CN106131967A - 基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法。云服务器收集各用户的信息；云服务器收集各基站与其功率区的相关信息；初步构造系统模型：令aubz为分配用户到基站中的功率区的优势，计算出对应的功率区为z基站为b时用户的信号与干扰加噪声比SINR；继续构造系统模型：将系统转化为调度图，并构造调度图；将解决调度方法问题转化为图的最优边分配问题，利用蚁群算法进行解决。本发明运用图论的方法解决问题，引入了每个顶点代表用户、PZs和BSs之间的联系的调度图，运用蚁群算法解决图中的调度问题；逻辑简单明了，使用实际操作性强的算法，高效全局的解决了分配问题。

Description

基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法

技术领域

本发明属于计算机网络技术领域，具体是一种云计算网络中云无线接入网络(CRAN)的下行链路的安全协调调度问题。

背景技术

对高数据速率服务在网络体系结构上的突破的需求不断增加。全频谱复用和在低功率的无线接入节点的调度成为了一个积极的趋势，云无线接入网络(CRAN)成为大规模干预下一代无线系统(5g)必不可少的管理技巧。它能通过其分配资源的能力，以协调的方式跨基站，云使网络可以潜在的通过基站间协调减少基站间干扰。同时，为了提高云网络分配安全决策的准确性,提出了一种安全分配算法。本发明研究了云无线接入网中的协调调度问题，本例中基站被连接到一个中央处理器(云)，这是负责调度用户基站资源块。

考虑到云无线接入网络的下行，包括连接到一个中央处理器的多个基站(BS)，下行只负责调度策略和所有基站发送框架的同步。每个基站的框架结构都是由几个资源块组成，它们保持固定的发射功率，称为功率区(PZ)。在整个网络中，用户都处于跨功率区复用的约束下，所有用户都不能一对多的连接到多个基站，基站之间的信号电平的协调是必要的。然而，每个用户都可以连接到一个基站的框架的几个功率区。此外，在实践中每个功率区可以被看作是基站的一个PZs，服务于一个对象并且只能是一个对象。协调调度问题，作为一种减轻基站间干扰的手段，根据固定的传输功率，目的是找到用户基站和它们的功率区在受上述实际约束条件下的最佳调度。

现今，云无线接入网络飞速发展，现有的云计算网络中下行链路的协调调度所使用的调度方法，也有许多版本，但其中大多数过于落后，选用了陈旧或过于理论的算法，以至于网络不能最大限度的提供服务。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法，通过最大限度地提高一个通用网络的网络宽度，来实现云无线接入网络的限制，从而解决了任何数量的用户和功率区的协调调度问题。

实现本发明目的的技术解决方案为：

一种云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法，包括以下步骤：

步骤1，云服务器收集各用户的信息：用户数量，背景噪声功率，默认传输频率，带宽；

步骤2，云服务器收集各基站与其功率区的相关信息：基站单元布局，基站数量，资源块数量，单元间距，信道模式，最高功率；

步骤3，初步构造系统模型：令aubz为分配用户到基站中的功率区的优势，计算出对应的功率区为z基站为b时用户的信号与干扰加噪声比(SINR)；

步骤4，继续构造系统模型：将系统转化为调度图，并构造调度图；

步骤4.1，令A为所有可能关联的用户、基站、功率区集；定义φu为一个用户的U集合的映射函数，定义φb和φz，分别为A中BSs B和PZs Z集合的映射函数；

步骤4.2，构造调度图：如果约束成立，生成一个顶点V集的所有可能的关联S∈A，两个不同的在V中的顶点v1和v2连接的边缘为E；

步骤4.3，定义函数g作为A到Z的每个个人计划的优势；

步骤5，将解决调度方法问题转化为图的最优边分配问题，利用蚁群算法进行解决。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于：现有技术共享所有数据流的所有基站之间需要大容量的链接，和大量的回程通信；本发明逻辑简单明了，使用实际操作性强的算法，高效全局的解决分配问题。

