一种动态按需的缓存多播蜂窝网络信道接入方法

1.本发明涉及无线通信网络资源分配领域，具体涉及一种动态按需的缓存多播蜂窝网络信道接入方法。


背景技术：

2.随着移动互联网以及一大批新型的无线服务和应用的发展，无线网络中的移动数据流量呈现爆炸式增长，同时产生了严重的网络回程拥塞和冗余数据传输问题。为改善回程的拥塞和数据传输的冗余等问题，同时进一步提升信道资源的利用效率，现有很多研究将本地缓存和多播传输引入到无线蜂窝网络中。与传统单播传输方式相比，多播传输可以利用较少的数据通信通道向覆盖范围内的多个广播用户传输数据，能够降低冗余数据的传输，有效提升无线频谱资源的利用效率。
3.现有大部分工作中，用户的内容文件需求概率服从固定的概率分布(zipf分布)，且针对不同的内容文件固定地分配不同的广播信道。此时，信道中的业务传输的“忙-闲”状态取决于基站覆盖范围内用户对内容文件的需求概率，会产生部分受相邻基站同频干扰较小的信道业务传输比较空闲的情况，因此可设计一种动态广播信道分配方法，若有内容文件广播传输需求时，优先使用空闲的同频干扰较小的信道传输。现有关于无线缓存多播网络信道资源分配的研究中尚缺乏上述动态信道分配的相关研究工作。
4.同时，由于小蜂窝基站和移动用户空间位置的随机分布，以完全集中式的方法求解这一信道组合优化问题极为复杂，现有研究常采用分布式自组织优化方式，即以小蜂窝基站作为决策者，分布式进行信道资源优化分配。势能博弈是一种学习效率较高、收敛速度较快的经典博弈模型，常用来研究多智能体之间的相互作用。


技术实现要素：

5.为了解决上述问题，本发明提供了一种动态按需的缓存多播蜂窝网络信道接入方法，考虑小蜂窝基站服务用户的动态文件内容需求和邻近基站之间复杂的同频干扰，提出一种动态次序信道分配机制，结合采用基于最小化干扰的势能博弈模型，实现缓存多播蜂窝网络中信道分配优化，以降低网络中的同频干扰，提升信道资源利用率和全网移动用户的需求文件成功下载水平。
6.一种动态按需的缓存多播蜂窝网络信道接入方法，包括以下步骤：
7.步骤1：各个基站n分别计算本地缓存内容文件的到达概率，并进行降序排列，得到缓存文件集合集合fn＝{fn[1],fn[2],
…
,fn[cn]}，其中cn为本地缓存内容文件的个数；
[0008]
步骤2：初始化各个基站的有序信道集合选择策略，以及相关迭代更新参数，具体包括如下步骤：
[0009]
步骤2-1：各个基站n根据本地存储内容文件的个数，随机选择信道集合l的一个cn元子集，并将子集中的信道随机排序，初始化形成基站n的有序信道分配策略ln(0)，并计算各个基站n的有序信道分配效用vn(ln(0),l-n
(0))；
[0010]
步骤2-2：设置迭代次数的最大值k，k为正整数；设定迭代次数的变量为t，t的初始值为1；设置迭代更新偏好概率ξ，0《ξ《1，ξ越大则基站探索新策略的概率越大；
[0011]
步骤3：各个基站n依概率ξ随机选择一个新策略，计算该策略效用，并根据较优响应准则更新其有序信道集合策略；具体包括如下步骤：
[0012]
步骤3-1：在第t次迭代，各个基站n产生一个[0,1]之间的随机值rand；在分配部署过程中，网络中的各个基站和用户利用边缘云进行数据的传输、效用的计算和决策动作的分布式协同；
[0013]
步骤3-2：若rand≤ξ，则基站n尝试更新其有序信道分配策略，执行步骤3-3；若rand 》ξ，则基站n执行步骤3-4；
[0014]
步骤3-3：基站n随机选择一个与前一次迭代策略不同的策略l'n，l'n≠ln(t-1)，计算基站n在前策略的效用vn(l'n,l-n
(t-1))；比较基站n在两个不同策略下对应效用值的大小：若vn(l'n,l-n
(t-1))》vn(ln(t-1),l-n
(t-1))，则选择策略l'n作为基站n下一迭代时隙的有序信道分配策略，即ln(t)＝l'n；若vn(l'n,l-n
(t-1))≤vn(ln(t-1),l-n
(t-1))，则基站n保持当前策略不变，即ln(t)＝ln(t-1)；执行步骤4；
[0015]
步骤3-4：基站n将保持策略不变ln(t)＝ln(t-1)，执行步骤4；
[0016]
步骤4：迭代次数变量的值加1，即t＝t+1；若t《k，就返回步骤3中执行；若t≥k，就根据当前基站的策略ln(t)进行有序信道资源分配。
