一种节点管理方法及网络设备与流程

本发明涉及通信领域的网络管理技术，尤其涉及一种节点管理方法及网络设备。
背景技术：
：当多个用户进行无线通信时，相互之间会存在干扰，而干扰会影响信号接收质量，减小接收机的信道容量。现有处理干扰的技术，如频分复用、时分复用和码分复用主要是通过信号的正交化来消除干扰信号对期望信号的影响；但是，当多用户共享频谱资源时，这种处理方法只能做到将频谱资源在K个用户之间进行分配，因此，当用户数量很大时，每个用户所能获得的频谱资源非常有限。干扰对齐(IA，InterferenceAlignment)技术就能够解决上述问题，它将信号空间划分为期望信号空间和干扰信号空间两个部分，通过预编码技术使干扰在接收端重叠，从而压缩干扰所占的信号容量，消除干扰对期望信号的影响，达到提高信道容量的目的。但是，在实际的通信系统中，进行干扰对齐会带来大量的系统计算开销。技术实现要素：有鉴于此，本发明的目的在于提供一种信息处理方法、网络设备及系统，能至少解决现有技术中存在的上述问题。为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：本发明实施例提供了一种节点管理方法，应用于网络设备，所述网络设备用于管理由N个节点组成的网络，N为大于等于1的正整数，所述方法包括：获取到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值；基于所述每个节点与其他节点之间的干扰值，从所述N个节点中依次选取 L个节点建立对应的M个节点集合；其中，L为大于等于1且小于等于N的正整数，M为大于等于1且小于等于N的正整数；当剩余节点少于L个时，获取到所述剩余节点之间的距离参数；基于所述距离参数，利用所述剩余节点建立K个节点集合；K为大于等于1且小于等于N的正整数；基于M+K个节点集合进行干扰消除处理。上述方案中，所述获取到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值，包括：获取到所述N个节点的信道状态信息CSI，基于所述CSI获取到每个节点与其他节点之间的干扰值。上述方案中，所述获取到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值，包括：获取N个节点中每个节点与其他各个节点之间的路径损耗，利用所述路径损耗计算得到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值；建立由节点的标识作为顶点、以及节点与其他节点之间的干扰值作为边组成的图表；其中，所述图表可以表示为G＝(V,E)；V表示节点的标识作为顶点的有限集合，E表示边的有限集合。上述方案中，所述基于所述每个节点与其他节点之间的干扰值，从所述N个节点中依次选取L个节点建立对应的M个节点集合，包括：获取到所述N个节点中每个节点的总干扰值，其中，所述总干扰值表征每个节点受到其他节点的干扰值之和；建立由所述N个节点组成的第一集合；判断第一集合中的剩余节点是否少于L个，若不是，则建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合初始值为空；判断所述新的节点集合中的节点数是否小于L，若不是，则将所述新的节点集合作为建立完成的节点集合，返回执行判断第一集合中的剩余节点是否少于L个，若不是，则建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合初始值为空 的操作；若是，则从所述第一集合中选取出总干扰值最大的节点作为第一节点，将所述第一节点添加至所述新的节点集合中，并从所述第一集合中删除所述第一节点；从所述第一集合中选取与所述新的节点集合中全部节点的干扰之和最大的一个节点，将选取出的节点添加至所述新的节点集合中，并从所述第一集合中删除所述节点。