作 为干扰图的边。定义指示函数e (vk, vm) (k辛m)指示波束k和波束m间的干扰：
[0203]
[0204] 其中(\和0 "分别表示用户群k和用户群m的半径，r th表示两个波束间干扰可以 忽悠不计的门限距离。另外，定义e(vk，vk) =〇,表示波束自身不存在干扰。根据指示函数， 构建一个二值干扰矩阵：
[0205]
[0206] 进一步，定义波束的干扰度：
[0207]
[0208] 当4 (vk)=0时，称vk为零度节点。
[0209] 分簇的具体步骤如下：
[0210] 6a)用顶点集合V构建干扰矩阵Ae，初始化迭代因子h = 1，孤立节点集合5 = 0 , 分簇集合〇 = 0 ,节点集合5 = 0 ;
[0211] 6b)找到所有的零度节点vk，更新S = S U vk;剩余节点集合记为①V-S;
[0212]6c)分簇：a)如果4；..爹彭:，.找节点k = arg max(d(；(vk))，令干扰矩阵的第k行、第 k列为0,更新节点集合Bh= B h n v k;b)循环执行a)直到A (；= 0 ;c)更新①h=①h-Bh，则 为第h个簇；
[0213]6d)用节点集合仏重新构建A (；辛0,更新节点集合①h+1= Bh，更新迭代因子h = h+1，执行步骤（3);如果A(；= 0或者|Bh| = 1，如果|Bh| = 1，则①h+1= Bh;
[0214] 6e)将孤立节点集合S分配到最少节点的一簇中。
[0215] 经过用户群的分簇处理后，用户群D = {Di，…，Dk，…，DJ经过分簇算法被划分为 ①={Oi，…，①h，…}，① h表示第h个用户群簇。每个簇中的总的用户传输速率为：
[0216]
[0217] 系统总的吞吐量为所有用户群簇的传输速率之和：
[0218]
[0219] 其中心外为用户群簇〇^吏用载波n的指示因子，相应的，％為满足的条件为：
[0222] 条件（2)表示一个载波只能分配给一个用户群簇，同一簇中的用户群可以共享一 个载波资源，不同簇中的用户群不可以复用。
[0223] 步骤7,基于最大化吞吐量的载波分配算法。参照图2,具体步骤如下：
[0224] 7a)根据公式：
[0225]
[0226] 计算每个簇中的用户在载波n上的总传输速率。
[0227] 7b)为了最大化系统的吞吐量，找到可获得最大速率的载波和用户群簇，首先分配 该载波给该用户群簇。根据公式：
[0228]
[0229] 可知，将载波n分配给用户群簇Oh可获得最大的传输速率，载波n分配给簇〇 h 的频谱利用率最高，所以将载波n分配给用户群簇〇h。
[0230] 7c)将载波n从载波集合F中移除，同时，将用户群簇从集合〇中移除。
[0231] 7d)重复执行（2)和（3)直到，载波集合或者用户群簇集合成为空集。
[0232] 具体的载波分配算法流程图，见附图2。
[0233] 下面结合仿真对本发明的应用效果做进一步的说明。
[0234] 1、仿真条件：
[0235] 本发明的仿真中一个基站采用有源天线阵列进行部署，仿真场景为LTE单小区场 景，小区中用户数目为600,仿真参数选取如下表所示：
[0236]
[0237]
[0238] 2、仿真内容与仿真结果：
[0239] 仿真比较了四种不同场景下的资源分配机制：1)使用传统天线的单播场景，该 场景下采用传统的全向天线，基站-用户之间一对一的进行数据传输，频带资源在用户间 无法实现共享（UC，Unicast system with conventional 2D antenna) ;2)使用传统天 线的多播场景，该场景下同样采用传统的全向天线，基站-用户之间一对多的进行数据传 输，频带资源在用户间实现了部分共享，在多播组之间未实现共享（MC，Multicast system with conventional 2D antenna) ;3)使用有源阵列天线的多播场景，该场景下采用有源 阵列天线，基站-用户之间一对多的进行数据传输，频带资源可共享，在多播组之间未实 现共享（PMA，preference-aware multicast system with active array antenna) ；4) 在3)的场景下，使用本发明提出的载波分配方案，多播组之间可以实现频带复用（PMAO， preference-aware multicast system optimized by proposed resource allocation algorithm)。仿真对本发明提出的载波分配方案和另外三种方案的系统吞吐量和频谱利用 率进行了比较。
