CN115442914A - 基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法，基于无线接入点AP的电力业务数据帧长短差异构建动态接入选择模型；区分长短帧，将短帧随机接入，将长帧调度接入；根据不同电力业务种类的时延阈值与业务优先级差异构建基于信噪比并考虑服务质量QoS的调度接入优化模型，并通过启发式的调度算法进行求解来进行资源分配。本发明提高了传输效率以及资源的利用率，保障电力业务高吞吐量、低时延的要求。

Description

基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法。

背景技术

随着万物互联时代的到来，各业务场景对快速、高效的无线连接的需求不断增加，尤其是电力物联网场景下，多业务、多终端需要同时满足高速率的无线电资源需求，这就对无线局域网络提出了挑战。802.11ax作为新一代无线局域网协议，首次引入了OFDMA(正交频分多址)、上下行MU-MIMO(多用户多输入多输出)等新技术，为无线局域网下多种类、多业务终端场景下的资源分配和调度问题指明了新方向。在电力物联网下，存在多种业务终端，每种业务终端对时延和优先级的敏感程度不同，因此就需要设计合理调度方法来针对特定业务场景解决无线资源的调度问题。OFDMA技术能够让多用户的数据在同一时隙同时传输，提高了传输效率以及资源的利用率。然而，不同业务帧之间存在差异性，不同的业务类型有也有不同的QoS(服务质量)，针对某种类别的数据帧，可以为它赋予某个级别的传输优先级，来标识它的相对重要性。AP(无线接入点，Access Point)通过分析数据帧以及业务类型之间的差异性，再与STA(站点、用户终端)进行信息交互、完成OFDMA资源块的有效调度以及资源分配问题仍然是我们面临的一大挑战。综上所述，如何利用WiFi6技术，区分不同的业务类型与数据帧特点，完成AP对资源的合理调度和优化，以保障电力业务场景通信质量等已成为重要研究方向。

为了解现有802.11ax无线资源分配调度机制的发展状况，给出以下现有技术：

现有技术1：专利号为CN2312576A的《802.11ax网络中的UL-OFDMA(上行OFDMA技术)的动态上行链路资源单元调度》涉及802.11ax网络中的UL-OFDMA的动态上行链路资源单元调度。它是一种用于上行链路资源单元调度的系统和方法，通过由网络设备为多个站中的每个站确定特定站的缓冲器的状态是超过第一阈值、超过第二阈值、还是既未超过第一阈值又未超过第二阈值，响应于特定站的缓冲器超过第一阈值，使用上行链路多用户多输入多输出来调度特定站，响应于特定站的缓冲器超过第二阈值，使用已调度RU(资源块)来调度特定站，以及响应于缓冲器既未超过第一阈值又未超过第二阈值，使用随机接入资源单元来调度特定站。通过以上方法来进行802.11ax网络中的动态上行链路资源单元调度。

现有技术2：专利号为CN105873233B的《基于分层调度的IEEE802.11ax接入增强方法》发布了一种基于分层调度的IEEE802.11ax接入增强的方法，该方案首先将接入点接收到的数据按照业务类别进行队列划分，然后将每个数据业务队列按照数据分组的大小分成n个分队列，并采用最高响应比优先算法进行一级调度；接着将一级调度得到的输出队列作为新的数据业务队列，在采用CSMA/CA对新的数据业务队列进行二级调度；最后将经过二级调度的数据传输给一个或几个用户。解决了现有技术接入机制调度中数据等待时间过长的问题。

上述两个现有技术中，存在如下缺陷：

现有技术1通过划分阈值来进行上行链路的资源调度，例如：当缓冲器内的状态超过第一阈值时采用MU-MIMO进行调度；超过第二阈值则使用一调度的RU进行调度；如果未超过任何阈值，则使用RA-RU(随机接入资源块)进行调度。该方法虽然很明确分划分了使用上行资源调度的资源使用，但是随着网络规模的不断扩大，静态的进行资源调度无法满足实时变化的网络状态，仍然存在缺陷。

现有技术2对802.11ax网络进行分层调度接入，依据业务类别进行分类，然后再将每个数据业务队列按照数据分组大小分成n个分队列，并采用最高响应比优先算法进行一级调度；然后再进行二级调度：将第一级得到的输出作为新的数据业务队列，采用CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoid，即带有冲突避免的载波侦听多路访问)机制。最后再将输出数据传输给一个或者多个用户，该专利虽然提高了系统的吞吐量同时降低了数据包的等待时间，但在该方法中未能提高如何利用多个AP(AccessPoint,无线接入点)进行协调调度的策略，仅针对单个AP而言，且并没有考虑关于网络故障后如何恢复的资源调度问题。

