CN110809261A - H-cran网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法 - Google Patents
H-cran网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种H‑CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，属于移动通信技术领域。该方法通过综合考虑业务接入控制、拥塞控制、无线资源分配和复用，以最大化网络平均和吞吐量为目标，在每个资源调度时隙内动态地为性能需求各异的网络切片用户分配频谱和功率资源，并控制各终端用户当前时隙接入的新的业务数据量。本发明提出的联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法能在满足各切片用户服务质量需求的基础上，提升网络整体吞吐量，并且还可通过调整控制参量的取值实现时延和吞吐量间的动态平衡。
Description
技术领域
本发明属于移动通信技术领域，涉及一种H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法。
背景技术
根据Cisco公司第11次VNI全球移动数据流量预测显示，到2021年，全球每月移动业务数据量将达到49EB、机器对机器联接将占移动联接总量的29％。移动运营商期望通过下一代网络提供颠覆式的速率、极低延迟和动态配置能力，以满足日益增长的用户需求、更好地支持增强现实、物联网和智慧医疗等新兴应用案例，实现在共享的底层物理网络中性能需求各异的多样化应用场景共存，从而更好地迎合跨移动、住宅和商业市场的全新服务趋势。众多科研学者和科技公司均提出了新颖的网络技术和架构，其中，网络切片技术和异构云无线接入网络(heterogeneous cloudradio access network,H-CRAN)受到了广泛关注和深入研究。
基于虚拟化技术的网络切片是指在通用的底层物理网络构建逻辑上相对独立的虚拟网络，每个虚拟网络称为一个网络切片。网络切片能够实现可扩展且灵活地资源管理，是实现业务快速上线和自动化运维的关键技术和下一代网络中同时支持多种性能需求各异的业务场景的核心技术。3GPP已经明确网络切片作为实现5G网络宏伟目标的关键技术之一，ITU也为5G定义了三大应用场景：移动增强宽带(enhancedmobile broadband,eMBB)、大规模机器类通信(massive machine-type communications,mMTC)和超可靠低时延通信(ultra-reliable and low-latency communications,URLLC)。
H-CRAN即在传统C-RAN网络中引入大功率节点(highpowernode,HPN)，并将控制平面从BBU池抽离到HPN中，实现了控制平面和数据平面的分离。H-CRAN能够避免小区间的频繁切换和相应的控制信令开销、缓解了fronthaul链路容量压力、提升了BBU池集中式的协作无线信号处理和协同无线资源管理能力。
目前，在上述相关技术领域中，现有的技术存在以下不足：
尽管已有许多研究工作深入探究了网络切片技术和H-CRAN架构，但大部分研究内容是分开讨论二者的，很少有探究网络切片和H-CRAN相结合所具有的潜在性能优势，没有考虑H-CRAN网络下性能需求不同的应用场景共存的情况，缺少H-CRAN网络下基于网络切片的高效动态资源分配方案。其次，先前的研究工作大多探究的是固定网络环境下无线网络瞬时性能指标优化的问题，也即单时隙优化，而关于利用在线的无线资源管理技术优化系统在长时间尺度下的性能指标的工作不多。此外，大部分研究工作是基于全缓冲(full-buffer)的假设，忽略了业务流量到达的随机性和突发性，则当业务数据到达量过大时，网络会发生拥塞。因此，拥塞和接入控制等控制策略是必要且尤为关键的，以维持系统的稳定性。