CN115397021A - 一种不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法及装置,针对增强移动宽带通信、超可靠低延迟通信和大规模机器类型通信三种通信场景,通过计算不完美信道状态下的信道信息,针对三种通信场景下用户的服务质量需求和隔离需求,通过建立约束条件并利用李亚普诺夫优化将时频资源动态的分配给用户,实现有限无线电资源的高效分配。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,尤其涉及一种不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法及装置。
背景技术
目前,网络切片是满足多逻辑网络服务不同需求的最具成本效益的方法之一,是5G以灵活的方式提供各种服务的关键推动因素。网络切片是一种资源分配机制,它在现有服务之间动态地共享可用的计算、通信和存储资源,同时保证它们的隔离和所需的性能级别。它允许在一个共同的网络基础设施上提供大量的异构通信服务。网络切片过程可以在核心网(CN)和无线接入网(RAN)上执行,以创建端到端的逻辑网络或片。虽然核心网上的网络切片已经有了成熟的规划和处置方案,但在无线接入网中,由于更复杂的资源耦合和无线信道的随机性,网络切片和资源配置仍然是一个富有挑战性的问题。
现阶段,大多数研究工作关注的是RAN切片的体系架构,对RAN切片的资源分配和优化研究不足。网络切片允许共享基础设施,从而允许多个承租者作为网络的不同切片共存。然而,共存的形式提出了网络切片之间的隔离要求,要以独立的方式进行操作并不受其他网络切片影响。在无线领域中,隔离意味着一个切片中的任何变化例如,通过添加新用户,用户改变细胞间干扰,信道条件波动不应该对其他切片产生负面影响。由于信道状态信息(CSI)估计误差、量化误差、CSI反馈延迟等实际局限性,无法获得理想的CSI。所以,在不完美信道状态下进行切片资源分配,最大限度地利用有限的无线电资源,是亟待解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法及装置,以消除或改善现有技术中存在的一个或更多个缺陷,解决不完美信道状态下无线接入网中对用户进行资源分配,最大限度利用有限无线电资源的问题。
一方面,本发明提供一种不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法,所述方法针对正交频分多址下行链路场景实施,包括以下步骤:
在不完美信道状态下,针对多种通信场景分别计算用户的最大信息传输速率,所述通信场景包括:增强移动宽带通信、超可靠低延迟通信和大规模机器类型通信;
根据各通信场景的最大信息传输速率分别计算相应通信场景下各用户的通信总时延和丢包率,并根据各通信场景下各用户的最大信息传输速率、通信总时延和丢包率计算相应通信场景下的隔离系数;
为各用户构建约束条件,所述约束条件包括:最小化资源使用量为目标、每个网络切片内实际容量不超过设定容量、网络切片内每个时频资源只分配给一个用户以及每个用户的隔离系数不小于设定隔离系数;
将所述约束条件转化为队列稳定性问题,引入李雅普诺夫函数将所述队列稳定性问题转变为最小化李雅普诺夫偏移问题,将所述李雅普诺夫函数转换为漂移加惩函数,所述漂移加惩函数引入第一控制参量权衡各用户的队列长度和所述实际传输速率;
假设所述漂移加惩函数中平方项的和有界,对所述漂移加惩函数求偏导,当所述偏导大于第三设定值时,为相应用户分配所述时频资源,否则不分配。
在一些实施例中,在不完美信道状态下,针对多种通信场景分别计算用户的最大信息传输速率,包括:
将时间i和频率j上第u个用户的实际信道系数建模为:
其中,gu表示第u个用户的信道增益,Piju表示时间i和频率j上第u个用户的传输功率,N0表示噪声。
其中,BWiju表示在时间i和频率j上第u个用户的带宽。
其中,Riju为二进制参数,在时间i若频率j分配给了第u个用户则Riju为1,否则为0;Diju表示时间i和频率j上第u个用户的通道离散度;Liju表示时间i和频率j上第u个用户的数据包长度,Q(x)为高斯Q函数,Q-1是Q(x)的反函数;εiju表示时间i和频率j上第u个用户的误码率。
在一些实施例中,根据各通信场景的最大信息传输速率分别计算相应通信场景下各用户的通信总时延和丢包率,包括:
所述通信总时延d的计算式为:
d=dt+dd+dq;
其中,dt为传输延迟,dd为解码延迟,dq为排队延迟,Us为队列挤压,rs为实际传输速率;
所述丢包率p的计算式为:
p=pd+pq;
pd=0.5pmax;
其中,pd表示由于解码错误造成的丢包率,pmax表示最大允许的丢包率,pq表示由于排队时延超过最大排队时延限制,ai(τ)表示数据包到达速率,ri(τ)表示用户实际传输速率。
在一些实施例中,根据各通信场景下各用户的最大信息传输速率、通信总时延和丢包率计算相应通信场景下的隔离系数,包括:
在超可靠低延迟通信的通信场景下,隔离系数iurllc的计算式为:
在增强移动宽带通信的通信场景下,隔离系数iembb的计算式为:
在大规模机器类型通信的通信场景下,隔离系数immtc的计算式为:
在一些实施例中,为各用户构建约束条件,其中,最小化资源使用量为目标表达为:
其中,Riju为二进制参数,在时间i若频率j分配给了第u个用户则Riju为1,否则为0;N为载波频率的总数,U为用户总数,M为自然数;
每个网络切片内实际容量不超过设定容量表达为:
其中,cs表示当前网络切片的实际容量,Cs表示每个网络切片的最大容量,S表示网络切片的集合;
网络切片内每个时频资源只分配给一个用户表达为:
Riju∈{0,1};
在超可靠低延迟通信的通信场景下,每个用户的隔离系数不小于设定隔离系数表达为:
其中,iurllc表示超可靠低延迟通信的通信场景下用户的隔离系数,Iurllc表示超可靠低延迟通信的通信场景下隔离系数的最低限值;
在增强移动宽带通信的通信场景下,每个用户的隔离系数不小于设定隔离系数表达为:
其中,iembb表示增强移动宽带通信的通信场景下用户的隔离系数,Iembb表示增强移动宽带通信的通信场景下隔离系数的最低限值;
在大规模机器类型通信的通信场景下,每个用户的隔离系数不小于设定隔离系数表达为:
其中,immtc表示大规模机器类型通信的通信场景下用户的隔离系数,Immtc表示大规模机器类型通信的通信场景下隔离系数的最低限值。
在一些实施例中,将所述约束条件转化为队列稳定性问题,包括:
建立用户虚拟队列,表达式为:
其中,Qs表示为容量约束建立的虚拟队列,S表示切片,Eu表示为增强移动宽带通信场景用户的隔离度约束建立的虚拟队列,Ne表示增强移动宽带通信场景用户,Uu表示为超可靠低延迟通信场景用户的隔离度约束建立的虚拟队列,Nu表示超可靠低延迟通信场景用户,Mu表示为大规模机器类型通信场景用户的隔离度约束建立的虚拟队列,Nm表示大规模机器类型通信场景用户,t表示时隙。
在一些实施例中,引入李雅普诺夫函数将所述队列稳定性问题转变为最小化李雅普诺夫偏移问题,将所述李雅普诺夫函数转换为漂移加惩函数,包括:
构建所述李雅普诺夫函数L(t)描述所有在时隙t的虚拟队列的积压的平方,L(t)的表达式为:
定义李雅普诺夫漂移为:
ΔL(t)=L(t+1)-L(t);
将所述李雅普诺夫函数转换为漂移加惩函数,假设平方项的和有界,界为B,则存在:
其中,V表示所述第一控制量。
在一些实施例中,对所述漂移加惩函数求偏导,当所述偏导大于第三设定值时,为相应用户分配所述时频资源,否则不分配,包括:
对所述漂移加惩函数求偏导,得到下式:
则令
当u>V时,为相应用户分配所述时频资源,否则不分配。
另一方面,本发明还提供一种不完美信道状态下无线接入网动态资源分配装置,包括处理器和存储器,所述存储器中存储有计算机指令,所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令,当所述计算机指令被处理器执行时该装置实现上述方法的步骤。
另一方面,本发明还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明的有益效果至少是:
本发明所述不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法及装置,考虑了增强移动宽带通信、超可靠低延迟通信和大规模机器类型通信三种通信场景,通过计算不完美信道状态下的信道信息,针对三种通信场景下用户的服务质量需求和隔离需求,通过建立约束条件并利用李亚普诺夫优化将时频资源动态的分配给用户,实现有限无线电资源的高效分配。