发明内容

本发明的目的是为了提供一种基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法，提高了传输效率以及资源的利用率，保障电力业务高吞吐量、低时延的要求。

为解决以上技术问题，本发明的技术方案为：一种基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法，步骤包括：

步骤1：基于无线接入点AP的电力业务数据帧长短差异构建动态接入选择模型；区分长短帧，将短帧随机接入，将长帧调度接入；

步骤2：根据不同电力业务种类的时延阈值与业务优先级差异构建基于信噪比并考虑服务质量QoS的调度接入优化模型，并通过启发式的调度算法进行求解来进行资源分配。

进一步地，动态接入选择模型用于最小化长帧和短帧内部的差异而最大化长帧与短帧之间的差异从而来区分长帧和短帧；对于所有用户终端STA中的待传数据，利用PAM算法进行分类。

进一步地，在一个TXOP时隙进行多帧数据的传输，将每帧的时长设置为当组最大数据帧的时长，为使传输同步，其余终端进行padding，使得每组数据帧的大小差别尽可能小，即padding部分尽可能短。

进一步地，动态接入选择模型接入调度后，AP每个时隙中的资源块资源保留一部分用于进行随机接入，保留的资源数按总终端总数的等比例进行保留，短帧数据进行随机竞争接入；

为防止随机接入资源过多或过少，动态接入选择模型设置了如下优化目标和约束条件：

min var_S,S∈{I,J} (1)

Subject to K_I≥α_schK (2)

其中，I表示进行调度接入的资源块集合，J表示随机接入的资源块集合，S表示用户终端ID；K表示总的所有可用资源块集合，I∪J＝K；K_I表示用于调度接入的资源块总数，K_J表示用于随机接入的资源块总数；

其中，var_S表示为资源预留方差，即资源预留情况尽可能满足调度接入和随机接入的同时两类数据的差异性尽可能小；

其中N表示系统中所有用户终端的数量，Thr_s为当前用户终端业务的最大完成时延阈值，

表示所有用户终端业务的最大完成时延阈值的均值，

|S|为总用户数；

其中，α_sch表示进行调度接入的资源数占总调度数的百分比，其值介于0～1之间。

进一步地，所述步骤2中，构建调度接入优化模型方法为：

基于用户终端在资源块RU上进行上行传输的信道增益来计算每个用户终端STA上行传输的信噪比；基于信噪比并引入时延阈值与业务优先级作为优化因子来计算用户终端在资源块上传输时的调度效用函数；

构建调度效用函数最大化的调度算法，得到调度接入优化模型。

进一步地，调度效用函数的计算方法为：

其中，

表示用户终端i在资源块k上传输时的效用函数；

表示用户终端i在资源块k上传输的信噪比；

表示用户终端i综合时延和优先级的服务质量参数；

式中，

计算方法为：

其中，

表示用户终端i在资源块k上进行上行传输的信道增益；

表示用户终端i在资源块k上进行上行传输的发射功率，

是白噪声，

表示用户终端z在资源块k上进行上行传输的发射功率，

表示用户终端z在资源块k上进行上行传输的信道增益；

式中，

计算方法为：

其中，G_t和G_r分别表示发射机和接收机的天线增益，L_p为路径损耗，A_s为阴影效应，A_f为快速衰落效应，是两个随机变量；

式中，

用于引入业务的时延阈值和优先级；Qos是一个常数，其值介于0～1之间的区间，当QoS＝1时就表示不引入时延阈值和优先级；定义紧急度因子

保证优先级高的用户能够获得更大的效用函数，P_i值越小，

越大，越能获得最大的优先级，α_del和α_urg表示时延和优先级的占比，α_del+α_urg＝1，Thr_i表示用户终端i的完成任务的最大时延；Pri_i表示用户终端i的优先级。

进一步地，调度效用函数最大化的调度算法如下：

其中，

表示第k个资源块RU是否分配给用户终端i，为1表示分配，为0表示不分配；K表示为所有可用资源块RU的集合，I表示用于调度接入的资源块集合；α_dat表示用户终端STA在分配给他的资源上至多发送它所需要上传数据的百分比，当α_dat＝1时表示刚好全部发送完。

