无线缓存系统中基于拍卖理论的一种资源分配算法的制作方法

本发明涉及的是无线缓存系统中一种基于博弈论中拍卖理论的资源分配算法，属于无线通信(wirelesscommunication，wc)领域。

背景技术：

为了满足人们日益增长的无线数据的需求和对高数据传输速率的要求，人们在下一代异构网络中利用picocell和femtocell接入点协作宏基站来满足人们的要求。而且有明确的数据显示是，绝大多数人们对于数据的要求都是重复的关于最近流行文件的请求，例如：流行大片，政治热点等。所以减少数据传输中数据冗余就需要缓存技术，就是在当地存储空间存储相对流行的文件来协助宏基站来协助传输。在人们迫切的需求下，5g技术已经全面提上日程，与基于lte-a的4g移动通信系统来比较，我们将会拥有更大的网络吞吐量和更高的无线传输速率。5g移动通信中的无线网络技术中关于超密集异构网络技术和分布式云存储技术如渐渐走向人们的视野。

在超密集的异构网络中，人们将拥有更密集的网络节点，将会带来更高功率效率和更大的系统容量。在超密集异构网络中，既有负责基本覆盖的宏基站，也有承担局部区域覆盖和增强的小基站，如microcell、picocell、femtocell等。在无线通信飞速发展的今天，无线信道资源日益成为一种宝贵的稀缺资源，所以使用预存储技术极大程度减少回传信道中的数据冗余将是未来无线发展的一个重要方面。

(1)传统的无线网络系统都是基于实时的在线数据传输给移动用户，编码技术在很大程度上决定了数据的传输速率。预存储技术将数据文件存储在分布式的蜂窝基站系统中，与移动用户之间的传输距离大大缩小，减小了回路的传输拥塞，能够有效的解决数据流的拥塞问题，大大减小了传输延迟，提高了无线网络的通信质量。

(2)传统的分配方式，只考虑了文件提供方和运营商之间的各自的利益函数最大化，没有考虑纳什均衡点的稳定性，在算法实现的过程中可能会出现一方偏离算法的可能性。

(3)基于d2d网络的分配算法具有网络本身的限制性，不适用于广义上的移动缓存网络，在双方信息不对称的情况下，不能直接用于无线缓存网络模型。

基于上述研究现状，本发明提出了一种基于无线异构网络的基站和网络节点分配算法，能在优化文件提供方和数据运营商双方利益函数最大化的基础上实现纳什均衡解，同时保证算法的收敛性和较小的复杂度。

技术实现要素：

发明目的：考虑目前无线通信系统中的资源分配方式不能在实现利益函数最大化的前提下保证纳什均衡点的稳定性和算法收敛性的前提下，本发明设计了一种基于博弈论的的基站和网络节点的动态的迭代的分配算法机制。

技术方案：本发明提出的无线缓存系统中一种基于博弈论中拍卖理论的资源分配算法，主要包括以下几个部分。

第一部分：

通过随机几何理论建立系统模型。该预存储系统包含多个移动用户和工作在同一频段的小基站。将小基站的位置分布遵循上且密度为λs的齐次泊松点过程。同样，将用户的位置分布遵循另一个上且密度为λu的齐次泊松点过程。小基站的发射功率均为p。对于网络的传播模型，考虑大尺度的路径损耗与小尺度的快衰落的影响。路径损耗服从经典的幂次法则，即接收信号功率的路径损耗为d-α，其中d表示小基站和用户之间的距离，α为路径损耗因子。瑞利衰落信道将用来建模小基站和用户间的小尺度的快衰落，信道功率增益表示为h～exp(1)。假设所有信道是独立同分布，所有的小基站一直处于主动工作状态。

在内容传输阶段，概率预存储策略是将第n层的用户接入到离该用户最近第n层的小基站，然后从该小基站的存储器中下载文件。假设只有当用户的sinr大于预定门限时，该用户才能成功下载请求文件。假设第n层的典型用户位于原点，接入最近的第n层的小基站，那么用户的接收sinr表示为：

