信道分配指示因子ρ_m,k构成，其中，可见光和家庭基站两种信道资源共包含有K个信道资源，对于m∈{1,2,…,M},k∈{1,2,…,K}，其满足ρ_m,k∈{0,1}，且对于任意一个信道资源k，

公式ρ_m,k∈{0,1}表示的意义为：在一个调度周期内，同一个信道资源只能分配给一个终端设备(当然，应该说明的是，一个移动终端是可以同时调度多个信道资源的)。

若终端设备m调度了信道资源k，则对应的ρ_m,k为1，否则，ρ_m,k为0；因此，每一个终端设备的K个信道分配指示因子ρ_m,k构成一组二进制编码组，即上述一维矩阵，那么，M个终端设备的二进制编码组就可以构成拥有M行K列的二维矩阵P_MK，按照公式ρ_m,k∈{0,1}的限定，即表示二维矩阵P_MK中每个纵列的和为1。

所述随机或按照预设的算法生成多个二维矩阵P_MK具体包括两种生成方式：

一种是随机生成多个所述二维矩阵P_MK，此处的多个所述二维矩阵P_MK即为遗传算法中的初始种群，遗传算法中，初始种群的生成便是为随机生成的；

但是，随机生成的初始种群中，染色体(对应于本发明中的信道分配解)的质量可能较差，为了简化算法的求解过程，使算法能够尽快地找到或靠近最优解，通常希望生成的初始种群的质量较佳。

因此在本发明实施例中，第二种初始种群的生成方法为：对处在单光源照射区域的终端设备按照资源效用u_m分配可见光子信道(即可见通信LED接入点的子信道)，对多光源重叠照射区域的终端设备按照资源效用u_m分配(无线)家庭基站子信道。

具体分配方法为一个迭代的过程：对每个信道资源，分配给效用函数最大的终端设备后，更新资源效用u_m，然后以同样的方法分配下一个信道资源，直到所有信道资源分配完毕，得到一个二维矩阵P_MK，复制所述二维矩阵P_MK生成多个相同的所述二维矩阵P_MK。

其中，单光源照射区域表示该区域仅被一个可见通信LED的光源照射覆盖，多光源重叠照射区域表示该区域被至少两个可见通信LED的光源照射覆盖。

使用上述第二种初始种群的生成方式，其第一信道分配解集中的信道分配解相同，但是，其信道分配解对应的较大，更接近需要寻找的最优的信道分配解，通过后续的运算可以更快地靠近或找到最优的信道分配解，缩短了算法的运算时间，简化了算法的复杂度。

S2：以优化目标作为适应度对第一信道分配解集进行遗传算法中的选择运算，得到第二信道分配解集。显然的，第一信道分配解集中的信道分配解对应的越大，其被选择复制的概率也越大。

其中，u_m表示为终端设备m的资源效用，其与现有技术相同，定义为：u_m＝r_md_m；其中， d_m表示终端设备m的当前服务状态，表征了终端设备调用资源的优先级，是一种基于终端设备所获得传输速率公平性的考量。在时间窗内终端设备m获得的速率与遍历所有终端设备的平均速率的比值越大，终端设备m的服务状态越低，调用资源的优先级越低。

R_m表示终端设备m在某段时间窗内的平均传输速率；表示时间窗内遍历所有终端设备的平均速率；r_m表示终端设备m当前信道分配状态下所获得的瞬时速率；δ是一个极小的正数(如0.01)，防止为0；M表示终端设备的数量。

此步骤具体为：

对第一信道分配解集中的多个信道分配解，按照其对应的的大小由高到低进行排序，并选择排在前面的预设数量个信道分配解；对所述预设数量个信道分配解采用轮盘赌选择法复制出多个信道分配解构成第二信道分配解集，第二信道分配解集中信道分配解的个数与第一信道分配解集中的信道分配解的个数相等。