进一步地，所述步骤2中，通过启发式的调度算法进行求解来进行资源分配的方法为：将当前所选的资源块RU分配给拥有最大调度效用函数值的用户终端；

更新拥有最大调度效用函数值的用户终端的待传数据。

进一步地，启发式的调度算法基于迭代，依次对所有资源进行分配决策。

本发明具有如下有益效果：

一、本发明针对电力物联网系统的业务需求及特点，针对不同业务的QoS以及数据帧之间的差异性，从WiFi6的OFDMA资源划分特性出发，提供一种基于传输时隙调度的电力物联网业务差异化WiFi6接入资源优化方法，从资源传输效率和业务优先级的角度建立两级调度模型，最后以启发式算法进行求解，以达到资源的合理、高效分配，保障多业务种类不同QoS级别的电力通信传输质量，本发明让多用户的数据在同一时隙同时传输，提高了传输效率以及资源的利用率，基于新一代的Wi-Fi技术802.11ax协议，旨在复杂的电力物联网多业务传输场景下，能够满足多业务、多终端的通信需要，具有更低时延、更高吞吐量等特点；

二、本发明首先构建基于区分业务帧的动态接入选择模型，将长短帧区分开来接入，旨在最大化上行数据的传输效率，提高资源传输效率，降低系统开销；然后，构建基于传输时隙和业务优先级的调度接入优化模型，并通过自启发算法进行求解，考虑最大信噪比选择调度的同时加入业务时延阈值和优先级，实现区分电力业务QoS的传输，在一个TXOP时隙内进行多帧数据传输，降低业务传输时延同时提高了资源利用率；最后，基于启发式的调度算法求解从而进行资源分配。本发明提出的方法能够提高系统吞吐量，保障电力业务高质量、低时延的要求。

附图说明

图1为本发明整体流程示意框图；

图2为本发明中OFDMA多帧传输模式的示意图；

图3为本发明中动态接入选择模型的流程示意框图；

图4为本实施例中本发明调度算法和基于信噪比的调度算法的关于平均吞吐量对比的仿真图；

图5为本实施例中本发明调度算法和基于信噪比的调度算法的关于平均延时对比的仿真图。

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，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。

请参考图1至图5，本发明为一种基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法，步骤包括：

步骤1：基于无线接入点AP的电力业务数据帧长短差异构建动态接入选择模型；区分长短帧，将短帧随机接入，将长帧调度接入；

步骤2：根据不同电力业务种类的时延阈值与业务优先级差异构建基于信噪比并考虑服务质量QoS的调度接入优化模型，并通过启发式的调度算法进行求解来进行资源分配。

步骤1中，对于面向电力物联网业务帧的动态接入选择模型，本发明主要面向PPDU(协议数据单元)时间段内的资源调度问题，如图1所示，采用调度接入UONRA(上行非随机接入机制)需要有一轮BSR帧和RTS帧的信息交互，如果终端的接入数据帧很短，即数据传输阶段很短，这无疑是一种效率低下的体现，如图1所示。而UORA(上行随机接入)机制能一定程度上减轻信息交互操作，且有文献已经证明，UORA不适合长帧的传输。

基于以上分析，本发明权衡数据传输速率与信息交互开销之间的平衡，构建一种面向不同数据帧之间的动态接入选择模型，具体而言就是长帧进行调度接入，而短帧进行随机竞争接入，提高数据传输的效率和资源的利用率。然而长帧和短帧的界定较模糊，无法用一个确定的数值来划分数据帧是长帧还是短帧，且在调度和资源分配中，为了提高数据传输的资源利用率，肯定希望padding的空白字段尽可能少，802.11ax规定AP可以视情况调整每个TXOP的时间长度，因此，可以在一个TXOP时长进行多帧数据的传输，将每帧的时长设置为当组最大数据帧的时长，为使传输同步，其余终端进行padding，目标就是使得每组数据帧的大小差别尽可能小，即padding部分进可能短，提高资源的利用率。

