一种基于大规模IoT场景的高能效高可靠的资源分配方法

技术特征：
1.一种基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法，其特征在于，包括：s1：根据大规模iot场景构建通信系统模型；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；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；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；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；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；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。2.根据权利要求1所述的一种基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法，其特征在于，计算基站向用户发送信号时的信干噪比的公式为：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，表示小尺度衰落系数，表示大尺度衰落系数，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，表示系统中的用户间干扰，n表示用户总数量。3.根据权利要求1所述的一种基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法，其特征在于，计算中断概率的公式为：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。4.根据权利要求1所述的一种基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法，其特征在于，计算通信系统的能效的公式为：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，p
o
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。5.根据权利要求1所述的一种基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法，其特征在于，进行用户子载波分配的过程包括：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和子载波的配对。6.根据权利要求5所述的一种基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法，其特征在于，计算不同用户在同一子载波上发射信号的能效的公式为：特征在于，计算不同用户在同一子载波上发射信号的能效的公式为：其中，ee
n
表示用户n在子载波上发射信号的能效，w表示信道带宽，sinr
n
表示用户n在子载波上发射信号的信干噪比，h
n
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，p
n
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。7.根据权利要求1所述的一种基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法，其特征在于，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：s61：随机取能效值ε
*
，令x＝0；s62：根据功率求解公式和能效值ε
*
，得到功率的分配集合，s63：令x＝x 1，根据功率的分配集合计算通信系统的能效s64：设置x的最大值，重复执行步骤s62-s63，直到或x为最大值。8.根据权利要求7所述的一种基于大规模iot场景的高能效高可靠的资源分配方法，其特征在于，功率求解公式为：特征在于，功率求解公式为：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，p
o
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。

技术总结
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；该方法包括：根据大规模IoT场景构建通信系统模型；计算基站向用户发送信号时的信干噪比；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；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；根据中断概率进行用户子载波分配；通过最大化通信系统的能效设计用户功率分配；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；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。的应用前景。的应用前景。


技术研发人员：曾捷 张稳 牟郸霖 宋雨欣 陈昌川 冯轶群 张天骐
受保护的技术使用者：重庆邮电大学
技术研发日：2022.04.11
技术公布日：2022/7/12