CN114070750B - 一种5g网络切片资源分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种5G网络切片资源分配方法，实现过程简单、频谱利用率高、且能满足不同用户服务请求。本发明方法包括如下步骤：(10)用户通信时延敏感度获取：获取5G无线网络切片中移动用户对于通信时延的敏感度，并对其进行数据量化；(20)用户服务请求分配：将移动用户提出的服务请求分配到不同网络切片中；(30)基站频谱资源分配：利用广义凯利算法，以最小化用户传输时延为目标代价函数，将基站的频谱资源分配到不同网络切片中；(40)用户频谱资源分配：利用李雅普诺夫算法将分配到不同网络切片中的基站频谱资源进一步划分，使每个移动用户获得所需的频谱资源；(50)进行数据传输：用户以获得的频谱资源，完成数据传输。

Description

一种5G网络切片资源分配方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，特别涉及一种5G网络切片资源分配方法。
背景技术
无线网络切片(即网络虚拟化)是解决与5G蜂窝网络相关的移动数据服务需求快速增长的潜在技术之一。网络切片技术现在已经被广泛的应用于网络信息数据的传输服务中。每个切片可以被看做是一个功能完整的逻辑网络，是实现网络灵活性和可扩展性的关键技术，在提高网络安全性的同时，降低网络运维成本。然而，因为无线网络切片按需组网的特性，导致固定的组网方式失效，在基站和移动用户之间的资源分配技术成为亟待解决的重要问题。
网络切片技术为传统网络运商、垂直行业和第三方接入商提供了新的商机。在5G网络切片的场景中，有三种典型的参与者：网络运营商，网络切片的租户和网络切片的用户。网络运营商(例如，基础设施提供商)提供包括物理资源和虚拟资源的网络基础设施，并建立网络切片以满足网络服务的需求。网络切片的租户(即，网络服务提供商)向网络运营商提出网络服务需求，并为用户提供网络服务。用户(例如，用户设备(UE))使用由网络切片提供的网络服务。
现有研究成果有使用Stackelberg博弈理论进行网络切片的资源划分。通过假设用户和网络切片接入商之间进行博弈，获得最大化社会效益的同时完成资源的分配。但该方法的缺点是：只保证了大多数用户和接入商之间的利益，有少数移动用户会获得很差的服务质量，甚至不会接收到服务。
此外，论文Wireless network slicing:Generalized kelly mechanism-basedresource allocation中提出了一种基于广义凯利机制的资源分配方法，不同网络切片接入商之间基于当前服务的移动用户数量与用户的服务请求进行资源拍卖，最后基于拍卖价格所占的市场份额划分资源。该方法在用户数量多，服务范围广的情况下可以达到理想的分配效果。但该方法存在着三方面的不足，一是现实情况下基站的覆盖范围小，设置密度较大，服务范围远小于该方法的假设范围；二是不同用户之间存在差异性，单从用户数量层面考虑带宽资源的分配问题，容易忽视用户的服务质量；三是只给出了网络切片接入商之间的资源分配方法，未涉及移动用户之间的资源分配。
总之，现有的5G网络切片资源分配方法存在实现过程复杂、频谱利用率低、无法满足不同用户服务请求的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种5G网络切片资源分配方法，实现过程简单、频谱利用率高、且能满足不同用户服务请求。
实现本发明目的的技术解决方案为：
一种5G网络切片资源分配方法，包括如下步骤：
(10)用户通信时延敏感度获取：获取5G无线网络切片中移动用户对于通信时延的敏感度，并对其进行数据量化；
(20)用户服务请求分配：将移动用户提出的服务请求分配到不同网络切片中；
