CN109379754A - 一种无线接入网中的网络切片优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种无线接入网中的网络切片优化方法，属于移动通信领域，其包括如下步骤：步骤一、结合成本、服务隔离和回程容量约束，构建组合和非凸优化模型；步骤二、采用迭代自适应启发式概率搜索算法理论，对于所述模型使用模拟退火优化算法进行求解。本发明是针对无线虚拟资源分配机制的网络资源优化分配方法，通过SDN技术，实现控制和转发的分离，利用网络控制平面来感知和调度网络资源。基于SDN和网络切片支持定制端到端的服务，根据网络业务需求创建独立且相互隔离的虚拟网络，动态调配网络中的硬件资源，使得多个虚拟网络共用一个物理网络，实现网络硬件资源的共享。

Description

一种无线接入网中的网络切片优化方法

技术领域

本发明涉及一种无线接入网中的网络切片优化方法，属于移动通信领域。

背景技术

随着智能电网与物联网的融合与发展，电力系统设备开始变得更加智能化和现代化。加上移动终端技术、通信技术和传感技术的快速发展，可穿戴设备开始出现，提高了运维的智能化水平。可穿戴设备支持的多种业务需要不同的通信、存储和计算资源。但传统的软硬件紧紧耦合的垂直一体化的网络结构，使得网络资源难以灵活分配给不同的业务。在核心网中，网络功能的编排缺乏灵活性，服务扩展能力差，同时服务的可用性保障不足。在无线接入网中，频谱、带宽等资源的共享能力不足，资源利用率较低。同时，不同业务之间的缺少隔离性，时延和可用性要求高的服务与要求低的业务处于同一网络中运行，网络无法识别紧急服务的重要性，导致紧急业务的QoS难以得到保证。因此，研究如何将无线接入网进行隔离是有必要的。

SDN技术为解决上述问题提供了方向，进而提出了网络切片技术。SDN技术实现了控制和转发的分离，利用网络控制平面来感知和调度网络资源。基于SDN和网络切片支持定制端到端的服务，根据网络业务需求创建独立且相互隔离的虚拟网络，动态调配网络中的硬件资源，使得多个虚拟网络共用一个物理网络，实现网络硬件资源的共享。因此，该研究内容具有重要的研究价值。

为了解现有技术的发展状况，对已有的论文和专利进行了检索、比较和分析，筛选出如下与本发明相关度比较高的技术信息：

技术方案1：专利号为201611204594.3的《无线虚拟网中基于等效容量的资源分配方法》专利，涉及一种无线虚拟化的资源分配方法，主要通过五步完成：第一，引入了SC-FDMA上行链路系统作为无线虚拟网系统模型，对于载波资源进行分配；第二，建立有限状态马尔科夫信道模型，获取载波资源统计信息：在物理层，结合传统无线衰落信道模型概率密度函数，根据瑞利衰落信道中信噪比SNR门线划分公式，求得信道中信噪比各个状态的门限值，对接受信噪比的状态进行划分，得到不同的状态空间，并获取信道中状态转移概率矩阵P(t)，建成有限状态马尔科夫信道模型，根据状态转移概率矩阵和调度时间以及时隙信息，获取载波资源的统计信息；第三，获取等效带宽信息：对于MAC层，针对不同类型业务提出的带宽请求，根据各自业务时延要求，给定服务质量指数序列，对于带宽请求进行量化，获得带有时延要求的等效带宽信息，单位为bit；第四，获得子载波的等效容量信息：对于物理层，导入各个子载波信道统计信息，给定服务质量指数序列，对各个子载波在不同时延下所能提供的服务速率进行早化，得到各个子载波在不同服务质量指数下带有时延要求的等效容量信息，单位为bit；第五，获得最优资源分配方案：根据等效带宽信息和等效容量信息建立最优化资源分配模型，利用分支定界法对建立的最优化分配模型求解，获得无线虚拟网中最优的基于等效容量的资源分配方案。

