一种端到端通信的资源分配分组优化方法与流程

技术特征：

1.一种端到端通信的资源分配分组优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：根据当前蜂窝网络中蜂窝用户的数量，以及端到端通信用户对的数量，构建蜂窝网络端到端通信的资源分配优化向量；

步骤2：建立蜂窝网络端到端通信的资源分配模型、以及蜂窝网络端到端通信资源分配模型的约束条件；

步骤3：将蜂窝网络端到端通信的资源分配优化向量中各优化变量根据变量属性进行分组，得到分组后的资源分配优化向量；

步骤4：将蜂窝网络端到端通信资源分配模型作为优化目标，结合蜂窝网络端到端通信资源分配模型约束条件，采用进化算法对分组后的资源分配优化向量不断进行迭代优化和重新分组，最终得到优化后的优化向量最优解；

步骤5：根据优化后的优化向量最优解建立所有蜂窝用户与端到端通信用户对之间的匹配关系；

步骤3所述的资源分配优化向量为：x＝{x1^1,x1^2,…,x1^N,…,xM^1,xM^2,…,xM^N}；

步骤3所述分组后的资源分配优化向量为：xgroup；

步骤3所述根据变量属性进行分组，得到分组后的资源分配优化向量，具体为：

随机产生分组选择变量rg∈[0,1]，并按如下规则对资源分配优化向量x中的各优化变量xm^n(m＝1,2,…,M；n＝1,2,…,N)进行分组：

其中，组别I1、组别Ik、组别II1、组别IIh以及组别III具体指：

组别I1：将资源分配优化向量x中与同一个蜂窝用户相关联的优化变量划分为同一组，即GroupI1-i＝{x1^i,x2^i,…,xM^i},i＝1,2,…,N；按组别I1进行变量分组，得到分组后的资源分配优化向量xgroup＝{Gi}＝{GroupI1-1,GroupI1-2,…,GroupI1-Ngroup}，i＝1,2,…,Ngroup，Ngroup＝N为分组后的资源分配优化向量xgroup的变量分组总数；

组别Ik：将资源分配优化向量x中与随机k个蜂窝用户相关联的优化变量划分为同一组，即GroupIk-i＝{GroupI1-r1,GroupI1-r2,…,GroupI1-rk}，i＝1,2,…,Nk，Nk＝N/k，r1,r2,...,rk∈{1,2,...,N}；按组别Ik进行分组后，得到分组后的资源分配优化向量xgroup＝{Gi}＝{GroupIk-1,GroupIk-2,…,GroupIk-Ngroup}，i＝1,2,…,Ngroup，Ngroup＝Nk为分组后的资源分配优化向量xgroup的变量分组总数；

组别II1：将资源分配优化向量x中与同一个端到端通信用户对相关联的变量划分为同一组，即GroupII1-j＝{xj^1,xj^2,…,xj^N}，j＝1,2,…,M；按组别II1进行分组后，得到分组后的资源分配优化向量xgroup＝{Gj}＝{GroupII1-1,GroupII1-2,…,GroupII1-Ngroup}，j＝1,2,…,Ngroup，Ngroup＝M为分组后的资源分配优化向量xgroup的变量分组总数；

组别IIh：将资源分配优化向量x中与随机h个端到端通信用户对相关联的变量划分为同一组，即GroupIIh-j＝{GroupII1-r1,GroupII1-r2,…,GroupII1-rh}，j＝1,2,…,Mh，Mh＝M/h，r1,r2,...,rh∈{1,2,...,M}；按组别IIh进行分组后，得到分组后的资源分配优化向量xgroup＝{Gj}＝{GroupIIh-1,GroupIIh-2,…,GroupIIh-Ngroup}，j＝1,2,…,Ngroup，Ngroup＝Mh为分组后的资源分配优化向量xgroup的变量分组总数；

组别III：将资源分配优化向量x中的全部N×M个优化变量随机打乱，打乱后每s个划分为同一组，即GroupR-u＝{xp1^q1,xp2^q2,…,xps^qs}，u＝1,2,…,U，U＝(N×M)/s，p1,p2,...,ps∈{1,2,...,M}，q1,q2,...,qs∈{1,2,...,N}；按组别III进行分组后，得到分组后的资源分配优化向量xgroup＝{Gu}＝{GroupR-1,GroupR-2,…,GroupR-Ngroup}，u＝1,2,…,Ngroup，Ngroup＝U为分组后的资源分配优化向量xgroup的变量分组总数。

2.根据权利要求1所述的端到端通信的资源分配分组优化方法，其特征在于，步骤1所述的资源分配优化向量，定义为：

x＝{x1^1,x1^2,…,x1^N,…,xM^1,xM^2,…,xM^N}

其中，x表示资源分配优化向量，所述资源分配优化向量的维度为N×M维，xm^n为资源分配优化向量x中的优化变量，表示第m个端到端通信用户对与第n个蜂窝用户链路资源的匹配关系，N表示当前蜂窝网络中蜂窝用户的数量，M表示端到端通信用户对的数量，m＝1,2,…,M；n＝1,2,…,N；

