CN115226231A - 一种基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，包括：构建高铁各节车厢之间以及各车厢与轨道旁基站之间的通信网络系统架构，系统中包含一列高铁与一个基站；设计了具有信息新鲜度业务质量需求的高铁无线通信功率和频谱资源分配算法，对信息新鲜度指标进行分析和定式，设计功率和频谱资源分配优化问题，求解最优的功率分配和频谱分配解，获得最优无线资源分配策略。本发明针对高铁通信异构的服务质量需求、有限的带宽导致的频谱资源短缺等现状，提出具有信息新鲜度感知性能的功率和频谱资源分配方法，能够在满足不同通信链路传输性能的同时，提升高铁与基站之间通信链路的吞吐量，为高铁无线资源管理提供了高效可靠的通信手段。

Description

一种基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法

技术领域

本发明涉及高铁通信无线资源分配技术领域，具体涉及一种基于信息新鲜度服务质量要求的高铁通信网络下的功率和频谱资源分配方法。

背景技术

过去十年来，高速铁路(HSR，High-speed Railway)通信蓬勃发展。对高铁无线通信的日益增长的需求以及有限带宽带来的资源短缺等问题使无线资源管理(RRM，RadioResource Management)备受关注。然而，由于HSR通信异构的QoS要求，传统的通用网络无线资源分配方案无法有效地应用于HSR场景。因此，设计一种满足高铁通信多种业务中的更严格的QoS要求的资源分配方案至关重要。

传统数据通信更注重信息传输时延，而实时更新应用，如高铁网络中的安全相关服务，则注重状态更新的及时性。为了使乘客有良好的感知体验和安全保障，产生的信息应该被更高效、更智能地使用，以确保所使用的信息尽可能新鲜。针对提升高铁通信中实时服务的性能并结合无线资源分配方案，国内外学者进行了一系列的研究。

2014年，S.Xu等研究了考虑分组传递率要求的HSR网络中的服务调度算法，提出的算法在(QoS，Quality of Service)性能上优于其他传统的调度算法。2020年，L.Yan等提出了一种面向安全服务的高铁网络资源分配方案，考虑了端到端延迟需求，验证了该方案始终能够满足高铁安全服务的传输要求。然而这些工作都集中在数据率、误码率和端到端延迟改进的性能上，但没有提到关于信息新鲜度的工作。

为了有效地描述信息的新鲜度，提出了信息年龄(AoI，Age of Information)的端到端的性能指标来描述目的地接收到的信息的新鲜度。它表示目的地接收到的最新的状态更新自生成以来经过的时间。在过去的几年里，AoI已经应用于一系列复杂的系统，例如能量收集网络、排队系统以及各种单跳和多跳无线网络，但是目前国内外缺乏将AoI性能指标考虑到HSR网络中的研究。

因此，如何提供一种考虑了AoI-QoS的性能指标，并结合功率控制和频谱资源管理技术，既能有效的表征高铁网络中传输的数据的新鲜度达到QoS需求，又能提高资源的利用效率的HSR网络资源分配方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明公开了一种基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，构建基于高铁通信无线资源分配的系统，所述系统包括一列高铁和一个蜂窝小区；

为所述高铁设置两种类型的通信链路，包括：T2I通信链路和T2T通信链路，T2I通信链路基于宏蜂窝通信，T2T通信链路建立在设备到设备通信，即D2D通信之上；T2I通信链路占用的频谱资源同时被T2T通信链路复用；所述T2I通信链路为M节车厢与基站通信，所述T2T通信链路为剩余K节车厢作基于D2D技术的车厢到车厢的数据交换；所述车厢的顶端配有一个无线接入节点；

建立功率和频谱资源分配优化问题，用于优化两类车厢的通信节点发射功率P_m、P_k以及频谱复用指示变量ρ_m,k，求解最优的功率分配解和最优的频谱复用匹配模式，在保证两种通信链路的QoS的需求下，最大化T2I通信链路的总遍历容量；所述功率和频谱资源分配优化问题为：

s.t.

