CN109041193B - 一种基于noma的网络切片动态联合用户关联和功率分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于NOMA的网络切片动态联合用户关联和功率分配方法，属于移动通信领域。该方法在NOMA系统下行链路不完美信道条件下，根据信道状态信息获得切片用户与RRH之间的宽带信干噪比，判断用户与RRH关联的策略；根据用户队列状态信息和信道状态信息使网络切片中多个用户在资源块RB的最大复用用户数范围内功率复用在同一RB上，并且在满足各个切片和用户的最低速率需求、用户时延需求、系统中断概率约束和前传链路容量约束的前提下为每个用户分配最优的功率资源。本发明在提高频谱资源利用率和网络吞吐量的同时满足切片和用户的最低速率需求和用户时延要求。

Description

一种基于NOMA的网络切片动态联合用户关联和功率分配方法
技术领域
本发明属于移动通信领域，涉及一种基于NOMA的网络切片动态联合用户关联和功率分配方法。
背景技术
5G网络的一个期望就是满足不同用户的服务质量(Quality of Service,QoS)需求，但是随着通信行业的飞速发展，通信业务规模不断扩大，用户需求的差异性越来越大，有限的频谱资源也变得越来越紧缺。因此，利用网络虚拟化技术来实现资源共享的网络切片技术应时而生。作为5G的一项关键技术，网络切片的实质是具有灵活性且相互独立的虚拟逻辑网络，其作用是为不同应用场景中具有差异化QoS需求的用户提供特定的服务。在基于网络切片的无线资源分配中，由中国移动研究院提出的C-RAN(Cloud Radio AccessNetwork)架构在实现网络负载均衡，提升边缘用户体验质量方面有独特的优势。
另外，由于数据业务的爆炸式增长，为了满足5G网络海量接入、超高带宽的要求，必须要充分利用有限的频谱资源。不同于传统的时域和频域的资源分配，非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术通过引入干扰使多个用户功率复用在同一个RB上，从而增大系统总吞吐量，提升频谱资源利用率，并在接收端利用串行干扰消除(successive interference cancellation,SIC)技术消除干扰。
发明人在研究现有技术的过程中发现其存在如下缺点：
现有研究大多没有在基于网络切片的资源分配中将NOMA技术应用到C-RAN架构中，无线资源侧重考虑的都是时域和频域的资源，并没有充分利用功率域的资源，但实际应用中，利用功率资源复用可以增大系统总吞吐量，提升频谱资源利用率；大多数研究都是假设系统能获得完美信道状态信息，然而在实际网络中，基站很难获得完美D的信道状态信息(Channel State Information,CSI)；没有考虑切片业务需求的多样性；大多数优化目标没有涉及到时间变量，也未考虑长时平均的优化目标。
因此，本发明在C-RAN架构中结合NOMA技术开发功率域的资源，考虑不同切片和用户差异化的QoS需求、系统中断概率、前传链路容量等约束，设计了一种以实现最大化网络吞吐量为目标的联合用户关联和功率分配的方案。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于NOMA的网络切片动态联合用户关联和功率分配方法，实现了最大化网络吞吐量；且在提高频谱资源利用率和网络吞吐量的同时满足切片和用户的最低速率需求和用户时延要求。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于NOMA的网络切片动态联合用户关联和功率分配方法：在NOMA系统下行链路不完美信道条件下，以实现最大化网络吞吐量为目标进行的联合用户关联和功率分配方法，具体包括以下步骤：
S1：根据信道状态信息获得切片用户与RRH之间的宽带信干噪比，判断用户与RRH关联的策略；
S2：根据用户队列状态信息和信道状态信息使网络切片中多个用户在资源块RB的最大复用用户数范围内功率复用在同一RB上，并且在满足各个切片和用户的最低速率需求、用户时延需求、系统中断概率约束和前传链路容量约束的前提下为每个用户分配最优的功率资源。
进一步，步骤S2中：
所述满足切片的最低速率需求为：保证RB给复用在其上的用户分配功率资源后各切片中所有用户达到的长期平均速率总和不小于某个下限值，其中，切片长期平均速率为：切片中所有用户的速率之和在长时间上求平均后的速率；
所述满足用户的最低速率需求为：保证RB给复用在其上的用户分配的功率资源能够使该用户的速率大于该用户的最小保证比特率；
