CN108990141B - 一种基于深度多网络学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法 - Google Patents

一种基于深度多网络学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法 Download PDF

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Abstract

一种基于深度多网络学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法，包括以下步骤：1)集能型无线中继网络中通过可再生能量优化管理实现最大吞吐量，其中，优化问题描述为一个多变量优化问题；2)将问题P1分解为两部分优化：功率子优化和时隙子优化，即通过深度多网络学习的方法优化变量pi和
Figure DDA0001735896820000011
来得到最优的ri。本发明提供一种在集能型无线中继网络中通过联合时间调度和功率分配实现以最大吞吐量最大化系统效益的方法。

Description

一种基于深度多网络学习的集能型无线中继网络吞吐量最大 化方法
技术领域
本发明涉及集能型无线中继网络技术领域，尤其是一种基于深度多网络学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法。
背景技术
由于无线设备和新兴多媒体业务的激增，移动数据流量一直呈指数级增长。由于诸如路径损耗，阴影和小规模衰落的信道损耗，越来越多的室内和边缘用户可能会遇到低质量的服务性能。为了克服这种障碍，中继辅助接入技术已经被提出作为开发能量效率和空间分集以提高室内和小区边缘用户服务质量的有价值的解决方案。中继基站将作为边缘用户与宏蜂窝基站之间进行通信的中转站。
然而，密集地部置中继基站所产生的能耗以及随之带来的温室气体(如二氧化碳)排放量也是巨大的。出于对环境及经济效益的双重考量，能量采集技术被引入到无线中继网络中，中继基站及无线设备通过采集可再生能源(如太阳能，风能，热电，机电和环境射频能量等)进行供电已成为提高绿色中继网络能源效率和减少温室气体排放总量的可行技术。然而，由于可再生能量到达的不连续性，为了提供可靠的数据传输及网络吞吐量保障，对可再生能量优化管理变得尤为重要。
发明内容
为了避免由于信道和可再生能量不确定性导致用户服务质量下降的问题，本发明提供一种基于深度多网络学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于深度多网络学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法，所述方法包括以下步骤：
1)集能型无线中继网络中通过可再生能量优化管理实现最大吞吐量，其中，优化问题描述为一个多变量优化问题：
P1:
Figure BDA0001735896800000021
受限于：
Figure BDA0001735896800000022
(约束条件1)
Figure BDA0001735896800000023
(约束条件2)
Figure BDA0001735896800000024
(约束条件3)
Figure BDA0001735896800000025
(约束条件4)
Figure BDA0001735896800000026
(约束条件5)
Figure BDA0001735896800000027
在此，问题P1的各参数定义如下：
pi：中继节点在时隙i的传输功率；
ri：中继节点在时隙i的数据率；
τi：源节点在时隙i的传输时间；
Figure BDA0001735896800000028
中继节点在时隙i的传输时间；
ui：源节点在时隙i的数据率；
hi：中继节点到目的节点的信道增益；
Ei：中继节点在时隙i时所采集的能量；
Emax：中继节点的电池最大容量；
Qmax：中继节点的数据缓存容量；
L：单个时隙长度；
T：传输时隙数；
W：网络带宽；
2)单个神经网络由多个神经元和连接两个神经元的神经链路组成，其中，单个神经元所进行的数学运算，如下所示：
Figure BDA0001735896800000031
在此，各参数定义如下：
yj：第j个神经元的输出；
f：激活函数；
wij：连接神经元i和神经元j的权重；
xi：前一层神经元i的输出；
bj：第j个神经元的偏置。
3)将问题P1分解为两部分优化：功率子优化和时隙子优化，即通过优化变量pi和
Figure BDA0001735896800000032
来得到最优的ri，其中，通过深度多网络学习的方法来优化中继节点在各时隙i上的传输功率pi和传输时间
Figure BDA0001735896800000033
从而最终决定问题P1中各时隙i的数据率ri之和的最大化；
将各时隙i的数据率ri作为深度多网络学习中所有神经网络的输入，然后生成一个能使各时隙i的数据率ri之和最大的传输功率pi和传输时间
Figure BDA0001735896800000034
即功率分配和时间调度；深度多网络学习中的神经网络用于传输功率pi和传输时间
Figure BDA0001735896800000035
预测，也是学习过程的核心，它接收各时隙i的数据率ri然后预测出多种功率分配和时间调度方案，然后通过计算选出这些功率分配和时间调度方案中最好的一个，最后再以好的那个功率分配和时间调度方案作为神经网络的预测目标来优化统一优化所有神经网络，使其在下一次预测中能预测得更准，能选出几乎最优的解；然后不断重复这个过程中，每个神经网络都会预测得越来越准，直至收敛。
进一步，所述步骤3)中，深度多网络学习的迭代过程为：
步骤3.1：初始化深度多网络学习中的各个网络，并给每个神经网络不同的初始参数，迭代次数k初始化为1；
步骤3.2：当k小于或等于给定迭代次数K时，将各时隙i的数据率ri作为神经网络的输入，预测出多个功率分配和时间调度方案；
步骤3.3：通过计算，选出这这些功率分配和时间调度方案中能使问题P1更大的那个功率分配和时间调度方案；
步骤3.4：将效果最好的功率分配和时间调度方案和输入的各时隙i的数据率ri配对，组成一组带标签的数据，保存下来供神经网络学习；
步骤3.5：运用梯度下降算法和上一过程的数据，不断减小每一个神经网络的误差，使其不断被优化，预测得更准，同时令k＝k+1，回到步骤3.2；