在遗传算法的选择运算中，对于一个规模为N的种群，其个体i的适应度为f_i，则个体i被选择的概率p_i为：p_i＝f_i/∑f。

假设本发明实施例中，第一信道分配解集中包含50个信道分配解，按照其对应的的大小由高到低进行排序，并选择排在前面的10个信道分配解，按照上述选择概率的确定规则，每个信道分配解的选择概率p(x_i)为其对应的值比上上述10个信道分配解对应的之和，显然的，10个信道分配解的选择概率之和为1。

本发明实施例中，轮盘赌选择法的过程可以如下所述：

在[0,1]区间内产生50个随机数r，针对每个随机数r，若r≤q₁，则复制出一个与信道分配解x₁完全相同的信道分配解；若q_j-1＜r≤q_j(2≤j≤I)，则复制出一个与信道分配解x_j完全相同的信道分配解，按照上述规则，复制出50个信道分配解，构成第二信道分配解集；

其中，上述的q_i为信道分配解x_i(i＝1,2，…，I)的积累概率，其计算公式为在本发明实施例中，I＝10，将上述10个信道分配解编号为x₁、x₂、x₃、…、x₁₀，则q_i＝p(x₁)+p(x₂)+…+p(x_i)，例如：q₅＝p(x₁)+p(x₂)+p(x₃)+p(x₄)+p(x₅)，q₃＝p(x₁)+p(x₂)+p(x₃)。

这里，应该注意的是，当使用第二种初始种群的生成方式时，第一次选择运算后，第一信道分配解集与第二信道分配解集完全相同，直到在后续的运算过程中，信道分配解集中的信道分配解才开始出现差异。

S3：对由步骤S2得到的第二信道分配解集中的每个信道分配解，以预设的交叉概率选择两个终端设备进行配对，交换相同信道资源位置上的信道分配指示因子ρ_m,k，得到第三信道分配解集。

上述交叉概率为同一信道分配解中，存在信道分配指示因子ρ_m,k被交换的终端设备的数量占全部终端设备总数量的比例，具体的交叉概率可以根据实际情况设定；

上述交换相同信道资源位置上的信道分配指示因子ρ_m,k，则是指对于两个终端设备，交换同一信道资源k位置上的元素，即将二维矩阵P_MK中位于同一列的两个元素交换位置，或者将二维矩阵P_MK中位于某个移动终端的多列元素与另一个移动终端的对应的多列元素交换位置。

S4：判断是否满足遗传算法预设的终止条件，如果是，则解码输出所述第三信道分配解集中能使最大的信道分配解，根据解码输出的信道分配解分配可见光和家庭基站两种信道资源中的信道资源；否则将第三信道分配解集作为第一信道分配解集返回步骤S2。

所述判断是否满足遗传算法预设的终止条件包括：

判断整个算法的进化代数是否已达预定的最大代数，假设在一个调度周期内，存在的最佳方案对应的值为f_max，本发明实施例进行的算法，每进行一次选择运算和交叉运算，得到的第三分配信道分配解集中的最优信道分配解，其对应的越大，也越接近f_max；

当进化代数足够大时，第三信道分配解集中最优信道分配解对应的值已经十分接近f_max或等于f_max(此处最优信道分配解即为第三分配解集中对应的值最大的信道分配解)，故，可以预设一个进化代数，使最终得到的信道分配方案接近最优的信道分配方案；其中，执行步骤S2的次数为整个算法的进化代数；

或，判断第三信道分配解集中信道分配解对应的最大的值是否已经趋于稳定，同上所述，当进化代数足够大时，第三信道分配解集中最优信道分配解对应的值已经十分接近f_max或等于f_max；

某一次运算后得到的第三信道分配解集中最优信道分配解对应的值与前几次运算后得到的第三信道分解集中最优信道分配解对应的值相近或相等，即第三信道分配解集中最优信道分配解对应的值已经不再改变，或者几乎没有明显的增大，此时也可以判断整个算法可以终止。

