CN105959958A - 一种基于波束成形和功率分配的频谱反拍卖的出价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于波束成形和功率分配的频谱反拍卖的出价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.建立反拍卖模型；S2.第三方基站进行波束成形和功率分配；S3.建立第三方基站拥有者的出价函数；S4.建立联合预编码与功率分配进行拍卖设计的目标函数。本发明，可以很好地保证蜂窝网流量分担的频谱反拍卖模型中第三方基站拥有者出价的合理性，从而真实的反应第三方基站拥有者所有空闲频带的真实价值，容易实现，便于扩展，将出价与第三方网络吞吐量联系起来，建立出价函数。并利用波束成形和功率分配来最大化反拍卖模型中第三方网络的吞吐量，优化出价函数，进而保证反拍卖的真实性的特点。

Description

一种基于波束成形和功率分配的频谱反拍卖的出价方法

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，具体为一种基于波束成形和功率分配的频谱反拍卖的出价方法。

背景技术

随着蜂窝网的用户数和业务量的迅猛增长，带宽需求也快速增大，这给移动网络设施产生巨大的挑战。大量的移动用户产生的数据流量，超过了蜂窝网络的能力，因此也恶化了向移动用户提供的网络服务质量。流量分担概念就是为了解决以上问题而提出的，目前已经得到了广泛的研究。而第三方基站(微蜂窝，WiFi基站等)凭借特有的优势成为卸载移动数据的强有力候选者。S.Paris等制定了反向拍卖模型来考虑部分流量卸载问题。D.Wei等提出了一种理想的、新颖的基于拍卖的激励框架，考虑了蜂窝网络负载在空间上的动态变化，允许蜂窝服务供应商通过建立的反向拍卖模型利用第三方高频段基站的频谱资源。在上述基于频谱反拍卖的蜂窝网流量分担的研究基础上，考虑到频谱反拍卖模型中第三方基站拥有者出价的合理性，将出价与第三方网络吞吐量联系起来，建立出价函数，为此提出一种基于波束成形和功率分配的频谱反拍卖的出价方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于波束成形和功率分配的频谱反拍卖的出价方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于波束成形和功率分配的频谱反拍卖的出价方法，包括以下步骤：

S1.建立反拍卖模型：蜂窝网和第三方基站构建成反拍卖模型，至少还提供一个拍卖控制中心，拍卖控制中心在反拍卖模型中根据蜂窝网的负载变化将一天分解为K个时间段，k∈{1,2,...,K}表示某一时间段，每个时间段对应着蜂窝网的一个流量分担目标d_k，第三方基站i∈{1,2,...,I}对每个时间段进行投标并表示为b_ik＝{B_ik,v_ik}，其中，B_ik表示第三方基站i第k时间段的空闲频带的宽度，v_ik表示第三方基站i对第k段时间自身空闲频带的出价，拍卖控制中心收集、整理出价者的竞标信息，通过拍卖的支付规则，保障拍卖的真实性和有效性，兼顾卖家和买家的利益，实现整个拍卖系统的效用最大化；

S2.第三方基站进行波束成形和功率分配：设第三方基站天线端N待发射信号向量S＝[s₁,s₂,...,s_M]^T,其中T表示转置，经过预编码得到第三方基站天线N端的发射信号向量X＝FPS，其中F＝[f₁,f₂,......,f_M]是波束成形向量，f_m表示第m个蜂窝网用户的波束成形矩阵(1×M)，||f_m||＝1，是发射功率矩阵，P_m是对应第m个蜂窝网用户的发射功率，经信道发送后，可以求得第m个蜂窝网用户的接收信号，授权用户的接收信号，第m蜂窝用户的信干比以及第m蜂窝用户的吞吐量；

S3.建立第三方基站拥有者的出价函数：第三方基站包括拥有者在进行频谱反拍卖时的出价与其本身的吞吐量，将第三方基站i在时段k的出价定义为：

$v_{ik}={\mathrm{\γ}}_{ik}{B}_{ik}\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{\log }_2(1+{\mathrm{SINR}}_m)$

其中γ_ik表示基站i对时段k的频带出售的意向度，B_ik表示基站i在时段k的空闲频带宽度；

S4.建立联合预编码与功率分配进行拍卖设计的目标函数：联合预编码与功率分配进行拍卖设计的优化目标函在干扰约束功率约束，总发射功率约束，和单个蜂窝用户信干比约束下，最大化AP基站的吞吐量。