其中，σ²为噪声功率，x0表示正在服务的基站的位置，z为典型用户和该小基站之间的距离，xj表示干扰小基站的位置，||xj||表示xj与典型用户之间的距离，和表示相应的信道增益，φ表示同时处于激活状态的小基站的集合。

第二部分：假定内容库由m个不同的文件组成，且这些文件的大小相同。但m并不表示互联网上提供的文件数目，而是表示受欢迎的文件数目。用qm表示第m个文件被请求的概率。根据文献[54]，可将请求文件的概率质量函数建模为齐夫分布(zipfdistribution)。对于第m个文件的请求概率qm可以表示为：

其中，指数β为正数。从式(2.2)可知：当β＜1，请求某个特定流行文件的概率随着m→∞趋近于零，但当β＞1则趋近于一个常数。

假设每一个小基站只存储其中一个文件组，相同的文件组可以被不同的小基站存储。用表示第n个文件组，其中n∈{1,…,n}。用表示内容库的第m个文件，其中m＝1,…,m。若文件在文件组中，即用qn表示任意一个用户请求文件组中的任意一个文件的概率，那么请求概率qn表示为：

第三部分：建立运营商和文件提供商双方的利益函数：

对于网络运营商而言：是从文件提供商那里获得的利益，是付出的成本，其中c是单位维护成本。对于文件提供商而言：是存储中回路带来的收益，是其总收益的函数。

第四部分：迭代的博弈算法过程来求取双方利益函数的最大值和纳什均衡点：运营商首先基于自己的利益函数提出初始值，文件提供方通过初始值代入利益函数反解出自己在此次迭代过程中的需求的基站的百分比的值。在每个迭代过程中，运营商收集这些值，求和，如果这个和的值大于1，则提高价格，继续进行迭代，知道迭代停止，分配基站总面积的百分比给各个文件提供商。

附图说明

图1为算法流程示意图

图2为随机网络模型

图3为与传统方法对比的算法的可靠度和收敛性

图4为算法的参数性质

具体实施方式

在算法迭代的步骤中，运营商都作为主导方控制算法的过程：

(1)步骤1：在每一步迭代中，网络运营商向文件提供商提出该时段的价格指数。

(2)步骤2：每一个文件提供商在具体时刻根据微分方程求出自己在该时刻值下的最佳的小基站的百分比的需求值，并提交给运营商。

(3)步骤3：运营商收集该时刻所有文件提供商的百分比的总和。

(4)步骤4：如果步骤3的和大于1，运营商会通过计算每一个具体值在该时刻可能被分配的百分比：

然后设置s^(t+1)＝s^(t)+δ，继续进行迭代。

(5)步骤5：如果步骤3的和小于1，设置该时刻为t时刻，运营商通过归一化计算最后的百分比和分配机制以及文件提供商需要提供的价格：

最后结束迭代过程。

本专利仿真出了基于随机几何的无线缓存网络模型的结构，如图2所示，这种方法不仅很好地描述了网络集合拓扑的随机性而且还提供了便于分析的结果。任意一个无线通信网络都可以被看做是某种域上的一个点集。这些点根据所考虑的网络可以代表移动用户、蜂窝网络中的基站或者是wi-fi网络中的接入节点等。从信号传输方向考虑，这些点可以是发送端或接收端。

图3是本专利算法与传统算法在防止博弈策略偏离上的性质的对比，可以看出本专利提出的方法在性能上明显优于传统算法，能防止用户偏离原本的策略，在横坐标为1处，也就是按照策略进行博弈的点处获得利益函数的峰值。图4是算法提出的策略在不同信道参数情况下的变化趋势，可以看出此策略适用于不同模式下的无线通信系统。

总之，本专利提出的无线缓存系统中一种基于博弈论中拍卖理论的资源分配算法能够在有限的迭代时间内获取最佳的基站和节点资源分配。