本发明的附加优点、目的,以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述,且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显,或者可以根据本发明的实践而获知。本发明的目的和其它优点可以通过在说明书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。
本领域技术人员将会理解的是,能够用本发明实现的目的和优点不限于以上具体所述,并且根据以下详细说明将更清楚地理解本发明能够实现的上述和其他目的。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明的限定。在附图中:
图1为本发明一实施例所述不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法的流程示意图。
图2为本发明所述方法在强移动宽带通信、超可靠低延迟通信和大规模机器类型通信场景下信道估计误差的方差与分配资源数量的关系图。
图3为本发明所述方法在强移动宽带通信、超可靠低延迟通信和大规模机器类型通信场景下不同第一控制参量的队列稳定性收敛时间图。
图4为本发明所述方法在强移动宽带通信、超可靠低延迟通信和大规模机器类型通信场景下一类用户数量变化与其他类用户分配资源数量变化的关系图。
图5为本发明所述方法在强移动宽带通信、超可靠低延迟通信和大规模机器类型通信场景下一类用户服务质量需求变化与其他类用户分配资源数量变化的关系图。
图6为本发明所述方法以及传统方法在强移动宽带通信、超可靠低延迟通信和大规模机器类型通信场景下分配资源数量与物理资源块带宽的关系图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施方式和附图,对本发明做进一步详细说明。在此,本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明,但并不作为对本发明的限定。
在此,还需要说明的是,为了避免因不必要的细节而模糊了本发明,在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的结构和/或处理步骤,而省略了与本发明关系不大的其他细节。
应该强调,术语“包括/包含”在本文使用时指特征、要素、步骤或组件的存在,但并不排除一个或更多个其它特征、要素、步骤或组件的存在或附加。
由于信道状态信息(CSI)估计误差、量化误差、CSI反馈延迟等实际局限性,无法获得理想的CSI。所以,现有技术无法有效解决在不完美信道状态下进行切片资源分配,最大限度地利用有限无线电资源的问题。本发明提供一种不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法及装置,用于解决无线接入网(RAN)的切片问题,针对包括增强移动宽带通信(eMBB)、超可靠低延迟通信(URLLC)和大规模机器类型通信(mMTC)的三种5G主要通信场景,给出了蜂窝网络下行无线接入网的无线电资源分配方案。针对不完美信道状态信息(CSI),以减少资源使用为目标,通过李亚普诺夫优化将时频资源动态的分配给用户,同时保证切片隔离,满足不同的切片类型不同的QoS(Quality of Service,服务质量)需求。
具体的,本发明提供一种不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法,所述方法针对正交频分多址下行链路场景实施,包括以下步骤S101~S105:
步骤S101:在不完美信道状态下,针对多种通信场景分别计算用户的最大信息传输速率,通信场景包括:增强移动宽带通信、超可靠低延迟通信和大规模机器类型通信。
步骤S102:根据各通信场景的最大信息传输速率分别计算相应通信场景下各用户的通信总时延和丢包率,并根据各通信场景下各用户的最大信息传输速率、通信总时延和丢包率计算相应通信场景下的隔离系数。
步骤S103:为各用户构建约束条件,约束条件包括:最小化资源使用量为目标、每个网络切片内实际容量不超过设定容量、网络切片内每个时频资源只分配给一个用户以及每个用户的隔离系数不小于设定隔离系数。
步骤S104:将约束条件转化为队列稳定性问题,引入李雅普诺夫函数将队列稳定性问题转变为最小化李雅普诺夫偏移问题,将李雅普诺夫函数转换为漂移加惩函数,漂移加惩函数引入第一控制参量权衡各用户的队列长度和实际传输速率。