技术方案2：专利号为201710987309.8的《一种软件定义网络下虚拟化多播资源分配方法》专利，涉及一种虚拟化多播资源分配方法，主要通过四步完成：第一，通过软件定义网络实现物理网络的虚拟化，逻辑上给用户的是不同的网络提供商，提供不同类型的业务服务；第二，选择合适的虚拟网络；基站集合为B，所有基站设备资源皆虚拟化至每个虚拟网络旗下，虚拟网络集合为S，移动用户集合为U，与虚拟网络s签约的移动用户集合为U_s，且有第三，确定网络选择以及调制与编码方案选择办法；第四，以最大化虚拟网络运营商的收益为目标，确定虚拟带宽分配办法。

技术方案3：专利号为201711456645.6的《一种基于负载均衡的动态无线资源分配算法》专利，涉及一种动态无线资源分配方法，主要通过三步完成：第一，进行初始化，导入配电通信网的资源数据，设置参数；第二，查找在当前时间窗内的虚拟网络请求，释放其占用的底层资源，并更新网络资源状态，以及根据虚拟网络请求排序规则对当前时间窗到来的虚拟网络请求进行排序；第三，选取当前时间窗VWRs队列最前的虚拟网络请求进行映射，映射规则如下：首先，节点映射，选择满足节点种类与位置要求且位置偏差最近的物理节点作为映射节点，然后，链路映射，根据链路带宽约束，长度约束和连通性约束通过广度优先搜索确定所有可行的映射路径候选集，若不存在该候选集，判断是否满足重映射条件，若不满拒绝该请求，否则将该请求放入下一个时间窗的队列中，若存在候选集，则根据日标函数选择最优映射路径进行映射，运行该虚拟网络，并更新底层资源，并继续进行下一个虚拟网络请求映射，直至VWRs队列为空。

但上述背景技术均存在相应缺陷，例如，技术方案1引入了SC-FDMA上行链路系统作为无线虚拟网系统，建立有限状态马尔科夫信道模型，获取载波资源统计信息；针对不同业务请求，获得等效带宽信息；给定QoS指数序列，得到等效容量信息；依等效带宽信息和等效容量建立最优化资源分配模型；用分支定界法求解，获得最优等效容量资源分配方案；但其没有考虑在同一基站内不同业务、不同用户之间的干扰性。

技术方案2通过软件定义网络实现物理网络的虚拟化，虚拟化后的虚拟网络可以来源于同一个物理网络，在逻辑上呈献给用户的是不同的网络提供商，提供不同类型的业务服务；用户产生业务，根据自身的业务需求选择合适的网络提供商，即选择合适的虚拟网络；采用最大最小准则确定网络选择以及调制与编码方案选择办法；以最大化虚拟网络运营商的收益为目标，采用内点法确定虚拟带宽分配办法；但其算法复杂，带来大量的资源开销，并且计算时间较长。

技术方案3具有适用于业务异构性强，QoS要求差异性大的特性，通过考虑多个业务服务质量因素，建立合理的QoS机制及业务优先级机制，并考虑无线网络的干扰问题以及动态资源分配的负载均衡策略，可以实现配用电通信网无线虚拟资源的动态分配，能够根据实时业务需求，为多个相互隔离的、承载不同业务的虚拟网络分配底层物理网络资源，提高网络运行的效益，但没有考虑业务的优先级，不能使紧急、重要的业务达到较高的及时性及准确度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供了一种无线接入网中的网络切片优化方法。目的在于研究针对无线虚拟资源分配机制的网络资源优化分配方法，通过SDN技术，实现控制和转发的分离，利用网络控制平面来感知和调度网络资源。基于SDN和网络切片支持定制端到端的服务，根据网络业务需求创建独立且相互隔离的虚拟网络，动态调配网络中的硬件资源，使得多个虚拟网络共用一个物理网络，实现网络硬件资源的共享。

