CN113784320B - 一种基于多中继的联盟划分、调整方法和多中继传输系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于多中继的联盟划分、调整方法和多中继传输系统，属于无线通信中的D2D领域。包括：基站接收到覆盖区域内各个雾设备收集到的丢包率后，使用同时就餐的中餐厅博弈模型，模拟雾设备的决策过程，其中，将用户设备的联盟带宽作为餐桌，将雾设备作为要进入餐厅就餐的顾客；求解同时就餐的中餐厅博弈模型，得到每个雾设备的最优决策，作为决策结果发送给各个雾设备。本发明通过同时就餐的中餐厅模型对中继系统中雾设备的决策过程进行建模，由于在多中继选择过程中，多个雾设备之间的决策过程相互影响并不只是单中继模型的多并发，采用顺序就餐的中餐厅模型对该决策过程进行建模，中继得到更合理的划分，最终提高整个蜂窝系统的吞吐量。

Description

一种基于多中继的联盟划分、调整方法和多中继传输系统
技术领域
本发明属于无线通信中的D2D技术领域，更具体地，涉及一种基于多中继的联盟划分、调整方法和多中继传输系统。
背景技术
随着通信技术的发展，智能终端设备的数量在增多，并且满足特定需求的新型业务也在不断增加，移动通信承载的数据流量爆发增长，无线频谱资源日益紧缺。4G技术开启了高速移动通信时代，推动着通信技术的快速发展和智能设备(如手机、平板电脑、笔记本电脑、家庭物联网设备等)以及应用程序(如微信、Facebook、Dropbox)的普及，移动用户可以方便地生成和传播各种类型的内容。如今，移动用户对多媒体服务(图像、视频等)的需求激增，同时对媒体服务质量的要求也越来越高，这给移动网络带来了前所未有的机遇和挑战。对比当前已经发展到的第5代蜂窝移动通信技术与第四代，对频谱资源的利用效率要求更高，同时由于终端设备的能耗增加，提高电池容量受限的终端设备的能效也势在必行。
在无线网络中，中继设备需要接收、编码和转发信息，但是中继设备有限的电池容量将会极大地限制其工作的时长，有限的中继设备寿命意味着应用的有限寿命，而定期更换电池或者定期充电将会带来更高的复杂性和额外的成本。一些设备使用更大的电池来提供更长的寿命，但是这样也不得不增加设备尺寸、重量和成本。为了解决移动设备能量受限的问题，能量收集技术是一种近年来被广泛研究用来提高系统能效的方案。
中继的协作传输虽然能够有效的提高用户设备的效率，但是每个中继能够接收到的数据是有重复的，通过解码再转发的方式发送给用户设备会带来很多的冗余信息；放大转发方式在传输信号的同时也放大了噪声。网络编码技术使得接收方只要接收到了足够数量的编码包就能够解码出自己所需要的所有数据包，这样能够极大的增加网络中的吞吐量减少网络中数据的冗余。同时多个雾设备同时进行中继行为，互相会产生干扰，降低协作效率。因此也需要设计一个合理的协议来协调他们之间的中继行为。
在实际网络中，终端设备是智能的，它们有能力做出决策，并且最大限度的利用当前能够获取的信息包括其他终端设备的经验或者环境的信息来做出明智的决策。对于未知环境信息的获取以及其他用户决策对自己最终效用的影响在决策中非常重要。
发明内容
针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种基于多中继的联盟划分、调整方法和多中继传输系统，其目的在于基于联盟的调度方式进一步提高整个系统的吞吐量，并通过时分复用的方式来协调设备之间的干扰。
为实现上述目的，按照本发明的第一方面，提供了一种基于多中继的联盟划分方法，一个联盟中只有一个用户设备和多个雾设备，联盟中的用户设备通过雾设备的中继行为来提高自身得到的服务质量，同时雾设备能够获得用户设备给予的激励，该方法包括：