[0017]
定义小蜂窝网络中基站的集合为n＝{1,2,
…
,n}，预留的无线多播信道集合为 l＝{1,2,
…
,l}，所有移动用户组成的集合为m＝{1,2,
…
,m}，所有需求内容文件的集合为 f＝{1,2,
…
,f}，任意内容文件f∈f大小相同，需存储空间相同。对于任意基站n∈n，已缓存cn个内容文件(cn《f)，且服务的用户集合为mn(基站的缓存选择和用户关联已预先优化确定)。对于任意移动用户m∈m的内容文件需求概率服从zipf分布，其对内容文件的需求概率集合表示为pm＝{p
m,1
,p
m,2
,
…
,p
m,f
}，0≤p
m,f
《1，
[0018]
每一个基站n∈n计算mn中所有用户对本地缓存内容文件f的联合需求到达概率α
n,f
，即所有服务的用户mn中至少有一个用户需要下载内容文件f的概率，
[0019][0020]
在基站n∈n中依文件需求概率降序排序的缓存文件集合表示为 fn＝{fn[1],fn[2],
…
,fn[cn]}，fn[k]为缓存文件集合中的第k个内容文件，对于集合中任意两个文件fn[k]和fn[k']，若fn[k]排序相对fn[k']靠前，即0《k《k'≤cn，则基站n所选择的有序信道集合策略表示为ln＝{ln[1],ln[2],
…
,ln[cn]}，
[0021]
基站n根据需要广播文件的个数，优选使用排序靠前的信道，通过信道选择迭代优化后，同频干扰越小的信道排序越靠前，对于基站n可实现以尽可能大的概率使用同频干扰较小的信道，最终降低整体网络的同频干扰水平，提升网络多播文件的整体下载成功率。对每一个基站n来说，在确定时刻到达的广播需求文件集合其实是其缓存文件集合fn的子集(不考虑未被缓存的需求文件的信道分配)。这里用表示fn的所有k元子集的集合，整体则fn的幂集可以表示为某一时刻基站n收到k个内容文件的广播需求的概率，即出
现fn的k元子集的概率，可表示为
[0022][0023]
此时基站n仅需要使用有序信道集合策略ln中前k个信道进行内容文件广播传输，这种情况下使用的传输信道集合表示为ln[1:k]＝{ln[1],ln[2],
…
,ln[k]}。由此也可推断出，在所提动态信道分配机制下，需要使用前k个信道进行内容文件广播传输时，有序信道集合策略中的第h(k》h)个信道也必会被占用。因此，基站n使用ln中第h个信道ln[h](ln[h]， 0《h≤cn)的概率可以表示为
[0024][0025]
由于基站缓存文件是根据需求到达概率的降序排序进行有序的广播信道分配，则fn中第k个内容文件fn[k]的信道分配只受前k-1个内容文件的影响(其集合表示为 fn[1:k-1])。基站n的某一用户m∈mn通过信道ln[h]下载内容文件fn[k]的概率可以表示为
[0026][0027]
其中，为用户m对内容文件fn[k]的需求概率。当k＝1时，h＝1，且由于基站发射功率固定，其干扰范围有限，基站n干扰范围内所有用户的集合表示为用户m的潜在可能的干扰基站集合表示为φm；则用户m从基站n下载内容文件fn[k]时被 {φ
m-n}中的任一基站干扰的概率表示为
[0028][0029]
其中，n
′
∈{φ
m-n}表示用户m的潜在可能的干扰基站集合中除基站n外的任意一个基站。
[0030]
用户m受到的整体干扰水平可以表示为
[0031][0032]
则全网整体干扰水平可以表示为
[0033]
在基站有序信道分配优化过程中，基站通过选择不同的有序信道集合策略，最小化其干扰范围内所有用户干扰水平之和，同时实现全网整体同频干扰水平的不断下降，该阶段中基站n的有序信道分配效用设计如下所示
[0034][0035]
其中l-n
表示除基站n外其他基站的有序信道分配策略。此时，可构建势能函数即为全网整体干扰水平。当任一基站n单方面改变其策略并增加对应的效用vn时，势能函数φn的值也会同步增加，即全局干扰水平下降。
[0036]
本发明的有益效果为：
[0037]
1、本发明提出了一种无线多播网络动态次序信道分配机制，所提的动态信道分配机制中基站的信道分配策略为一个有序的信道集合，基站根据当前实际的广播内容需求数