上述方案中，所述基于所述距离参数，利用所述剩余节点建立K个节点集合，包括：将剩余节点建立为第二集合；建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合的初始值为空；从第二集合中选出节点作为第二节点，添加所述第二节点至所述新的节点集合中，并从第二集合中删除该第二节点；获取到第二节点与第二集合中除第二节点外的其他节点之间的距离参数；将与所述第二节点之间的距离参数小于第二门限值的至少一个节点添加到所述新的节点集合中，并从所述第二集合中删除所述至少一个节点，将所述新的节点集合设置为已完成的节点集合；判断所述第二集合中是否存在剩余节点，若存在，则重复执行建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合的初始值为空，以及从所述第二集合中选取一个节点作为第二节点，添加所述第二节点至所述新的节点集合中，并从第二集合中删除该第二节点的操作，直至所述第二集合中无剩余节点为止。本发明实施例还提供了一种网络设备，所述网络设备包括：获取单元，用于获取到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值；第一处理单元，用于基于所述每个节点与其他节点之间的干扰值，从所述N个节点中依次选取L个节点建立对应的M个节点集合；其中，L为大于等于1且小于等于N的正整数，M为大于等于1且小于等于N的正整数；当剩余节点少于L个时，获取到所述剩余节点之间的距离参数；基于所述距离参数，利 用所述剩余节点建立K个节点集合；K为大于等于1且小于等于N的正整数；第二处理单元，用于基于M+K个节点集合进行干扰消除处理。上述方案中，所述获取单元，具体用于获取到所述N个节点的信道状态信息CSI，基于所述CSI获取到每个节点与其他节点之间的干扰值。上述方案中，所述获取单元，具体用于获取N个节点中每个节点与其他各个节点之间的路径损耗，利用所述路径损耗计算得到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值；建立由节点的标识作为顶点、以及节点与其他节点之间的干扰值作为边组成的图表；其中，所述图表可以表示为G＝(V,E)；V表示节点的标识作为顶点的有限集合，E表示边的有限集合。上述方案中，所述第一处理单元，具体用于获取到所述N个节点中每个节点的总干扰值，其中，所述总干扰值表征每个节点受到其他节点的干扰值之和；建立由所述N个节点组成的第一集合；判断第一集合中的剩余节点是否少于L个，若不是，则建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合初始值为空；判断所述新的节点集合中的节点数是否小于L，若不是，则将所述新的节点集合作为建立完成的节点集合，返回执行判断第一集合中的剩余节点是否少于L个，若不是，则建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合初始值为空的操作；若是，则从所述第一集合中选取出总干扰值最大的节点作为第一节点，将所述第一节点添加至所述新的节点集合中，并从所述第一集合中删除所述第一节点；从所述第一集合中选取与所述新的节点集合中全部节点的干扰之和最大的一个节点，将选取出的节点添加至所述新的节点集合中，并从所述第一集合中删除所述节点。上述方案中，所述第一处理单元，具体用于将剩余节点建立为第二集合；建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合的初始值为空；从第二集合中选出节点作为第二节点，添加所述第二节点至所述新的节点集合中，并从第二集合中删除该第二节点；获取到第二节点与第二集合中除第二节点外的其他节点之间的距离参数；将与所述第二节点之间的距离参数小于第二门限值的至少一个节点添加到所述新的节点集合中，并从所述第二集合中删除所述至少一个节 点，将所述新的节点集合设置为已完成的节点集合；判断所述第二集合中是否存在剩余节点，若存在，则重复执行建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合的初始值为空，以及从所述第二集合中选取一个节点作为第二节点，添加所述第二节点至所述新的节点集合中，并从第二集合中删除该第二节点的操作，直至所述第二集合中无剩余节点为止。