基站接收到覆盖区域内各个雾设备收集到的丢包率后，使用同时就餐的中餐厅博弈模型，模拟雾设备的决策过程，其中，将用户设备的联盟带宽作为餐桌，将雾设备作为要进入餐厅就餐的顾客；
求解同时就餐的中餐厅博弈模型，得到每个雾设备的最优决策，作为决策结果发送给各个雾设备。
优选地，该方法包括：
S1.获取雾设备集合和用户设备集合，随机初始化每个雾设备的联盟选择，根据初始化的选择设置当前蜂窝系统各个用户设备联盟的状态；
S2.对每个雾设备遍历其可以选择的所有用户设备，选择使得自身效用最大的用户设备，直到没有雾设备改变自己的选择时达到纳什均衡；
S3.输出纳什均衡状态时每个雾设备的选择。
有益效果：本发明通过应用同时就餐的中餐厅模型进行初始的联盟划分，由于在划分过程中能够考虑到各个雾设备决策之间的相互影响，能够得到更好的联盟划分效果，最终能够提高整个系统的吞吐量。
优选地，步骤S2包括：
S21.对每个雾设备遍历每个用户设备的中继集合，如果该雾设备满足该用户设备中继集合的能量需求，并且加入该集合能够提高自己的效用，则更新该用户设备的选择，同时更新整个系统的状态，否则，该雾设备保持原来的选择；
S22.对每个雾设备遍历每个用户设备的能量收集集合，如果该雾设备的能量满足能量收集集合的要求，并且加入该集合能够提高自己的效用，则更新该用户设备的选择，同时更新整个系统的状态，否则，该雾设备保持原来的选择；
S23.判断是否有雾设备改变了自己的选择，若是，进入S21；否则，已经达到纳什均衡状态，进入S3。
有益效果：针对现有中继技术中中继设备能量受限的问题，本发明通过交替进行能量收集和信息收集的方法，使得设备达到了更高的能效，最终可以提高设备的工作寿命和在蜂窝中的吞吐量。
优选地，按照以下的方式计算加入不同联盟不同集合的效用：
其中，表示第i个雾设备对第j个用户设备的有效信息贡献，N表示基站广播的总数据包个数，/>表示基站到第j个用户设备的链路丢包率，FDk表示第k个雾设备，Rj表示第j个联盟中的中继集合，/>表示基站到第k个雾设备的链路丢包率，表示第i个雾设备在第x个用户设备联盟中的有效信息贡献比率，/>表示第i个雾设备的加入到联盟中的效用，T表示时隙周期，/>表示第x个用户设备对应联盟中的中继集合，L表示每个数据包的长度，/>表示第i个雾设备的发射功率，/>表示第i个雾设备的传输速率，E0表示初始能量，/>表示第x个用户设备对应联盟中能量收集集合。
有益效果：针对现有技术联盟中各个雾设备贡献率的问题，本发明通过有效信息贡献比率来衡量在联盟中的贡献，与实际传输中RU能够从FD中获得的有效信息量更符合，能够实现让FD的贡献与其信道状况一致，达到更好的激励效果。
为实现上述目的，按照本发明的第二方面，提供了一种基于多中继的联盟调整方法，一个联盟中只有一个用户设备和多个雾设备，联盟中的用户设备通过雾设备的中继行为来提高自身得到的服务质量，同时雾设备能够获得用户设备给予的激励，该方法包括：
基站接收到覆盖区域内的雾设备发送的联盟调整请求时，根据发送请求的各个雾设备与对应的期望收益的差值，对发送请求的雾设备构建优先级队列，差值越大，雾设备优先级越高；
使用顺序就餐的中餐厅博弈模型，模拟发送请求的雾设备的调整决策过程，其中，将上一次决策结果中除去优先级队列中的雾设备以外的其他所有雾设备作为当前餐厅中剩余的顾客，将在同一用户设备联盟的雾设备作为餐厅内同一餐桌就餐的顾客，将各个用户设备联盟中的FD集合作为当前餐厅各个餐桌上顾客的分布，将优先级队列作为要进入餐厅就餐的顾客队伍；
求解顺序就餐的中餐厅博弈模型，得到每个雾设备的最优决策，作为调整决策结果发送给各个雾设备。
优选地，该方法包括：
