CN111555795A - 一种基于用户分组调度的网络资源分配方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于用户分组调度的网络资源分配方法和装置,涉及网络资源分配的技术领域,包括:构建目标系统模型,并根据所述目标系统模型确定待优化参数,其中,目标系统模型用于模拟卫星通信系统;基于多个用户终端的信道通信状态,对多个用户终端进行多层分簇处理,得到多个用户终端的初始分簇方案;基于初始分簇方案,确定出多个用户终端的初始用户终端分组方案;对初始用户终端分组方案进行优化,得到多个用户终端的目标用户终端分组方案;基于目标用户终端分组方案,对所述待优化参数进行优化得到卫星通信系统的最优功率分配方案,解决了现有技术中卫星通信系统的网络资源利用效率较低的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及网络资源分配的技术领域,尤其是涉及一种基于用户分组的网络资源分配方法和装置。
背景技术
天地一体化网络由地面蜂窝网与卫星网络互补构成,通过两个网络间的合作在实现系统容量提升的同时,增加了用户终端访问、数据传输和资源分配的灵活性,对于下一代无线通信网络的发展潜力巨大。相对的,两种网络的合作与共存也带来了一系列的问题:(1)复杂的干扰:地面基站和卫星同时向用户终端发送信息时,若基站和卫星工作于相同的频段,则会导致小区内/卫星内干扰、小区间/卫星间干扰和系统间干扰。在已有研究中,数字波束赋形和资源分配技术被用于抑制干扰,但仅适用于克服前两类干扰,对后一类干扰的改善收效甚微;(2)接入控制难度增大:用户终端成功接入的前提是网络能够满足用户终端的QoS需求。一方面,天地一体化网络面对复杂的干扰以及多类用户终端QoS需求,很难获得最优的接入方案;另一方面,移动蜂窝网和卫星网络之间的合作增加了用户终端的接入选择,进一步加大了接入控制优化的难度。上述问题严重制约了天地一体化网络的系统容量,为克服这一问题,如何在保证大量用户终端的QoS需求的同时实现系统容量的最大化,成为了相关研究的重点与难点。
用户终端分组调度能够通过规划用户终端的分组,避免了网络对用户终端的绝大部分干扰,实现对用户终端资源分配方案的优化。已有的用户终端分组调度方法大多利用了资源的正交性,包括空间正交性、频率正交性以及时间正交性。当用户终端数量过多,超出了天地一体化网络的负载限制时,需要将用户终端按时隙分组并进行服务,一些简单的分组调度方法,如Round Robin和贪婪算法,难以满足用户终端的性能需求。基于用户终端分组方案,资源分配在优化系统容量和用户终端服务质量展现出了其强大的能力。已有的资源分配主要采用固定分配方式,即将预先分配的资源块,如固定子载波、时隙、波束等,分配给待服务的用户终端。相比之下,功率分配是一种灵活的资源分配方法。由于资源的异构特性,已有的功率分配方法难以同时满足星地网络的容量最大化和用户终端的服务质量要求。
针对上述问题,还未提出有效的解决方案。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种基于用户分组的网络资源分配方法,以缓解了现有技术中卫星通信系统的网络资源利用效率较低的技术问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种基于用户分组的网络资源分配方法,包括:构建目标系统模型,并根据所述目标系统模型确定待优化参数,其中,所述目标系统模型用于模拟所述卫星通信系统,所述卫星通信系统包括:多个基站,一个宽带卫星和多个用户终端;基于所述多个用户终端的信道通信状态和所述目标系统模型,对所述多个用户终端进行多层分簇处理,得到所述多个用户终端的初始分簇方案;基于所述初始分簇方案,确定出所述多个用户终端的初始用户终端分组方案;对所述初始用户终端分组方案进行优化,得到所述多个用户终端的目标用户终端分组方案;基于所述目标用户终端分组方案,对所述待优化参数进行优化,得到所述卫星通信系统的最优功率分配方案,其中,所述最优功率分配方案为所述卫星通信系统容量最大的功率分配方案。
进一步地,所述多个用户终端包括:卫星用户终端和基站用户终端;构建目标系统模型,并根据所述目标系统模型确定待优化参数,包括:基于所述多个用户终端在预设规划周期内发送的服务请求,对所述多个用户终端进行分组,得到当前用户终端分组方案,其中,所述预设规划周期内包含多个时隙;基于波束赋形技术,计算出每个基站在每个时隙的传输信号和所述卫星在每个时隙的传输信号;根据所述每个基站在每个时隙的传输信号和所述卫星在每个时隙的传输信号,计算出所述多个用户终端的接收信号,所述接收信号包括:所述卫星用户终端接收到的信号,所述基站用户终端接收到的信号;基于所述多个用户终端的接收信号,计算出传输容量,其中,所述传输容量包括:所述卫星用户终端的传输容量,所述基站用户终端的传输容量;将所述传输容量确定为所述待优化参数。
进一步地,所述初始分簇方案中包含多层分簇;基于所述多个用户终端的信道通信状态和所述目标系统模型,对所述多个用户终端进行多层分簇处理,得到所述多个用户终端的初始分簇方案,包括:第一确定步骤,将所述多个用户终端的信道通信状态确定为所述多个用户终端的特征向量;第一初始化步骤,初始化所述多个用户终端的特征向量,并设置第一目标参数的参数值,其中,所述第一目标参数包括:所述多个时隙的数量Nt,每个分簇所对应的下一层分簇中包含的子簇数量k,所述多层分簇中的初始分层l=1,其中,取值范围为1至L的整数,L为所述多层分簇的总层数;分簇步骤,将第l层中的子簇依次划分为下一层的k个子簇,并将所述第l层的子簇中包含的用户终端划分至对应的下一层的k个子簇中,得到初始分簇结果;第一判断步骤,若所述初始分簇结果符合预设条件,则将所述初始分簇结果确定为所述初始分簇方案,其中,所述预设条件为所述初始分簇结果收敛或迭代次数大于预设次数,第l层的子簇均划分为下一层的k个子簇,l大于或等于L;第二判断步骤,若所述初始分簇结果不符合所述预设条件,则将l更新为l+1,并重复执行所述分簇步骤和所述第一判断步骤,直到确定出符合预设条件的初始分簇结果。