(a)C_m(P_m,P_k,ρ_m,k)≥C₀

(c)p_k[q_k(P_m,P_k)]＜1

其中，P_m表示第m个以车厢到基站形式通信的设备IUE的发射功率，P_k为第k个以车厢到车厢形式通信的设备TUE的发射功率，C_m是第m个IUE的遍历容量，

是第k个TUE的平均信息年龄(AoI)，q_k表示信噪比SINR中断概率；(a)-(g)均为约束条件，约束(a)为IUEs的遍历容量约束，C₀是IUE应满足的最小容量；约束(b)是每个T2T信道的平均AoI约束，

是平均AoI的最大阈值；约束(c)是TUE队列系统的稳定性约束；约束(d)和(e)是IUEs和TUEs的最大发射功率约束，P_T,max和P_I,max分别表示TUEs和IUEs的发射功率最大值；约束(f)和(g)数学模拟了TUEs和IUEs之间的一对一复用关系；

求解系统最优的功率和频谱分配解的步骤包括：

S1、首先对TUE队列系统建模，分析其平均信息年龄AoI，得到TUE队列系统AoI的数学定式

S2、中断概率q_k的大小受约束(b)和约束(c)的限制，对约束(b)和约束(c)进行推导，求出q_k的最终范围；

S3、建立功率分配子问题，通过P_m和P_k的函数关系，依据T2T通信链路信道的瑞利分布的衰落，得到P_m和P_k的函数关系，该函数关系中包含中断概率q_k变量，基于S2中得到的q_k的最终范围找出解的可行域，分析最优解的取值区间，求出最优功率分配解

S4、基于最优功率分配解，将功率和频谱资源分配优化问题转化为频谱分配子问题，利用匈牙利算法求出最优的频谱复用匹配模式

可以理解的是，S2-S3中，

作为优化问题的约束(b)，这个约束体现的是对T2T通信链路传输的信息年龄的一个限制，目的就在于达到实际中对获取的信息的实时性的要求。通过约束(b)可以得到的T2T通信链路的中断概率的范围，由于T2T通信链路的信道中的大尺度衰落是呈瑞利衰落的，且遵循指数分布，因此可以通过这个分布建立功率优化变量P_m和P_k的函数关系，根据P_m和P_k之间的函数关系，可以画出功率分配子问题的可行域，因此对最优功率分配解的求解有直接影响。

S4中，在求解最优的频谱复用匹配模式中，基于得到的功率分配最优解

将原始优化问题进一步转化为一个频谱分配子问题。

优选的，所述功率和频谱资源分配优化问题的变量优化顺序是按照先优化功率变量P_m和P_k再优化频谱分配指示变量ρ_m,k的步骤进行的，这样最后得到的最优资源分配是全局最优的。

优选的，M节车厢与基站进行通信，构成了一个单跳的通信结构，IUEs的集合为

TUEs的集合为

M个相互正交的频带分配给M个IUEs，所述T2T通信链路复用M节车厢与基站通信的上行链路频谱资源，频谱复用模式是一对一复用，即每个TUE最多复用一个IUE的频谱，每个IUE只能与一个TUE共享其频谱。

优选的，选择高铁的头车厢和尾车厢作为IUEs，选择剩下的中间的车厢为TUEs，T2T发送端随机选中，剩余被选为T2T接收端；T2T发送端和T2T接收端根据每对相应的大尺度衰落参数值大小进行配对，构成

大小的大尺度衰落值矩阵，利用匈牙利算法求解衰落值总和最大的匹配模式，进而选择出匹配最优的TUE对。

优选的，所述T2I通信链路的信道模型为：

在T2T通信链路中，对于第m个IUE到第k个TUE的干扰信道，以及TUE对之间的信道，由于HST场景下快速衰落变化很快，基站只能获取小尺度衰落分布。第k个TUE对之间的信道增益为：

