基于数能协同的机会网络中时延敏感性内容扩散算法

摘要

本发明公开了一种基于数能协同的机会网络中时延敏感性内容扩散算法，包括以下步骤：S1、建立基于协作多播的内容扩散模型；S2、将数能协同技术应用于步骤S1建立的内容扩散模型中；S3、确定能量使用策略；S4、确定基于协作多播的TDMA协议；S5、计算出基于地理位置的社会关系强度；S6、计算出无线链路的成功传输概率；S7、对目标问题进行建模；S8、设计目标定向搜索求解算法求解目标问题。本发明的基于数能协同的机会网络中时延敏感性内容扩散算法充分考虑了多方面因素，采用本发明的算法，能够达到最小化内容扩散时延，能够以最低的能量消耗达到最优的内容扩散效果。

说明书

技术领域

本发明属于数能一体化通信网络技术领域，具体涉及一种基于数能协同技术的机会网络中时延敏感性内容扩散算法。

背景技术

对于一些高密度用户集群的移动机会网络中，移动用户们分布在一个狭小的区域，但通常会对一些特定的时延敏感性内容都产生共同的兴趣。例如，在拥挤的足球体育馆内，所有人手持的手持设备可以组建成为一个特殊的移动机会网络，网络中的用户希望能够迅速在自己的移动设备上比赛的精彩镜头的各角度回放。针对此场景，基站多播方式是一种可行方式，在扩散用户共同感兴趣的内容上能够获得较高的吞吐量，然而，由于基站必须一直多播内容直到所有的移动用户都收到内容，这使得基站多播在这种用户高密度场景展现出其低效性。研究者们更希望通过激活用户之间直接通信的方式引入多内容传输源的分集增益改善内容扩散的性能。因此，已有一些文献研究了多跳多播和协作多播方式用于时延敏感性内容扩散的场景。然而，这些研究对多跳多播以及协作多播的过程中，并没有考虑多播源的转发行为，忽略了来自社会属性的考量，即当多播源为用户自身时，出于隐私性和安全性考虑，多播源通常只会将内容多播给其社会好友。并且，作为多播源的用户也会自行决定是否转发所接受到的内容。同时，当前文献往往侧重于对两阶段协作多播的中断概率进行分析。对基于协作多播的内容扩散时延及能耗分析尚无文献设计。并且，在针对协作多播的资源分配研究中，也往往以最小化中断概率为目标，忽视了对以最小化内容扩散时延及能耗为目标的资源分配策略研究。另外，对于这种能量受限网络，没有考虑用户的能量使用策略以及基于能量状态的转发行为等。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种充分考虑了多播源的转发行为，来自社会属性的考量等多方面因素，能够达到最小化内容扩散时延，以最低的能量消耗达到最优的内容扩散效果的基于数能协同的机会网络中时延敏感性内容扩散算法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：基于数能协同的机会网络中时延敏感性内容扩散算法，包括以下步骤：

S1、建立基于协作多播的内容扩散模型；

S2、将数能协同技术应用于步骤S1建立的内容扩散模型中；

S3、确定能量使用策略；

S4、确定基于协作多播的TDMA协议；

S5、计算出基于地理位置的社会关系强度；

S6、计算出无线链路的成功传输概率；

S7、对目标问题进行建模；

S8、设计目标定向搜索求解算法求解目标问题。

进一步地，所述步骤S1包括以下子步骤：

S11、令区域内成功接收内容的用户为内容拥有者，记为CO；等待接收内容的用户为内容寻求者，记为CS；

协作多播分为基站多播和用户协作多播两个阶段：

在基站多播阶段成功接收到共享内容的用户成为原始的内容拥有者；

在用户协作多播阶段的第一个传输帧里，原始的内容拥有者向其它所有的内容寻求者多播共享内容；接收到共享内容的内容寻求者成为新的内容拥有者，并在下一个传输帧里，与原始的内容拥有者协作地一起向剩余的内容寻求者多播共享内容；以此类推，直至所有的共享内容成功扩散至所有用户，多播过程结束；

假设CO₁在基站多播阶段成功接收到共享内容。那么，在用户协作多播阶段的第一个传输帧里，CO₁成为内容拥有者并向其它所有的内容寻求者多播共享内容。在第一帧结束后，只有CS₁成功接收到信息并加入到内容寻求者的行列，成为CO₂。因此，在第二个传输帧里，CO₁和CO₂将协作地一起向剩余的内容寻求者多播；CS₃在成功接收到共享内容后也成为内容拥有者CO₃与CO₁，CO₂一起向CS₂协作多播内容，直到内容成功扩散至所有用户，第二个阶段的多播过程结束。