本发明所提供的节点管理方法及网络设备，基于各个节点之间的干扰值首先划分出多个节点集合，再基于剩余节点之间的距离划分出针对剩余节点的集合，再针对各个集合进行干扰消除。如此，仅利用干扰值以及距离就能够完成节点集合的划分，保证不给网络设备带来过多的系统开销；还结合了节点的实际物理位置保证剩余节点划分集合的合理性，能够得到更加理想的干扰消除的结果。附图说明图1为本发明实施例节点管理方法流程示意图；图2为本发明实施例建立节点集合的流程示意图；图3为本发明实施例利用剩余节点建立集合的流程示意图；图4为本发明实施例实施流程示意图；图5为本发明实施例场景示意图；图6为本发明实施例效果分析图一；图7为本发明实施例效果分析图二；图8为本发明实施例网络设备组成结构示意图。具体实施方式下面结合附图及具体实施例对本发明再作进一步详细的说明。实施例一、本发明实施例提供了一种节点管理方法，应用于网络设备，所述网络设备用于管理由N个节点组成的网络，N为大于等于1的正整数，如图1所示，包 括：步骤101：获取到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值；步骤102：基于所述每个节点与其他节点之间的干扰值，从所述N个节点中依次选取L个节点建立对应的M个节点集合；其中，L为大于等于1且小于等于N的正整数，M为大于等于1且小于等于N的正整数；步骤103：当剩余节点少于L个时，获取到所述剩余节点之间的距离参数；步骤104：基于所述距离参数，利用所述剩余节点建立K个节点集合；K为大于等于1且小于等于N的正整数；步骤105：基于M+K个节点集合进行干扰消除处理。这里，所述节点可以指终端，智能手机、平板电脑、还可以包括基站、AP等。所述网络设备可以为通信网络中的移动网络设备。本实施例中所述获取到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值可以为：获取到自身管理的所述N个节点的信道状态信息(CSI)，基于所述CSI获取到每个节点与其他节点之间的干扰值。所述基于所述每个节点与其他节点之间的干扰值，从所述N个节点中依次选取L个节点建立对应的M个节点集合，可以如图2所示，包括：步骤201：获取到所述N个节点中每个节点的总干扰值，其中，所述总干扰值表征每个节点受到其他节点的干扰值之和；步骤202：建立由所述N个节点组成的第一集合；步骤203：判断第一集合中的剩余节点是否少于L个，若不是，则执行步骤204；否则，执行上述步骤103；步骤204：建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合初始值为空；步骤205：判断所述新的节点集合中的节点数是否小于L，若是，则执行步骤206；否则，将所述新的节点集合作为建立完成的节点集合，执行步骤204；步骤206：从所述第一集合中选取出总干扰值最大的节点作为第一节点，将所述第一节点添加至所述新的节点集合中，并从所述第一集合中删除所述第 一节点；步骤207：从所述第一集合中选取与所述新的节点集合中全部节点的干扰之和最大的一个节点，将选取出的节点添加至所述新的节点集合中，并从所述第一集合中删除所述节点，执行步骤205。上述步骤103中获取到所述剩余节点之间的距离参数的方式还可以为：分别获取到所述剩余节点的每个节点的位置信息；利用所述位置信息计算得到所述剩余节点之间的距离参数。其中，所述位置信息可以为节点的经纬度信息、节点的标识信息、以及获取到位置信息的时刻；所述距离参数可以包括：距离值、相对方向。所述节点的标识信息可以为节点的IMSI等。可以理解的是，上述获取到所述剩余节点的每个节点的位置信息的方法可以为通过节点内设置的GPS单元周期性的获取到节点的位置信息，并由节点周期性的将获取到的位置信息上传给基站；然后网络设备从各个基站中获取到节点的位置信息。