[发明专利]基于三边匹配的无人机辅助6G网络资源分配方法

说明书

本发明公开了一种基于三边匹配的无人机辅助6G网络资源分配方法。所述方案包括：首先，将无人机辅助6G网络涉及的要素抽象为HAPs、UAVs和终端用户三类实体，其中用户需通过UAVs连接到HAPs。然后，我们将无人机辅助6G网络资源中三类实体的偏好列表形成一个循环，每个代理通过对另外一种代理的偏好排序建立自己的偏好列表,将其构建成具有大小和循环偏好的三边匹配问题。最后，我们通过设计一些合理的限制，将其转化为具有大小和循环偏好的受限三边匹配问题，利用三边匹配方法求解，得到稳定的三边匹配结果。本发明系统提高了HAPs收益，解决了海量数据高效传输中的资源分配问题。

技术领域

本发明涉及未来通信网络与物联网领域，具体为基于三边匹配的无人机辅助6G网络资源分配方法。

背景技术

随着物联网、云计算和大数据等新兴应用的发展，对第六代(6G)移动通信技术的研究正日益引起工业界与学术界重视。由于空地一体化6G网络覆盖范围大、吞吐量高、恢复能力强，它对于实现海上、空中以及地面网络系统难以覆盖的边远地区通信与信息服务有其明显优势，已经成为广域通信保障和信息应用的一个重要发展领域。目前，地面终端用户的数量在持续高速的增长，因此如何有效的利用有限的资源来满足日益增长的用户需求，已经成为了人们日益关注的问题。

通过克服传统资源分配方案和博弈论的局限，匹配博弈已经成为网络资源分配中一种有潜力的方案。匹配的主要优点是它提供分布式解决方案，并考虑每个相关实体的优先级。两方实体之间存在经典的匹配方案，然而，双边匹配方法无法有效处理包含三类实体的资源分配问题。在空地一体化6G网络中，需要同时考虑HAPs、UAVs和终端用户三类实体来系统解决资源的有效分配。而双边匹配算法往往要对三类实体进行解耦，会引起各类实体偏好信息的缺失，从而造成系统效能损失。

三方实体之间存在三方匹配方案，三个实体(用户、HAPs和UAVs)之间的关系问题可以重新表述为三个实体之间具有大小和循环偏好列表(TMSC)的三方匹配博弈。TMSC的目标是在用户、HAPs和UAVs之间找到具有最大基数的稳定匹配。由于确定TMSC模型本身是否存在稳定匹配的过程是NP-complete的，通过添加一些合理的限制，可将其转化为具有大小和循环偏好的受限三边匹配问题（R-TMSC）。本发明通过三边匹配的方案，同时考虑HAPs、UAVs和终端用户三类实体，分布式分配网络资源，在保证QoS的同时有效提高了HAPs收益，提升系统整体性能。

发明内容

为了解决上述问题，本发明公开了一种基于三边匹配的无人机辅助6G网络资源分配方法。所述方案包括：首先，将无人机辅助6G网络涉及的要素抽象为HAPs、UAVs和终端用户三类实体，其中用户需通过UAVs连接到HAPs。然后，我们将空地一体化6G网络资源中三类实体的偏好列表形成一个循环，每个代理通过对另外一种代理的偏好排序建立自己的偏好列表,将其构建成具有大小和循环偏好的三边匹配问题。最后，我们通过设计一些合理的限制，将其转化为具有大小和循环偏好的受限三边匹配问题，找到稳定的三边匹配结果。本发明系统提高了HAPs收益，解决了海量数据高效传输中的资源分配问题。

无人机辅助6G网络模型，其由空基网络与地面终端用户构成，空基通信网络包括低空通信平台和高空通信平台。我们将上述网络中涉及到的不同角色抽象为HAPs、UAVs和终端用户三类实体，其中用户通过UAVs连接到HAPs,考虑HAPs和UAVs的合作，以实现对偏远地区用户的大规模访问和数据回程。高空段包括个HAPs, ,。低空段包括个UAVs，,。无人机按照给定的飞行路径服务于考虑区域。地面终端用户包括个，,。其中用户通过UAVs连接到HAPs。UAVs沿给定路径飞行，可能会脱离或建立与用户的连接。

用二值变量表示用户是否与UAV连接，二值变量表示 UAV是否与HAP连接，具体定义如下：

与

我们用来衡量系统性能的最重要的因素是HAPs从用户那里赚取的收入。因此，问题表述如下：

P0:

C1：