CN113115456B - 基于量子星系搜索机制的双层异构网络功率分配方法 - Google Patents

基于量子星系搜索机制的双层异构网络功率分配方法 Download PDF

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CN113115456B CN202110357285.4A CN202110357285A CN113115456B CN 113115456 B CN113115456 B CN 113115456B CN 202110357285 A CN202110357285 A CN 202110357285A CN 113115456 B CN113115456 B CN 113115456B
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Abstract

本发明提供一种基于量子星系搜索机制的双层异构网络功率分配方法，包括：建立双层异构网络功率分配模型；初始化星体量子位置；更新量子旋转角，实现局部搜索的寻优搜索过程；判断是否达到最大循环次数K1，若未达到，返回步骤三；若达到，终止循环；选出更优的星系；判断是否达到最大循环次数K2，若未达到，返回步骤五；若达到，终止循环；判断标志变量flag；实现局部搜索的寻优搜索过程；判断是否达到最大循环次数K3，若未达到，返回步骤八；若达到，终止循环，将第g迭代中得到的
Figure DDA0003003864200000011
作为最优结果，判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，返回到步骤三；若达到，则终止迭代，将第G次迭代中的最优星体位置输出。本发明能获得比其他的智能求解机制更优秀的系统性能。

Description

基于量子星系搜索机制的双层异构网络功率分配方法
技术领域
本发明涉及一种基于量子星系搜索机制的双层异构网络功率分配方法，属于资源分配领域。
背景技术
现如今，全球的能量消耗正以惊人的速度增长，资源枯竭已到了迫在眉睫的地步，绿色可持续的发展方式早已经被提到日程。为了解决覆盖问题而大量布置宏基站必然会带来更多的能量消耗，用于基站供能的过多能耗显然与当前绿色可持续发展的理念不符，整个网络系统的能量效率势必下降。这一个方面其实就足以否定这个方案。对于通信运营商来说，提高能量效率，减少碳排放，也能够体现出其社会价值和担当，提高能量效率更能给运营商带来巨大的经济效益。所以，传统的蜂窝网络的组网方式在面对现如今的种种挑战下已经不再适用，要想很好的解决上述问题，既保障商业中心、写字楼等用户密集区域的用户体验，同时也保障用户稀疏区域的用户体验，仅仅依靠宏基站已经不能够满足用户对网络性能的需求，而低功率的小基站、微基站应运而生，正好满足了这种情况下的组网需求。
正是由于低功率基站的出现，3GPP提出了异构网络(Heterogeneous Network，HetNet)的概念。作为一种全新的组网技术，异构网络有不同于蜂窝网络的地方，它是不同类型网络的融合，大功率基站和低功率基站的覆盖范围相互之间交叉重叠，从而组成的包含了很多不同制式的通信网络。异构网络会包含多种不同类型的基站，最典型的情况是：在一个由宏基站(Macrocell Base Station)所服务的蜂窝小区中，根据需求灵活的分布一些其他的微网络，用来解决一些用户较密集区域的覆盖、系统吞吐量不足等问题，或解决蜂窝小区边缘的覆盖盲区问题。这里所说的微网络就是由一些低功率基站所构成的网络，包括微基站(Picocell Base Station)、家庭基站(Femtocell Base Station)等。任何一种单一的网络都不可能同时满足用户对业务的所有需求，比如高的传输速率、低的价格以及何时何地都存在覆盖等，以后的通信网络势必会朝着异构化趋势发展，并逐渐走向互联互通。
Macrocell/Femtocell作为新一代的异构网络，在用于增加网络覆盖和提高系统吞吐量以及保证用户服务需求上有很大的优势，但任何事物都有两面性，异构网络在有上述种种优点的同时，不可避免的也会存在一些缺点。为了提高频谱利用率，Macrocell和Femtocell之间通常采用共享频谱的方案，而且由于Femtocell的覆盖范围小，其所使用的发射频率一般不受管控，无需申报，这会导致处在宏基站和家庭基站共同覆盖范围下的用户会受到跨层干扰(Cross-Tier Interference，CTI)的影响，从而明显地影响异构网络的信道容量，降低异构网络的传输性能。在这种情况下，合理得资源分配方案尤为重要，可以起到提高频谱资源利用率、降低或避免同层干扰(Intra-Tier Interference,ITI)和跨层干扰的作用。因此，功率分配在异构网络的干扰管理中举足轻重，也是无线资源管理中的一个重要研究课题。本发明就是基于这种新型异构组网技术，针对其中的跨层干扰、同层干扰和功率限制，对系统能量效率等进行功率分配。
通过对现有技术文献的检索发现，刘鹏飞等在西安邮电学院学报(2010,15(1):9-12)上发表的“一种基于注水机制的认知OFDM系统资源分配方法”提出的约束注水机制相比平均功率分配机制,系统的吞吐明显地提高，但是该机制只考虑了吞吐量的变化，没有考虑系统的噪声，不如用系统能效的变化来表示方法的鲁棒性更加清晰，不能明显表现出该功率分配方法的优势。王业胜等在计算机技术与发展(2013(1):79-82)上发表的“认知OFDM系统中一种改进的注水功率分配机制”，在传统的注水机制的基础上，考虑到干扰温度限制，提出了改进的注水机制，并且将机制与各子信道的噪声值相结合，从而合理的对信道进行了功率分配。但是机制过于复杂，而利用离散的量子星系搜索机制，可以得到收敛性更好，鲁棒性更强并且适用性更广泛的功率检测方法。
已有文献的检索结果表明，现有无线网络的功率检测方法，计算复杂度高，鲁棒性差，更难于在Macrocell/Femtocell两层异构网络的复杂功率控制问题求解，缺少一种能多方面考虑信道干扰，噪声等情况下的快速且鲁棒性好的方法，因此提出一种量子星系搜索机制，用离散和连续相结合的智能机制解决双层异构网络功率分配这个连续优化的高维度优化难题，解决现有功率检测方法的技术难题。
发明内容
针对Macrocell/Femtocell两层异构网络，本发明设计了一种智能功率分配方法，通过采用量子星系搜索机制，用离散和连续相结合的智能量子星系搜索机制解决双层异构网络功率分配这个连续优化的高维度难题，并且获得比其他的智能求解机制更优秀的系统性能。
本发明的目的是这样实现的：步骤如下：
步骤一：建立双层异构网络功率分配模型；
步骤二：初始化星体量子位置，并设定参数；
步骤三：根据混沌扰动更新量子旋转角，使用量子旋转门实现局部搜索的寻优搜索过程；
步骤四：判断是否达到最大循环次数K1，若未达到，令k1＝k1+1，当
Figure BDA0003003864180000021
时，
Figure BDA0003003864180000022
返回步骤三；若达到，则终止循环；设定螺旋混沌移动的最大循环为K2，循环次数标号为k2，k2∈[1,K2]；则第g次迭代中的第k2次循环中第l个星体的位置为
Figure BDA0003003864180000031
l＝1,2,…,L；第g次迭代中的初次循环中第l个星体的位置为
Figure BDA0003003864180000032
步骤五：进行螺旋混沌移动，更新星体的位置，选出更优的星系；
步骤六：判断是否达到最大循环次数K2，若未达到，令k2＝k2+1，返回步骤五；若达到，则终止循环；
步骤七：判断标志变量flag，若flag＝1，设定最大循环次数为K3，循环数标号为k3，k3∈[1,K3]；第g次迭代中的第k3次循环中，第l个星体的位置为
Figure BDA0003003864180000033
l＝1,2,…,L，第g次迭代中的初次循环中第l个星体的位置为
Figure BDA0003003864180000034
或者
Figure BDA0003003864180000035
进行步骤八；若flag＝0，进行步骤十；
步骤八：进行混沌负向和正向移动，实现局部搜索的寻优搜索过程；
步骤九：判断是否达到最大循环次数K3，若未达到，令k3＝k3+1，返回步骤八；若达到，则终止循环，将第g迭代中得到的新的星系
Figure BDA0003003864180000036
作为最优结果，l＝1,2,…,L；
步骤十：判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，令g＝g+1，
Figure BDA0003003864180000037
Figure BDA0003003864180000038
返回到步骤三；若达到，则终止迭代，将第G次迭代中的最优星体位置输出。
本发明还包括这样一些结构特征：
1.步骤一具体为：
异构网络中系统吞吐量模型建立为：
Figure BDA0003003864180000039
其中：Nm是系统中MUE总数量；FNf是系统中FUE总数量；
Figure BDA00030038641800000310
和
Figure BDA00030038641800000311
分别表示第i个MUE和第j个FUE用户的吞吐量，根据香农公式有
Figure BDA00030038641800000312
和
Figure BDA00030038641800000313
Figure BDA00030038641800000314
和
Figure BDA00030038641800000315
分别表示第i个MUE和第j个FUE的信噪比，具体形式为