步骤S105:假设漂移加惩函数中平方项的和有界,对漂移加惩函数求偏导,当偏导大于第三设定值时,为相应用户分配时频资源,否则不分配。
现有技术中通常只考虑在完美CSI条件下进行无线网络资源的调度,存在局限性,实际应用过程中信道状态估计往往是不完美的,因此为了提升实际应用过程中网路资源的分配效果,本申请步骤S101在不完美信道状态下,进行估计和处理,考虑用户实际应用场景需求,针对增强移动宽带通信(eMBB)、超可靠低延迟通信(URLLC)和大规模机器类型通信(mMTC),分别计算信道信息。需要说明的是,本发明主要是针对正交频分多址(OFDMA)下行链路(DL)场景进行的处理。
正交频分多址(OFDMA)下行链路(DL)场景中,可用的时间间隔为i={1,2,...,M},可用的频率带宽分为j={1,2,...,N}。
在一些实施例中,步骤S101中,在不完美信道状态下,针对多种通信场景分别计算用户的最大信息传输速率,步骤包括步骤S1011~S1014:
步骤S1011:将时间i和频率j上第u个用户的实际信道系数建模为:
其中,gu表示第u个用户的信道增益,Piju表示时间i和频率j上第u个用户的传输功率,N0表示噪声。
其中,BWiju表示在时间i和频率j上第u个用户的带宽。
其中,Riju为二进制参数,在时间i若频率j分配给了第u个用户则Riju为1,否则为0;Diju表示时间i和频率j上第u个用户的通道离散度;Liju表示时间i和频率j上第u个用户的数据包长度,Q(x)为高斯Q函数,Q-1是Q(x)的反函数;εiju表示时间i和频率j上第u个用户的误码率。
在步骤S1011~S1014中,在不完美信道状态下计算得到信噪比后,根据香农公式针对增强移动宽带通信(eMBB)和大规模机器类型通信(mMTC)场景下的最大信息传输速率,具体参照式3,而对于超可靠低延迟通信(URLLC)场景,由于URLLC系统要求传输小尺寸的数据包,具有严格的延迟约束,因此参照式4~7进行计算。
在步骤S102中,计算各用户的通信总时延和丢包率,并结合不同通信场景,基于得到的数值计算隔离系数。
具体的,步骤S102中,根据各通信场景的最大信息传输速率分别计算相应通信场景下各用户的通信总时延和丢包率,其中,通信总时延d的计算式如下:
d=dt+dd+dq; (8)
其中,dt为传输延迟,dd为解码延迟,dq为排队延迟,Us为队列挤压,rs为实际传输速率。
丢包率p的计算式为:
p=pd+pq; (10)
Pd=0.5pmax; (11)
其中,pd表示由于解码错误造成的丢包率,Pmax表示最大允许的丢包率,pq表示由于排队时延超过最大排队时延限制,ai(τ)表示数据包到达速率,ri(τ)表示用户实际传输速率。
进一步的,因为无线电接入网的切片应依赖于一种灵活的资源共享策略,所以需要保证切片之前的隔离。切片的资源隔离保证了一个切片的网络状态的任何变化都不应该导致其他切片QoS受到负面影响。因此,本文采用隔离指标,反映其是否满足QoS要求。步骤S102中,根据各通信场景下各用户的最大信息传输速率、通信总时延和丢包率计算相应通信场景下的隔离系数,包括:
3GPP将URLLC标准划分为低时延和高可靠性两部分,所以URLLC的隔离系数采用时延和丢包率的形式表达,在超可靠低延迟通信的通信场景下,隔离系数iurllc的计算式为:
eMBB场景是指在现有移动宽带业务的基础上对用户体验等性能的进一步提升。需要在广泛的领域使用高数据率和低延迟来改善当前的移动服务,与LTE(Long TermEvolution,长期演进)系统相比,接入速率要求提高了数十倍。所以eMBB的隔离系数采用吞吐量和时延的形式表达。在增强移动宽带通信的通信场景下,隔离系数iembb的计算式为:
大规模机器类型通信(mMTC)主要面向大规模物联网业务,可以看作是一种特殊的URLLC,它强调可靠性,但减轻了延迟性能的要求。在大规模机器类型通信的通信场景下,隔离系数immtc的计算式为:
步骤S103中,为各用户构建约束条件,其中,最小化资源使用量为目标表达为:
其中,Riju为二进制参数,在时间i若频率j分配给了第u个用户则Riju为1,否则为0;N为载波频率的总数,U为用户总数,M为自然数。
每个网络切片内实际容量不超过设定容量表达为:
其中,cs表示当前网络切片的实际容量,Cs表示每个网络切片的最大容量,S表示网络切片的集合。
网络切片内每个时频资源只分配给一个用户表达为:
Riju∈{0,1}; (18)
