一种基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法与流程

本发明涉及5G通信领域，一种基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法。

背景技术：

传统的蜂窝移动通信网络中，如果两个设备用户需要通信，它们之间必须要经过基站转接即发射端先将要发送的信息发送到基站，再由基站将信息发送到接收端，它们通信所需的频谱资源和信道都有基站进行分配。这种集中式通信方式虽然便于对无线频谱资源和干扰的管理和控制，但是资源利用率较低，例如，如果两个需要通信的用户相距很近，也要使用双倍的资源进行一般的蜂窝通信，这样会非常浪费频谱资源。同时，随着高速增长的数据需求迫使5G移动通信网络大幅提高其网络吞吐量。因为无线频谱资源的稀缺，所以需要提出合理的方案来提高网络的频带利用率，从而满足日益增长的数据需求。

作为5G移动通信网络的关键技术，端到端通信(Device-to-Device，D2D)具有潜在地提高系统性能、提升用户体验、扩展蜂窝通信的作用。因此D2D通信作为提升蜂窝网络的资源利用率的关键技术成为5G的重要标准之一。D2D关键技术包括D2D发现技术、D2D同步技术、无线资源管理、功率控制和干扰协调技术、通信模式切换等。

D2D通信是一种在蜂窝网络主要控制下，允许终端之间利用蜂窝网络的授权频带资源来进行端到端之间直接通信。使用蜂窝网络的授权频带资源可以免受其它无线通信系统的干扰，但同时也使得D2D用户与传统蜂窝网用户之间相互干扰。因此，我们需要设计合理的资源分配算法，在满足用户服务质量的前提下有效的进行资源分配。针对出现的这些问题，一种基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法，高效地利用蜂窝网络的频谱资源，提高其频谱效率。

技术实现要素：

发明目的：本发明目的是针对D2D通信系统的资源分配问题，提供一种基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法，快速有效地进行资源分配的优化，有效提高网络容量。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)初始化系统参数，所述参数包括子信道数量N、终端通信所需的信噪比阈值、D2D发射终端的功率、移动终端DUE数量M、终端的位置信息，以及捕食搜索算法控制参数，包括总的限制级别数NumLevel+1，用于增大限制等级L的指针阈值Cthreshold，区域限制搜索模式的限制等级数Lthereshold，搜索模式的高适应值LhighThreshold；

(2)将系统的资源分配方案进行编码，编码方式为编码方式为G＝(g₁,…,g_j,…,g_M)，g_j表示为DUE j所分配的子信道号码，其取值范围为1…N；

(3)随机选择一个初始点a，a∈Ω，其中Ω为所有可能的取值。令最优解b＝a,计数器count＝0，搜索限制等级Level＝0，初始化限制集res[NumLevel]；

(4)如果Level<NumLevel，取a的邻域N(s)的子集N′(s)，并求出其最大函数值(函数值为信道容量值)对应的点mresult，然后转第5步；否则结束，根据最优解b对应的分配方案进行资源分配。

(5)如果mresult对应的函数值落入res[Level]与b对应的函数值之间，即：Z(mresult)∈(res[Level],Z(b))，则令a＝mresult，然后转第7步；否则转第6步。

(6)如果a对应的函数值Z(a)＞Z(b)，令b＝a，Level＝0,counter＝0，重新计算限制集，然后转第4步；否则转第7步。

(7)令counter＝counter+1，如果counter>Cthreshold，令Level＝Level+1，counter＝0，然后转第8步；否则转第4步。

(8)如果Level＝Cthreshold，令Level＝LhighThreshold，并转第4步；否则直接转第4步。

所述步骤(3)中的初始化限制集的算法如下：

根据随机选择的初始点a，任从其邻域取NumLevel个点，并计算每个点对应的函数值；

设初始点a对应的函数值赋予res[0]，把这NumLevel个点对应的函数值按照降序排列；

把排列后的NumLevel个值依次赋给res[1]，res[2]，···，res[numLevel]。

所述步骤(6)中的重新计算限制集算法如下：

搜索目前为止发现的最优解b的邻域，取NumLevel个点，计算其对应的函数值；

把这b和NumLevel个点对应的函数值按照降序排列，依次赋给res[0]，res[1]，res[2]，···，res[numLevel]。

所述步骤(4)中邻域N(s)基于N进制的编码方法构造，对于任意一个点P的上一个点为点P对应N进制数-1对应的点，下一个点为点P对应N进制数+1对应的点，点P的领域为以点P为中心的上下N³个点的范围。

有益效果：与现有技术相比，本发明基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法，能够有效提高系统的容量，降低终端的发射功率，其性能优越，且易于实现。

附图说明

图1是基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法实现的具体流程图；

图2是采用捕食搜索算法和其他算法所得的信道容量图。

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。

场景的选择直接影响了资源分配方法的性能，下面详细分析一下场景的设定与参数的设置。

1.移动终端的分类与数量

在以D2D通信为关键技术的第五代移动通信系统中，终端分为传统蜂窝网移动终端CUE和D2D移动终端DUE两类。在频分复用网络中，一个子信道往往只分配给一个CUE，而多个DUE对可以同时共享CUE所使用的信道资源。在本专利中，我们假设N个CUE和M对DUE共享所有的信道资源。其中N个CUE和M个DTUE均匀分布在一个半径为R的小区内，DRUE分布在以其对应的DTUE为圆心，L为半径的圆内。因为每个子信道只分配给一个CUE，所以首先CUE是随机选择子信道，然后DUE根据算法选择不同的子信道进行复用。

