一种基于大规模IoT场景的高能效高可靠的资源分配方法

一种基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法
技术领域
1.本发明属于无线通信网络技术领域，具体涉及一种基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法。


背景技术：

2.由于近年来iot的爆炸式增长，移动应用程序有望在未来无线网络中继续保持目前的指数级增长。未来的异构服务和应用还需要在未来无线网络中提供前所未有的海量用户接入、异构数据流量、高带宽效率和低时延服务。因此，上述服务和应用将必须得到大规模多址接入方案的支持。大规模多址接入须以最有效的方式在分配的共享资源块(如时隙、频带、扩展码和功率级别)中容纳多个用户。为了实现这一目标，大规模多址接入方案必须超越现有方案的简单结合，需要融入新的概念和范式。与传统的多址接入方案相比，大规模多址接入方案有望实现更高的带宽效率和更高的连通性。而且，大规模多址接入还必须为对时延敏感的iot应用提供高效(更高可靠、更高能效)的随机访问。
3.在探索大规模多址接入技术如何保证未来海量iot用户带来的海量连接数量问题中，需要根据未来iot应用的需要，设计能同时保证可靠性和能耗的大规模多址接入方案。在此基础上，研究大规模多址接入系统中的资源分配问题，是保障多用户通信中的服务质量的重要前提。因此，为了解决大规模多址接入中的能效和可靠性难以同时保证的问题，需从用户子载波匹配和功率分配两方面进行优化。