Figure BDA00030038641800000316
和
Figure BDA00030038641800000317
Hi和Hj表示基站用户i和基站用户j对其分别正常进行服务的基站之间的信道增益，
Figure BDA0003003864180000041
和
Figure BDA0003003864180000042
分别表示干扰基站与干扰用户i和干扰用户j之间的信道增益；Pi和Pj分别表示对应基站为第i个MUE和第j个FUE分配的功率；
Figure BDA0003003864180000043
和
Figure BDA0003003864180000044
分别表示对应基站为干扰用户分配的功率；Gi和Gr为正常服务基站到其所服务的用户的路径损耗；
Figure BDA0003003864180000045
和
Figure BDA0003003864180000046
为干扰基站到被干扰用户的路径损耗；n0表示环境噪声；并且上述公式中
Figure BDA0003003864180000047
即分别代表第i个MUE和第j个FUE的跨层干扰和同层干扰的干扰和；以网络消耗的总能量为P＝PM+PF，PM和PF分别表示网络中Macrocell消耗的总能量和所有Femtocell消耗的总能量，总能量不光包括基站的发射功率，还包括电路损耗，通过计算：
Figure BDA0003003864180000048
Figure BDA0003003864180000049
和
Figure BDA00030038641800000410
分别表示对应基站为第i个MUE和第j个FUE所分配的功率；PCM和PCF分别表示Macrocell层和Femtocell层的电路损耗；
网络能效作为目标函数，网络能效是网络总吞吐量与网络消耗的总能量之比为：
Figure BDA00030038641800000411
其中，C为网络消耗的总吞吐量，
Figure BDA00030038641800000412
P为网络消耗的总能量，P＝PM+PF，PM和PF分别表示网络中Macrocell消耗的总能量和所有Femtocell消耗的总能量。
2.步骤二具体包括：首先设定种群中的个体数目为L，最大迭代次数为G，迭代数标号为g，g∈[1,G]；设定局部搜索最大循环次数为K1，循环数标号为k1，k1∈[1,K1]；则第g次迭代中的第k1次循环中，第l个星体的量子位置为：
Figure BDA00030038641800000413
其中：l＝1,2,…,L；设定第g次迭代中的第k1次循环中，第l个星体的位置
Figure BDA00030038641800000414
l＝1,2,…,L；初代星体的位置前Nm维初始化为
Figure BDA00030038641800000415
之间的随机数，Nm+1维到Nm+FNf维初始化为
Figure BDA00030038641800000416
之间的随机数，
Figure BDA00030038641800000417
为Macrocell最大的总功率，
Figure BDA00030038641800000418
为每个Femtocell最大的总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量。
3.步骤三具体步骤为：设定第g次迭代中的初次循环中第l个星体的动态参数
Figure BDA0003003864180000051
第g次迭代中的第k1+1次循环中种群中的第l个星体对应量子旋转角
Figure BDA0003003864180000052
Figure BDA0003003864180000053
是第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体动态参数，第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure BDA0003003864180000054
dmax是最大移动步长，
Figure BDA0003003864180000055
是第g次迭代中的第k1+1次循环第l个星体的混沌因子，混沌因子范围属于[0,1]，使用模拟量子旋转门更新第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体的量子位置为：
Figure BDA0003003864180000056
l＝1,2,…,L，y＝1,2,…,Nm×c1+F×Nf×c2；得到第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体对应的位置，测量方程为
Figure BDA0003003864180000057
l＝1,2,…,L，y＝1,2,…,Nm×c1+F×Nf×c2；
Figure BDA0003003864180000058
是均匀分布在[0,1]之间的随机数；
将星体的位置进行编码，得到第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体对应的实数位置，前Nm维表示每一个MUE分配到的功率，Nm+1维到Nm+FNf维表示每一个FUE分配到的功率，编码关系为
Figure BDA0003003864180000059
l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+FNf，
Figure BDA00030038641800000510
为Macrocell最大的总功率，
Figure BDA00030038641800000511
为每个Femtocell最大的总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量；当
Figure BDA00030038641800000512
第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体动态参数为
Figure BDA00030038641800000513
l＝1,2,…,L，进行步骤四；否则动态参数不变，继续进行；
第g次迭代中的第k1+1次循环中种群中的第l个星体对应新的量子旋转角为：
Figure BDA00030038641800000514
其中：
Figure BDA00030038641800000515
是第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体动态参数，第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure BDA0003003864180000061
dmax是最大移动步长，
Figure BDA0003003864180000062
是第g次迭代中的第k1+1次循环第l个星体的混沌因子，l＝1,2,…,L；使用模拟量子旋转门更新第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体的量子位置为：
Figure BDA0003003864180000063
其中：l＝1,2,…,L，y＝1,2,…,Nm×c1+F×Nf×c2；得到第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体对应的位置，测量方程为
Figure BDA0003003864180000064
l＝1,2,…,L，y＝1,2,…,Nm×c1+F×Nf×c2；
Figure BDA0003003864180000065
是均匀分布在[0,1]之间的随机数；
将量体的位置进行编码，得到第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体对应的实数位置，前Nm维表示每一个MUE分配到的功率，Nm+1维到Nm+FNf维表示每一个FUE分配到的功率，编码关系为
Figure BDA0003003864180000066
l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+FNf，
Figure BDA0003003864180000067
为Macrocell最大总功率，
Figure BDA0003003864180000068
为每个Femtocell最大总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量；当
Figure BDA0003003864180000069
时，第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体动态参数为
Figure BDA00030038641800000610
l＝1,2,…,L；当
Figure BDA00030038641800000611
时，
Figure BDA00030038641800000612
4.步骤五具体步骤为：
设定第g次迭代中的初次循环的第l个星体的移动步长
Figure BDA00030038641800000613
第g次迭代中的初次循环的第l个星体的螺旋角
Figure BDA00030038641800000614
Figure BDA00030038641800000615
是第g次迭代中的初次循环中第l个星体的混沌因子；设定标志变量flag＝0；在第g次迭代中的第k2+1次循环时，将种群中的第l个星体位置更新为
Figure BDA00030038641800000616
l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+F×Nf；