2.信道模型的建立

在专利中，假设CUE采用功率控制。对D2D来说，因为其终端数量多并且位置随机，采用功率控制会导致非常高的系统负荷并且性能优化并不明显，所以D2D发射终端DTUE采用固定的发射功率，记作P_T。假设发射终端和接收终端之间的信道模型为自由空间衰减模型，即P_r/P_t＝1/r^α,其中P_r是接收终端接收到的功率，P_t是发送终端的发射功率，r为终端之间的距离，α是路径损耗因子。

3.信道容量

信道容量的计算采用香农信道容量公式，为

其中，B为子信道带宽，SINRc_i为CUEi接收到的SINR，SINRd_j为DRUEj接收到的SINR，计算公式分别为：

其中，P_i为CUE i的发射功率，r_i为CUE i和基站之间的距离，P_T为DTUE的发射功率，d_k,i为DTUE k和CUE i之间的距离，α为路径损耗指数，N₀为噪声功率，为第i个子信道对应的终端集；

其中，l_j为DTUE j和DRUE j之间的距离，P_m为CUE m的发射功率，d_m,j为CUE m和DRUE j之间的距离，为第m个子信道对应的终端集。

4.算法控制参数的设置

(1)NumLevel：总的限制级别数为NumLevel+1。

(2)Cthreshold：用于增大限制等级Level的指针阈值。

(3)Lthereshold：当Level到达Lthereshold时，则说明该算法已经在所限制区域内进行了多次有效的搜索而没有找到改进的解，于是算法放弃区域限制的搜索模式。

(4)LhighThreshold：表示搜索模式的高适应值。指的是在常规搜索模式下，如果算法在Lthereshold个限制等级下搜索完仍然不能发现新的改进解，那么算法将停止。

其中，总的限制级别数NumLevel+1＝6，用于增大限制等级Level的指针阈值Cthreshold＝1，区域限制搜索模式的限制等级数Lthereshold＝1，搜索模式的高适应值LhighThreshold＝4。

基于上述基础，对本发明的基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法进行设计。

如图1所示，本发明实施例公开的一种基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法，包括以下步骤：

(1)初始化系统参数，所述参数包括子信道数量、终端通信所需的信噪比阈值、D2D发射终端的功率、移动终端数量以及终端的位置信息，总的限制级别数NumLevel+1＝6，用于增大限制等级L的指针阈值Cthreshold＝1，区域限制搜索模式的限制等级数Lthereshold＝1，搜索模式的高适应值LhighThreshold＝4；

(2)将系统的资源分配方案进行编码，编码方式为G＝(g₁,…,g_j,…,g_M)，g_j表示为DUE j所分配的子信道号码，其取值范围为1…N；

(3)随机选择一个初始点a，a∈Ω，其中Ω为所有可能的取值。令最优解b＝a,计数器count＝0，搜索限制等级Level＝0，初始化限制集res[NumLevel]；

(4)如果Level<NumLevel，取a的邻域N(s)的5％个点构造出N′(s)，并求出其最大函数值(算法中的函数值即为信道容量值)对应的点mresult，然后转第5步；否则结束，根据最优解b对应的分配方案进行资源分配。本步骤中邻域N(s)可基于N进制的编码方法构造，对于任意一个点P的上一个点为点P对应N进制数-1对应的点，下一个点为点P对应N进制数+1对应的点。例如，系统有3个CUE，10对DUE，随意选择一个点(也即随机一种分配方案)(1,2,3,3,2,1,2,1,3,2,1)，其可以看作为3进制数，则与其相邻的上一个3进制数为(1,2,3,3,2,1,2,1,3,1,3)，下一个三进制数为(1,2,3,3,2,1,2,1,3,2,2)。邻域可以设为以此点为中心的上下N³个点的范围。

(5)如果mresult对应的函数值落入res[Level]与b对应的函数值之间，即：Z(mresult)∈(res[Level],Z(b))，则令a＝mresult，然后转第7步；否则转第6步。

(6)如果a对应的函数值Z(a)＞Z(b)，令b＝a，Level＝0,counter＝0，重新计算限制集，然后转第4步；否则转第7步。

(7)令counter＝counter+1，如果counter>Cthreshold，令Level＝Level+1，counter＝0，然后转第8步；否则转第4步。

(8)如果Level＝Cthreshold，令Level＝LhighThreshold，并转第4步；否则直接转第4步。

步骤(3)中的初始化限制集的算法如下：

(1)根据随机选择的初始点a，任从其邻域取NumLevel个点，并计算每个点对应的函数值；

(2)设初始点a对应的函数值赋予res[0]，把这NumLevel个点对应的函数值按照降序排列；

(3)把排列后的NumLevel个值依次赋给res[1]，res[2]，···，res[numLevel]。

步骤(6)中的重新计算限制集算法如下：

(1)搜索目前为止发现的最优解b的邻域，取NumLevel个点，计算其对应的函数值；

(2)把这b和NumLevel个点对应的函数值按照降序排列，依次赋给res[0]，res[1]，res[2]，···，res[numLevel]。

图2详细比较了采用基于捕食搜索算法和其他算法所得的D2D通信信道容量。为验证本发明方法比现有技术的优势，本发明设定如下仿真参数：小区半径R为600m，DUE终端对的最大距离L为20m，DUE终端对的数量是10，CUE终端的数量为3，CUE的最大发射功率为2W，DUE的发射功率为0.001W，信道中路径损耗系数为4，SINR的门限值为4.8dB。从图中可以看出，尽管基于随机算法得到的资源分配方法简单，但其得到的结果不理想；穷举算法可以寻找出最优的资源分配方法，但穷举法是将所有可行的分配方案进行遍历，所以计算量大，耗时长；而基于捕食搜索算法计算量小，耗时短，并且可以快速收敛到穷举算法所得的最优结果。