其中，α_k是包含路径损耗和阴影的大尺度衰落分量，g_k是小尺度快速衰落分量，在单位均值上呈指数分布，A是路径损耗常数，β_k是对数阴影衰落随机变量，d_k是第k个TUE对之间的距离，

是功率衰减因子；

从第m个IUE到第k个TUE的干扰信道为：

h_m,k＝α_m,kg_m,k，

α_m,k是包含路径损耗和阴影的大尺度衰落分量，g_m,k是小尺度快速衰落分量。

优选的，T2I通信链路的信道模型为：

对于从第m个IUE到基站之间的信道增益为：

其中，大尺度衰落参数

G表示功率增益常数，d_m,B是第m个IUE和基站之间的距离，

是路径损耗指数因子小尺度衰落，g_m,B是小尺度衰落成分。并被模拟为系数为m和Ω的Nakagami分布，并且有

第k个TUE到BS的干扰信道为：

h_k,B＝|α_k,BE[g_k,B]|²，

α_k,B是大尺度衰落参数，g_k,B是小尺度衰落参数。

优选的，考虑到第k个TUE复用第m个IUE频谱时产生的同频干扰，基站接收第m个IUE发送的信号，第k个TUE接收器接收信号由第k个TUE发射机发送。那么第m个IUE在基站处接收到的SINR信干噪比公式表示为：

第k个TUE接收端收到的SINR信干噪比为：

其中，σ²是噪声功率，ρ_m,k＝1表示第k个TUE复用第m个IUE的频谱，否则ρ_m,k＝0。

优选的，所述S1中对TUE队列系统建模包括：

T2T通信链路中实时传入的或历史的数据包存储在每个TUE发送器的无限缓冲区中，所述数据包在先到先服务(FCFS)规则下传输；

每个TUE的排队系统建模为M/G/1形式队列，其中M,G，1表示相邻更新之间的到达过程遵循速率为λ_k的泊松过程，服务时间呈几何分布，服务器数量分别为1；

如果第k个TUE的队列在一个时隙开始时是空的，那么第k个TUE的信道将不会在这些时隙中使用。

优选的，IUEs的遍历容量分析步骤：定义p_k为第k个TUE的信道服务概率，第m个IUE的遍历容量根据信道服务概率p_k表示为

需要说明的是：

p_k是根据队列特点定义的一个体现信道利用率的变量，为了保持排队系统的稳定性，使TUEs队列系统中的数据包能够正常传输，单位时间内产生的数据包数量不能超过可以处理的数据包数量。定义

并且当且仅当p＜1时队列系统是稳定的。其中，λ是M/G/1队列的泊松分布到达速率，

表示队列的服务时间。这个条件应该总是被满足。

优选的，S1中遵循M/G/1队列形式的TUEs队列其到达间隔时间、服务时间的具体内容包括：

状态更新间隔时间X_n遵循泊松分布，速率为λ_k，其一阶矩和二阶矩分别表示为

状态更新包的服务时间S_n的概率质量函数为

其中，T为时隙长度，q_k是队列中状态更新包未成功传输的概率，即SINR中断概率。q_k根据小尺度快速衰落分量g_k和g_m,k呈单位均值的指数分布得到

其中，γ₀是接收端成功解码数据包的最小SINR阈值；

需要进一步说明的是：

利用S_n的概率质量函数计算出它的一阶和二阶矩分别为

在M/G/1队列系统中，可以定义下式

其中，Y、X、S分别表示间隔部门时间，到达间隔时间以及服务时间。

优选的，TUEs的平均AoI和信道服务概率的分析步骤：

利用信息年龄AoI的概念来衡量TUEs传输的信息的新鲜度，TUEs传输的信息通常是时间敏感和安全关键的。TUE接收端AoI定义为

Δ(t)＝t-u(t)，t≥u，

其中，u(t)是TUE接收端接收到的最新更新的时间戳，t表示传输时间。

TUE发射器在{t_n,n＝1,2,...,N}处生成更新包，并且传输在t'_n时刻完成。X_n＝t_n-t_n-1表示成功解码的更新与下一次生成的更新之间的到达间隔时间。S_n＝t'_n-t_n表示第n个状态更新包的服务时间。Y_n＝t'_n-t'_n-1表示两个连续成功解码的状态更新之间的间隔部门时间。