Figure BDA0003003864180000071
是第g次迭代中的第k2+1次循环第l个星体的混沌因子，混沌因子范围属于[0,1]，
Figure BDA0003003864180000072
是第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的移动步长，移动步长随着循环次数k2变化，第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure BDA0003003864180000073
Figure BDA0003003864180000074
是第g次迭代中的第k2+1次循环第l个星体的混沌因子；螺旋角
Figure BDA0003003864180000075
也随着循环次数k2变化，在第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的螺旋角为
Figure BDA0003003864180000076
当
Figure BDA0003003864180000077
时，
Figure BDA0003003864180000078
并且
Figure BDA0003003864180000079
l＝1,2,…,L，
Figure BDA00030038641800000710
为Macrocell最大总功率，
Figure BDA00030038641800000711
为每个Femtocell最大总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量；新的星体位置利用贪婪机制保留较优解为：
Figure BDA00030038641800000712
并且确定标志变量
Figure BDA00030038641800000713
l＝1,2,…,L；当flag＝1，将Sl g(k2+1)作为螺旋混沌移动的最优结果，进行步骤七；否则，继续进行；
再次将第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体位置更新为：
Figure BDA00030038641800000714
其中l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+F×Nf；
Figure BDA00030038641800000715
是第g次迭代中的第k2+1次循环第l个星体的混沌因子，
Figure BDA00030038641800000716
是第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的移动步长，
Figure BDA00030038641800000717
是第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的螺旋角；当
Figure BDA00030038641800000718
时，
Figure BDA00030038641800000719
l＝1,2,…,L，j＝1,2…,Nm+F×Nf；再利用贪婪机制保留较优解
Figure BDA00030038641800000720
并且确定标志变量
Figure BDA00030038641800000721
l＝1,2,…,L，当flag＝1；将
Figure BDA00030038641800000722
作为螺旋混沌移动的最优结果，进行步骤七；否则，继续进行。
6.5.步骤八具体步骤为：
设定第g次迭代中的初次循环中第l个星体的动态参数
Figure BDA0003003864180000081
将第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的位置更新为
Figure BDA0003003864180000082
l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+F×Nf；
Figure BDA0003003864180000083
是第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的动态参数，第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure BDA0003003864180000084
dmax是最大移动步长，
Figure BDA0003003864180000085
是第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的混沌因子，混沌因子范围属于[0,1]，它由逻辑映射产生；逻辑映射是一维不可逆映射，它能够生成混沌序列
Figure BDA0003003864180000086
c4是控制参数，l＝1,2,…,L，混沌序列的初始值
Figure BDA0003003864180000087
是个[0,1]的均匀随机数；当
Figure BDA0003003864180000088
时，
Figure BDA0003003864180000089
l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+F×Nf；当
Figure BDA00030038641800000810
第g迭代中的第k3+1次循环中第l个星体动态参数为
Figure BDA00030038641800000811
l＝1,2,…,L，进行步骤九；否则动态参数不变，继续进行；
再次更新第l个星体的位置为
Figure BDA00030038641800000812
l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+F×Nf；
Figure BDA00030038641800000813
是第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的动态参数，第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure BDA00030038641800000814
dmax是最大移动步长，
Figure BDA00030038641800000815
是第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的混沌因子；并且
Figure BDA00030038641800000816
l＝1,2,…,L，
Figure BDA00030038641800000817
为Macrocell最大总功率，
Figure BDA00030038641800000818
为每个Femtocell最大总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量；当
Figure BDA00030038641800000819
第g迭代中的第k3+1次循环中第l个星体动态参数为
Figure BDA00030038641800000820
l＝1,2,…,L；当
Figure BDA00030038641800000821
Figure BDA00030038641800000822
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明针对双层异构网络功率分配这个连续优化的高维度难题，采用低功率节点的布置符合了当前全世界范围内的绿色可持续发展的理念，低功率节点还要灵活便携的多，而且也不会有过多的能量消耗。
本发明的设计的量子星系搜索机制可以在很好的发挥Macrocell/Femtocell两层异构网络优势的同时，可以有效的减少异构网络中出现的同层、跨层干扰问题，对功率的分配进行优化，实现了更高得能量效率。
本发明设计的基于量子星系搜索机制的双层异构网络功率控制方法，用离散和连续相结合的智能机制解决功率分配问题，使之随着迭代次数增加能效随之增加，并且获得比其他的智能机制更优的系统性能，更快的收敛速度，更具鲁棒性。
本发明采用实数态和二进制态协同演化，相互影响，相互促进，解决该双层异构网络功率分配这个连续优化的高维度难题，可以达到比单一态更好的演化效果。
附图说明
图1本发明所设计的基于量子星系搜索方法的双层异构网络的功率控制方法研究示意总图。
图2基站和基站用户的位置示意图。
图3是本发明的仿真图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
结合图1至图3，本发明的步骤如下：
步骤一，建立双层异构网络功率分配模型。
假设在一个宏小区内，半径为Rm，随机选取位置分布F个家庭基站，半径为Rf，这样构成了Macrocell/Femtocell两层异构网络。其中宏基站内随机分布Nm个宏基站用户，每个家庭基站中随机分布Nf个家庭基站用户。
假设共用的带宽为B的频谱资源一共被划分为Q个子信道，由全部的宏基站用户(MUE)和家庭基站用户(FUE)共同使用。先在Nm个宏基站用户中随机抽取Q个宏基站用户平均分配在Q个子信道，再将Nm-Q(2Q＞Nm＞Q)个宏基站用户随机分配到Q个子信道，将FNf个家庭基站用户随机分配到Q个子信道中。下面对各种情况的干扰进行计算：
寻找MUE的同层干扰用户，并计算MUE之间的同层干扰。当宏基站内的用户i和宏基站内的用户j同时占用了信道，那么如果将宏基站看作干扰基站的话，则其用户j就为干扰用户，其对宏基站中的用户i产生Macrocell层下行同层干扰，按以下公式计算：
