一种基于业务合作的自组织微蜂窝联盟机会频谱接入方法与流程

本发明涉及通信网络中的无线接入网络领域，具体讲是在自组织微蜂窝无线接入背景下，采用业务合作机制，运用联盟博弈理论和方法，提出一种优化业务吞吐量的机会频谱接入方法。
背景技术：
：近年来，移动数据业务量随着移动互联网、物联网等技术的迅猛发展而急速膨胀，第5代移动通信(5G)应运而生。在5G核心技术中，提高无线频谱空间复用率的微蜂窝密集组网技术和提高频谱利用率的基于认知无线电的机会频谱接入技术有着重要地位。由于密集度高、规模大、按需工作与休眠、覆盖范围按需调整等增强空分复用、提高能效等技术措施的实施，网络结构的随机性和动态性增强，传统的集中式控制方法面临极大挑战，自组织的优化管理模式得到空前重视。因此，自组织认知微蜂窝系统中的机会频谱接入研究正是当前无线接入前沿热点技术之一。当前，自组织系统的相关优化理论和方法，以及基于联盟的分布式网络机会频谱接入技术研究，都取得了丰硕的成果。然而，移动互联网接入技术的实际需求和当前机会频谱接入技术研究现状之间存在差距：一方面，随着移动互联网的快速普及和发展，不仅移动业务量迅猛增长，各种新型应用带来的新型业务流量类型也层出不穷，各个用户的业务数据异构特性普遍存在，已经迅速从话音时代走向数据时代。这也要求接入技术从面向用户链路向面向用户业务数据的转变。另一方面，作为无线通信接入技术先进代表之一的机会频谱接入技术的相关研究中，却普遍存在忽视用户业务数据的问题。其主体研究思想仍然是采用“机会使用”的思想来增强传统的频谱管理、信道分配模式，实质上还是面向用户链路，没有真正面向用户数据。现有工作中把信道资源分配和用户接入统一了起来，即如果用户占有了资源大的信道，即容量大、可用时间长的信道，就意味着用户接入的吞吐量大。也就是说把用户吞吐量等效为了获取的可用信道容量资源。但是，这个等效结果的成立建立在一个理想性的假设之上：用户的业务数据量是无限的。然而，这一假设在实际系统中并不成立。同时，对于异构业务数据，尤其是某些用频用户的小数据量而言，信道传输时段由于数据量的不足导致使用并不充分。这表明仅仅研究信道分配优化并不意味着系统业务吞吐的最优。另一方面，实际系统中存在用户数目大于信道数目的实际情况，根本无法实现传统上的无冲突的信道分配。并且，以冲突避免为目标的干扰管理优化目标和真正的业务吞吐量优化目标并不完全一致。以上问题表明，当前研究中还普遍存在忽视用户业务数据传输需求的问题，对获取更高效的机会频谱接入性能造成了障碍。所以，针对不同用户业务数据特点和需求，基于自组织系统中的联盟机会频谱接入相关成果，研究面向业务数据的机会频谱接入技术具有重要意义。技术实现要素：本发明的目的是把信道的排他性竞争转变为合作性使用，以充分利用机会频谱信道资源，提高系统业务吞吐能力。设计用频用户之间进行业务传输合作的方式，称构成合作关系的一个用频用户群体为联盟。基于实际应用中的有限、异构业务数据传输需求，以自组织的方式形成合理的联盟，同时具备良好的系统吞吐量性能以及系统稳定、快速收敛等性能。本发明的技术方案是：一种基于面向业务数据的自组织微蜂窝联盟机会频谱接入方法，该方法采用自组织微蜂窝业务合作传输模式，面向用户业务数据吞吐量优化的二元决策进行业务合作联盟，根据各微蜂窝用户的业务情况，自主与其他蜂窝形成业务传输联盟并机会接入可用信道，通过多次的迭代更新，最终学习到稳定优化的联盟状态以及信道接入分配方案。本发明中，该方法具体包括以下步骤：步骤1、定义用户的业务吞吐量，进行初始化设置；步骤2、建立联盟，并对联盟和用户的候选动作集进行初始化；步骤3、根据候选动作集中的动作对联盟作出决策，调整联盟结构，直到系统收敛到稳定联盟结构：步骤4、用户按照加入联盟的先后次序，依次进行信道检测，之后进行数据传输。