所述基于所述距离参数，利用所述剩余节点建立K个节点集合，可以包括：将剩余节点建立为第二集合；建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合的初始值为空；从第二集合中选出节点作为第二节点，添加所述第二节点至所述新的节点集合中，并从第二集合中删除该第二节点；获取到第二节点与第二集合中除第二节点外的其他节点之间的距离参数；将与所述第二节点之间的距离参数小于第二门限值的至少一个节点添加到所述新的节点集合中，并从所述第二集合中删除所述至少一个节点，将所述新的节点集合设置为已完成的节点集合；判断所述第二集合中是否存在剩余节点，若存在，则重复执行建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合的初始值为空，以及从所述第二集合中选取一个节点作为第二节点，添加所述第二节点至所述新的节点集合中，并从第二集合中删除该第二节点的操作，直至所述第二集合中无剩余节点为止。上述基于M+K个节点集合进行干扰消除处理可以为分别对M+K个节点集 合中的节点进行干扰对齐，从而达到干扰消除的目的。可见，通过采用上述方案，基于各个节点之间的干扰值首先划分出多个节点集合，再基于剩余节点之间的距离划分出针对剩余节点的集合，再针对各个集合进行干扰消除。如此，能够结合了节点的实际物理位置保证剩余节点划分集合的合理性，能够得到更加理想的干扰消除的结果。实施例二、本发明实施例提供了一种节点管理方法，应用于网络设备，所述网络设备用于管理由N个节点组成的网络，N为大于等于1的正整数，如图1所示，包括：步骤101：获取到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值；步骤102：基于所述每个节点与其他节点之间的干扰值，从所述N个节点中依次选取L个节点建立对应的M个节点集合；其中，L为大于等于1且小于等于N的正整数，M为大于等于1且小于等于N的正整数；步骤103：当剩余节点少于L个时，获取到所述剩余节点之间的距离参数；步骤104：基于所述距离参数，利用所述剩余节点建立K个节点集合；K为大于等于1且小于等于N的正整数；步骤105：基于M+K个节点集合进行干扰消除处理。这里，所述节点可以指终端，智能手机、平板电脑等。所述网络设备可以为通信网络中的移动网络设备。优选地，在本方案中，干扰网络可以建模成一个无向权重图，因此可以将干扰消除分簇问题转化成一个图划分问题。本实施例可以采用图论的方式对获取到的干扰值进行记录，具体的，所述获取到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值可以为：获取N个节点中每个节点与其他各个节点之间的路径损耗，利用所述路径损耗计算得到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值；建立由节点的标识作为顶点、以及节点与其他节点之间的干扰值作为边组成的图表；其中， 所述图表可以表示为G＝(V,E)；V表示节点的标识作为顶点的有限集合，E表示边的有限集合。比如，可以将若干个节点之间看成若干个顶点V，顶点之间E的权重为节点之间的互干扰。比如，第i个节点和第j个节点之间的干扰值可以表示为wij，wij=ΔΔji+Δiji≠j0i=j;]]>其中，Δji=log2(1+ρjjPj)-log2(1+ρjjPjn+ρjiPi)=log2(1+ρjjPjρjiPin+ρjiPi+ρjjPj),]]>n为噪声功率，P代表功率，ρ代表代表节点i和j之间的路损。可见，权重仅取决于路径损耗，这有利于减少信令开销和系统处理的复杂度。所述基于所述每个节点与其他节点之间的干扰值，从所述N个节点中依次选取L个节点建立对应的M个节点集合，可以如图2所示，包括：步骤201：获取到所述N个节点中每个节点的总干扰值，其中，所述总干扰值表征每个节点受到其他节点的干扰值之和；步骤202：建立由所述N个节点组成的第一集合；步骤203：判断第一集合中的剩余节点是否少于L个，若不是，则执行步骤204；否则，执行上述步骤103；步骤204：建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合初始值为空；步骤205：判断所述新的节点集合中的节点数是否小于L，若是，则执行步骤206；否则，将所述新的节点集合作为建立完成的节点集合，执行步骤204；步骤206：从所述第一集合中选取出总干扰值最大的节点作为第一节点，将所述第一节点添加至所述新的节点集合中，并从所述第一集合中删除所述第一节点；步骤207：从所述第一集合中选取与所述新的节点集合中全部节点的干扰之和最大的一个节点，将选取出的节点添加至所述新的节点集合中，并从所述第一集合中删除所述节点，执行步骤205。