Figure BDA0003003864180000101
在子信道上，
Figure BDA0003003864180000102
为干扰基站到正常用户i的信道增益，
Figure BDA0003003864180000103
为干扰基站为干扰用户j所分配的功率，
Figure BDA0003003864180000104
为干扰基站到正常用户i的路径损耗。从宏基站(MBS)到MUE的信道增益，可对其进行建模为：
Figure BDA0003003864180000105
bM表示在MBS与MUE之间的距离。路径损耗的选择过程为：设定基站为干扰用户所发射的功率对被干扰用户的影响为：当两个用户处于同一个扇区内，即两个用户方位角小于等于120度时，基站发送给干扰用户的功率到达被干扰用户时衰减3dB，即
Figure BDA0003003864180000106
当两个用户不在一个扇区内时，功率衰减6dB，即减小为原来的
Figure BDA0003003864180000107
寻找MUE的跨层层干扰用户，并计算Femtocell对MUE的跨层干扰。当宏基站为其用户i分配了子信道，并且家庭基站为其用户j也分配了同一子信道时，此时会产生跨层干扰。这时对于MUE来说，Femtocell就是干扰基站，Femtocell对MUE的干扰公式为
Figure BDA0003003864180000108
Figure BDA0003003864180000109
为干扰基站到正常用户i的信道增益，
Figure BDA00030038641800001010
为干扰基站为干扰用户j所分配的功率，
Figure BDA00030038641800001011
为干扰基站到正常用户i的路径损耗。家庭基站(FBS)对室内MUE的信道增益通过式计算：
Figure BDA00030038641800001012
Zc为一个损耗因子；ZF通过
Figure BDA00030038641800001013
求得，λ为波长，zF为FBS和室内MUE之间的距离。路径损耗的选择过程为：设定基站为干扰用户所发射的功率对被干扰用户的影响为：当两个用户处于同一个扇区内，即两个用户方位角小于等于120度时，基站发送给干扰用户的功率到达被干扰用户时衰减3dB，即
Figure BDA00030038641800001014
当两个用户不在一个扇区内时，功率衰减6dB，即减小为原来的
Figure BDA00030038641800001015
所以对于第i个MUE受到的跨层干扰和同层干扰的干扰和为
Figure BDA00030038641800001016
寻找FUE的跨层干扰用户，并计算Macrocell对FUE的跨层干扰：当家庭基站为其用户i分配了子信道时，宏基站同时也为其用户j分配了相同的子信道，这时对于FUE来说，Macrocell就是干扰基站。则干扰宏基站就会对家庭基站用户i产生跨层干扰，用户i受到的干扰如式
Figure BDA00030038641800001017
Figure BDA00030038641800001018
为干扰基站到正常用户i的信道增益，
Figure BDA00030038641800001019
为干扰基站为干扰用户j所分配的功率，
Figure BDA00030038641800001020
为干扰基站到正常用户i的路径损耗。MBS到FUE的信道增益与MBS到MUE的信道情况相同，所以模型为：
Figure BDA00030038641800001021
e表示在MBS与FUE之间的距离。路径损耗的选择过程为：设定基站为干扰用户所发射的功率对被干扰用户的影响为：当两个用户处于同一个扇区内，即两个用户方位角小于等于120度时，基站发送给干扰用户的功率到达被干扰用户时衰减3dB，即
Figure BDA0003003864180000111
当两个用户不在一个扇区内时，功率衰减6dB，即减小为原来的
Figure BDA0003003864180000112
由于假设每个FBS内FUE不会占用相同子信道，所以FUE之间不存在同层干扰。
实际环境中还有大量其他噪声。高斯白噪声经常被作为通信系统分析中所采用的噪声，本专利中也采用加性高斯白噪声作为环境噪声。
异构网络中系统吞吐量模型可建立为
Figure BDA0003003864180000113
Nm是系统中MUE总数量；FNf是系统中FUE总数量；
Figure BDA0003003864180000114
和
Figure BDA0003003864180000115
分别表示第i个MUE和第j个FUE用户的吞吐量，根据香农公式有
Figure BDA0003003864180000116
和
Figure BDA0003003864180000117
Figure BDA0003003864180000118
和
Figure BDA0003003864180000119
分别表示第i个MUE和第j个FUE的信噪比，具体形式为
Figure BDA00030038641800001110
和
Figure BDA00030038641800001111
Hi和Hj表示基站用户i和基站用户j对其分别正常进行服务的基站之间的信道增益，
Figure BDA00030038641800001112
和
Figure BDA00030038641800001113
分别表示干扰基站与干扰用户i和干扰用户j之间的信道增益；Pi和Pj分别表示对应基站为第i个MUE和第j个FUE分配的功率；
Figure BDA00030038641800001114
和
Figure BDA00030038641800001115
分别表示对应基站为干扰用户分配的功率；Gi和Gr为正常服务基站到其所服务的用户的路径损耗；
Figure BDA00030038641800001116
和
Figure BDA00030038641800001117
为干扰基站到被干扰用户的路径损耗；n0表示环境噪声。并且上述公式中
Figure BDA00030038641800001118
Figure BDA00030038641800001119
即分别代表第i个MUE和第j个FUE的跨层干扰和同层干扰的干扰和。以网络消耗的总能量为P＝PM+PF，PM和PF分别表示网络中Macrocell消耗的总能量和所有Femtocell消耗的总能量，总能量不光包括基站的发射功率，还包括电路损耗，通过计算：
Figure BDA00030038641800001120
Figure BDA00030038641800001121
和
Figure BDA00030038641800001122
分别表示对应基站为第i个MUE和第j个FUE所分配的功率；PCM和PCF分别表示Macrocell层和Femtocell层的电路损耗。
网络能效作为目标函数，网络能效是网络总吞吐量与网络消耗的总能量之比。定义为：
Figure BDA0003003864180000121
其中，C为网络消耗的总吞吐量，
Figure BDA0003003864180000122
P为网络消耗的总能量，P＝PM+PF，PM和PF分别表示网络中Macrocell消耗的总能量和所有Femtocell消耗的总能量。
步骤二，初始化星体量子位置，并设定参数。
首先设定种群中的个体数目为L，最大迭代次数为G，迭代数标号为g，g∈[1,G]。因为首先采用离散的智能机制，所以用c1维表示一个MUE分配的功率，用c2维表示一个FUE分配的功率。再设定局部搜索最大循环次数为K1，循环数标号为k1，k1∈[1,K1]。则第g次迭代中的第k1次循环中，第l个星体的量子位置
Figure BDA0003003864180000123
l＝1,2,…,L。初代星体的量子位置每一维初始化为[0,1]之间的随机数。设定第g次迭代中的第k1次循环中，第l个星体的位置
Figure BDA0003003864180000124
l＝1,2,…,L。初代星体的位置前Nm维初始化为
Figure BDA0003003864180000125
之间的随机数，Nm+1维到Nm+FNf维初始化为
Figure BDA0003003864180000126
之间的随机数，
Figure BDA0003003864180000127
为Macrocell最大的总功率，
Figure BDA0003003864180000128
为每个Femtocell最大的总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量。
步骤三，根据混沌扰动更新量子旋转角，使用量子旋转门实现局部搜索的寻优搜索过程，具体步骤为：
设定第g次迭代中的初次循环中第l个星体的动态参数
Figure BDA0003003864180000129
第g次迭代中的第k1+1次循环中种群中的第l个星体对应量子旋转角
Figure BDA00030038641800001210
Figure BDA00030038641800001211
是第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体动态参数，第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure BDA00030038641800001212
dmax是最大移动步长，
Figure BDA00030038641800001213
是第g次迭代中的第k1+1次循环第l个星体的混沌因子，混沌因子范围属于[0,1]，它由逻辑映射产生。逻辑映射是一维不可逆映射，它能够生成混沌序列
