一种考虑失真噪声的多蜂窝异构网络鲁棒安全传输方法

1.本发明属于无线网络资源分配与传输技术领域，涉及一种考虑失真噪声的多蜂窝异构网络鲁棒安全传输方法。


背景技术：

2.随着通信技术的高速发展，各类终端设备的数量快速增长，导致整个通信系统的能量消耗剧增、频谱资源短缺。因此，对无线网络的吞吐量和频谱效率等方面提出了更高的要求。异构网络因可以提高系统的吞吐量和覆盖范围、解决小区边缘用户资源分配不均而受到广泛关注。另一方面，由于低成本、低质量元件构成的射频收发机会遭受严重的失真噪声，包括相位噪声和放大器的非线性，导致实际数据与理论数据的差距变大。因此，基于失真噪声的异构网络相关研究具有重要意义。
3.随着通信终端业务的多样化、智能化，移动设备的能量消耗越来越严重。为了实现绿色通信，在保证一定的数据速率的前提下，如何降低电路功率消耗是一个有意义的问题。因此，基于异构网络的能量效率最大化的研究十分关键。由于多层异构网络的动态拓扑结构以及无线传输固有的广播特性，机密信息在传输过程中容易被窃听者窃取。此外，目前对该问题的研究主要考虑完美信道状态信息，由于实际物理信道的估计误差、反馈时延和量化误差的影响，基站难以获得精准的信道状态信息。因此，研究能效最大化的鲁棒安全资源分配问题具有重要意义。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种考虑失真噪声的多蜂窝异构网络鲁棒安全传输方法，考虑飞蜂窝用户最小安全速率约束、飞蜂窝基站最大发射功率约束以及宏蜂窝用户最大允许干扰功率约束，以能量效率最大化为优化目标，对基于失真噪声的多蜂窝异构网络建立网络模型和系统模型。利用丁克尔巴赫法、最坏准则法和连续凸近似法，将原问题转化为等价的凸优化形式，并利用拉格朗日对偶方法求得飞蜂窝基站最优发射功率和人工噪声。
5.为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.一种考虑失真噪声的多蜂窝异构网络鲁棒安全传输方法，包括以下步骤：
7.s1：初始化系统参数；
8.s2：计算第n个飞蜂窝中用户i的发射功率p
i,n
；
9.s3：计算第n个飞蜂窝基站处人工噪声zn；
10.s4：计算所有飞蜂窝用户的总能效ηe；
11.s5：更新拉格朗日乘子；
12.s6：判断第n个飞蜂窝基站发射功率是否小于等于最大发射功率阈值；若是，则进入步骤在s7；否则，进入s9；
13.s7：计算所有飞蜂窝基站对第m个宏蜂窝用户的干扰功率，并判断该值是否小于等
于第m个宏蜂窝用户干扰功率阈值；若是，则进入步骤s8；否则，进入步骤s9；
14.s8：计算第n个飞蜂窝中用户i的安全速率，并判断该值是否大于等于第n个飞蜂窝中用户i的最小安全速率阈值；若是，则进入s9；否则，进入下一次迭代，返回步骤s2；
15.s9：判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数；若是，则结束，输出第n个飞蜂窝中用户i的最优发射功率和第n个飞蜂窝基站处最优人工噪声；否则，进入下一次迭代，返回步骤s2。
16.进一步，步骤s1中，所述的系统参数包括宏蜂窝用户数m、飞蜂窝数n、第n个飞蜂窝中用户数un、第n个飞蜂窝中窃听者的背景噪声第n个飞蜂窝中用户i的背景噪声第n个飞蜂窝基站到该飞蜂窝中用户i的估计信道增益宏蜂窝基站到第n个飞蜂窝中用户i的信道增益第n个飞蜂窝基站到该飞蜂窝中窃听者的信道增益宏蜂窝基站到第n个飞蜂窝中窃听者的信道增益第n个飞蜂窝基站到宏蜂窝用户m的估计干扰信道增益第n个飞蜂窝基站的发射机失真噪声系数κn、第n个飞蜂窝中用户i的接收机失真噪声系数κ