需要进一步说明的是：

到达间隔时间X_n与服务时间S_n无关，它们都是独立同分布过程。

在I个时隙的时间范围内，有N个已成功解码的状态更新。整个周期I表示为

平均AoI可以用几何面积Q_N表示，其中Q_N可以表示为

对于信息解码完成N次的时域I，平均AoI表示为，

通过上面几个式子推导出第k个TUE的平均AoI为

优选的，S1中结合优化问题中的功率优化变量P_m和P_k的最终的TUE队列AoI闭合表达式和TUE信道的服务概率具体内容包括：

依据前面得到的间隔部门时间，到达间隔时间以及服务时间一阶矩和二阶矩，求得第k个TUE队列的平均AoI为

信道服务概率为

优选的，所述S2中已经得到约束(b)和约束(c)的与优化变量P_m、P_k相关的表达式，其中SINR中断概率q_k的大小受约束(b)和约束(c)的限制，约束(b)和(c)的平均信息年龄

和信道服务概率p_k根据TUE的M/G/1队列形式进行分析和定式，需要对约束(b)、(c)进行单调性判断，进行公式转化，求出q_k的最终范围，求解功率P_m和P_k之间的变量关系，推导出最优的功率分配解。

优选的，S3中的功率分配子问题暂时忽略了约束(a)的限制，只将约束(b)、(c)、(d)、(e)考虑到功率分配子问题中，根据小尺度快速衰落分量g_k和g_m,k呈单位均值的指数分布进而得到优化变量P_m和P_k之间的函数关系式，分析以P_k为自变量，P_m为因变量的非线性函数下的满足约束(d)和(e)的解的可行域，推导出最优功率分配解的取值公式，求出最优功率分配解

优选的，基于S3中的最优功率分配解求解出IUEs的最优遍历容量值，然后将功率和频谱资源分配优化问题转化为一个带权的二分图匹配问题，利用匈牙利算法求出最优的IUE-TUE频谱复用匹配模式。

优选的，S4中基于得到的最优功率分配解，此时联合考虑约束(a)、(f)、(g)的限制，将原问题进一步转化为频谱分配子问题，该子问题在形式上可等效为一个带权的二分图最大匹配问题，利用匈牙利算法在多项式时间内能够有效地解决该问题，进而求出最优的频谱分配方案

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明的有益效果包括：

本发明能够将基于经纬度方区统计的各要素值，投影至地理地图，进一步直接绘制到地理地图的统计网格中，可广泛应用于GIS专题图的制作。具体地说，本发明具有以下优点：

本发明公开提供了一种基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，本发明针对高铁通信中多业务的服务质量要求与无线资源管理之间的矛盾以及有限的带宽导致的频谱资源短缺等问题，考虑了高铁实时服务中的信息新鲜度的业务质量需求，在保障高铁通信各种传输链路信息新鲜度以及可靠性的同时，对系统的功率和频谱资源进行最优的分配进而实现与基站通信链路的总遍历容量最大化。本发明考虑了高铁信道的特殊性，高铁中多种链路的异构的业务质量需求，所构建的系统模型更加准确。通过仿真结果验证可以得出本发明所提出的一种基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法相比传统方法更能有效的提升高铁与基站通信的链路的遍历容量，同时满足了不同通信链路异构的业务质量需求，更具有实际应用价值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图；

图1为本发明实施例所提供的一种基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法的流程示意图；

图2为本发明实施例所提供的一种基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法中的存在两种通信链路的高铁通信系统模型示意图；

图3为本发明实施例所提供的一种基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法中的瞬时的信息年龄随时间演变的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。

