[发明专利]基于博弈论的异构网络高能效功率分配方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机通讯领域，具体涉及异构网络基于Stackelberg博弈的高能效功率分配方法。

背景技术：

据统计，2010至2015年，全球通信量以131％的年增长率共增长了66倍。然而，3G技术到4G技术的峰值速率的年增长率仅为55％。随着4G通信系统在全球范围的发展，5G移动通信技术也开始出现在研究领域中。显而易见，新的无线接入技术与无线数据通信量需求之间是存在很大距离的。由于无线链路效率已经近乎达到其原始极限，未来无线接入能力的提高在很大程度上将依靠基础设施技术的改进，例如，增加节点密度、合作与协作射频技术等。这样一来，通信数据量的急剧增长和为移动用户提供服务的基础设施数量的持续攀升就会不可避免的增加无线网络中的能量消耗，导致大量的温室气体排放，从而对环境保护以及网络的可持续性发展造成危机。由此带来的通信设备对能源的消耗情况让原本被忽视的通信产业节能问题日益受到人们重视。从能源、环境以及经济等多个角度来看，节能降耗的确已成为通信产业亟待解决的问题。

另外，在异构网络中，干扰控制也是一个重要的研究领域，尤其是当微蜂窝网络与宏蜂窝网络在相同的频段时，有效的干扰控制显得更加重要。原因是，这种频谱共享会导致微蜂窝网络与宏蜂窝网络间产生跨层干扰。同时，微蜂窝网络之间也可以共享相同的射频资源来提高频谱效率，这又会导致微蜂窝网络之间产生同层干扰。跨层干扰和同层干扰的共存，会使网络性能显著降低。如果没有有效的干扰管理，功率资源将被极大的浪费，而网络整体的能量利用效率也可能甚至会比没有微蜂窝网络存在时的情况更糟。现存的针对异构网络的干扰控制策略可分为两大类：干扰缓解/消除策略以及源于认知无线电网络的干扰功率约束策略。在干扰功率约束策略中，微蜂窝网络对宏蜂窝网络产生的干扰总和应保持在一个可以接受的水平内。

资源分配在干扰管理和提高能源效率中都起着非常重要的作用。然而，大多数现有的资源分配的工作，其目标一般是单纯提高用户或整个网络的能源效率，极少同时考虑干扰对能源效率的影响。也有一些研究工作使用了资源分配来解决基于OFDMA的网络的干扰控制问题。因此，现有方法使用资源分配目标或者是提高能源效率，或者是减少干扰，将两者相结合同时考虑的研究还比较少见。

发明内容：

本发明提供一种异构网络基于Stackelberg博弈的高能效功率分配方法，以此来解决现有技术中存在的因通信数据量的急剧增长和为移动用户提供服务的基础设施数量的持续攀升不可避免的增加无线网络中的能量消耗导致的温室效应，进而对环境保护以及网络的可持续性发展造成的危机等问题。本发明通过以下技术方案来实现：

本发明在追求高能效的功率分配问题中引入干扰功率约束条件，提出最大化能效函数的非凸问题，并将该问题通过建立两级Stackelberg博弈模型进行分解，分别针对宏蜂窝网络(Macrocell)与微蜂窝网络(Picocell)建立不同的能效优化函数；对宏蜂窝网络与微蜂窝网络的能效优化函数提出拉格朗日对偶分解(LDDM)方法进行优化，并对干扰价格进行优化，最终找到高能效功率分配问题的优化解；具体步骤如下：

步骤1：异构网络拓扑建立

建立一个两层异构网络，一个中心宏蜂窝网络和N个微蜂窝网络，整个频带划分成K个子载波，所有的微蜂窝网络和宏蜂窝网络一起共享相同的频谱，干扰包括跨层干扰和同层干扰，由于微蜂窝网络基站的发射功率要远远小于宏蜂窝网络基站的发射功率，即可忽略不计，本发明只考虑从宏蜂窝网络到微蜂窝网络的跨层干扰。

步骤2：功率分配能效函数建立

宏蜂窝网络和第n个微蜂窝网络能量消耗分别用P_m和P_n表示，如公式(1)所示：宏蜂窝网络和第n个微蜂窝网络能量消耗公式也可以表示成收益：

其中，k_m和k_n分别表示宏蜂窝网络和第n个微蜂窝网络的功率放大器的效率；P_k和分别表示宏蜂窝网络和第n个微蜂窝网络在第k个子载波上分配的功率；P_cm和P_cn分别表示宏蜂窝网络和第n个微蜂窝网络的电路功率且均与发射功率是之间是相互独立的；

因此，建立能效函数η为η(y,P_n,P_m)，其中y表示干扰价格。

步骤3：最大化能效函数

追求高能效的问题可以转化为最大化能效函数η(y,P_n,P_m)，如公式(2)所示：