i,n
、宏蜂窝基站到宏蜂窝用户m的发射功率pm、所有飞蜂窝网络的电路功率消耗pc、所有飞蜂窝基站对宏蜂窝用户m的干扰功率阈值第n个飞蜂窝中用户i的最小安全速率阈值第n个飞蜂窝基站的最大发射功率所有飞蜂窝用户的总能效ηe、所有飞蜂窝基站到宏蜂窝用户m的干扰信道增益估计误差平方和的上界第n个飞蜂窝基站到该飞蜂窝中用户i的信道增益误差上界β
i,n
、宏蜂窝基站到第n个飞蜂窝中用户i的信道增益误差上界α
i,n
，设定最大迭代次数l
max
，迭代初始化。
17.进一步，在步骤s2中，第n个飞蜂窝中用户i在第l次迭代中的发射功率为：
[0018][0019]
其中，[x]
+
＝max{0,x}，l表示迭代次数，μn(l-1)表示第n个飞蜂窝基站在第l-1次迭代中的最大发射功率约束乘子，λm(l-1)表示第m个宏蜂窝用户在第l-1次迭代中的干扰功率约束乘子，表示第n个飞蜂窝中用户i在第l-1次迭代中的最小安全速率约束乘子；a
i,n
(l-1)表示第n个飞蜂窝中用户i的数据速率在连续凸近似方法中第l-1次迭代中的系数，表示第n个飞蜂窝中窃听者的数据速率在连续凸近似方法中第l-1次迭代中的系数，表示第n个飞蜂窝中用户i在第l-1次迭代中的信干噪比，表示第n个飞蜂窝中窃听者在第l-1次迭代中的信干噪比。
[0020]
进一步，在步骤s3中，第n个飞蜂窝基站处在第l次迭代中的人工噪声zn(l)为：
[0021]
[0022]
其中，l
i,n
表示第n个飞蜂窝中用户i基于拉格朗日对偶原理得到的拉格朗日函数，原理得到的拉格朗日函数，表示经过凸转换后第n个飞蜂窝中用户i的数据速率，表示经过凸转换后第n个飞蜂窝中窃听者的数据速率，表示第n个飞蜂窝中用户i的最小安全速率约束乘子，μn表示第n个飞蜂窝基站的最大发射功率约束乘子，λm表示第m个宏蜂窝用户的干扰功率约束乘子，τ1为大于0的迭代步长。
[0023]
进一步，在步骤s4中，所有飞蜂窝用户在第l次迭代中的总能效为：
[0024][0025][0026]
进一步，步骤s5中，所述拉格朗日乘子包括第n个飞蜂窝基站在第l次迭代中的最大发射功率约束乘子μn(l)、第m个宏蜂窝用户在第l次迭代中的干扰功率约束乘子λm(l)以及第n个飞蜂窝中用户i在第l次迭代中的最小安全速率约束乘子更新表达式如下：
[0027][0028][0029][0030]
其中，τ2、τ3和τ4为大于0的迭代步长，
[0031]
本发明的有益效果在于：与完美信道状态信息下的算法相比，本发明方案具有较好的能效和鲁棒性，提高了异构无线网络的鲁棒性和吞吐量。
[0032]
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
[0033]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
[0034]
图1为本发明的系统模型图；
[0035]
图2为本发明的算法流程图；
[0036]
图3为本发明算法的能效收敛图；
[0037]
图4为本发明算法的鲁棒性图。
具体实施方式
[0038]
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0039]
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
[0040]
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
[0041]