上述步骤103中获取到所述剩余节点之间的距离参数的方式还可以为：分 别获取到所述剩余节点的每个节点的位置信息；利用所述位置信息计算得到所述剩余节点之间的距离参数。其中，所述位置信息可以为节点的经纬度信息、节点的标识信息、以及获取到位置信息的时刻；所述距离参数可以包括：距离值、相对方向。所述节点的标识信息可以为节点的IMSI等。可以理解的是，上述获取到所述剩余节点的每个节点的位置信息的方法可以为通过节点内设置的GPS单元周期性的获取到节点的位置信息，并由节点周期性的将获取到的位置信息上传给基站；然后网络设备从各个基站中获取到节点的位置信息。所述基于所述距离参数，利用所述剩余节点建立K个节点集合，如图3所示，可以包括：步骤301：将剩余节点建立为第二集合；步骤302：建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合的初始值为空；步骤303：从第二集合中选出节点作为第二节点，添加所述第二节点至所述新的节点集合中，并从第二集合中删除该第二节点；步骤304：获取到第二节点与第二集合中除第二节点外的其他节点之间的距离参数；步骤305：将与所述第二节点之间的距离参数小于第二门限值的至少一个节点添加到所述新的节点集合中，并从所述第二集合中删除所述至少一个节点，将所述新的节点集合设置为已完成的节点集合；步骤306：判断所述第二集合中是否存在剩余节点，若存在，则重复执行建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合的初始值为空，以及从所述第二集合中选取一个节点作为第二节点，添加所述第二节点至所述新的节点集合中，并从第二集合中删除该第二节点的操作，直至所述第二集合中无剩余节点为止。下面结合图4，对本实施例使用图表来实施的一种方式，具体为：步骤401：计算G(V,E)中各个节点所受干扰的程度(即各个节点的权重之和)，选取权重之和最大的节点作为新的节点集合的起点，加入到集合CP中；步骤402：创建一个候选列表CL({CL}＝{V}-{CP})，迭代地遍历候选列 表CL中各节点与集合CP中所有节点相连的边，计算其权重之和，找出能最大化权重之和的那个节点，加入到集合CP中，并且从候选列表CL中移除。步骤403：判断集合CP中节点数目是否到达上限，当没有达到上限时，算法跳转到步骤402，当集合内节点的数目达到上限后，一个节点集合形成，将已经选取的节点集合CP从集合V中移除，执行步骤404；步骤404：判断剩余节点是否大于L，如果剩余节点大于L，则算法跳转到步骤401继续形成新的节点集合；否则，执行步骤405:；步骤405：当集合V中的节点数小于或等于L时，判断各节点之间的距离是否小于阈值，从而根据不同的结果进行不同的分簇。步骤406：判断集合V是否为空集，如果是，则算法结束；否则，重复执行步骤405。对Tx-Rx(M＝N＝2)的用户分簇系统拓扑图如图5所示，由于分簇算法进行到仅剩最后3个节点时，右下角的节点和左上角的两个节点距离很远，大于算法预先设定的阈值，因此在分节点集合时，右下角的节点单独成节点集合。下面结合如图6和图7，比较了不分簇(每一个Tx-Rx对独立成簇)，随机分簇(在满足簇的大小限制的条件下随机分簇)，基于凸优化的分簇算法和基于图论的分簇算法进行分簇的网络和速率。仿真结果表明，分簇算法可以大大提高网络的和速率。但是在低SNR区域，分簇后的性能不如不分簇的性能，这是因为在低SNR时，系统处于功率受限状态而不是干扰受限状态，消除的簇内干扰无法补偿使用干扰消除造成的有用信号功率损失。同时，可以发现基于凸优化的分簇算法和基于图论的分簇算法进行分簇的网络和速率基本一致，性能仅相差约2％，且随着基站和用户数目的增多，这一差异将进一步缩小。算法复杂度分析：基于图论的分簇算法的时间复杂度：因此算法时间复杂度随着Tx-Rxpairs的增加呈线性增长趋势。