step1.输入当前蜂窝系统中各个用户设备联盟的状态，每个用户设备的中继集合和能量收集集合中分别包括哪些雾设备，输入需要调整的雾设备队列；
step2.遍历调整队列中的每个雾设备，遍历其每个可以选择用户设备的动作，递归求解每个雾设备的最优动作，包括：
step21.如果当前的雾设备作出动作之后，剩余的雾设备集合为空，记录当前状态为纳什均衡状态，并记录当前各个雾设备的效用；
step22.如果当前的雾设备作出动作之后，剩余的雾设备集合不为空，将当前的雾设备作出的动作之后的状态和雾设备队列作为子博弈再代入到此算法中，求解最终纳什均衡状态时该雾设备的效用，记录最终纳什均衡状态时的效用；
step3.当前雾设备的最优动作是所有动作中能够使得自身效用最大化的动作；
step4.输出所有雾设备的最优动作。
有益效果：本发明通过顺序就餐的中餐厅模型，由于其考虑了在整个调整队列中所用用户的决策之间的影响，能够保障先进行决策的用户能够达到更高的收益，不会由于后续用户的决策使得先前决策的用户的收益降低。
优选地，按照以下的方式求加入不同联盟不同集合的效用：
其中，表示第i个雾设备对第j个用户设备的有效信息贡献，N表示基站广播的总数据包个数，/>表示基站到第j个用户设备的链路丢包率，FDk表示第k个雾设备，Rj表示第j个联盟中的中继集合，/>表示基站到第k个雾设备的链路丢包率，表示第i个雾设备在第x个用户设备联盟中的有效信息贡献比率，/>表示第i个雾设备的加入到联盟中的效用，T表示时隙周期，/>表示第x个用户设备对应联盟中的中继集合，L表示每个数据包的长度，/>表示第i个雾设备的发射功率，/>表示第i个雾设备的传输速率，E0表示初始能量，/>表示第x个用户设备对应联盟中能量收集集合。
为实现上述目的，按照本发明的第三方面，提供了一种多中继传输系统，包括：一个基站、多个雾设备以及多个用户设备；
所述基站包括：计算机可读存储介质和处理器；
所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令；
所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令，执行上述方法。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：
(1)针对现有技术模型中的中继选择问题，本发明通过同时就餐的中餐厅模型对中继系统中雾设备的决策过程进行了建模，由于在多中继选择过程中，多个雾设备之间的决策过程相互影响并不只是单中继模型的多并发，采用顺序就餐的中餐厅模型对该决策过程进行建模，能够实现让中继得到更合理的划分，最终提高整个蜂窝系统的吞吐量。
(2)针对现有技术联盟调整过程中的问题，本发明通过顺序就餐的中餐厅模型，由于其考虑了在整个调整队列中所用用户的决策之间的影响，能够保障先进行决策的用户能够达到更高的收益，不会由于后续用户的决策使得先前决策的用户的收益降低。
(3)针对现有技术蜂窝系统中的中继设备调度问题，本发明通过同时就餐的中餐厅模型进行初始划分和顺序就餐的中餐厅模型进行联盟调整，利用博弈模型解决中继设备的激励问题，利用有效信息贡献来解决设备的效用分配问题，由于考虑到了多个雾设备决策结果之间的影响，实现了更好的联盟划分效果，进而提高了整个系统的吞吐量。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于无线能量收集的D2D协作通信系统结构示意图；
图2为多中继过程中雾设备有效信息的说明示意图；
图3为整个通信过程的协议说明图；
图4为本发明实施例提供的注册阶段示意图；
图5为基于中餐厅模型的联盟初始划分算法的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的联盟初始划分阶段示意图；