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，该方法能在满足各切片用户服务质量需求和维持网络稳定基础上，提升网络整体吞吐量，并且还可通过调整控制参量的取值实现时延和吞吐量间的动态平衡。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，所述的H-CRAN网络是由一个高功率节点(宏基站)和传统云无线接入网络(cloud radio accessnetwork,C-RAN)构成的无线异构网络，且控制平面从传统C-RAN中的基带单元池抽离至所述高功率节点中，以实现控制平面和数据平面的分离；所述H-CRAN网络服务的用户分为射频拉远头和高功率节点用户集合，且网络中可用的子载波在所述射频拉远头用户集合和高功率节点用户集合间动态分配；所述射频拉远头用户集合中的每个用户均由所述H-CRAN网络中所有射频拉远头协作传输并在接收端采用最大比合并技术，以提高其传输速率；
在本方法中，通过综合考虑业务接入控制、拥塞控制、资源分配和复用，在受限于基站发射功率、系统稳定性、不同切片的服务质量需求和资源分配约束的条件下，以最大化网络平均和吞吐量为目标，在每个资源调度时隙内动态地为性能需求各异的切片用户分配资源。
进一步，所述网络中可用子载波在射频拉远头用户集合和高功率节点用户集合间动态分配，包括：
对任一所述的可用子载波，根据H-CRAN网络当前的信道状态和用户队列状态选择性地在射频拉远头和高功率节点间复用，具体包括，当任一子载波在所述射频拉远头和高功率节点间复用时，射频拉远头用户集合和高功率节点用户集合中，分别至多有一个用户得到该子载波，此时所述H-CRAN网络中存在跨层干扰，当所述子载波不复用时，即在所述H-CRAN网络中正交分配时，此时所述H-CRAN网络的所有用户中至多只有一个用户得到该子载波，用户间不存在干扰。
进一步，所述H-CRAN网络中考虑移动增强宽带(enhanced mobile broadband,eMBB)和超可靠低时延(ultra-reliable and low-latency communications,URLLC)两类应用场景共存，并分别为其构建一个网络切片；所述各切片分别由具有同类业务的射频拉远头用户和高功率节点用户组成。
进一步，所述H-CRAN网络服务的每个用户分别在所述基带单元池处具有一个业务缓存队列用以暂存还未来得及发送出去的数据包；所述各用户在每一时隙内的业务到达量是随机的，且存在峰值业务到达量。
进一步，所述H-CRAN网络中各用户的业务缓存队列随时隙的变化过程，包括：用户在下一时隙的队列长度等于当前时隙的队列长度加上当前时隙内系统允许接入的新的业务数据量，再减去当前时隙传输出去的数据量；所述的考虑业务接入控制，包括：H-CRAN网络中各用户在每一时隙内的随机业务到达量通常是未知的，且可能超过网络容量域，为了维持系统的稳定，H-CRAN网络在每一时隙内会决策各用户在当前时隙允许接入的新的业务数据量。
进一步，所述维持网络稳定是指所述H-CRAN网络中所有业务排队队列均是强稳定的，即所述每个业务队列的时间平均队列长度为一个有限值；所述不同切片的服务质量需求，包括：H-CRAN网络需要满足各用户关于瞬时传输速率的服务质量需求，对于所述URLLC切片中的用户，所述H-CRAN网络考虑各用户关于可靠性的服务质量需求，即对任一URLLC切片用户，其在任一子载波上传输的信干噪比不能低于某一阈值。
进一步，所述网络平均和吞吐量包括所述H-CRAN网络在每一时隙内平均接入的所有用户总的新的业务数据量。
进一步，所述网络切片动态资源调度方法在每个资源调度时隙内动态地为性能需求各异的切片用户分配资源，具体包括：
在任一资源调度时隙，根据下式分别计算所述H-CRAN网络中各用户当前时隙最优的流量接入控制策略：
其中，ru(t)为用户u在时隙t允许接入的新的业务数据量；Au(t)为用户u在时隙t内的随机业务到达量；Qu(t)为用户u在时隙t的业务队列长度；V是引入的非负控制参量，其表示网络平均和吞吐量最大化相比于系统稳定性的重要程度；
为所述H-CRAN网络服务的所有用户集合；
初始化拉格朗日乘子；