基于凸优化理论的分簇算法的时间复杂度主要取决于求解线性规划的时间。某些形式的线性规划的时间复杂度为多项式时间，其中标准型线性规划 的直接解法的时间复杂度为O(S(S-K)2)，S=Σi=1LmaxKi.]]>因此，基于凸优化理论的分簇算法的时间复杂度为O(S(S-K)2)，随着K和Lmax的增大，S的值会急剧增加，从而算法的复杂度也会大大增加。可见，通过采用上述方案，能够基于各个节点之间的干扰值首先划分出多个节点集合，再基于剩余节点之间的距离划分出针对剩余节点的集合，再针对各个集合进行干扰消除。如此，能够结合了节点的实际物理位置保证剩余节点划分集合的合理性，能够得到更加理想的干扰消除的结果。实施例三、本发明实施例提供了一种网络设备，如图8所示，所述网络设备包括：获取单元81，用于获取到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值；第一处理单元82，用于基于所述每个节点与其他节点之间的干扰值，从所述N个节点中依次选取L个节点建立对应的M个节点集合；其中，L为大于等于1且小于等于N的正整数，M为大于等于1且小于等于N的正整数；当剩余节点少于L个时，获取到所述剩余节点之间的距离参数；基于所述距离参数，利用所述剩余节点建立K个节点集合；K为大于等于1且小于等于N的正整数；第二处理单元83，用于基于M+K个节点集合进行干扰消除处理。这里，所述节点可以指终端，智能手机、平板电脑还可以为基站以及AP等。所述网络设备可以为通信网络中的移动网络设备。本实施例中获取单元，具体用于获取到自身管理的所述N个节点的信道状态信息(CSI)，基于所述CSI获取到每个节点与其他节点之间的干扰值。所述所述第一处理单元，具体用于获取到所述N个节点中每个节点的总干扰值，其中，所述总干扰值表征每个节点受到其他节点的干扰值之和；建立由 所述N个节点组成的第一集合；判断第一集合中的剩余节点是否少于L个，若不是，则建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合初始值为空；判断所述新的节点集合中的节点数是否小于L，若不是，则将所述新的节点集合作为建立完成的节点集合，返回执行判断第一集合中的剩余节点是否少于L个，若不是，则建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合初始值为空的操作；若是，则从所述第一集合中选取出总干扰值最大的节点作为第一节点，将所述第一节点添加至所述新的节点集合中，并从所述第一集合中删除所述第一节点；从所述第一集合中选取与所述新的节点集合中全部节点的干扰之和最大的一个节点，将选取出的节点添加至所述新的节点集合中，并从所述第一集合中删除所述节点。所述第一处理单元，具体用于分别获取到所述剩余节点的每个节点的位置信息；利用所述位置信息计算得到所述剩余节点之间的距离参数。其中，所述位置信息可以为节点的经纬度信息、节点的标识信息、以及获取到位置信息的时刻；所述距离参数可以包括：距离值、相对方向。所述节点的标识信息可以为节点的IMSI等。可以理解的是，上述获取到所述剩余节点的每个节点的位置信息的方法可以为通过节点内设置的GPS单元周期性的获取到节点的位置信息，并由节点周期性的将获取到的位置信息上传给基站；然后网络设备从各个基站中获取到节点的位置信息。所述第一处理单元，具体用于将剩余节点建立为第二集合；建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合的初始值为空；从第二集合中选出节点作为第二节点，添加所述第二节点至所述新的节点集合中，并从第二集合中删除该第二节点；获取到第二节点与第二集合中除第二节点外的其他节点之间的距离参数；将与所述第二节点之间的距离参数小于第二门限值的至少一个节点添加到所述新的节点集合中，并从所述第二集合中删除所述至少一个节点，将所述新的节点集合设置为已完成的节点集合；判断所述第二集合中是否存在剩余节点，若存在，则重复执行建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合的初始值为 空，以及从所述第二集合中选取一个节点作为第二节点，添加所述第二节点至所述新的节点集合中，并从第二集合中删除该第二节点的操作，直至所述第二集合中无剩余节点为止。