可见，图2所示实施例，将信道分配方案转化为二进制码，从而进行遗传运算以得到较优的信道资源分配方案，优化了网络信道资源配置，降低了分配方法的复杂度，提高了分配效率和网络资源效用，可应用到实际的室内可见光-家庭基站异构网络中。

如图3所示，本发明实施例提供的室内可见光-家庭基站异构网络中的另一种资源分配流程，包括以下步骤：

S1：随机或按照预设的算法生成多个二维矩阵P_MK，得到由所述多个二维矩阵P_MK构成的第一信道分配解集；其中，每一个二维矩阵P_MK均为一个信道分配解，所述二维矩阵P_MK由处于可见光光源照射区域内的M个终端设备对应的一维矩阵构成，任一所述一维矩阵均由该一维矩阵对应的终端设备的所有信道分配指示因子ρ_m,k构成；

其中，可见光和家庭基站两种信道资源共包含有K个信道资源，对于m∈{1,2,…, M},k∈{1,2,…,K}，其满足ρ_m,k∈{0,1}，且对于任意一个k，

S2：以优化目标作为适应度对第一信道分配解集进行遗传算法中的选择运算，得到第二信道分配解集，其中，u_m表示为终端设备m的资源效用。

S3：对由步骤S2得到的第二信道分配解集中的每个信道分配解，以预设的交叉概率选择两个终端设备进行配对，交换相同信道资源位置上的信道分配指示因子ρ_m,k，得到第三信道分配解集。

S3.1：对从步骤S3得到的第三信道分配解集中的每个信道分配解进行变异运算：在每个信道分配解中，以预设的变异概率对同一终端设备的一个或多个为零值的信道分配指示因子ρ_m,k进行取反运算，并将进行了取反运算的信道分配指示因子ρ_m,k对应所在的信道资源中其他移动终端的信道分配指示因子ρ_m,k的值变为零值，得到变异运算后的第三信道分配解集。

上述变异概率为同一信道分配解中，存在信道分配指示因子ρ_m,k进行了取反运算的终端设备的数量占全部终端设备总数量的比例，具体的变异概率可以根据实际情况设定；

上述变异运算具体可以理解为：对同一终端设备的一个或多个为零值的信道分配指示因子ρ_m,k进行取反运算，将原值0变为1，又由于对于m∈{1,2,…,M},k∈{1,2,…,K}，其满足ρ_m,k∈{0,1}，且对于任意一个k，所以还需要将进行了取反运算的信道分配指示因子ρ_m,k对应所在的信道资源中其他移动终端的信道分配指示因子ρ_m,k的值变为零值，以保证满足上述公式表示的条件。

此步骤在本发明实施例中等于增加了一次交叉运算，可以提高算法寻找最优解的多样性，防止搜索结果陷入局部最优。

S4：判断是否满足遗传算法预设的终止条件，如果是，则解码输出所述第三信道分配解集(此处所述的第三信道分配解集即为变异运算后的第三信道分配解集)中能使最大的信道分配解，根据解码输出的信道分配解分配可见光和家庭基站两种信道资源中的信道资源；否则将第三信道分配解集作为第一信道分配解集返回步骤S2。

可见，图3所示实施例，将信道分配方案转化为二进制码，从而进行遗传运算以得到较优的信道资源分配方案，优化了网络信道资源配置，降低了分配方法的复杂度，提高了分配效率和网络资源效用，可应用到实际的室内可见光-家庭基站异构网络中。

如图4所示，本发明实施例提供的室内可见光-家庭基站异构网络中的一种资源分配装置，其与图2所示的方法实施例相对应，包括：初始信道分配解集生成模块7、选择运算模块8、交叉运算模块9、终止条件判断模块10。

其中，初始信道分配解集生成模块7，用于随机或按照预设的算法生成多个二维矩阵P_MK，得到由所述多个二维矩阵P_MK构成的第一信道分配解集；

其中，每一个二维矩阵P_MK均为一个信道分配解，所述二维矩阵P_MK由处于可见光光源照射区域内的M个终端设备对应的一维矩阵构成，任一所述一维矩阵均由该一维矩阵对应的终端设备的所有信道分配指示因子ρ_m,k构成；