本发明采用如下技术方案：

一种无线接入网中的网络切片优化方法，其包括如下步骤：

步骤一、结合成本、服务隔离和回程容量约束，构建组合和非凸优化模型；

步骤二、采用迭代自适应启发式概率搜索算法理论，对于所述模型使用模拟退火优化算法进行求解。

进一步的，所述模型为基于SDN技术的电力物联网切片架构，其分为最上层、中间层和最底层；所述最上层为切片提供层，用于为业务提供端到端网络通道切片；所述中间层为控制层，其包括SDN控制器、NFV编排器，用于对最底层的物理资源进行管理和虚拟化切片，并灵活地响应运维服务的需求，为切片提供物理资源；所述最底层为基础设施层，用于为服务提供无线接入资源、核心网络资源以及可穿戴运维终端。

所述无线接入资源包括基站、频谱、发射功率等物理资源。

所述核心网络资源包括带宽、存储和计算能力等物理资源。

进一步的，所述可穿戴运维终端通过无线通信模块连接到通信接入点，通信接入点通过无线通信方式接入到基站。

所述无线通信模块包括Lora无线模块或蓝牙模块。

进一步的，所述可穿戴运维终端包括红外感应模块、重力感应模块和/或地磁感应模块。

进一步的，服务在核心网中的处理过程是遍历一系列安装在服务器的虚拟机中的网络功能虚拟化VNF来完成，例如，两个客户端之间的视频监控的服务，需要以下服务链：网络地址转换NAT，防火墙FW，视频优化控制器VOC和入侵检测系统IDS。

进一步的，电力无线接入网采用230MHz和1800MHz频段，考虑到带宽资源受限和信道的频率选择性衰落，电力无线专网采用OFDM技术，将频段分成多个正交的子载波。

进一步的，假设所有的基础设施提供商共有L个基站，每个基站l的回程容量为C_l，假设每个基站有X个扇区，拥有Q个带宽为U的子载波。基站l的物理位置可用(x_l,y_l,z_l)表示，其中x_l,y_l,z_l分别为经度、纬度和天线高度。

电力无线专网采用OFDM技术，将频段分成多个正交的子载波的具体方法如下：将运维现场的一组可穿戴运维终端被接入到接入点(Access Point，简称AP)中，所有AP集合为A＝[A₁,A₂,...,A_N]，则AP总数为N_A；AP位置信息用x_n,y_n,z_n表示；利用如下公式(1)计算从基站l到APn(编号为n的AP)的距离d_l,n：

利用如下公式(2)计算AP_n在基站l的方位θ_l,n，用于确定其在所述基站l的具体扇区：

在电力无线接入网中，仅考虑无线接入点到基站之间的信息传递；根据香农定理，利用如下公式(3)计算MIMO信道的最大传输速率r(x,q,l,n)：

其中，r(x,q,l,n)为信息从基站l通过扇区_x的子载波q发送到接入点_n的传输速率；P(x,q,l,n)为信息从基站l通过扇区_x的子载波q发送到接入点_n的发射功率；为信息从基站l通过扇区_x的子载波q发送到接入点_n的信息增益；

d(l,n)表示从基站l到接入点_n的距离；

表示阴影衰落系数；

t表示衰落因子；

σ²表示加性高斯白噪声的功率；

∑_l'≠l∑_n'≠nP(x,q,l',n')G(x,q,l',n')表示其他用户的干扰；

利用如下公式(4)计算接入点_n从所有子载波接收到的信息的传输速率R_n：

其中，a(x,q,l,n)表示载波分配因子，若基站l扇区x的子载波q被分配给接入点n，则a(x,q,l,n)＝1，否则a(x,q,l,n)＝0；

L表示所有的基础设施提供商的基站个数；

X表示每个基站有的扇区个数；

Q表示带宽为U的子载波的个数。

进一步的，由于无线网络基站存在覆盖范围相互重叠的情况，通过预处理舍弃覆盖范围重叠的基站，既能降低能耗，同时还可以减少基站间信号的干扰，于是引入基站影响因子e_l，对于任一基站，若该基站处于使用状态，则e_l＝1，否则e_l＝0，基站影响因子e_l的公式(5)如下：