如图1所示，本发明考虑一个多蜂窝异构网络下行链路传输场景。网络中存在一个宏蜂窝网络和n个飞蜂窝网络，宏蜂窝网络里面有m个宏蜂窝用户，第n个飞蜂窝服务un个飞蜂窝用户，其中以及假设每一个用户和基站都配备有单根天线，飞蜂窝用户采用下垫式频谱接入方式共享宏蜂窝网络的频谱资源，每个飞蜂窝中存在一个单天线窃听者试图窃听离自己最近的飞蜂窝中的飞蜂窝用户的信息，考虑飞蜂窝网络中收发机处存在失真噪声。我们的目标是在飞蜂窝用户最小安全速率约束、飞蜂窝基站最大发射功率约束以及宏蜂窝用户的最大允许跨层干扰约束下，最大化所有飞蜂窝用户的总能量效率，因此，在完美信道状态信息下，这个优化问题可以通过联合优化发射功率和人工噪声来表示：
[0042]
p1:
[0043]
s.t.c1:
[0044]
c2:
[0045]
c3:
[0046]
其中，r
i,n
＝log2(1+sinr
i,n
)表示第n个飞蜂窝中用户i的传输速率，表示第n个飞蜂窝中用户i的信干噪比，
表示第n个飞蜂窝中用户i收到来自其它飞蜂窝用户的蜂窝内干扰，表示第n个飞蜂窝中用户i收到来自宏蜂窝基站的跨层干扰，pm表示宏蜂窝基站到第m个宏蜂窝中用户的发射功率，表示第n个飞蜂窝基站和该飞蜂窝中用户i的失真噪声功率之和，和分别描述了第n个飞蜂窝基站发射机和该飞蜂窝中用户i接收机失真噪声程度，表示第n个飞蜂窝中用户i的加性零均值高斯白噪声，zn表示第n个飞蜂窝基站处人工噪声方差，表示第n个飞蜂窝发射机处的加性失真噪声功率，pn＝pc+zn+in，pc和分别表示整个飞蜂窝网络的电路功率消耗和第n个飞蜂窝基站的最大发射功率阈值，表示第m个宏蜂窝用户的最大允许干扰功率阈值，是第n个飞蜂窝中用户i的最小安全速率阈值。是第n个飞蜂窝中窃听者的传输速率，表示第n个飞蜂窝中窃听者的信干噪比，h
i,n
表示第n个飞蜂窝基站到用户i的信道增益，g
i,n
表示宏蜂窝基站到第n个飞蜂窝中用户i的信道增益，表示第n个飞蜂窝基站到该飞蜂窝中窃听者的信道增益，表示宏蜂窝基站到第n个飞蜂窝中窃听者的信道增益，g
m,n
表示第n个飞蜂窝基站到宏蜂窝用户m的干扰信道增益。c1是第n个飞蜂窝基站的最大发射功率约束，c2所有飞蜂窝基站对宏蜂窝用户m的跨层干扰约束，c3表示第n个飞蜂窝中用户i的保密速率约束。
[0047]
为了克服不确定性的影响，在优化问题中将信道的不确定性考虑在内。根据鲁棒优化理论，信道不确定性可以描述为：
[0048][0049][0050][0051]
其中，rh、rg和rg分别表示飞蜂窝基站与飞蜂窝用户之间信道不确定性集合、宏蜂窝基站与飞蜂窝用户之间信道不确定性集合及飞蜂窝基站与宏蜂窝用户之间信道不确定性集合。分别表示第n个飞蜂窝基站到该飞蜂窝用户i的信道估计值、宏蜂窝基站到第n个飞蜂窝中用户i的信道估计值及第n个飞蜂窝基站到宏蜂窝用户m的信道估计值。δh
i,n
、δg
i,n
、δg
m,n
分别表示第n个飞蜂窝基站到该飞蜂窝中用户i的信道估计误差、宏蜂窝基站到第n个飞蜂窝中用户i的信道估计误差及第n个飞蜂窝基站到宏蜂窝用户m的信道估计误差。β
i,n
≥0表示第n个飞蜂窝基站到该飞蜂窝中用户i链路信道增益不确定性的上界，α
i,n
≥0表示宏蜂窝基站到第n个飞蜂窝中用户i链路信道不确定性的上界，表示所有飞蜂窝基站对第m个宏蜂窝用户所有信道链路不确定性平方和的上界。因此，基于最坏准则原理，第m个宏蜂窝用户最大允许干扰功率约束可重新写为：
[0052][0053]
其中，表示所有飞蜂窝基站到宏蜂窝用户m的干扰功率阈值。为了保证每一个飞蜂窝用户基本的qos要求，也要考虑飞蜂窝用户最小安全速率约束中的不确定参数。因此，基于最坏准则原理，第n个飞蜂窝中用户i的最小安全速率约束可重写为：