[0240] 2a)图4比较了四种场景下的系统吞吐量。可以看出相比与PMA、MC和UC三种资 源分配机制，本文提出的资源分配机制下的吞吐量有了很大的提升。因为提出的算法不仅 将有源阵列天线引入到多播系统中，而且采用了频率复用对载波进行了有效的分配。随着 载波个数的增加，PMA0的吞吐量曲线首先达到了最大值且趋于稳定，这是因为PMA0机制下 10个载波已经满足了用户的载波需求。另外，由于基站天线采用了有源阵列天线，可以将波 束精确的对准相应的多播组，传输数据信号的能量集中在了目标区域内，PMA机制的性能优 于传统的MC。MC采用基于用户视频请求偏好的多播技术，其性能较单播系统UC好。
[0241] 2b)图5为四种场景下的频谱利用率的比较图。显然，因为无法实现频带在用户间 的复用，单播系统UC的频谱利用率最差。对于多播系统，由于实现了用户间的频率共享，频 率利用率有了提升，另外，因为PMA采用了有源阵列天线，提高了吞吐量，其频率利用率高 于MC。PMA0以最大化吞吐量为目的采用频率复用技术对载波进行了有效的分配，显著的提 高了系统的频谱利用率。
[0242] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精 神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种基于有源天线阵列模型的多播系统无线资源优化分配方法，其特征在于，所述 基于有源天线阵列模型的多播系统无线资源优化分配方法包括： 基于用户的位置信息以及当前时间段内统计到的视频请求信息，对用户进行聚类处 理； 根据用户聚类结果，根据每个用户群的位置信息，计算出每个用户群中心位置的水平 方位角和垂直仰角； 基站天线波束实现对用户群的精确对准； 采用有源天线波束赋形模型，基站对每个用户群有一个特定波束，即对每个用户群设 置一个特定的电子下倾角和垂直半功率带宽的波束，确定基站到用户的信道增益模型； 基于最大化吞吐量的目标，提出多播系统的载波资源分配模型；具体包括： 以总的吞吐量作为系统的效益U :其中D和F分别表示多播组和载波集合，表示用户群k中用户在载波η上获得的总 数据传输速率，由：计算，其中Β。为载波的带宽，ρ kS分配给用户群k的波束的传输功率，σ 2为高斯白噪 声的功率，Cink为载波使用指示因子，满足条件：条件⑴表示载波η分配给用户群k，则Cinik= 1，否则a nik= 0,条件⑵说明载波 被全部使用，且一个载波被多个用户群复用； 提出用户群分簇算法，根据用户群的位置信息，对用户群进行分簇处理； 基于最大化吞吐量的载波分配算法。2. 如权利要求1所述的基于有源天线阵列模型的多播系统无线资源优化分配方法，其 特征在于，所述基于用户的位置信息以及当前时间段内统计到的视频请求信息，对用户进 行聚类处理包括用户的位置信息用当前的位置坐标来描述： Ii= (χ i) Yi)； 其中X1, Y1分别表示用户i的横纵坐标值，对于用户i，构建一个内容请求频率向量： Ili - (n J1, Hj 2) · · · ) Hi,c) ' 其中Iiii。表示用户i请求内容c的次数，每个用户对应一个内容请求向量，该向量反映 了用户的内容请求偏好； 基于用户的位置信息和内容请求偏好信息对用户进行聚类，具有相似内容请求偏好且 位置相近的用户分到一个多播组，使用余弦相似度准则来计算两个用户间的相似度，用如 下公式计算：其中β是一个0-1之间的权重系数； 使用K-Means聚类方法，对小区内所有的用户D进行聚类，U1= {1 DnJ表示用户i的 聚类信息，聚类的目的是将原始用户分成C类D = (D1，…，DJ，数学模型上是对下式求最小 值：其中Yk为用户群的中心； 所述基于用户的位置信息以及当前时间段内统计到的视频请求信息，对用户进行聚类 处理具体步骤如下： 步骤一，从D中随机取C个用户，作为C个用户群的中心； 步骤二，根据相似度的计算公式，计算剩下的用户到C个用户群中心的相似度，将用户 划分到相似度最高的用户群； 步骤三，根据