进一步地,基于所述初始分簇方案,确定出所述多个用户终端的初始用户终端分组方案,包括:第二初始化步骤,初始化第二目标参数,其中,所述第二目标参数包括:所述多个用户终端的数量,所述时隙的数量,所述初始分簇方案中多个分层的层数;第一执行步骤,将所述初始分簇方案转换为图论模型,并确定J=1,其中,V0,1为所述图论模型中用于表征所述初始分簇方案中第1层第1个簇中包含的用户终端的数量的节点,J=1表征所述时隙中的第一个时隙;第二执行步骤,基于E(Vl-1,i,Vl,j)的值与Vl,j的权值w(Vl,j)的分解值,对所述图论模型中的每一层中的每个节点Vl-1,i的值进行分解,得到分解值;第三执行步骤,确定第L层中包含的用户终端中的第一目标用户终端,并将所述第一目标用户终端确定为所述初始用户终端分组方案中第J个时隙内的用户终端,其中,所述第一目标用户终端为VL,j个相关性最小的用户终端;第四执行步骤,将所述目标用户终端从所述图论模型中移除,得到目标图论模型,并确定出所述目标图论模型的参数值,其中,所述参数值包括:所述节点所包含的用户终端的数量,所述节点与目标节点构成的边的值,所述节点的权重值,其中,所述目标节点包括:所述节点对应的子节点和与所述节点位于所述图论模型中同一层的节点;第五执行步骤,将J更新为J+1,并执行所述第三执行步骤和所述执行所述第四执行步骤,直至J≤Nt,得到所述初始用户终端分组方案。
进一步地,对所述初始用户终端分组方案进行优化,得到所述多个用户终端的目标用户终端分组方案,包括:第三初始化步骤,初始化第三目标参数,并基于所述初始用户终端分组方案构建二向图论模型,其中,所述第三目标参数包括:所述基站数量,所述时隙的数量,所述初始用户终端分组方案中的一个分组对应所述二向图论模型中的一个节点;计算步骤,所述二向图论模型确定出所述多个用户终端中的第二目标用户终端,并计算出所述二向图论模型中任意两个中间节点之间各条边的值,其中,所述第二目标用户终端为所述多个用户终端中位于小区边缘的用户终端;分组步骤,基于所述二向图论模型,在第J个时隙中随机选择一个基站内的节点,构建节点集合和基站集合,其中,所述节点集合为包含已分配的节点,所述基站集合为B={Ii}包括已分配的基站;匹配步骤,确定出目标基站,并基于预设算法确定出所述目标基站对应的用户终端分组,得到所述第一数量个节点,其中,所述第一数量为所述时隙的数量;节点更新步骤,将所述节点集合中的第一节点和第二节点合并为中间节点并计算所述中间节点与第三节点之间构成的边的值,得到目标集合其中,所述第三节点为分别与所述第一节点和所述第二节点相连接的节点;第二确定步骤,重复执行所述分组步骤、所述匹配步骤和所述节点更新步骤,直到所述基站集合中包含第二数量个基站,得到所述目标用户终端分组方案,其中,所述第二数量为所述基站的数量。
进一步地,基于所述目标用户终端分组方案,对所述待优化参数进行优化,得到所述卫星通信系统的最优功率分配方案,包括:第四初始化步骤,初始化第四目标参数,并基于所述目标用户终端分组方案设置第五目标参数,以及确定T=1和J=1,其中,所述第四目标参数包括:所述基站数量,所述时隙的数量,所述第五目标参数包括:非凸问题转换凸问题的转换参数,用于表征所述卫星用户终端功率分配方案的参数,用于表征基站用户终端功率分配方案的参数,用于表征所述基站用户终端功率分配方案的约束条件的拉格朗日乘子,用于表征所述卫星用户终端功率分配方案的约束条件的拉格朗日乘子;第一迭代步骤,迭代更新所述用于表征基站用户终端功率分配方案的参数和用于表征所述基站用户终端功率分配方案的约束条件的拉格朗日乘子,直至迭代结果收敛,得到所述基站用户终端功率分配方案的更新参数;第二迭代步骤,迭代更新所述用于表征卫星用户终端功率分配方案的参数和用于表征所述卫星用户终端功率分配方案的约束条件的拉格朗日乘子,直至迭代结果收敛,得到所述卫星用户终端功率分配方案的更新参数;第六执行步骤,在遍历所有时隙的情况下,更新T=1且J=J+1,并重复执行所述第一迭代步骤和所述第二迭代步骤,直到J≤Nt,得到所述最优功率分配方案。
进一步地,在得到所述多个用户终端的目标用户终端分组方案之后,所述方法还包括:利用预设编码方法,对所述目标用户终端分组方案进行编码处理。
第二方面,本发明实施例还提供了一种基于用户分组调度的网络资源分配装置,包括:构建单元,分簇处理单元,第一确定单元,优化单元和第二确定单元,其中,所述构建单元,用于构建目标系统模型,并根据所述目标系统模型确定待优化参数,其中,所述目标系统模型用于模拟所述卫星通信系统,所述卫星通信系统包括:多个基站,一个宽带卫星和多个用户终端;所述分簇处理单元,用于基于所述多个用户终端的信道通信状态和所述目标系统模型,对所述多个用户终端进行多层分簇处理,得到所述多个用户终端的初始分簇方案;所述第一确定单元,用于基于所述初始分簇方案,确定出所述多个用户终端的初始用户终端分组方案;所述优化单元,用于对所述初始用户终端分组方案进行优化,得到所述多个用户终端的目标用户终端分组方案;所述第二确定单元,用于基于所述目标用户终端分组方案,对所述待优化参数进行优化,得到所述卫星通信系统的最优功率分配方案,其中,所述最优功率分配方案为所述卫星通信系统容量最大的功率分配方案。
