CN107094281A - 一种m2m设备接入基站时的接入方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种M2M设备接入基站时的接入方法及系统,该方法计算位于重叠蜂窝区域的M2M设备在选择接入基站时的前导码冲突概率;使用最优能效的非合作博弈对重叠区域M2M设备进行基站选择和功率分配,使得最优能效的M2M设备接入基站。本发明提供的技术方案可以提高在重叠蜂窝网络中大规模M2M设备接入网络时的接入成功率,并且有效降低设备通信所需的能量,提高通信能耗。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信领域的接入方法,具体涉及一种M2M设备接入基站时的接入方法及系统。
背景技术
电力通信作为现代电力系统重要的组成部分,提供着优质、可靠的通信服务。在电力系统中,电力通信网是确保电网安全、稳定、经济运行的重要手段,是系统的重要基础设施,同时也是电网调度自动化、网络运营市场化和管理现代化的基础。为保证电力系统经济、安全地发供电并且合理地分配电能,有必要进行体系完整、功能齐全的电力通信网络规划,形成规模效益,更好地服务于电网和社会。随着现代通信、网络和控制技术的不断发展,技术的运用领域不断开阔,信息与能源技术的结合成了一种必然的趋势,从而形成了智慧能源的概念。为了实现能源的进一步的精密化调控,需要利用先进的信息技术,提升能源管理水平。
目前,由于传统能源的开发利用所带来的巨大污染,关于新能源的开发和利用也成为了国内能源发展的重要战略。而随着间歇式可再生能源的接入,电网面临着稳定性降低,比如风力发电受到客观气象条件的影响,大范围脱网,从而使电力系统瞬时失去平衡。为了解决这些问题,电网则需要突破在信息采集、传输、处理和共享等多方面的瓶颈,通过在电网中布置大规模的传感器,快速的获取电网的状态并进行调整。
机器对机器(Machine-to-Machine,M2M)通信技术是一种以无线通信为手段,进行机器与机器之间通信的技术,这种技术被看作是一种新生的用于集成数万亿机器型通信设备的方案。M2M通信由于可以在很少或者没有人干预的情况下实现远程设备之间无处不在的信息交换,可以广泛应用于智能电网,智能交通系统,电子健康,环境监测等众多领域。
随着蜂窝通信系统的快速发展,大量的蜂窝基础设施铺设在网络中,长距离宽接入也被广泛地应用,这也推动着数以百万的M2M设备通信的成功。第三代合作伙伴计划(3GPP)已经指定了几种方案来支持当前长期演进(LTE-A)系统中的M2M通信。M2M设备被允许与同一网络中的人到人(H2H)通信共存,并使用随机接入信道(RACH)来建立与集中式基站的连接。在随机接入中,M2M设备从可用前导码池中随机选择RACH前导码并将其发送到BS,其由LTE-A网络中的Zadoff-CU(ZC)序列指定。
然而,M2M通信与现有LTE-A系统的集成带来了新的挑战。首先,大规模的M2M设备连接到LTE-A系统将会产生过载问题。当大量M2M设备同时尝试连接到BS时,RACH冲突的概率将会急剧增加。其次,有限的电池容量长期以来一直是智能设备的主要瓶颈,而随机访问控制中也忽视了能量效率(EE)的问题,这将导致设备电池快速耗尽和网络覆盖率下降。第三,由于M2M设备通常在相邻蜂窝中不均匀地分布,这进一步使得多蜂窝情形中的过载控制问题复杂化。最后,由于M2M设备具有不同的服务质量(QoS)要求和冲突的目标函数,集中的过载控制方法并不总是能够同时优化每个M2M设备的目标函数。
发明内容
为解决上述现有技术中的不足,本发明的目的是提供一种M2M设备接入基站时的接入方法及系统,通过使用本发明的接入方法,可以提高在重叠蜂窝网络中大规模M2M设备接入网络时的接入成功率,并且有效降低设备通信所需的能量,提高通信能耗。
本发明的目的是采用下述技术方案实现的:
本发明提供一种M2M设备接入基站时的接入方法,其改进之处在于,所述方法包括下述步骤:
计算位于重叠蜂窝区域的M2M设备在选择接入基站时的前导码冲突概率;
使用最优能效的非合作博弈对重叠区域M2M设备进行基站选择和功率分配,使得最优能效的M2M设备接入基站。
