CN109729526A - 一种异构网络中基于匹配理论的动态频谱分配方案 - Google Patents

Abstract

本发明涉及应用在异构网络中的动态频谱分配方案，通过多尺度调整分配到用户频谱资源，在满足用户需求的情况下，最大化系统的效用。通过对匹配理论和反馈机制的研究，提出了一种有效的多尺度动态频谱分配方案。本发明所提出的多尺度DSA方案主要分为两个步骤，在第一阶段，提出了基于定价的匹配理论，合理地分配小区内的频谱资源。通过计算每个用户对资源块的偏好值，并排序形成偏好列表，迭代地执行提出首选项目标和提升匹配成本的过程，得到稳定的匹配。在第二阶段，将每个小区用户实际得到的平均传输速率和理想传输速率差反馈给大基站，从而迭代地调整分配到每个小区的频谱带宽，提升资源的利用率。

Description

一种异构网络中基于匹配理论的动态频谱分配方案

技术领域

本发明属于无线通信领域，具体涉及应用在异构网络中的动态频谱分配方案，通过各小区将频谱资源分配的情况反映给大基站，大基站再重新调整分配的频谱资源。首先，通过匹配理论解决小区内频谱资源和用户需求的分配问题，然后大基站调整分配到各小区的频谱资源，在满足用户需求的条件下，有效地提升资源利用效率。

背景技术：

随着移动互联网的发展和多媒体应用的出现，对流量的需求将持续增长，而无线服务供应商正经历严重的频谱短缺。快速增长的数据流量需求与有限的频谱资源之间日益扩大的差距，迫使供应商寻求替代解决方案。在传统的静态频谱分配策略下，每个授权的频谱波段均分配给无线服务供应商。静态频谱分配效率很低，因为频谱利用率不能适应数据流量需求的快速时空变化。例如，当相应的授权用户(PUs)空闲时，频谱资源没有得到充分利用，即频谱空洞。

随着认知无线电技术的发展，动态频谱分配(Dynamic Spectrum Allocation,DSA)被证明是解决频谱危机的一种有效的方法。DSA允许非授权用户(SUs)在某些约束条件下感知频谱空洞并以机会主义的方式使用它。因此，该频谱可以由各种网络实体以自主方式动态共享，与静态频谱分配相比，显著提高了频谱效率。

在利用这种频谱分配的方法时，可以结合宏观和微观两层构建多尺度的DSA框架。在宏观层面，授权服务供应商根据一项协议，将其频谱访问权租给二级服务供应商，例如移动虚拟网络运营商(MVNO)，协议规定频谱的使用不会降低PUs的服务质量(QoS)。在微观层面，更了解本地用户需求的二级服务提供商充当中介，将租用的频谱零售给SUs。其中，多尺度DSA框架便于与新兴的软件定义异构网络(HetNets)集成，实现了灵活的资源管理和网络范围的可编程性。

然而，在软件定义的HetNets中实现多尺度DSA仍然面临着几个关键的挑战。一般地，一个利己主义的SU不会考虑其他用户的效用。如果没有适当的激励机制，一些SUs可能会对自己的频谱需求进行欺骗，提供具有误导性的信息，以获取更大的频谱资源，从而导致其他诚实的SUs频谱匮乏。另一个在干涉管理中面临的困境是著名的囚徒困境，即，自私的SU为了获得更高的传输速率而选择增加传输功率，导致整个网络的累计干扰水平增加，从而降低了每个用户的最大可达速率。因此，本发明针对这些挑战进行了研究。

发明内容：

本发明研究了如何为软件定义的HetNets实现多尺度DSA，提出了一种基于实时SUs需求的小尺度频谱分配策略，并设计了对服务提供商租用的频谱量进行大尺度调整的反馈控制机制。在微观上，频谱资源的分配可以表述为一个双边匹配问题，其中频谱资源代表一方，SUs代表另一方，每个用户根据可实现的最大传输速率构建其资源首选项列表，提出一种基于价格的稳定匹配算法，根据用户的偏好列表进行资源匹配。在宏观上，设计了一种大尺度频谱分配的反馈控制机制，将用户获得的平均传输速率和期望的平均传输速率之间的差距被用作反馈信号，根据流量需求变化实现小区间频谱协调。具体过程如下：

1)图1为针对软件定义的HetNets提出的多尺度DSA框架图，由一个大基站(MBS)、一组小基站(SBSs)和一个集中的频谱代理组成。在不对物理网络组件进行重大修改的情况下，可以很容易地实现宏尺度和微尺度的频谱分配。MBS是一个固定的基础设施网络组件，在授权的频谱中运行。SBSs也是固定的基础设施网络组件，通过从MBS租用频谱访问许可证来服务于他们的SUs。频谱代理是一个中央网络实体，可以看作是SDN控制器的扩展，维护整个网络的全局信息，并控制不同SBSs之间的频谱分配。