将公式(5)中的基站影响因子e_l代入到成本函数中，成本函数如下公式(6)：

其中，cost为资源分配的成本，包括被分配的基站日常运营维护支出成本与为业务提供服务时的耗电成本。具体耗电因素如下：

f_l为基站l的日常运营维护支出；

c₃为单位电能的价格；

P_l为基站l的电路能源消耗，其包括发射滤波器、混频器、频率合成器和数字模拟转换器的功率消耗。

进一步的，在资源分配环节，SDN控制器对包括基站、子载波、发射功率的虚拟资源进行动态分配，对所述虚拟资源的分配在约束条件下以最低成本完成，所述约束条件包括业务隔离性约束、基站回程容量约束和QoS约束。

(1)所述业务隔离性约束，为了保证不同服务之间具有一定的隔离性，需要考虑无线通信的干扰。无线网络中的干扰主要包括扇区内干扰和同信道不同扇区间干扰。为了限制扇区内干扰的数量，每个子载波上的总发射功率应该保持在一个给定的水平之下。同时，每个子载波上的发射功率也受到功率放大器动态变化的限制.因此，发射功率约束条件描述为如下公式(7)：

其中，P_T为任意扇区内每个子载波被允许的发射功率上限；

L表示所有的基础设施提供商的基站个数；

N_A表示AP的总数；

a(x,q,l,n)表示载波分配因子，若基站l扇区x的子载波q被分配给接入点n，则a(x,q,l,n)＝1，否则a(x,q,l,n)＝0；

P(x,q,l,n)为信息从基站l通过扇区x的子载波q发送到接入点n的发射功率；

为了避免同信道不同扇区间的干扰，规定只为每个用户提供一个子载波，则公式(7)所述的发射功率约束条件转化为如下公式(8)所示：

其中，X表示每个基站有的扇区个数；

另外，子载波分配因子的约束条件为如下公式(9)：

(2)所述基站回程容量约束，无线接入网的基站从核心网接收能力是一定的，基站传输的信息的上限称为回程容量，设为C_l，因此回程容量约束如下公式(10)所示：

(3)所述QoS约束，用于对不同服务定义不同的最低传输速率，约束公式(11)如下：

其中，为根据用户n的QoS要求下的最低速率。

总之，提出的虚拟资源优化分配模型包含接入网络的网络分片分配，如下公式(12)所示：

min{cost}

s.t.{C₁,...,C₆} (12)

无线网络虚拟资源问题综合了基站选择、子载波和发射功率分配，是一个组合和非凸的问题。该问题的组合性来自整数约束C₃,C₄,C₅，非凸性来自目标函数和C₆。最后利用模拟退火算法解决以上描述的组合优化问题。

进一步的，所述模拟退火优化算法采用如下步骤：

步骤1：首先初始化参数，导入无线网络资源数据，设置一个初始温度T₀，令T＝T₀，任取初始解，确定每个当前温度T时的迭代次数It；

步骤2：检验当前的解是否满足模型中的约束条件，如果满足则进入步骤3，否则重新生成初始解，执行步骤2；

步骤3：当前温度T＞T_end，同时迭代次数小于It时，重复步骤4到6；

步骤4：对当前解随机扰动产生一个新解S₂，计算新解S₂的成本差Δ；

步骤5：判断当Δ＜0时，则以概率1接受新的解，否则计算概率exp(-Δ/T)，即随机产生(0，1)区间上均匀分布的随机数rand，进而判断当exp(-Δ/T)＞rand时，则接受新解，若exp(-Δ/T)≤rand，则接受当前解；

步骤6：利用降温速率q进行降温，令当前温度T等于步骤3中被判断温度与速率q的乘积，直至当前温度T小于结束温度T_end或者到达迭代次数It时，则输出当前解，算法结束。

所述模拟退火优化算法为迭代自适应启发式概率性搜索算法，其解的形式表示为如下公式(13)：

其中，解的第i位P_i表示AP的解集P(x,q,l,n)，其包括分配给该AP的基站、扇区、子载波和功率；

通过对当前解S₁进行变换，产生新的解集；其中解分量的变化包括基站、子载波和发射功率的变换；通过把一个解分量的变化集合作为一个邻域，用二邻域变换法产生新的解S₂；

根据Metropolis准则，若当前解的成本为cost₂(S₁)，新解的成本为cost₂(S₂)，则计算出解的成本差为Δ＝cost₂(S₂)-cost₂(S₁)；