在信息交互之前，AP获取终端的Buffer(缓存)信息，根据终端报告的Buffer信息情况启动第一级调度算法，即确定调度接入和随机接入的资源分配情况。按照请求用户数中长帧与短帧的比例进行分配，然后向STA广播长短帧边界，STA以此来选择上行随机接入机制UORA或者上行非随机接入机制UONRA的传输模式。每一帧的RU的MCS(调制与编码策略)级别以及用户在该资源块RU上传输的功率大小不一样。这些都需要根据STA终端的CSI(信道状态信息)等确定。

动态接入选择模型接入调度后，AP每个时隙中的RU资源保留一部分进行随机接入，短帧数据进行竞争接入，减少了BSR帧的交互，提高了效率。本发明将保留的资源数按总终端总数的等比例进行保留，然而，保留的资源不能太少也不能太多，如果保留的随机调度的资源过多，调度接入资源变少，不利于调度接入；如果保留的随机调度的资源过少，则终端竞争资源时发生碰撞的几率增高，容易导致频繁碰撞而丢包。因此，本发明在保证一定数量比的前提下定义了资源预留方差var_S，即资源预留情况尽可能满足调度接入和随机接入的同时两类数据的差异性尽可能小。为了防止随机接入资源过多或过少，本发明考虑如下优化目标和约束条件：

minvar_S,S∈{I,J} (1)

Subject to K_I≥α_scgK (2)

其中，I表示进行调度接入的资源块集合，J表示随机接入的资源块集合，S表示用户终端ID；K表示总的所有可用资源块集合，I∪J＝K；K_I表示用于调度接入的资源块总数，K_J表示用于随机接入的资源块总数；

其中，var_S表示为资源预留方差，即资源预留情况尽可能满足调度接入和随机接入的同时两类数据的差异性尽可能小；

其中N表示系统中所有用户终端的数量，Thr_s为当前用户终端业务的最大完成时延阈值，

表示所有用户终端业务的最大完成时延阈值的均值，

|S|为总用户数；

其中，α_sch表示进行调度接入的资源数占总调度数的百分比，其值介于0～1之间。

本发明的动态接入选择模型用于最小化长帧和短帧内部的差异而最大化长帧与短帧之间的差异从而来区分长帧和短帧；参阅图2，动态接入选择模型流程为：对于所有用户终端STA中的待传数据，利用PAM算法进行分类；判定终端是否是长帧，若是，则长帧进行调度接入，若否，则短帧进行随机接入。

本发明中利用PAM算法进行长帧和短帧的分类，聚类样本设置为每个终端的时延阈值即THR＝{Thr₁,Thr₂,…,Thr_n}和数据大小D＝{d₁,d₂,…,d_n}首先在样本中随机选取k个聚类中心，本实施例中聚类中心选取为2，然后对除开聚类中心外的样本点计算到每个聚类中心的距离，将样本归类到距离样本中心最近的样本点，这便实现了最初的聚类；再对每个类中除类中心的点外的其他样本点计算到其他所有点的距离和的最小值，将该最小值点作为新的聚类中心便实现了一次聚类优化。对比初次和优化后的聚类中心点的位置，如果位置不一样，则再进行一次聚类优化；若两次聚类中心的位置不再改变，便完成了最终的聚类。本发明在此基础上还要考虑其是否满足约束条件(2)。

步骤2中，构建基于传输时隙和业务优先级的调度接入优化模型，针对调度接入，建立一个调度效用函数，目标是使得每次调度，系统的总效用最大化。在调度接入优化模型中，同时还考虑用户的时延和优先级因子，优化调度函数。

步骤2中，构建调度接入优化模型方法为：基于用户终端在资源块RU上进行上行传输的信道增益来计算每个用户终端STA上行传输的信噪比；基于信噪比并引入时延阈值与业务优先级作为优化因子来计算用户终端在资源块上传输时的调度效用函数；构建调度效用函数最大化的调度算法，得到调度接入优化模型。

调度效用函数的计算方法为：

其中，

表示用户终端i在资源块k上传输时的效用函数；

表示用户终端i在资源块k上传输的信噪比；

表示用户终端i综合时延和优先级的服务质量参数。

分配给RU上的STA的调制和编码方案(MCS)取决于其无线电条件，即信噪比SINR值。本发明按如下公式定义信噪比，首先，对于上行链路，定义每个STA上行传输的信噪比为：

