CN107172606A - 一种可共用的绿色能源联合频谱在无线网络中的分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种可共用的绿色能源联合频谱在无线网络中的分配方法。电信运营商作为斯坦伯格博弈的先行者，首先给出资源供应商j的单位资源批发价格wj，然后资源供应商j通过运营商给定的批发价格wj，从而决定自己的资源存储容量Qj。电信运营商通过预估用户的流量需求Di，根据资源供应商的资源容量存储限制，相应决定基站i需要存储的资源块数量yi，并将相应的资源需求情况告知资源供应商，任何不能满足用户需求的请求都会被丢弃。最后采用逆向归纳法，得到资源供应商和电信运营商的收益，最终得出资源供应商之间的最优容量存储以及电信运营商的最优定价。本发明采用逆向归纳法，寻找出了资源供应商之间的最优帕累托容量均衡以及电信运营商的最佳定价策略。

Description

一种可共用的绿色能源联合频谱在无线网络中的分配方法
技术领域
本发明属于无线网络技术领域，涉及一种无线网络中可共用的绿色能源联合频谱组装成资源块来满足用户流量需求的解决方案。
背景技术
近年来，无线用户的指数增长和对数据流量的爆炸性需求，不断推动着无线网络系统的能量消耗以及对频谱的需求。如何促使无线网络中的能量分配策略与网络频谱分配的有效融合，在满足不同无线服务质量的前提下，提升能效、谱效，同时也使得运营商运营效率得以增加，是我们亟需解决的一个问题。现有文献大多是针对能源或者频谱场景提出优化策略，而对于绿色能源联合频谱的场景，并没有提出使用绿色能源作为共通的资源协同频谱合作方案。对于资源联合分配，电信运营商与资源供应商之间可以通过协作减少不必要的资源存储，从而减少了额外开销。另外，对于资源联合分配模型现今也没有提出过使用绿色能源联合频谱组装成资源块来满足用户的流量需求。
经对现有技术文献的检索发现，Jie Xu等人在《IEEE Trans.Veh.Technol.,vol.65,no.4,Apr.2016》上发表题为"Cooperative Energy Trading in CoMPSystemsPowered by Smart Grids,"一文，该文提出传统能源联合绿色能源进行资源分配。然而该文的系统模型针对的仅仅是能量合作方面，并没有将频谱资源考虑进去。
另检索发现，Y.Guo等人在《IEEE Trans.Commun.,vol.62,no 10,pp.257-263,Oct2014》上发表了题为“Joint Energy and Spectrum Cooperation forCellularCommunication Systems”一文，该文针对蜂窝系统中能量联合频谱的分配问题，提出了能量与频谱合作方式下的最优执行策略，但是此策略只引入了能源开销，并未考虑频谱的开销以及资源供应商的概念。
经检索还发现，Dapeng Li等人在《IEEE Journal on Selected Areas inCommunications,vol.34,no.5,pp.1140-1159,May.2016》上发表题为"DecentralizedRenewableEnergy Pricing and Allocation for Millimeter Wave CellularBackhaul"一文，该文设计了一种基于分散系统的绿色能源分配方案。该文虽然提出了运营商和资源供应商之间的最优策略，但没有更加深入的分析运营商与资源供应商之间的相互关系，同时也未提及资源块的使用。
发明内容
本发明针对上述技术的不足，提出了一种可共用的绿色能源联合频谱在无线网络中的分配方法。该方法详细分析了资源供应商之间的容量存储决策，并给出了帕累托最优容量均衡，同时基于帕累托最优容量均衡，得出了电信运营商的最佳定价策略，最终使得网络系统中的能效、谱效得以充分利用。电信运营商的基站可以从资源供应商处租用专用的频谱资源和通用可再生能源以生产资源块来满足移动用户的随机流量需求。
本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括如下步骤：
第一步，电信运营商作为斯坦伯格博弈的先行者，首先给出资源供应商j的单位资源批发价格wj。
第二步，资源供应商j通过运营商给定的批发价格wj，从而决定自己的资源存储容量Qj。
第三步，电信运营商通过预估用户的流量需求Di，并根据资源供应商的资源容量存储限制，相应的决定基站i需要存储的资源块数量yi，并将相应的资源需求情况告知资源供应商，任何不能满足用户需求的请求都会被丢弃。