S12、确定内容成功扩散的三个事件：出于隐私性和安全性考虑，内容拥有者不会无差别的将内容通过多播的方式分享给其他内容寻求者，相反，内容的分享通常只会发生在社会好友之间。因此，考虑到机会网络中用户的社会属性，定义内容拥有者向其具有“社会联系”的用户多播内容，而不是向所有的内容寻求者多播。并且，基于用户的能量损耗和自私性行为，多播行为也需要考虑用户的能量状态，采取合适的能量使用策略。因此，每个CO与CS之间的内容是否成功扩散取决于以下三个事件：

A、内容拥有者必须大于可多播行为的能量门限，此事件看作是服从概率ρ的贝努力过程；

B、内容寻求者与内容拥有者之间存在“社会联系”，此事件定义为概率

C、内容寻求者的接收信噪比必须大于预设的门限，此事件定义为概率μ。

进一步地，所述步骤S2具体实现方法为：

第i个内容拥有者CO_i每隔一个传输帧，尝试从外界环境采集能量；能量采集过程是一个贝努力过程，即在一个传输帧中，内容拥有者CO_i有的概率成功采集到一份值为E_H的能量，并将该能量存储在内容拥有者CO_i的电池中；

内容拥有者CO_i的移动设备常规使用功率为设一个传输帧的时间长度为T_F，在一个传输帧内，CO_i的常规能量使用为：将该常规能量使用进一步归一化为：常规能量的使用过程是一个贝努力过程，即在一个传输帧内，内容拥有者CO_i有的概率使用电池中存储的能量来支持其移动设备在一个传输帧内的常规使用；

内容拥有者CO_i的移动设备使用信息发送功率进行内容的多播转发，在一个传输帧内，CO_i的信息发送能量为：将该信息发送能量进一步归一化为：用贝努力过程来建模用于内容多播转发的信息发送能量，即在一个传输帧内，内容拥有者CO_i有的概率使用电池中存储的能量来支持其移动设备在一个传输帧内通过多播的方式进行内容转发；概率定义为内容拥有者的无私因子，刻画了用户在内容多播转发过程中的无私程度；无私因子会被其他一些因素影响，比如，内容拥有者CO_i对内容的兴趣强度。CO_i对内容的兴趣愈强，那么该用户在转发内容的过程中就愈无私。

进一步地，所述步骤S3包括以下子步骤：

S31、确定电池使用策略；当归一化电池容量低于归一化门限值时，只允许CO_i对移动设备的常规使用，而不支持CO_i基于多播的内容转发行为；当归一化电池容量不低于归一化门限制时，同时允许CO_i对移动设备的常规使用以及CO_i基于多播的内容转发行为；设CO_i的归一化电池容量最大值为其电池实时存储的能量建模为离散时间的生灭马尔科夫过程，用代表当前电池存储的能量的归一化数值；

S32、表示出状态出发的转移概率；当前电池存储的能量满足时，从状态出发的转移概率如下式所示：

当前电池存储的能量满足时，从状态出发的转移概率如下式所示：

S33、计算内容拥有者CO_i通过多播方式进行内容转发的概率；

综合考虑式(1)和式(2)，得到的电池能量状态的转移概率矩阵根据等式得到电池处于不同能量状态的转移概率矩阵，其中电池储能大于门限制的概率表示为：

根据基于能量采集功能的电池使用限定额以及内容请求者的无私因子在某一传输帧内，内容拥有者CO_i通过多播方式进行内容转发的概率为：

定义为内容拥有者CO_i在当前传输帧t内的内容转发行为指数；当时，CO_i将会在当前传输帧通过多播的方式进行内容转发；当时，CO_i不会进行内容转发；服从以为参数的贝努力过程。

进一步地，所述步骤S4具体实现方法为：对于MAC层而言，采用正交接入控制，即分配给内容拥有者专用的正交信道，避免这些内容拥有者在对内容进行多播转发时产生相互干扰；在该阶段的内容扩散中，基本的传输时间单元是一个传输帧；在MAC层中，每个传输帧都采用TDMA协议，即每个帧被划分为固定的时隙数目；