其中，可见光和家庭基站两种信道资源共包含有K个信道资源，对于m∈{1,2,…, M},k∈{1,2,…,K}，其满足ρ_m,k∈{0,1}，且对于任意一个k，

本实施例中的初始信道分配解集生成模块7，具体可以用于：

随机生成多个所述二维矩阵P_MK，得到由所述多个二维矩阵P_MK构成的第一信道分配解集；

或，对处在单光源照射区域的终端设备按照资源效用u_m分配可见光子信道，对多光源重叠照射区域的终端设备按照资源效用u_m分配家庭基站子信道；

具体分配方法为一个迭代的过程：对每个信道资源，分配给效用函数最大的终端设备后，更新资源效用u_m，然后以同样的方法分配下一个信道资源，直到所有信道资源分配完毕，得到一个二维矩阵P_MK，复制所述二维矩阵P_MK生成多个相同的所述二维矩阵P_MK，得到由所述多个二维矩阵P_MK构成的第一信道分配解集；

其中，单光源照射区域表示该区域仅被一个可见通信LED的光源照射覆盖，多光源重叠照射区域表示该区域被至少两个可见通信LED的光源照射覆盖。

选择运算模块8，用于以优化目标作为适应度对第一信道分配解集进行遗传算法中的选择运算，得到第二信道分配解集，其中，u_m表示为终端设备m的资源效用。

本实施例中的选择运算模块8，具体可以用于：

对第一信道分配解集中的多个信道分配解，按照其对应的的大小由高到低进行排序，并选择排在前面的预设数量个信道分配解；对所述预设数量个信道分配解采用轮盘赌选择法复制出多个信道分配解构成第二信道分配解集，第二信道分配解集中信道分配解的个数与第一信道分配解集中的信道分配解的个数相等。

交叉运算模块9，用于对由选择运算模块8得到的第二信道分配解集中的每个信道分配解，以预设的交叉概率选择两个终端设备进行配对，交换相同信道资源位置上的信道分配指示因子ρ_m,k，得到第三信道分配解集。

终止条件判断模块10，用于判断是否满足遗传算法预设的终止条件，如果是，则解码输出所述第三信道分配解集中能使最大的信道分配解，根据解码输出的信道分配解分配可见光和家庭基站两种信道资源中的信道资源；否则将第三信道分配解集作为第一信道分配解集输出到选择运算模块8中。

本实施例中的终止条件判断模块10，具体可以用于：

判断整个算法的进化代数是否已达预定的最大代数，其中，选择运算模块8的运行次数为整个算法的进化代数；

或，判断第三信道分配解集中信道分配解对应的最大的值是否已经趋于稳定。

可见，图4所示实施例，将信道分配方案转化为二进制码，从而进行遗传运算以得到较优的信道资源分配方案，优化了网络信道资源配置，降低了分配方法的复杂度，提高了分配效率和网络资源效用，可应用到实际的室内可见光-家庭基站异构网络中。

如图5所示，本发明实施例提供的室内可见光-家庭基站异构网络中的另一种资源分配装置，其与图3所示的方法实施例相对应，包括：初始信道分配解集生成模块7、选择运算模块8、交叉运算模块9、终止条件判断模块10。

其中，所述交叉运算模块9和终止条件判断模块10之间还可以包括有：

变异运算模块11：对从交叉运算模块9得到的第三信道分配解集中的每个信道分配解进行变异运算：在每个信道分配解中，以预设的变异概率对同一终端设备的一个或多个为零值的信道分配指示因子ρ_m,k进行取反运算，并将进行了取反运算的信道分配指示因子ρ_m,k对应所在的信道资源中其他移动终端的信道分配指示因子ρ_m,k的值变为零值，得到变异运算后的第三信道分配解集。

