可缓存网络中非正交多址和能量收集辅助的资源分配方法

技术特征：
1.一种可缓存网络中非正交多址和能量收集辅助的资源分配方法，其特征在于包括以下步骤：(1)引入时延优化模型按下式确定最小化缓存助手的最大时延d
l
：优化条件如下：优化条件如下：优化条件如下：优化条件如下：其中，s
l
是缓存文件的大小、取值为[1,10]，r
l
为第l个缓存助手的文件传输速率，α
l
表示第l个缓存助手对信息解码和能量收集的时间分割比，p
l
表示第l个缓存助手的传输功率，为传输时延阈值、取值为[1,2]，p
max
表示基站的总发射功率、取值为[15,20]；按下式确定文件传输速率r
l
：其中，b是信号传输带宽、取值为[1,10]，g
l
表示第l个缓存助手的信道增益、取值为[0.6,1]，p
l'
表示使用串行干扰消除时被视为干扰的缓存助手的传输功率，σ
l
为第l个缓存助手的高斯白噪声功率、取值为[-174,-160]；按下式确定第l缓存助手收集到的能量e
l
：η表示能量转换效率、取值为[0.15,0.25]，e
min
表示每个缓存助手最少收集到的能量、取值为[0.5,1]，e
max
表示每个缓存助手最多收集到的能量、取值为[3,5]，表示对任意一个缓存助手l都满足当前条件；(2)转化时延优化模型用二分法按下式转化优化辅助变量γ：优化条件如下：
其中γ
a
的初值为0，γ
b
的初值为5000；(3)构建交替迭代方法通过二分法得到的缓存助手的最小化最大时延，根据步骤(2)中的公式(2)，通过交替迭代，得到最优的时间分割比α
l
和最优的功率p
l
；(4)引入能效优化模型按式(4)确定最大化缓存助手能效ee：优化条件如下：优化条件如下：优化条件如下：优化条件如下：按下式确定第k个用户在时隙i中的可实现速率r
k,i,l
：：：其中，p
s
表示电路消耗的功率、取值为[0.05,0.1]，p
k,i,l
表示缓存助手l服务的用户k在时隙i的传输功率，h
k,l
表示缓存助手l服务的用户k的信道增益、取值为[0.6,1]，n
c
是在用户接收端利用串行干扰消除解码将第k 1到k个用户的信号视为干扰，p
k',i,l
表示缓存助手l服务的在时隙i被视为干扰用户的传输功率，n
in
表示其他缓存助手发送信号对缓存助手l中的用户产生的干扰，p
q,i,k
表示缓存助手q服务的在时隙i被视为干扰用户的传输功率，h
q,k
表示缓存助手q服务的用户k的信道增益、取值为[0.6,1]，σ
k
为用户k的高斯白噪声功率、取值为[-174,-160]，t
k,i,l
表示缓存助手l服务的用户k在时隙i的传输时间，r
q
表示用户的服务
质量要求、取值为[1,5]，r
max
表示每个用户的最大传输速率、取值为[10,15]，e
l
为内容推送阶段缓存助手l收集到的能量，e0表示每个缓存助手的初始能量、取值为[0.5,1]，p
max
为基站的功率阈值、取值为[15,20]，τ表示每个用户的时延阈值、取值为[0.5,1]；(5)转化能效优化模型用分式规划方法将(3)按式(5)转化：优化条件如下：优化条件如下：优化条件如下：优化条件如下：(6)确定最优传输功率和时间用dinkelbach方法、拉格朗日乘子法和kkt条件，按下式确定最优传输功率p
k,i,l
：按下式确定最优传输时间t
k,i,l
：其中λ
1,k,i
,λ
2,k,i
,λ
3,k,i
,λ
4,k,i
为(5)中约束条件分别对应的拉格朗日乘子，初值均为1。2.根据权利要求1所述的可缓存网络中非正交多址和能量收集辅助的资源分配方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述的e
min
取值为1w。3.根据权利要求1所述的可缓存网络中非正交多址和能量收集辅助的资源分配方法，其特征在于：在步骤(4)中，所述的k取值为5。

技术总结
一种可缓存网络中非正交多址和能量收集辅助的资源分配方法，由引入时延优化模型、转化时延优化模型、构建交替迭代方法、引入能效优化模型、转化能效优化模型、确定最优传输功率和时间步骤组成。本发明采用了非正交多址技术和能量收集技术，解决了无线缓存网络中缓存助手由于能量限制不能长期服务用户的技术问题；减小了在内容推送阶段的传输时延，提升了在内容传输阶段的系统能效。本发明具有时延小，能效高、缓存服务。缓存服务。缓存服务。


技术研发人员：任远 钱凯月 张雪薇 江帆 卢光跃
受保护的技术使用者：西安邮电大学
技术研发日：2022.07.29
技术公布日：2022/11/11