在微观上，每个SBS根据实时用户需求、时变信道状态和动态干扰条件进行小尺度的频谱分配。将用户与频谱分配问题表示为双边匹配，并采用基于价格的匹配方案进行求解。采用反映匹配成本的价格作为激励SUs动态调整对频谱资源偏好的标志。特别是当多个SUs竞争同一频谱资源时，SBS逐渐提高价格，直到只有一个SU能够负担得起。因此，可以将资源分配给最重视它的SU。

对于一个SBS而言，其资源块RBs的集合可以表示为ρ_s，每个资源块的带宽大小可以表示为B，则对匹配到资源块RB n的用户SU k下行传输速率可以表示为r_k,n＝Blog(1+γ_k,n)，其中，γ_k,n表示信干噪比(SINR)。匹配理论是研究两组集合之间形成互惠关系的有效工具。在匹配中，一个集合中的每个元素构建自己的首选项列表，并根据效用函数对另一个集合中的元素进行排序。然后，由元素本身交互地做出匹配决策，不需要任何集中协调，从而支持良好的可伸缩性。匹配还支持集中式实现，集中式匹配协调器收集每个元素的首选项列表，然后做出匹配决策。频谱分配问题也可以表述为匹配博弈，即，RBs和SUs被认为是要匹配在一起的两个不相交的集合。我们考虑一对一的匹配博弈。也就是说，一个RB最多只能分配给一个SU，一个SU最多只能使用一个RB。

在匹配的过程中，首先建立所有SU的偏好列表。一个SU对RB的偏好可以表示为实际获得的传输速率减去匹配成本，即r_k,n-p_n，其中p_n表示资源块RB n的匹配成本，在初始化中，将其价格定为0，若产生了匹配冲突，则逐渐提高价格，直到该RB只存在于一个SU的首选项列表中。将SU与所有可能的RBs配对后，可得到SU对所有RBs的偏好，将这些偏好值从大到小排序之后可得到该SU对RBs的偏好列表。同样地，所有SUs的偏好列表可以得到。在产生所有SUs的偏好列表之后，可以利用基于价格的匹配算法解决频谱分配问题。

2)虽然对微尺度的频谱分配进行了优化，但是由于频谱资源的限制，一些SBSs可能无法满足用户的QoS需求。为了解决负载不平衡问题，提出了一种基于用户需求大尺度变化的反馈控制机制，实现了SBSs之间的宏观频谱分配。具体为利用用户实际得到的平均传输速率与期望的传输速率之间的差距作为反馈，反映频谱供需之间的不平衡。接着，频谱代理根据反馈确定应该分配给每个SBS的频谱带宽大小。这种动态调整克服了微尺度频谱分配的缺点，即分配给每个SBS的光谱总量是固定的。

令ΔC[τ]表示在阶段τ时，实际得到的传输速率与理想传输速率的差；而ΔN[τ+1]表示在下一阶段τ+1时，重分配给各SBS的RBs。则重分配的RBs为，ΔN[τ+1]＝f(ΔC[τ])，其中，f表示最佳的重分配RBs与传输速率差之间的函数关系，如f＝αx。因此，在下一阶段τ+1时，总的RBs表示为N[τ+1]＝N[τ]+ΔN[τ+1]，其中N[τ]表示在阶段τ时的RBs总量。考虑到存在多个SBS，如果频谱代理没有足够数量的RB来满足所有SBS的需求，则必须同时考虑SBS之间的公平性问题。最大最小公平(Max-Min Fair)算法，可以用于解决这一问题。

附图说明：

图1是软件定义HetNets的多尺度DSA模型图。

图2是基于定价的匹配算法在小尺度频谱分配的应用图。

图3是三个小区中SUs的实际得到的平均传输速率和理想传输速率的关系图。

图4是每个阶段中三个小区得到带宽的图。

具体实施方式

本发明的实施方式分为两个步骤，第一步为建立模型，第二步为算法的实施。其中，建立的模型如图1所示，它和发明内容中软件定义HetNets的多尺度DSA模型图的介绍完全对应。

1)对于系统模型，由小基站SBS将带宽分配给SUs，考虑到信道干扰和SUs的传输速率需求，需要合理地分配频谱资源。大基站MBS通过对小基站反馈的平均传输速率差的统筹安排，从而调整分配到各个小区的频谱带宽。基于定价的匹配理论可以在一对一的情况下达到稳定的匹配，并且能够地解决匹配中的冲突问题。如图1所示，小基站SBS负责小区内的频谱资源分配，并将小区内所有SUs的实际获得的传输速率和理想传输速率差的平均值反馈给大基站MBS，大基站统筹调配，以期达到提升资源利用率的效果。