每个传输帧主要由两部分组成：其中一部分用于内容扩散过程中的控制信令交换，另一部分用于用户之间的协作多播；控制信令的交换通过基站分配的正交控制信道来完成；

控制信令的作用包括收集用户的内容请求、协调内容拥有者之间的协作机会多播以及确认内容是否被成功接收。

进一步地，所述步骤S5具体实现方法为：定义内容拥有者只能向其有“社会联系”的内容寻求者多播进行内容扩散，内容拥有者与内容寻求者之间存在“社会联系”的概率定义为基于地理位置的社会关系强度，其大小由实际的地理距离决定；将“社会联系”的概率大小定义为指数关系y^-α，其中y为内容拥有者和内容寻求者的实际距离，α为社会指数；

在传输帧t内，当用户MU_i和用户MU_j之间的实际地理距离为y_i,j(t)，它们之间的基于地理位置的社会关系强度定义为：

其中r为“比邻参考距离”。公式(5)也可以用于定义无线网络的社会联系。

进一步地，所述步骤S6具体实现方法为：假设作为内容拥有者的用户MU_i的共享内容发送功率为P_t,i，作为内容寻求者的用户MU_j与用户MU_i之间的距离为y_i,j(t)；共享内容经过单入单出(single>j之前，会经历Ω(y_i,j(t))的路径损耗，概率密度函数为f_χ(χ_i,j(t))的随机阴影衰落χ_i,j(t)，以及概率密度函数为f_h(h_i,j(t))的随机多径衰落h_i,j(t)；阴影衰落χ_i,j(t)、多径衰落h_i,j(t)和距离y_i,j(t)都是不相关的，且在一个传输帧内(传输帧t)不变，但各个传输帧内不同；同时，到达内容寻求者的共享内容，还会受到功率为的噪声干扰；

如果用户MU_j接收信噪比大于预设门限值γ_j，那么共享内容所包含的信息能够被内容寻求者成功恢复；因此当用户MU_i和用户MU_j之间的距离为y_i,j(t)时，用户MU_i发送的内容能够被用户MU_j成功恢复的概率，即无线链路成功传输概率μ_i,j(t)表示为：

其中，F_h(·)为多径衰弱的累积分布函数。

进一步地，所述步骤S7具体实现方法为：将目标问题表示为：

约束式子(7a)表明，找到合适的时隙资源分配方案来最小化逗留状态概率需要满足总的时隙分配数目小于n₀，且每个内容拥有者所分得的时隙数目都为整数；约束条件(7b)使各个内容请求者获得的资源数目的方差低于门限值σ_th，使正交信道资源在内容请求者之间更加公平的分配，以避免少数内容请求者获得大部分的信道资源的极端情况出现；

另外，当所有的用户都有相同的发送功率时，最小化逗留状态概率p_n,n(t)也意味着最小化状态n所消耗的能量，因此，目标函数也代表最小化能量消耗。

进一步地，所述步骤S8包括以下子步骤：

S81、在目标函数(7)中，服从以为参数的贝努力过程，对于这样的随机过程，将其转化为求其均值条件下的目标函数；

基于贝努力过程，因此，将原目标函数转化为：

约束仍为式(7a)和(7b)；

观察目标函数，将最小化指数关系等价为对数关系，即目标函数转换为：

约束仍为式(7a)和(7b)；

采用基于最优解的目标定向搜索求解算法求解上述目标函数：

目标函数P2中，是一个大于或等于零且小于或等于1的实数值，为负值，那么，亦为负值的累加，而在每一个传输帧内属于常数定值且为正值，设则目标问题P2转换为：

约束仍为式(7a)和(7b)；

a_i为一个负值，为正整数值，为了目标值使越小，则对于越小的a_i，应分配更大的因此，采取一种以最优化目标为定向的搜索方法，满足每一次的动态调整方案都大于以后的每一个方案所求的目标函数值，再来判断所求得的分配方案是否满足函数的约束，如果满足就解决问题，如果不满足，基于方案仍是最优，调小各个分配序列之间的方差值，直到满足方差限制；

S82、确定求解算法的详细步骤：

输入：内容拥有者集合内容需求者集合满足能量门限的转发行为均值方差门限值σ_th，时隙资源数目n₀；

输出：最佳时隙方案，即序列；

具体求解过程包括以下步骤：

S821、计算a_i，将a_i的值由小到大排列，设此时有n个内容拥有者，即i＝1,...,n，排列为a₁,a₂,...,a_n，且a₁≤a₂≤...≤a_n，其对应的表示为