步骤3.6：当k大于给定迭代次数K时，学习过程结束，得到最优的功率分配和时间调度。
本发明的技术构思为：首先,我们将功率分配和时间调度作为二种可控网络资源联合起来考虑，实现以端到端的最大吞吐量最大化系统效益。换言之，希望获得一个最佳的传输功率和时间调度方案使得网络吞吐量最大化的同时，总传输功率消耗最小。接着,通过深度多网络学习获得最佳传输功率pi和传输时间
Figure BDA0001735896800000041
从而得到最佳的传输功率和时间调度，实现以最大化吞吐量的最大化系统效益。
本发明的有益效果主要表现在:1、对整个集能型无线中继网络系统而言，优化功率分配和时间调度可以减少系统的资金花费，而且中继基站所产生的能耗以及随之带来的温室气体(如二氧化碳)排放量也能随之降低。集能型无线中继网络，不仅可以降低总功率消耗，而且可以提高网络的传输速率，达到端到端的最大化吞吐量，增加网络的系统效益；2、对网络运营商而言，最佳的时隙和功率分配可以使网络系统服务更多的用户，并降低由于路径损耗，阴影和小规模衰落的信道损耗等原因所导致的低质量服务的概率，从而增加用户信誉，进一步增加其利润。
附图说明
图1是集能型无线中继网络的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
参照图1，一种基于深度多网络学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法，换言之，即通过联合功率分配和时间调度实现以端到端最大化吞吐量的最大化系统效益。本发明基于一种集能型无线中继网络系统(如图1所示)。在集能型无线中继网络系统中，通过深度多网络学习优化功率分配和时间调度，达到最大传输速率。发明在有限的数据缓存和储能电池条件下，针对集能型无线中继网络中的时间调度和功率控制问题，提出了吞吐量最大化的可再生能量优化方法，所述方法包括以下步骤：
1)集能型无线中继网络中通过可再生能量优化管理实现最大吞吐量，其中，优化问题描述为一个多变量优化问题：
P1:
Figure BDA0001735896800000061
受限于：
Figure BDA0001735896800000062
(约束条件1)
Figure BDA0001735896800000063
(约束条件2)
Figure BDA0001735896800000064
(约束条件3)
Figure BDA0001735896800000065
(约束条件4)
Figure BDA0001735896800000066
(约束条件5)
Figure BDA0001735896800000067
在此，问题P1的各参数定义如下：
pi：中继节点在时隙i的传输功率；
ri：中继节点在时隙i的数据率；
τi：源节点在时隙i的传输时间；
Figure BDA0001735896800000068
中继节点在时隙i的传输时间；
ui：源节点在时隙i的数据率；
hi：中继节点到目的节点的信道增益；
Ei：中继节点在时隙i时所采集的能量；
Emax：中继节点的电池最大容量；
Qmax：中继节点的数据缓存容量；
L：单个时隙长度；
T：传输时隙数；
W：网络带宽；
2)单个神经网络由多个神经元和连接两个神经元的神经链路组成，其中，单个神经元所进行的数学运算，如下所示：
Figure BDA0001735896800000071
在此，各参数定义如下：
yj：第j个神经元的输出；
f：激活函数；
wij：连接神经元i和神经元j的权重；
xi：前一层神经元i的输出；
bj：第j个神经元的偏置；
3)将问题P1分解为两部分优化：功率子优化和时隙子优化，即通过优化变量pi和
Figure BDA0001735896800000072
来得到最优的ri，其中，通过深度多网络学习的方法来优化中继节点在各时隙i上的传输功率pi和传输时间
Figure BDA0001735896800000073
从而最终决定问题P1中各时隙i的数据率ri之和的最大化；
将各时隙i的数据率ri作为深度多网络学习中所有神经网络的输入，然后生成一个能使各时隙i的数据率ri之和最大的传输功率pi和传输时间
Figure BDA0001735896800000074
即功率分配和时间调度；深度多网络学习中的神经网络用于传输功率pi和传输时间
Figure BDA0001735896800000075
预测，也是学习过程的核心，它接收各时隙i的数据率ri然后预测出多种功率分配和时间调度方案，然后通过计算选出这些功率分配和时间调度方案中最好的一个，最后再以好的那个功率分配和时间调度方案作为神经网络的预测目标来优化统一优化所有神经网络，使其在下一次预测中能预测得更准，能选出几乎最优的解；然后不断重复这个过程中，每个神经网络都会预测得越来越准，直至收敛。
进一步，所述步骤3)中，深度多网络学习的迭代过程为：
步骤3.1：初始化深度多网络学习中的各个网络，并给每个神经网络不同的初始参数，迭代次数k初始化为1；
步骤3.2：当k小于或等于给定迭代次数K时，将各时隙i的数据率ri作为神经网络的输入，预测出多个功率分配和时间调度方案；
步骤3.3：通过计算，选出这这些功率分配和时间调度方案中能使问题P1更大的那个功率分配和时间调度方案；
步骤3.4：将效果最好的功率分配和时间调度方案和输入的各时隙i的数据率ri配对，组成一组带标签的数据，保存下来供神经网络学习；
步骤3.5：运用梯度下降算法和上一过程的数据，不断减小每一个神经网络的误差，使其不断被优化，预测得更准，同时令k＝k+1，回到步骤3.2；
步骤3.6：当k大于给定迭代次数K时，学习过程结束，得到最优的功率分配和时间调度。
本实施例中，图1是本发明有关集能型中继基站的无线中继网络。在该集能型无线中继网络系统中，通过优化时间调度和功率分配可以减少系统的资金花费，而且中继基站所产生的能耗以及随之带来的温室气体(如二氧化碳)排放量也能随之降低。集能型无线中继网络系统，不仅可以降低总功率消耗，而且可以提高网络的传输速率，达到端到端的最大化吞吐量，增加网络的系统效益。
本实施着眼于在满足每个用户服务质量的条件下，通过控制用户传输功率和优化时间调度来实现以最小总传输功率消耗最大化端到端吞吐量。我们的工作可以使得网络运营商获得最大利润，尽可能多地服务用户，节省网络资源，提高整个网络的性能，实现最大化的网络系统效益。