图7为本发明实施例提供的基站广播阶段示意图；
图8为本发明实施例提供的中继重传阶段RU2示意图；
图9为本发明实施例提供的中继重传阶段FD示意图；
图10为本发明实施例提供的联盟调整阶段示意图；
图11为基于中餐厅模型的联盟调整算法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，本发明提供一种基于无线能量收集的D2D联盟协作通信系统，所述系统包括：一个BS，多个FD，以及多个RU。
基站BS(Base Station)，作为唯一的信息源，并且也是能量发射源。
雾设备FD(Fog Device)，作为一个能量受限的移动设备，其工作的能量只能来源于收集到的无线电磁波能量，其具有以下功能：一、在无线能量收集模式下通过接受基站的信号来给自身的电池充能；二、在信息接受模式下对BS发送的数据包进行接受解码；三、在信息处理模式下将存储的数据包进行再编码；四、在信息处理模式下向RU发送数据包。
用户设备RU(Registered User)，是接收信息的目标节点。
基站BS到雾设备FD之间既有能量传输链路也有蜂窝传输链路，基站BS到用户设备RU之间是蜂窝传输链路，雾设备FD到用户设备RU之间是信息传输链路。
各个联盟内部复用各自联盟内部的RU由基站分配到的频段通信。
多个中继协作中继传输时按照每个雾设备的有效信息贡献来分配效用。
具体地，FD在接收到BS的信号之后，首先进行解码，然后重新进行编码，再将编码之后的数据包转发给RU。
具体地，FD包含基于时间切换的射频能量收集模块，只有在收集到足够的能量以后才能通信。
具体地，在时间T内，FD的射频能量模块收集到的能量为：
ET＝η·PBS·hBS，DU
其中，ET代表一个时隙T内能量收集模块接收的功率，η代表将电磁波转换成直流电的能量转换效率，PBS代表BS的发射功率，hBS,FD代表BS到FD之间链路的信道增益。
具体地，雾设备的效用定义为：通过中继行为占用RU信道的时隙内传输的有效信息，RU从各个信息源处获取的有效信息如图2所示，在FD帮助RU中继传输数据后，RU将根据从联盟中各个FD处获取的有效信息量来分配剩余时隙让FD使用自己的信道来传输信息。
假设从基站到基站广播的总数据包数目为N，RU的链路丢包率为eBS,RU，那么RU理论上接收到的信息量为N·(1-eBS,RU)，所有中继设备接收到的有效信息量可以按照公式(1)计算：
对于RU来说，所有FD接收到了但是RU没有接收到的信息对于RU来说是有效的信息，那么联盟中的所有FD对于RU的有效信息中继为：
其中，对于FDi来说，其对于联盟中RU的有效信息贡献为：
其中，
如图3所示，根据设备在不同阶段中的作用，将联盟内部的通信过程划分成五个阶段：
(1)注册阶段：如图4所示，基站负责收集所有用户设备的需求信息、所有雾设备的位置和能量信息。
(2)联盟初始划分阶段：在各个雾设备测试完对应的链路信息后，会将链路信息发送给基站统计，然后基站会按照特定算法建模雾设备的决策过程，求解出每个雾设备的最优动作然后进行初始划分。
具体地，联盟的初始划分过程按照基于中餐厅模型的算法1求解每个雾设备的最优动作然后进行初始划分，其流程如图5所示。
系统的状态S＝{R1,H1,R2,H2…,RM,HM}中，Ri、Hi分别表示第i个联盟中的中继集合和能量收集集合。表示第i个雾设备的能量，P表示FD的发射功率，/>表示第j个RU请求的数据包数目，/>表示第j个RU到基站的链路的丢包率。函数U表示的是FD的效用函数。
该算法主要步骤如下：
步骤1、获取雾设备集合、用户设备集合，然后随机初始化每个雾设备的联盟选择，根据初始化的选择设置系统状态，初始化标志位为真。