所述满足用户时延需求为：保证各切片中每个用户的队列稳定，以此避免用户数据堆积而引起不必要的丢包或处理延迟，根据排队论中的Little定理，时延敏感业务的队列时延与队列的积压有关，因此保证用户的时延性能可刻画为保证队列的稳定性；
所述满足系统中断概率约束为：保证在不完美信道下得到的数据速率可能会超过实际可达的最大数据速率时的概率不超过某个值；
所述满足前传链路容量约束为：保证与某个RRH关联的所有用户的速率总和不超过其到BBU池的前传链路容量，以此避免与该RRH关联的用户队列在该RRH上无限极压而导致数据丢失或产生处理时延的情况。
进一步，网络切片中用户在每个时隙上的缓存队列更新方式为：
Figure GDA0002963467380000021
其中，
Figure GDA0002963467380000031
表示切片k中的第i个用户在下一个时隙开始时的队列长度；
Figure GDA0002963467380000032
表示切片k中的第i个用户在当前时隙开始时的队列长度；
Figure GDA0002963467380000033
表示切片k中的第i个用户在当前时隙上新到达的数据包个数，具体根据服从参数为
Figure GDA0002963467380000034
的泊松过程随机生成；
Figure GDA0002963467380000035
表示切片k中的第i个用户在当前时隙上离开的数据包个数。
进一步，所述各切片中每个用户的队列稳定性为：系统中所有用户队列都需要满足：
Figure GDA0002963467380000036
其中，
Figure GDA0002963467380000037
表示切片k中的第i个用户的时间平均长度；T表示切片k中的第i个用户队列长度的讨论周期；E表示在整个周期T内，对系统中所有切片的用户队列长度取平均值。
进一步，在每个调度时隙上，为每个切片中的用户动态调整与RRH关联的策略和分配合适的功率以满足各约束条件，具体步骤为：
(1)在每个调度时隙开始时，根据所述最小均方误差信道估计模型估计出所有切片中的用户当前时隙的无线信道状态信息和搜集各切片中的用户的队列缓存信息和切片虚拟队列状态信息；
(2)根据所有切片中的用户与各RRH之间的信道条件得到用户与RRH关联的策略；
(3)根据步骤(2)得到的用户与RRH关联的联策略计算当前时隙下为每个功率复用在RB上的系统中用户分配功率资源量；
(4)经过数次迭代后，判断是否满足收敛条件；
(5)如果当前用户关联和功率资源分配策略满足收敛条件，则将所述联合用户关联和功率资源分配策略通知给所有切片中的用户；
(6)按照步骤(5)所述的资源分配策略，所述所有切片中的用户按照所述队列更新方式更新所述队列缓存信息和切片虚拟队列长度，并等待下一个调度时隙。
进一步，在每个调度时隙上，得到所述步骤(2)中切片中的每个用户与RRH关联的策略，具体步骤为：
①在当前调度时隙开始时，给定RRH的前传链路容量，根据最小均方误差信道估计模型估计出所有切片中的用户当前时隙的无线信道状态信息；
②在满足RRH前传链路容量的前提下，得到所有切片中的每个用户与宽带信干噪比最大的RRH相关联。
进一步，所述步骤(3)中，在每个调度时隙上，根据步骤(2)得到的用户与RRH关联的策略，计算当前时隙下为每个功率复用在RB上的系统中每个用户分配功率资源量；具体步骤为：
①在当前调度时隙开始时，根据最小均方误差信道估计模型估计出所有切片中的用户当前时隙的无线信道状态信息和搜集各切片中的用户的队列缓存信息和切片虚拟队列状态信息；
②初始化近似值向量、拉格朗日乘子、收敛条件和所有切片中的用户初始队列长度；
③给定所有切片中的用户与RB复用策略，通过KKT条件和二分搜索法计算得到分配给所有切片中的用户的功率资源量；
④根据步骤③得到的所有切片中的用户功率资源量以及拉格朗日乘子值计算用户与RB功率复用的策略；
⑤更新拉格朗日乘子；
⑥经过数次迭代后，判断是否满足收敛条件，如果不满足收敛条件，则重复以上步骤；若满足收敛条件，则更新近似值向量；
⑦经过数次迭代后，判断是否满足收敛条件，若不满足，则重复上述步骤；否则方法结束。
进一步，所述不完美信道为RRH通过估计小尺度衰落来研究优化系统长期平均吞吐量的问题，通过最小均方误差信道估计模型来估计路径衰落系数。
本发明的有益效果在于：本发明实现最大化网络吞吐量；且在提高频谱资源利用率和网络吞吐量的同时满足切片和用户的最低速率需求和用户时延要求。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为用户关联流程图；
图2为二分搜索最优功率分配策略流程图；
图3为基于连续凸逼近和拉格朗日对偶分解的RB复用和功率分配流程图；
