[发明专利]基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法

说明书

本发明实施例提供一种基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法，包括：获取每一移动用户MU中的应用程序可容忍的最大时延；基于最大时延构建反向拍卖优化算法模型，反向拍卖优化算法模型的目标是最大化运营商MNO的收益，反向拍卖优化算法模型的约束条件包括确保每一MU的传输延迟不超过对应的最大延迟阈值；利用动态规划获胜者选择算法选择获胜WiFi接入点分配给MU。本发明实施例提供的基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法，从商业角度将Wi‑Fi卸载问题转化为基于反向拍卖的激励问题，旨在最大化MNO的收益，并且提出一种新的基于延迟约束和反向竞价的激励机制来刺激Wi‑Fi接入点参与数据卸载过程。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法。

背景技术

近年来，随着移动设备(例如，Ipad，笔记本电脑，智能手机)的迅速普及，移动互联网服务正在经历爆炸式增长，并提供各种应用，包括视频、音频和图像等。蜂窝网络是当今提供移动互联网服务的最流行的方式，特别是随着5G网络的出现。然而，移动服务和用户需求的爆炸性增长很可能在不久的将来使蜂窝网络过载和拥塞。特别是在高峰时段或城市地区，移动用户可能在低网络带宽，错失语音呼叫，较差的信号覆盖等方面面临极端情况。因此，移动网络运营商(MNO)迫切需要提供有效且有前景的解决方案来减轻蜂窝网络的负担。

移动数据卸载是使用互补网络通信技术来传输那些最初计划通过蜂窝网络传输的移动流量。随着移动网络流量持续快速增长，它已成为关键的工业细分领域。蜂窝流量可以通过其他互补网络卸载，例如小型基站(Small Base Station,SBS)，机会移动网络，Wi-Fi接入点(Access Point,AP)或异构网络。通过SBS卸载的数据(SBS卸载)使用诸如微小区，微微小区和毫微微小区的低功率小型基站(SBS)来卸载异构网络中的蜂窝流量。通过机会移动网络卸载数据(机会卸载)，利用机会移动网络从蜂窝网络卸载移动流量。通过Wi-Fi网络卸载数据(Wi-Fi卸载)，当移动设备进入Wi-Fi覆盖区域时将流量从蜂窝网络切换到Wi-Fi AP，以此降低蜂窝网络的成本和流量负载。综上所述，通过异构网络卸载数据是上述三种数据卸载方法的结合。

据报道，2017年移动设备和仅限Wi-Fi设备的Wi-Fi流量将占移动数据流量的60％以上。由于Wi-Fi AP的广泛部署，将过载的蜂窝流量卸载到Wi-Fi AP已经成为一种有效且有前景的方法。最近的研究已经证明了Wi-Fi卸载在缓解蜂窝网络数据流量负担方面的可行性和有效性。然而，Wi-Fi AP在没有接收适当的经济激励(例如，支付或奖励)时可能不愿意参与数据卸载过程。这是因为为MNO提供数据卸载服务将不可避免地产生额外的资源消耗，例如能量消耗，带宽消耗等。此外，在为移动用户提供数据卸载服务时，Wi-Fi AP可能不得不牺牲自己的用户利益，如带宽，传输速率，服务质量等。因此，迫切需要设计有效的激励机制来刺激Wi-Fi AP参与数据卸载过程。

发明内容

本发明实施例提供一种基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法，用于解决现有技术中的上述技术问题。

为了解决上述技术问题，一方面，本发明实施例提供一种基于动态规划算法和反向拍卖的数据卸载方法，包括：

获取每一移动用户MU中的应用程序可容忍的最大时延；

基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型，所述反向拍卖优化算法模型的目标是最大化运营商MNO的收益，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件包括确保每一MU的传输延迟不超过对应的最大延迟阈值；

利用动态规划获胜者选择算法选择获胜WiFi接入点分配给MU。

进一步地，所述基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型之前，还包括：

获取每一WiFi接入点上报的资源和出价。

进一步地，所述基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型之前，还包括：