Figure BDA0003003864180000131
c4是控制参数，l＝1,2,…,L，混沌序列的初始值
Figure BDA0003003864180000132
是个[0,1]的均匀随机数。使用模拟量子旋转门更新第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体的量子位置为
Figure BDA0003003864180000133
l＝1,2,…,L，y＝1,2,…,Nm×c1+F×Nf×c2。利用随机数，将星体的量子位置测量，得到第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体对应的位置，测量方程为
Figure BDA0003003864180000134
l＝1,2,…,L，y＝1,2,…,Nm×c1+F×Nf×c2。
Figure BDA0003003864180000135
是均匀分布在[0,1]之间的随机数。
将星体的位置进行编码，得到第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体对应的实数位置，前Nm维表示每一个MUE分配到的功率，Nm+1维到Nm+FNf维表示每一个FUE分配到的功率，编码关系为
Figure BDA0003003864180000136
l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+FNf，
Figure BDA0003003864180000137
为Macrocell最大的总功率，
Figure BDA0003003864180000138
为每个Femtocell最大的总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量。当
Figure BDA0003003864180000139
第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体动态参数为
Figure BDA00030038641800001310
l＝1,2,…,L，进行步骤四；否则动态参数不变，继续进行。
第g次迭代中的第k1+1次循环中种群中的第l个星体对应新的量子旋转角
Figure BDA00030038641800001311
是第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体动态参数，第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure BDA00030038641800001312
dmax是最大移动步长，
Figure BDA00030038641800001313
是第g次迭代中的第k1+1次循环第l个星体的混沌因子，l＝1,2,…,L。使用模拟量子旋转门更新第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体的量子位置为
Figure BDA0003003864180000141
l＝1,2,…,L，y＝1,2,…,Nm×c1+F×Nf×c2。利用随机数，将星体的量子位置测量，得到第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体对应的位置，测量方程为
Figure BDA0003003864180000142
l＝1,2,…,L，y＝1,2,…,Nm×c1+F×Nf×c2。
Figure BDA0003003864180000143
是均匀分布在[0,1]之间的随机数。
将量体的位置进行编码，得到第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体对应的实数位置，前Nm维表示每一个MUE分配到的功率，Nm+1维到Nm+FNf维表示每一个FUE分配到的功率，编码关系为
Figure BDA0003003864180000144
l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+FNf，
Figure BDA0003003864180000145
为Macrocell最大总功率，
Figure BDA0003003864180000146
为每个Femtocell最大总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量。当
Figure BDA0003003864180000147
时，第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体动态参数为
Figure BDA0003003864180000148
l＝1,2,…,L；当
Figure BDA0003003864180000149
时，
Figure BDA00030038641800001410
步骤四，判断是否达到最大循环次数K1，若未达到，令k1＝k1+1，当
Figure BDA00030038641800001411
时，
Figure BDA00030038641800001412
返回步骤三；若达到，则终止循环。并设定螺旋混沌移动的最大循环为K2，循环次数标号为k2，k2∈[1,K2]。则第g次迭代中的第k2次循环中第l个星体的位置为
Figure BDA00030038641800001413
l＝1,2,…,L。第g次迭代中的初次循环中第l个星体的位置为
Figure BDA00030038641800001414
步骤五，进行螺旋混沌移动，更新星体的位置，选出更优的星系，具体步骤为：
设定第g次迭代中的初次循环的第l个星体的移动步长
Figure BDA00030038641800001415
第g次迭代中的初次循环的第l个星体的螺旋角
Figure BDA00030038641800001416
Figure BDA00030038641800001417
是第g次迭代中的初次循环中第l个星体的混沌因子。设定标志变量flag＝0。在第g次迭代中的第k2+1次循环时，将种群中的第l个星体位置更新为
Figure BDA0003003864180000151
l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+F×Nf。
Figure BDA0003003864180000152
是第g次迭代中的第k2+1次循环第l个星体的混沌因子，混沌因子范围属于[0,1]，它由逻辑映射产生。逻辑映射是一维不可逆映射，它能够生成混沌序列
Figure BDA0003003864180000153
c4是控制参数，l＝1,2,…,L，混沌序列的初始值
Figure BDA0003003864180000154
是个[0,1]的均匀随机数。
Figure BDA0003003864180000155
是第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的移动步长，移动步长随着循环次数k2变化，第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure BDA0003003864180000156
是第g次迭代中的第k2+1次循环第l个星体的混沌因子。螺旋角
Figure BDA0003003864180000157
也随着循环次数k2变化，在第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的螺旋角为
Figure BDA0003003864180000158
当
Figure BDA0003003864180000159
时，
Figure BDA00030038641800001510
并且
Figure BDA00030038641800001511
l＝1,2,…,L，
Figure BDA00030038641800001512
为Macrocell最大总功率，
Figure BDA00030038641800001513
为每个Femtocell最大总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量。新的星体位置利用贪婪机制保留较优解
Figure BDA00030038641800001514
并且确定标志变量
Figure BDA00030038641800001515
l＝1,2,…,L。当flag＝1，将
Figure BDA00030038641800001516
作为螺旋混沌移动的最优结果，进行步骤七；否则，继续进行。
再次将第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体位置更新为
Figure BDA00030038641800001517
l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+F×Nf。
Figure BDA00030038641800001518
是第g次迭代中的第k2+1次循环第l个星体的混沌因子，
Figure BDA00030038641800001519
是第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的移动步长，
Figure BDA00030038641800001520
是第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的螺旋角。因为分配功率不能小于零，所以需要加入判断机制，当