附图说明

图1为本发明云无线接入网络下行链路的安全协调调度流程图。

图2为本发明构造调度图。

图3为本发明使用的蚁群算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。

结合图1，本发明基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法，包括以下步骤：

步骤1，云服务器收集各用户的信息：用户数量，背景噪声功率，默认传输频率，带宽；

步骤2，云服务器收集各基站与其功率区的相关信息：基站单元布局，基站 数量，资源块数量，单元间距，信道模式，最高功率；

步骤3，初步构造系统模型：令aubz为分配用户到基站中的功率区的优势，计算出对应的功率区为z基站为b时用户的信号与干扰加噪声比(SINR)；

约束：

C1：每个用户最多可以连接一个基站，但在一个基站中可能很多PZs。

C2：每个PZ应该分配给一个用户。

令aubz为分配用户U到bth基站中的PZz的优势。令Xubz为一个二元变量，如果用户映射到bth基站的zth PZ，Xubz为一，否则为零。此外，令Yub是一个二元变量，如果用户映射到bth BS，Yub为一，否则为零。

可用PZS总数Ztot＝B×Z.云连接不同的基站，保证不同帧的传输是在所有基站同步的。当用户u被分配到PZz时，令

为从bth基站到用户u的频率。当对应的功率区为z基站为b时，用户的信号与干扰加噪声比(SINR)可以写为：

步骤4，继续构造系统模型：将系统转化为调度图，并构造调度图。

步骤4.1，令A为所有可能关联的用户、基站、功率区集。定义φu为一个用户的U集合的映射函数，定义φb和φz，分别为A中BSs B和PZs Z集合的映射函数。A的一个功率集，P(A)，代表用户，基站，和功率区以及所有计划之间所有可能的关联。

F：满足约束设定，可以在数学上定义如下：

步骤4.2，构造调度图：如果约束成立生成一个顶点V集的所有可能的关联S∈A.两个不同的在V中顶点v1和v2连接的边缘为E；

构造调度图，必须基于如下的约束：

C1:如果φu(v1)＝φu(v2)而且φb(v1)＝φb(v2)：这个约束声明了同一个用户不能连接多个基站。

C2:(φb(v1),φz(v1))≠(φb(v2),φz(v2)):在这种约束状态下，两个不同的用户无法连接到相同的PZ。

步骤4.3，定义函数g作为A到Z的每个个人计划的优势。

即g(si)＝aubz(u,b,z)是相应的协会元组，(u,b,z)＝(φu(si),φb(si),φz(si)).原优化问题可以改写为：

公式可以改写为

加入安全算法将公式改写为如下：

代表最高的信噪比，[·]⁺＝max{·,0}。

步骤5，将解决调度方法问题转化为图的最优边分配问题，利用蚁群算法解决。

因为aubz与由用户v1到功率区v2的概率成正比。这里令v1为x，v2为y。初始信息素表示蚂蚁于t时刻从位置x转移动到位置y的概率为公式(7)所示。

其中allowekk＝{1,2,…,n}-tabuk,表示蚂蚁k下一步允许选择的点。

用参数1-ρ表示信息素的消逝程度,蚂蚁完成一次循环需要n个时刻,各条路径上信息素量的调整为公式(8)所示

τ_xy(t+n)＝ρ·τ_xy(t)+Δτ_xy

本次循环中，m为蚂蚁群体的总数目,Δτxy表示所有经历过路径xy的蚂蚁留在ij上的信息量的增量.表示第k只蚂蚁留在路径xy上的信息量。的计算方法由公式(9)所示。

其中，Q表示蚂蚁循环一周所释放的总信息量,Lk表示第k只蚂蚁在本次循环 中所走路径总长度。

为最大时，g(si)为最大，aubz为最大。此时为最优解。

实施例1

结合图1，本发明基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度，包括以下步骤：

步骤1，云服务器收集各用户的信息；

步骤2，云服务器收集各基站与其功率区的信息；

所述用户基站与其功率区的信息如下表

单元布局	Hexagonal
		基站数量	Variable
资源块数量	Variable
		用户数量	Variable
单元间距	500meters
		信道模式	SUI-3Terrain type B
信道估计	Perfect
		高功率	-42.60dBm/Hz
背景噪声功率	-168.60dBm/Hz
		信噪比GapΓ	0dB
带宽	10MHz

步骤3，构造系统模型。在约束下分析分配用户到基站中的功率区的优势(aubz)；

约束：

C1：每个用户最多可以连接一个基站，但在一个基站中可能很多PZs。

C2：每个PZ应该分配给一个用户。

令aubz为分配用户U到bth基站中的PZz的优势。令Xubz为一个二元变量，如果用户映射到bth基站的zth PZ，Xubz为一，否则为零。此外，令Yub是一个二元变量，如果用户映射到bth BS，Yub为一，否则为零。