在超可靠低延迟通信的通信场景下,每个用户的隔离系数不小于设定隔离系数表达为:
其中,iurllc表示超可靠低延迟通信的通信场景下用户的隔离系数,Iurllc表示超可靠低延迟通信的通信场景下隔离系数的最低限值。
在增强移动宽带通信的通信场景下,每个用户的隔离系数不小于设定隔离系数表达为:
其中,iembb表示增强移动宽带通信的通信场景下用户的隔离系数,Iembb表示增强移动宽带通信的通信场景下隔离系数的最低限值。
在大规模机器类型通信的通信场景下,每个用户的隔离系数不小于设定隔离系数表达为:
其中,immtc表示大规模机器类型通信的通信场景下用户的隔离系数,Immtc表示大规模机器类型通信的通信场景下隔离系数的最低限值。
进一步的,步骤S104中,将所述约束条件转化为队列稳定性问题,包括:
为步骤S103中的约束定义虚拟队列,从而将约束转变为队列稳定性问题,建立用户虚拟队列,表达式为:
其中,Qs表示为容量约束建立的虚拟队列,S表示切片,Eu表示为增强移动宽带通信场景用户的隔离度约束建立的虚拟队列,Ne表示增强移动宽带通信场景用户,Uu表示为超可靠低延迟通信场景用户的隔离度约束建立的虚拟队列,Nu表示超可靠低延迟通信场景用户,Mu表示为大规模机器类型通信场景用户的隔离度约束建立的虚拟队列,Nm表示大规模机器类型通信场景用户,t表示时隙。
进一步的,步骤S104中,引入李雅普诺夫函数将所述队列稳定性问题转变为最小化李雅普诺夫偏移问题,将所述李雅普诺夫函数转换为漂移加惩函数,包括:
构建所述李雅普诺夫函数L(t)描述所有在时隙t的虚拟队列的积压的平方,即网络拥塞的标量测度,L(t)的表达式为:
定义李雅普诺夫漂移为:
ΔL(t)=L(t+1)-L(t); (27)
在步骤S105中,将所述李雅普诺夫函数转换为漂移加惩函数,将队列稳定性问题转变为最小化李雅普诺夫偏移问题,假设平方项的和有界,界为B,则:
其中,V表示第一控制量。
在一些实施例中,对漂移加惩函数求偏导,当偏导大于第三设定值时,为相应用户分配时频资源,否则不分配,包括:
对所述漂移加惩函数求偏导,得到下式:
则令
当u>V时,为相应用户分配时频资源,否则不分配。
所以,本发明所述不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法,其步骤可以概括为:
(1)确定系统的参数即可用时间间隔M,可用频率带宽N,用户数量U,每种类型用户的性能需求。
(2)构建信道模型,根据信道系数的误差方差得到估计的信道和估计误差。
(3)计算信噪比和最大信息传输功率。
(4)计算时延和丢包率。
(5)根据(3)(4)得到的数值计算各个通信场景下用户的隔离系数。
(6)确定优化目标和约束条件。
(7)将约束转化为虚拟队列进而得到二次李雅普诺夫函数。
(8)引入李雅普诺夫漂移加惩函数,将随机优化问题转化李亚普诺夫优化,
(9)对每个时隙求解这个优化问题。
(10)然而,在每个时隙中贪婪地求解具有很高的复杂度,因此,对于大型网络是不可扩展的。所以对漂移加惩函数求偏导简化计算
(11)初始化参数系统。
(12)在每个时隙开始阶段更新用户虚拟队列。
(13)计算u值,当u>V分配资源。
下面结合实验数据对本发明的效果进行说明:
图2为信道估计误差的方差对分配的资源数量的影响。当估计的信道误差的方差较小时,分配的资源数量较少,随着方差的增大,分配的资源数量逐渐增多,所以估计误差对分配资源的数量有影响,当误差比较小时,可以节省分配的资源数量。
图3显示了对不同用户和第一控制参量V值的队列稳定性收敛时间。收敛时间随着第一控制参量V的增加而增加,因为分配资源的较少,因此队列需要更长的时间才能达到稳定状态。eMBB的交通到达量越大,收敛时间就越短,mMTC的交通到达量最小,收敛时间最长。这是因为随着更大的到达,队列状态会增加得更快,因此队列会更快地达到所需的稳态大小。无论选择什么李雅普诺夫第一控制参量V,约束都没有被违反,只有满足它们所需的时间增加。
图4分别更改三类用户的数量,当某类用户数量发生变化时,并不会导致其他类型用户分配的资源数量产生变化。图5分配更改三类用户的QoS需求,其他两类用户不受另一类用户流量到达变化的影响。因此,可以保证切片之间的隔离。
