本发明属于移动通信中的无线资源管理技术领域，具体涉及无线通信系统中一种基于均衡策略的无线虚拟网络中在多个服务提供商间的资源分配方法，以及用户的资源分配和基站连接。
背景技术：
无线网络虚拟化(Wireless NetworkVirtualization,WNV)通过将一个物理网络抽象成多个虚拟网络，使得多个运营商或用户组能够共享同一物理网络的资源，并能在虚拟网络之间满足一定的隔离性。由于能够降低运营商的基础设施建设费用和网络运营费用、降低运营商的准入门槛，并且有利于加速无线技术的研究和部署进程，无线网络虚拟化已经成为研究的热点。
无线网络虚拟化需要实现多个虚拟网络对底层物理资源的共享，这其中就包括无线资源(功率、频谱等)，为实现对无线资源的合理共享，需要合适的无线资源分配方法。因此，无线资源分配一直无线网络虚拟化中的研究重点之一。一种有效的资源分配技术是通过调整服务提供商(Service Provider，SP)之间的无线资源分配，进而提高系统的吞吐量。在分配过程中，还要考虑用户选择基站的问题，这是一个非确定性多项式困难(Non-deterministic Polynomial hard，NP hard)问题。现有的两种经典的无线资源分配方法，即基于最大化吞吐量准则的无线资源分配和基于比例公平准则的无线资源分配。但这种分配方式有着明显的缺陷：资源会被分配给信道条件好的用户，信道条件差的用户将很难得到资源，因此这种分配方式的公平性是很差的。而绝对公平的分配显然会严重降低系统的吞吐量，因此应有一种在系统吞吐量和用户资源分配公平性之间平衡的方案。
技术实现要素：
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种以最大化基础设施提供商，服务提供商的效益为目标，并在保证用户服务质量需求的情况下，选择最佳的用户连接方案和资源分配方案。本发明基于一种均衡的策略，可以通过用户的连接方案和资源分配方案来决定价格，同时该价格又会影响用户的连接方案和资源分配方案，本发明中涉及的定价函数、需求函数、供应函数，运营商都可以根据自己的需要进行选择，保证了不同情况下能满足运营商的不同需求，同时，得益于拉格朗日对偶方法，资源分配方案是分布式的方案，可以在每一个基站单独运行，并且收敛速度快，有效地解决了如何设计系统吞吐量和用户资源分配公平性之间的方案。
技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种结合均衡策略的无线虚拟网络中的资源分配方法，包括以下具体步骤：
步骤1)：采集网络信息，初始化参数：采集网络中的服务提供商数目N、基站数目M及用户数目K，将站点集合记为{J0,J1...,Ji}，其中宏站用J0表示，小站用{J1,J2,...,JM}表示；
步骤2)：在资源分配时刻，采集用户信息，通过常用的信道估计方法，得到用户的信息，通过这些信息，计算用户的SINR：
其中是信道增益，包含路径损耗、阴影衰弱、天线增益，j表示基站编号，n和k分别表示服务提供商编号和用户编号，每一次执行资源分配方法时，可以看成是一个常数，Pj代表用户所处位置接收到的基站j的发射功率，σ2表示噪声的功率；
步骤3)：确定用户的单价和支付函数：每一次执行时，需要选择用户的单价和用户的支付函数来表示用户所消耗的代价，为了实现网络性能和用户公平性之间的平衡，用户的支付函数要有连续可微，单调递增，严格凹的性质；另一方面，用户的单价则是一个常数，每个用户的单价有可能相同，也有可能不同，将用户的单价记为{α1,α2...αK}，其中αk表示用户k的单价，用户的单价和用户的支付函数由运营商预先设定，在方法运行时进行配置即可；
步骤4)：确定服务提供商的单价和服务提供商的支付函数，无线虚拟资源可以看做是商品，基础设施提供商提供无线虚拟资源，可以被认为是这些商品的供应商，服务提供商支付一定的代价获得无线虚拟资源，可以被认为是消费者，在方法运行之前要首先确认虚拟资源的定价策略，针对不同的服务提供商，基础设施提供商采取不同的收费方式和单价，将服务提供商的单价记为{β1,β2...βI}，βi表示编号为i的服务提供商的单价，服务提供商的支付函数由服务提供商和基础设施提供商共同协商制定，预先输入到系统中，在进行资源分配时，不同的服务提供商选择对应的支付函数执行即可，得到了服务提供商的单价和服务提供商的支付函数之后，系统计算出服务提供商所要支付的价格；
