超密集网络频谱资源分配方法、系统及计算机存储介质

本发明属于5g通信，具体涉及一种在超密集网络环境下的频谱资源分配方法。

背景技术：

1、超密集网络的核心优势在于通过减少用户与接入点之间的距离来提升网络容量和用户连接，成为5g关键技术之一。在不考虑能耗和接入决策复杂性的情况下，其重点转向如何高效管理和分配频谱资源以满足日益增长的数据需求。频谱资源管理的效率直接关系到网络的吞吐量和用户体验。此外，由于移动终端设备的大量普及和移动数据流量的爆炸式增长，对频谱资源提出了更高的需求。因此，提高频谱利用率，特别是在用户数量剧增的情景下，是优化网络性能的关键。实现这一目标，需要创新的频谱分配策略，以确保每个用户都能获得足够的数据速率，而不会造成资源的浪费或不公平。

2、在超密集网络环境中，子载波的质量受到多种因素的影响，诸如信道衰落、用户的地理位置、周围环境以及各种干扰。具有较高吞吐量的子载波，得益于更优的信道增益和较低的干扰水平，能够提供更高的数据传输速率和更稳定的连接服务，从而实现高效的数据传输。相反，那些处于不利信道条件下的子载波，比如遭遇严重信道衰落和干扰的，可能会提供较低的吞吐量。在超密集网络环境下，由于用户对吞吐量需求的差异，用户偏好选择吞吐量较高的子载波，以确保稳定的数据传输。子载波资源也偏好于那些信道条件较好的用户，以提高资源的整体利用率。如何将子载波资源分配给用户是一个np完全问题。

3、超密集网络频谱资源分配面临的第一个挑战是如何在用户与子载波资源之间形成一个稳定的匹配结果，即所有的用户与子载波都没有动机偏离匹配结果。第二个挑战是如何最大化给定系统资源情况下的用户和子载波的匹配成功率(成功率定义为在所有用户中成功满足最低吞吐量需求的用户与所有用户的比率)。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种超密集网络频谱资源分配方法。

2、为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案予以实现：

3、一方面，本发明提供了一种超密集网络频谱分配方法，包括以下步骤：

4、步骤1，计算用户和子载波在各自通信范围内的对彼此的偏好值，获得用户对子载波的偏好值列表以及子载波对用户的偏好值列表；

5、步骤2，对网络中的子载波资源进行预匹配；具体包括如下子步骤：

6、步骤201，对所有用户和子载波，初始化为自由用户和自由子载波，所述自由用户指未匹配子载波的用户，所述自由子载波指未匹配用户的子载波；

7、步骤202，随机选择一个自由子载波，该子载波对用户的偏好值列表中至少有一个用户没有拒绝该子载波；若无自由子载波可选，则算法结束；

8、步骤203，经步骤202选中的子载波向其偏好值列表中尚未拒绝自己且偏好值最大的用户提出分配请求，若无用户可选，则返回步骤202；否则执行步骤204；

9、步骤204，用户从所有向自己提出分配请求的子载波中选择偏好值排名靠前的子载波，作为预匹配结果，同时拒绝其他子载波；

10、步骤205：重复步骤202至步骤204，直至完成所有子载波的预匹配；

11、步骤3，对子载波进行转移，获得更优的匹配结果；

12、步骤301，计算子载波资源是否有剩余且子载波偏好值列表是否为空，如无剩余子载波或者有剩余但列表为空，则算法结束；否则执行步骤302；

13、步骤302，经步骤301所选择的子载波，将其偏好列表中排名最高的用户与之匹配，并且从其偏好列表中移除该用户；

14、步骤303，计算所有用户的总吞吐量，判断其是否满足用户的最低吞吐量需求，若未满足，执行步骤305；否则执行304；

15、步骤304，计算所有未满足最低吞吐量需求用户的总差值δq和所有未分配子载波的总吞吐量需求的总差值δr，如果δq-rs<δr,rs表示子载波所能提供的吞吐量，则不将子载波分配给用户，否则执行步骤305；

16、步骤305，考虑子载波s和用户t之间是否最终匹配,考虑以下情形：

17、情形1：若用户t的最高吞吐量限制bt不足以限制子载波匹配，即rs+qμ(t)≤bt，则将步骤302选择的子载波分配给用户t；rd表示子载波所能提供的吞吐量，qμ(t)表示已经分配给用户的吞吐量；

18、情形2：若用户t的最高吞吐量限制bt成为子载波匹配的制约因素，即rs+qμ(t)>bt，则计算是否存在最小吞吐量的子载波子集，即存在一组子载波b，其总吞吐量之和qb小于子载波所提供的吞吐量rs，且其总吞吐量在所有可能组合中最小，记为bmin，若存在，将这些子载波子集从用户分配的子载波集中移除，并且将步骤302选择的子载波分配给该用户，否则不分配；

19、最后获得所有用户与子载波的匹配结果。

20、进一步的，步骤1具体包括以下子步骤：

21、步骤101,采用下式获得子载波s对用户t的偏好值：

22、

23、式中，为微基站t在子载波s上向用户t的发射功率，表示从微基站j到用户t在子载波s上的信道增益；表示从微基站t到用户t在子载波s上的信道增益；为微基站j在子载波s上向用户t的发射功率；