该方法还包括步骤5、算法更新：如用联盟决策所需的数据发生变化，则重新形成新的业务合作联盟，回到步骤2。本发明中，步骤1具体包括以下步骤：1.1业务吞吐量定义：对于CSC的应用业务数据，用户CSCm在联盟内，如果在空闲的机会频谱信道nk成功进行数据传输，CSCm的业务吞吐量Rm为：Rm=Lmτbm+Lm/Cnk,Lm<(T-τbm)CnkT-τbmTCnk,Lm≥(T-τbm)Cnk]]>其中，m表示CSC用户编号，k表示联盟编号；nk表示联盟k选择的信道；τbm用户CSCm的传输退避时间；Lm是用户CSCm的业务数据量；是信道nk的容量。T是时隙长度，是接入信道nk的编号为k的联盟；1.2业务吞吐量计算：记为决策检测信道nk的用户集合，对于用户其数据在信道nk上传输成功的概率为：(其数据在信道nk上传输成功需要满足如下条件：第一，PU信道空闲；第二，CSCm检测信道nk时没有发生虚警；第三，没有其他的用户准备接入信道nk，即中除联盟中用户之外的用户中决策检测信道nk的CSC用户均发生虚警错误)，ps,mCOknk=p0nk×(1-pf,mnk)×Πh∈{Ψnk\COknk}pf,hnk]]>其中，ps表示成功概率，pf是虚警概率，是CSCm检测信道nk的虚警概率；是信道nk的空闲概率；h是中除联盟中用户之外的用户中决策检测信道nk的CSC用户集合的用户编号，是用户h检测信道nk的虚警概率；联盟包括w个成员，而CSCm为其第d个加入的成员，则CSCm在联盟的传输退避时间计算为：τbmCOknk=Σt=1d-1(τs+(1-pf,tnk)(Lt/Cnk))]]>其中，是用户CSCm在联盟内的传输退避时间。τs为信道感知时间，为第t个联盟成员检测信道nk的虚警概率。t为联盟的CSC用户成员编号，Lt是第t个联盟成员的业务数据量，是信道nk的容量；为表达简洁，记则CSCm在工作在信道nk上的联盟内时的业务吞吐量期望为：RmCOknk=ps,mCOknk×(1-sgn(ξmCOknk)2RmCOknk,1+1+sgn(ξmCOknk)2RmCOknk,2)=p0nk×(1-pf,mnk)×Πh∈{Ψnk\COknk}pf,hnk×(1-sgn(ξmCOknk)2RmCOkmk,1+1+sgn(ξmCOknk)2RmCOkmk,2)]]>其中，sgn(x)=1,x>00,x=0-1,x<0]]>1.3效用函数定义：用户效用函数定义为其可获得的业务吞吐量，即对于其效用函数表示为：vm(COknk)=RmCOknk.]]>本发明中，步骤2具体包括以下步骤：2.1联盟初始化：将各个CSC形成一个非合作的独立的联盟，随机选择一个信道，构成初始化的联盟结构：其中是指在信道nM上工作的编号为M的联盟，M是最初形成的联盟数量；2.2获取用户的候选动作集：记当前系统的联盟结构为其中是指在信道nl上工作的编号为l的联盟，l是联盟结构中成员的编号，对于(可能的决策动作am从影响联盟结构的角度来说分两种：一是加入当期已经存在的某个联盟，这里包括从独立状态加入和从某个现有联盟中脱离然后加入两种情况；二是选择非合作状态自己独立成为一个联盟，这里也包括保持原来的独立状态和从当前联盟脱离出来形成独立联盟两种情况)定义任意用户的候选动作集为：Sam={{CO1n1},{CO2n2},...,{COqnq}}]]>其中，q＝|Sam|是候选动作集中可能动作的数量，是指在信道nq上工作的编号为q的联盟；联盟中用户的联盟动作决策需要满足帕累托改进条件，即对任意联盟中的任意用户帕累托改进效用函数为：μm(COknk)=vm(COknk),if∀j∈COknk\{m},vj(COknk)≥vj(COknk\{m})0,otherwise]]>其中j是联盟内的一个用户，是用户j在联盟内获得的效用函数，是用户j在联盟去除用户m后获得的效用函数，联盟动作决策由帕累托改进函数值的大小关系确定。