对任一子载波，根据子载波复用、分配和功率分配策略计算所述子载波当前时隙(近似)最优的子载波复用、分配和功率分配策略，进而更新各用户剩余的排队队列长度；
若某用户已经获得了足够的子载波(即其队列长度为0)，则将所述用户从接下来的子载波分配过程中排除，若所有用户均分配到足够的子载波，则退出子载波分配过程；
在遍历完所有可用子载波后，根据得到的(近似)最优子载波复用、分配和功率分配策略计算拉格朗日函数；
当前后两次迭代的拉格朗日函数值之差的绝对值小于给定的最大允许误差或是迭代次数达到设定的次数，则终止所述网络切片动态资源调度过程；否则，根据次梯度法更新所述拉格朗日乘子，并执行下一次迭代；
当所述迭代过程结束后，更新各用户在下一时隙的业务队列长度。
进一步，所述子载波复用、分配和功率分配策略，具体包括：
对任一子载波，分别计算所有可能情况下的(近似)最优子载波分配和功率分配策略，具体包括，对任一子载波，一共有子载波不复用时，分别分配给eMBB切片中射频拉远头用户和高功率节点用户，URLLC切片中射频拉远头用户和高功率节点用户，或者所述子载波在射频拉远头和高功率节点间复用，分别分配给射频拉远头中eMBB切片用户和高功率节点中eMBB切片用户、射频拉远头中eMBB切片用户和高功率节点中URLLC切片用户、射频拉远头中URLLC切片用户和高功率节点中eMBB切片用户以及射频拉远头中URLLC切片用户和高功率节点中URLLC切片用户共8种情况；
根据所述各个情况下(近似)最优的子载波分配和功率分配策略分别计算各情况下的最优目标函数值，其中，所述目标函数如下：
其中，所述αs为子载波s的复用指示变量；所述βs表示与子载波s相关的子载波分配向量；所述Ps表示与子载波s相关的功率分配向量；所述Qu为用户u的业务队列长度；所述Rus为用户u在子载波s上的传输速率；所述τ表示单个时隙的长度；所述
为射频拉远头集合；所述为射频拉远头用户集合；所述
为高功率节点用户集合；所述为eMBB切片用户集合；所述
为URLLC切片用户集合；所述λk、λm、ηu和μsu均为拉格朗日乘子；所述
为URLLC切片用户的最低信干噪比需求；所述表示用户u在子载波s上的信干噪比；所述θ用于指示子载波是否复用；
比较所述各情况下的最优目标函数值，选择最小目标函数值所对应的情况，确定所述子载波最终的复用、分配和功率分配策略。
进一步，所述更新各用户剩余的排队队列长度等于当前队列长度减去用户利用所得子载波在当前时隙传送出去的数据量。
本发明的有益效果在于：
本发明通过综合考虑业务接入控制、拥塞控制、无线资源分配和复用，以最大化网络平均和吞吐量为目标，在每个资源调度时隙内动态地为性能需求各异的网络切片用户分配频谱和功率资源，并控制各终端用户当前时隙接入的新的业务数据量。本发明提出的联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法能在满足各切片用户服务质量需求的基础上，提升网络整体吞吐量，并且还可通过调整控制参量的取值实现时延和吞吐量间的动态平衡。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为基于网络切片的H-CRAN下行传输场景示意图；
图2为求解任一子载波的分配、复用和其上相应的功率分配策略流程图；
图3为任一时隙(近似)最优的子载波分配和复用以及功率分配策略运算流程图；
图4为H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施例进行详细说明。
图1为基于网络切片的H-CRAN下行传输场景示意图，如图所示，在本实施例中，H-CRAN网络由一个高功率节点HPN(宏基站)和传统云无线接入网络(cloudradio accessnetwork,C-RAN)构成的无线异构网络，且控制平面从传统C-RAN中的基带单元池BBU Pool抽离至高功率节点HPN上，以实现控制平面和数据平面的分离。H-CRAN网络服务的用户分为射频拉远头RRHs和高功率节点HPN用户集合，并分别用CUE c和HUE h表示，其中，RRHs用户集合中的每个用户均由H-CRAN网络中所有RRHs协作传输并在接收端采用最大比合并技术，以提高其传输速率。