可见，通过采用上述方案，能够基于各个节点之间的干扰值首先划分出多个节点集合，再基于剩余节点之间的距离划分出针对剩余节点的集合，再针对各个集合进行干扰消除。如此，能够结合了节点的实际物理位置保证剩余节点划分集合的合理性，能够得到更加理想的干扰消除的结果。实施例四、本发明实施例提供了一种网络设备，如图8所示，所述网络设备包括：获取单元81，用于获取到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值；第一处理单元82，用于基于所述每个节点与其他节点之间的干扰值，从所述N个节点中依次选取L个节点建立对应的M个节点集合；其中，L为大于等于1且小于等于N的正整数，M为大于等于1且小于等于N的正整数；当剩余节点少于L个时，获取到所述剩余节点之间的距离参数；基于所述距离参数，利用所述剩余节点建立K个节点集合；K为大于等于1且小于等于N的正整数；第二处理单元83，用于基于M+K个节点集合进行干扰消除处理。这里，所述节点可以指终端，智能手机、平板电脑等。所述网络设备可以为通信网络中的移动网络设备。优选地，在本方案中，干扰网络可以建模成一个无向权重图，因此可以将干扰消除分簇问题转化成一个图划分问题。本实施例可以采用图论的方式对获取到的干扰值进行记录，具体的，所述获取到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值可以为：获取N个节点中每个节点与其他各个节点之间的路径损耗，利用所述路径损耗计算得到所述N个节点中每个节点与其他节点之间的干扰值；建立由节点的标识作为顶点、以及节点与其他节点之间的干扰值作为边组成的图表；其中， 所述图表可以表示为G＝(V,E)；V表示节点的标识作为顶点的有限集合，E表示边的有限集合。比如，可以将若干个节点之间看成若干个顶点V，顶点之间E的权重为节点之间的互干扰。比如，第i个节点和第j个节点之间的干扰值可以表示为wij，wij=ΔΔji+Δiji≠j0i=j;]]>其中，Δji=log2(1+ρjjPj)-log2(1+ρjjPjn+ρjiPi)=log2(1+ρjjPjρjiPin+ρjiPi+ρjjPj),]]>n为噪声功率。可见，权重仅取决于路径损耗，这有利于减少信令开销和系统处理的复杂度。获取到所述N个节点中每个节点的总干扰值，其中，所述总干扰值表征每个节点受到其他节点的干扰值之和；建立由所述N个节点组成的第一集合；判断第一集合中的剩余节点是否少于L个，若不是，则建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合初始值为空；判断所述新的节点集合中的节点数是否小于L，若不是，则将所述新的节点集合作为建立完成的节点集合，返回执行判断第一集合中的剩余节点是否少于L个，若不是，则建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合初始值为空的操作；若是，则从所述第一集合中选取出总干扰值最大的节点作为第一节点，将所述第一节点添加至所述新的节点集合中，并从所述第一集合中删除所述第一节点；从所述第一集合中选取与所述新的节点集合中全部节点的干扰之和最大的一个节点，将选取出的节点添加至所述新的节点集合中，并从所述第一集合中删除所述节点。上述获取到所述剩余节点之间的距离参数的方式还可以为：分别获取到所述剩余节点的每个节点的位置信息；利用所述位置信息计算得到所述剩余节点之间的距离参数。其中，所述位置信息可以为节点的经纬度信息、节点的标识信息、以及获取到位置信息的时刻；所述距离参数可以包括：距离值、相对方向。所述节点的标识信息可以为节点的IMSI等。可以理解的是，上述获取到所述剩余节点的每个节点的位置信息的方法可以为通过节点内设置的GPS单元周期性的获取到节点的位置信息，并由节点周 期性的将获取到的位置信息上传给基站；然后网络设备从各个基站中获取到节点的位置信息。