进一步地,所述计算位于重叠蜂窝区域的M2M设备在选择接入基站时的前导码冲突概率,进一步包括:
判断M2M设备是否允许接入基站;
M2M设备随机接入基站;
计算每个基站前导码的冲突概率。
进一步地,所述判断M2M设备是否允许接入基站,包括:
在进行M2M设备接入时,基站发送阻拦因子bm,并把阻拦因子bm向所有M2M设备广播;
当在蜂窝m中的M2M设备k接收到阻拦因子bm后,生成一个随机接入因子ak,ak∈[0,1];
当ak<bm时,M2M设备k允许接入到基站m,否则M2M设备k需要等待一段随机长度时间后,继续重复随机接入基站过程。
进一步地,所述M2M设备随机接入基站包括:
前导码传输:M2M设备随机地选择前导码,通过时频无线电资源RACH发送前导码到基站,与物理上行链路共享信道PUSH和物理上行链路控制信道PUCCH复用在一起;
随机接入响应:通过在随机接入响应RAR窗口中检测接收到的前导码,基站则通过物理下行链路共享信道PDSCH发送RAR消息;RAR消息包括RA前导标识符和预备连接请求消息;
连接请求:如果接收到的RAR消息符合所选择的前导码,则M2M设备发送连接请求消息;
连接建立:如果基站成功地接收到连接建立请求消息,则向M2M设备发送连接建立响应消息。
进一步地,所述前导码的冲突概率为:
其中:在系统中有个M2M设备满足接入基站条件,且各设备等概率随机地选择一个可用的前导码进行接入,Lm为可用前导码的数量;为满足接入基站条件的M2M设备数量;
进一步地,所述使用最优能效的非合作博弈,包括:
对于博弈的每一轮,其他M2M设备的基站选择策略固定,M2M设备k执行内层循环搜索最优基站选择和功率分配方案;
执行外层循环的非合作博弈的迭代次数,M2M设备博弈迭代将不断地进行,直到联合基站选择和功率分配策略收敛到纳什均衡。
进一步地,所述M2M设备k执行内层循环搜索最优基站选择和功率分配方案,包括:
计算得到最优传输功率;
计算得到最优接入成功概率;
计算得到最优能效;
选择最优基站选择和功率分配方案。
进一步地,所述最优传输功率为:
最优接入成功概率为:
最优能效为:
最优基站选择和功率分配方案:
其中:为重叠基站的集合,sk,m(n)=1为每个M2M设备k接入候选基站m,s-k(n)为除M2M设备k以外其他M2M设备的基站选择策略,s-k(n)的基站选择策略是固定的;为通过使用服务质量QoS约束计算的最优传输功率,gk,m为平均信道增益,dk,m为第k个M2M设备与基站m间的距离,N0为信号噪声,α为信道损耗系数,Ik,m为来自邻近蜂窝的同信道干扰,γm表示M2M设备与基站通信的最小SINR,为dk,m的α次幂,sk(n)为第n次循环中,第k个M2M设备的基站选择策略,Φm(n)为将要向基站发送前导码的M2M设备集合;Lm为可用前导码的数量,Bm为前导码长度,pm,cir为传输电路能量消耗,为最优基站选择策略,为最优功率分配方案,Prk为第k个M2M设备的接入成功率,EEk为最优能效,k为第k个M2M设备,选择最优基站选择和功率分配方案的迭代次数等于候选基站个数。
进一步地,所述执行外层循环的非合作博弈的迭代次数,收敛到纳什均衡,包括:
M2M设备博弈迭代将不断地进行,对于每个基站m,尝试向基站发送前导码的M2M设备集合,通过使用最优基站选择策略进行更新;
对每一个M2M设备k∈Φ重复以上更新步骤,Φ为参加博弈的M2M设备集合;
更新博弈迭代计数n→n+1,并重复M2M设备的最优基站选择和功率分配方案,直到达到纳什均衡。
本发明还提供一种M2M设备接入基站时的接入系统,其改进之处在于,所述系统包括:
计算模块,用于计算位于重叠蜂窝区域的M2M设备在选择接入基站时的前导码冲突概率;
基站选择和功率分配模块,用于使用最优能效的非合作博弈对重叠区域M2M设备进行基站选择和功率分配,使得最优能效的M2M设备接入基站。
进一步地,所述计算模块,进一步包括:
判断模块,用于判断是否允许接入基站;
接入模块,用于M2M设备随机接入基站;
第一计算模块,用于计算前导码的冲突概率。
进一步地,所述基站选择和功率分配模块,进一步包括:
内层循环执行模块,用于对于博弈的每一轮,其他M2M设备的基站选择策略固定,M2M设备执行内层循环搜索最优基站选择和功率分配方案;
外层循环执行模块,用于执行外层循环的非合作博弈的迭代次数,M2M设备博弈迭代将不断地进行,直到联合基站选择和功率分配策略收敛到纳什均衡。
与最接近的现有技术相比,本发明提供的技术方案具有的优异效果是:
本发明模拟在多蜂窝场景下大规模M2M设备接入的场景,考虑到由于过多的设备同时接入,基站将会面临过载问题,而设备也会由于基站过载而接入失败。在蜂窝的非重叠区域中,由于能够提供服务的基站只有一个,设备只能接入这个基站,而在重叠区域中,由于存在多个能提供服务的基站,则位于重叠区域的设备将会选择负载较低的基站,从而提高接入成功率。本发明使用一种在保证设备QoS的同时,联合优化接入成功概率和能效的随机接入算法,提高设备的接入成功率,降低接入时延,并且提高设备通信能效。
本发明的网络系统能够在保证多个QoS需求的同时,联合优化接入成功概率和能效的智能能效优先随机接入策略。
附图说明
图1是本发明提供的重叠蜂窝系统图;
图2是本发明模拟场景中设备位置的示意图;
图3是本发明提供的前导码冲突概率随活动M2M设备数量变化图;
图4是本发明提供的算法延迟性能随活动M2M设备数量变化图;
图5是本发明提供的消耗总能量随活动M2M设备数量变化图;
图6是本发明提供的不同场景下不同算法的平均时延比较图;
图7是本发明提供的不同场景下不同算法的消耗总能量比较图;
图8是本发明提供的M2M设备接入基站时的接入方法的流程图;
图9是本发明提供的M2M设备接入基站时的接入系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案,以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施方案可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求,否则单独的组件和功能是可选的,并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本发明的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围,以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中,本发明的这些实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示,这仅仅是为了方便,并且如果事实上公开了超过一个的发明,不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。
实施例一、
本发明模拟在多蜂窝场景下大规模M2M设备接入的场景,考虑到由于过多的设备同时接入,基站将会面临过载问题,而设备也会由于基站过载而接入失败。在蜂窝的非重叠区域中,由于能够提供服务的基站只有一个,设备只能接入这个基站,而在重叠区域中,由于存在多个能提供服务的基站,则位于重叠区域的设备将会选择负载较低的基站,从而提高接入成功率。本发明提供一种M2M设备接入基站时的接入方法,使用一种在保证设备QoS的同时,联合优化接入成功概率和能效的随机接入算法,提高设备的接入成功率,降低接入时延,并且提高设备通信能效,其流程图如图8所示,包括下述步骤:
S1:考虑各个位于重叠蜂窝区域的M2M设备在选择接入基站时的前导码冲突概率,让各设备根据当前的情况选择合适的基站:
在计算前导码冲突概率之前,还包括:判断是否能够接入基站的步骤,具体过程如下:
图1为通信系统结构示意,图中展示了存在3个重叠区域的场景,其中BS1处于高负载状态,BS2和BS3处于低负载状态。一般地,重叠基站的集合和数量分别用和M来表示,并且,M≥2。在第m个蜂窝中,M2M设备的集合和可用前导码的集合分别用和来表示,m=1,...,M。M2M设备和可用前导码的数量用分别用Km和Lm来表示,
