具有自动能源获取基站的蜂窝小区无线网络资源分配方法

摘要

本发明公开了具有自动能源获取基站的蜂窝小区无线网络资源分配方法，包括步骤：设两个基站为BS1和BS2，两个基站覆盖范围内有K个用户，分别为基站BS1和BS2生成基站选择集β1＝{η1,η2,……,ηK}和β2＝{1‑η1,1‑η2,……,1‑ηK}；对相应BS1和BS2到k用户的信道增益进行大小比较，如果G1,k>G2,k，那么ηk＝1，否则ηk＝0产生出所有用户的选择集β1和β2；确定用户选择集β1和β2为最终选择；重复步骤S3，直至确定用户选择集β1和β2；通过匹配广义的Stackelberg game的方法，找到最优的能源和频谱分配。与现有技术相比，本发明针对具有自动能量获取基站的蜂窝网络特点进行资源分配和网络优化，合理高效地使用蜂窝网络的能源，优化了用户的体验。

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信蜂窝网络优化及资源管理技术，尤其涉及具有自动能源获取基站的蜂窝小区无线网络资源分配方法。

背景技术

在具有丰富的绿色可再生能源资源(如太阳能和风能)的地方，具有自动能源获取的基站正逐步地、越来越多地部署。例如，在中国西藏，世界上最大的太阳能基站群已经由中国移动在西藏建立。因此，需要针对具有自动能量获取基站的蜂窝网络特点进行资源分配和网络优化，合理高效地使用蜂窝网络的能源，并优化用户的体验。

论文《Autonomous Energy Harvesting Base Stations with Minimum StorageRequirements》描述了现有的资源和能源分配方案，它针对单基站系统，提出一种资源和能源的分配方案，目的是去最大化关联的用户的效用函数和基站收益。

然而，上述论文和现有的技术只在一个基站的情况下进行资源分配，没有考虑相邻基站边缘用户的情况下的资源分配的情况。而对于相邻基站而言，相邻基站之间有信号重叠覆盖区域，这样就有边缘用户，而边缘用户选择哪个基站进行资源的分配是不确定的，而边缘用户如何选择基站将会影响关联的用户的效用函数和基站收益，所以，仅用一个基站进行资源分配的情况是不合适的。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明提出具有自动能源获取基站的蜂窝小区无线网络资源分配方法。

本发明的技术方案是这样实现的：

具有自动能源获取基站的蜂窝小区无线网络资源分配方法，包括步骤

S1：设两个基站为BS₁和BS₂，两个基站覆盖范围内有K个用户，分别为基站BS₁和BS₂生成基站选择集β₁＝{η₁,η₂,......,η_K}和β₂＝{1-η₁,1-η₂,......,1-η_K}，其中η_k只为1或0，当η_k＝1时，表示k用户选择BS₁，当η_k＝0时，表示k用户选择BS₂；

S2：对相应BS₁和BS₂到k用户的信道增益为G_1,k和G_2,k进行大小比较，如果G_1,k>G_2,k，那么η_k＝1，否则η_k＝0产生出所有用户的选择集β₁和β₂；

S3：确定用户选择集β₁和β₂为最终选择：

计算BS₁和BS₂的用户个数F＝|β₁|和S＝|β₂|，如果F＝S或F＝(K-1)/2或者S＝(K-1)/2，则此时的用户选择集β₁和β₂为最终选择；，如果F>S，找出选择集β₁中η_k＝1的所有用户，计算η_k＝1的每个用户第一基站和第二基站的信道增益比找到最小的那一个值，记录下相应的k值，如果G_2,k的值大于最低通信要求值，则令η_k＝0更新选择集β₁和β₂，若G_2,k的值小于最低通信要求值，则此时的用户选择集β₁和β₂为最终选择；如果F<S,找出选择集β₁中η_k＝0的所有用户，计算η_k＝0的每个用户第一基站和第二基站的信道增益比的找到最大的那一个值，记录下相应的k值，如果G_1,k的值大于最低通信要求值σ，令η_k＝1，更新选择集β₁和β₂，若G_1,k的值小于最低通信要求值，则此时的用户选择集β₁和β₂为最终选择；

S4：重复步骤S3，直至确定用户选择集β₁和β₂；

S5：通过匹配广义的Stackelberg game的方法，找到最优的能源和频谱分配。

进一步地，步骤S3中找出最小或最大的值的方法为排序法。

进一步地，步骤S5进一步包括步骤：

S51：定义出两个基站的总收益函数Ω，每个用户的效用函数u_k；

S52：用变化不等式的方法去找到Stackelberg game的纳什均衡点；

S53：用拉格朗日乘子的方法去解出分配给每个用户的资源和带宽最优解或求出BS₁和BS₂各自对应的最优价格和

本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明针对具有自动能量获取基站的蜂窝网络特点进行资源分配和网络优化，合理高效地使用蜂窝网络的能源，优化了用户的体验。