第三方面,本发明实施例还提供了一种终端,包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储支持处理器执行上述第一方面中所述方法的程序,所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
第三方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面中所述方法的步骤。
在本发明实施例中,构建目标系统模型,并基于目标系统模型确定出待优化参数,其中,目标系统模型用于模拟卫星通信系统,卫星通信系统包括:多个基站,一个宽带卫星和多个用户终端;基于多个用户终端的信道通信状态,对多个用户终端进行多层分簇处理,得到多个用户终端的初始分簇方案;基于初始分簇方案,确定出多个用户终端的初始用户终端分组方案;对初始用户终端分组方案进行优化,得到多个用户终端的目标用户终端分组方案;基于目标用户终端分组方案,对待优化参数进行优化,得到卫星通信系统的最优功率分配方案,通过用户终端的信道状态特征,并利用卫星资源和基站资源的协同优化,达到了提升了卫星通信系统的网络资源利用效率的目的,进而解决了现有技术中卫星通信系统的网络资源利用效率较低的技术问题,从而实现了提升卫星通信系统的网络资源利用效率的技术效果。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于用户分组的网络资源分配方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种图论模型的示意图;
图3为本发明实施例提供的一种二向图论模型的示意图;
图4为本发明实施例提供的一种多层分簇的示意图;
图5为本发明实施例提供的一种基于用户分组的网络资源分配装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一:
根据本发明实施例,提供了一种基于用户分组的网络资源分配方法的实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的一种基于用户分组的网络资源分配方法的流程图,如图1所示,该方法包括如下步骤:
步骤S102,构建目标系统模型,并基于目标系统模型确定出待优化参数,其中,所述目标系统模型用于模拟所述卫星通信系统,所述卫星通信系统包括:多个基站,一个宽带卫星和多个用户终端;
步骤S104,基于所述多个用户终端的信道通信状态和所述目标系统模型,对所述多个用户终端进行多层分簇处理,得到所述多个用户终端的初始分簇方案;
步骤S106,基于所述初始分簇方案,确定出所述多个用户终端的初始用户终端分组方案;
步骤S108,对所述初始用户终端分组方案进行优化,得到所述多个用户终端的目标用户终端分组方案;
步骤S110,基于所述目标用户终端分组方案,对所述待优化参数进行优化,得到所述卫星通信系统的最优功率分配方案,其中,所述最优功率分配方案为所述卫星通信系统容量最大的功率分配方案。
在本发明实施例中,构建目标系统模型,并基于目标系统模型确定出待优化参数,其中,目标系统模型用于模拟卫星通信系统,卫星通信系统包括:多个基站,一个宽带卫星和多个用户终端;基于多个用户终端的信道通信状态,对多个用户终端进行多层分簇处理,得到多个用户终端的初始分簇方案;基于初始分簇方案,确定出多个用户终端的初始用户终端分组方案;对初始用户终端分组方案进行优化,得到多个用户终端的目标用户终端分组方案;基于目标用户终端分组方案,对待优化参数进行优化,得到卫星通信系统的最优功率分配方案,通过用户终端的信道状态特征,并利用卫星资源和基站资源的协同优化,达到了提升了卫星通信系统的网络资源利用效率的目的,进而解决了现有技术中卫星通信系统的网络资源利用效率较低的技术问题,从而实现了提升卫星通信系统的网络资源利用效率的技术效果。
需要说明的是,在本发明实施例中,卫星与基站均属于统一运营商,全网数据互通并由数据中心进行统一的决策与管理,卫星与基站共用同一段频谱,为覆盖范围内的所有用户终端提供服务。系统采用星地协同技术,通过对用户终端分组与资源分配,实现整个系统的容量最大化。
在本发明实施例中,所述多个用户终端包括:卫星用户终端和基站用户终端,步骤S102包括如下步骤:
步骤S11,基于所述多个用户终端在预设规划周期内发送的服务请求,对所述多个用户终端进行分组,得到当前用户终端分组方案,其中,所述预设规划周期内包含多个时隙;
步骤S12,基于波束赋形技术,计算出每个基站在每个时隙的传输信号和所述卫星在每个时隙的传输信号;
步骤S13,根据所述每个基站在每个时隙的传输信号和所述卫星在每个时隙的传输信号,计算出所述多个用户终端的接收信号,所述接收信号包括:所述卫星用户终端接收到的信号,所述基站用户终端接收到的信号;
步骤S14,基于所述多个用户终端的接收信号,计算出传输容量,其中,所述传输容量包括:所述卫星用户终端的传输容量,所述基站用户终端的传输容量;
步骤S15,将所述传输容量确定为所述待优化参数。
在本发明实施例中,以卫星通信系统为天地一体化网络系统为例,目标系统模型为星地一体化架构下系统容量最大化的天地一体化网络系统模型。
天地一体化系统模型由NB个地面基站和1颗宽带LEO卫星以及Nu个用户终端构成,每个基站和卫星分别携带和根天线。用户终端随机分布于卫星覆盖范围内,数量远大于基站与卫星的天线总量,每个终端配有一根天线。假设用户终端在卫星覆盖范围内的分布服从空间均匀泊松点过程(SPPP),各用户终端具备运动不变特性(即用户终端的活动在确定的时间周期视为静止),同时用户终端的信道状态信息在该时间周期内变化缓慢。在该场景下,卫星和基站可以同时为基站覆盖范围内的用户终端提供服务;若某一用户终端未被基站覆盖,则利用卫星为该用户终端提供服务。在系统模型中,基站和卫星均采用全频率复用方式。