优选的，所述S2步骤中的第m个蜂窝网用户的接收信号为：

其中h_m表示第三方基站天线N端到第m个蜂窝网用户的信道系数矩阵，P_a表示授权用户的发射功率，g_m是第三方基站天线A端到第m个蜂窝网用户的信道系数，x是授权用户的发射信号，n_m是均值为零、方差为σ²的加性高斯白噪声，授权用户的接收信号是：

g_a是第三方基站A端到授权用户的信道系数，第m蜂窝用户的信干比在假设信道系数在一个时隙内保持不变的条件下计算为：

${\mathrm{SINR}}_m=\frac{|h_m^T{f}_m{|}^2{P}_m}{\underset{i=1,i\≠m}{\overset{M}{\Σ}}|h_m^T{f}_m{|}^2{P}_i+|g_m{|}^2{P}_a+{n_m}^2},$

第m蜂窝用户的吞吐量根据香农公式可以得：

C_m＝log₂(1+SINR_m)。

优选的，所述S4步骤中的联合预编码与功率分配进行拍卖设计的目标函数为：

$\max C(F,P)={\mathrm{max\Σ}}_{m=1}^M{C}_m(f_m,P)$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}|h_m^T{f}_m{|}^2{P}_m\≤I_{th}\\ \underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{P}_m\≤p_T\\ {\mathrm{SINR}}_m\≥{\mathrm{\γ}}_{\min ,m}\end{array}\right..$

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明可以很好地保证蜂窝网流量分担的频谱反拍卖模型中第三方基站拥有者出价的合理性，从而真实的反应第三方基站拥有者所有空闲频带的真实价值，容易实现，便于扩展，将出价与第三方网络吞吐量联系起来，建立出价函数。并利用波束成形和功率分配来最大化反拍卖模型中第三方网络的吞吐量，优化出价函数，进而保证反拍卖的真实性的特点。

附图说明

图1为本发明蜂窝网中流量分担的网络模型示意图；

图2为本发明第三方基站无线网络的系统图。

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。

请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种基于波束成形和功率分配的频谱反拍卖的出价方法，包括以下步骤：

S1.建立反拍卖模型：蜂窝网和第三方基站构建成反拍卖模型，至少还提供一个拍卖控制中心，拍卖控制中心在反拍卖模型中根据蜂窝网的负载变化将一天分解为K个时间段，k∈{1,2,...,K}表示某一时间段，每个时间段对应着蜂窝网的一个流量分担目标d_k，第三方基站i∈{1,2,...,I}对每个时间段进行投标并表示为b_ik＝{B_ik,v_ik}，其中，B_ik表示第三方基站i第k时间段的空闲频带的宽度，v_ik表示第三方基站i对第k段时间自身空闲频带的出价，拍卖控制中心收集、整理出价者的竞标信息，通过拍卖的支付规则，保障拍卖的真实性和有效性，兼顾卖家和买家的利益，实现整个拍卖系统的效用最大化；

S2.第三方基站进行波束成形和功率分配：设第三方基站天线端N待发射信号向量S＝[s₁,s₂,...,s_M]^T,其中T表示转置，经过预编码得到第三方基站天线N端的发射信号向量X＝FPS，其中F＝[f₁,f₂,......,f_M]是波束成形向量，f_m表示第m个蜂窝网用户的波束成形矩阵(1×M)，||f_m||＝1，是发射功率矩阵，P_m是对应第m个蜂窝网用户的发射功率，经信道发送后，可以求得第m个蜂窝网用户的接收信号，授权用户的接收信号，第m蜂窝用户的信干比以及第m蜂窝用户的吞吐量，S2步骤中的第m个蜂窝网用户的接收信号为：

其中h_m表示第三方基站天线N端到第m个蜂窝网用户的信道系数矩阵，P_a表示授权用户的发射功率，g_m是第三方基站天线A端到第m个蜂窝网用户的信道系数，x是授权用户的发射信号，n_m是均值为零、方差为σ²的加性高斯白噪声，授权用户的接收信号是：

g_a是第三方基站A端到授权用户的信道系数，第m蜂窝用户的信干比在假设信道系数在一个时隙内保持不变的条件下计算为：

${\mathrm{SINR}}_m=\frac{|h_m^T{f}_m{|}^2{P}_m}{\underset{i=1,i\≠m}{\overset{M}{\Σ}}|h_m^T{f}_m{|}^2{P}_i+|g_m{|}^2{P}_a+{n_m}^2},$

第m蜂窝用户的吞吐量根据香农公式可以得：

C_m＝log₂(1+SINR_m)；

S3.建立第三方基站拥有者的出价函数：第三方基站包括拥有者在进行频谱反拍卖时的出价与其本身的吞吐量，将第三方基站i在时段k的出价定义为：

$v_{ik}={\mathrm{\γ}}_{ik}{B}_{ik}\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{\log }_2(1+{\mathrm{SINR}}_m)$

其中γ_ik表示基站i对时段k的频带出售的意向度，B_ik表示基站i在时段k的空闲频带宽度；

S4.建立联合预编码与功率分配进行拍卖设计的目标函数：联合预编码与功率分配进行拍卖设计的优化目标函在干扰约束功率约束，总发射功率约束，和单个蜂窝用户信干比约束下，最大化AP基站的吞吐量，S4步骤中的联合预编码与功率分配进行拍卖设计的目标函数为：