(30)基站频谱资源分配：利用广义凯利算法，以最小化用户传输时延为目标代价函数，将基站的频谱资源分配到不同网络切片中；
(40)用户频谱资源分配：利用李雅普诺夫算法将分配到不同网络切片中的基站频谱资源进一步划分，使每个移动用户获得所需的频谱资源；
(50)进行数据传输：用户以获得的频谱资源，完成数据传输。本发明与现有技术相比，其显著优点为：
1、能满足不同用户服务请求：本发明针对移动用户对通信时延的敏感程度不同，在资源分配过程中可以动态调整不同用户获得的频谱资源，用户获得的服务质量更高；
2、实时性和全局选择性更好：本发明将广义凯利算法和李雅普诺夫算法相结合，提高了每个参与用户的预期收益，减少了计算代价函数所需时间，具有更好的实时性和全局选择性；
3、频谱利用率高：本发明采用的虚拟队列更新方法，避免了频谱资源过量分配的同时提高频谱利用率；
4、实现过程简单：本发明采用公式迭代的方法求解最优方案，在迭代过程中可以快速实现资源分配，该实现过程简单便于业务化应用。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1是本发明5G网络切片资源分配方法的主流程图。
图2是图1中基站频谱资源分配步骤的流程图。
图3是图1中用户频谱资源分配步骤的流程图。
图4是实施例中网络切片之间的虚拟价格更新过程曲线图。
图5是网络切片分配的带宽随时隙的变化曲线图。
图6是本发明方法与现有技术平均分配算法下移动用户时延抖动的对比图。
图7是本发明方法与现有技术其他算法之间代价函数的结果对比图。
具体实施方式
如图1所示，本发明5G网络切片资源分配方法，包括以下步骤：
(10)用户通信时延敏感度获取：获取5G无线网络切片中移动用户对于通信时延的敏感度，并对其进行数据量化。
(20)用户服务请求分配：将移动用户提出的服务请求分配到不同网络切片中。
(30)基站频谱资源分配：利用广义凯利算法，以最小化用户传输时延为目标代价函数，将基站的频谱资源分配到不同网络切片中。
如图2所示，所述(30)基站频谱资源分配步骤包括：
(31)设置代价函数：假设5G无线网络下的网络切片数为M，根据广义凯利算法与当前信道状态信息，设置以最小化用户传输时延为目标的代价函数：
式中，μm(ωm)为代价函数，ωm为虚拟价格，N为用户数量，为第M个切片中第i个用户的虚拟队列，/>为第m个切片中第i个用户的传输速率，qm为惩罚因子，/>为第M个切片中第i个用户对于通信时延的敏感度。
(32)参数更新：更新代价函数中的虚拟价格ωm，惩罚因子qm。
所述(32)参数更新步骤包括：
(321)虚拟价格更新：按下述更新公式对虚拟价格ωm加以更新，
上式为目标代价函数对ωm求导所得ωm的更新公式，具体为：
公式
两端同时对ωm求导可得上述ωm的更新公式。
式中k为虚拟价格ωm的更新次数，υm(ωm)为目标收益函数，υ'm(ωm)为目标收益函数的导函数，为第m个网络切片在第k-1次更新分配到的频谱资源，/>为第m个网络切片在第k次更新得到的虚拟价格，/>为第m个网络切片在第k-1次更新得到的惩罚因子，每个时隙通过上式更新ωm；
(322)惩罚因子更新：按下式对惩罚因子qm加以更新，
上述更新公式为将(321)的更新公式与均衡条件相结合所获得，具体为：
公式与/>相结合，得到qm的更新公式。
式中B为基站总的频谱资源，每个时隙通过上式更新qm。
(33)迭代收敛：重复(32)更新ωm和qm，并判断代价函数值是否发生改变，若代价函数值不变，则算法收敛，跳出迭代。
(34)频谱资源分配：利用收敛的虚拟价格ωm进行频谱资源分配；
具体为，
虚拟价格越高，切片分配到的频谱资源就越多。
(40)用户频谱资源分配：利用李雅普诺夫算法将分配到不同网络切片中的基站频谱资源进一步划分，使每个移动用户获得所需的频谱资源。