步骤2、主要对每个雾设备遍历其可以选择的所有用户设备，然后选择使得自身效用最大的用户设备，直到没有雾设备改变自己的选择(标志位为假)时达到纳什均衡，主要包含以下步骤：
步骤2.1、对每个雾设备遍历每个用户设备的中继集合，如果该雾设备满足该用户设备中继集合的能量需求，并且加入该集合能够提高自己的效用，那么更新该用户设备的选择同时更新整个系统的状态，否则的话该雾设备保持原来的选择。
步骤2.2、对每个雾设备便利每个用户设备的能量手机集合，如果该雾设备的能量满足能量收集集合的要求，并且加入该集合能够提高自己的效用，那么更新该用户设备的选择的同时更新整个系统的状态，否则的话该雾设备保持原来的选择。
步骤2.3、判断是否有雾设备改变了自己的选择，标志位是否为真。当标志位为真时，说明有雾设备改变了自己的选择，重复步骤2.1-2.2。当标志位为假时，说明没有雾设备改变自己的选择，已经达到了纳什均衡状态。
步骤3、输出纳什均衡状态时每个雾设备的选择。
具体地，按照以下的方式计算加入不同联盟不同集合的效用：
其中，表示第i个雾设备对第j个用户设备的有效信息贡献，N表示基站广播的总数据包个数，/>表示基站到第j个用户设备的链路丢包率，FDk表示第k个雾设备，Rj表示第j个联盟中的中继集合，/>表示基站到第k个雾设备的链路丢包率，表示第i个雾设备在第x个用户设备联盟中的有效信息贡献比率，/>表示第i个雾设备的加入到联盟中的效用，T表示时隙周期，/>表示第x个用户设备对应联盟中的中继集合，L表示每个数据包的长度，/>表示第i个雾设备的发射功率，/>表示第i个雾设备的传输速率，E0表示初始能量，/>表示第x个用户设备对应联盟中能量收集集合。
实施例中蜂窝系统的参数如表1和表2所示。
表1系统参数
表2设备位置
如图6所示，在实施例中，联盟的初始划分结果为RU1、FD4、FD5划分到了同一个联盟；RU2、FD1、FD2、FD3划分到了同一个联盟。
(3)基站广播阶段：如图7所示，基站在各个RU的信道上广播对应的信息，各个RU联盟中的中继监听对应的信道。如图7所示，在RU1的联盟中，FD4在接收BS广播的信息，FD5在接收能量。在RU2的联盟中，FD1，FD3在接收信息，FD2在接收能量。
(4)中继重传阶段：在接收到对应联盟中RU的缺失数据包信号后，将自己接收到的数据包编码后传输给对应的RU。中继集合中的FD在传输完RU要求数目的数据包之后可以利用RU分配的时隙传输自身的信息。如图8所示，RU2在统计完自身缺失的信息之后，将有效信息量分配给联盟中的中继集合中的FD1和FD3。如图9所示，FD将自身接收到的所有数据包重新编码成RU要求数目的数据包传输给联盟中的RU。在完成RU所要求的传输数据包任务之后，FD便可以利用剩余的时隙来传输自己的信息。
(5)联盟调整阶段：如图10所示，在一轮传输结束后，RU反馈每个FD贡献率。当FD的平均收益与加入联盟时的期望收集相差过大时可以向基站申请调整联盟。基站按照FD的收益与期望差距的比值将FD排成优先级队列，然后采用顺序就餐的中餐厅模型求解调整队列中设备的最优动作。
求解调整队列中设备最优动作的算法如下，其具体流程如图11所示。
该算法的主要步骤包括：
步骤1、输入当前系统的状态，每个用户设备的中继集合和能量手机集合中分别包括那些雾设备，输入需要调整的雾设备队列。
步骤2、遍历调整队列中的每个雾设备，然后遍历其每个可以选择用户设备的动作，递归求解每个雾设备的最优动作，其具体包含的步骤如下
步骤2.1、如果当前的雾设备作出动作之后，剩余的雾设备集合为空，那么说明已经递归到了最后的顾客，记录当前状态为纳什均衡状态，并记录当前各个雾设备的效用。