多业务智能电网5G网络资源分配算法研究中,对用户分配物理资源块(PRB),利用控制参数μ调节子载波的间隔,Δf=2μ·15[kHz],也就是调节物理资源块的带宽,如图6所示,将μ=2、1或0时该研究分配的资源和本发明方法(李雅普诺夫优化下的eMBB、URLLC和mMTC,标记为Lyapunov eMBB、Lyapunov URLLC和Lyapunov mMTC)分配的资源数量进行对比。当μ=2时,该研究分配的资源数量均比本发明方法多,资源利用率较低,当μ=1时,eMBB、URLLC分配的资源数量不能满足用户需求,当μ=0时,mMTC用户分配的资源仍然比本发明方法多,因为该研究为每个mMTC用户分配一PRB的资源,会导致资源的浪费。当为eMBB、URLLC用户选择μ=2,mMTC用户选择μ=0时,仍然比本发明方法需要更多的资源。由此可见,本发明方法可以最小化资源的使用量。
另一方面,本发明还提供一种不完美信道状态下无线接入网动态资源分配装置,包括处理器和存储器,所述存储器中存储有计算机指令,所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令,当所述计算机指令被处理器执行时该装置实现上述方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时以实现前述边缘计算服务器部署方法的步骤。该计算机可读存储介质可以是有形存储介质,诸如随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、软盘、硬盘、可移动存储盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质。
综上所述,本发明所述不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法及装置,考虑了增强移动宽带通信、超可靠低延迟通信和大规模机器类型通信三种通信场景,通过计算不完美信道状态下的信道信息,针对三种通信场景下用户的服务质量需求和隔离需求,通过建立约束条件并利用李亚普诺夫优化将时频资源动态的分配给用户,实现有限无线电资源的高效分配。
本领域普通技术人员应该可以明白,结合本文中所公开的实施方式描述的各示例性的组成部分、系统和方法,能够以硬件、软件或者二者的结合来实现。具体究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同
方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。当以硬件方式实现时,其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时,本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中,或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。
需要明确的是,本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见,这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中,描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是,本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤,本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后,作出各种改变、修改和添加,或者改变步骤之间的顺序。
本发明中,针对一个实施方式描述和/或例示的特征,可以在一个或更多个其它实施方式中以相同方式或以类似方式使用,和/或与其他实施方式的特征相结合或代替其他实施方式的特征。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法,其特征在于,所述方法针对正交频分多址下行链路场景实施,包括以下步骤:
在不完美信道状态下,针对多种通信场景分别计算用户的最大信息传输速率,所述通信场景包括:增强移动宽带通信、超可靠低延迟通信和大规模机器类型通信;
根据各通信场景的最大信息传输速率分别计算相应通信场景下各用户的通信总时延和丢包率,并根据各通信场景下各用户的最大信息传输速率、通信总时延和丢包率计算相应通信场景下的隔离系数;