本发明实施例公开了一种基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，如图1所示，具体步骤如下：

(1)通信系统构建

如图2所示，一列高铁并处于一个蜂窝小区中，每节车厢顶端都配有一个无线接入节点，所述高铁中存在两种类型的通信链路，其中有M节车厢与基站通信(T2I)，构成了一个单挑的通信结构，这M节车厢被称为基础设施用户设备(IUEs)，剩余K节车厢作基于D2D技术的车厢到车厢的数据交换(T2T)，被称作车厢用户设备(TUEs)；定义IUEs的集合为

TUEs的集合为

需要说明的是，一个基站覆盖的网络范围就是一个蜂窝小区。本实施例的系统模型是在只考虑了一个小区覆盖的条件下进行的，如果考虑多个小区覆盖的话，需要越区切换。

对于IUEs的选取，结合现实情况只选择高铁的头车厢和尾车厢作为IUEs，剩下的中间的车厢被定义为IUEs，由于作T2T通信，T2T的发送端随机选中，剩余被选为T2T接收端；T2T收发端根据每对相应的大尺度衰落参数值大小进行配对，构成

大小的大尺度衰落值矩阵，利用匈牙利算法求解最优的匹配方案，进而选择出最优的TUE匹配对。

所有通信单元都只匹配单个天线，M个相互正交的频带已经分配给M个IUEs，IUEs与TUEs之间的频谱复用关系是一对一复用，也就是每个TUE需要复用一个IUE的频谱，每个IUE只能与一个TUE共享其频谱。

(2)T2I和T2T通信链路信道模型构建

在T2T通信链路中，对于第m个IUE到第k个TUE的干扰信道，以及TUE对之间的信道，由于HST场景下快速衰落变化很快，基站只能获取小尺度衰落分布。第k个TUE对之间的信道增益定义为

其中，α_k是包含路径损耗和阴影的大尺度衰落分量，g_k是小尺度快速衰落分量，在单位均值上呈指数分布，A是路径损耗常数，β_k是对数阴影衰落随机变量，d_k是第k个TUE对之间的距离，

是功率衰减因子。同理，从第m个IUE到第k个TUE的干扰信道定义为h_m,k＝α_{m, k}g_m,k，α_m,k是包含路径损耗和阴影的大尺度衰落分量，g_m,k是小尺度快速衰落分量。

在T2T通信链路中，对于从第m个IUE到基站之间的信道增益被定义为

其中，大尺度衰落参数

G表示功率增益常数，d_m,B是IUEm和基站之间的距离，

是路径损耗指数因子小尺度衰落，g_m,B是小尺度衰落成分可以被模拟为系数为m和Ω的Nakagami分布，并且有

同理，第k个TUE到BS的干扰信道为h_k,B＝|α_k,BE[g_k,B]|²，α_k,B是大尺度衰落参数，g_k,B是小尺度衰落参数。

(3)T2T和T2I两种链路的接收端的SINR信干噪比分析

考虑到第k个TUE复用第m个IUE频谱时产生的同频干扰，BS接收第m个IUE发送的信号，第k个TUE接收器接收信号由第k个TUE发射机发送。那么针对第m个IUE在BS接收到的SINR可以由下式给出

第k个TUE接收端收到的SINR信噪比为

其中，σ²是噪声功率，ρ_m,k＝1表示第k个TUE复用第m个IUE的频谱，否则ρ_m,k＝0。

(4)TUEs的队列系统分析

传入或积压的数据包将存储在每个TUE发送器的无限缓冲区中，这些数据包在先到先服务(FCFS)规则下传输。每个TUE的排队系统可以建模为M/G/1形式队列，其中M,G，1表示相邻更新之间的到达过程遵循速率为λ_k的泊松过程，服务时间呈几何分布，服务器数量分别为1。注意如果第k个TUE的队列在一个时隙开始时是空的，那么第k个TUE的信道将不会在这些时隙中使用，因此第k个TUE不会对第m个IUE造成干扰。定义p_k为第k个TUE的信道服务概率。p_k是根据队列特点定义的一个体现信道利用率的变量，为了保持排队系统的稳定性，使TUEs队列系统中的数据包能够正常传输，单位时间内产生的数据包数量不能超过可以处理的数据包数量。定义

