[发明专利]D2D辅助的超密集网络中基站休眠和协作缓存的联合优化方法

权利要求书

1.D2D辅助的超密集网络中基站休眠和协作缓存的联合优化方法，其特征在于：同时考虑缓存方案和基站休眠策略，通过分析文件传输时延和系统平均能耗，将能耗和时延权衡问题描述为最小成本函数问题；所述最小成本函数问题是一个复杂的组合优化问题，因休眠和缓存是两个独立的过程，将原问题分解为两个子问题：首先，给定缓存方案，寻找最小成本函数值所对应的最优基站休眠方案；其次，基于最优基站休眠方案，根据组合优化算法迭代求解最优协作缓存方案，使得用户服务质量得以保证的条件下最小化系统能耗；

具体步骤如下：

(1)运营商测量出区域面积内宏站、小站、D2D用户和蜂窝用户的总数目N_M、N_S、N_D和N_U，从而得到该区域内宏站、小站、D2D用户和蜂窝用户的分布密度λ_m、λ_s、λ_D和λ_U；

(2)设用户的所有的数据请求文件集合为F_N为该集合的长度；考虑用户文件传输的不同方式，计算文件f_i的平均传输时延

上式中，表示文件f_i缓存在D2D用户缓存空间的文件比例；表示文件f_i缓存在小站的文件比例；L₀为用户数据文件的平均比特大小；D_B表示小站回程链路的时延；小站的平均传输速率表示为其中表示所有小站都处于激活状态下小站的平均传输速率，θ为小站休眠比例；为宏站的平均传输速率，为D2D用户的平均传输速率；Pr_S＝(1-θ)A_S，表示用户关联到小站的概率，其中A_S表示所有小站都处于激活状态下用户关联到小站的概率；

设文件f_i的平均请求次数为q_fi，计算所有文件的平均传输时延

其中，

(3)计算系统中所有宏站在单位时间内的平均能耗

上式中，P_mt为区域内宏站传输功率，P_m0为宏站通信静态链路的能耗，Δp_m为宏站通信负载相关的能耗因子，ξ_j表示宏站j的负载率；

计算系统中所有小站在单位时间内的平均能耗

上式中，P_S为每个小站关闭状态的平均能耗，P_s0为小站通信静态链路的能耗，Δp_s为小站通信负载相关的能耗因子，P_sb为小站回程链路的能耗，P_st为小站传输功率；s_k∈{0，1}，s_k＝1表示小站k处于激活状态，s_k＝0表示小站k处于关闭状态；ω_s是小站的缓存能效，ζ_k表示小站k的负载率；

计算系统中所有D2D用户在单位时间内的平均能耗

上式中，P_d0为D2D通信静态链路的能耗，Δp_d为D2D通信负载相关的能耗因子，P_dt为D2D用户发射机传输功率，ω_d是D2D用户的缓存能效，表示D2D用户的负载率；

计算单位时间内系统的平均能耗

根据所有文件的平均传输时延和单位时间内系统的平均能耗定义系统成本函数

上式中，β为权重因子；

(4)根据已知的缓存策略和求解最优基站状态：系统成本函数是关于基站开关比例的凸函数，先求解得到最优基站开关比例θ^*，根据θ^*给出所有可能的基站状态集合为该集合的长度；

(5)遍历所有基站状态集合Ω，在第n次搜索时，计算在状态集合S_n下T时刻内系统平均能耗、文件平均传输时延以及系统成本函数

(6)对于所有S_n的成本函数值计算n^*：

得到最优基站状态根据对每个小站执行开关决策；

(7)在给定的最优基站状态下，迭代求解最优协作缓存方案和迭代次数为N_I；

(8)在第i次迭代中，根据给定的D2D用户缓存方案采用KKT条件求解关于小站缓存方案的组合优化问题，寻找最优小站缓存方案

(9)根据求得最优小站缓存方案根据KKT条件求解关于D2D用户缓存方案的组合优化问题；

(10)令i＝i+1，执行步骤(8)-(9)，当i≥N_I，迭代过程结束，得到最优缓存方案和