量，依次按需使用有序信道集合策略中的信道。与传统针对广播内容的固定信道分配机制相比，所提的动态次序信道分配机制能够最大程度利用同频干扰较小的信道，在降低全网整体干扰水平的同时，提升了信道的利用效率。
[0038]
2、本发明采用势能博弈模型和分布式决策架构解决这一复杂的非凸离散非线性规划问题，针对基站的信道分配策略构建了相应的效用函数，基站在优化自身效用的同时能够实现全局效用的优化。
[0039]
3、本发明采用一种适用于所提动态次序信道分配机制和势能博弈的多基站并行信道分配算法，其通过合理的参数设置能够改变学习算法的探索和利用概率，能够适应多种复杂网络环境，在实际的无线网络资源分配中具有很大的应用潜力。
附图说明
[0040]
图1是本发明中无线多播网络模型图。
[0041]
图2是本发明所提动态有序信道分配机制示意图。
[0042]
图3是本发明网络信道接入方法的工作流程图。
[0043]
图4是本发明网络信道接入方法与2种信道分配方法在基站本地缓存文件数量变化时的网络整体干扰水平对比图。
[0044]
图5是本发明网络信道接入方法与2种信道分配方法在预留信道数量变化时的网络整体干扰水平对比图。
[0045]
图6是本发明网络信道接入方法与2种信道分配方法在预留信道数量变化时的全网文件成功下载水平对比图。
具体实施方式
[0046]
下面将结合附图和实施例对本发明做进一步地说明。
[0047]
小蜂窝基站首先根据用户的不同文件需求概率，计算所存储文件的广播需求到达概率，并对其进行降序排序。与传统多播传输的“内容
‑‑
信道”固定分配机制不同，所提的动态信道分配机制中小蜂窝基站的信道分配策略为一个有序的信道集合，基站根据当前实际的广播内容需求数量，依次按需使用有序信道集合策略中的信道。具体地，若基站当前存在k个需广播文件(依用户需求概率确定)，根据上述缓存文件的排序，依次从前往后按需地占用有序信道集合策略中的前k个信道。在此基础上，小蜂窝基站基于所提动态信道分配机制和邻近基站有序信道集合策略，采用一种最小化干扰势能博弈模型计算相应策略的博弈效用值，再根据一种并行较优响应更新策略调整当前状态，最终迭代优化收敛到稳定解。
[0048]
如图1所示，缓存多播蜂窝网络由n个具有本地缓存能力的蜂窝基站(基站集合表示为n＝{1,2,
…
,n})和m个移动用户(用户集合表示为m＝{1,2,
…
,m})构成，所有移动用户总共需求f个内容文件(f个内容文件大小相同，需存储空间相同，可通过数据网关对需求内容文件进行打包处理，文件集合表示为f＝{1,2,
…
,f})。对于任意基站n∈n，已缓存cn个内容文件(cn《f)，且服务的用户集合为mn(基站的缓存选择和用户关联已预先优化确定)。任一移动用户m∈m的内容文件需求概率服从zipf分布，其对内容文件的需求概率集合表示为pm＝{p
m,1
,p
m,2
,
…
,p
m,f
}，0≤p
m,f
《1，其中π(f,m)为与移动用户m相同类型用户群体对内容文件的偏好排序序号，γ》0为偏好参数)。
[0049]
根据小蜂窝基站的发射功率，可以确定其传输覆盖范围和通信干扰范围，一般而言，通信干扰的距离为传输距离的2倍。不同小蜂窝基站使用相同信道进行多播传输时可能会产生同信道干扰，此时被干扰的移动用户将无法成功下载相应的内容文件。因此，需要对缓存多播蜂窝网络中信道资源优化分配，以减少内容文件多播传输时的同信道干扰 (同频干扰)，提升全网移动用户需求内容文件的成功下载水平。基站n干扰范围内所有用户的集合表示为用户m的潜在可能的干扰基站集合表示为φm。如图1所示，对于小蜂窝基站1，其服务的用户为用户1、2、3、7，小蜂窝基站1干扰范围内的用户(φ1) 为1、2、3、5、7；对于用户5，其潜在可能的干扰基站为基站1和基站2。
[0050]
下面以图2为例，对所提的动态次序信道分配机制进行具体说明。
[0051]
首先，每一个基站n∈n计算mn中所有用户对本地缓存内容文件f的联合需求到达概率α
n,f
，即所有服务的用户mn中至少有一个用户需要下载内容文件f的概率，
[0052][0053]
各个基站根据所存储文件的广播需求到达概率，将文件进行降序排序。在基站n∈n中依文件需求概率降序排序的缓存文件集合表示为fn＝{fn[1],fn[2],
…