本发明中，步骤3具体包括以下步骤：3.1信息获取：用户通过信息交互获取联盟决策需要的数据，包括用户的业务数据量、候选动作集、信道空闲概率和信道容量：3.2联盟形成：对任一用户记当前的联盟结构为：按如下步骤作出联盟决策：a)根据联盟结构形成可选动作集：Sam={{CO1n1},{CO2n2},...,{COqnq}}]]>b)在动作集中随机选择一个动作，计算该动作所选联盟的帕累托改进效用函数，执行am；am=choose{COini},]]>ifμm(COini)>μm(COknk)]]>∀{COini}⊆Sam]]>其中，表示CSCm必须选择联盟而不是i是动作集Sam中候选动作的编号，是指在信道ni上工作的编号为i的联盟，am是CSCm的联盟动作，是联盟的帕累托改进效用函数，是联盟的帕累托改进效用函数；c)根据CSCm的动作更新当前联盟结构Pcu，直到系统收敛到稳定联盟结构本发明的步骤4具体为：用户以能量检测方式检测选定的信道，如果信道空闲，则进行数据传输；在联盟内部的检测和传输排序按照成员加入联盟的先后次序。本发明的有益效果：本发明把信道的排他性竞争转变为合作性使用，以充分利用机会频谱信道资源，提高系统业务吞吐能力。设计用频用户之间进行业务传输合作的方式，将构成合作关系的一个用频用户群体作为联盟。基于实际应用中的有限、异构业务数据传输需求，以自组织的方式形成合理的联盟，同时具备良好的系统吞吐量性能以及系统稳定、快速收敛等性能。本发明提出自组织微蜂窝业务合作传输模式，以及面向用户业务数据吞吐量优化的二元决策业务合作联盟算法。根据各微蜂窝用户具体业务情况，自主与其他蜂窝形成业务传输联盟并机会接入可用信道。通过多次的迭代更新，最终学习到稳定优化的联盟状态以及信道接入分配方案。附图说明图1本发明的系统工作机制图。图2本发明所提算法的工作流程图。图3本发明所提算法与现有方法吞吐量性能比较，6用户场景。图4本发明所提算法与现有方法吞吐量性能比较，10用户场景。图1中：Channeli:是编号为i的信道；PU：主用户；DataLink：数据链路；CSCm：编号为m的认知微蜂窝；OU：CSC数据服务对象即用户；MC：宏蜂窝；图3为6用户场景：L＝[42133336002506716533208008533]bits。收敛的稳态联盟结构为：{1,3}4,{2,5}3,{4}2,{6}1；图4为10用户场景L＝[4213350667208001013333600165332080033600250678533]bits。具体实施方式下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。本发明提出的基于业务数据的联盟机会频谱接入工作机制图1所示，所提的联盟形成算法如图2所示，具体实施方式如下：本发明采用如图1所示的动态网络选择工作机制。考虑一个N个授权用户(PU)信道和M认知微蜂窝(CSC，本文中也称为系统中的机会频谱用户)的分布式系统。CSC通过检测本时隙内PU信道的占用状态，在信道空闲时，则可以使用该空闲信道进行业务数据传输。比如，信道5被PU占用，CSC不能使用，但是CSC可以使用没有被PU占用的信道1到信道4。如果两个以上CSC同时接入某个信道进行数据传输，则认为发生冲突，同时接入的CSC业务吞吐量均为0。与本文关注的异构用户业务数据研究目标一致，本章中各个CSC的业务数据也是异构的。称构成合作关系的一个CSC群体为联盟。比如在图中，为由三个CSC构成的业务传输联盟，工作在信道4。