图4为基于NOMA的网络切片资源分配流程图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
参见图1所示，图1为用户关联流程图，在每个调度时隙上，用户关联为切片中的每个用户与RRH关联策略，具体步骤为：
步骤101：在当前调度时隙开始时，初始化射频拉远头RRH个数、RRH的fronthaul链路容量、用户和RRH之间的关联因子等参数，用最小均方误差信道估计模型估计出所有切片中的用户当前时隙的无线信道状态信息。
步骤102：对于所有切片中的用户，计算每个用户与所有RRH相关联时的加权带宽SINR。
步骤103：寻找能够为该用户提供最大加权带宽SINR的RRH，同时判断该RRH剩余fronthaul容量是否能够满足该用户的最小速率要求。若满足，则执行步骤104，否则执行步骤105。
步骤104：用户选择当前时隙能提供最大加权带宽SINR的RRH关联，并更新该RRH的剩余fronthaul容量
Figure GDA0002963467380000051
步骤105：判断能够为该用户提供次最大加权带宽SINR的RRH的剩余链路容量是否能够满足该用户的最小速率要求，若满足，则执行步骤104；否则继续重复步骤105。
步骤106：输出此时最优用户的关联准则。
参见图2所示，图2为二分搜索最优功率分配策略流程图，目标是通过KKT条件求得功率分配的最优解，具体步骤为：
步骤201：初始化二分搜索最优功率分配方法中的区间端点变量，一般初始化两端点值为不同正负符号的数值变量。
步骤202：设置终止条件：RB复用和功率分配问题拉格朗日函数的一阶导函数值小于10的负3次方。
步骤203：取两个区间端点变量中的中间变量，并代入RB复用和功率分配问题拉格朗日函数的一阶导函数中。
步骤204：判断此时的代入自变量后得到的导数值是否大于0。
步骤205：若此时的导数值大于0，则把中间变量赋值为右端点变量。
步骤206：否则，则把中间变量赋值为左端点变量。
步骤207：判断是否满足终止条件。
步骤208：若是，则输出偏导后的零点(解析解)或精度较高的数值解；否则，跳转至步骤203并依次执行。
参见图3所示，图3为基于连续凸逼近和拉格朗日对偶分解的RB复用和功率分配流程图，步骤如下：
步骤301：在当前时隙，观察该时隙的每个用户的队列状态、切片虚拟队列以及评估出该时隙的信道状态信息。
步骤302：初始化近似值向量、拉格朗日乘子(ρ0、υ0、δ0分别表示功率约束、fronthaul链路容量约束和用户最小速率约束对应的拉格朗日乘子)、最大迭代次数、收敛条件等。
步骤303：判断是否满足循环收敛条件。
步骤304：若满足，先假设RB复用因子为1，然后首先通过KKT条件和二分搜索法求得功率分配最优策略。
步骤305：根据步骤304得出的最优功率分配量用公式计算最优复用RB策略，若计算出RB复用因子为0，则相应地功率分配量也为0。
步骤306：更新拉格朗日乘子(ρ0、υ0、δ0)和迭代次数
Figure GDA0002963467380000061
步骤307：根据连续凸逼近中所求公式更新近似值向量，并更新迭代次数。
步骤308：得到并输出此时用户速率更接近它下界的近似值向量。
参见图4所示，为基于NOMA的网络切片资源分配流程图，步骤如下：
步骤401：初始化控制参数V、所有切片的用户队列长度和切片虚拟队列长度。
步骤402：设置联合用户关联和功率资源分配问题的时隙长度。
步骤403：判断当前时隙是否在设置时隙范围内，若在讨论时隙范围内，则执行步骤404；否则方案执行结束。
步骤404：若在讨论时隙内，观察该时隙的每个用户的队列状态、切片虚拟队列长度以及评估出该时隙的信道状态信息，获得用户与RRH关联的次最优策略。
步骤405：在获得用户与RRH关联策略的基础上，执行二分搜索法和基于连续凸逼近和拉格朗日对偶分解的RB复用和功率分配方案，获得与RRH关联的用户RB复用策略、最优的功率分配方案。
步骤406：根据队列更新公式更新下一时隙所有用户队列状态和切片虚拟队列长度。
步骤407：转至下一个时隙继续以上步骤。
最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (5)

1.一种基于NOMA的网络切片动态联合用户关联和功率分配方法，其特征在于，该方法为：在NOMA系统下行链路不完美信道条件下，以实现最大化网络吞吐量为目标进行的联合用户关联和功率分配方法，具体包括以下步骤：
S1：根据信道状态信息获得切片用户与RRH之间的宽带信干噪比，判断用户与RRH关联的策略；
S2：根据用户队列状态信息和信道状态信息使网络切片中多个用户在资源块RB的最大复用用户数范围内功率复用在同一RB上，并且在满足各个切片和用户的最低速率需求、用户时延需求、系统中断概率约束和前传链路容量约束的前提下为每个用户分配最优的功率资源；