如图3所示，所述(40)用户频谱资源分配步骤包括：
(41)建立用户虚拟队列：假设移动用户数量N＝[n1,n2,...,nm]，每个时隙的持续时间为T0，针对网络切片中的nm个用户，建立虚拟队列Qn，该虚拟队列表示不同用户的服务请求，并在每个时隙开始和结束时根据用户新产生的服务请求和已处理的服务请求更新队列。
所述(41)建立用户虚拟队列步骤包括：
(411)设置冻结时间：由于在每个时隙持续时间内一些用户会提前将数据传输完成，故定义不同用户在时隙内的等待时间为冻结时间，具体为：
式中fn为用户n的冻结时间，An为第n个用户在时隙开始时产生的服务请求，max{}为非负运算，为第m个切片下用户n的频谱资源比例，SNR为信噪比；
(412)用户虚拟队列更新：在每个时隙开始阶段更新用户虚拟队列Qn，具体为：
式中t为时隙。
(42)李雅普诺夫算法优化：利用李雅普诺夫算法在每个时隙对移动用户间的带宽比例xn进行计算。
所述(42)李雅普诺夫优化步骤包括：
(421)设置李雅普诺夫函数：定义本方法使用的李雅普诺夫函数为：
式中，为李雅普诺夫函数表示形式，/>为用户对时延的满意度转换而成的虚拟队列，其虚拟队列不具有任何实际传输的意义。
(422)求解漂移加惩函数：将(421)所得的李雅普诺夫函数转换为漂移加惩函数，得到：
式中，Vi为用来权衡用户队列长度和吞吐量的控制参数，利用凸优化工具求解以上式，确定移动用户分配到的频谱资源比例xn。
(43)用户频谱资源分配：根据(42)计算所得的资源比例xn进行移动用户的频谱资源分配。
(50)进行数据传输：用户根据(40)分配到频谱资源，完成数据传输。
实施例
本实例的具体条件为：单个物理宏基站覆盖范围内具有的移动用户数量N设置为12，切片数量M设置为3，即3个网络切片从物理宏基站处获取频谱资源为12个移动用户提供不同的数据传输服务。信噪比SNR为1db到20db的仿真环境，信道衰落服从瑞利分布。
基于上述实验条件，首先获取不同用户的时延敏感度，并量化为然后，将移动用户提出的服务请求An分配到不同网络切片中。网络切片接收到服务请求后，计算代价函数μm(ωm)，并依次更新虚拟价格ωm和惩罚因子qm，直到虚拟价格收敛，基站依据虚拟价格分配频谱资源bm给不同网络切片。网络切片获得频谱资源后，为其服务用户建立虚拟队列Qn，并通过优化李雅普诺夫漂移加惩算法，确定移动用户分配到的频谱资源比例xn。
图4为上述条件下网络切片之间的虚拟价格ωm更新过程曲线图，每一轮竞价中，由于参与者的虚拟价格互不公开故每个切片根据虚拟价格更新公式更新虚拟价格，可见在有限轮次内虚拟价格收敛，由此说明本发明的实现过程简单，实时性好。
图5为网络切片分配的带宽随时隙的变化曲线图，由图可知基站可以在每个时隙灵活分配不同切片间的带宽比例，使整体系统性能达到最优，避免频谱资源过量分配的同时提高频谱利用率。
图6为上述条件下本发明方法与现有技术平均分配算法下移动用户时延抖动的对比图。从图中可以看出，本发明方法可以控制用户的传输时延在一定范围内抖动，这种抑制时延抖动机制可以提高用户对与服务的满意度。由此说明本发明可以满足不同用户服务请求。
图7为上述条件下本发明方法与现有技术其他算法之间代价函数的结果对比图。从图中可以看出随着时间的增加，本发明方法下的目标代价函数的结果会保持稳定，且具有最小的代价值。由此说明本发明方法可以控制系统的总消耗，使收益最大化。
由上述实施例可知，本发明提供的一种5G网络切片资源分配方法，实现过程简单、频谱利用率高、且能满足不同用户服务请求。

Claims (4)

1.一种5G网络切片资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：
(10)用户通信时延敏感度获取：获取5G无线网络切片中移动用户对于通信时延的敏感度，并对其进行数据量化；