所述第一处理单元，具体用于将剩余节点建立为第二集合；建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合的初始值为空；从第二集合中选出节点作为第二节点，添加所述第二节点至所述新的节点集合中，并从第二集合中删除该第二节点；获取到第二节点与第二集合中除第二节点外的其他节点之间的距离参数；将与所述第二节点之间的距离参数小于第二门限值的至少一个节点添加到所述新的节点集合中，并从所述第二集合中删除所述至少一个节点，将所述新的节点集合设置为已完成的节点集合；判断所述第二集合中是否存在剩余节点，若存在，则重复执行建立一个新的节点集合，设置该新的节点集合的初始值为空，以及从所述第二集合中选取一个节点作为第二节点，添加所述第二节点至所述新的节点集合中，并从第二集合中删除该第二节点的操作，直至所述第二集合中无剩余节点为止。下面结合图4，对本实施例使用图表来实施的一种方式，具体为：步骤401：计算G(V,E)中各个节点所受干扰的程度(即各个节点的权重之和)，选取权重之和最大的节点作为新的节点集合的起点，加入到集合CP中；步骤402：创建一个候选列表CL({CL}＝{V}-{CP})，迭代地遍历候选列表CL中各节点与集合CP中所有节点相连的边，计算其权重之和，找出能最大化权重之和的那个节点，加入到集合CP中，并且从候选列表CL中移除。步骤403：判断集合CP中节点数目是否到达上限，当没有达到上限时，算法跳转到步骤402，当集合内节点的数目达到上限后，一个节点集合形成，将已经选取的节点集合CP从集合V中移除，执行步骤404；步骤404：判断剩余节点是否大于L，如果剩余节点大于L，则算法跳转到步骤401继续形成新的节点集合；否则，执行步骤405:；步骤405：当集合V中的节点数小于或等于L时，判断各节点之间的距离是否小于阈值，从而根据不同的结果进行不同的分簇。步骤406：判断集合V是否为空集，如果是，则算法结束；否则，重复执 行步骤405。对Tx-Rx(M＝N＝2)的用户分簇系统拓扑图如图5所示，由于分簇算法进行到仅剩最后3个节点时，右下角的节点和左上角的两个节点距离很远，大于算法预先设定的阈值，因此在分节点集合时，右下角的节点单独成节点集合。下面结合如图6和图7，比较了不分簇(每一个Tx-Rx对独立成簇)，随机分簇(在满足簇的大小限制的条件下随机分簇)，基于凸优化的分簇算法和基于图论的分簇算法进行分簇的网络和速率。仿真结果表明，分簇算法可以大大提高网络的和速率。但是在低SNR区域，分簇后的性能不如不分簇的性能，这是因为在低SNR时，系统处于功率受限状态而不是干扰受限状态，消除的簇内干扰无法补偿使用干扰消除造成的有用信号功率损失。同时，可以发现基于凸优化的分簇算法和基于图论的分簇算法进行分簇的网络和速率基本一致，性能仅相差约2％，且随着基站和用户数目的增多，这一差异将进一步缩小。算法复杂度分析：基于图论的分簇算法的时间复杂度：因此算法时间复杂度随着Tx-Rxpairs的增加呈线性增长趋势。基于凸优化理论的分簇算法的时间复杂度主要取决于求解线性规划的时间。某些形式的线性规划的时间复杂度为多项式时间，其中标准型线性规划的直接解法的时间复杂度为O(S(S-K)2)，S=Σi=1LmaxKi.]]>因此，基于凸优化理论的分簇算法的时间复杂度为O(S(S-K)2)，随着K和Lmax的增大，S的值会急剧增加，从而算法的复杂度也会大大增加。可见，通过采用上述方案，能够基于各个节点之间的干扰值首先划分出多个节点集合，再基于剩余节点之间的距离划分出针对剩余节点的集合，再针对各个集合进行干扰消除。如此，能够结合了节点的实际物理位置保证剩余节点划分集合的合理性，能够得到更加理想的干扰消除的结果。本发明实施例所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立 的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本发明实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。当前第1页1 2 3