计算出该模型的信噪比

步骤4，构造调度图与其算法；

步骤4.1，令A为所有可能关联的用户、基站、功率区集。定义φu为一个用户的U集合的映射函数，定义φb和φz，分别为A中BSs B和PZs Z集合的映射函 数。

令A为所有可能关联的用户、基站、功率区集。定义φu为一个用户的U集合的映射函数，定义φb和φz，分别为A中BSs B和PZs Z集合的映射函数。

步骤4.2，构造调度图：如果约束成立生成一个顶点V集的所有可能的关联S∈A，两个不同的在V中顶点v1和v2连接的边缘为E；

结合图2，以U＝2用户，B＝2基站和Z＝2资源块为例，系统的调度图。所有顶点标记为ubz，其中u、b、分别z代表用户U、基站BSs和资源块PZs的指标。我们清楚地看到，大小Ztot＝BZ＝4唯一可能的集团{111，112，221，222}，{121，122，211，212}}。

步骤4.3，定义函数g作为A到Z的每个个人计划的优势。

定义函数g作为A到Z的每个个人计划的优势。

即g(si)＝aubz(u,b,z)是相应的协会元组，(u,b,z)＝(φu(si),φb(si),φz(si)).

步骤4.4，引入蚁群算法，将问题转化为边的概率问题。

结合图3，运用蚁群算法。这里令v1为i，v2为j。初始信息素τxy(0)＝1.表示蚂蚁于t时刻从位置x转移动到位置y的概率：蚂蚁循环一周所释放的总信息量Q为100,第k只蚂蚁在本次循环中所走路径的长度为LK＝100.用参数1-ρ表示信息素的消逝程度。蚂蚁群体的数目m＝10000。

代入公式中，当次数n和时间t尽量大时，求得每一个用户节点(x)的最大值，输出最优解。

综上所述，本发明是一种高效、可靠的云无线接入网络下行链路的安全协调调度。本发明从不同的角度考虑云无线接入网络(CRAN)的问题，更实用，同时允许基站有效率地调度用户，提高了整个系统的效能。

Claims (9)

1.一种基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1，云服务器收集各用户的信息；

步骤2，云服务器收集各基站与其功率区的相关信息；

步骤3，初步构造系统模型：令aubz为分配用户到基站中的功率区的优势，计算出对应的功率区为z的基站为b时用户的信号与干扰加噪声比SINR；

步骤4，继续构造系统模型：将系统转化为调度图，并构造调度图；

步骤5，将解决调度方法问题转化为图的最优边分配问题，利用蚁群算法进行解决。

2.根据权利要求1所述的基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法，其特征在于：步骤1所述的云服务器收集各用户的信息，指的是在同一个云无线网络下，关于b个基站的u个用户的信息，信息包括：用户数量，背景噪声功率，默认传输频率，带宽。

3.根据权利要求1所述的基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法，其特征在于：所述步骤2中，每个基站的框架由保持在固定发射频率的功率区构成，云连接不同的基站，保证不同框架的传输是在所有基站同步的；云服务器收集的信息包括：基站单元布局，基站数量，资源块数量，单元间距，信道模式，最高功率。

4.根据权利要求1所述的基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法，其特征在于：步骤3所述初步构造系统模型，在约束下分析分配用户到基站中的功率区的优势方法，令aubz为分配用户U到bth基站中的PZz的优势；令Xubz为一个二元变量，如果用户映射到bth基站的zth PZ，Xubz为一，否则为零；此外，令Yub是一个二元变量，如果用户映射到bth BS，Yub为一，否则为零，如公式(1)

$\begin{array}{c}\mathrm{Max}\underset{u,b,z}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{aubzXubz}\\ s.t.\mathrm{}\mathrm{Yub}=\min (\underset{z}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Xubz},1),\∀(u,b)\∈U\×B,\\ \underset{b}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Yub}\≤1,\∀u\∈U,\\ \underset{u}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Xubz}=1,\∀(b,z)\∈B\×Z,\\ \mathrm{Xubz},\mathrm{Yub}\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀\{u,b,z\}\∈U\×B\×Z\end{array}---\left(1\right)$