(20)用户服务请求分配：将移动用户提出的服务请求分配到不同网络切片中；
(30)基站频谱资源分配：利用广义凯利算法，以最小化用户传输时延为目标代价函数，将基站的频谱资源分配到不同网络切片中；
(31)设置代价函数：假设5G无线网络下的网络切片数为M，根据广义凯利算法与当前信道状态信息，设置以最小化用户传输时延为目标的代价函数如下，
式中，μm(ωm)为代价函数，ωm为虚拟价格，N为用户数量，为第m个网络切片中第i个用户的虚拟队列，/>为第m个网络切片中第i个用户的传输速率，qm为惩罚因子，/>为第m个网络切片中第i个用户对于通信时延的敏感度；
(32)参数更新：更新代价函数中的虚拟价格ωm，惩罚因子qm；
(33)迭代收敛：重复(32)参数更新步骤，更新ωm和qm，并判断代价函数值是否发生改变，若代价函数值不变，则算法收敛，跳出迭代；
(34)频谱资源分配：利用收敛的虚拟价格ωm按下式进行频谱资源分配，
式中B为基站总的频谱资源，bm表示第m个网络切片所分配到的频谱资源数量；
(40)用户频谱资源分配：利用李雅普诺夫算法将分配到不同网络切片中的基站频谱资源进一步划分，使每个移动用户获得所需的频谱资源；
(41)建立用户虚拟队列：假设移动用户数量N＝[n1,n2,...,nm]，每个时隙的持续时间为T0，针对网络切片中的nm个用户，建立虚拟队列Qn，该虚拟队列表示不同用户的服务请求，并在每个时隙开始和结束时根据用户新产生的服务请求和已处理的服务请求更新队列；
(42)李雅普诺夫算法优化：利用李雅普诺夫算法在每个时隙对移动用户间的频谱资源比例xn进行计算；
(43)用户频谱资源分配：根据频谱资源比例xn进行移动用户的频谱资源分配
(50)进行数据传输：用户以获得的频谱资源，完成数据传输。
2.根据权利要求1所述的5G网络切片资源分配方法，其特征在于，所述(32)参数更新步骤包括：
(321)虚拟价格更新：按下述更新公式对虚拟价格ωm加以更新，
上式为目标代价函数对ωm求导所得ωm的更新公式，具体为：
公式
式中，k为虚拟价格ωm的更新次数，υm(ωm)为目标收益函数，υ'm(ωm)为目标收益函数的导函数，为第m个网络切片在第k-1次更新分配到的频谱资源，/>为第m个网络切片在第k次更新得到的虚拟价格，/>为第m个网络切片在第k-1次更新得到的惩罚因子，每个时隙通过上式更新ωm；
(322)惩罚因子更新：按下式对惩罚因子qm加以更新，
上述更新公式为将(321)的更新公式与均衡条件相结合所获得，具体为：
公式与/>相结合，得到qm的更新公式；
式中B为基站总的频谱资源，每个时隙通过上式更新qm。
3.根据权利要求1所述的5G网络切片资源分配方法，其特征在于，所述(41)建立用户虚拟队列步骤包括：
(411)设置冻结时间：定义不同用户在时隙内的等待时间为冻结时间，具体为，
式中fn为用户n的冻结时间，An为第n个用户在时隙开始时产生的服务请求，max{ }为非负运算，为第m个网络切片下用户n的频谱资源比例，SNR为信噪比；
(412)用户虚拟队列更新：在每个时隙开始阶段更新用户虚拟队列Qn，具体为，
式中t为时隙。
4.根据权利要求1所述的5G网络切片资源分配方法，其特征在于，所述(42)李雅普诺夫优化步骤包括：
(421)设置李雅普诺夫函数：定义本方法使用的李雅普诺夫函数为，
式中，为李雅普诺夫函数表示形式，Fi m(t)为用户对时延的满意度转换而成的虚拟队列；
(422)求解漂移加惩函数：将所述李雅普诺夫函数转换为漂移加惩函数，得到，
式中，Vi为用来权衡用户队列长度和吞吐量的控制参数，利用凸优化工具求解以上式，确定移动用户分配到的频谱资源比例xn。
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