H-CRAN网络所有可用的子载波在RRHs用户集合和HPN用户集合间动态分配，对任一子载波，其可根据H-CRAN网络当前的信道状态和用户队列状态选择性地在RRHs和HPN间复用。具体地说，当任一子载波在RRHs和HPN间复用时，RRHs用户集合和HPN用户集合中，分别至多有一个用户得到该子载波，此时H-CRAN网络中存在跨层干扰。当所述子载波不复用时，即在H-CRAN网络中正交分配时，此时H-CRAN网络的所有用户中至多只有一个用户得到该子载波，用户间不存在干扰。
进一步的，H-CRAN网络中考虑移动增强宽带(enhanced mobile broadband,eMBB)和超可靠低时延(ultra-reliable and low-latency communications,URLLC)两类应用场景共存，并分别为其构建一个网络切片。所述各切片分别由具有同类业务的CUEs和HUEs用户组成。对于eMBB切片中的用户，H-CRAN网络需要满足各用户关于瞬时传输速率的服务质量需求。对于URLLC切片中的用户，H-CRAN网络考虑各用户关于可靠性的服务质量需求，即对任一URLLC切片用户，其在任一子载波上传输的信干噪比不能低于某一阈值。
此外，H-CRAN网络服务的每个用户分别在基带单元池处具有一个业务缓存队列用以暂存还未来得及发送出去的数据包。所述各用户在每一时隙内的业务到达量是随机的，但存在峰值业务到达量，且其在下一时隙的队列长度等于当前时隙的队列长度加上当前时隙内系统允许接入的新的业务数据量，再减去当前时隙传输出去的数据量。
参见图2，图2为求解任一子载波的分配、复用和其上相应的功率分配策略流程图，具体步骤如下：
步骤201：输入系统当前全局队列状态向量
和信道增益gksc、gksh、gmsh和gmsc，其中，Qu(t)表示用户u在时隙t的业务队列长度，
为H-CRAN网络服务的所有用户集合，gksc和gmsc分别表示时隙tRRH k，HPN m对CUE c在子载波s上的信道增益，gmsh(t)和gksh(t)分别表示时隙tHPN m和RRH k在子载波s上与HUE h间的信道增益。
步骤202：对任一子载波，分别计算所有可能情况下的(近似)最优子载波分配和功率分配策略，具体包括：
对所述任一子载波，一共有子载波不复用时，分别分配给eMBB切片中CUE和HUE，URLLC切片中CUE和HUE，或者所述子载波在RRHs和HPN间复用，分别分配给RRHs中eMBB切片用户和HPN中eMBB切片用户、RRHs中eMBB切片用户和HPN中URLLC切片用户、RRHs中URLLC切片用户和HPN中eMBB切片用户以及RRHs中URLLC切片用户和HPN中URLLC切片用户共8种情况。进一步，对于所述每种情况，遍历所有可能的子载波-用户分配关联关系，选择使目标函数最小的子载波-用户关联作为该情况下(近似)最优的子载波分配和功率分配，其中，所述目标函数如下：
其中，所述αs为子载波s的复用指示变量；所述βs表示与子载波s相关的子载波分配向量；所述Ps表示与子载波s相关的功率分配向量；所述Qu为用户u的业务队列长度；所述Rus为用户u在子载波s上的传输速率；所述τ表示单个时隙的长度；所述
为RRHs集合；所述为RRHs用户集合；所述
为HPN用户集合；所述为eMBB切片用户集合；所述
为URLLC切片用户集合；所述λk、λm、ηu和μsu均为拉格朗日乘子；所述
为URLLC切片用户的最低信干噪比需求；所述
表示用户u在子载波s上的信干噪比；所述θ用于指示子载波是否复用。
步骤203：根据各情况下(近似)最优的子载波分配和功率分配策略，分别计算各情况下的最优目标函数值，具体包括：
根据求得的所述各情况下(近似)最优的子载波分配和功率分配策略，分别计算各情况下的最优目标函数值，并构成如下向量：
其中，所述向量的每一个元素
均为一种情况下的最优目标函数值，其下标on/off指示子载波s是否复用，sc/sh/sch用于表示子载波s正交分配给CUE、正交分配给HUE或者以复用的方式同时分配给CUE和HUE，其上标用于指示得到子载波s的CUE或HUE所属于的切片用户集合，其中，所述