Figure BDA0003003864180000161
时，
Figure BDA0003003864180000162
l＝1,2,…,L，j＝1,2…,Nm+F×Nf。再利用贪婪机制保留较优解
Figure BDA0003003864180000163
并且确定标志变量
Figure BDA0003003864180000164
l＝1,2,…,L，当flag＝1。将
Figure BDA0003003864180000165
作为螺旋混沌移动的最优结果，进行步骤七；否则，继续进行。
步骤六，判断是否达到最大循环次数K2，若未达到，令k2＝k2+1，返回步骤五；若达到，则终止循环。
步骤七，判断标志变量flag，若flag＝1，设定最大循环次数为K3，循环数标号为k3，k3∈[1,K3]。第g次迭代中的第k3次循环中，第l个星体的位置为
Figure BDA0003003864180000166
l＝1,2,…,L，第g次迭代中的初次循环中第l个星体的位置为
Figure BDA0003003864180000167
或者
Figure BDA0003003864180000168
进行步骤八；若flag＝0，进行步骤十。
步骤八，进行混沌负向和正向移动，实现局部搜索的寻优搜索过程，具体步骤为：
设定第g次迭代中的初次循环中第l个星体的动态参数
Figure BDA0003003864180000169
将第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的位置更新为
Figure BDA00030038641800001610
l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+F×Nf。
Figure BDA00030038641800001611
是第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的动态参数，第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure BDA00030038641800001612
dmax是最大移动步长，
Figure BDA00030038641800001613
是第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的混沌因子，混沌因子范围属于[0,1]，它由逻辑映射产生。逻辑映射是一维不可逆映射，它能够生成混沌序列
Figure BDA00030038641800001614
c4是控制参数，l＝1,2,…,L，混沌序列的初始值
Figure BDA00030038641800001615
是个[0,1]的均匀随机数。因为分配功率不能小于零，所以需要加入判断机制，当
Figure BDA00030038641800001616
时，
Figure BDA00030038641800001617
l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+F×Nf。当
Figure BDA00030038641800001618
第g迭代中的第k3+1次循环中第l个星体动态参数为
Figure BDA00030038641800001619
l＝1,2,…,L，进行步骤九；否则动态参数不变，继续进行。
再次更新第l个星体的位置为
Figure BDA0003003864180000171
l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+F×Nf。
Figure BDA0003003864180000172
是第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的动态参数，第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure BDA0003003864180000173
dmax是最大移动步长，
Figure BDA0003003864180000174
是第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的混沌因子。并且
Figure BDA0003003864180000175
l＝1,2,…,L，
Figure BDA0003003864180000176
为Macrocell最大总功率，
Figure BDA0003003864180000177
为每个Femtocell最大总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量。当
Figure BDA0003003864180000178
第g迭代中的第k3+1次循环中第l个星体动态参数为
Figure BDA0003003864180000179
l＝1,2,…,L；当
Figure BDA00030038641800001710
Figure BDA00030038641800001711
步骤九，判断是否达到最大循环次数K3，若未达到，令k3＝k3+1，返回步骤八；若达到，则终止循环，将第g迭代中得到的新的星系
Figure BDA00030038641800001712
作为最优结果，l＝1,2,…,L。
步骤十，判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，令g＝g+1，
Figure BDA00030038641800001713
Figure BDA00030038641800001714
返回到步骤三；若达到，则终止迭代，将第G次迭代中的最优星体位置输出。
在图3中，本发明所设计的基于量子星系搜索机制的双层异构网络的功率分配方法记为GBSA；基于遗传机制的双层异构网络的功率分配方法记作GA；基于粒子群机制的双层异构网络的功率分配方法记作PSO。GA的参数选择根据Barros,A.S.and Rutledge,D.N.在hemometrics and Intelligent Laboratory Systems(1998，40(1)：65–81)发表的“Genetic algorithm applied to the selection of principal components”。PSO的参数选择根据M.A.Sahnehsaraei,M.J.Mahmoodabadi,M.Taherkhorsandi,K.K.和Villar,S.M.M.Yazdi在Complex System Modelling Control Intelligent Soft Computations(2015：45–86)发表的“hybrid global optimization algorithm:particle swarmoptimization inassociation with a genetic algorithm”。其余参数选择和GBSA一致。
仿真实验参数设置如下：Nm＝50，Nf＝5，F＝5，Rm＝500m，Rf＝70m，L＝100，Q＝40，PM＝5000mW，PF＝300mW，PCM＝50mW，PCF＝50mW，K1＝100，K2＝500，K3＝100，G＝1000，dmax＝2，Lc＝-30dB，c1＝7，c2＝6，c3＝1，c4＝4，c5＝0.015，c6＝0.05，c7＝0.001，c8＝-1，c9＝2，c10＝0.01，c11＝0.01。
从仿真图图3中可以看出本发明所设计的基于量子星系搜索机制的双层异构网络的功率分配方法，随着迭代次数能效不断增加，与其他的智能方法相比性能更好，收敛速度更快。

Claims (4)

1.基于量子星系搜索机制的双层异构网络功率分配方法，其特征在于：步骤如下：
步骤一：建立双层异构网络功率分配模型；
异构网络中系统吞吐量模型建立为：
Figure FDA0003643509330000011
其中：Nm是系统中MUE总数量；FNf是系统中FUE总数量；
Figure FDA0003643509330000012
和
Figure FDA0003643509330000013
分别表示第i个MUE和第j个FUE用户的吞吐量，根据香农公式有
Figure FDA0003643509330000014
和
Figure FDA0003643509330000015
B为带宽，Q是子信道个数，
Figure FDA0003643509330000016
和
Figure FDA0003643509330000017
分别表示第i个MUE和第j个FUE的信噪比，具体形式为
Figure FDA0003643509330000018
和
Figure FDA0003643509330000019
Hi和Hj表示基站用户i和基站用户j对其分别正常进行服务的基站之间的信道增益，
Figure FDA00036435093300000110
和
Figure FDA00036435093300000111
分别表示干扰基站与干扰用户i和干扰用户j之间的信道增益；Pi和Pj分别表示对应基站为第i个MUE和第j个FUE分配的功率；
Figure FDA00036435093300000112
和
Figure FDA00036435093300000113
分别表示对应基站为干扰用户分配的功率；Gi和Gr为正常服务基站到其所服务的用户的路径损耗；
Figure FDA00036435093300000114
和
Figure FDA00036435093300000115