步骤5)：确定目标函数：系统根据不同需求，确定不同的的目标函数，通过调整目标函数，调整用户的连接和资源的分配的方案，通过步骤3)和步骤4)，得到用户和服务提供商的单价和支付函数之后，服务提供商的收益等于从用户那得到的收益减去向基础设施提供商支付的支出，用{π1,...,πN}表示，πn代表编号为n服务提供商得到的收益，基础设施提供商得到的收益等于服务提供商向其所支付的支出，用π0表示；从经济学的角度上，可以选择帕累托最优作为一种目标函数，帕累托最优(Pareto Optimality)，也称为帕累托效率(Pareto efficiency)，是指资源分配的一种理想状态，假定固有的一群人和可分配的资源，从一种分配状态到另一种状态的变化中，在没有使任何人境况变坏的前提下，使得至少一个人变得更好，帕累托最优状态就是不可能再有更多的帕累托改进的余地，换句话说，帕累托改进是达到帕累托最优的路径和方法，帕累托最优是公平与效率的“理想王国”。
根据帕累托最优理论，问题可以表示为:
公式中的表示用户与基站的连接系数和基站给该用户分配的资源比例，条件C1说明每一个用户最多只能连接到一个基站，条件C2说明每个基站分配给与他相连的用户的资源不能超过基站所拥有的资源，条件C3说明如果一个用户连接到某个基站，那么这个基站一定要为这个用户分配资源，C4说明用户连接基站的情况，如果用户连接到某一个基站则为取值为1，否则，取值为0；
步骤6)：根据问题2)的特点，将问题2)分解成问题3)和问题5)两部分，问题3)是基础设施提供商的收益，问题5)是服务提供商的收益：首先通过资源分配提高基础设施提供商的收益，这部分收益表示为：
其中n表示服务提供商的编号，βn表示服务提供商的单价，Vn表示编号为n的服务提供商得到的资源数量，U()表示服务提供商的支付函数，得到问题3)的一个子问题：
这是基础设施提供商部分的子问题，上述公式(4)的含义是通过用户关联和资源分配最大化基础设施提供商的收益，根据问题4)的特点，将这部分收益表示为：
这里的ln(Rn,k)和Cn是两个具体的支付函数，此外，问题2)的另外一个子问题是服务提供商的收益：
这是服务提供商部分的子问题，上述公式(5)的含义是通过用户关联和资源分配最大化服务提供商的收益；
步骤7)：求解问题4)：在问题4)中和相互依赖，相互耦合，难以直接求解，通过将问题4)分解成两个子问题进行求解，如果用户关联方案确定，即所有的已知，那么问题就变成关于的一个子问题，所以首先假设都已经确定，同时服务提供商的支付函数和单价(假设只有两种服务提供商的单价)也都确定，那么问题就是求解
就是上述公式的Vn,k，其中表示用户的速率，Wj表示该基站所拥有的资源数目，可以证明问题6)是严格的凸问题，根据凸优化理论，使用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件来求解得到
其中μj是一个拉格朗日系数，通过μj＝max{β1|κn,k|-β2Wj,0}得到，其中|κn,k|表示用户的数目，得到资源分配策略之后，可以根据资源分配方案确定用户关联策略，将得到的代回问题4)中得到
求解问题7)，得到用户的连接方案
步骤8)：将基础设施提供商部分子问题求解之后，接下来求解服务提供商部分的子问题：根据帕累托最优理论
与
maxΩ(α),Ω(α)＝Σnπn 问题9)
其中Ω(α)表示所有服务提供商的收入之和。
问题9)与问题4)类似，通过解决问题4)的方法，将问题9)分解为用户关联和资源分配两个子问题，使用拉格朗日乘子法求解资源分配子问题，通过KKT条件得到资源分配的结果，得到资源分配方案之后重新代回问题9)，得到用户的关联方案；
步骤9)：资源分配方案和用户关联方案通过步骤8)确定之后，确定合理的服务提供商的价格，具体方法如下：
根据上面的资源分配方案的结果，可以看出如果某个βn比较大，基础设施提供商会更愿意把资源分配给该部分服务提供商，反之如果βn比较小，基础设施提供商则更愿意把资源分配给其他的服务提供商。所以可以通过调整βn，来调整基础设施提供在服务提供商之间资源分配的比例，可以通过迭代的方式得到最优的服务提供商的价格，迭代的过程中需要设置需求函数和供应函数，分别用ΦD(t)和ΦS(t)表示第t次迭代时的需求函数和供应函数，基础设施提供商可以根据实际的需要设置这两个函数；