接入方案的具体过程如下实现。基站m给出一个阻止因子bm,其通过系统信息块广播给所有M2M设备。在接收到bm之后,位于蜂窝m中的M2M设备k生成一个属于区间[0,1]的随机接入因子αk。只有当ak<bm时,基站m才允许M2M设备k进行接入,否则,M2M设备k必须等待一段随机时间,然后再重复随机接入过程。当ak<bm时,随机接入过程具体执行过程如下:
(1)前导码传输:M2M设备随机地选择前导码,然后通过RACH发送这个前导码到基站,其中RACH为时频无线电资源,与物理上行链路共享信道(PUSH)和物理上行链路控制信道(PUCCH)复用在一起。
(2)随机接入响应:通过在随机接入响应(RAR)窗口中检测接收到的前导码,基站则通过物理下行链路共享信道(PDSCH)发送RAR消息。特别地,RAR消息包含RA前导标识符和预备连接请求消息。
(3)连接请求:如果接收到的RAR消息符合所选择的前导码,则M2M设备发送连接请求消息。
(4)连接建立:如果基站成功地接收到连接建立请求消息,则向M2M设备发送连接建立响应消息。
假设有个M2M设备满足ak<bm,如果个M2M设备中的每一个都随机地以等概率1/Lm选择Lm个可用前导码中的每一个,则前导码冲突的概率由下式给出:
该概率以指数方式随增加,因此,位于重叠区域中并且满足ACB接入条件的M2M设备动态地进行基站选择,以避免前导码冲突。如果基站可以首先估计尝试发送前导码的M2M设备的数量,并让位于重叠区域中的M2M设备知道基站负载,则这些M2M设备可以转向选择具有较轻负载的其他基站,从而以最大化其接入成功概率。由于每个M2M设备的策略彼此耦合,故采用博弈论的方法,将问题建模为非合作博弈问题,其中,假定每个M2M设备是自私的,并且仅关心自身的效用最大化。
S2:通过使用能效最优的非合作博弈来解决重叠区域M2M设备的基站选择和功率分配的联合优化问题。
在博弈中,用Φ来表示重叠区域中活动的M2M设备,接入博弈可描述为其中,Φ为参加博弈的M2M设备集合,为M2M设备可以采用的基站选择和功率分配策略,为M2M设备的效用。
一般地,把第k个M2M设备的基站选择策略表示为sk={sk,1,...,sk,M},其中,若M2M设备k选择接入基站m,则sk,m=1,否则为0,每一个M2M设备被限制只能向一个基站发送前导码。第k个M2M设备的功率分配方案表示为pk,且{pk|0≤pk≤pk,max},pk,max为最大传输功率。用
把接入成功率加权能效作为设备的效用方程,第k个M2M设备的接入成功率为
能效定义为传输的比特率比上能量消耗,表示为:
其中:基站m接收到第k个M2M设备信号的信号与干扰加噪声比(SINR)为:
其中:Φm为估计要接入基站m的M2M设备集合,Bm为前导码长度,pm,cir为传输电路能量消耗,为只能够接入到基站m的M2M设备集合,gk,m为平均信道增益,dk,m为第k个M2M设备M2M设备与基站m间的距离,N0为信号噪声,为α信道损耗系数,Ik,m为来自邻近蜂窝的同信道干扰。
综合以上,则第k个M2M设备的联合基站选择和功率分配问题表示为:
Ck,4:0≤pk≤pk,max
Ck,5:ak<sk,mbm
为了给每个位于重叠区域的M2M设备找到最优的基站选择和功率分配方案,我们提出了一个基于博弈论的能效最优随机接入算法。算法使用了迭代式的非合作博弈,该博弈包含两层循环:外层循环用索引n来表示非协同博弈的迭代次数,内曾循环用索引m表示基站选择过程的迭代次数。对于博弈的每一轮,首先假设其他M2M设备的策略固定,然后该M2M设备执行内部循环搜索最优基站选择和功率分配方案。博弈迭代将不断地进行,直到联合基站选择和功率分配策略收敛到纳什均衡,即,没有M2M设备能够通过偏离它来单方面地实现更好的效用性能。第n次博弈迭代中迭代联合基站选择和功率分配算法的详细实现过程可以如下所示。
1)首先,假设参与博弈的M2M设备都想接入基站m,并且对于设备k来说,其他M2M设备的基站选择策略是固定的,则在保证通信的服务质量前提下,计算最优传输功率
2)然后,最优的接入成功率为
最优能效为
3)对每一个参与的基站重复以上基站选择与功率分配步骤。
4)最后,每一个M2M设备k都会顺次地选择一个最好的接入方案,根据为