和分别表示RRHs用户集合中属于eMBB切片和URLLC切片的用户子集，
和分别为HPN用户集合中属于eMBB切片和URLLC切片的用户子集，ee/eu/ue/uu分别表示子载波s在RRHs和HPN间复用时，得到该子载波的CUE和HUE分别属于的切片用户集合。此外，
中0元素为当子载波s处于空闲状态时，所述目标函数的取值。
步骤204：比较各情况下的最优目标函数值，确定该子载波最终的复用、分配和功率分配策略，具体操作包括：
Ifvalue<0
根据索引值ind确定子载波s最终的复用、分配和其上相应的功率分配策略
else
endif
其中，βsu为子载波-用户分配关联指示变量，βsu(t)＝1表示时隙t子载波s分配给用户u，反之则不分。
参见图3，图3为任一时隙(近似)最优的子载波分配和复用以及功率分配策略运算流程图，具体步骤如下：
步骤301：令迭代索引n＝1，初始化拉格朗日乘子，包括
和
步骤302：将拉格朗日函数根据可用子载波的个数分成S个独立的子问题，其中，所述拉格朗日函数如下：
其中，
为H-CRAN网络可用子载波集合，α＝(α(0),α(1),…)为子载波复用策略且
r＝(r(0),r(1),…)为接入控制策略且
β＝(β(0),β(1),…)为子载波分配策略且
P＝(P(0),P(1),…)为功率分配策略且
和分别表示RRH k和HPN的最大发射功率，为eMBB切片用户的最低传输速率需求。
进一步，对任一子载波
其相应的子问题为：
步骤303：对任一子载波s，利用子载波分配、复用和其上相应的功率分配策略计算(近似)最优的子载波分配、复用和功率分配。
步骤304：更新各用户剩余的排队队列长度，其中，各用户剩余的排队队列长度等于当前队列长度减去用户利用所得子载波在当前时隙传送出去的数据量。
步骤305：判断得到子载波s的用户是否已经获得足够的子载波，具体包括：
若得到子载波s的用户已获得足够的子载波(即其队列长度为0)，则将所述用户从接下来的子载波分配过程中排除，以避免资源浪费，否则，转至步骤306。
步骤306：判断是否所有用户均已分配到足够的子载波，若所有用户均分配到足够的子载波，则退出子载波分配过程，转至步骤308，否则，转至步骤307。
步骤307：若仍有用户还未分配到足够的子载波，判断当前是否已经遍历所有可用子载波，若是，则说明当前所有子载波都已分配完，没有剩余，否则，返回步骤303，继续对下一个可用子载波执行子载波分配、复用和其上相应的功率分配策略。
步骤308：根据得到的(近似)最优子载波复用、分配和功率分配策略α*、β*和P*计算拉格朗日函数，判断其是否收敛，具体操作包括：
当前后两次迭代的拉格朗日函数值之差的绝对值小于给定的最大允许误差或是迭代次数达到设定的次数，则终止所述网络切片动态资源调度过程。否则，根据次梯度法更新所述拉格朗日乘子，返回步骤302，执行下一次迭代。进一步，拉格朗日乘子λk、λm、ηu和μsu分别按下式更新：
其中，ε为更新步长。
参见图4，H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度算法流程图，具体步骤如下：
步骤401：初始化控制参量V＞0、各用户的初始队列长度Qu(0),
和最大时隙数Tmax；初始化用户集合
和
初始化最大迭代次数
和允许误差δ。
步骤402：在任一资源调度时隙，根据下式分别计算H-CRAN网络中各用户当前时隙的最优流量接入控制策略：
步骤403：计算当前时隙(近似)最优的子载波分配、复用和功率分配策略
步骤404：根据下式更新各用户在下一时隙的业务队列长度：
其中，ru(t)表示时隙t内允许用户u接入的新的业务数据量，且0≤rc(t)≤Ac(t)，0≤rh(t)≤Ah(t)。