[0054][0055]
其中
[0056][0057]
其中，表示第n个飞蜂窝中用户i接收到确定的干扰功率，
[0058]
由于目标函数是一个非线性分式规划问题，可以采用丁克尔巴赫法对其求解。因此，基于最坏准则原理，目标函数可重新写为：
[0059][0060]
其中，ηe≥0表示能量效率。
[0061]
因此，p1可重新表述为：
[0062]
p2:
[0063]
s.t.c2:
[0064]
c3:
[0065]
c1
[0066]
为了解决这个问题，使用连续凸近似法将p2转化为凸优化问题，利用下界迭代来得到最优解。因此数据速率可以近似为：
[0067]ri,n
＝a
i,n
log2sinr
i,n
+b
i,n
[0068]
其中
[0069][0070]
[0071]
其中，表示第n个飞蜂窝中用户i的信干噪比。类似地，窃听者的速率函数可以近似为：
[0072][0073]
其中
[0074][0075][0076]
其中，表示第n个飞蜂窝中窃听者的信干噪比。因此，可以得到如下等价的凸优化问题：
[0077]
p3:
[0078]
s.t.c3:
[0079]
c1,c2
[0080]
通过使用拉格朗日函数，有：
[0081][0082]
其中，μn≥0、λm≥0、分别第n个飞蜂窝基站的最大发射功率约束拉格朗日乘子、第m个宏蜂窝用户的干扰功率约束拉格朗日乘子、第n个飞蜂窝中用户i的最小安全速率约束拉格朗日乘子。
[0083]
通过使用kkt条件，第n个飞蜂窝中用户i的最优分配功率求解为：
[0084][0085]
其中，[x]
+
＝max{0,x}。对人工噪声求偏导可得：
[0086][0087]
根据梯度下降法，对第n个飞蜂窝中处人工噪声zn进行更新：
[0088][0089]
其中，l代表迭代次数，τ1代表步长。然后采用梯度下降法来更新拉格朗日乘子：
[0090][0091][0092][0093]
其中，τ2，τ3，τ4代表步长。通过选择合适的步长，可以保证拉格朗日算法的收敛性。飞蜂窝迭代能效资源分配算法如图2。
[0094]
下面结合仿真对本发明的应用效果作详细的描述。
[0095]
1)仿真条件
[0096]
假设系统中存在一个宏蜂窝网络，一个宏蜂窝用户，两个飞蜂窝网络，每个飞蜂窝网络中含有两个飞蜂窝用户。宏蜂窝和每个飞蜂窝的半径分别是500米和20米，不同飞蜂窝之间的最小距离是40米。信道衰落模型包含瑞利衰落、阴影衰落和路径损耗，其中路径损耗指数为3。其它仿真参数由表1给出：
[0097]
表1
[0098][0099]
2)仿真结果
[0100]
在本实施例中，图3给出了本实施例迭代算法的能效收敛图。图4给出了本实施例迭代算法的鲁棒性图。其中，图3显示了本发明算法能够很快地取得收敛，这表示本发明算法可以很好的保障飞蜂窝用户的通信质量，具有实时性。图4显示随着信道估计误差偏离真实信道增益越大，所有算法的宏用户接收到的干扰功率都越大；另一方面，除本文以外的其他算法最终均会超过干扰门限，产生中断，本文算法没有超过干扰门限，具有较好的鲁棒性，与含失真噪声的非鲁棒算法相比，本文算法宏蜂窝用户实际接收到的干扰功率平均减小了11.1％，可以更好的保护宏用户通信质量。图3和图4的实验结果显示了本发明算法在保证实时性的同时，也保证了飞蜂窝用户的服务质量，具有良好的鲁棒性。
[0101]
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。