并且当且仅当p＜1时队列系统是稳定的。其中λ是M/G/1队列的泊松分布到达速率，

表示队列的服务时间。这个条件应该总是被满足。

(5)IUEs的遍历容量分析

所述高铁通信系统中第m个IUE的遍历容量根据信道服务概率p_k表示为

(6)TUEs的平均AoI和信道服务概率的分析

TUE发射器在{t_n,n＝1,2,...,N}处生成更新包，并且传输在t'_n完成。X_n＝t_n-t_n-1表示成功解码的更新与下一次生成的更新之间的到达间隔时间。S_n＝t'_n-t_n表示第n个状态更新包的服务时间。Y_n＝t'_n-t'_n-1表示两个连续成功解码的状态更新之间的间隔部门时间。到达间隔时间X_n与服务时间S_n无关，它们都是独立同分布过程。

在I个时隙的时间范围内，有N个已成功解码的状态更新。整个周期I表示为

如图3所示，平均AoI可以用几何面积Q_N表示，其中Q_N可以表示为

对于信息解码完成N次的时域I，平均AoI表示为，

通过上面几个式子推导出第k个TUE的平均AoI为

状态更新间隔时间X_n遵循泊松分布，速率为λ_k，其一阶矩和二阶矩分别表示为

状态更新包的服务时间S_n的概率质量函数为

其中，T为时隙长度，q_k是队列中状态更新包未成功传输的概率，即SINR中断概率。q_k根据小尺度快速衰落分量g_k和g_m,k呈单位均值的指数分布得到

其中，γ₀是接收端成功解码数据包的最小SINR阈值；

利用S_n的概率质量函数计算出它的一阶和二阶矩分别为

在M/G/1队列系统中，可以定义下式

其中，Y、X、S分别表示间隔部门时间，到达间隔时间以及服务时间。

进一步的，S1中结合优化问题中的功率优化变量P_m和P_k的最终的TUE队列AoI闭合表达式和TUE信道的服务概率具体内容包括：

依据前面得到的间隔部门时间，到达间隔时间以及服务时间一阶矩和二阶矩，求得第k个TUE队列的平均AoI为

以及信道服务概率为

结合前面构建的高铁通信系统及传输链路队列模型进行优化问题分析：

(1)总体优化问题构建

已知IUEs的总遍历容量表达式与各约束条件，针对优化变量功率分配P_m、P_k，功率分配指示变量ρ_m,k，构建功率和频谱资源分配总体优化问题如下:

s.t.

(a)C_m(P_m,P_k,ρ_m,k)≥C₀

(c)p_k[q_k(P_m,P_k)]＜1

(2)对任意IUE-TUE复用对的功率分配优化

我们考虑任意复用模式，即第k个TUE复用第m个IUE的频谱。问题(P1)可以简化为一个功率分配问题(P2)。注意问题(P2)中没有IUE的容量约束(a)，这将在频谱分配问题中解释。构建的功率分配优化问题为：

s.t.

(b)p_k,Nr[q_k(P_m,P_k)]＜1，

(c)0≤P_k≤P_T,max,

(d)0≤P_m≤P_I,max

其中，约束(a)、(b)分别为

对于平均

的表达式，分析其q_k相关的一阶导数

得到平均AoI的导数大于0，是个随着q_k单调递增的函数，容易推导出约束(a)、(b)分别等价为

和

其中

是等式

的解，

需要在(0,1)范围内利用二分搜索法求值，进而通过上面的过程将约束(a)、(b)转化为

将功率分配优化问题进一步简化为

s.t.