若xm^n>B表示第m个端到端通信用户对复用第n个蜂窝用户的通信链路资源，否则第m个端到端通信用户对不复用第n个蜂窝用户的通信链路资源；

B为预定义的分界点数值，且B>0。

3.根据权利要求1所述的端到端通信的资源分配分组优化方法，其特征在于，步骤2所述蜂窝网络端到端通信的资源分配模型为：

其中，fcost(x)表示资源分配优化向量x所对应的代价值；为第m个端到端通信用户对复用第n个蜂窝用户通信链路资源时的发射功率；Pα为端到端通信用户对的总电路功耗；为第m个端到端通信用户对发送端到第m个端到端通信用户对接收端的信道增益；PCUn为第n个蜂窝用户的发射功率；为第n个蜂窝用户到第m个端到端通信用户对接收端的信道增益；n0为高斯白噪声功率；N表示当前蜂窝网络中蜂窝用户的数量；M表示端到端通信用户对的数量；

步骤2所述蜂窝网络端到端通信资源分配模型的约束条件为：

可根据通信系统的应用场景，定义上述资源分配模型必须满足的若干约束条件：

一个蜂窝用户的通信链路资源最多只能被一个端到端通信用户对所复用，即

一个端到端通信用户对应当复用至少一个蜂窝用户的通信链路资源，即

4.根据权利要求1所述的端到端通信的资源分配分组优化方法，其特征在于，所述步骤4中采用进化算法对分组后的资源分配优化向量不断进行迭代优化和重新分组，具体按照以下步骤实施：

步骤4.1：在[0,2B]范围内随机初始化包含Np个优化向量的种群其中，每一个优化向量均代表步骤3中的一个分组后的资源分配优化向量xgroup；B>0为分界点数值；

步骤4.2：对种群Population中的每一个优化向量计算不满足步骤2中任意一个约束条件的蜂窝用户和端到端通信用户对的总个数，记录为Ci，i＝1,2,…,Np；同时，计算每一个优化向量所对应的步骤2中的代价值并由下式计算每一个优化向量所对应的目标函数值

其中，β＞0为惩罚项系数；

步骤4.3：将当前种群Population中目标函数值fmin最小的优化向量定义为参考向量CV＝xbest；其中，为优化向量xbest的各变量分组；Ngroup为优化向量xbest的变量分组总数；

步骤4.4：对于当前种群Population中的每一个优化向量依次遍历其每一个变量分组并采用进化算法对变量分组中所包含的优化变量进行一次进化，得到进化后的优化向量

按上述方案，所述步骤4.4中采用进化算法对变量分组中所包含的优化变量进行一次进化，在此过程中，当需要计算变量分组的目标函数值时，对于变量分组中所包含的优化变量之外的其余维度的优化变量，均使用当前参考向量CV中对应维度的优化变量值进行填补，即采用下式计算变量分组的目标函数值：

步骤4.5：用步骤4.4中所有进化后的优化向量更新当前种群Population；

步骤4.6：随机产生分组选择变量rg∈[0,1]，并按如下规则对步骤4.5中更新后的种群Population中每一个优化向量重新进行变量分组：

其中，组别I1、组别Ik、组别II1、组别IIh以及组别III为步骤3中所定义的相应组别；

步骤4.7：重复步骤4.3至步骤4.6，直至重复次数达到预定义的最大重复次数Tmax；随后，将当前种群Population中目标函数值fmin最小的优化向量作为优化后的优化向量最优解，即x^gbest＝xbest；

步骤4所述优化后的优化向量最优解为：

其中，x^gbest为优化后的优化向量最优解；为最优解x^gbest中的优化变量，表示第m个端到端通信用户对与第n个蜂窝用户链路资源的匹配关系，N表示当前蜂窝网络中蜂窝用户的数量，M表示端到端通信用户对的数量。

5.根据权利要求1所述的端到端通信的资源分配分组优化方法，其特征在于，步骤5所述的解码并建立所有蜂窝用户与端到端通信用户对之间的匹配关系，具体为：

若则将第n个蜂窝用户的通信链路资源分配给第m个端到端通信用户对；

若则不予以分配；

其中，B>0为分界点数值。

技术总结
本发明公开了一种端到端通信的资源分配分组优化方法，实现步骤为：构建蜂窝网络端到端通信的资源分配优化向量、资源分配模型以及约束条件；将资源分配优化向量中各优化变量根据变量属性进行分组，得到分组后的资源分配优化向量；将资源分配模型作为优化目标，结合其约束条件，采用进化算法对分组后的资源分配优化向量不断进行迭代优化和重新分组，得到优化后的优化向量最优解；根据优化后的优化向量最优解建立所有蜂窝用户与端到端通信用户对之间的匹配关系。本发明所提出的方法通过将优化变量分组后进行协同进化，且通过动态分组的方法确保耦合变量具有足够概率被分至同一组并充分进化，从而确保本方法对高维度资源分配模型具有良好的优化效果。

技术研发人员：陈畅;许斌斌;袁晶;黄均才;刘鉴栋;唐金锐;唐若笠;
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司广州供电局;
技术研发日：2021.07.26
技术公布日：2021.11.02