为干扰基站到被干扰用户的路径损耗；n0表示环境噪声；并且上述公式中
Figure FDA00036435093300000116
即分别代表第i个MUE和第j个FUE的跨层干扰和同层干扰的干扰和；以网络消耗的总能量为P＝PM+PF，PM和PF分别表示网络中Macrocell消耗的总能量和所有Femtocell消耗的总能量，总能量不光包括基站的发射功率，还包括电路损耗，通过计算：
Figure FDA00036435093300000117
Figure FDA00036435093300000118
Pi m和
Figure FDA00036435093300000119
分别表示对应基站为第i个MUE和第j个FUE所分配的功率；PCM和PCF分别表示Macrocell层和Femtocell层的电路损耗；
网络能效作为目标函数，网络能效是网络总吞吐量与网络消耗的总能量之比为：
Figure FDA00036435093300000120
其中，C为网络消耗的总吞吐量，
Figure FDA00036435093300000121
P为网络消耗的总能量，P＝PM+PF，PM和PF分别表示网络中Macrocell消耗的总能量和所有Femtocell消耗的总能量；
步骤二：初始化星体量子位置，并设定参数；
首先设定种群中的个体数目为L，最大迭代次数为G，迭代数标号为g，g∈[1,G]；设定局部搜索最大循环次数为K1，循环数标号为k1，k1∈[1,K1]；则第g次迭代中的第k1次循环中，第l个星体的量子位置为：
Figure FDA0003643509330000021
其中：l＝1,2,…,L；设定第g次迭代中的第k1次循环中，第l个星体的位置
Figure FDA0003643509330000022
初代星体的位置前Nm维初始化为
Figure FDA0003643509330000023
之间的随机数，Nm+1维到Nm+FNf维初始化为
Figure FDA0003643509330000024
之间的随机数，
Figure FDA0003643509330000025
为Macrocell最大的总功率，
Figure FDA0003643509330000026
为每个Femtocell最大的总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量；
步骤三：根据混沌扰动更新量子旋转角，使用量子旋转门实现局部搜索的寻优搜索过程；
步骤四：判断是否达到最大循环次数K1，若未达到，令k1＝k1+1，当
Figure FDA0003643509330000027
时，
Figure FDA0003643509330000028
返回步骤三；若达到，则终止循环；设定螺旋混沌移动的最大循环为K2，循环次数标号为k2，k2∈[1,K2]；则第g次迭代中的第k2次循环中第l个星体的位置为
Figure FDA0003643509330000029
第g次迭代中的初次循环中第l个星体的位置为
Figure FDA00036435093300000210
步骤五：进行螺旋混沌移动，更新星体的位置，选出更优的星系；
步骤六：判断是否达到最大循环次数K2，若未达到，令k2＝k2+1，返回步骤五；若达到，则终止循环；
步骤七：判断标志变量flag，若flag＝1，设定最大循环次数为K3，循环数标号为k3，k3∈[1,K3]；第g次迭代中的第k3次循环中，第l个星体的位置为
Figure FDA00036435093300000211
第g次迭代中的初次循环中第l个星体的位置为
Figure FDA00036435093300000212
或者
Figure FDA00036435093300000213
进行步骤八；若flag＝0，进行步骤十；
步骤八：进行混沌负向和正向移动，实现局部搜索的寻优搜索过程；
步骤九：判断是否达到最大循环次数K3，若未达到，令k3＝k3+1，返回步骤八；若达到，则终止循环，将第g迭代中得到的新的星系
Figure FDA0003643509330000031
作为最优结果，l＝1,2,…,L；
步骤十：判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，令g＝g+1，
Figure FDA0003643509330000032
Figure FDA0003643509330000033
返回到步骤三；若达到，则终止迭代，将第G次迭代中的最优星体位置输出。
2.根据权利要求1所述的基于量子星系搜索机制的双层异构网络功率分配方法，其特征在于：步骤三具体步骤为：设定第g次迭代中的初次循环中第l个星体的动态参数
Figure FDA0003643509330000034
第g次迭代中的第k1+1次循环中种群中的第l个星体对应量子旋转角
Figure FDA0003643509330000035
Figure FDA0003643509330000036
是第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体动态参数，第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure FDA0003643509330000037
dmax是最大移动步长，
Figure FDA0003643509330000038
是第g次迭代中的第k1+1次循环第l个星体的混沌因子，混沌因子范围属于[0,1]，使用模拟量子旋转门更新第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体的量子位置为：
Figure FDA0003643509330000039
Figure FDA00036435093300000310
y＝1,2,…,Nm×c1+F×Nf×c2；得到第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体对应的位置，测量方程为
Figure FDA00036435093300000311
y＝1,2,…,Nm×c1+F×Nf×c2；
Figure FDA00036435093300000312
是均匀分布在[0,1]之间的随机数；
将星体的位置进行编码，得到第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体对应的实数位置，前Nm维表示每一个MUE分配到的功率，Nm+1维到Nm+FNf维表示每一个FUE分配到的功率，编码关系为
Figure FDA00036435093300000313
Figure FDA00036435093300000314
Figure FDA00036435093300000315
为Macrocell最大的总功率，
Figure FDA00036435093300000316
为每个Femtocell最大的总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量；当
Figure FDA0003643509330000041
第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体动态参数为
Figure FDA0003643509330000042
进行步骤四；否则动态参数不变，继续进行；
第g次迭代中的第k1+1次循环中种群中的第l个星体对应新的量子旋转角为：
Figure FDA0003643509330000043
其中：
Figure FDA0003643509330000044
是第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体动态参数，第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure FDA0003643509330000045
dmax是最大移动步长，
Figure FDA0003643509330000046
是第g次迭代中的第k1+1次循环第l个星体的混沌因子，l＝1,2,…,L；使用模拟量子旋转门更新第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体的量子位置为：
Figure FDA0003643509330000047
其中：l＝1,2,…,L，y＝1,2,…,Nm×c1+F×Nf×c2；得到第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体对应的位置，测量方程为
Figure FDA0003643509330000048
Figure FDA0003643509330000049
Figure FDA00036435093300000410
是均匀分布在[0,1]之间的随机数；
将量体的位置进行编码，得到第g迭代中的第k1+1次循环中第l个星体对应的实数位置，前Nm维表示每一个MUE分配到的功率，Nm+1维到Nm+FNf维表示每一个FUE分配到的功率，编码关系为
Figure FDA00036435093300000411
Figure FDA00036435093300000412
Figure FDA00036435093300000413
为Macrocell最大总功率，
Figure FDA00036435093300000414
为每个Femtocell最大总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量；当
Figure FDA00036435093300000415