,fn[cn]}，fn[k]为缓存文件集合中的第k个内容文件，对于集合中任意两个文件fn[k]和fn[k']，若fn[k]排序相对fn[k']靠前，即0《k《k'≤cn，则如图2所示，计算各存储文件的广播需求到达概率后，基站1存储文件的有序集合f1为{文件1，文件3，文件4，文件 5，文件2}。
[0054]
随后，基站n所选择一个有序信道分配策略ln＝{ln[1],ln[2],
…
,ln[cn]}，基站 n根据需要广播文件的个数，优选使用排序靠前的信道。如图2所示，基站1分配的有序信道集合策略l1为{信道2，信道3，信道6，信道1，信道7}，基站1根据实际到达的需求广播文件个数优先使用排序靠前的信道。在第1个时刻，基站1当前存在3个需求广播文件(文件1、4和2)，根据上述缓存文件的排序，依次从前往后按需地占用有序信道集合策略中的前3个信道(文件1使用信道2，文件4使用信道3，文件2使用信道6)；在第2个时刻，基站1当前存在2个需求广播文件(文件3和文件5)，根据缓存文件的排序，依次从前往后按需地占用ln中的前2个信道(文件3使用信道2，文件5使用信道3)。通过后续不断的迭代优化，对某一基站来说，其可以将受到同频干扰较小的信道赋予较高的使用优先级(即排序靠前)，以尽可能大的概率使用同频干扰较小的信道，最终降低整体网络的同频干扰水平，提升网络多播文件的整体下载成功水平。
[0055]
如图3所示，所提的缓存多播蜂窝网络无线信道动态分配方法，首先根据用户的不同文件需求概率，计算所存储文件的广播需求到达概率，并对其进行降序排序；在所提的动态信道分配机制基础上，小蜂窝基站基于所提动态信道分配机制和邻近基站有序信道集合策略，采用一种最小化干扰势能博弈模型计算相应策略的博弈效用值，再根据一种并行较优响应更新策略调整当前状态，最终迭代优化收敛到稳定解。进一步地，步骤3 所述博弈效
用计算和策略更新过程如下：
[0056]
对于每一个基站n来说，在确定时刻到达的广播需求文件集合其实是缓存文件集合 fn的子集(不考虑未被缓存的需求文件的信道分配)。这里用表示fn的所有k元子集的集合，则fn的幂集可以表示为某一时刻基站n收到k个内容文件的广播需求的概率，即出现fn的k元子集的概率，可表示为
[0057][0058]
此时基站n仅需要使用有序信道集合策略ln中前k个信道进行内容文件广播传输，，这种情况下使用的传输信道集合表示为ln[1:k]＝{ln[1],ln[2],
…
,ln[k]}。由此也可推断出，在所提动态信道分配机制下，需要使用前k个信道进行内容文件广播传输时，有序信道集合策略中的第h(k》h)个信道也必会被占用。因此，基站n使用ln中第h个信道ln[h] (ln[h]，0《h≤cn)的概率可以表示为
[0059][0060]
由于基站缓存文件是根据需求到达概率的降序排序进行有序的广播信道分配，则fn中第k个内容文件fn[k]的信道分配只受前k-1个内容文件的影响(其集合表示为 fn[1:k-1])。基站n的某一用户m∈mn通过信道ln[h]下载内容文件fn[k]的概率可以表示为
[0061][0062]
特别地，当k＝1时，h＝1，且由于基站发射功率固定，其干扰范围有限，基站n干扰范围内所有用户的集合表示为用户m的潜在可能的干扰基站集合表示为φm。则用户m从基站n下载内容文件fn[k]时被{φ
m-n}中的基站干扰的概率可以表示为
[0063][0064]
用户m的受到的整体干扰水平可以表示为
[0065][0066]
则全网整体干扰水平可以表示为
[0067]
在基站有序信道分配优化过程中，基站通过选择不同的有序信道集合策略，最小化其干扰范围内所有用户干扰水平之和，同时实现全网整体同频干扰水平的不断下降，该阶段中基站n的有序信道分配效用设计如下所示
[0068][0069]
其中l-n
表示除基站n外其他基站的有序信道分配策略。此时，可构建势能函数即为全网整体干扰水平。当任一基站n单方面改变其策略并增加对应的效用vn时，势能函数φn的值也会同步增加，即全局干扰水平下降。
[0070]
本发明采用如图3所示的流程，具体包括以下步骤：
[0071]
步骤1：各个基站n根据公式(1)计算本地缓存内容文件的到达概率，并进行降序排列，得到排列集合fn＝{fn[1],fn[2],
…
,fn[cn]}。
[0072]
步骤2：初始化各个基站的有序信道集合选择策略，以及相关迭代更新参数，具体包括如下步骤：