可见，图5所示实施例，将信道分配方案转化为二进制码，从而进行遗传运算以得到较优的信道资源分配方案，优化了网络信道资源配置，降低了分配方法的复杂度，提高了分配效率和网络资源效用，可应用到实际的室内可见光-家庭基站异构网络中。

对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施方式中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，这里所称得的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种室内可见光-家庭基站异构网络中的资源分配方法，应用于调度器，所述调度器连接室内可见通信LED接入点和无线家庭基站；其特征在于，包括以下步骤：

S1：随机或按照预设的算法生成多个二维矩阵P_MK，得到由所述多个二维矩阵P_MK构成的第一信道分配解集；其中，每一个二维矩阵P_MK均为一个信道分配解，所述二维矩阵P_MK由处于可见光光源照射区域内的M个终端设备对应的一维矩阵构成，任一所述一维矩阵均由该一维矩阵对应的终端设备的所有信道分配指示因子ρ_m,k构成，其中，可见光和家庭基站两种信道资源共包含有K个信道资源，对于m∈{1,2,…,M},k∈{1,2,…,K}，其满足ρ_m,k∈{0,1}，且对于任意一个k，使得二维矩阵P_MK由二进制码构成；

S2：以优化目标作为适应度对第一信道分配解集进行遗传算法中的选择运算，得到第二信道分配解集，其中，u_m表示为终端设备m的资源效用；

S3：对由步骤S2得到的第二信道分配解集中的每个信道分配解，以预设的交叉概率选择两个终端设备进行配对，交换相同信道资源位置上的信道分配指示因子ρ_m,k，得到第三信道分配解集；

S4：判断是否满足遗传算法预设的终止条件，如果是，则解码输出所述第三信道分配解集中能使最大的信道分配解，根据解码输出的信道分配解分配可见光和家庭基站两种信道资源中的信道资源；否则将第三信道分配解集作为第一信道分配解集返回步骤S2。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述随机或按照预设的算法生成多个二维矩阵P_MK包括：

随机生成多个所述二维矩阵P_MK；

或，对处在单光源照射区域的终端设备按照资源效用u_m分配可见光子信道，对多光源重叠照射区域的终端设备按照资源效用u_m分配家庭基站子信道，具体分配方法为一个迭代的过程：对每个信道资源，分配给效用函数最大的终端设备后，更新资源效用u_m，然后以同样的方法分配下一个信道资源，直到所有信道资源分配完毕，得到一个二维矩阵P_MK，复制所述二维矩阵P_MK生成多个相同的所述二维矩阵P_MK；其中，单光源照射区域表示该区域仅被一个可见通信LED的光源照射覆盖，多光源重叠照射区域表示该区域被至少两个可见通信LED的光源照射覆盖。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以优化目标作为适应度对第一信道分配解集中进行遗传算法中的选择运算，得到第二信道分配解集具体为：

对第一信道分配解集中的多个信道分配解，按照其对应的的大小由高到低进行排序，并选择排在前面的预设数量个信道分配解；对所述预设数量个信道分配解采用轮盘赌选择法复制出多个信道分配解构成第二信道分配解集，第二信道分配解集中信道分配解的个数与第一信道分配解集中的信道分配解的个数相等。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3和步骤S4之间还包括步骤：

S3.1：对从步骤S3得到的第三信道分配解集中的每个信道分配解进行变异运算：在每个信道分配解中，以预设的变异概率对同一终端设备的一个或多个为零值的信道分配指示因子ρ_m,k进行取反运算，并将进行了取反运算的信道分配指示因子ρ_m,k对应所在的信道资源中其他移动终端的信道分配指示因子ρ_m,k的值变为零值，得到变异运算后的第三信道分配解集。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断是否满足遗传算法预设的终止条件包括：

