127] 其中，pf表示第n个子信道是否由第k个用户的业务占用。对于所有用户k和所 有子信道n，只能为〇或1。=1时，说明第k个用户的业务占用第n个子信道；=〇 时，说明第k个用户的业务不占用第n个子信道。为了保证一定的能效，系统中用户发射功 率的总和Ptotal，必须小于设定的功率门限值Plinilt。资源分配的公平性是评价一个资源调度 策略的重要指标，必须在调度过程中保证策略的公平性。为了保证公平性，需要保证每个业 务的速率不能过低，同时网页浏览业务和视频业务对于速率的要求是不一样的，每个用户 的业务速率R(k)都必须大于相应的速率门限值R_。
[0128] 根据上述公式（1)以及对应的约束条件，为了实现面向用户体验的跨层调度的最 优化，可知：
[0132] 其中，A是子信道子集,A11是第i个子信道的位置，1为当前迭代的次数，更新一次 即认为迭代一次，在初次计算时迭代次数为1，f(A)是标准形式下最优化问题的目标函数， 此时需取minf(A)，/?是每n子信道被第k个用户占用的信息，N为子信道的总数量，K为 用户的总数量。
[0133] 标准格式下的优化问题，仍然是约束型优化问题，对上述公式（2)直接求解非常 困难。为了将优化问题简化，需要将约束型问题转化为非约束型优化问题，将约束条件转化 后为：
[0135] hmax⑷=max[Ii1 (A)，h2 (A)，h3 ⑷] (4)
[0136] 其中义4)是子信道子集的适应值，该值是由目标函数来决定的，表明该子信道在 当前时刻是否离目标函数最近，因此要求最小的适应值,其中atan[.]表示反正 切。
[0137] 其次，面向用户体验的跨层调度优化问题中，子信道的分配只有两种可能：被占 用、未被占用，子信道状态只能由被占用转化成未被占用，或未被占用转化为被占用，采用 非约束型的子信道子集算法并不能对这种离散型的问题进行求解。在子信道子集优化算法 中，这种状态的转变是由子信道的速度决定的，因此，引入Sigmoid函数将连续型的速度转 化为离散型的速度，如下：
[0141] ^是当前迭代次数1时刻的[0, 1]间均匀分布的随机数。因为子信道的速度在 此时不是一个值，而是子信道的位置从0变为1的概率或从1变为0的概率。需要将速度 的连续实时值通过一定的规律映射成[0, 1]的概率值。
[0142] 在进行上述的基本准备后，可以采用子信道子集算法对其进行面向用户体验的跨 层调度优化问题的求解。
[0143] 本发明实施例提供了一种无线资源分配方法，应用于开放无线网络OWN的控制器 中，所述方法包括：
[0144] 根据预设的异构网络中每个小区的子信道的数量N，初始化每个子信道的速度和 位置；
[0145] 对每个子信道的速度和位置进行更新；
[0146] 判断更新后的每个子信道的速度、位置以及子信道的功率和是否满足约束条件；
[0147] 当满足时，根据确定的每个子信道的速度和位置进行网络部署。
[0148] 本发明实施例通过在OWN的控制器中对异构网络中的每个小区进行资源分配，并 且分配时根据子信道的位置和速度确定为每个小区分配的资源，从而实现了在异构网络中 的资源分配。
[0149] 图3为本发明实施例提供的一种无线资源分配过程，该过程包括以下步骤：
[0150]S301 :根据预设的异构网络中每个小区的子信道的数量，初始化每个子信道的速 度和位置。
[0152] 根据上述每个子信道的位置和速度，确定每个子信道的适应值。
[0153] 其中，每个子信道的适应值力= ￡(4)，Ai为每个子信道，44.)的值根据 上述公式（3)确定。子信道在搜索的每个时刻都有适应值（fitnessvalue)，适应值是由目 标函数来决定的，它表明该子信道在当前时刻是否离目标函数更近。每个子信道都有自己 的位置和速度，子信道的速度决定这子信道的飞行方向和距离。其实，子信道速度和位置都 是一个虚拟出来的值，它是无法对应到实际的信道中的，速度是相对当前子信道到最优解 的优化速度，位置是用来指导当前子信道与最优解还有多远的距离。
代的位置，^和^是[0，1]内的随机数，代表第i个粒子的第1次迭代的随机行为， ^=9+^2,4=62=2.05,:X为调整因子，为固定值。通过计算得到X= 0.729。 和分别代表第1次迭代第i个子信胃的该子信胃的历史最优位置和4局历史最优位 置，上述两个参数的计算方法如下：
[0155]
[0157] 在对每个子信道的速度进行更新时，需要根据子信道本身的特点和子信道群的全 局特点进行更新。^ )是子信道自身的特点，通过个体的认知，对子信道的速 度进行更新_<)是子信道群的全局特点，通过全局的认知，对子信道的速 度进行更新。