Metropolis准则的计算方法如下公式(14)所示：

其中，T表示当前温度；

如果Δ＜0，则以概率1接受新的解，否则按照概率exp(-Δ/T)接受新的解。

本发明的有益效果如下：

本发明的技术关键在于结合成本、服务隔离和回程容量约束，构建了组合和非凸优化模型；而且，采用迭代自适应启发式概率搜索算法理论，对于模型使用了模拟退火优化算法(SAOA)进行求解。

本发明通过研究针对无线虚拟资源分配机制的网络资源优化分配方法，采用SDN技术，实现控制和转发的分离，利用网络控制平面来感知和调度网络资源。

基于SDN和网络切片支持定制端到端的服务，根据网络业务需求创建独立且相互隔离的虚拟网络，动态调配网络中的硬件资源，使得多个虚拟网络共用一个物理网络，实现网络硬件资源的共享。

通过研究发现，由成本、服务隔离和回程容量约束的资源分配问题可以通过构建一个组合和非凸优化模型来解决。为了求解该模型，本发明采用迭代自适应启发式概率搜索算法理论，采用模拟退火优化算法(SAOA)求解上述模型。模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。模拟退火算法与初始值无关，算法求得的解与初始解状态S(是算法迭代的起点)无关。模拟退火算法具有渐近收敛性，已在理论上被证明是一种以概率1收敛于全局最优解的全局优化算法，且模拟退火算法具有并行性。

本发明立足于模拟退火优化算法，对无线接入网中的网络切片优化方法进行研究，提出了一种能以最优能耗完成底层资源分配的网络切片优化模型。首先对电力物联网切片架构的物理资源进行抽象，以实现资源共享和资源分配，然后结合成本、服务隔离和回程容量约束，构建了组合和非凸优化模型，最后通过模拟退火优化算法进行求解。仿真实验表明，本网络切片优化方法在成本效率方面表现出较大优势，同时也能较好的保障服务的可用性和QoS需求。

附图说明

图1为虚拟化无线接入网的系统结构示意图。

图2为本发明的实施例中模拟退火算法的流程图。

图3为实施例中评价三种算法性能差异之成本对比图。

图4为实施例中评价三种算法性能差异之能耗对比图。

图5为实施例中评价三种算法性能差异之传输速率对比图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。

具体实施例涉及一种无线接入网中的网络切片优化方法，结合附图1～5，以四个基站为例进行说明，利用四个基站对所提方法进行仿真，其中每个基站有3个扇区，拥有230MHz频段中1MHz的频谱资源和1800MHz频段中5MHz的频谱资源。

所有基站和AP的天线配置都是1×1,每个子载波的最大发射功率为3300mW，具体参数如表1所示。

表1 基站参数配置

根据QoS的差异性和业务属性，将可穿戴网络中高的运维业务分成以下4类：紧急故障类、视频监控类、语音控制类和工单派送类，具体参数如表2所示。

表2 运维业务分类

对比的算法有基于QoS保障的无线资源分配算法(QoS-WRA)以及无线虚拟网络资源动态分配算法(WRDA)。本实施例选取了成本、能耗和传输速率三个指标来评价三种算法性能的差异。四种业务的最小传输速率分别设置为180kbps、160kbps、140kbps、120kbps。

1)成本：本专利测试了三种算法成本的对比。从图3中可以看出，SAOA算法的成本均低于另外两种算法。以终端数量为1000为例，SAOA明显低于QoS-WRA和WRDA。这是因为相比于另外两种算法，SAOA通过舍弃覆盖范围重复的基站降低了基站能耗与维护成本。

2)能耗：图4描述了三种算法的能耗的对比。从图4中可以看出，SAOA的能耗在两种场景下都低于另外两种算法。SAOA在五种AP数量下，SAOA的能耗分别为，相比于QoS-WRA分别降低了，相比于WRDA分别降低了。