第四步，采用逆向归纳法，得到资源供应商和电信运营商的收益。
采用逆向归纳法，首先分析资源供应商之间的容量存储博弈，而后分析电信运营商的最佳定价策略，最终可以得出资源供应商之间的最优容量存储以及电信运营商的最优定价。
进一步，上述逆向归纳法包含以下步骤：
1)计算电信运营商的实际最优资源块数量y(Q,D)＝{y1,y2}；
2)基于实际最优资源块数量，求出资源供应商的最佳相应函数δA(QB,QC)、δB(QA,QC)、δC(QA,QB)；
3)分析资源供应商之间的容量存储博弈是否满足超模博弈；
4)得出资源供应商之间的唯一最优帕累托均衡容量
5)基于得到电信运营商的最佳定价策略。
又进一步，计算电信运营商的实际最优资源块数量的方法为：
求出资源供应商的最佳相应函数的具体过程为：
其中δAB(QB)为wAP(D1≥QA,D2≤QB-αQA)-cA＝0的解， 是关于y1,y2的独立最优容量。Fi是Di的分布函数，
此外，如果则有其中δBAC(QA,QC)为的解，
分析资源供应商之间的容量存储博弈是否满足超模博弈,具体包含：
如果
如果
其中N1是的唯一解，
所述唯一最优帕累托容量均衡其可能存在形式如下：
(i)如果帕累托最优容量均衡为
(ii)如果帕累托最优容量均衡为其中N2是的解；
(iii)如果帕累托最优容量均衡为(δAB(QB),QB,δC(QB))，其中QB的取值范围为且满足其中
(iv)如果帕累托最优容量均衡存在两种可能：
(a)如果N1＞N2，帕累托最优容量均衡为(δAB(QB),QB,δC(QB))，其中QB的取值范围为且满足
(b)如果N1≤N2，帕累托最优容量均衡为
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1)介绍了可共用的再生绿色能源联合频谱在无线网络中的分配，并采用资源块来满足移动用户的流量需求，使资源供应商、电信运营商、用户之间建立了一个稳定的联系。
2)通过考虑移动用户对流量需求的不确定性，对资源供应商和运营商之间的关系进行了详细分析。
3)采用逆向归纳法，寻找出了资源供应商之间的最优帕累托容量均衡以及电信运营商的最佳定价策略。
附图说明
图1是系统模型示意图。
图2是资源供应商的均衡容量输出。
图3是电信运营商的最佳定价图。
图4是实施例分布式算法与中心式算法比较示意图。
图5是系统方法分配流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示，为系统模型示意图，图中列出了资源供应商、运营商、用户三者的对应关系，清晰展示了系统的实施方式。
图2是资源供应商的均衡容量输出。
图3是电信运营商的最佳定价，从两图可知，处在不同的区域，会得到不同的资源容量输出，证明了算法的有效性。
图4是实施例分布式算法与中心式算法比较示意图，从图中可知，资源容量不平衡在集中系统中较为常见。如果在最优运营商定价下，某个特例在集中式系统中没有发生容量不平衡，那么在分散式系统中也就一定不会发生。
图5是系统方法分配流程图，详细介绍了本发明资源分配方法的实施过程。
为便于本领域的普通技术人员实施本发明，现提供一个实施例，如下：
本实施例用于无线网络中，包括步骤如下：
第一步，电信运营商作为斯坦伯格博弈的先行者，首先给出资源供应商j的单位资源批发价格wj。
第二步，资源供应j通过运营商给定的批发价格wj，从而决定自己的资源存储容量Qj。
第三步，电信运营商通过预估用户的流量需求Di，并根据资源供应商的资源容量存储限制，相应的决定基站i需要存储的资源块数量yi，并将相应的资源需求情况告知资源供应商，任何不能满足用户需求的请求都会被丢弃。
第四步，得到资源供应商和电信运营商的收益。
电信运营商的收益(效用函数)为：Π0＝(p1-ωA-αωB)y1+(p2-ωB-βωC)y2资源供应商j(j＝A,B,C)的预期收益函数为：Πj(Qj|Q-j)＝ωjE[sj(Q,D)]-cjQj其中cj,(j＝A,B,C)代表了每单位资源存储的开销，wA表示资源供应商A的频谱价格，wc表示资源供应商C的频谱价格，wB表示绿色能源供应价格。sj(Q,D)代表资源供应商所卖出的资源量。D1表示基站1覆盖下的无线用户需求，D2表示基站2覆盖下的无线用户需求。y1表示基站1需要存储的资源块数量,y2表示基站2需要存储的资源块数量。假定基站1的单位资源块是由一个单位的绿色能源和α个单位的频谱构成，基站2的单位资源块是由β个单位的绿色能源和一个单位的频谱构成。使用p1表示基站1的无线服务价格，使用p2表示基站2的无线服务价格。假设基站2的优先级高于基站1，这就意味着在同等情况下，基站2可优先购买绿色能源。