步骤2.2、如果当前的雾设备作出动作之后，剩余的雾设备集合不为空，说明还未递归到最终的纳什均衡状态。将当前的雾设备作出的动作之后的状态和雾设备队列作为子博弈再带入到此算法中求解最终纳什均衡状态时该雾设备的效用，记录最终纳什均衡状态时的效用。
步骤3、当前雾设备的最优动作是所有动作中能够使得自身效用最大化的动作。
步骤4、输出所有雾设备的最优动作。
与其他系统相比，该系统通过D2D技术来解决现有的蜂窝网络中的频谱资源紧缺的问题，D2D技术利用物理位置相近的设备，在干扰允许的范围内，复用蜂窝网络中的通信频段。同时不改变现有通信网络的基础架构，有效地提高了通信系统的系统容量以及频谱效率。与其他通信系统相比，该系统利用协作通信技术来提高用户设备的服务质量，同时使得空闲状态下的雾设备能够利用无线能量来提高自己的吞吐量。
本发明对于上述提到的通信系统提出了新的基于联盟的协作通信协议，通过联盟划分来避免通信过程中可能出现的干扰问题，同时采用分时模式的无线能量接收机架构，该接收机架构的好处是：只需要一根天线就可以实现能量与信息的接收，有效地减少了设备的体积，特别是需要接收设备体积受限的场景下，例如：平板，智能手环，智能手机等，拥有广阔的应用前景。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于多中继的联盟划分方法，其特征在于，一个联盟中只有一个用户设备和多个雾设备，联盟中的用户设备通过雾设备的中继行为来提高自身得到的服务质量，同时雾设备能够获得用户设备给予的激励，该方法包括：
基站接收到覆盖区域内各个雾设备收集到的丢包率后，使用同时就餐的中餐厅博弈模型，模拟雾设备的决策过程，其中，将用户设备的联盟带宽作为餐桌，将雾设备作为要进入餐厅就餐的顾客；
求解同时就餐的中餐厅博弈模型，得到每个雾设备的最优决策，作为决策结果发送给各个雾设备。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述求解同时就餐的中餐厅博弈模型，得到每个雾设备的最优决策，作为决策结果发送给各个雾设备包括：
S1.获取雾设备集合和用户设备集合，随机初始化每个雾设备的联盟选择，根据初始化的选择设置当前蜂窝系统各个用户设备联盟的状态；
S2.对每个雾设备遍历其可以选择的所有用户设备，选择使得自身效用最大的用户设备，直到没有雾设备改变自己的选择时达到纳什均衡；
S3.输出纳什均衡状态时每个雾设备的选择。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2包括：
S21.对每个雾设备遍历每个用户设备的中继集合，如果该雾设备满足该用户设备中继集合的能量需求，并且加入该集合能够提高自己的效用，则更新该用户设备的选择，同时更新整个系统的状态，否则，该雾设备保持原来的选择；
S22.对每个雾设备遍历每个用户设备的能量收集集合，如果该雾设备的能量满足能量收集集合的要求，并且加入该集合能够提高自己的效用，则更新该用户设备的选择，同时更新整个系统的状态，否则，该雾设备保持原来的选择；
S23.判断是否有雾设备改变了自己的选择，若是，进入S21；否则，已经达到纳什均衡状态，进入S3。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，按照以下的方式计算加入不同联盟不同集合的效用：