对每一个基站来说,想要发送前导序列给这个基站的M2M设备集合Φm通过最优基站选择策略来更新,例如,当时,Φm更新为:
Φm(n+1)=Φm(n)∪{k}
4)对每一个M2M设备k∈Φ重复以上更新步骤。
5)更新博弈迭代计数n→n+1,然后重复以上联合基站选择和功率分配优化算法,直到达到纳什均衡。
实施例二、
本发明的实施方式非为两层循环,所建模型如图1所示,它和发明内容中发明内容中对于重叠蜂窝网络的介绍完全对应。
1)对于系统模型,首先考虑到大规模的M2M设备同时进入基站时会导致基站负载过大,总而使一些设备无法接入到基站,增大了接入延迟。为此,在系统中每个基站生成一个阻止因子,通过阻止因子限制每次同时接入到基站的M2M设备的数量,减少设备的接入延迟。对于位于多个基站的重叠服务区域的设备,由于存在多个可接入的基站供选择,设备可以选择负载较低的基站,以此来提高自身的接入成功率。
2)为解决上述问题,把这些位于重叠区域的M2M设备添加到博弈中。通过假定除自身外其他M2M设备的基站选择方案是固定的,每个M2M设备只会最大化自己的效用,来进行迭代式的博弈,直到达到纳什均衡,M2M设备的效用表示为接入成功率加权能效。
对于本发明,我们进行了大量仿真。如图2所示,考虑三个基站重叠服务的场景,M2M设备随机地分布在服务区域中。图3为在单个蜂窝中前导码冲突的概率随活动M2M设备的数量变化图。前导码冲突概率随着活动M2M设备的数量而显著地增加。例如,当Lm=16时,随着M2M设备的数量从1增加到10,概率增加大于40%。图4和图5分别为延迟和总能量消耗随活动M2M设备的数量变化图,忽略了等待期间消耗的能量。其中,最后接入到基站的M2M设备的总延迟和总能量消耗就是最差的延迟和最差的能量消耗,平均延迟和平均能量消耗为每个设备的延迟和能量消耗之和分别除以设备的总数。可以看到,如果和Lm大小胸痛,则延迟和能量消耗都随M2M设备的总数线性地增加。但是,如果则延迟和功耗都随M2M设备的总数指数地增加。图6和图7分别从延迟和能量消耗的角度比较了所提出的算法和传统的ACB方案。考虑到大规模接入场景,选择ACB参数bm以使得仅允许大约Lm个设备接入基站。显然,所提出的算法可以同时显著减少延迟和能量消耗。当Lm=64,并且单元间距离为200m时,所提出的算法在延迟和能量消耗方面均优于常规ACB方案56%和52%。与图6相比,图4中的延迟随着活动M2M设备的数量呈指数增长。因为如图4所示,当活动M2M设备的数量超过可用前导码的数量,即时,前导码冲突的概率也显着增加,如图3所示。在这种情况下,接入基站失败的M2M设备必须等待一段时间,然后再重复随机接入过程,这样就增加了延迟和能量消耗。相比之下,图6中的延迟随着活动M2M设备的数量线性增加。原因是所提出的算法和常规ACB算法都对同时接入到基站的M2M设备数量进行了限制。适当地调整ACB参数bm,确保仅有约Lm个设备被允许接入到基站m,能够显着地降低前导码冲突的概率。
实施例三、
基于同样的发明构思,本发明还提供一种M2M设备接入基站时的接入系统,其结构图如图9所示,包括:
计算模块301,用于计算位于重叠蜂窝区域的M2M设备在选择接入基站时的前导码冲突概率;
基站选择和功率分配模块302,用于使用最优能效的非合作博弈对重叠区域M2M设备进行基站选择和功率分配,使得最优能效的M2M设备接入基站。
所述计算模块301,进一步包括:
判断模块,用于判断是否允许接入基站;
接入模块,用于M2M设备随机接入基站;
第一计算模块,用于计算前导码的冲突概率。
所述基站选择和功率分配模块302,进一步包括:
内层循环执行模块,用于对于博弈的每一轮,其他M2M设备的基站选择策略固定,M2M设备执行内层循环搜索最优基站选择和功率分配方案;
外层循环执行模块,用于执行外层循环的非合作博弈的迭代次数,M2M设备博弈迭代将不断地进行,直到联合基站选择和功率分配策略收敛到纳什均衡。