由于用户终端数量远超系统瞬时服务能力,通过将用户终端划分为多个分组并服务于不同时隙以满足各用户终端的服务需求。用户终端集合可定义为其中uI代表模型中的第I个用户终端。若每个规划周期内包含Nt个时隙,则可将用户终端集合U划分为Nt个用户终端分组,获得用户终端分组方案如下:
其中,GJ表示服务于时隙J的用户终端分组,可记为
其中,与分别为第I个基站与卫星在时隙J所服务的用户终端分组。对于用户终端而言,通过定义0-1变量和描述用户终端所属的分组,若用户终端U在时隙J被基站I服务,则否则,若用户终端U在时隙J被卫星服务,则否则,
由于网络中的干扰成分较为复杂,考虑在卫星与基站中同时采用波束赋形技术,以消除小区内与卫星内的共信道干扰。迫零波束赋形和最大比传输技术已广泛应用于卫星和蜂窝通信中。在本场景下,模型考虑采用组合波束赋形方案实现小区与卫星内的信道干扰消除,该方案选择优先采用ZFBF方式,而将MRT作为补充方式实现波束赋形。若信道状态信息矩阵表示为H=[h1,…,hI,…,hn]H,其中,hI表示用户终端的CSI向量,可定义波束赋形方案如下:
其中,D满足D2=diag{1/(H-HH-1)},diag(H)表示矩阵H主对角上的元素。
根据系统模型的描述,基站I在时隙J的传输信号为
可得到地面用户终端U的接收信号为
之后,即可求得基站用户终端U的容量如下所示:
同理,可计算得到卫星用户终端U在时隙J的接收信号如下所示:
因此,可得到卫星用户终端U的传输容量如下所示:
该问题的优化目标为最大化Nt个时隙内系统总容量,定义目标函数如下所示:
同时,问题受限于多类约束条件,可划分为业务约束与资源约束两部分。首先,业务约束包含C1~C3:C1表示每个用户终端被服务且仅被服务一次;C2表示所有用户终端都会在Nt个时隙内被服务;C3表示和均为0-1变量。
其次,资源约束C4~C9给出如下:为了满足用户终端的QoS需求,约束C4和C5被用于保证地面用户终端和卫星用户终端的信干噪比不能低于用户终端通信的最低阈值γc;C6和C7为基站与卫星的总功率约束,即在每个时刻,每个基站或卫星分配给用户终端的功率不能超过自身的最大功率PB与PS;此外,分配给用户终端的功率必须大于0,相应的内容在C8和C9中被描述。
根据上式可知,优化问题由目标函数与约束C1~C9构成,涉及的变量包括ω、υ、PB、PS、xB、xS以及用户终端分组调度方案G。显然,该优化问题为非凸整数规划问题,由于涉及多个变量的优化,复杂度极高。
在本发明实施例中,所述初始分簇方案中包含多层分簇,步骤S104包括如下步骤:
第一确定步骤,将所述多个用户终端的信道通信状态确定为所述多个用户终端的特征向量;
第一初始化步骤,初始化所述多个用户终端的特征向量,并设置第一目标参数的参数值,其中,所述第一目标参数包括:所述多个时隙的数量Nt,每个分簇所对应的下一层分簇中包含的子簇数量k,所述多层分簇中的初始分层l=1,其中,取值范围为1至L的整数,L为所述多层分簇的总层数;
分簇步骤,将第l层中的子簇依次划分为下一层的k个子簇,并将所述第l层的子簇中包含的用户终端划分至对应的下一层的k个子簇中,得到初始分簇结果;
第一判断步骤,若所述初始分簇结果符合预设条件,则将所述初始分簇结果确定为所述初始分簇方案,其中,所述预设条件为所述初始分簇结果收敛或迭代次数大于预设次数,第l层的子簇均划分为下一层的k个子簇,l大于或等于L;
第二判断步骤,若所述初始分簇结果不符合所述预设条件,则将l更新为l+1,并重复执行所述分簇步骤和所述第一判断步骤,直到确定出符合预设条件的初始分簇结果。
在本发明实施例中,步骤S104是将依据用户终端特征信息对用户终端进行预处理,以提高后续用户终端分组的性能。
k-means算法是一类常用的聚类分簇算法,可以根据样本特征的欧氏距离以及不断更新的样本均值将所有样本划分为k个簇。本发明改进了传统的k-means算法,提出了多层分簇算法用于获取用户终端间特征向量的相关性。
根据用户终端特征,采用k-means算法将用户终端集合U划分为k个簇Ψ={Ψ1,Ψ2,…,Ψk},使得每个簇内用户终端特征向量的相关性最大。k-means算法的目标函数定义如下:
式中,χu表示Ψi内用户终端u的特征向量,表示Ψi内所有用户终端的特征向量均值。多层分簇算法的思想,基于上式定义,独立对每一层的分簇采用k-means算法,并在下一层得到该簇的k个子簇。在完成当前层的分簇后,依次对下一层的子簇进行二次聚类,算法不断循环,直至获得最终方案。随着层数的增加,能获得以下结论:1)同一个簇内用户终端间的相关性不断增大;2)不同簇间用户终端的相关性随着连接簇之间边的数量的增加而减小。
首先,初始化所有用户终端的特征向量,同时设置Nt、k、L参数大小,令l=1;
然后,将第l层的子簇依次划分为下一层的多个子簇集合,将用户终端划分至相应的子簇中,同时更新每个子簇的均值。在此过程中,采用自适应k值策略对k值大小进行优化,并采用簇中心初始化策略优化分簇中心;
若分簇结果收敛或迭代次数达到最大值时,结束当前分簇,判断l是否大于或等于L,若判断结果为是,则得到初始分簇方案。
若第l层的分簇均被遍历,且l是否小于L,则令l=l+1,并对l+1层中的簇进行划分,直到l大于或等于L。
在本发明实施例中,步骤S106包括如下步骤:
第二初始化步骤,初始化第二目标参数,其中,所述第二目标参数包括:所述多个用户终端的数量,所述时隙的数量,所述初始分簇方案中多个分层的层数;
第二执行步骤,基于E(Vl-1,i,Vl,j)的值与Vl,j的权值w(Vl,j)的分解值,对所述图论模型中的每一层中的每个节点Vl-1,i的值进行分解,得到分解值;