3)传输速率：图5描述了三种算法的不同业务传输速率的对比。QoS-WRA和WRDA为四中等级的服务提供了相同的传输速率，而SAOA分别为四种业务提供了210kbps、190kbps、170kbps、155kbps的速率。相比与QoS-WRA和WRDA，SAOA考虑了不同业务之间的差异，优先保证业务优先级高的业务，并且为不同的业务分配不同的传输速率。在单个基站的总传输速率受到回程容量的约束时，SAOA算法优先保障了QoS要求高的业务，使得不同的业务的传输速率与其业务优先级相匹配。

SDN是Software Defined Network的缩写，即软件定义网络，是Emulex网络一种新型网络创新架构，是网络虚拟化的一种实现方式，其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来，从而实现了网络流量的灵活控制，使网络作为管道变得更加智能。

AP是(Wireless)Access Point的缩写，一般翻译为“无线访问节点”，或“桥接器”。其主要在媒体存取控制层MAC中扮演无线工作站及有线局域网络的桥梁。是传统有线网络中的HUB，也是组建小型无线局域网时最常用的设备。AP相当于一个连接有线网和无线网的桥梁，其主要作用是将各个无线网络客户端连接到一起，然后将无线网络接入以太网。

大多数的无线AP都支持多用户接入、数据加密、多速率发送等功能，一些产品更提供了完善的无线网络管理功能。对于家庭、办公室这样的小范围无线局域网而言，一般只需一台无线AP即可实现所有计算机的无线接入。

AP的室内覆盖范围一般是30m～100m，不少厂商的AP产品可以互联，以增加WLAN覆盖面积。也正因为每个AP的覆盖范围都有一定的限制，正如手机可以在基站之间漫游一样，无线局域网客户端也可以在AP之间漫游。

OFDM是Orthogonal Frequency Division Multiplexing，即正交频分复用技术，实际上OFDM是MCM(Multi Carrier Modulation)，多载波调制的一种。

OFDM的主要思想是将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到在每个子信道上进行传输。正交信号可以通过在接收端采用相关技术来分开，这样可以减少子信道之间的相互干扰(ISI)。每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道上可以看成平坦性衰落，从而可以消除码间串扰，而且由于每个子信道的带宽仅仅是原信道带宽的一小部分，信道均衡变得相对容易。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种无线接入网中的网络切片优化方法，其特征在于：其包括如下步骤：

步骤一、结合成本、服务隔离和回程容量约束，构建组合和非凸优化模型；

步骤二、采用迭代自适应启发式概率搜索算法理论，对于所述模型使用模拟退火优化算法进行求解。

2.根据权利要求1所述的无线接入网中的网络切片优化方法，其特征在于：所述模型为基于SDN技术的电力物联网切片架构，其分为最上层、中间层和最底层；所述最上层为切片提供层，用于为业务提供端到端网络通道切片；所述中间层为控制层，其包括SDN控制器、NFV编排器，用于对最底层的物理资源进行管理和虚拟化切片，并灵活地响应运维服务的需求，为切片提供物理资源；所述最底层为基础设施层，用于为服务提供无线接入资源、核心网络资源以及可穿戴运维终端。

3.根据权利要求2所述的无线接入网中的网络切片优化方法，其特征在于：所述可穿戴运维终端通过无线通信模块连接到通信接入点，通信接入点通过无线通信方式接入到基站。

4.根据权利要求3所述的无线接入网中的网络切片优化方法，其特征在于：所述可穿戴运维终端包括红外感应模块、重力感应模块和/或地磁感应模块。

5.根据权利要求1所述的无线接入网中的网络切片优化方法，其特征在于：服务在核心网中的处理过程是遍历一系列安装在服务器的虚拟机中的网络功能虚拟化VNF。

6.根据权利要求1所述的无线接入网中的网络切片优化方法，其特征在于：电力无线专网采用OFDM技术，将频段分成多个正交的子载波。

7.根据权利要求6所述的无线接入网中的网络切片优化方法，其特征在于：电力无线专网采用OFDM技术，将频段分成多个正交的子载波的具体方法如下：将运维现场的一组可穿戴运维终端被接入到接入点AP中，所有AP集合为A＝[A₁,A₂,...,A_N]，AP总数为N_A；AP位置信息用x_n,y_n,z_n表示；利用如下公式(1)计算从基站l到AP_n的距离d_l,n，AP_n表示标号为n的AP：