运营商的的最优决策y(Q,D)＝{y1,y2}通过最大化其效用函数得到。
各资源供应商的最佳响应函数为：
其中δAB(QB)为wAP(D1≥QA,D2≤QB-αQA)-cA＝0的解， 是关于y1,y2的独立最优容量。Fi是Di的分布函数，
此外，如果则有其中δBAC(QA,QC)为的解。
通过分析各最佳响应函数，资源供应商之间的资源容量存储博弈不符合超模博弈，所以很难分析、计算资源供应商的帕累托最优容量均衡。
但是可以从互补性方面下手，分析其帕累托最优容量均衡。同时只用分析频谱供应商A的最佳响应函数即可。
频谱供应商A的最佳响应函数可以进一步优化为：
如果
如果
其中N1是的唯一解，
通过以上的进一步优化，可以分析得出：对于电信运营商给出的任意购买价格，资源供应商的容量存储都存在唯一的帕累托最优容量均衡，而且根据电信运营商的购买价格以及资源供应商的自身开销，该均衡具有不同的表达式：
(i)如果帕累托最优容量均衡为
(ii)如果帕累托最优容量均衡为
其中N2是的解。
(iii)如果帕累托最优容量均衡为(δAB(QB),QB,δC(QB))，其中QB的取值范围为且满足其中
(iv)如果帕累托最优容量均衡存在两种可能：
(a)如果N1＞N2，帕累托最优容量均衡为(δAB(QB),QB,δC(QB))，其中QB的取值范围为且满足
(b)如果N1≤N2，帕累托最优容量均衡为
基于对资源供应商的帕累托最优容量均衡，下面可以分析电信运营商的最佳定价策略。
对于电信运营商任意给定的购买价格W＝{wA,wB,wC}，假定三个资源供应商将选择帕累托最优容量均衡下的资源容量。基于对资源供应商的资源容量的预期，电信运营商将会选择可以获得最大利润的购买价格W＝{wA,wB,wC}。提供了部分有关电信运营商最优购买价格的特性。例如，如果0＜p2-ωB-βωC＜p1-ωA-αωB，那么基站的优先级被颠倒。对于这样的价格，需要切换频谱供应商A和频谱供应商C的行为以及分散系统中的基站1和基站2。
此外，在最优电信运营商定价决策下，资源供应商的帕累托最优资源容量中的几个区域中的全部或部分可以忽略，从而显著降低了运营商需要考虑的价格集。通过减少和组合区域，定义两个新的区域，处在不同区域的购买价格，会对资源供应商的容量存储产生两种效果：
当电信运营商的购买价格处于某一区域时，资源供应商的容量存储处于平衡状态:
当电信运营商的购买价格处于另一区域时，资源供应商的容量存储处于非平衡状态:
总而言之，解决运营商的定价问题，还需要做大量的研究：通过动态分析以上两个区域的运营商收益
max(Π0)＝max{(p1-ωA-αωB)y1+(p2-ωB-βωC)y2}
综合选择最优的购买价格。本实施例得到的资源供应商的容量存储最优具有唯一性，帕累托最优性和稳定性，即对资源供应商所存储的资源容量集合，不存在另一种合作关系，使得每个资源供应商够得到更好的协作效益。同时，也会相应的使得电信运营商的收益最大。

Claims (6)

1.一种可共用的绿色能源联合频谱在无线网络中的分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步，电信运营商作为斯坦伯格博弈的先行者，首先给出资源供应商j的单位资源批发价格wj；
第二步，资源供应商j通过运营商给定的批发价格wj，从而决定自己的资源存储容量Qj；
第三步，电信运营商通过预估用户的流量需求Di，并根据资源供应商的资源容量存储限制，相应地决定基站i需要存储的资源块数量yi，并将相应的资源需求情况告知资源供应商，任何不能满足用户需求的请求都会被丢弃；
第四步，采用逆向归纳法，得到资源供应商和电信运营商的收益。
2.根据权利要求1所述的可共用的绿色能源联合频谱在无线网络中的分配方法，其特征在于所述逆向归纳法包含以下步骤：
1)计算电信运营商的实际最优资源块数量y(Q,D)＝{y1,y2}；
2)基于实际最优资源块数量，求出资源供应商的最佳相应函数δA(QB,QC)、δB(QA,QC)、δC(QA,QB)；
3)分析资源供应商之间的容量存储博弈是否满足超模博弈；
4)得出资源供应商之间的唯一最优帕累托均衡容量
5)基于得到电信运营商的最佳定价策略。
3.根据权利要求2所述的可共用的绿色能源联合频谱在无线网络中的分配方法，其特征在于计算电信运营商的实际最优资源块数量的方法为：
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4.根据权利要求2所述的可共用的绿色能源联合频谱在无线网络中的分配方法，其特征在于求出资源供应商的最佳相应函数的具体过程为：