[0158]S303:判断更新后的每个子信道的速度、位置以及子信道的总发射功率是否满足 约束条件：
[0160] 当满足时，根据确定的每个子信道的速度和位置进行网络部署，否则，继续进行步 骤S302。
第2次迭代第i个子信道的该子信道的历史最优位置和全局历史最优位置。
[0162] 图4为本发明实施例提供的一种无线资源分配装置结构图，应用于开放无线网络 OWN的控制器，所述装置包括：
[0163] 初始化模块41，用于根据预设的异构网络中每个小区的子信道的数量N，初始化 每个子信道的速度和位置；
[0164] 更新模块42,用于对每个子信道的速度和位置进行更新；
[0165] 判断分配模块43,用于判断更新后的每个子信道的速度、位置以及子信道的功率 和是否满足约束条件；当满足时，根据确定的每个子信道的速度和位置进行网络部署。
个子信道的位置，1为当前迭代的次数，f(A)是目标函数，是第n子信道被第k个用户 占用的信息，N为子信道的总数量，K为用户的总数量，mini(A1)是子信道适应值的最小值，atan[.]表示反正切，用户发射功率的总和为Ptotal，Plinilt发射功率门限值，每个业务的速率 为R(k)，速率门限值为Rmin，QoEk为第k个业务的QoE;
[0171]所述判断分配模块43,具体用于判断更新后的每个子信道的速度、位置以及子信 道的功率和是否满足约束条件：
[0173] 当满足时，根据确定的每个子信道的速度和位置进行网络部署。
[0174] 所述更新模块42,具体用于当业务为网页浏览业务时，根据
[0175] 所述更新模块42,具体用于当业务为基于web的文件下载业务时，根据QoE(MOS) =0. 7751og(R) +1. 268确定QoE，其中，QoE(MOS)表示业务的QoE，用MOS值来度量，R为业 务的传输速度。
[0176] 所述更新模块42,具体用于当业务为视频业务时，视频质量的QoE为：QoE(MOS)= Q。(MOS) -Edn，其中，QoE(MOS)代表视频序列的最终质量，九代表与第n帧视频的丢包相关 的质量损失，dn可以由以下公式确定：
[0177]dn=dc,n+dp，n
[0178] ("和dPin分别代表由于丢包以及误码传播引起的质量损失，分别为：
[0181]其中numdPnum^分别代表n帧视频的数据包总量和丢包量，a6,a7,b6,b7是固 定的参数，〇Tin代表n帧视频当前复杂度，d代表代表r帧参考视频的质量退化，
[0183]质量,Qc=(aXFQ+0XFM+yXFb+e)X0，a，0，y，e，0 是常数，
[0184]Fq= (aXCn+b)cXqp
[0185] 其中，Ftj为量化参数，qp代表视频帧中量化参数的平均值，a、b和c为常数，C"为 n帧连续视频的特征，
[0186]Fm=MC,+MC1
[0187]其中，Fm为运动参数，MCjPMCi分别代表局部运动一致性和全局运动一致性；
[0189] 其中Fb为速率参数，Db表示比特计算量的差异数，总的宏块数目用心来表示，~为 对视频质量只产生很小的影响的宏块的数量。
[0190] 所述判断分配模块43,具体用于当不满足约束条件时，继续更新每个子信道的速 率和位置，直到更新后的每个子信道的速度、位置以及子信道的功率和满足约束条件。
[0191] 本发明实施例提供了一种无线资源分配方法及装置，该方法根据异构网络中初始 化后每个子信道的速度和位置，确定每个子信道的适应值，根据每个子信道的适应值，对每 个子信道的速率和位置进行更新，判断更新后的每个子信道的速度、位置以及子信道的总 发射功率是否满足约束条件，从而确定采用更新后的每个子信道的位置和速率对每个小区 进行无线资源的部署。由于本发明实施例通过在OWN的控制器中对异构网络中的每个小区 进行资源分配，并且分配时根据子信道的位置和速度确定为每个小区分配的资源，从而实 现了在异构网络中的资源分配。本发明实施例在异构无线资源分配上，以最大化用户体验 为目标，联合各业务的Q〇E，实现在无线网络中对无线资源的分配。
[0192] 对于系统/装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简 单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0193] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语