第三执行步骤,确定第L层中包含的用户终端中的第一目标用户终端,并将所述第一目标用户终端确定为所述初始用户终端分组方案中第J个时隙内的用户终端,其中,所述第一目标用户终端为VL,j个相关性最小的用户终端;
第四执行步骤,将所述目标用户终端从所述图论模型中移除,得到目标图论模型,并确定出所述目标图论模型的参数值,其中,所述参数值包括:所述节点所包含的用户终端的数量,所述节点与目标节点构成的边的值,所述节点的权重值,其中,所述目标节点包括:所述节点对应的子节点和与所述节点位于所述图论模型中同一层的节点;
第五执行步骤,将J更新为J+1,并执行所述第三执行步骤和所述执行所述第四执行步骤,直至J≤Nt,得到所述初始用户终端分组方案。
在本发明实施例中,步骤S106是实现单一基站或卫星内的用户终端分组。
干扰是影响系统容量的主要因素。对于基站和卫星而言,同一时刻服务用户终端的信道相关性越大,产生的干扰越严重。为了尽力降低干扰对系统容量的影响,用户终端分组调度阶段的主要目标是保证各组内用户终端间的信道状态相关性尽可能小。因此,通过定义信道相关函数,用于评价任意两个用户终端ui和uj间的信道相关性:
其中,0≤Corr(ui,uj)≤1,该相关性的值越小,则用户终端ui和uj被分到同一个组的几率越大。本步骤的研究目标为取得单基站/卫星用户终端相关性最小的分组方案,具体思路为:采用多层分簇方法,以信道状态信息作为用户终端特征,通过将同簇内相关性较大地用户终端分散,将相关性较小的用户终端进行组合并形成分组方案,以此避免用户终端间的干扰。以单一基站I的分组方案为例,构建优化问题的数学模型如下:
在采用多层分簇算法后,可将分簇方案转化为图论模型G1(V,E),将第l层第i个簇表示为Vl,i,将第l层中第i个簇和第l+1层中第j个簇之间的边E表示为将第l层中第i个簇和第j个簇之间的边E表示为簇与簇的相关性,具体定义如下:
其中,Nl表示第l层中簇的数量。
假设分组采用规则方式,每个分组内包含个用户终端,可根据E(Vl,i,Vl+1,j)的值判断需要从簇中选择用户终端的数量,即根据节点Vl,i与其各子节点Vl+1,j间边的E(Vl,i,Vl+1,j)将g分解为多个值。如图2所示,实线上的数代表父节点与其子节点之间边的大小,虚线上的数字则代表同一层中节点之间边的大小。
依次对各层中的每个节点Vl-1,i,按照E(Vl-1,i,Vl,j)的大小与Vl,j的权值w(Vl,j)分解为多个值,直至对所有L层完成遍历;
将或中的用户终端移出G1(V,E),并更新图论模型中各节点与边的值以及权重,令J=J+1。若J≤Nt,则再次从L层各簇中选择VL,j个相关性最小的用户终端,作为J+1时隙单基站或卫星用户终端分组方案或直到J大于Nt。
在本发明实施例中,步骤S108包括如下步骤:
第三初始化步骤,初始化第三目标参数,并基于所述初始用户终端分组方案构建二向图论模型,其中,所述第三目标参数包括:所述基站数量,所述时隙的数量,所述初始用户终端分组方案中的一个分组对应所述二向图论模型中的一个节点;
计算步骤,所述二向图论模型确定出所述多个用户终端中的第二目标用户终端,并计算出所述二向图论模型中任意两个中间节点之间各条边的值,其中,所述第二目标用户终端为所述多个用户终端中位于小区边缘的用户终端;
匹配步骤,确定出目标基站,并基于预设算法确定出所述目标基站对应的用户终端分组,得到所述第一数量个节点,其中,所述第一数量为所述时隙的数量;
第二确定步骤,重复执行所述分组步骤、所述匹配步骤和所述节点更新步骤,直到所述基站集合中包含第二数量个基站,得到所述目标用户终端分组方案,其中,所述第二数量为所述基站的数量。
在本发明实施例中,步骤S108的功能是通过协同规划,实现所有基站用户终端的统一分组。
在天地一体化网络中,地面移动蜂窝网由于其高带宽、低成本等优势,优先被选择作为服务用户终端的主要手段,卫星网络则用于为用户终端提供补充服务。对于移动蜂窝网而言,除了最大程度的提高每个基站的容量外,用户终端分组的主要目标是减少蜂窝边缘用户终端引起的小区间干扰。
为了实现这一目标,本步骤基于单基站/卫星用户终端跨簇分组方案,构建了二向图论模型,并提出基于匈牙利博弈的最短路径算法用于获取地面网络的最优分组方案。研究思想:首先,以最小化用户终端相关性为准则,将所有小区边缘用户终端划分至相应基站;之后,对每个基站内的用户终端采用基于多层分簇的用户终端分组调度方法,可获得NB×Nt个分组;最后,构建二向图论模型G2(V,E),通过匹配各小区中的分组,使得同一时隙内服务的各基站用户终端分组间的干扰最小化。二向图论模型如图3所示,其中基站Ii的第Ji个分组可用节点表示,节点与之间的边以节点内对应小区边缘用户终端的相关性表示,具体定义如下:
二向图论模型G2(V,E)的目标是通过调整图4中每一列节点的顺序,最终最小化每一行节点间的边之和。
因此,最短路径匹配算法,算法步骤如下:
Step1:初始化:初始化参数NB与Nt,对每个小区内的用户终端采用并获得一系列分组方案,将分组转换为二向图论模型G2(V,E),每个分组转换为图论模型中的一个节点VI,J,获得所有小区的边缘用户终端集合MI,J,同时计算任意两个基站中节点间各条边的大小
Step2:分组匹配:首先,在时隙J随机选择一个基站Ii内的节点构建已分配节点集合已分配基站集合B={Ii};其次,选择一个与集合B内基站相邻的基站Ij,之后利用匈牙利算法匹配基站内的分组,获得Nt个匹配的节点集合,令B={B,Ij};
Step4:重复执行Step2与Step3,直至B集合内包含的基站数量达到NB。
在本发明实施例中,步骤S110包括如下步骤:
第四初始化步骤,初始化第四目标参数,并基于所述目标用户终端分组方案设置第五目标参数,以及确定T=1和J=1,其中,所述第四目标参数包括:所述基站数量,所述时隙的数量,所述第五目标参数包括:非凸问题转换凸问题的转换参数,用于表征所述卫星用户终端功率分配方案的参数,用于表征基站用户终端功率分配方案的参数,用于表征所述基站用户终端功率分配方案的约束条件的拉格朗日乘子,用于表征所述卫星用户终端功率分配方案的约束条件的拉格朗日乘子;
第一迭代步骤,迭代更新所述用于表征基站用户终端功率分配方案的参数和用于表征所述基站用户终端功率分配方案的约束条件的拉格朗日乘子,直至迭代结果收敛,得到所述基站用户终端功率分配方案的更新参数;
第二迭代步骤,迭代更新所述用于表征卫星用户终端功率分配方案的参数和用于表征所述卫星用户终端功率分配方案的约束条件的拉格朗日乘子,直至迭代结果收敛,得到所述卫星用户终端功率分配方案的更新参数;
第六执行步骤,在遍历所有时隙的情况下,更新T=1且J=J+1,并重复执行所述第一迭代步骤和所述第二迭代步骤,直到J≤Nt,得到所述最优功率分配方案。
在本发明实施例中,步骤S110的功能是构建星地联合资源分配模型,并迭代优化对全网用户终端的功率分配方案。
经过用户终端分组调度后,可获得每个时隙内各基站与卫星服务用户终端的方案,基于该方案,有效的功率分配方法可以进一步降低干扰。在获得分组调度方案后,消除了原始模型中的约束条件C1、C2、C3,大大降低了由整数规划变量和所构成解空间的维度。此外,对于不同时隙而言,功率分配方案满足正交性,因此可将原问题转化为Nt个子问题,第J个时隙的功率分配问题给出如下:
其中有如下公式:
式中,与分别表示第I个基站和卫星在时隙J的功率分配方案;约束C1与C2是由原模型中的C4与C5转换而成。显然,转换后的目标形式C=log2(1+γ)对于基站和卫星均为非凸函数,因此考虑借鉴连续凸函数逼近(Successive Convex Approximation,SCA)方法求解本问题。该方法的思路为:首先,选择一组可行点作为初始迭代方案;其次,在迭代过程中将非凸函数近似于凸函数,求解转换后的凸问题并获得解方案;最后,算法持续迭代直到解方案收敛。SCA算法已经被证明在迭代过程中,其每一代的函数均满足KKT(Karush-Kuhn-Tucher)条件。同时,在问题求解过程中采用文献中的对数近似方法将非凸问题转化为凸问题,定义转换参数如下:
因此,目标函数可以由其函数的下界代替:
问题采用卫星-地面网络迭代求解方式。首先,将问题分解为卫星与地面两部分分别进行求解;之后,通过迭代对两个问题不断优化,直至收敛。由于指数之和的对数函数是典型的凸函数,因此令与可获得一系列标准子凸问题。J时隙的基站用户终端功率分配子问题给出如下:
J时隙的卫星用户终端功率分配子问题如下:
通过采用拉格朗日对偶方法,可获得两类子问题的拉格朗日对偶函数:
其中,λB和μB、λS和μS分别为基站用户终端功率分配问题与卫星用户终端功率分配问题中约束条件的拉格朗日乘子。根据拉格朗日对偶法可知,上述问题均为凸优化问题,问题满足KKT条件,因此上述问题一致对偶形式需要满足如下条件:
基于上述定义,提出星地联合功率分配算法,算法思路为:分别利用与更新参数和并在下一次迭代中,采用更新后的参数求解功率分配方案,算法持续迭代,直至功率分配方案收敛。在每次迭代中,对于用户终端的最优功率分配方案与需要满足
因此,可获得基站对用户终端的最优功率分配方案如下:
式中,δλ(t)与δμ(t)分别为第t次迭代更新参数λB和μB的步径大小。同时,可计算得到卫星用户终端的最优功率分配方案与拉格朗日参数的更新方法如下:
其中,
根据上述分析,给出以下天地一体化网络的星地联合功率分配算法如下:
Step1:初始化参数Nt和NB,获取目标用户终端分组方案G,对于所有的基站I、时隙J和基站用户终端U,设置对于所有时隙J和卫星用户终端U,设置令T=1和J=1,为参数λB、μB、λS和μS设置合适的值;
Step4:判断是否所有时隙均被遍历,若J≤Nt,则执行Step5,否则,算法结束,获得天地一体化网络的功率分配方案;
在本发明实施例中,在得到所述多个用户终端的目标用户终端分组方案之后,所述方法还包括如下步骤:
步骤S109,利用预设编码方法,对所述目标用户终端分组方案进行编码处理。
在本发明实施例中,步骤S109的功能是通过采用用户终端预编码的方法降低基站对卫星用户终端的干扰。
在天地一体化网络中,卫星网络通常作为地面移动网络的备选通信方案,为无法被地面网络服务的用户终端提供通信保障。对于卫星用户终端而言,来自附近基站的干扰远大于其他卫星,严重时极有可能导致通信失效。为了最大限度地提高系统容量,保证卫星用户终端的服务质量,在采用单基站/卫星用户终端跨簇分组算法的基础上,提出了一种预编码方法,用以减少基站对卫星用户终端带来的干扰。
在获得地面用户终端分组调度方案后,容易获取未能得到地面网络服务的用户终端,该部分用户终端均需要通过卫星服务。首先,采用单基站/卫星用户终端跨簇分组算法对所有卫星用户终端分组,可获得卫星分组调度方案其次,假设可获得基站I对其覆盖范围内卫星用户终端的完整信道状态信息矩阵:
卫星用户终端预编码方法的目标为在保证地面网络的容量不被降低的同时,最小化基站对用户终端干扰。定义预编码矩阵QI,J并构建对于卫星用户终端分组调度的优化问题如下:
根据上述映射关系,可将该问题转换为新问题
式中,函数对于参数ε单调递减,对于ε单调递增。因此可通过控制参数ε的大小,在满足约束的同时,最小化目标函数的大小。由于其中表示基站分组方案的信道状态信息矩阵,最小化可以解释为最小化矩阵与间的相关性,并且已经采用用户终端分组调度的方式进行了优化。根据上述分析,卫星用户终端的预编码方法能够在已有基站波束赋形的基础上增加预编码矩阵,因此可将所有WI,J用QI,JWI,J替代。
实施例二:
本申请还提供了一种基于用户分组调度的网络资源分配装置的实施例,如图5所示,图5为本发明实施例所提供的一种基于用户分组调度的网络资源分配装置的示意图。
如图5所示,上述的基于用户分组调度的网络资源分配装置包括:构建单元10,分簇处理单元20,第一确定单元30,优化单元40和第二确定单元50。
所述构建单元10,用于构建目标系统模型,并基于目标系统模型确定出待优化参数,其中,所述目标系统模型用于模拟所述卫星通信系统,所述卫星通信系统包括:多个基站,一个宽带卫星和多个用户终端;
所述分簇处理单元20,用于基于所述多个用户终端的信道通信状态和所述目标系统模型,对所述多个用户终端进行多层分簇处理,得到所述多个用户终端的初始分簇方案;
所述第一确定单元30,用于基于所述初始分簇方案,确定出所述多个用户终端的初始用户终端分组方案;
所述优化单元40,用于对所述初始用户终端分组方案进行优化,得到所述多个用户终端的目标用户终端分组方案;
所述第二确定单元50,用于基于所述目标用户终端分组方案,对所述待优化参数进行优化,得到所述卫星通信系统的最优功率分配方案,其中,所述最优功率分配方案为所述卫星通信系统容量最大的功率分配方案。
在本发明实施例中,通过用户终端的信道状态特征,并利用卫星资源和基站资源的协同优化,达到了提升了卫星通信系统的网络资源利用效率的目的,进而解决了现有技术中卫星通信系统的网络资源利用效率较低的技术问题,从而实现了提升卫星通信系统的网络资源利用效率的技术效果。
本申请还提供了一种终端,包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储支持处理器执行上述实施例一中所述方法的程序,所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器运行时执行上述实施例一中所述方法的步骤。
另外,在本发明实施例的描述中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,又例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,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:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,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,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于用户分组调度的网络资源分配方法,其特征在于,包括:
构建目标系统模型,并根据所述目标系统模型确定待优化参数,其中,所述目标系统模型用于模拟卫星通信系统,所述卫星通信系统包括:多个基站,一个宽带卫星和多个用户终端;
基于所述多个用户终端的信道通信状态和所述目标系统模型,对所述多个用户终端进行多层分簇处理,得到所述多个用户终端的初始分簇方案;
基于所述初始分簇方案,确定出所述多个用户终端的初始用户终端分组方案;
对所述初始用户终端分组方案进行优化,得到所述多个用户终端的目标用户终端分组方案;
基于所述目标用户终端分组方案,对所述待优化参数进行优化,得到所述卫星通信系统的最优功率分配方案,其中,所述最优功率分配方案为所述卫星通信系统容量最大的功率分配方案。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,其中,所述多个用户终端包括:卫星用户终端和基站用户终端;构建目标系统模型,并根据所述目标系统模型确定待优化参数,包括:
基于所述多个用户终端在预设规划周期内发送的服务请求,对所述多个用户终端进行分组,得到当前用户终端分组方案,其中,所述预设规划周期内包含多个时隙;
基于波束赋形技术,计算出每个基站在每个时隙的传输信号和所述卫星在每个时隙的传输信号;
根据所述每个基站在每个时隙的传输信号和所述卫星在每个时隙的传输信号,计算出所述多个用户终端的接收信号,所述接收信号包括:所述卫星用户终端接收到的信号,所述基站用户终端接收到的信号;
基于所述多个用户终端的接收信号,计算出传输容量,其中,所述传输容量包括:所述卫星用户终端的传输容量,所述基站用户终端的传输容量;
将所述传输容量确定为所述待优化参数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述初始分簇方案中包含多层分簇;
基于所述多个用户终端的信道通信状态和所述目标系统模型,对所述多个用户终端进行多层分簇处理,得到所述多个用户终端的初始分簇方案,包括:
第一确定步骤,将所述多个用户终端的信道通信状态确定为所述多个用户终端的特征向量;
第一初始化步骤,初始化所述多个用户终端的特征向量,并设置第一目标参数的参数值,其中,所述第一目标参数包括:所述多个时隙的数量Nt,每个分簇所对应的下一层分簇中包含的子簇数量k,所述多层分簇中的初始分层l=1,其中,取值范围为1至L的整数,L为所述多层分簇的总层数;
分簇步骤,将第l层中的子簇依次划分为下一层的k个子簇,并将所述第l层的子簇中包含的用户终端划分至对应的下一层的k个子簇中,得到初始分簇结果;
第一判断步骤,若所述初始分簇结果符合预设条件,则将所述初始分簇结果确定为所述初始分簇方案,其中,所述预设条件为所述初始分簇结果收敛或迭代次数大于预设次数,第l层的子簇均划分为下一层的k个子簇,l大于或等于L;