步骤10)：初始化β＝βinit和t＝0，βinit是价格β的初始值，初始化迭代步长λ，可由运营商设定，将步骤4)用到的价格设置为价格β(t)之后，运行步骤9)的方法能够得到最优的资源分配方案和用户关联方案，得到资源方案和用户关联方案之后，重新计算ΦD(t)和ΦS(t)，再利用公式(10)计算第t次迭代的ΦD(t)-ΦS(t)和β(t+1)：
β(t+1)＝β(t)+λ(ΦD(t)-ΦS(t)) 问题10)
更新价格，直到|ΦD(t)-ΦS(t)|＜ε,ε＞0，ε是一个很小的正数，可由运营商设定，此时价格已经稳定，该价格就是所要求的最合理的服务提供商单价；
步骤11)：结束：将最终得到的服务提供商的单价设置为方法所需的服务提供商的单价，进行用户连接和资源分配的计算。
进一步地，所述步骤4)中的βi由运营商预先设定。
有益效果：本发明与现有技术相比，同时考虑基础设施提供商和服务提供商的收益，最终达到经济学上帕累托最优的结果，通过将问题分解为用户连接和资源分配两个子问题，简化问题的求解，最大化全局的收益；提出的基于均衡策略的资源分配方法通过在确定资源分配和用户连接方法之后，可以动态去调整服务提供商的单价来确保基础设施提供商收费更加合理，并且利用这个单价反馈到资源分配方案中；同时，该方法在确定服务提供商单价之后，决定用户连接和资源分配的方法是分布式的，可以在每一个基站上单独运行，并且算法收敛速度快，能够以更低的计算复杂度获得更高的系统效率；得益于均衡策略，提出的方法能够有效的计算单价，得到合理的资源分配方案和用户连接方案，得益于每一步的定制性，提出的方法能够在保证服务质量的同时有效地根据实际的情况进行自定义，可以满足不同运营商独特的需求，运营商可以根据自己的需要选择不同的支付函数，供应函数和需求函数，结合自己的需求来对算法进行自定义。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
如图1所示，本发明提供一种结合均衡策略的无线虚拟网络中的资源分配方法，包括以下具体步骤：
步骤1)：采集网络信息，初始化参数：采集网络中的服务提供商数目N、基站数目M及用户数目K，将站点集合记为{J0,J1...,Ji}，其中宏站用J0表示，小站用{J1,J2,...,JM}表示；
步骤2)：在资源分配时刻，采集用户信息，通过常用的信道估计方法，得到用户的信息，通过这些信息，计算用户的SINR：
其中是信道增益，包含路径损耗、阴影衰弱、天线增益，j表示基站编号，n和k分别表示服务提供商编号和用户编号，每一次执行资源分配方法时，可以看成是一个常数，Pj代表用户所处位置接收到的基站j的发射功率，σ2表示噪声的功率；
步骤3)：确定用户的单价和支付函数：每一次执行时，需要选择用户的单价和用户的支付函数来表示用户所消耗的代价，为了实现网络性能和用户公平性之间的平衡，用户的支付函数要有连续可微，单调递增，严格凹的性质；另一方面，用户的单价则是一个常数，每个用户的单价有可能相同，也有可能不同，将用户的单价记为{α1,α2...αK}，其中αk表示用户k的单价，用户的单价和用户的支付函数由运营商预先设定，在方法运行时进行配置即可；
步骤4)：确定服务提供商的单价和服务提供商的支付函数，无线虚拟资源可以看做是商品，基础设施提供商提供无线虚拟资源，可以被认为是这些商品的供应商，服务提供商支付一定的代价获得无线虚拟资源，可以被认为是消费者，在方法运行之前要首先确认虚拟资源的定价策略，针对不同的服务提供商，基础设施提供商采取不同的收费方式和单价，将服务提供商的单价记为{β1,β2...βI}，βi表示编号为i的服务提供商的单价，βi由运营商预先设定或者通过后面的步骤计算得到之后再进行设定，服务提供商的支付函数由服务提供商和基础设施提供商共同协商制定，预先输入到系统中，在进行资源分配时，不同的服务提供商选择对应的支付函数执行即可，得到了服务提供商的单价和服务提供商的支付函数之后，系统计算出服务提供商所要支付的价格；
步骤5)：确定目标函数：系统根据不同需求，确定不同的的目标函数，通过调整目标函数，调整用户的连接和资源的分配的方案，通过步骤3)和步骤4)，得到用户和服务提供商的单价和支付函数之后，服务提供商的收益等于从用户那得到的收益减去向基础设施提供商支付的支出，用{π1,...,πN}表示，πn代表编号为n服务提供商得到的收益，基础设施提供商得到的收益等于服务提供商向其所支付的支出，用π0表示；从经济学的角度上，可以选择帕累托最优作为一种目标函数，帕累托最优(Pareto Optimality)，也称为帕累托效率(Pareto efficiency)，是指资源分配的一种理想状态，假定固有的一群人和可分配的资源，从一种分配状态到另一种状态的变化中，在没有使任何人境况变坏的前提下，使得至少一个人变得更好，帕累托最优状态就是不可能再有更多的帕累托改进的余地，换句话说，帕累托改进是达到帕累托最优的路径和方法，帕累托最优是公平与效率的“理想王国”，根据帕累托最优理论，问题可以表示为:
公式中的表示用户与基站的连接系数和基站给该用户分配的资源比例，条件C1说明每一个用户最多只能连接到一个基站，条件C2说明每个基站分配给与他相连的用户的资源不能超过基站所拥有的资源，条件C3说明如果一个用户连接到某个基站，那么这个基站一定要为这个用户分配资源，C4说明用户连接基站的情况，如果用户连接到某一个基站则为取值为1，否则，取值为0；
步骤6)：根据问题2)的特点，将问题2)分解成问题3)和问题5)两部分，问题3)是基础设施提供商的收益，问题5)是服务提供商的收益：首先通过资源分配提高基础设施提供商的收益，这部分收益表示为：
其中n表示服务提供商的编号，βn表示服务提供商的单价，Vn表示编号为n的服务提供商得到的资源数量，U()表示服务提供商的支付函数，得到问题3)的一个子问题：
这是基础设施提供商部分的子问题，上述公式(4)的含义是通过用户关联和资源分配最大化基础设施提供商的收益，根据问题4)的特点，将这部分收益表示为：
这里的ln(Rn,k)和Cn是两个具体的支付函数，此外，问题2)的另外一个子问题是服务提供商的收益：
这是服务提供商部分的子问题，上述公式(5)的含义是通过用户关联和资源分配最大化服务提供商的收益；
步骤7)：求解问题4)：在问题4)中和相互依赖，相互耦合，难以直接求解，通过将问题4)分解成两个子问题进行求解，如果用户关联方案确定，即所有的已知，那么问题就变成关于的一个子问题，所以首先假设都已经确定，同时服务提供商的支付函数和单价(假设只有两种服务提供商的单价)也都确定，那么问题就是求解
就是上述公式的Vn,k，其中表示用户的速率，Wj表示该基站所拥有的资源数目，可以证明问题6)是严格的凸问题，根据凸优化理论，使用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件来求解得到
其中μj是一个拉格朗日系数，通过μj＝max{β1|κn,k|-β2Wj,0}得到，其中|κn,k|表示用户的数目，得到资源分配策略之后，可以根据资源分配方案确定用户关联策略，将得到的代回问题4)中得到
求解问题7)，得到用户的连接方案
步骤8)：将基础设施提供商部分子问题求解之后，接下来求解服务提供商部分的子问题：根据帕累托最优理论
与
maxΩ(α),Ω(α)＝Σnπn 问题9)
其中Ω(α)表示所有服务提供商的收入之和。
问题9)与问题4)类似，通过解决问题4)的方法，将问题9)分解为用户关联和资源分配两个子问题，使用拉格朗日乘子法求解资源分配子问题，通过KKT条件得到资源分配的结果，得到资源分配方案之后重新代回问题9)，得到用户的关联方案；
步骤9)：资源分配方案和用户关联方案通过步骤8)确定之后，确定合理的服务提供商的价格，具体方法如下：
根据上面的资源分配方案的结果，可以看出如果某个βn比较大，基础设施提供商会更愿意把资源分配给该部分服务提供商，反之如果βn比较小，基础设施提供商则更愿意把资源分配给其他的服务提供商。所以可以通过调整βn，来调整基础设施提供在服务提供商之间资源分配的比例，可以通过迭代的方式得到最优的服务提供商的价格，迭代的过程中需要设置需求函数和供应函数，分别用ΦD(t)和ΦS(t)表示第t次迭代时的需求函数和供应函数，基础设施提供商可以根据实际的需要设置这两个函数；
步骤10)：初始化β＝βinit和t＝0，βinit是价格β的初始值，初始化迭代步长λ，可由运营商设定，将步骤4)用到的价格设置为价格β(t)之后，运行步骤9)的方法能够得到最优的资源分配方案和用户关联方案，得到资源方案和用户关联方案之后，重新计算ΦD(t)和ΦS(t)，再利用公式(10)计算第t次迭代的ΦD(t)-ΦS(t)和β(t+1)：
β(t+1)＝β(t)+λ(ΦD(t)-ΦS(t)) 问题10)
更新价格，直到|ΦD(t)-ΦS(t)|＜ε,ε＞0，ε是一个很小的正数，可由运营商设定，此时价格已经稳定，该价格就是所要求的最合理的服务提供商单价；
步骤11)：结束：将最终得到的服务提供商的单价设置为方法所需的服务提供商的单价，进行用户连接和资源分配的计算。