其中δAB(QB)为wAP(D1≥QA,D2≤QB-αQA)-cA＝0的解， 是关于y1,y2的独立最优容量，Fi是Di的分布函数，
此外，如果则有其中δBAC(QA,QC)为的解，
5.根据权利要求2所述的可共用的绿色能源联合频谱在无线网络中的分配方法，其特征在于分析资源供应商之间的容量存储博弈是否满足超模博弈,具体包含：
如果
如果
其中N1是的唯一解，
6.根据权利要求2所述的可共用的绿色能源联合频谱在无线网络中的分配方法，其特征在于所述唯一最优帕累托容量均衡其可能存在形式如下：
(i)如果帕累托最优容量均衡为
(ii)如果帕累托最优容量均衡为其中N2是的解；
(iii)如果帕累托最优容量均衡为(δAB(QB),QB,δC(QB))，其中QB的取值范围为且满足其中
<mrow> <mi>H</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mi>B</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>F</mi> <mn>1</mn> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>Q</mi> <mi>B</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;delta;</mi> <mi>C</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mi>B</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>/</mo> <mi>&amp;beta;</mi> </mrow> <mi>&amp;alpha;</mi> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msubsup> <mo>&amp;Integral;</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>Q</mi> <mi>B</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;delta;</mi> <mi>C</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mi>B</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>/</mo> <mi>&amp;beta;</mi> </mrow> <mi>&amp;alpha;</mi> </mfrac> <mrow> <msub> <mi>&amp;delta;</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mi>B</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mi>B</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msubsup> <msubsup> <mo>&amp;Integral;</mo> <mn>0</mn> <mrow> <msub> <mi>Q</mi> <mi>B</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;alpha;x</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> </msubsup> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>dx</mi> <mn>1</mn> </msub> <msub> <mi>dx</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>;</mo> </mrow> 2
(iv)如果帕累托最优容量均衡存在两种可能：
(a)如果N1＞N2，帕累托最优容量均衡为(δAB(QB),QB,δC(QB))，其中QB的取值范围为
且满足
(b)如果N1≤N2，帕累托最优容量均衡为
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