S822、将总的资源数目分配给其余都为0，以满足资源总数约束；

S823、令将所分配的取值带入计算Q；

S824、若满足Q≤σ_th，则执行步骤S827，否则执行步骤S825；

S825、将倒序排列，找出序列中第一个大于1的值将的值作为新的序列时隙分配值，然后执行步骤S826；

S826、在序列中找出步骤S825中得到的值之后第一个小于新的序列时隙分配值的数；然后将该数加1，作为新的的取值，然后返回步骤S823；

S827、此时的序列满足越小的a_i有着越大的时隙分配数目，是最优解，且满足方差和资源限制约束，结束。

此搜索方法首先将最大的时隙分配数目分配给最小的a_i，即满足越小的a_i有着越大的时隙分配数目，首先满足所分配的方案是最优解，再去判断方案是否满足方差限制。

本发明的有益效果是：本发明研究了基于数能协同技术的移动机会网络中时延敏感性内容扩散机理，建立了一种基于数能协同的机会网络中时延敏感性内容扩散算法；该算法充分考虑了多方面因素：多播源的转发行为，来自社会属性的考量(即当多播源为用户自身时，出于隐私性和安全性考虑，多播源通常只会将内容多播给其社会好友)，作为多播源的用户也会自行决定是否转发所接受到的内容等；采用本发明的算法，能够达到最小化内容扩散时延，能够以最低的能量消耗达到最优的内容扩散效果。

附图说明

图1为本发明的基于数能协同的机会网络中时延敏感性内容扩散算法流程图；

图2为本发明的目标定向搜索求解算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图进一步说明本发明的技术方案。

本发明的一种基于数能协同的机会网络中时延敏感性内容扩散算法，由系统模型建立、问题建模和提出求解算法三个部分组成，其流程如图1所示，包括以下步骤：

S1、建立基于协作多播的内容扩散模型；具体包括以下子步骤：

S11、令区域内成功接收内容的用户为内容拥有者，记为CO；等待接收内容的用户为内容寻求者，记为CS；

协作多播分为基站多播和用户协作多播两个阶段：

在基站多播阶段成功接收到共享内容的用户成为原始的内容拥有者；

在用户协作多播阶段的第一个传输帧里，原始的内容拥有者向其它所有的内容寻求者多播共享内容；接收到共享内容的内容寻求者成为新的内容拥有者，并在下一个传输帧里，与原始的内容拥有者协作地一起向剩余的内容寻求者多播共享内容；以此类推，直至所有的共享内容成功扩散至所有用户，多播过程结束；

假设CO₁在基站多播阶段成功接收到共享内容。那么，在用户协作多播阶段的第一个传输帧里，CO₁成为内容拥有者并向其它所有的内容寻求者多播共享内容。在第一帧结束后，只有CS₁成功接收到信息并加入到内容寻求者的行列，成为CO₂。因此，在第二个传输帧里，CO₁和CO₂将协作地一起向剩余的内容寻求者多播；CS₃在成功接收到共享内容后也成为内容拥有者CO₃与CO₁，CO₂一起向CS₂协作多播内容，直到内容成功扩散至所有用户，第二个阶段的多播过程结束。

S12、确定内容成功扩散的三个事件：出于隐私性和安全性考虑，内容拥有者不会无差别的将内容通过多播的方式分享给其他内容寻求者，相反，内容的分享通常只会发生在社会好友之间。因此，考虑到机会网络中用户的社会属性，定义内容拥有者向其具有“社会联系”的用户多播内容，而不是向所有的内容寻求者多播。并且，基于用户的能量损耗和自私性行为，多播行为也需要考虑用户的能量状态，采取合适的能量使用策略。因此，每个CO与CS之间的内容是否成功扩散取决于以下三个事件：

A、内容拥有者必须大于可多播行为的能量门限，此事件看作是服从概率ρ的贝努力过程；

B、内容寻求者与内容拥有者之间存在“社会联系”，此事件定义为概率

C、内容寻求者的接收信噪比必须大于预设的门限，此事件定义为概率μ。

S2、将数能协同技术应用于步骤S1建立的内容扩散模型中；具体实现方法为：

第i个内容拥有者CO_i每隔一个传输帧，尝试从外界环境采集能量；能量采集过程是一个贝努力过程，即在一个传输帧中，内容拥有者CO_i有的概率成功采集到一份值为E_H的能量，并将该能量存储在内容拥有者CO_i的电池中；

