[发明专利]基于蜂窝网络覆盖终端直通通信系统能效与时延折衷方法

摘要

发明公开了一种基于蜂窝网络覆盖终端直通通信系统能效与时延折衷方法，该基于蜂窝网络覆盖终端直通通信系统能效与时延折衷方法通过引入组的概念，将工作在同一个正交频段的所有用户定义为一个组，因此用户间的干扰只存在于组内，组与组之间不存在干扰，组概念的引入将该算法的最优化问题分解成了一系列的子问题，从而大大的降低了计算的复杂度。本发明定量的揭示出了该通信系统中时延和能效的折衷关系，该定量关系为工程设计中控制和权衡时延和能效性能提供了重要的理论准则。本发明提出的能效-时延折衷算法不需要知道任何有关业务到达率和信道条件的统计分布的先验知识，具有信号开销小的优点，从而能容易的应用于实际系统。

主权项

1.一种基于蜂窝网络覆盖终端直通通信系统能效与时延折衷方法，其特征在于，该基于蜂窝网络覆盖终端直通通信系统能效与时延折衷方法包括以下步骤：步骤一，对于基于蜂窝网络覆盖的干扰受限的终端直通的通信系统，引入组的概念，假设系统存在R个正交的频段，将工作在同一个正交频段的所有用户定义为一个组，即系统存在R个组，因此用户间的干扰只存在于组内，组与组之间不存在干扰；步骤二，给出了组r内工作在蜂窝模式的用户在基站的接收信干噪比G^r(t))和工作在终端直通模式的用户在终端直通接收端的接收信干噪比G^r(t))的定义公式；通过香农公式给出组r内工作在蜂窝模式的用户的传输速率和终端直通模式的用户的传输速率的定义公式；步骤三，给出系统工作在蜂窝模式的用户的传输速率R_m(t)、工作在终端直通模式的用户的传输速率R_n(t)和所有工作的用户的总传输速率R_tot(t)的定义公式；步骤四，给出了单用户的瞬时功耗P^k(t)、长期的平均功耗P^k和系统瞬时总功耗P_tot(t)的定义公式：Pk(t)=ξkΣr∈R[1k∈Gr(t)Pkr(t)]+PCk]]>其中，ξ^k为功率放大器的功效系数，1_k∈Gr(t)为一个示性参数，如果用户k是组r内工作的用户，则值为1；否则值为0，为组r内工作的用户k的发送功率，为设备的固定电路功耗：Pk‾=limT→∞1TΣt=0T-1E{Pk(t)}]]>其中，P^k(t)为单用户的瞬时功耗，T为时隙数；Ptot(t)=Ptot(P(t),G(t))=Σr∈R[Σk∈Gr(t)ξkPkr(t)]+Σk∈Gr(t)PCk]]>其中，ξ^k为功率放大器的功效系数，为组r内工作的用户k的发送功率，为设备的固定电路功耗；步骤五，为了定量的刻画能效与时延之间的折衷关系，给出了实际数据队列Q_k(t)更新公式和能效η_EE的定义公式；具体实现如下：Q_k(t+1)=max[Q_k(t)-R_k(t),0]+A_k(t)其中，max[Q_k(t)-R_k(t),0]为Q_k(t)-R_k(t)与0的最大值，R_k(t)为时隙t的业务离开速率，A_k(t)为时隙t的业务到达速率；网络能效η_EE定义为长期的网络总功耗与相应的总的传输数据量的比值，单位为Joule/bit/Hz，该定义能够描述时变信道条件和随机业务到达对时延性能的影响，定义公式如下：ηEE=limT→∞Σt=0T-1E{Ptot(P(t),G(t))}Σt=0T-1E{Rtot(P(t),G(t))}=limT→∞1TΣt=0T-1E{Ptot(P(t),G(t))}limT→∞1TΣt=0T-1E{Rtot(P(t),G(t))}=P‾totR‾tot]]>其中，为系统长期平均总功耗，为系统长期平均总传输速率；步骤六，建立随机最优化模型来揭示基于蜂窝网络覆盖的干扰受限的终端直通的通信系统的能效与时延折衷关系：minηEE=Ptot‾Rtot‾=Ptot‾(P,G)Rtot‾(P,G);]]>s.t.C1:Pk‾≤Pavk,∀k∈G(t),r,]]>C2:排队队列Q_k(t)平均速率稳定，k∈G(t),r,C3:Σn∈Dr(t)Pnr(t)≤PD,maxr,∀r,t]]>C4:Σm∈Dr(t)Pmr(t)≤PC,maxr,∀r,t]]>C5:Pjr(t)≥0,∀j∈Gr(t),r,t.]]