[发明专利]一种毫微微蜂窝异构中继网络中应用社交互信的频谱拍卖方法

摘要

本发明公开了一种毫微微蜂窝异构中继网络中应用社交互信的频谱拍卖方法，其特征是，包括如下步骤1）构建毫微微蜂窝异构网络通信模型；2）构建毫微微蜂窝异构网络下的拍卖模型；3）卖家与买家需求计算；4）基于社交网络构建社交信任值；5）根据模型构建分配矩阵；6）构建优化问题；7）解决优化问题。这种频谱拍卖方法更具有灵活性和实用性，考虑到用户之间的社交互信，能提高网络的频谱分配效率和利用率，能提高整个网络的性能。

主权项

一种毫微微蜂窝异构中继网络中应用社交互信的频谱拍卖方法，其特征是，包括如下步骤：1)构建毫微微蜂窝异构网络通信模型：次用户在毫微微蜂窝覆盖下可以接入，覆盖外且无法与宏基站通信的授权用户可以选用次用户作为中继接入到蜂窝网，为消除毫微微蜂窝用户的自干扰，采用半双工通信模式和放大转发，设授权用户发射机以功率Pt发送信号Ss(t)，与该授权用户匹配的次用户接收该信号，次用户将接收到的信号以功率Ps将信号通过放大转发方式发送给毫微微蜂窝，从而使得不能与宏基站通信的宏用户可以实现通信需求，非授权用户不能共用频带对授权用户产生干扰，在毫微微蜂窝覆盖下非授权用户通过购买授权频带接入，次用户可以将帮助授权用户转发数据的效用计算到自己的出价函数中，授权用户的频带可以通过毫微微蜂窝分配给其覆盖下的次用户，实现频谱复用，根据次用户在双层异构网络中的社交特性，应用用户在平台上注册的社交关系，可以得到授权用户和次用户之间的社交互信参数η，然后进行频谱拍卖；2)构建毫微微蜂窝异构网络下的拍卖模型：在异构网络中有M个授权用户拥有带宽大小为F的授权频带，记为：{f1,f2,...，fm‑1,fm}，授权用户作为卖方，毫微微蜂窝覆盖下的次用户作为买方，有自身通信需求和中继能力，第三方拍卖人收集买方和卖方的需求和叫价信息；3)卖家与买家需求计算：假设每个授权用户的通信需求为：{k1,k2,...,km‑1,km}，其中ki＝αifilog2(1+Pt|hij|2/n0)，αi表示授权用户占用自身频带的比例大小，hij表示授权用户i到卖家j之间的信道系数，n0表示在相应信道的背景噪声，可表示为：n0＝{a1,k1；a2,k2；...；am‑1,km‑1；am,km}；在毫微微蜂窝覆盖下的次用户根据自己的通信需求和终端设备的电量及储存能力，向拍卖人提交自己的转发能力和自身的通信需求，每个买家对频带的估价可表示为：Bi＝{bi1,bi2,...,bim}，其中，bij表示次用户i对授权用户j的出价，由次用户转发授权用户的收益和对授权用户剩余频带的估价，可以用公式表示为：bij＝γi(1‑αj)fjlog2(1+Ps|h′|2/n0)，假设在网络中有n个次用户，记为：{N1,N2,...,Nn‑1,Nn}，对于不同授权用户，每个次用户都有一个出价信息，所有的出价信息可以构成一个三维数组B；4)基于社交网络构建社交信任值：根据网络中用户在社交网络中历史信息，用户在社交平台上的社交互动及互相之间的联系，可以得到用户的社交信任值η,同时，若次用户完成授权用户的通信请求，两者之间的社交信任值η会得到提高，在授权用户通信需求得到满足，买家的出价高于自身的保底价时，授权用户会选用社交信任值高的次用户进行数据转发；5)根据模型构建分配矩阵：在双向的拍卖过程中，定义一个分配矩阵X，记为：第三方拍卖人在网络中广播频谱拍卖信息，并收集买家信息，记为：Bi＝{bi1,bi2,...,bim}，卖家的信息记为：{a1,k1；a2,k2；...；am‑1,km‑1；am,km}；6)构建优化问题：通过应用社交信任值够优化资源分配，使得频谱利用率能够达到最大化，将优化分配问题建模为：其中uij，表示次用户i得到授权用户j的频带所产生的效用，用户的收益为：τuij‑bij，τ为加权值，τuij表示用户i使用频带j产生的价值，授权用户收益为次用户支付的价格，若买家的出价均小于授权用户的保底价，则拍卖结束，从新下一轮频谱拍卖；7)解决优化问题：对优化问题进行求解，得到最终的分配矩阵X：maxS(x)=ΣinΣjmxijuij]]>s.t.xij≤1,∀i∈n,∀j∈mΣinxij≤1,j∈mΣimxij≤1,∀i∈nηij≥θ,∀i∈n,∀j∈mQi≥kj,j∈m]]>其中，n为参加拍卖的买家数，m为授权用户所对应的频带，第一个限制条件的xij是拍卖结束后的分配值，取0或1，值为1时表示竞拍频谱成功，第二个限制条件是一个授权用户只能与一个次用户相匹配，第三个限制条件为在每一轮拍卖中一个次用户只能与一个授权用户相匹配，得到一个频谱，第四个条件表示相匹配的授权用户和次用户之间的社交信任值必须大于等于一个固定的阈值θ，第五个条件表示授权用户通过次用户转发产生信息速率Qi大于等于授权用户的需求，根据匹配算法求解优化问题，在满足约束条件和拍卖准则的条件下让出价高的次用户优先匹配来求解次优解，通过对买家和卖家之间的动态规划得到最后的分配结果。