2)为了解决上述问题，首先要在微观上设计一种有效的频谱分配方案来满足SUs需求的同时尽可能合理地利用资源。通过计算SUs对所有可能配对的RBs的偏好，并将这些偏好值排序，得到每个SU的偏好列表，最大程度地满足用户的期望值。利用基于定价的匹配算法，可以解决匹配过程中出现的冲突问题。如图2所示，对于每个SU，它的初始目标是能达到最大传输速率的RB，RB在其偏好列表中排名第一。SU 1和SU 2的首选项都是RB 1，而SU 3的首选项是RB 2。如果存在一个RB，它是多个SUs的首选项，它就会迭代地提高匹配成本，即，p_n，直到只有一个SU能够支付。有两个SU的首选项都是RB 1，它会逐步涨价，直到SU 2放弃，最后匹配到RB 3。其次，在宏观上设计一种反馈机制，将每个小区的实际平均传输速率和理想传输速率的差反馈给大基站MBS，从而调整分配到各小区的频谱资源，使用户的实际传输速率逐渐接近理想传输速率。

对于本发明，我们进行了仿真。大基站MBS的覆盖范围为500m，而小基站的覆盖范围为50m，即每个小区半径为50m。小区1、2和3中心与大基站MBS的直线距离分别为和每个小区都有5个SUs。下面从每个小区的效用和资源的利用率方面进行讨论。

图3是基于定价的匹配算法在小尺度频谱分配的应用图。横坐标表示宏观资源分配的迭代。仿真结果显示，对于经过多次迭代的每个小区中的SUs，实际得到的平均传输速率接近于理想的传输速率。其原因是控制器在宏观上动态分配RBs，以减小实现的平均传输速率与期望传输速率之间的差距。

图4是每个阶段中三个小区得到带宽的图。仿真结果表明，在所有的小单元中，小区1中的SUs理想传输速率高，从而得到了较大的频谱带宽。而小区3中的SUs理想传输速率低，分配得到的频谱带宽也较小。另一方面，小区1与大基站MBS的距离最近，而小区3与大基站MBS的距离最远，因此小区1收到的干扰更大，即使是理想传输速率相同，小区1同样也需要较大的频谱带宽。仿真结果还表明，提出的算法能合理地分配频谱资源，从而提高资源的利用率。

尽管为说明目的公开了本发明的具体实施和附图，其目的在于帮助理解本发明的内容并据以实施，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附的权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于最佳实施例和附图所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。

Claims (3)

1.一种异构网络中基于匹配理论的动态频谱分配方案，其特征在于：

1)在宏观尺度，考虑基站未知用户所需带宽大小的情况下，利用反馈控制的机制，给不同的小区分配带宽以达到其理想速率；

2)在微观尺度，子基站具体分配带宽时，提出基于定价机制的双边匹配算法，优化子基站与用户之间的匹配，使基站合理地分配带宽。

2.如权利要求1步骤1)所述的在基站只知道小区平均实际传输速率与理想传输速率的情况下利用反馈控制的机制以重新分配带宽，其特征在于，需要考虑重新分配带宽，以及传输速率差的问题：

1)首先考虑重新分配的带宽与平均实际传输速率与理想传输速率差的关系：

ΔN[τ+1]＝αΔC[τ]

τ表示在第τ时隙；ΔN[τ+1]表示第τ+1时隙重分配的带宽；ΔC[τ]表示第τ时隙的传输速率差；α表示传输速率差的系数；

2)经过分配后下一阶段小区得到的带宽为：

N[τ+1]＝N[τ]+ΔN[τ+1]

N[τ+1]表示第τ+1时隙小区的总带宽；N[τ]表示第τ时隙小区的总带宽。

3.如权利要求1步骤2)所述的基于定价机制的双边匹配算法的带宽分配机制，其特征在于，子基站将已有的带宽分配给不同的用户，将其转化为双边匹配问题；根据用户的偏好列表，以获得稳定匹配，其步骤如下所示：

1)本研究目的是通过利用授权用户未充分利用的计算资源来提升二级用户的传输速率，因此将匹配过程的目标函数建模为小区内所有二级用户的平均传输速率，研究在不影响授权用户的情况下，尽可能地提升二级用户的传输速率；其平均传输速率为：

r_k,m＝Blog(1+γ_k,m)

其中，B表示用户得到的带宽；γ_k,m表示信干噪比；

2)为了使二级用户的总速率最大，需要将上述问题转化为双边匹配问题。进行双边匹配问题的求解，需要建立用户对带宽的偏好列表；为了最大化传输速率，二级用户对带宽资源块的偏好列表可以表示为：

L_k,m＝r_k,m-p_m

其中，p_m表示带宽资源块m的价格，即匹配成本，没有实际意义，作为解决匹配冲突而存在，其初始值为零；通过对偏好值的降序排列最终构造用户偏好列表。