>其中，为用户每个时隙的平均功耗门限，为组内所有工作在终端直通模式的用户对工作在蜂窝模式的用户的干扰门限，为组内所有工作在蜂窝模式的用户对工作在终端直通模式的用户的干扰门限；C1用于保证移动设备的生存期；C2是队列稳定性约束，用于保证所有到达的数据在有限的时间内离开网络；C3限制组内所有工作在终端直通模式的用户对工作在蜂窝模式的用户的干扰；C4限制组内所有工作在蜂窝模式的用户对工作在终端直通模式的用户的干扰；C5是一个非负传输功率约束；步骤七，为了处理随机最优化模型的限制条件C1，引入并给出虚拟功率队列V_k(t)的概念和定义公式，其中V_k(0)=0；如果功率分配算法使所有的虚拟功率队列稳定，则满足平均功率限制C1：V_k(t+1)=max[V_k(t)+y_k(t),0]yk(t)=Pk(t)-Pavk]]>其中，max[V_k(t)+y_k(t),0]为V_k(t)+y_k(t)与0的最大值，P^k(t)为单用户的瞬时功耗，为用户每个时隙的平均功耗门限；步骤八，利用非线性分数规划，转化步骤六的随机、非凸最优化模型，即将步骤六的最优化问题转化成为如下最优化问题：min Ptot‾(P,G)-ηEE(t)Rtot‾(P,G);]]>s.t.C1，C2，C3，C4，C5；其中，ηEE(t)=Σt=0t-1Ptot(P(τ),G(τ))Στ=0t-1Rtot(P(τ),G(τ));]]>其中，为系统长期平均总功耗，为系统长期平均总传输速率，P_tot(P(τ),G(τ))为系统瞬时总功耗，R_tot(P(τ),G(τ))为系统瞬时总传输速率；利用利亚普洛夫偏移技术，设计出求解上述转化问题的能效-时延折衷算法；求解转化问题（也即原问题）的能效-时延折衷算法具体实现如下：第一步，在每个时隙t，观察当前的实际数据队列Q_k(t)和虚拟功率队列V_k(t)和信道条件G(t)，求解如下最优化问题得到本时隙的功率分配；minV[Σr∈RΣk∈Gr(t)ξkPkr(t)-ηEE(t)(Σr∈RΣk∈Gr(t)Rkr(t)]+Σr∈RΣk∈Gr(t)ξkVk(t)Pkr(t)-Σr∈RΣk∈Gr(t)Qk(t)Rkr(t)]]>s.t.C3，C4，C5第二步，根据当前时隙t的实际数据队列Q_k(t)、虚拟功率队列V_k(t)和能效η_EE(t)更新公式更新下一时隙开始时的实际数据队列Q_k(t+1)、虚拟功率队列V_k(t+1)和能效η_EE（t+1）；按如下公式计算：Q_k(t+1)=max[Q_k(t)-R_k(t),0]+A_k(t)其中，max[Q_k(t)-R_k(t),0]为Q_k(t)-R_k(t)与0的最大值，R_k(t)为时隙t的业务离开速率，A_k(t)为时隙t的业务到达速率；V_k(t+1)=max[V_k(t)+y_k(t),0]yk(t)=Pk(t)-Pavk]]>其中，max[V_k(t)+y_k(t),0]为V_k(t)+y_k(t)与0的最大值，P^k(t)为单用户的瞬时功耗，为用户每个时隙的平均功耗门限；ηEE(t)=Σt=0t-1Ptot(P(τ),G(τ))Στ=0t-1Rtot(P(τ),G(τ))]]>其中，P_tot(P(τ),G(τ))为系统瞬时总功耗，R_tot(P(τ),G(τ))为系统总传输速率；步骤九，根据组的概念将能效-时延折衷算法第一步中的最优化问题分解为R个子问题，提出针对子问题的迭代功率分配算法（IPAA）：minV[Σk∈Gr(t)ξkPkr(t)-ηEE(t)(Σk∈Gr(t)Rkr(t)]+Σk∈Gr(t)ξkVk(t)Pkr(t)-Σk∈Gr(t)Qk(t)Rkr(t)]]>s.t.C3，C4，C5；具体实现如下：第一步，初始化初值功率P^r,(0)(t)、当前用户k=0和最大容忍δ>0，计算I^r,(0)=f(P^r,(0)(t))-h(P^r,(0)(t))；其中：f(Pr(t))=Σk∈Gr(t)(VηEE(t)+Qk(t))log2(Σj∈Gr(τ)Pjr(t)+nk)-VΣk∈Gr(τ)ξkPkr(t)-Σk∈Gr(t)ξkVk(t)Pkr(t);h(Pr(t))=Σk∈Gr(t)(VηEE(t)+Qk(t))log2(Σj∈{Gr(t)-k}Pjr(t)gkjr(t)+nk);]]>第二步，解决如下最优化问题得到最优解P^r,*(t)；max f(P^r(t))-[h(P^r，(k)(t))+h^T(P^r,(k)(t))(P^r(t)-P^r,(k)(t))]；s.t.C3，C4，C5；第三步，将第二步的最优解设置下一个用户的功率k=k+1，P^r,(k)(t)=P^r,*(t)；第四步，计算I^r,(k)=f(P^r,(k)(t))-h(P^r,(k)(t))；第五步，判断不等式|I^r,(k)-I^r,(k-1)|≤δ，如果不等式成立，该算法结束输出最优化功率；否则返回第二步；步骤十，通过利亚普洛夫偏移技术，定量的分析出能效-时延折衷关系为[O(1/V),O(V)]；ηEE≤ηEEopt+BVE{Rtot*(t)}≤ηEEopt+B/RminV]]>其中，为步骤六最优化问题的最优解，B为正实数，R_min为所有工作的用户的总传输速率的边界最小值，V为控制参数；Q‾≤B+V(ηEEoptRmax+Pmax)ϵ]]>其中，B为正实数，V为控制参数，为步骤六最优化问题的最优解，R_max为所有工作的用户的总传输速率的边界最大值，P_max为系统瞬时总功耗的边界最大值，ε为各个用户业务到达率距网络容量域边界的最小距离。