[0073]
步骤2-1：各个基站n根据本地存储内容文件的个数，随机选择信道集合l的一个cn元子集，并将子集中的信道随机排序，形成一个cn元有序信道集合策略ln(0)，即初始化各个基站n的有序信道分配策略，并计算各个基站n的有序信道分配效用vn(ln(0),l-n
(0))。
[0074]
步骤2-2：设置迭代次数的最大值k，k为正整数(网络中基站数量越多、缓存空间和预留广播信道个数越多，k值应该越大)；设定迭代次数的变量为t，t的初始值为1；设置迭代过程偏好因子ξ(0《ξ《1，其影响迭代中小蜂窝基站和移动用户策略更新过程的出现频率)。
[0075]
步骤3：各个基站n依概率ξ随机选择一个新策略，计算该策略效用，并根据较优响应准则更新其有序信道集合策略。所述步骤3具体包括如下步骤：
[0076]
步骤3-1：在第t次迭代，各个基站n产生一个[0,1]之间的随机值rand。在分配部署过程中，网络中的各个基站和用户利用边缘云技术进行相关数据的传输、效用的计算和决策动作的分布式协同。
[0077]
步骤3-2：若rand≤ξ，则基站n尝试更新其有序信道分配策略，执行步骤3-3；若rand 》ξ，则基站n执行步骤3-4。
[0078]
步骤3-3：基站n随机选择一个与前一次迭代策略不同的策略l'n(l'n≠ln(t-1))，根据公式(7)计算基站n在前策略的效用vn(l'n,l-n
(t-1))。比较基站n在两个不同策略下效用值的大小：若vn(l'n,l-n
(t-1))》vn(ln(t-1),l-n
(t-1))，则选择策略l'n作为基站n下一迭代时隙的有序信道分配策略，即ln(t)＝l'n；若vn(l'n,l-n
(t-1))≤vn(ln(t-1),l-n
(t-1))，则基站 n保持当前策略不变，即ln(t)＝ln(t-1)。执行步骤4。
[0079]
步骤3-4：基站n将保持策略不变ln(t)＝ln(t-1)，执行步骤4。
[0080]
步骤4：迭代次数变量的值加1，即t＝t+1。若t《k，就返回步骤3中执行；若t≥k，就根据当前基站的策略ln(t)进行有序信道资源分配。
[0081]
以下将结合具体实施例对本发明做进一步地说明。
[0082]
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，5个小蜂窝基站随机分布在一个半径50m的区域内，基站的传输距离为15m，干扰距离设置为30m，每个小蜂窝基站固定服务11～13个移动用户(移动用户于小蜂窝基站有效传输范围内随机分布)，内容文件总数为f＝10，移动用户对内容文件的需求服从zipf分布(γ＝0.8)，每个基站预先缓存流行度最大的c个内容文件，最大迭代次数为1000次，预留信道数量不小于基站缓存文件数量(l≥c)，参数设定不影响一般性。
[0083]
然后，采用matlab仿真平台运行了三种无线多播网络资源分配方法：
①
本发明所提的动态次序信道分配算法(ξ＝0.8)；
②
基于较优响应的固定信道分配算法；
③
随机信道资源分配(固定信道分配)。相关对比结果如图4、图5和图6所示，可以发现：本发明所提的动态信道分配方法实现的效果最好，与随机分配和基于较优响应的固定信道分配算法相比，能显著降低全网络的整体干扰水平，提升全网用户文件内容的成功下载水平。
[0084]
图4为基站缓存文件数量(缓存空间)变化时全网整体干扰水平。其中，预留信道数
量为l＝10。分析此图可得知，本发明所提算法的网络整体同频干扰水平都低于其它方法，同时，随着基站缓存空间的增大，内容广播所需的信道个数增多，网络整体同频干扰水平随之提升。
[0085]
图5和图6分别为预留信道数量变化时全网整体干扰水平和文件成功下载水平。其中，所有基站缓存空间为c＝8。分析此图可得知，随着预留信道数量的增多，网络整体干扰水平降低(降低到一定程度后下降速度变慢)，全网用户文件内容的成功下载水平也随之提升(提升到一定程度后增长速度变慢)。
[0086]
以上以用实施例说明的方式对本发明作了描述，本领域的技术人员应当理解，本公开不限于以上描述的实施例，在不偏离本发明的范围的情况下，可以做出各种变化、改变和替换，且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。