时，第g次迭代中的第k1+1次循环中第l个星体动态参数为
Figure FDA0003643509330000051
当
Figure FDA0003643509330000052
时，
Figure FDA0003643509330000053
3.根据权利要求2所述的基于量子星系搜索机制的双层异构网络功率分配方法，其特征在于：步骤五具体步骤为：
设定第g次迭代中的初次循环的第l个星体的移动步长
Figure FDA0003643509330000054
第g次迭代中的初次循环的第l个星体的螺旋角
Figure FDA0003643509330000055
Figure FDA0003643509330000056
是第g次迭代中的初次循环中第l个星体的混沌因子；设定标志变量flag＝0；在第g次迭代中的第k2+1次循环时，将种群中的第l个星体位置更新为
Figure FDA0003643509330000057
Figure FDA0003643509330000058
Figure FDA0003643509330000059
是第g次迭代中的第k2+1次循环第l个星体的混沌因子，混沌因子范围属于[0,1]，
Figure FDA00036435093300000510
是第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的移动步长，移动步长随着循环次数k2变化，第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure FDA00036435093300000511
Figure FDA00036435093300000512
是第g次迭代中的第k2+1次循环第l个星体的混沌因子；螺旋角
Figure FDA00036435093300000513
也随着循环次数k2变化，在第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的螺旋角为
Figure FDA00036435093300000514
当
Figure FDA00036435093300000515
时，
Figure FDA00036435093300000516
并且
Figure FDA00036435093300000517
Figure FDA00036435093300000518
为Macrocell最大总功率，
Figure FDA00036435093300000519
为每个Femtocell最大总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量；新的星体位置利用贪婪机制保留较优解为：
Figure FDA00036435093300000520
并且确定标志变量
Figure FDA00036435093300000521
当flag＝1，将
Figure FDA00036435093300000522
作为螺旋混沌移动的最优结果，进行步骤七；否则，继续进行；
再次将第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体位置更新为：
Figure FDA0003643509330000061
其中l＝1,2,…,L，j＝1,2,…,Nm+F×Nf；
Figure FDA0003643509330000062
是第g次迭代中的第k2+1次循环第l个星体的混沌因子，
Figure FDA0003643509330000063
是第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的移动步长，
Figure FDA0003643509330000064
是第g次迭代中的第k2+1次循环中第l个星体的螺旋角；当
Figure FDA0003643509330000065
时，
Figure FDA0003643509330000066
再利用贪婪机制保留较优解
Figure FDA0003643509330000067
并且确定标志变量
Figure FDA0003643509330000068
当flag＝1；将
Figure FDA0003643509330000069
作为螺旋混沌移动的最优结果，进行步骤七；否则，继续进行。
4.根据权利要求3所述的基于量子星系搜索机制的双层异构网络功率分配方法，其特征在于：步骤八具体步骤为：
设定第g次迭代中的初次循环中第l个星体的动态参数
Figure FDA00036435093300000610
将第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的位置更新为
Figure FDA00036435093300000611
Figure FDA00036435093300000612
Figure FDA00036435093300000613
是第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的动态参数，第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure FDA00036435093300000614
dmax是最大移动步长，
Figure FDA00036435093300000615
是第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的混沌因子，混沌因子范围属于[0,1]，它由逻辑映射产生；逻辑映射是一维不可逆映射，它能够生成混沌序列
Figure FDA00036435093300000616
c4是控制参数，l＝1,2,…,L，混沌序列的初始值
Figure FDA00036435093300000617
是个[0,1]的均匀随机数；当
Figure FDA00036435093300000618
时，
Figure FDA00036435093300000619
当
Figure FDA00036435093300000620
第g迭代中的第k3+1次循环中第l个星体动态参数为
Figure FDA00036435093300000621
进行步骤九；否则动态参数不变，继续进行；
再次更新第l个星体的位置为
Figure FDA00036435093300000622
Figure FDA00036435093300000623
Figure FDA00036435093300000624
是第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的动态参数，第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的移动步长
Figure FDA00036435093300000625
dmax是最大移动步长，
Figure FDA0003643509330000071
是第g次迭代中的第k3+1次循环中第l个星体的混沌因子；并且
Figure FDA0003643509330000072
Figure FDA0003643509330000073
为Macrocell最大总功率，
Figure FDA0003643509330000074
为每个Femtocell最大总功率，Nm为MUE总数量，Nf为每个家庭基站中的FUE总数量；当
Figure FDA0003643509330000075
第g迭代中的第k3+1次循环中第l个星体动态参数为
Figure FDA0003643509330000076
当
Figure FDA0003643509330000077
Figure FDA0003643509330000078
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106465374A (zh) * 2014-05-30 2017-02-22 夏普株式会社 终端装置、基站装置以及通信方法
CN112134614A (zh) * 2020-10-26 2020-12-25 中国人民解放军32039部队 一种多波束通信卫星的下行载波资源分配方法及系统

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA3038084A1 (en) * 2016-09-25 2018-03-29 Illum Horticulture Llc D/B/A Scynce Method and apparatus for horticultural lighting and associated optic systems

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106465374A (zh) * 2014-05-30 2017-02-22 夏普株式会社 终端装置、基站装置以及通信方法
CN112134614A (zh) * 2020-10-26 2020-12-25 中国人民解放军32039部队 一种多波束通信卫星的下行载波资源分配方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究》;高洪元等;《系统工程与电子技术》;20201231;全文 *
异构网络中基于资源分配的功率控制算法;张新等;《计算机工程与设计》;20170616(第06期);全文 *

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