[发明专利]一种基于保密和能效优化的上行双连接数据分流方法

权利要求书

1.一种基于保密和能效优化的上行双连接数据分流方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)在基站BS的覆盖范围下有一个移动用户MU，同时部署了一个小蜂窝辅助网络接入点AP通过“双连接”为MU提供数据分流服务；

在无线网络中，在满足数据保密性要求以及能量有效性的情况下最小化MU的总功率消耗的优化问题描述为如下所示的非凸性优化问题P1问题，该问题表示如下：

min p_iA+p_iB

限制条件:P_out(p_iA,x_iA)≤∈_i (1-1)

x_iA≥0

x_iB≥0

控制变量:(x_iA,p_iA)和(x_iB,p_iB)

在P1问题中，x_iB表示BS侧MU所能达到的最大数据需求流量，p_iB表示BS侧MU消耗的能量；x_iA表示AP侧MU所能达到的最大数据需求流量，p_iA表示AP侧MU消耗的能量；P_out是关于p_iA和x_iA的函数，表示为P_out(p_iA,x_iA)，式(1-5)是通过香农定理得到的；

将问题中的各个变量及关系表达式做一个说明，如下：

p_iA：AP侧MU消耗的能量/W；

p_iB：BS侧MU消耗的能量/W；

x_iB：BS侧MU所能达到的最大数据需求流量；

x_iA：AP侧MU所能达到的最大数据需求流量；

W_B：MU到BS的信道带宽/HZ；

W_A：MU到AP的信道带宽/HZ；

g_iA：MU到AP的信道增益；

g_iB：MU到BS的信道增益；

g_iE：MU到窃听者的信道增益；

n_A：MU到AP的背景噪声功率/W；

n_B：MU到BS的背景噪声功率/W；

n_E：MU到窃听者的背景噪声功率/W；

MU到AP可以获得的最大保密数据吞吐量；

P_out：AP在给MU提供数据分流服务时的保密性溢出的概率

MU到AP的最大消耗能量/W；

MU到BS的最大消耗能量/W；

∈_i：MU的保密性溢出概率的上界；

α_i：MU到窃听者信道增益的平均值；

(2)保密性溢出的概率函数P_out(p_iA,x_iA)表达式如下：

上式中的表示MU到AP可以获得的最大保密数据吞吐量，其表达式如下：

将式(2-2)代入(2-1)得到P_out(p_iA,x_iA)表达式如下：

定义一个辅助量表示MU到AP的有效信道功率增益，其表达式如下：

结合式(2-4)可以得到P_out(p_iA,x_iA)表达式如下：

(3)通过对(1-1)和(2-5)进行联立分析，得到(1-1)的限制表达式如下：

定义一个新的变量θ_iA来量化保密性需求的影响，θ_iA的表达式如下：

通过对(3-1)的进一步转化，得到(1-1)的等效表达式如下：

而在P1问题的最优化方案中，上式为问题的一个严格约束，而在问题分析中，MU的分流数据流量速率满足如下表达式：

通过(1-2)以及(3-4)的分析得到如下表达式：

因此，通过联立(1-5)和(3-5),可以得到表达式如下：

(4)P1问题的等效转化，代入(3-5)、(3-6)及以上的各关系到P1问题，得到P2问题表示如下：

限制条件:

控制变量:p_iA

对(4-1)进行等效转化，得到表达式如下：

同样对(4-2)也进行等效转化，得到表达式如下：

通过(4-3)与(4-4)将P2问题进行等价转化为P2-E问题，“E”表示的是等价的，如下：

限制条件:条件(1-3)

条件(4-3)

条件(4-4)

控制变量:p_iA

P2-E问题中的限制条件(4-3)和(4-4)都与p_iA成线性关系，所以在参数设置上，三个限制条件(4-3),(4-4),(1-3)产生了一个关于p_iA的可行区间，即

(5)P2-E问题看成是一个凸性优化问题，对P2-E中的目标函数进行一阶求导，得到其一阶导数表达式如下：

通过分析知道是关于p_iA的递增函数；

(6)在给定和的情况下，根据P2-E问题中目标函数的一阶导数的单调性求解该问题的算法SolP2E如下；

步骤6.1：设置计算误差的容忍值为γ，flag＝1；

步骤6.2：如果成立，那么执行步骤6.6；如果成立，那么执行步骤6.6，否则执行步骤6.3；

步骤6.3设置

步骤6.4：当flag＝1时，得到如果成立，那么同时设置flag＝0，执行步骤6.6；

步骤6.5：如果成立，当满足时，更新返回步骤6.4；当满足时，更新返回步骤6.4；

步骤6.6：结束循环；

步骤6.7：输出P2-E问题的当前最优解为

(7)在算法SolP2E中，是在给定p_iA的上界与下界的情况下计算的，所以要对p_iA的上界与下界进行求解，需要考虑多种情况下的和定义两个新的参量K和L，其表达式如下所示：

通过参量K和L，(4-3)和(4-4)转化为如下表达式：

基于以上(7-3)和(7-4)两式来得到和需要考虑不同情况下的K和L，首先通过分析(7-3)，得到两种不同的情况，即CaseⅠ：KL≥1；CaseⅡ：KL<1；

CaseⅠ是在KL≥1下的情况，在这种情况下，满足W_Blog₂(1+piBmaxgiBnB≥Rireq，表示BS能满足MU的全部流量需求，不需要AP进行数据分流；相反，CaseⅡ在KL<1下的情况下，BS不能满足MU全部的数据流量需求，因此，P2-E问题在CaseⅡ情况下可能是不可行的；

若KL≥1，即为CaseⅠ，通过分析得到两种子情况，如下：

CaseⅠ.1：当时，得到

CaseⅠ.2：当时，得到

若KL<1，即为CaseⅡ，通过分析得到五种子情况，如下：

CaseⅡ.1：当P2-E问题不可行；

CaseⅡ.2a：当且时，得到

CaseⅡ.2b：当且时，P2-E问题不可行；

CaseⅡ.3a：当且时，得到

CaseⅡ.3b：当且时，P2-E问题不可行；

最终得到以下各情况：

CaseⅠ.1

CaseⅠ.2

CaseⅡ.1P2-E问题不可行；

CaseⅡ.2a

CaseⅡ.2bP2-E问题不可行；

CaseⅡ.3a

CaseⅡ.3bP2-E问题不可行；

通过以上过程得到和代入算法SolP2E得到最优解通过得到的最优解得到P2-E问题相应的其他三个最优解如下：

以上为P2-E问题的最优解，即为P1问题中，MU在AP侧消耗能量的最优解MU在AP侧数据分流需求最优解MU在BS侧消耗能量的最优解MU在BS侧数据需求的最优解