Claims (1)

1.一种基于深度多网络学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
1)集能型无线中继网络中通过可再生能量优化管理实现最大吞吐量，其中，优化问题描述为一个多变量优化问题：
P1:
Figure FDA0002979826470000011
受限于：
Figure FDA0002979826470000012
Figure FDA0002979826470000013
Figure FDA0002979826470000014
Figure FDA0002979826470000015
Figure FDA0002979826470000016
Figure FDA0002979826470000017
在此，问题P1的各参数定义如下：
pi：中继节点在时隙i的传输功率；
ri：中继节点在时隙i的数据率；
τi：源节点在时隙i的传输时间；
Figure FDA0002979826470000018
中继节点在时隙i的传输时间；
ui：源节点在时隙i的数据率；
hi：中继节点到目的节点的信道增益；
Ei：中继节点在时隙i时所采集的能量；
Emax：中继节点的电池最大容量；
Qmax：中继节点的数据缓存容量；
L：单个时隙长度；
T：传输时隙数；
W：网络带宽；
2)单个神经网络由多个神经元和连接两个神经元的神经链路组成，其中，单个神经元所进行的数学运算，如下所示：
Figure FDA0002979826470000021
在此，各参数定义如下：
yj：第j个神经元的输出；
f：激活函数；
wij：连接神经元i和神经元j的权重；
xi：前一层神经元i的输出；
bj：第j个神经元的偏置；
3)将问题P1分解为两部分优化：功率子优化和时隙子优化，即通过优化变量pi和
Figure FDA0002979826470000022
来得到最优的ri，其中，通过深度多网络学习的方法来优化中继节点在各时隙i上的传输功率pi和传输时间
Figure FDA0002979826470000023
从而最终决定问题P1中各时隙i的数据率ri之和的最大化；
将各时隙i的数据率ri作为深度多网络学习中所有神经网络的输入，然后生成一个能使各时隙i的数据率ri之和最大的传输功率pi和传输时间
Figure FDA0002979826470000024
即功率分配和时间调度；深度多网络学习中的神经网络用于传输功率pi和传输时间
Figure FDA0002979826470000025
预测，也是学习过程的核心，它接收各时隙i的数据率ri然后预测出多种功率分配和时间调度方案，然后通过计算选出这些功率分配和时间调度方案中最好的一个，最后再以好的那个功率分配和时间调度方案作为神经网络的预测目标来优化统一优化所有神经网络，使其在下一次预测中能预测得更准，能选出几乎最优的解；然后不断重复这个过程中，每个神经网络都会预测得越来越准，直至收敛；
所述步骤3)中，深度多网络学习的迭代过程为：
步骤3.1：初始化深度多网络学习中的各个网络，并给每个神经网络不同的初始参数，迭代次数k初始化为1；
步骤3.2：当k小于或等于给定迭代次数K时，将各时隙i的数据率ri作为神经网络的输入，预测出多个功率分配和时间调度方案；
步骤3.3：通过计算，选出这些功率分配和时间调度方案中能使问题P1更大的那个功率分配和时间调度方案；
步骤3.4：将效果最好的功率分配和时间调度方案和输入的各时隙i的数据率ri配对，组成一组带标签的数据，保存下来供神经网络学习；
步骤3.5：运用梯度下降算法和上一过程的数据，不断减小每一个神经网络的误差，使其不断被优化，预测得更准，同时令k＝k+1，回到步骤3.2；
步骤3.6：当k大于给定迭代次数K时，学习过程结束，得到最优的功率分配和时间调度。
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