本发明对M2M设备的基站选择和功率分配问题进行了联合优化。能效最优的非合作博弈算法把M2M设备的接入成功率加权能效作为目标函数,通过使用迭代的非合作博弈来解决联合优化问题,在每一轮博弈中,每个M2M设备都会寻找当前最优的通信方案,直到迭代最后无法再找出比当前更优的方案,各M2M设备所选择的通信方案不再变化。该算法能够提高在重叠蜂窝网络中大规模M2M设备接入的成功率,并且降低了通信所需的能耗。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (12)
1.一种M2M设备接入基站时的接入方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:
计算位于重叠蜂窝区域的M2M设备在选择接入基站时的前导码冲突概率;
使用最优能效的非合作博弈对重叠区域M2M设备进行基站选择和功率分配,使得最优能效的M2M设备接入基站。
2.如权利要求1所述的接入方法,其特征在于,所述计算位于重叠蜂窝区域的M2M设备在选择接入基站时的前导码冲突概率,进一步包括:
判断M2M设备是否允许接入基站;
M2M设备随机接入基站;
计算每个基站前导码的冲突概率。
3.如权利要求2所述的接入方法,其特征在于,所述判断M2M设备是否允许接入基站,包括:
在进行M2M设备接入时,基站发送阻拦因子bm,并把阻拦因子bm向所有M2M设备广播;
当在蜂窝m中的M2M设备k接收到阻拦因子bm后,生成一个随机接入因子ak,ak∈[0,1];
当ak<bm时,M2M设备k允许接入到基站m,否则M2M设备k需要等待一段随机长度时间后,继续重复随机接入基站过程。
4.如权利要求2所述的接入方法,其特征在于,所述M2M设备随机接入基站包括:
前导码传输:M2M设备随机地选择前导码,通过时频无线电资源RACH发送前导码到基站,与物理上行链路共享信道PUSH和物理上行链路控制信道PUCCH复用在一起;
随机接入响应:通过在随机接入响应RAR窗口中检测接收到的前导码,基站则通过物理下行链路共享信道PDSCH发送RAR消息;RAR消息包括RA前导标识符和预备连接请求消息;
连接请求:如果接收到的RAR消息符合所选择的前导码,则M2M设备发送连接请求消息;
连接建立:如果基站成功地接收到连接建立请求消息,则向M2M设备发送连接建立响应消息。
5.如权利要求2所述的接入方法,其特征在于,所述前导码的冲突概率为:
其中:在系统中有个M2M设备满足接入基站条件,且各设备等概率随机地选择一个可用的前导码进行接入,Lm为可用前导码的数量;为满足接入基站条件的M2M设备数量。
6.如权利要求1所述的接入方法,其特征在于,所述使用最优能效的非合作博弈,包括:
对于博弈的每一轮,其他M2M设备的基站选择策略固定,M2M设备k执行内层循环搜索最优基站选择和功率分配方案;
执行外层循环的非合作博弈的迭代次数,M2M设备博弈迭代将不断地进行,直到联合基站选择和功率分配策略收敛到纳什均衡。
7.如权利要求6所述的接入方法,其特征在于,所述M2M设备k执行内层循环搜索最优基站选择和功率分配方案,包括:
计算得到最优传输功率;
计算得到最优接入成功概率;
计算得到最优能效;
选择最优基站选择和功率分配方案。
8.如权利要求7所述的接入方法,其特征在于,所述最优传输功率为:
最优接入成功概率为:
最优能效为:
最优基站选择和功率分配方案:
其中: 为重叠基站的集合,sk,m(n)=1为每个M2M设备k接入候选基站m,s-k(n)为除M2M设备k以外其他M2M设备的基站选择策略,s-k(n)的基站选择策略是固定的;为通过使用服务质量QoS约束计算的最优传输功率,gk,m为平均信道增益,dk,m为第k个M2M设备与基站m间的距离,N0为信号噪声,α为信道损耗系数,Ik,m为来自邻近蜂窝的同信道干扰,γm表示M2M设备与基站通信的最小SINR,为dk,m的α次幂,sk(n)为第n次循环中,第k个M2M设备的基站选择策略,Φm(n)为将要向基站发送前导码的M2M设备集合;Lm为可用前导码的数量,Bm为前导码长度,pm,cir为传输电路能量消耗,为最优基站选择策略,为最优功率分配方案,Prk为第k个M2M设备的接入成功率,EEk为最优能效,k为第k个M2M设备,选择最优基站选择和功率分配方案的迭代次数等于候选基站个数。