本发明提供的技术方案针对H-CRAN网络下基于网络切片的在线无线资源动态优化问题，通过综合考虑业务接入控制、拥塞控制、无线资源分配和复用，在受限于系统稳定性和不同切片的服务质量需求等约束的条件下，以最大化网络平均和吞吐量为目标，在每个资源调度时隙内动态地为性能需求各异的切片用户分配频谱和功率资源，并控制各终端用户当前时隙接入的新的业务数据量。该方案能在满足各切片用户服务质量需求和维持网络稳定的基础上，提升网络整体吞吐量，实现时延和吞吐量间的动态平衡。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，其特征在于：所述的H-CRAN网络是由一个高功率节点和传统云无线接入网络(cloud radioaccess network,C-RAN)构成的无线异构网络，且控制平面从传统C-RAN中的基带单元池抽离至所述高功率节点中，以实现控制平面和数据平面的分离；所述H-CRAN网络服务的用户分为射频拉远头和高功率节点用户集合，且网络中可用的子载波在所述射频拉远头用户集合和高功率节点用户集合间动态分配；所述射频拉远头用户集合中的每个用户均由所述H-CRAN网络中所有射频拉远头协作传输并在接收端采用最大比合并技术，以提高其传输速率；
在本方法中，通过综合考虑业务接入控制、拥塞控制、资源分配和复用，在受限于基站发射功率、系统稳定性、不同切片的服务质量需求和资源分配约束的条件下，以最大化网络平均和吞吐量为目标，在每个资源调度时隙内动态地为性能需求各异的切片用户分配资源。
2.根据权利要求1所述的H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，其特征在于：所述网络中可用子载波在射频拉远头用户集合和高功率节点用户集合间动态分配，包括：
对任一所述的可用子载波，根据H-CRAN网络当前的信道状态和用户队列状态选择性地在射频拉远头和高功率节点间复用，具体包括，当任一子载波在所述射频拉远头和高功率节点间复用时，射频拉远头用户集合和高功率节点用户集合中，分别至多有一个用户得到该子载波，此时所述H-CRAN网络中存在跨层干扰，当所述子载波不复用时，即在所述H-CRAN网络中正交分配时，此时所述H-CRAN网络的所有用户中至多只有一个用户得到该子载波，用户间不存在干扰。
3.根据权利要求2所述的H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，其特征在于：所述H-CRAN网络中考虑移动增强宽带(enhanced mobilebroadband,eMBB)和超可靠低时延(ultra-reliable and low-latency communications,URLLC)两类应用场景共存，并分别为其构建一个网络切片；所述各切片分别由具有同类业务的射频拉远头用户和高功率节点用户组成。
4.根据权利要求3所述的H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，其特征在于：所述H-CRAN网络服务的每个用户分别在所述基带单元池处具有一个业务缓存队列用以暂存还未来得及发送出去的数据包；所述各用户在每一时隙内的业务到达量是随机的，且存在峰值业务到达量。
5.根据权利要求4所述的H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，其特征在于：所述H-CRAN网络中各用户的业务缓存队列随时隙的变化过程，包括：用户在下一时隙的队列长度等于当前时隙的队列长度加上当前时隙内系统允许接入的新的业务数据量，再减去当前时隙传输出去的数据量；所述的考虑业务接入控制，包括：H-CRAN网络中各用户在每一时隙内的随机业务到达量通常是未知的，且可能超过网络容量域，为了维持系统的稳定，H-CRAN网络在每一时隙内会决策各用户在当前时隙允许接入的新的业务数据量。
6.根据权利要求5所述的H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，其特征在于：所述维持网络稳定是指所述H-CRAN网络中所有业务排队队列均是强稳定的，即所述每个业务队列的时间平均队列长度为一个有限值；所述不同切片的服务质量需求，包括：H-CRAN网络需要满足各用户关于瞬时传输速率的服务质量需求，对于所述URLLC切片中的用户，所述H-CRAN网络考虑各用户关于可靠性的服务质量需求，即对任一URLLC切片用户，其在任一子载波上传输的信干噪比不能低于某一阈值。