附图说明

图1是本发明具有自动能源获取基站的蜂窝小区无线网络资源分配方法流程图。

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作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。

本发明提出了一种具有自动能源获取基站的蜂窝小区无线网络资源分配方法，为两个相邻小区的资源分配提供一种兼顾公平的广义的Stackelberg game的资源分配方案。为给两个相邻蜂窝小区里所有用户提供更好的通信服务，基站为所有用户选择哪个蜂窝提供选择方案，从而提高计算的有效性。

在两个相邻蜂窝小区内，每个用户有两种选择，去加入蜂窝1或者蜂窝2，那么最优的能源和频谱分配可以通过穷搜索的方法在用户所有蜂窝选择可能中找到。然而，穷举法的算法复杂度为2ⁿ，其中n代表用户数，当用户很多时，穷举法的算法耗时很长。

请参见图1，本发明具有自动能源获取基站的蜂窝小区无线网络资源分配方法，包括步骤

S1：设两个基站为BS₁和BS₂，两个基站覆盖范围内有K个用户，分别为基站BS₁和BS₂生成基站选择集β₁＝{η₁,η₂,......,η_K}和β₂＝{1-η₁,1-η₂,......,1-η_K}，其中η_k只为1或0，当η_k＝1时，表示k用户选择BS₁，当η_k＝0时，表示k用户选择BS₂；

S2：对相应BS₁和BS₂到k用户的信道增益为G_1,k和G_2,k进行大小比较，如果G_1,k>G_2,k，那么η_k＝1，否则η_k＝0产生出所有用户的选择集β₁和β₂；

S3：计算BS₁和BS₂的用户个数F＝|β₁|和S＝|β₂|，如果F＝S或F＝(K-1)/2或者S＝(K-1)/2，则此时的用户选择集β₁和β₂为最终选择；，如果F>S，找出选择集β₁中η_k＝1的所有用户，计算η_k＝1的每个用户第一基站和第二基站的信道增益比找到最小的那一个值，记录下相应的k值，如果G₂,_k的值大于最低通信要求值，则令η_k＝0更新选择集β₁和β₂，若G_2,k的值小于最低通信要求值，则此时的用户选择集β₁和β₂为最终选择；如果F<S,找出选择集β₁中η_k＝0的所有用户，计算η_k＝0的每个用户第一基站和第二基站的信道增益比的找到最大的那一个值，记录下相应的k值，如果G₁,_k的值大于最低通信要求值σ，令η_k＝1，更新选择集β₁和β₂，若G_1,k的值小于最低通信要求值，则此时的用户选择集β₁和β₂为最终选择；其中，找出最小或最大的值的方法为排序法，也可用其他方法；

S4：重复步骤S3，直至确定用户选择集β₁和β₂；

S5：通过匹配广义的Stackelberg game的方法，找到最优的能源和频谱分配。

设两个基站的总收益为Ω，每个用户的效用函数u_k，目的是最大化关联的用户的效用函数和两基站的总收益，当用户选择加入蜂窝1或者蜂窝2的情况确定时，解决Stackelberg>或和求出BS₁和BS₂各自对应的最优价格和就能找到最优的用户的效用函数和两基站的总收益。

资源分配就是基站为BS₁，BS₂和K个用户时，两个基站的系统在时间上被分为时帧，而每个时帧持续时间T，BS₁，BS₂在R时帧，分别使用在R-1时帧收集能量E₁和E₂，和分配到的带宽W₁和W₂进行资源分配。

在步骤S5通过匹配广义的Stackelberg game的方法，找到最优的能源和频谱分配进一步包括步骤：

S51：定义出两个基站的总收益函数Ω，每个用户的效用函数u_k；

S52：用变化不等式的方法去找到Stackelberg game的纳什均衡点；

S53：用拉格朗日乘子的方法去解出分配给每个用户的资源和带宽最优解或和求出BS₁和BS₂各自对应的最优价格和

根据变化不定式原理，广义纳什均衡问题可以通过匹配变化不定式问题描述来解决，广义纳什均衡有很多解，甚至无限多解，但不是每个解都是变化不等式的解，而变化不等式的解叫变化均衡，也最可能是Stackelberg game方法的纳什均衡点。

通过对每个用户效用函数u_k进行求hessian矩阵，得出u_k有负特征值，可确定u^k对于变量或是严格凹的函数，从而确定变化不等式的变化均衡是存在和唯一的，是Stackelberg game方法的纳什均衡点。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。