可用PZS总数Ztot＝B×Z，云连接不同的基站，保证不同帧的传输是在所有基站同步的；当用户u被分配到PZz时，令

为从bth基站到用户u的频率；当对应的功率区为z的基站为b时，用户的信号与干扰加噪声比SINR写为：

${\mathrm{SINR}}_{bz}^u=\frac{p_{bz}|h_{bz}^u{|}^2}{\mathrm{\Γ}({\mathrm{\σ}}^2+{\Σ}_{b^{\′}\≠b}{p}_{b^{\′}z}|h_{b^{\′}z}^u{|}^2)}---\left(2\right).$

5.根据权利要求1所述的基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法，其特征在于：步骤4所述的构造调度图的具体过程如下：

步骤4.1，令A为所有可能关联的用户、基站、功率区集；定义φu为一个用户的U集合的映射函数，定义φb和φz，分别为A中BSs B和PZs Z集合的映射函数；

步骤4.2，构造调度图：如果约束成立，生成一个顶点V集的所有可能的关联S∈A，两个不同的在V中的顶点v1和v2连接的边缘为E；

步骤4.3，定义函数g作为A到Z的每个个人计划的优势。

6.根据权利要求5所述的基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法，其特征在于：步骤4.1所述令A为所有可能关联的用户、基站、功率区集，即A＝U×B×Z，定义φu为一个用户的U集合的映射函数，即φu(Y)＝u， 即每个联合y∈A，功能φu返回联合中的用户考虑的指标；

同样，定义φb和φz，分别为A中BSs B和PZs Z集合的映射函数，即φb(Y)＝B和φz(Y)＝Z；的一个功率集，P(A)代表用户基站，和功率区以及所有计划之间所有可能的关联；

F：满足约束设定，在数学上定义如公式(3)

7.根据权利要求5所述的基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法，其特征在于：步骤4.2所述构造调度图，必须基于如下的约束：

C1:如果φu(v1)＝φu(v2)而且φb(v1)＝φb(v2)：这个约束声明了同一个用户不能连接多个基站；

C2:(φb(v1),φz(v1))≠(φb(v2),φz(v2)):在这种约束状态下，两个不同的用户无法连接到相同的PZ。

8.根据权利要求5所述的基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法，其特征在于：步骤4.3所述定义函数g作为A到Z的每个个人计划的优势，即 是相应的协会元组，(u,b,z)＝(φu(si),φb(si),φz(si)).原优化问题可以改写为公式(4)

$\begin{array}{cc}\max & \underset{i=1}{\overset{\left|S\right|}{\Σ}}g\left(si\right)\\ s.t.& S\∈F\end{array}---\left(4\right)$

公式可以改写为

加入安全算法将公式改写为：

代表最高的信噪比，[·]⁺＝max{·,0}。

9.根据权利要求1所述的基于云无线接入网络下行链路的安全协调调度方法，其特征在于：步骤5所述将解决调度方法问题转化为图的最优边分配问题，利用蚁群算法解决；aubz与由用户v1到功率区v2的概率成正比，令v1为x，v2为y，初始信息素τxy(0)＝C，表示蚂蚁于t时刻从位置x转移到位置y的概率，如公式(7)所示

$p_{xy}^k\left(t\right)=\left\{\begin{array}{c}\frac{{\[\mathrm{\τ}xy\left(t\right)\]}^{\mathrm{\α}}{\[\mathrm{\η}xy\left(t\right)\]}^{\mathrm{\β}}}{\Σ{\[\mathrm{\τ}xy\left(t\right)\]}^{\mathrm{\α}}{\[\mathrm{\η}xy\left(t\right)\]}^{\mathrm{\β}}}\\ y\∈{\mathrm{allowek}}_k,s\∈{\mathrm{allowek}}_k\\ 0,otrewise\end{array}\right.,---\left(7\right)$

其中allowekk＝{1,2,…,n}-tabuk，表示蚂蚁k下一步允许选择的点；

用参数1-ρ表示信息素的消逝程度，蚂蚁完成一次循环需要n个时刻，各条路径上信息素量的调整为公式(8)所示

τ_xy(t+n)＝ρ·τ_xy(t)+Δτ_xy

${\mathrm{\Δ\τ}}_{xy}=\underset{k=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\Δ\τ}}_{xy}^k---\left(8\right)$

本次循环中，m为蚂蚁群体的总数目，Δτxy表示所有经历过路径xy的蚂蚁留在ij上的信息量的增量；表示第k只蚂蚁留在路径xy上的信息量； 的计算方法由公式(9)所示

其中，Q表示蚂蚁循环一周所释放的总信息量，Lk表示第k只蚂蚁在本次循环中所走路径总长度。