内容拥有者CO_i的移动设备常规使用功率为设一个传输帧的时间长度为T_F，在一个传输帧内，CO_i的常规能量使用为：将该常规能量使用进一步归一化为：常规能量的使用过程是一个贝努力过程，即在一个传输帧内，内容拥有者CO_i有的概率使用电池中存储的能量来支持其移动设备在一个传输帧内的常规使用；

内容拥有者CO_i的移动设备使用信息发送功率进行内容的多播转发，在一个传输帧内，CO_i的信息发送能量为：将该信息发送能量进一步归一化为：用贝努力过程来建模用于内容多播转发的信息发送能量，即在一个传输帧内，内容拥有者CO_i有的概率使用电池中存储的能量来支持其移动设备在一个传输帧内通过多播的方式进行内容转发；概率定义为内容拥有者的无私因子，刻画了用户在内容多播转发过程中的无私程度；无私因子会被其他一些因素影响，比如，内容拥有者CO_i对内容的兴趣强度。CO_i对内容的兴趣愈强，那么该用户在转发内容的过程中就愈无私。

S3、确定能量使用策略；具体包括以下子步骤：

S31、确定电池使用策略；为了优先保证内容拥有者CO_i对其自身移动设备的使用，本发明采用如下电池使用策略：当归一化电池容量低于归一化门限值时，只允许CO_i对移动设备的常规使用，而不支持CO_i基于多播的内容转发行为；当归一化电池容量不低于归一化门限制时，同时允许CO_i对移动设备的常规使用以及CO_i基于多播的内容转发行为；设CO_i的归一化电池容量最大值为其电池实时存储的能量建模为离散时间的生灭马尔科夫过程，用代表当前电池存储的能量的归一化数值；

S32、表示出状态出发的转移概率；当前电池存储的能量满足时，从状态出发的转移概率如下式所示：

当前电池存储的能量满足时，从状态出发的转移概率如下式所示：

S33、计算内容拥有者CO_i通过多播方式进行内容转发的概率；

综合考虑式(1)和式(2)，得到的电池能量状态的转移概率矩阵根据等式得到电池处于不同能量状态的转移概率矩阵，其中电池储能大于门限制的概率表示为：

根据基于能量采集功能的电池使用限定额以及内容请求者的无私因子在某一传输帧内，内容拥有者CO_i通过多播方式进行内容转发的概率为：

定义为内容拥有者CO_i在当前传输帧t内的内容转发行为指数；当时，CO_i将会在当前传输帧通过多播的方式进行内容转发；当时，CO_i不会进行内容转发；服从以为参数的贝努力过程。

S4、确定基于协作多播的TDMA协议；具体实现方法为：在MAC层需要根据有限的无线资源合理调度内容拥有者的多播转发，从而实现内容的有效扩散；因此，对于MAC层而言，采用正交接入控制，即分配给内容拥有者专用的正交信道，避免这些内容拥有者在对内容进行多播转发时产生相互干扰；在该阶段的内容扩散中，基本的传输时间单元是一个传输帧；在MAC层中，每个传输帧都采用TDMA协议，即每个帧被划分为固定的时隙数目；

每个传输帧主要由两部分组成：其中一部分用于内容扩散过程中的控制信令交换，另一部分用于用户之间的协作多播；控制信令的交换通过基站分配的正交控制信道来完成；

控制信令的作用包括收集用户的内容请求、协调内容拥有者之间的协作机会多播以及确认内容是否被成功接收。

S5、计算出基于地理位置的社会关系强度；具体实现方法为：出于安全性的考虑，定义内容拥有者只能向其有“社会联系”的内容寻求者多播进行内容扩散，内容拥有者与内容寻求者之间存在“社会联系”的概率定义为基于地理位置的社会关系强度，其大小由实际的地理距离决定；将“社会联系”的概率大小定义为指数关系y^-α，其中y为内容拥有者和内容寻求者的实际距离，α为社会指数；

在传输帧t内，当用户MU_i和用户MU_j之间的实际地理距离为y_i,j(t)，它们之间的基于地理位置的社会关系强度定义为：

其中r为“比邻参考距离”。公式(5)也可以用于定义无线网络的社会联系。

S6、计算出无线链路的成功传输概率；具体实现方法为：假设作为内容拥有者的用户MU_i的共享内容发送功率为P_t,i，作为内容寻求者的用户MU_j与用户MU_i之间的距离为y_i,j(t)；共享内容经过单入单出(single>j之前，会经历Ω(y_i,j(t))的路径损耗，概率密度函数为f_χ(χ_i,j(t))的随机阴影衰落χ_i,j(t)，以及概率密度函数为f_h(h_i,j(t))的随机多径衰落h_i,j(t)；阴影衰落χ_i,j(t)、多径衰落h_i,j(t)和距离y_i,j(t)都是不相关的，且在一个传输帧内(传输帧t)不变，但各个传输帧内不同；同时，到达内容寻求者的共享内容，还会受到功率为的噪声干扰；