其中，

表示用户终端i在资源块k上进行上行传输的信道增益；

表示用户终端i在资源块k上进行上行传输的发射功率，

是白噪声，

表示用户终端z在资源块k上进行上行传输的发射功率，

表示用户终端z在资源块k上进行上行传输的信道增益；

信道状态信息CSI通过BSR帧交换进行反馈，本发明对STA间的信道进行如下统计建模：

其中，G_t和G_r分别表示发射机和接收机的天线增益，L_p为路径损耗，A_s为阴影效应，A_f为快速衰落效应，是两个随机变量；

每个STA终端通过BSR向AP反馈该任务完成需要的最大时延，即该缓存数据必须在该时延阈值内完成，否则该数据包就会被丢弃，在下一帧进行传输。

本发明将效用函数等于每个STA传输的信噪比SINR，但同时又考虑了每个业务的时延阈值与紧急度，最大化系统信噪比的同时又综合考虑了时延阈值与业务优先级；

用于引入业务的时延阈值和优先级；Qos是一个常数，其值介于0～1之间的区间，当QoS＝1时就表示不引入时延阈值和优先级；定义紧急度因子

保证优先级高的用户能够获得更大的效用函数，P_i值越小，

越大，越能获得最大的优先级，α_del和α_urg表示时延和优先级的占比，α_del+α_urg＝1，THr_i表示用户终端i的完成任务的最大时延；Pri_i表示用户终端i的优先级。

最后，本发明提出的针对调度效用函数最大化的调度算法公式化如下：

其中，

表示第k个资源块RU是否分配给用户终端i，为1表示分配，为0表示不分配；K表示为所有可用资源块RU的集合，I表示用于调度接入的资源块集合；α_dat表示用户终端STA在分配给他的资源上至多发送它所需要上传数据的百分比，当α_dat＝1时表示刚好全部发送完。公式(6)的目的就是使系统的总效用函数最大化。

对于调度接入优化调度，本发明提出一种适用于本发明调度模型的、复杂度低且启发式算法，即基于启发式的综合时延和优先级的最大信噪比调度算法，具体流程为利用公式(4)和(5)计算信噪比SINR，然后再根据(3)计算调度函数，最后将当前所选的RU分配给具有调度函数值最高的STA用户终端，更新拥有最大调度效用函数值的用户终端的待传数据。该算法基于迭代，依次对所有资源进行分配决策。本发明规定AP每次调度之前需要对终端的业务进行数据更新，然后更新终端需要上传的数据，最后按照效用函数原则选择最优用户进行资源分配。

下面给出仿真实例：

针对本发明提出的基于传输时隙调度的电力物联网业务差异化WiFi6接入资源优化方法，利用matlab仿真平台来鉴定其可行性。图4和图5分别表示本发明提出的区分QoS的调度算法和基于信噪比的调度算法(之间的关于平均吞吐量和平均时延的仿真比较结果。在图4和图5中，QoS＝0.5表示本发明的调度算法；根据公式(3)，当QoS等于1的时候，因为1的任何次幂都为1，则此时P_i不起作用，认为不引入时延阈值和优先级，因此QoS＝1表示仅基于信噪比而不考虑时延阈值与业务优先级的调度算法；

图4为平均吞吐量随着终端数量的变化结果对比。随着终端数量的增加，两种算法的平均吞吐量都呈下降趋势，表示随着终端数量的增加，由于冲突等原因导致一些站点STA无法正常传输，但本发明提出的区分QoS的算法性能一直要优于基于信噪比的算法，平均吞吐量要高于10％～15％左右。

图5为平均时延随着终端数量的变化结果对比。在终端数量较少时，AP资源能够满足终端的传输，因此两种算法的平均时延都比较低，但是随着终端数量的增加，本发明提出的区分QoS的算法优势逐渐体现，在终端数量大于20个时，本发明算法通过区分业务时延和优先级，最终的平均延时要比基于信噪比的算法低15％，能够保障电力业务高质量、低时延的要求。

最终验证结果表示，本发明提出的方法能够并提高系统吞吐量，保障电力业务高质量、低时延的要求。

本发明未涉及部分均与现有技术相同或采用现有技术加以实现。

以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法，其特征在于：步骤包括

步骤1：基于无线接入点AP的电力业务数据帧长短差异构建动态接入选择模型；区分长短帧，将短帧随机接入，将长帧调度接入；

步骤2：根据不同电力业务种类的时延阈值与业务优先级差异构建基于信噪比并考虑服务质量QoS的调度接入优化模型，并通过启发式的调度算法进行求解来进行资源分配。

2.根据权利要求1所述的基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法，其特征在于：动态接入选择模型用于最小化长帧和短帧内部的差异而最大化长帧与短帧之间的差异从而来区分长帧和短帧；对于所有用户终端STA中的待传数据，利用PAM算法进行分类。