第二判断步骤,若所述初始分簇结果不符合所述预设条件,则将l更新为l+1,并重复执行所述分簇步骤和所述第一判断步骤,直到确定出符合预设条件的初始分簇结果。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于所述初始分簇方案,确定出所述多个用户终端的初始用户终端分组方案,包括:
第二初始化步骤,初始化第二目标参数,其中,所述第二目标参数包括:所述多个用户终端的数量,所述时隙的数量,所述初始分簇方案中多个分层的层数;
第二执行步骤,基于E(Vl-1,i,Vl,j)的值与Vl,j的权值w(Vl,j)的分解值,对所述图论模型中的每一层中的每个节点Vl-1,i的值进行分解,得到分解值;
第三执行步骤,确定第L层中包含的用户终端中的第一目标用户终端,并将所述第一目标用户终端确定为所述初始用户终端分组方案中第J个时隙内的用户终端,其中,所述第一目标用户终端为VL,j个相关性最小的用户终端;
第四执行步骤,将所述目标用户终端从所述图论模型中移除,得到目标图论模型,并确定出所述目标图论模型的参数值,其中,所述参数值包括:所述节点所包含的用户终端的数量,所述节点与目标节点构成的边的值,所述节点的权重值,其中,所述目标节点包括:所述节点对应的子节点和与所述节点位于所述图论模型中同一层的节点;
第五执行步骤,将J更新为J+1,并执行所述第三执行步骤和所述执行所述第四执行步骤,直至J≤Nt,得到所述初始用户终端分组方案。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,对所述初始用户终端分组方案进行优化,得到所述多个用户终端的目标用户终端分组方案,包括:
第三初始化步骤,初始化第三目标参数,并基于所述初始用户终端分组方案构建二向图论模型,其中,所述第三目标参数包括:所述基站的数量,所述时隙的数量,所述初始用户终端分组方案中的一个分组对应所述二向图论模型中的一个节点;
计算步骤,所述二向图论模型确定出所述多个用户终端中的第二目标用户终端,并计算出所述二向图论模型中任意两个中间节点之间各条边的值,其中,所述第二目标用户终端为所述多个用户终端中位于小区边缘的用户终端;
匹配步骤,确定出目标基站,并基于预设算法确定出所述目标基站对应的用户终端分组,得到第一数量个节点,其中,所述第一数量为所述时隙的数量;
第二确定步骤,重复执行所述分组步骤、所述匹配步骤和所述节点更新步骤,直到所述基站集合中包含第二数量个基站,得到所述目标用户终端分组方案,其中,所述第二数量为所述基站的数量。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于所述目标用户终端分组方案,对所述待优化参数进行优化,得到所述卫星通信系统的最优功率分配方案,包括:
第四初始化步骤,初始化第四目标参数,并基于所述目标用户终端分组方案设置第五目标参数,以及确定T=1和J=1,其中,所述第四目标参数包括:所述基站的数量,所述时隙的数量,所述第五目标参数包括:非凸问题转换凸问题的转换参数,用于表征所述卫星用户终端的功率分配方案的参数,用于表征基站用户终端功率分配方案的参数,用于表征所述基站用户终端功率分配方案的约束条件的拉格朗日乘子,用于表征所述卫星用户终端功率分配方案的约束条件的拉格朗日乘子;
第一迭代步骤,迭代更新用于表征所述基站用户终端功率分配方案的参数和用于表征所述基站用户终端功率分配方案的约束条件的拉格朗日乘子,直至迭代结果收敛,得到所述基站用户终端功率分配方案的更新参数;
第二迭代步骤,迭代更新用于表征所述卫星用户终端功率分配方案的参数和用于表征所述卫星用户终端功率分配方案的约束条件的拉格朗日乘子,直至迭代结果收敛,得到所述卫星用户终端功率分配方案的更新参数;
第六执行步骤,在遍历所有时隙的情况下,更新T=1且J=J+1,并重复执行所述第一迭代步骤和所述第二迭代步骤,直到J≤Nt,得到所述最优功率分配方案。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在得到所述多个用户终端的目标用户终端分组方案之后,所述方法还包括:
利用预设编码方法,对所述目标用户终端分组方案进行编码处理。
8.一种基于用户分组调度的网络资源分配装置,其特征在于,所述装置包括:构建单元,分簇处理单元,第一确定单元,优化单元和第二确定单元,其中,
所述构建单元,用于构建目标系统模型,并根据所述目标系统模型确定待优化参数,其中,所述目标系统模型用于模拟卫星通信系统,所述卫星通信系统包括:多个基站,一个宽带卫星和多个用户终端;
所述分簇处理单元,用于基于所述多个用户终端的信道通信状态和所述目标系统模型,对所述多个用户终端进行多层分簇处理,得到所述多个用户终端的初始分簇方案;
所述第一确定单元,用于基于所述初始分簇方案,确定出所述多个用户终端的初始用户终端分组方案;
所述优化单元,用于对所述初始用户终端分组方案进行优化,得到所述多个用户终端的目标用户终端分组方案;
所述第二确定单元,用于基于所述目标用户终端分组方案,确定出所述卫星通信系统的最优功率分配方案,其中,所述最优功率分配方案为所述卫星通信系统的容量最大的功率分配方案。
9.一种终端,其特征在于,包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1至7任一项所述方法的程序,所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
10.一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机程序,其特征在于,计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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