9.如权利要求6所述的接入方法,其特征在于,所述执行外层循环的非合作博弈的迭代次数,收敛到纳什均衡,包括:
M2M设备博弈迭代将不断地进行,对于每个基站m,尝试向基站发送前导码的M2M设备集合,通过使用最优基站选择策略进行更新;
对每一个M2M设备k∈Φ重复以上更新步骤,Φ为参加博弈的M2M设备集合;
更新博弈迭代计数n→n+1,并重复M2M设备的最优基站选择和功率分配方案,直到达到纳什均衡。
10.一种M2M设备接入基站时的接入系统,其特征在于,所述系统包括:
计算模块,用于计算位于重叠蜂窝区域的M2M设备在选择接入基站时的前导码冲突概率;
基站选择和功率分配模块,用于使用最优能效的非合作博弈对重叠区域M2M设备进行基站选择和功率分配,使得最优能效的M2M设备接入基站。
11.如权利要求10所述的接入系统,其特征在于,所述计算模块,进一步包括:
判断模块,用于判断是否允许接入基站;
接入模块,用于M2M设备随机接入基站;
第一计算模块,用于计算前导码的冲突概率。
12.如权利要求10所述的接入系统,其特征在于,所述基站选择和功率分配模块,进一步包括:
内层循环执行模块,用于对于博弈的每一轮,其他M2M设备的基站选择策略固定,M2M设备执行内层循环搜索最优基站选择和功率分配方案;
外层循环执行模块,用于执行外层循环的非合作博弈的迭代次数,M2M设备博弈迭代将不断地进行,直到联合基站选择和功率分配策略收敛到纳什均衡。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107277895A (zh) * | 2017-06-28 | 2017-10-20 | 辽宁工业大学 | 一种基于博弈论的异构网络下接入网络选择方法及装置 |
CN108601077A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-09-28 | 桂林电子科技大学 | 一种d2d通信中基于超模博弈的功率控制方法 |
WO2020034059A1 (en) * | 2018-08-13 | 2020-02-20 | Nokia Shanghai Bell Co., Ltd. | Random access preamble transmission |
CN112333670A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-02-05 | 深圳大学 | 基于车联网的通信方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN112867168A (zh) * | 2019-11-27 | 2021-05-28 | 中国移动通信集团陕西有限公司 | 窄带物联网高并发接入方法、装置、计算设备及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102291836A (zh) * | 2010-06-21 | 2011-12-21 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种随机接入控制方法及系统 |
CN102668683A (zh) * | 2010-02-12 | 2012-09-12 | 上海贝尔股份有限公司 | 针对mtc的网络接入方法和系统 |
CN103857056A (zh) * | 2012-11-29 | 2014-06-11 | 上海贝尔股份有限公司 | 在基于机器类通信的通信网中减少随机接入碰撞的方法 |
CN104812083A (zh) * | 2014-01-28 | 2015-07-29 | 上海贝尔股份有限公司 | 用于随机接入过程的方法和装置 |
WO2016191967A1 (zh) * | 2015-05-29 | 2016-12-08 | 华为技术有限公司 | 一种信道接入方法及站点 |
-
2017