(b)0≤P_k≤P_T,max,

(c)0≤P_m≤P_I,max

问题(P2.1)的最优解求解公式为

其中，函数f(·)、函数值f^-1(P_I,max)的求解过程为：

通过对公式

和公式

变形，得到

函数f(·)在可行域内单调递增。然后通过对函数f(·)在

范围内进行二分搜索法可以求得f^-1(P_I,max)的值，其中

是TUE在优化问题可行域内可以取到的最小功率分配值，且

单个IUE的最大的遍历容量求解公式为

至此，单个IUE-TUE复用对的最优功率分配求解完毕。

(3)频谱复用对优化

是在确保满足所有TUEs的QoS要求(即平均AoI要求和队列稳定性要求)下的单个IUE最大遍历容量值，为了确保该值也能满足问题(P1)的约束(a)，定义下面的表达式去选择能够满足T2I链路QoS要求的可行的IUE-TUE频谱复用对，

其中，

表示第m个IUE的最优遍历容量值，然后通过对问题(P1)简化，转化为一个频谱分配优化问题，转化后的问题为

s.t.

问题(P3)的求解过程为：

该问题从形式上看是一个典型的带权重的二分图最大匹配问题，可以通过匈牙利算法在多项式时间内有效的解决。算法的原理是会对一个

的

遍历容量矩阵进行一对一匹配边上的权重求总和最大时的配对，求解后的结果会返回大小为

的一个向量，向量中的每一列代表原矩阵对应的列值，最终求得这个结果就是能够实现最优的频谱复用的结果

以上对本发明所提供的基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法进行了详细介绍，本实施例中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本实施例中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本实施例所示的这些实施例，而是要符合与本实施例所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，其特征在于，构建基于高铁通信无线资源分配的系统，所述系统包括一列高铁和一个蜂窝小区；

为所述高铁设置两种类型的通信链路，包括：T2I通信链路和T2T通信链路，T2I通信链路基于宏蜂窝通信，T2T通信链路建立在设备到设备通信，即D2D通信之上；T2I通信链路占用的频谱资源同时被T2T通信链路复用；所述T2I通信链路为M节车厢与基站通信，所述T2T通信链路为剩余K节车厢作基于D2D的车厢到车厢的数据交换；所述车厢的顶端配有一个无线接入节点；

建立功率和频谱资源分配优化问题，用于优化两类车厢的通信节点发射功率P_m、P_k以及频谱复用指示变量ρ_m,k，求解最优的功率分配解和最优的频谱复用匹配模式，在保证两种通信链路的QoS的需求下，最大化T2I通信链路的总遍历容量；所述功率和频谱资源分配优化问题为：

s.t.

(a)C_m(P_m,P_k,ρ_m,k)≥C₀

(b)

(c)p_k[q_k(P_m,P_k)]＜1

(d)

(e)

(f)

(g)

其中，P_m表示第m个以车厢到基站形式通信的设备IUE的发射功率，P_k为第k个以车厢到车厢形式通信的设备TUE的发射功率，C_m是第m个IUE的遍历容量，

是第k个TUE的平均信息年龄，即AoI，q_k表示信噪比SINR中断概率；(a)-(g)均为约束条件，约束(a)为IUEs的遍历容量约束，C₀是IUE应满足的最小容量；约束(b)是每个T2T信道的平均AoI约束，

是平均AoI的最大阈值；约束(c)是TUE队列系统的稳定性约束；约束(d)和(e)是IUEs和TUEs的最大发射功率约束，P_T,max和P_I,max分别表示TUEs和IUEs的发射功率最大值；约束(f)和(g)数学模拟了TUEs和IUEs之间的一对一复用关系；

求解系统最优的功率和频谱分配解的步骤包括：

S1、首先对TUE队列系统建模，分析其平均信息年龄AoI，得到TUE队列系统AoI的数学定式

S2、中断概率q_k的大小受约束(b)和约束(c)的限制，对约束(b)和约束(c)进行推导，求出q_k的最终范围；

S3、建立功率分配子问题，依据T2T通信链路信道的瑞利分布的衰落，得到P_m和P_k的函数关系，该函数关系中包含中断概率q_k变量，基于S2中得到的q_k的最终范围找出解的可行域，分析最优解的取值区间，求出最优功率分配解