在每个调度时隙上，为每个切片中的用户动态调整与RRH关联的策略和分配合适的功率以满足各约束条件，具体步骤为：
(1)在每个调度时隙开始时，根据所述最小均方误差信道估计模型估计出所有切片中的用户当前时隙的无线信道状态信息和搜集各切片中的用户的队列缓存信息和切片虚拟队列状态信息；
(2)根据所有切片中的用户与各RRH之间的信道条件得到用户与RRH关联的策略；具体步骤为：
①在当前调度时隙开始时，给定RRH的前传链路容量，根据最小均方误差信道估计模型估计出所有切片中的用户当前时隙的无线信道状态信息；
②在满足RRH前传链路容量的前提下，得到所有切片中的每个用户与宽带信干噪比最大的RRH相关联；
(3)根据步骤(2)得到的用户与RRH关联的策略计算当前时隙下为每个功率复用在RB上的系统中用户分配功率资源量；具体步骤为：
①在当前调度时隙开始时，根据最小均方误差信道估计模型估计出所有切片中的用户当前时隙的无线信道状态信息和搜集各切片中的用户的队列缓存信息和切片虚拟队列状态信息；
②初始化近似值向量、拉格朗日乘子、收敛条件和所有切片中的用户初始队列长度；
③给定所有切片中的用户与RB功率复用策略，通过KKT条件和二分搜索法计算得到分配给所有切片中的用户的功率资源量；
④根据步骤③得到的所有切片中的用户功率资源量以及拉格朗日乘子值计算用户与RB功率复用的策略；
⑤更新拉格朗日乘子；
⑥经过数次迭代后，判断是否满足收敛条件，如果不满足收敛条件，则重复以上步骤；若满足收敛条件，则更新近似值向量；
⑦经过数次迭代后，判断是否满足收敛条件，若不满足，则重复上述步骤；否则方法结束；
(4)经过数次迭代后，判断是否满足收敛条件；
(5)如果当前用户关联和功率资源分配策略满足收敛条件，则将所述联合用户关联和功率资源分配策略通知给所有切片中的用户；
(6)按照步骤(5)所述的资源分配策略，所述所有切片中的用户按照所述队列更新方式更新所述队列缓存信息和切片虚拟队列长度，并等待下一个调度时隙。
2.根据权利要求1所述的一种基于NOMA的网络切片动态联合用户关联和功率分配方法，其特征在于，步骤S2中：
所述满足切片的最低速率需求为：保证RB给复用在其上的用户分配功率资源后各切片中所有用户达到的长期平均速率总和不小于某个下限值，其中，切片长期平均速率为：切片中所有用户的速率之和在长时间上求平均后的速率；
所述满足用户的最低速率需求为：保证RB给复用在其上的用户分配的功率资源能够使该用户的速率大于该用户的最小保证比特率；
所述满足用户时延需求为：保证各切片中每个用户的队列稳定；
所述满足系统中断概率约束为：保证在不完美信道下得到的数据速率会超过实际可达的最大数据速率时的概率不超过某个值；
所述满足前传链路容量约束为：保证与某个RRH关联的所有用户的速率总和不超过其到BBU池的前传链路容量。
3.根据权利要求2所述的一种基于NOMA的网络切片动态联合用户关联和功率分配方法，其特征在于，网络切片中用户在每个时隙上的缓存队列更新方式为：
Figure FDA0002963467370000021
其中，
Figure FDA0002963467370000022
表示切片k中的第i个用户在下一个时隙开始时的队列长度；
Figure FDA0002963467370000023
表示切片k中的第i个用户在当前时隙开始时的队列长度；
Figure FDA0002963467370000024
表示切片k中的第i个用户在当前时隙上新到达的数据包个数，具体根据服从参数为
Figure FDA0002963467370000025
的泊松过程随机生成；
Figure FDA0002963467370000026
表示切片k中的第i个用户在当前时隙上离开的数据包个数。
4.根据权利要求3所述的一种基于NOMA的网络切片动态联合用户关联和功率分配方法，其特征在于，所述各切片中每个用户的队列稳定性为：系统中所有用户队列都需要满足：
Figure FDA0002963467370000031
其中，
Figure FDA0002963467370000032
表示切片k中的第i个用户的时间平均长度；T表示切片k中的第i个用户队列长度的讨论周期；E表示在整个周期T内，对系统中所有切片的用户队列长度取平均值。
5.根据权利要求1所述的一种基于NOMA的网络切片动态联合用户关联和功率分配方法，其特征在于，所述不完美信道为RRH通过估计小尺度衰落来研究优化系统长时平均吞吐量的问题，通过最小均方误差信道估计模型来估计路径衰落系数。
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