- 2017-03-31 CN CN201710204911.XA patent/CN107094281B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102668683A (zh) * | 2010-02-12 | 2012-09-12 | 上海贝尔股份有限公司 | 针对mtc的网络接入方法和系统 |
CN102291836A (zh) * | 2010-06-21 | 2011-12-21 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种随机接入控制方法及系统 |
CN103857056A (zh) * | 2012-11-29 | 2014-06-11 | 上海贝尔股份有限公司 | 在基于机器类通信的通信网中减少随机接入碰撞的方法 |
CN104812083A (zh) * | 2014-01-28 | 2015-07-29 | 上海贝尔股份有限公司 | 用于随机接入过程的方法和装置 |
WO2016191967A1 (zh) * | 2015-05-29 | 2016-12-08 | 华为技术有限公司 | 一种信道接入方法及站点 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
MORTEZA TAVANA ET: "Congestion control for bursty M2M traffic in LTE networks", 《2015 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMMUNICATIONS (ICC)》 * |
卢晶晶、尹长川: "一种面向时延敏感M2M业务的Tree-splitting随机接入冲突解决算法", 《中国科技论文》 * |
吴珏莹: "LTE系统中的M2M随机接入检测算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107277895A (zh) * | 2017-06-28 | 2017-10-20 | 辽宁工业大学 | 一种基于博弈论的异构网络下接入网络选择方法及装置 |
CN107277895B (zh) * | 2017-06-28 | 2020-03-27 | 辽宁工业大学 | 一种基于博弈论的异构网络下接入网络选择方法及装置 |
CN108601077A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-09-28 | 桂林电子科技大学 | 一种d2d通信中基于超模博弈的功率控制方法 |
CN108601077B (zh) * | 2018-05-11 | 2021-01-05 | 桂林电子科技大学 | 一种d2d通信中基于超模博弈的功率控制方法 |
WO2020034059A1 (en) * | 2018-08-13 | 2020-02-20 | Nokia Shanghai Bell Co., Ltd. | Random access preamble transmission |
CN112867168A (zh) * | 2019-11-27 | 2021-05-28 | 中国移动通信集团陕西有限公司 | 窄带物联网高并发接入方法、装置、计算设备及存储介质 |
CN112867168B (zh) * | 2019-11-27 | 2024-03-22 | 中国移动通信集团陕西有限公司 | 窄带物联网高并发接入方法、装置、计算设备及存储介质 |
CN112333670A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-02-05 | 深圳大学 | 基于车联网的通信方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN112333670B (zh) * | 2020-12-04 | 2023-05-05 | 深圳大学 | 基于车联网的通信方法、装置、计算机设备及存储介质 |
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