$\max C(F,P)={\mathrm{max\Σ}}_{m=1}^M{C}_m(f_m,P)$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}|h_m^T{f}_m{|}^2{P}_m\≤I_{th}\\ \underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{P}_m\≤p_T\\ {\mathrm{SINR}}_m\≥{\mathrm{\γ}}_{\min ,m}\end{array}\right..$

可以很好地保证蜂窝网流量分担的频谱反拍卖模型中第三方基站拥有者出价的合理性，从而真实的反应第三方基站拥有者所有空闲频带的真实价值，容易实现，便于扩展，将出价与第三方网络吞吐量联系起来，建立出价函数。并利用波束成形和功率分配来最大化反拍卖模型中第三方网络的吞吐量，优化出价函数，进而保证反拍卖的真实性的特点。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (3)

1.一种基于波束成形和功率分配的频谱反拍卖的出价方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.建立反拍卖模型：蜂窝网和第三方基站构建成反拍卖模型，至少还提供一个拍卖控制中心，拍卖控制中心在反拍卖模型中根据蜂窝网的负载变化将一天分解为K个时间段，k∈{1,2,...,K}表示某一时间段，每个时间段对应着蜂窝网的一个流量分担目标d_k，第三方基站i∈{1,2,...,I}对每个时间段进行投标并表示为b_ik＝{B_ik,v_ik}，其中，B_ik表示第三方基站i第k时间段的空闲频带的宽度，v_ik表示第三方基站i对第k段时间自身空闲频带的出价，拍卖控制中心收集、整理出价者的竞标信息，通过拍卖的支付规则，保障拍卖的真实性和有效性，兼顾卖家和买家的利益，实现整个拍卖系统的效用最大化；

S2.第三方基站进行波束成形和功率分配：设第三方基站天线端N待发射信号向量S＝[s₁,s₂,...,s_M]^T,其中T表示转置，经过预编码得到第三方基站天线N端的发射信号向量X＝FPS，其中F＝[f₁,f₂,......,f_M]是波束成形向量，f_m表示第m个蜂窝网用户的波束成形矩阵(1×M)，||f_m||＝1，是发射功率矩阵，P_m是对应第m个蜂窝网用户的发射功率，经信道发送后，可以求得第m个蜂窝网用户的接收信号，授权用户的接收信号，第m蜂窝用户的信干比以及第m蜂窝用户的吞吐量；

S3.建立第三方基站拥有者的出价函数：第三方基站包括拥有者在进行频谱反拍卖时的出价与其本身的吞吐量，将第三方基站i在时段k的出价定义为：

$v_{ik}={\mathrm{\γ}}_{ik}{B}_{ik}\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{\log }_2(1+{\mathrm{SINR}}_m)$

其中γ_ik表示基站i对时段k的频带出售的意向度，B_ik表示基站i在时段k的空闲频带宽度；

S4.建立联合预编码与功率分配进行拍卖设计的目标函数：联合预编码与功率分配进行拍卖设计的优化目标函在干扰约束功率约束，总发射功率约束，和单个蜂窝用户信干比约束下，最大化AP基站的吞吐量。

2.根据权利要求1所述的一种基于波束成形和功率分配的频谱反拍卖的出价方法，其特征在于：所述S2步骤中的第m个蜂窝网用户的接收信号为：

其中h_m表示第三方基站天线N端到第m个蜂窝网用户的信道系数矩阵，P_a表示授权用户的发射功率，g_m是第三方基站天线A端到第m个蜂窝网用户的信道系数，x是授权用户的发射信号，n_m是均值为零、方差为σ²的加性高斯白噪声，授权用户的接收信号是：

g_a是第三方基站A端到授权用户的信道系数，第m蜂窝用户的信干比在假设信道系数在一个时隙内保持不变的条件下计算为：

${\mathrm{SINR}}_m=\frac{{\left|h_m^T{f}_m\right|}^2{P}_m}{\underset{i=1,i\≠m}{\overset{M}{\Σ}}{\left|h_m^T{f}_m\right|}^2{P}_i+{\left|g_m\right|}^2{P}_a+{n_m}^2},$

第m蜂窝用户的吞吐量根据香农公式可以得：

C_m＝log₂(1+SINR_m)。

3.根据权利要求1所述的一种基于波束成形和功率分配的频谱反拍卖的出价方法，其特征在于：所述S4步骤中的联合预编码与功率分配进行拍卖设计的目标函数为：

$\max C(F,P)=max{\Σ}_{m=1}^M{C}_m(f_m,P)$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{\left|h_m^T{f}_m\right|}^2{P}_m\≤I_{th}\\ \underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{P}_m\≤p_T\\ {\mathrm{SINR}}_m\≥{\mathrm{\γ}}_{\min ,m}\end{array}\right..$