7.根据权利要求6所述的H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，其特征在于：所述网络平均和吞吐量包括所述H-CRAN网络在每一时隙内平均接入的所有用户总的新的业务数据量。
8.根据权利要求7所述的H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，其特征在于：所述网络切片动态资源调度方法在每个资源调度时隙内动态地为性能需求各异的切片用户分配资源，具体包括：
在任一资源调度时隙，根据下式分别计算所述H-CRAN网络中各用户当前时隙最优的流量接入控制策略：
其中，ru(t)为用户u在时隙t允许接入的新的业务数据量；Au(t)为用户u在时隙t内的随机业务到达量；Qu(t)为用户u在时隙t的业务队列长度；V是引入的非负控制参量，其表示网络平均和吞吐量最大化相比于系统稳定性的重要程度；
为所述H-CRAN网络服务的所有用户集合；
初始化拉格朗日乘子；
对任一子载波，根据子载波复用、分配和功率分配策略计算所述子载波当前时隙最优的子载波复用、分配和功率分配策略，进而更新各用户剩余的排队队列长度；
若某用户已经获得了足够的子载波，则将所述用户从接下来的子载波分配过程中排除，若所有用户均分配到足够的子载波，则退出子载波分配过程；
在遍历完所有可用子载波后，根据得到的最优子载波复用、分配和功率分配策略计算拉格朗日函数；
当前后两次迭代的拉格朗日函数值之差的绝对值小于给定的最大允许误差或是迭代次数达到设定的次数，则终止所述网络切片动态资源调度过程；否则，根据次梯度法更新所述拉格朗日乘子，并执行下一次迭代；
当所述迭代过程结束后，更新各用户在下一时隙的业务队列长度。
9.根据权利要求8所述的H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，其特征在于：所述子载波复用、分配和功率分配策略，具体包括：
对任一子载波，分别计算所有可能情况下的最优子载波分配和功率分配策略，具体包括，对任一子载波，一共有子载波不复用时，分别分配给eMBB切片中射频拉远头用户和高功率节点用户，URLLC切片中射频拉远头用户和高功率节点用户，或者所述子载波在射频拉远头和高功率节点间复用，分别分配给射频拉远头中eMBB切片用户和高功率节点中eMBB切片用户、射频拉远头中eMBB切片用户和高功率节点中URLLC切片用户、射频拉远头中URLLC切片用户和高功率节点中eMBB切片用户以及射频拉远头中URLLC切片用户和高功率节点中URLLC切片用户共8种情况；
根据所述各个情况下最优的子载波分配和功率分配策略分别计算各情况下的最优目标函数值，其中，所述目标函数如下：
其中，所述αs为子载波s的复用指示变量；所述βs表示与子载波s相关的子载波分配向量；所述Ps表示与子载波s相关的功率分配向量；所述Qu为用户u的业务队列长度；所述Rus为用户u在子载波s上的传输速率；所述τ表示单个时隙的长度；所述
为射频拉远头集合；所述为射频拉远头用户集合；所述
为高功率节点用户集合；所述为eMBB切片用户集合；所述为URLLC切片用户集合；所述λk、λm、ηu和μsu均为拉格朗日乘子；所述
为URLLC切片用户的最低信干噪比需求；所述
表示用户u在子载波s上的信干噪比；所述θ用于指示子载波是否复用；
比较所述各情况下的最优目标函数值，选择最小目标函数值所对应的情况，确定所述子载波最终的复用、分配和功率分配策略。
10.根据权利要求9所述的H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，其特征在于：所述更新各用户剩余的排队队列长度等于当前队列长度减去用户利用所得子载波在当前时隙传送出去的数据量。
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