如果用户MU_j接收信噪比大于预设门限值γ_j，那么共享内容所包含的信息能够被内容寻求者成功恢复；因此当用户MU_i和用户MU_j之间的距离为y_i,j(t)时，用户MU_i发送的内容能够被用户MU_j成功恢复的概率，即无线链路成功传输概率μ_i,j(t)表示为：

其中，F_h(·)为多径衰弱的累积分布函数。

S7、对目标问题进行建模；具体实现方法为：将目标问题表示为：

约束式子(7a)表明，找到合适的时隙资源分配方案来最小化逗留状态概率需要满足总的时隙分配数目小于n₀，且每个内容拥有者所分得的时隙数目都为整数；约束条件(7b)使各个内容请求者获得的资源数目的方差低于门限值σ_th，使正交信道资源在内容请求者之间更加公平的分配，以避免少数内容请求者获得大部分的信道资源的极端情况出现；

另外，当所有的用户都有相同的发送功率时，最小化逗留状态概率p_n,n(t)也意味着最小化状态n所消耗的能量，因此，目标函数也代表最小化能量消耗。

S8、设计目标定向搜索求解算法求解目标问题；包括以下子步骤：

S81、为了更为精确地进行时隙分配，本发明提出一种基于最优解的目标定向搜索求解算法；在目标函数(7)中，服从以为参数的贝努力过程，对于这样的随机过程，为了求解和仿真，将其转化为求其均值条件下的目标函数；

基于贝努力过程，因此，将原目标函数转化为：

约束仍为式(7a)和(7b)；

观察目标函数，将最小化指数关系等价为对数关系，即目标函数转换为：

约束仍为式(7a)和(7b)；

传统的分支定界法中，只要子问题求出的解满足所有都是整数，就将此解作为原问题的解，因此，最后得出的解不一定是最优解，有可能是次优解。为了更为精确地进行时隙分配，本发明采用基于最优解的目标定向搜索求解算法求解上述目标函数：

目标函数P2中，是一个大于或等于零且小于或等于1的实数值，为负值，那么，亦为负值的累加，而在每一个传输帧内属于常数定值且为正值，设则目标问题P2转换为：

约束仍为式(7a)和(7b)；

a_i为一个负值，为正整数值，为了目标值使越小，则对于越小的a_i，应分配更大的因此，采取一种以最优化目标为定向的搜索方法，满足每一次的动态调整方案都大于以后的每一个方案所求的目标函数值，再来判断所求得的分配方案是否满足函数的约束，如果满足就解决问题，如果不满足，基于方案仍是最优，调小各个分配序列之间的方差值，直到满足方差限制；

S82、确定求解算法的详细步骤：

输入：内容拥有者集合内容需求者集合满足能量门限的转发行为均值方差门限值σ_th，时隙资源数目n₀；

输出：最佳时隙方案，即序列；

具体求解过程如图2所示，包括以下步骤：

S821、计算a_i，将a_i的值由小到大排列，设此时有n个内容拥有者，即i＝1,...,n，排列为a₁,a₂,...,a_n，且a₁≤a₂≤...≤a_n，其对应的表示为

S822、将总的资源数目分配给其余都为0，以满足资源总数约束；

S823、令将所分配的取值带入计算Q；

S824、若满足Q≤σ_th，则执行步骤S827，否则执行步骤S825；

S825、将倒序排列，找出序列中第一个大于1的值将减1，即的值作为新的序列时隙分配值，然后执行步骤S826；

S826、在序列中找出步骤S825中得到的值之后第一个小于新的序列时隙分配值的数；即从序列中找出第一个小于新的序列时隙分配值的数，然后将该数加1，作为新的的取值，然后返回步骤S823；

S827、此时的序列满足越小的a_i有着越大的时隙分配数目，是最优解，且满足方差和资源限制约束，结束。

此搜索方法首先将最大的时隙分配数目分配给最小的a_i，即满足越小的a_i有着越大的时隙分配数目，首先满足所分配的方案是最优解，再去判断方案是否满足方差限制。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。