利用如下公式(2)计算AP_n在基站l的方位θ_l,n，用于确定其在所述基站l的具体扇区：

在电力无线接入网中，仅考虑无线接入点到基站之间的信息传递；根据香农定理，利用如下公式(3)计算MIMO信道的最大传输速率r(x,q,l,n)：

其中，r(x,q,l,n)为信息从基站l通过扇区_x的子载波q发送到接入点_n的传输速率；P(x,q,l,n)为信息从基站l通过扇区_x的子载波q发送到接入点_n的发射功率；为信息从基站l通过扇区_x的子载波q发送到接入点_n的信息增益；

d(l,n)表示从基站l到接入点_n的距离；

表示阴影衰落系数；

t表示衰落因子；

σ²表示加性高斯白噪声的功率；

∑_l'≠l∑_n'≠nP(x,q,l',n')G(x,q,l',n')表示其他用户的干扰；

利用如下公式(4)计算接入点_n从所有子载波接收到的信息的传输速率R_n：

其中，a(x,q,l,n)表示载波分配因子，若基站l扇区x的子载波q被分配给接入点n，则a(x,q,l,n)＝1，否则a(x,q,l,n)＝0；

L表示所有的基础设施提供商的基站个数；

X表示每个基站有的扇区个数；

Q表示带宽为U的子载波的个数。

8.根据权利要求7所述的无线接入网中的网络切片优化方法，其特征在于：通过预处理舍弃覆盖范围重叠的基站，引入基站影响因子e_l，对于任一基站，若该基站处于使用状态，则e_l＝1，否则e_l＝0，基站影响因子e_l的公式(5)如下：

将公式(5)中的基站影响因子e_l代入到成本函数中，成本函数如下公式(6)：

其中，cost为消耗无线资源的总成本，包括被分配的基站日常运营维护支出成本与为业务提供服务时的耗电成本。具体耗电因素如下：

f_l为基站l的日常运营维护支出；

c₃为单位电能的价格；

P_l为基站l的电路能源消耗，其包括发射滤波器、混频器、频率合成器和数字模拟转换器的功率消耗。

9.根据权利要求2所述的无线接入网中的网络切片优化方法，其特征在于：在资源分配环节，SDN控制器对包括基站、子载波、发射功率的虚拟资源进行动态分配，对所述虚拟资源的分配在约束条件下以最低成本完成，所述约束条件包括业务隔离性约束、基站回程容量约束和QoS约束。

10.根据权利要求1或9所述的无线接入网中的网络切片优化方法，其特征在于：所述模拟退火优化算法采用如下步骤：

步骤1：首先初始化参数，导入无线网络资源数据，设置一个初始温度T₀，令T＝T₀，任取初始解，确定每个当前温度T时的迭代次数It；

步骤2：检验当前的解是否满足模型中的约束条件，如果满足则进入步骤3，否则重新生成初始解，执行步骤2；

步骤3：当目前温度T＞T_end，且满足迭代次数小于It时，重复步骤4到6；

步骤4：对当前解随机扰动产生一个新解S₂，计算新解S₂的成本差Δ；

步骤5：判断当Δ＜0时，则以概率1接受新的解，否则计算概率exp(-Δ/T)，即随机产生(0，1)区间上均匀分布的随机数rand，进而判断当exp(-Δ/T)＞rand时，则接受新解，若exp(-Δ/T)≤rand，则接受当前解；

步骤6：利用降温速率q进行降温，令当前温度T等于步骤3中被判断温度与速率q的乘积，直至当前温度T小于结束温度T_end或者到达迭代次数It时，则输出当前解，算法结束。