其中，表示第i个雾设备对第j个用户设备的有效信息贡献，N表示基站广播的总数据包个数，/>表示基站到第j个用户设备的链路丢包率，FDk表示第k个雾设备，Rj表示第j个联盟中的中继集合，/>表示基站到第k个雾设备的链路丢包率，/>表示第i个雾设备在第x个用户设备联盟中的有效信息贡献比率，/>表示第i个雾设备的加入到联盟中的效用，T表示时隙周期，/>表示第x个用户设备对应联盟中的中继集合，L表示每个数据包的长度，/>表示第i个雾设备的发射功率，/>表示第i个雾设备的传输速率，E0表示初始能量，/>表示第x个用户设备对应联盟中能量收集集合。
5.一种基于多中继的联盟调整方法，其特征在于，一个联盟中只有一个用户设备和多个雾设备，联盟中的用户设备通过雾设备的中继行为来提高自身得到的服务质量，同时雾设备能够获得用户设备给予的激励，该方法包括：
基站接收到覆盖区域内的雾设备发送的联盟调整请求时，根据发送请求的各个雾设备与对应的期望收益的差值，对发送请求的雾设备构建优先级队列，差值越大，雾设备优先级越高；
使用顺序就餐的中餐厅博弈模型，模拟发送请求的雾设备的调整决策过程，其中，将上一次决策结果中除去优先级队列中的雾设备以外的其他所有雾设备作为当前餐厅中剩余的顾客，将在同一用户设备联盟的雾设备作为餐厅内同一餐桌就餐的顾客，将各个用户设备联盟中的FD集合作为当前餐厅各个餐桌上顾客的分布，将优先级队列作为要进入餐厅就餐的顾客队伍；
求解顺序就餐的中餐厅博弈模型，得到每个雾设备的最优决策，作为调整决策结果发送给各个雾设备。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述求解顺序就餐的中餐厅博弈模型，得到每个雾设备的最优决策，作为调整决策结果发送给各个雾设备包括：
step1.输入当前蜂窝系统中各个用户设备联盟的状态，每个用户设备的中继集合和能量收集集合中分别包括哪些雾设备，输入需要调整的雾设备队列；
step2.遍历调整队列中的每个雾设备，遍历其每个可以选择用户设备的动作，递归求解每个雾设备的最优动作，包括：
step21.如果当前的雾设备作出动作之后，剩余的雾设备集合为空，记录当前状态为纳什均衡状态，并记录当前各个雾设备的效用；
step22.如果当前的雾设备作出动作之后，剩余的雾设备集合不为空，将当前的雾设备作出的动作之后的状态和雾设备队列作为子博弈再代入到此算法中，求解最终纳什均衡状态时该雾设备的效用，记录最终纳什均衡状态时的效用；
step3.当前雾设备的最优动作是所有动作中能够使得自身效用最大化的动作；
step4.输出所有雾设备的最优动作。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，按照以下的方式求加入不同联盟不同集合的效用：
其中，表示第i个雾设备对第j个用户设备的有效信息贡献，N表示基站广播的总数据包个数，/>表示基站到第j个用户设备的链路丢包率，FDk表示第k个雾设备，Rj表示第j个联盟中的中继集合，/>表示基站到第k个雾设备的链路丢包率，/>表示第i个雾设备在第x个用户设备联盟中的有效信息贡献比率，/>表示第i个雾设备的加入到联盟中的效用，T表示时隙周期，/>表示第x个用户设备对应联盟中的中继集合，L表示每个数据包的长度，/>表示第i个雾设备的发射功率，/>表示第i个雾设备的传输速率，E0表示初始能量，/>表示第x个用户设备对应联盟中能量收集集合。
8.一种多中继传输系统，其特征在于，包括：一个基站、多个雾设备以及多个用户设备；
所述基站包括：计算机可读存储介质和处理器；
所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令；
所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令，执行权利要求1至7任一项所述的方法。
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