联盟内部的CSC就不再构成信道占用的竞争关系，而是与其他联盟争用信道。是由两个CSC构成的联盟，工作在信道1上。本发明采用如图2所示的算法流程。该算法流程主要由以下步骤组成：步骤1、定义用户的业务吞吐量，进行初始化设置；1.1业务吞吐量定义：对于CSC的应用业务数据，用户CSCm在联盟内，如果在空闲的机会频谱信道nk成功进行数据传输，CSCm的业务吞吐量Rm为：Rm=Lmτbm+Lm/Cnk,Lm<(T-τbm)CnkT-τbmTCnk,Lm≥(T-τbm)Cnk]]>其中，m表示CSC用户编号，k表示联盟编号；nk表示联盟k选择的信道；τbm用户CSCm的传输退避时间；Lm是用户CSCm的业务数据量；是信道nk的容量。T是时隙长度，是接入信道nk的编号为k的联盟；1.2业务吞吐量计算：记为决策检测信道nk的用户集合，对于用户其数据在信道nk上传输成功的概率为：(其数据在信道nk上传输成功需要满足如下条件：第一，PU信道空闲；第二，CSCm检测信道nk时没有发生虚警；第三，没有其他的用户准备接入信道nk，即中除联盟中用户之外的用户中决策检测信道nk的CSC用户均发生虚警错误)，ps,mCOknk=p0nk×(1-pf,mnk)×Πh∈{Ψnk\COknk}pf,hnk]]>其中，ps表示成功概率，pf是虚警概率，是CSCm检测信道nk的虚警概率；是信道nk的空闲概率；h是中除联盟中用户之外的用户中决策检测信道nk的CSC用户集合的用户编号，是用户h检测信道nk的虚警概率；联盟包括w个成员，而CSCm为其第d个加入的成员，则CSCm在联盟的传输退避时间计算为：τbmCOknk=Σt=1d-1(τs+(1-pf,tnk)(Lt/Cnk))]]>其中，是用户CSCm在联盟内的传输退避时间。τs为信道感知时间，为第t个联盟成员检测信道nk的虚警概率。t为联盟的CSC用户成员编号，Lt是第t个联盟成员的业务数据量，是信道nk的容量；为表达简洁，记则CSCm在工作在信道nk上的联盟内时的业务吞吐量期望为：RmCOknk=ps,mCOknk×(1-sgn(ξmCOknk)2RmCOknk,1+1+sgn(ξmCOknk)2RmCOknk,2)=p0nk×(1-pf,mnk)×Πh∈{Ψnk\COknk}pf,hnk×(1-sgn(ξmCOknk)2RmCOkmk,1+1+sgn(ξmCOknk)2RmCOkmk,2)]]>其中，sgn(x)=1,x>00,x=0-1,x<0]]>1.3效用函数定义：用户效用函数定义为其可获得的业务吞吐量，即对于其效用函数表示为：vm(COknk)=RmCOknk.]]>步骤2、建立联盟，并对联盟和用户的候选动作集进行初始化；2.1联盟初始化：将各个CSC形成一个非合作的独立的联盟，随机选择一个信道，构成初始化的联盟结构：其中是指在信道nM上工作的编号为M的联盟，M是最初形成的联盟数量；2.2获取用户的候选动作集：记当前系统的联盟结构为其中是指在信道nl上工作的编号为l的联盟，l是联盟结构中成员的编号，对于(可能的决策动作am从影响联盟结构的角度来说分两种：一是加入当期已经存在的某个联盟，这里包括从独立状态加入和从某个现有联盟中脱离然后加入两种情况；二是选择非合作状态自己独立成为一个联盟，这里也包括保持原来的独立状态和从当前联盟脱离出来形成独立联盟两种情况)定义任意用户的候选动作集为：Sam={{CO1n1},{CO2n2},...,{COqnq}}]]>其中，q＝|Sam|是候选动作集中可能动作的数量，是指在信道nq上工作的编号为q的联盟；联盟中用户的联盟动作决策需要满足帕累托改进条件，即对任意联盟中的任意用户帕累托改进效用函数为：μm(COknk)=vm(COknk),if∀j∈COknk\{m},vj(COknk)≥vj(COknk\{m})0,otherwise]]>其中j是联盟内的一个用户，是用户j在联盟内获得的效用函数，是用户j在联盟去除用户m后获得的效用函数，联盟动作决策由帕累托改进函数值的大小关系确定。