[发明专利]基于网络编码的OFDMA网络上下行资源联合分配方法有效
申请号: | 201510040888.6 | 申请日: | 2015-01-27 |
公开(公告)号: | CN104640217B | 公开(公告)日: | 2017-12-15 |
发明(设计)人: | 陈惠芳;谢磊;刘冰峰 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | H04W72/04 | 分类号: | H04W72/04;H04L5/00 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司33200 | 代理人: | 杜军 |
地址: | 310027 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 网络 编码 ofdma 下行 资源 联合 分配 方法 | ||
1.基于网络编码的OFDMA网络上下行资源联合分配方法,其特征在于,该方法的具体步骤是:
步骤1、建立基于网络编码的对称交互业务数据交互策略;所述的对称交互业务为处于同一个小区内的两个用户通过基站相互发送数据,且数据发送速率相等的通信业务,具体策略是:
两个交互业务用户的上行数据到达基站后,基站对数据进行网络编码,之后再进行转发;两个用户接收到基站数据后,利用自己发送的数据将接收到的数据进行解码,即可得到对方用户发送的数据;
两个交互业务用户A和B的交互速率其中为用户A的最大上行速率,为用户B的最大上行速率,为用户A的最大下行速率,为用户B的最大下行速率;
步骤2、将基于网络编码的OFDMA系统上下行资源联合分配描述为优化问题;系统中包含MU个上行业务用户和MD个下行业务用户,2M个用户为对称交互业务用户,组成M条交互链路相互发送数据,对称交互业务用户既具有上行业务也具有下行业务;第m个用户与第M+m个用户为一对对称交互业务用户,组成第m条交互链路,m=1,2,...,M,其他剩余用户为只具有上行业务或只具有下行业务的用户;上行信道带宽为BU包含KU个上行子载波;下行信道带宽为BD包含KD个下行子载波;
优化问题的目标函数为其中Rm为用户m和用户M+m的交互速率,用户m的最大上行速率其中为上行子载波分配因子,为用户m分配给第k个上行子载波的功率,为用户m在第k个上行子载波上的信道增益与噪声比,为用户m在第k个上行子载波上的信道增益,N0为加性高斯白噪声功率谱密度;用户m的最大下行速率其中为下行子载波分配因子,为基站分配给用户m在第k个下行子载波上的功率,为用户m在第k个下行子载波上的信道增益与噪声比,为用户m在第k个下行子载波上的信道增益;
资源分配优化问题的约束条件为:
A1:为上行子载波分配约束,表示每个上行子载波同时只能被一个用户使用;
A2:为上行用户总功率约束,表示用户分配给子载波的功率之和不可以超过用户的总功率Pm;
A3:为每对交互业务用户占用相同的子载波约束;
A4:为下行子载波分配约束,表示每个下行子载波同时只能被一条交互链路或者一个非交互业务用户使用;
A5:为下行基站总功率约束,表示基站分配给用户在所有下行子载波的功率之和不可以超过基站的总功率PBS;
A6:为上行参数取值范围,表示第k个上行子载波被分配给第m个上行用户使用,否则
A7:为下行参数取值范围,表示第k个下行子载波被分配给第m个下行用户使用,否则
步骤3、将步骤2的优化问题转化为连续变量线性约束的凸优化问题,所述的凸优化问题的目标函数为:
其中μD,为连续变量;为上行子载波分配的最优值,为上行子载波功率分配的最优值,为下行子载波分配的最优值,为下行子载波功率分配的最优值,凸优化问题的约束条件为:和
步骤4、令消除凸优化问题中等式约束条件,将凸优化问题转化只具有变量取值范围约束的凸优化问题;利用次梯度迭代法对凸优化问题进行求解,拉格朗日乘子的次梯度分别为:拉格朗日乘子的迭代公式分别为:βi表示第i次迭代的步长,取βi=β0/i,β0为指定常数;
步骤5、将步骤4中获得的拉格朗日乘子最优值μ*D代入步骤3中获得的上下行子载波和子载波功率分配的最优值公式,即可以获得系统上下行子载波和子载波功率分配的最优值和
2.如权利要求1所述的基于网络编码的OFDMA网络上下行资源联合分配方法,其特征在于:步骤1中基站对两个交互业务用户的上行数据网络编码、转发、解码的具体流程是:
步骤(1)两个用户通过各自上行信道分别将数据发送到基站;
步骤(2)基站对接收的两个用户数据进行异或运算;
步骤(3)基站将异或运算所得的数据以多播方式下行发送给两个用户,两个用户接收到基站数据后,分别将接收到的数据与自己发送的数据进行一次异或运算即可得到对方用户发送的数据。
3.如权利要求1所述的基于网络编码的OFDMA网络上下行资源联合分配方法,其特征在于:步骤4中迭代的具体过程为:
步骤(1)选定各拉格朗日乘子初值,令i=0;
步骤(2)计算各拉格朗日乘子次梯度,令g(i)表示所有拉格朗日乘子次梯度的集合,ε为指定计算精度,如果||g(i)||≤ε,停止迭代,此时各拉格朗日乘子的值即为最优值;
步骤(3)计算步长βi=β0/i;
步骤(4)根据迭代公式更新迭代,计算各拉格朗日乘子在第i次迭代数值,令i=i+1,转到步骤(2)。
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