为各用户构建约束条件,所述约束条件包括:最小化资源使用量为目标、每个网络切片内实际容量不超过设定容量、网络切片内每个时频资源只分配给一个用户以及每个用户的隔离系数不小于设定隔离系数;
将所述约束条件转化为队列稳定性问题,引入李雅普诺夫函数将所述队列稳定性问题转变为最小化李雅普诺夫偏移问题,将所述李雅普诺夫函数转换为漂移加惩函数,所述漂移加惩函数引入第一控制参量权衡各用户的队列长度和所述实际传输速率;
假设所述漂移加惩函数中平方项的和有界,对所述漂移加惩函数求偏导,当所述偏导大于第三设定值时,为相应用户分配所述时频资源,否则不分配。
2.根据权利要求1所述的不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法,其特征在于,在不完美信道状态下,针对多种通信场景分别计算用户的最大信息传输速率,包括:
将时间i和频率j上第u个用户的实际信道系数建模为:
其中,gu表示第u个用户的信道增益,Piju表示时间i和频率j上第u个用户的传输功率,N0表示噪声;
其中,BWiju表示在时间i和频率j上第u个用户的带宽;
其中,Riju为二进制参数,在时间i若频率j分配给了第u个用户则Riju为1,否则为0;Diju表示时间i和频率j上第u个用户的通道离散度;Liju表示时间i和频率j上第u个用户的数据包长度,Q(x)为高斯Q函数,Q-1是Q(x)的反函数;εiju表示时间i和频率j上第u个用户的误码率。
4.根据权利要求3所述的不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法,其特征在于,根据各通信场景下各用户的最大信息传输速率、通信总时延和丢包率计算相应通信场景下的隔离系数,包括:
在超可靠低延迟通信的通信场景下,隔离系数iurllc的计算式为:
在增强移动宽带通信的通信场景下,隔离系数iembb的计算式为:
在大规模机器类型通信的通信场景下,隔离系数immtc的计算式为:
5.根据权利要求4所述的不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法,其特征在于,为各用户构建约束条件,其中,最小化资源使用量为目标表达为:
其中,Riju为二进制参数,在时间i若频率j分配给了第u个用户则Riju为1,否则为0;N为载波频率的总数,U为用户总数,M为自然数;
每个网络切片内实际容量不超过设定容量表达为:
其中,cs表示当前网络切片的实际容量,Cs表示每个网络切片的最大容量,S表示网络切片的集合;
网络切片内每个时频资源只分配给一个用户表达为:
Riju∈{0,1};
在超可靠低延迟通信的通信场景下,每个用户的隔离系数不小于设定隔离系数表达为:
其中,iurllc表示超可靠低延迟通信的通信场景下用户的隔离系数,Iurllc表示超可靠低延迟通信的通信场景下隔离系数的最低限值;
在增强移动宽带通信的通信场景下,每个用户的隔离系数不小于设定隔离系数表达为:
其中,iembb表示增强移动宽带通信的通信场景下用户的隔离系数,Iembb表示增强移动宽带通信的通信场景下隔离系数的最低限值;
在大规模机器类型通信的通信场景下,每个用户的隔离系数不小于设定隔离系数表达为:
其中,immtc表示大规模机器类型通信的通信场景下用户的隔离系数,Immtc表示大规模机器类型通信的通信场景下隔离系数的最低限值。
9.一种不完美信道状态下无线接入网动态资源分配装置,包括处理器和存储器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机指令,所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令,当所述计算机指令被处理器执行时该装置实现如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
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CN202210843300.0A CN115397021A (zh) | 2022-07-18 | 2022-07-18 | 一种不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法及装置 |
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