[发明专利]一种LTE与D2D混合网络中基于时延保证的资源分配优化算法有效
申请号: | 201610952448.2 | 申请日: | 2016-11-02 |
公开(公告)号: | CN106454920B | 公开(公告)日: | 2019-10-08 |
发明(设计)人: | 张鹤立;王洋;郭俊;纪红;李曦 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
主分类号: | H04W24/06 | 分类号: | H04W24/06;H04W28/02 |
代理公司: | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人: | 赵文利 |
地址: | 100876 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种LTE与D2D混合网络中基于时延保证的资源分配优化算法,属于无线通信技术领域;具体为:步骤一、针对LTE单小区,同时存在配对的D2D用户和LTE用户,建立通信系统。步骤二、对通信系统中的D2D用户对与LTE用户进行资源分配,在最大化系统吞吐量和用户时延低于门限时延的条件下进行数学建模;步骤三、采用基于粒子群优化的资源分配算法对数学模型求解,得到系统吞吐量最大时每个粒子最终的位置;步骤四、对基于粒子群优化的资源分配算法进行仿真验证,有效降低系统时延。优点在于:在LTE网络和D2D通信混合网络架构下,在保证用户时延不超过时延门限的前提下,最大化系统整体吞吐量;实现了无线资源的合理分配和优化。 | ||
搜索关键词: | 一种 lte d2d 混合 网络 基于 保证 资源 分配 优化 算法 | ||
【主权项】:
1.一种LTE与D2D混合网络中基于时延保证的资源分配优化算法,其特征在于,包括如下步骤:步骤一、针对LTE单小区,同时存在配对的D2D用户和LTE用户,建立通信系统;通信系统包括:一个基站,K1个LTE用户以及K2对D2D用户对;K1个LTE用户采用集合表示,K2对D2D用户对采用表示;LTE用户和D2D用户对共享N个资源块;D2D用户对之间通信复用LTE网络的下行资源,且一个D2D用户对占用一个资源块,不同D2D用户对不能复用相同的资源块;步骤二、对通信系统中的D2D用户对与LTE用户进行资源分配,在最大化系统吞吐量和用户时延低于门限时延的条件下进行数学建模;通过资源分配最大化系统吞吐量的公式,如下:数学建模如下:指示资源块n的分配情况,当时表示资源块n被分配给了第k个用户,时则表示资源块n没有被分配给第k个用户;代表第k个LTE用户或者第k个D2D用户对在资源块n上的传输速率;表示基站在资源块n上分配给第k个LTE用户的发射功率;基站在所有资源块上的发射功率之和不能超过基站最大的发射功率限制表示第k个D2D用户对在资源块n上的发射功率;任何一个D2D用户对在所有资源块上的发射功率之和不能超过D2D用户的发射功率限制lk代表第k个LTE用户或者第k个D2D用户对发射端的队列长度;代表每个用户都要满足的最大时延门限;步骤三、采用基于粒子群优化的资源分配算法对数学模型求解,得到系统吞吐量最大时每个粒子最终的位置;具体步骤如下:步骤301、初始化每个粒子的位置,速度,历史最优解和全局最优解;第i个粒子在资源块上的位置集合Xi表示为:S为粒子的总数;n=1,2,…,2N,N为资源块的数量;针对第i个粒子,将该粒子的位置和速度使用0和1之间的随机数进行初始化,历史最优解pbesti和全局最优解gbest都初始化为0;步骤302、针对第i个粒子,在第t次迭代中更新该粒子的速度和位置;更新公式如下:w是控制粒子速率的惯性权重因子;c1和c2是两个学习因子的正常量,c1=c2=2,r1和r2是取值在0和1之间的随机变量;pbesti(t)代表第i个粒子在第t次迭代中,使系统吞吐量最大化取得最优值的位置,即该粒子的历史最优解;第i个粒子的历史最优解pbesti(t),用下式表示:其中,τ为迭代次数,xi(t)为第i个粒子所在的位置;f()是目标函数;gbest(t)代表第t次迭代在所有粒子的范围内,使系统吞吐量取得最优值得所有粒子的位置,即全局最优解,用下式表示:步骤303、将第i个粒子更新后的位置向量均分成两部分,并将每部分都解码成整数作为资源块序号,将对应资源块分别分配给LTE用户和D2D用户对;针对第i个粒子,在资源块上的位置集合向量Xi平均分成两部分和解码公式如下:代表资源块n被分配给LTE用户的序号;的值代表资源块n被分配给D2D对的序号;floor()代表向下取整,K1代表LTE用户的数量和K2代表D2D用户对的数量;的值为K1+K2+1表示资源块n没有被分配给D2D用户对;步骤304、针对分配好资源块的D2D用户和LTE用户,将基站和D2D对的发射端总功率平均分配到各自所占用的资源块上,将资源分配问题转化为在限制条件下的最大化系统吞吐量问题;限制条件为:步骤305、对每个粒子引入适应度函数,将限制条件下的最大化系统吞吐量问题,转化为非限制性问题,并计算适应度函数Fitness的值;P∈R+是补偿因子;为补偿函数;步骤306、判断第i个粒子的更新位置是否能使适应度函数值最大,如果是,进入步骤307,否则,返回步骤302更新第i个粒子历史最优解位置pbesti;步骤307、根据每个粒子的历史最优解,找出使适应度函数值最大的所有粒子位置,更新全局最优解gbest;步骤四、对基于粒子群优化的资源分配算法进行仿真验证,实现了无线资源分配的合理优化。
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