判断整个算法的进化代数是否已达预定的最大代数，其中，执行步骤S2的次数为整个算法的进化代数；

或，判断第三信道分配解集中信道分配解对应的最大的值是否已经趋于稳定。

6.一种室内可见光-家庭基站异构网络中的资源分配装置，应用于调度器，所述调度器连接室内可见通信LED接入点和无线家庭基站，其特征在于，所述装置包括：

初始信道分配解集生成模块，用于随机或按照预设的算法生成多个二维矩阵P_MK，得到由所述多个二维矩阵P_MK构成的第一信道分配解集；其中，每一个二维矩阵P_MK均为一个信道分配解，所述二维矩阵P_MK由处于可见光光源照射区域内的M个终端设备对应的一维矩阵构成，任一所述一维矩阵均由该一维矩阵对应的终端设备的所有信道分配指示因子ρ_m,k构成，其中，可见光和家庭基站两种信道资源共包含有K个信道资源，对于m∈{1,2,…,M},k∈{1,2,…,K}，其满足ρ_m,k∈{0,1}，且对于任意一个k，使得二维矩阵P_MK由二进制码构成；

选择运算模块，用于以优化目标作为适应度对第一信道分配解集进行遗传算法中的选择运算，得到第二信道分配解集，其中，u_m表示为终端设备m的资源效用；

交叉运算模块，用于对由选择运算模块得到的第二信道分配解集中的每个信道分配解，以预设的交叉概率选择两个终端设备进行配对，交换相同信道资源位置上的信道分配指示因子ρ_m,k，得到第三信道分配解集；

终止条件判断模块，用于判断是否满足遗传算法预设的终止条件，如果是，则解码输出所述第三信道分配解集中能使最大的信道分配解，根据解码输出的信道分配解分配可见光和家庭基站两种信道资源中的信道资源；否则将第三信道分配解集作为第一信道分配解集输出到选择运算模块中。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述初始信道分配解集生成模块具体用于：

随机生成多个所述二维矩阵P_MK，得到由所述多个二维矩阵P_MK构成的第一信道分配解集；

或，对处在单光源照射区域的终端设备按照资源效用u_m分配可见光子信道，对多光源重叠照射区域的终端设备按照资源效用u_m分配家庭基站子信道，具体分配方法为一个迭代的过程：对每个信道资源，分配给效用函数最大的终端设备后，更新资源效用u_m，然后以同样的方法分配下一个信道资源，直到所有信道资源分配完毕，得到一个二维矩阵P_MK，复制所述二维矩阵P_MK生成多个相同的所述二维矩阵P_MK，得到由所述多个二维矩阵P_MK构成的第一信道分配解集；其中，单光源照射区域表示该区域仅被一个可见通信LED的光源照射覆盖，多光源重叠照射区域表示该区域被至少两个可见通信LED的光源照射覆盖。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述选择运算模块具体用于：

对第一信道分配解集中的多个信道分配解，按照其对应的的大小由高到低进行排序，并选择排在前面的预设数量个信道分配解；对所述预设数量个信道分配解采用轮盘赌选择法复制出多个信道分配解构成第二信道分配解集，第二信道分配解集中信道分配解的个数与第一信道分配解集中的信道分配解的个数相等。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述交叉运算模块和终止条件判断模块之间还包括：

变异运算模块：对从交叉运算模块得到的第三信道分配解集中的每个信道分配解进行变异运算：在每个信道分配解中，以预设的变异概率对同一终端设备的一个或多个为零值的信道分配指示因子ρ_m,k进行取反运算，并将进行了取反运算的信道分配指示因子ρ_m,k对应所在的信道资源中其他移动终端的信道分配指示因子ρ_m,k的值变为零值，得到变异运算后的第三信道分配解集。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述终止条件判断模块具体用于：

判断整个算法的进化代数是否已达预定的最大代数，其中，选择运算模块的运行次数为整个算法的进化代数；

或，判断第三信道分配解集中信道分配解对应的最大的值是否已经趋于稳定；

如果是，则解码输出所述第三信道分配解集中能使最大的信道分配解，根据解码输出的信道分配解分配可见光和家庭基站两种信道资源中的信道资源；否则将第三信道分配解集作为第一信道分配解集输出到选择运算模块中。