3.根据权利要求2所述的基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法，其特征在于：在一个TXOP时隙进行多帧数据的传输，将每帧的时长设置为当组最大数据帧的时长，为使传输同步，其余终端进行padding，使得每组数据帧的大小差别尽可能小，即padding部分尽可能短。

4.根据权利要求1所述的基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法，其特征在于：动态接入选择模型接入调度后，AP每个时隙中的资源块资源保留一部分用于进行随机接入，保留的资源数按总终端总数的等比例进行保留，短帧数据进行随机竞争接入；

为防止随机接入资源过多或过少，动态接入选择模型设置了如下优化目标和约束条件：

min var_S,S∈{I,J} (1)

Subject to K_I≥α_schK (2)

其中，I表示进行调度接入的资源块集合，J表示随机接入的资源块集合，S表示用户终端ID；K表示总的所有可用资源块集合，I∪J＝K；K_I表示用于调度接入的资源块总数，K_J表示用于随机接入的资源块总数；

其中，var_S表示为资源预留方差，即资源预留情况尽可能满足调度接入和随机接入的同时两类数据的差异性尽可能小；

其中N表示系统中所有用户终端的数量，Thr_s为当前用户终端业务的最大完成时延阈值，

表示所有用户终端业务的最大完成时延阈值的均值，

|S|为总用户数；

其中，α_sch表示进行调度接入的资源数占总调度数的百分比，其值介于0～1之间。

5.根据权利要求1所述的基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法，其特征在于：所述步骤2中，构建调度接入优化模型方法为：

基于用户终端在资源块RU上进行上行传输的信道增益来计算每个用户终端STA上行传输的信噪比；基于信噪比并引入时延阈值与业务优先级作为优化因子来计算用户终端在资源块上传输时的调度效用函数；

构建调度效用函数最大化的调度算法，得到调度接入优化模型。

6.根据权利要求5所述的基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法，其特征在于：调度效用函数的计算方法为：

其中，

表示用户终端i在资源块k上传输时的效用函数；

表示用户终端i在资源块k上传输的信噪比；

表示用户终端i综合时延和优先级的服务质量参数；

式中，

计算方法为：

其中，

表示用户终端i在资源块k上进行上行传输的信道增益；

表示用户终端i在资源块k上进行上行传输的发射功率，

是白噪声，

表示用户终端z在资源块k上进行上行传输的发射功率，

表示用户终端z在资源块k上进行上行传输的信道增益；

式中，

计算方法为：

其中，G_t和G_r分别表示发射机和接收机的天线增益，L_p为路径损耗，A_s为阴影效应，A_f为快速衰落效应，是两个随机变量；

式中，

用于引入业务的时延阈值和优先级；Qos是一个常数，其值介于0～1之间的区间，当QoS＝1时就表示不引入时延阈值和优先级；定义紧急度因子

保证优先级高的用户能够获得更大的效用函数，P_i值越小，

越大，越能获得最大的优先级，α_del和α_urg表示时延和优先级的占比，α_del+α_urg＝1，Thr_i表示用户终端i的完成任务的最大时延；Pri_i表示用户终端i的优先级。

7.根据权利要求5所述的基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法，其特征在于：调度效用函数最大化的调度算法如下：

其中，

表示第k个资源块RU是否分配给用户终端i，为1表示分配，为0表示不分配；K表示为所有可用资源块RU的集合，I表示用于调度接入的资源块集合；α_dat表示用户终端STA在分配给他的资源上至多发送它所需要上传数据的百分比，当α_dat＝1时表示刚好全部发送完。

8.根据权利要求1所述的基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法，其特征在于：所述步骤2中，通过启发式的调度算法进行求解来进行资源分配的方法为：

将当前所选的资源块RU分配给拥有最大调度效用函数值的用户终端；

更新拥有最大调度效用函数值的用户终端的待传数据。

9.根据权利要求8所述的基于传输时隙电力业务差异化的WiFi6接入资源优化方法，其特征在于：启发式的调度算法基于迭代，依次对所有资源进行分配决策。

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