步骤3、根据候选动作集中的动作对联盟作出决策，调整联盟结构，直到系统收敛到稳定联盟结构：3.1信息获取：用户通过信息交互获取联盟决策需要的数据，包括用户的业务数据量、候选动作集、信道空闲概率和信道容量：3.2联盟形成：对任一用户记当前的联盟结构为：按如下步骤作出联盟决策：a)根据联盟结构形成可选动作集：Sam={{CO1n1},{CO2n2},...,{COqnq}}]]>b)在动作集中随机选择一个动作，计算该动作所选联盟的帕累托改进效用函数，执行am；am=choose{COini},]]>ifμm(COini)>μm(COknk)]]>∀{COini}⊆Sam]]>其中，表示CSCm必须选择联盟而不是i是动作集Sam中候选动作的编号，是指在信道ni上工作的编号为i的联盟，am是CSCm的联盟动作，是联盟的帕累托改进效用函数，是联盟的帕累托改进效用函数；c)根据CSCm的动作更新当前联盟结构Pcu，直到系统收敛到稳定联盟结构步骤4、用户按照加入联盟的先后次序，依次进行信道检测，之后进行数据传输。实施例：下面通过仿真实例来验证本发明的有效性。首先简要介绍实施例的场景，设置仿真场景如下：一个M个CSC用户自组织网络，PU信道数目为N＝4，时隙长度设为T＝100ms。信道检测时间设为5ms。信道容量设置为C＝[1000,2000,3000,4000]kbit/s。信道空闲概率设为p0＝[0.9,0.85,0.9,0.85]。信道检测虚警概率为0.05。各个CSC业务数据量从以下向量中随机选取：L＝[8533101331653320800250673360042133506675920067733]bits，分别表示G.711PCM,WMV,AVI/RM,Flash,H264等各种业务对应的时隙业务量。该参数设置并没有特殊性，可以是任意业务量值，可以对应任意的应用业务，对本研究的接入技术本身并没有决定性的影响。仿真停止条件(二取一)：一是学习更新步数达到上限；二是吞吐量不再发生明显变化。图三结果表明，传统的非合作的信道分配冲突优化机制失效。因为当CSC数目大于信道数时，不可能实现无冲突信道分配。用户之间只能争用信道。而用户数越多，竞争冲突越厉害，导致系统性能降低。仿真CSC数目大于信道数场景的目的，是为了验证实际系统中经常存在的重负载情况，这在实际系统中是普遍存在的。比如WiFi系统中，同时工作信道数一般仅为3个，而用户数一般都多余3个。所提出的算法能收敛到稳定状态，吞吐量性能优于传统的非合作信道分配冲突优化模式。从收敛结果可以看出，通过形成业务联盟，所提算法实现了各个联盟之间的信道争用避免，自然大大提高了系统业务吞吐性能。为进一步验证本发明所提算法的有效性，避免一次实验的随机性，图四给出了在10个CSC场景下，500次独立仿真结果的均值曲线。图四显示的性能比较关系与图三的分析基本一致：第一，不考虑业务合作的传统冲突控制信道分配方法由于多个用户争用信道，系统吞吐量性能很差，即这种方法不适合用户数大于信道数的较重负载情况。用户数越多，性能越差。第二，所提出的基于业务合作的联盟算法都能收敛到稳定状态，优于传统的非合作信道分配冲突优化模式。用户数越多，性能优势越明显。上述仿真证明了本发明所提的算法的有效性、合理性。本发明未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。当前第1页1 2 3