S4、基于最优功率分配解，将功率和频谱资源分配优化问题转化为频谱分配子问题，利用匈牙利算法求出最优的频谱复用匹配模式

2.根据权利要求1所述的基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，其特征在于，M节车厢与基站进行通信，构成了一个单跳的通信结构，IUEs的集合为

TUEs的集合为

M个相互正交的频带分配给M个IUEs，所述T2T通信链路复用M节车厢与基站通信的上行链路频谱资源，频谱复用模式是一对一复用，即每个TUE最多复用一个IUE的频谱，每个IUE只能与一个TUE共享其频谱。

3.根据权利要求2所述的基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，其特征在于，选择高铁的头车厢和尾车厢作为IUEs，选择剩下的中间的车厢为TUEs，T2T发送端随机选中，剩余被选为T2T接收端；T2T发送端和T2T接收端根据每对相应的大尺度衰落参数值大小进行配对，构成

大小的大尺度衰落值矩阵，利用匈牙利算法求解衰落值总和最大的匹配模式，进而选择出匹配最优的TUE对。

4.根据权利要求3所述的基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，其特征在于，所述T2I通信链路的信道模型为：

在T2T通信链路中，对于第m个IUE到第k个TUE的干扰信道，以及TUE对之间的信道，第k个TUE对之间的信道增益为：

其中，α_k是包含路径损耗和阴影的大尺度衰落分量，g_k是小尺度快速衰落分量，在单位均值上呈指数分布，A是路径损耗常数，β_k是对数阴影衰落随机变量，d_k是第k个TUE对之间的距离，

是功率衰减因子；

从第m个IUE到第k个TUE的干扰信道为：

h_m,k＝α_m,kg_m,k，

α_m,k是包含路径损耗和阴影的大尺度衰落分量，g_m,k是小尺度快速衰落分量。

5.根据权利要求4所述的基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，其特征在于，T2I通信链路的信道模型为：

对于从第m个IUE到基站之间的信道增益为：

其中，大尺度衰落参数

G表示功率增益常数，d_m,B是第m个IUE和基站之间的距离，

是路径损耗指数因子小尺度衰落，g_m,B是小尺度衰落成分。并被模拟为系数为m和Ω的Nakagami分布，并且有

第k个TUE到BS的干扰信道为：

h_k,B＝|α_k,BE[g_k,B]|²，

α_k,B是大尺度衰落参数，g_k,B是小尺度衰落参数。

6.根据权利要求5所述的基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，其特征在于，第m个IUE在基站处接收到的SINR信干噪比公式表示为：

第k个TUE接收端收到的SINR信干噪比为：

其中，σ²是噪声功率，ρ_m,k＝1表示第k个TUE复用第m个IUE的频谱，否则ρ_m,k＝0。

7.根据权利要求1所述的基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，其特征在于，所述S1中对TUE队列系统建模包括：

T2T通信链路中实时传入的或历史的数据包存储在每个TUE发送器的无限缓冲区中，所述数据包在先到先服务规则下传输；

每个TUE的排队系统建模为M/G/1形式队列，其中M,G，1表示相邻更新之间的到达过程遵循速率为λ_k的泊松过程，服务时间呈几何分布，服务器数量分别为1；

如果第k个TUE的队列在一个时隙开始时是空的，那么第k个TUE的信道将不会在这些时隙中使用。

8.根据权利要求6所述的基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，其特征在于，定义p_k为第k个TUE的信道服务概率，第m个IUE的遍历容量根据信道服务概率p_k表示为

9.根据权利要求7所述的基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，其特征在于，所述S2中约束(b)和(c)的平均信息年龄

和信道服务概率p_k根据TUE的M/G/1队列形式进行分析和定式，确定中断概率q_k的取值区间，求解功率P_m和P_k之间的变量关系，推导出最优的功率分配解。

10.根据权利要求1所述的基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法，其特征在于，基于S3中的最优功率分配解求解出IUEs的最优遍历容量值，然后将功率和频谱资源分配优化问题转化为一个带权的二分图匹配问题，利用匈牙利算法求出最优的IUE-TUE频谱复用匹配模式。

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