技术实现要素：

4.为了解决大规模多址接入中的能效和可靠性难以同时保证的问题，本发明提出了一种基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法，该方法包括：
5.s1：根据大规模iot场景构建通信系统模型；
6.s2：根据通信系统模型，计算基站向用户发送信号时的信干噪比；
7.s3：根据基站向用户发送信号时的信干噪比，计算用户在不同子载波上发送信号对应的中断概率；
8.s4：根据基站向用户发送信号时的信干噪比，计算通信系统的能效；
9.s5：根据中断概率进行用户子载波分配，得到用户子载波分配结果；
10.s6：根据最大化通信系统的能效进行用户功率分配，得到用户功率分配结果；
11.s7：系统根据用户子载波分配结果和用户功率分配结果进行通信。
12.优选的，计算基站向用户发送信号时的信干噪比的公式为：
[0013][0014]
其中，表示基站通过子载波k向用户n发射信号时的信干噪比，表示，
表示，表示基站通过子载波k向用户n发射信号的功率，σ2表示加性高斯白噪声的方差，表示用户间干扰，n表示用户总数量。
[0015]
优选的，计算中断概率的公式为：
[0016][0017]
其中，p
out
表示用户的中断概率，sinr
min
表示系统通信的最小信干噪比，表示通过子载波k向用户n发射信号时基站的信干噪比的概率密度函数。
[0018]
优选的，计算通信系统的能效的公式为：
[0019][0020]
其中，表示基站通过子载波k向用户n发射信号的功率，w表示信道带宽，表示基站通过子载波k向用户n发射信号时的信干噪比，po表示维持系统正常运行所需功率，k表示子载波数量，n表示用户总数量。
[0021]
进一步的，进行用户子载波分配的过程包括：
[0022]
对所有用户在不同子载波上发送信号对应的中断概率进行排序，根据中断概率顺序，得到用户的子载波优先级列表；
[0023]
计算不同用户在同一子载波上发射信号的能效并对能效进行排序，根据能效顺序，得到子载波的用户优先级列表；
[0024]
根据用户的子载波优先级列表和子载波的用户优先级列表进行用户和子载波的配对。
[0025]
进一步的，计算不同用户在同一子载波上发射信号的能效的公式为：
[0026][0027][0028]
其中，een表示用户n在子载波上发射信号的能效，w表示信道带宽，sinrn表示用户n在子载波上发射信号的信干噪比，hn表示计算用户能效时的小尺度衰落系数，表示大尺度衰落系数，pn表示基站通过子载波向用户n发射信号的功率，σ2表示加性高斯白噪声的方差。
[0029]
优选的，根据最大化通信系统的能效进行用户功率分配的过程包括：
[0030]
s61：随机取能效值ε
*
，令x＝0；
[0031]
s62：根据功率求解公式和能效值ε
*
，得到功率的分配集合，
[0032]
s63：令x＝x 1，根据功率的分配集合计算通信系统的能效
[0033]
s64：设置x的最大值，重复执行步骤s62-s63，直到或x为最大值。
[0034]
进一步的，功率求解公式为：
[0035][0036][0037]
其中，表示基站通过子载波k向用户n发射信号的功率，w表示信道带宽，表示基站通过子载波k向用户n发射信号时的信干噪比，po表示维持系统正常运行所需功率，k表示子载波数量，n表示用户总数量，表示链路中最大中断概率预期值。
[0038]
本发明的有益效果为：本发明针对大规模iot场景中常见的能效和可靠性难以同时保证的问题，通过研究中断概率和能效的表达式，分别从用户载波匹配和功率分配这两方面对可靠性和能效进行了联合优化；用户载波匹配过程在保证系统能效的同时提升了系统的可靠性，而功率分配的过程则在保证系统可靠性的同时提升了系统的能效；本发明的资源分配方法通过联合优化可靠性和能效，同时保证了大规模iot场景中系统的能效和可靠性，具有广阔的应用前景。
附图说明
[0039]
图1为本发明中基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法流程图；
[0040]
图2为本发明中一种优选实施例的通信系统模型示意图。
具体实施方式
[0041]
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做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。
[0042]
本发明提出了一种基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法，如图1所示，所述方法包括：。
[0043]
s1：根据大规模iot场景构建通信系统模型；
[0044]
s2：根据通信系统模型，计算基站向用户发送信号时的信干噪比；
[0045]
s3：根据基站向用户发送信号时的信干噪比，计算用户在不同子载波上发送信号对应的中断概率；
[0046]
s4：根据基站向用户发送信号时的信干噪比，计算通信系统的能效；
[0047]
s5：根据中断概率进行用户子载波分配，得到用户子载波分配结果；
[0048]
s6：根据最大化通信系统的能效进行用户功率分配，得到用户功率分配结果；
[0049]
s7：系统根据用户子载波分配结果和用户功率分配结果进行通信。
[0050]
基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法的一种优选实施例如下：
[0051]
如图2所示，根据大规模iot场景构建通信系统模型，优选的，一种通信系统模型为一个包含n个iot用户，k个子载波和一个基站的通信系统。系统的信干噪比可以表示为系统有效功率和总功率的比值，根据信道模型，计算基站向用户发送信号时的信干噪比为：
[0052][0053]
其中，表示基站通过子载波k向用户n发射信号时的信干噪比，表示，表示，表示基站通过子载波k向用户n发射信号的功率，k∈{1,2,...k}；σ2表示加性高斯白噪声的方差，σ2的值则取的值则取表示用户间干扰，n表示用户总数量。
[0054]
系统的吞吐量表示为：
[0055][0056]
其中，w是信道带宽，表示基站通过子载波k向用户n发射信号时的信干噪比，表示用户n是否被子载波k服务，若是，否则，
[0057]
为维持信号的传输，需要让系统每一条信道的吞吐量r'大于中断吞吐量r
min
，根据基站向用户发送信号时的干信噪比，计算用户在不同子载波上发送信号对应的中断概率，每个用户的中断概率可以表示为：
[0058][0059][0060]
其中，sinr
min
表示系统通信的最小信干噪比，表示基站通过子载波k向用户n发射信号时信干噪比的概率密度函数，sinr
avg
表示系统中的平均信噪比。
[0061]
根据基站向用户发送信号时的信干噪比，计算通信系统的能效；
[0062]
计算通信系统的能效的公式为：
[0063][0064]
其中，po表示维持系统正常运行所需功率。
[0065]
根据中断概率进行用户子载波分配，得到用户子载波分配结果；进行用户子载波分配的过程如下：
[0066]
对所有用户在不同子载波上发送信号对应的中断概率进行排序，根据中断概率顺序，得到用户的子载波优先级列表；计算不同用户在同一子载波上发射信号的能效并对能效进行排序，根据能效顺序，得到子载波的用户优先级列表；根据用户的子载波优先级列表和子载波的用户优先级列表进行用户子载波配对。
[0067]
计算不同用户在同一子载波上发射信号的能效包括：
[0068]
采用测试信号，此时无用户间干扰；计算不同用户在同一子载波上发射信号的能效，公式为：
[0069][0070][0071]
其中，een表示用户n在子载波上发射信号的能效，sinrn表示用户n在子载波上发射信号的信干噪比，hn表示计算用户能效时的小尺度衰落系数，表示大尺度衰落系数，pn表示基站通过子载波向用户n发射信号的功率。
[0072]
在进行子载波分配时，可将功率看做平均分配；一个用户只能有一个子载波服务，而一个子载波可以服务多个用户，配对过程为：初始化未匹配的用户列表；从未匹配的用户集合中依次选择用户(用n表示)按照用户的子载波优先级列表中从高到低的优先级向子载波(用k表示)发送匹配请求；若子载波k服务的用户数量小于匹配用户上限，则将用户n和子载波k进行匹配，并将用户n从集合未匹配的用户集合中移除；否则，根据子载波的用户优先级列表将用户n与子载波k已经匹配的用户进行比较，若存在优先级小于n的用户，则让用户n替换子载波k已经匹配的用户中优先级最低的用户，将被替换掉的用户放入到未匹配的用户集合中，将用户n从未匹配的用户集合中移除，若不存在优先级小于n的用户，子载波拒绝用户n的请求，将子载波k从用户n的子载波优先级列表中移除。
[0073]
在保证系统可靠性的前提下，通过最大化能效的值来实现系统的高能效，即：
[0074][0075]
对能效进行最大化优化主要通过功率的分配进行，通过在通信系统中设计合理的功率分配方案来最大化系统中的能效，其过程为：
[0076]
s61：随机选取合理的能效值ε
*
，令x＝0；
[0077]
s62：根据功率求解公式和能效值ε
*
，得到功率的分配集合，功率的分配集合表示为p＝{p1,p2,...,pn,...,pn}；
[0078]
功率求解公式为：
[0079][0080][0081]
其中，表示链路中最大中断概率预期值
[0082]
s63：令x＝x 1，根据功率的分配集合计算通信系统的能效具体的，s62求出的功率的分配集合代入通信系统的能效计算公式，可得到一个新的
[0083]
s64：设置x的最大值，重复执行步骤s62-s63，直到或x为最大值，得到最终的功率的分配集合即用户功率分配结果。
[0084]
系统根据可靠性优化得到的用户子载波分配结果和能效优化得到的用户功率分
配结果进行通信。
[0085]
本发明针对大规模iot场景中常见的能效和可靠性难以同时保证的问题，通过研究中断概率和能效的表达式，分别从用户载波匹配和功率分配这两方面对可靠性和能效进行了联合优化；用户载波匹配过程在保证系统能效的同时提升了系统的可靠性，而功率分配的过程则在保证系统可靠性的同时提升了系统的能效；本发明的资源分配方法通过联合优化可靠性和能效，同时保证了大规模iot场景中系统的能效和可靠性，具有广阔的应用前景。
[0086]
以上所举实施例，对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所举实施例仅为本发明的优选实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。