24、按照上式得到所有子载波对各自覆盖范围内的用户的偏好值；

25、步骤102，采用下式获得用户t对子载波s的偏好值：

26、

27、式中，系统的总带宽b被划分成s个子载波，每个子载波有δf＝b/s的带宽；

28、按照上式得到所有用户对子载波的偏好值；

29、步骤103，构建子载波s与用户t之间的偏好列表，即得到用户对子载波的偏好值列表以及子载波对用户的偏好值列表。

30、进一步的，步骤303中，用户的总吞吐量水平表示为：

31、

32、其中rs表示子载波s所能提供的吞吐量；

33、用户的最低吞吐量需求未满足表示为：

34、qμ(t)≤q(t)

35、其中q(t)表示用户t最低吞吐量需求；qμ(t)表示当前分配的给用户的总吞吐量。

36、进一步的，步骤304中，所有未满足最低吞吐量需求的用户的吞吐量总和δq表示为：

37、

38、所有未被分配的子载波吞吐量的总和δr表示为：

39、

40、其中，qt表示用户的最低吞吐量需求，rs表示子载波所能提供的吞吐量，qμ(t)表示已经分配给用户的吞吐量；t表示活跃的用户集合。

41、第二方面，本发明提供了一种超密集网络频谱资源分配系统，包括以下模块：

42、偏好值计算模块，用于计算用户和子载波在各自通信范围内的对彼此的偏好值，获得用户对子载波的偏好值列表以及子载波对用户的偏好值列表；

43、预匹配模块，用于对网络中的子载波资源进行预匹配，采用如下流程实现：

44、步骤201，对所有用户和子载波，初始化为自由用户和自由子载波，所述自由用户指未匹配子载波的用户，所述自由子载波指未匹配用户的子载波；

45、步骤202，随机选择一个自由子载波，该子载波对用户的偏好值列表中至少有一个用户没有拒绝该子载波；若无自由子载波可选，则算法结束；

46、步骤203，经步骤202选中的子载波向其偏好值列表中尚未拒绝自己且偏好值最大的用户提出分配请求，若无用户可选，则返回步骤202；否则执行步骤204；

47、步骤204，用户从所有向自己提出分配请求的子载波中选择偏好值排名靠前的子载波，作为预匹配结果，同时拒绝其他子载波；

48、步骤205：重复步骤202至步骤204，直至完成所有子载波的预匹配；

49、子载波转移模块，用于对子载波进行转移，获得更优的匹配结果，采用如下流程实现：

50、步骤301，计算子载波资源是否有剩余且子载波偏好值列表是否为空，如无剩余子载波或者有剩余但列表为空，则算法结束；否则执行步骤302；

51、步骤302，经步骤301所选择的子载波，将其偏好列表中排名最高的用户与之匹配，并且从其偏好列表中移除该用户；

52、步骤303，计算所有用户的总吞吐量，判断其是否满足用户的最低吞吐量需求，若未满足，执行步骤305；否则执行304；

53、步骤304，计算所有未满足最低吞吐量需求用户的总差值δq和所有未分配子载波的总吞吐量需求的总差值δr，如果δq-rs<δr,rs表示子载波所能提供的吞吐量，则不将子载波分配给用户，否则执行步骤305；

54、步骤305，考虑子载波s和用户t之间是否最终匹配,考虑以下情形：

55、情形1：若用户t的最高吞吐量限制bt不足以限制子载波匹配，即rs+qμ(t)≤bt，则将步骤302选择的子载波分配给用户t；rd表示子载波所能提供的吞吐量，qμ(t)表示已经分配给用户的吞吐量；

56、情形2：若用户t的最高吞吐量限制bt成为子载波匹配的制约因素，即rs+qμ(t)>bt，则计算是否存在最小吞吐量的子载波子集，即存在一组子载波b，其总吞吐量之和qb小于子载波所提供的吞吐量rs，且其总吞吐量在所有可能组合中最小，记为bmin，若存在，将这些子载波子集从用户分配的子载波集中移除，并且将步骤302选择的子载波分配给该用户，否则不分配；

57、最后获得所有用户与子载波的匹配结果。

58、进一步的，步骤1具体包括以下子步骤：

59、步骤101,采用下式获得子载波s对用户t的偏好值：

60、

61、式中，为微基站t在子载波s上向用户t的发射功率，表示从微基站j到用户t在子载波s上的信道增益；表示从微基站t到用户t在子载波s上的信道增益；为微基站j在子载波s上向用户t的发射功率；

62、按照上式得到所有子载波对各自覆盖范围内的用户的偏好值；

63、步骤102，采用下式获得用户t对子载波s的偏好值：

64、

65、式中，系统的总带宽b被划分成s个子载波，每个子载波有δf＝b/s的带宽；

66、按照上式得到所有用户对子载波的偏好值；

67、步骤103，构建子载波s与用户t之间的偏好列表，即得到用户对子载波的偏好值列表以及子载波对用户的偏好值列表。

68、进一步的，步骤303中，用户的总吞吐量水平表示为：

69、

70、其中rs表示子载波s所能提供的吞吐量；

71、用户的最低吞吐量需求未满足表示为：

72、qμ(t)≤q(t)

73、其中q(t)表示用户t最低吞吐量需求；qμ(t)表示当前分配的给用户的总吞吐量。

74、进一步的，步骤304中，所有未满足最低吞吐量需求的用户的吞吐量总和δq表示为：

75、

76、所有未被分配的子载波吞吐量的总和δr表示为：

77、

78、其中，qt表示用户的最低吞吐量需求，rs表示子载波所能提供的吞吐量，qμ(t)表示已经分配给用户的吞吐量；t表示活跃的用户集合。

79、第三方面，本发明提供了一种计算机存储介质，用于存储权利要求1～4任一项所述的超密集网络频谱分配方法的流程。

80、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

81、(1)本发明对超密集网络环境频谱分配研究细化到了子载波层面，对子载波的质量进行了细粒度分析，有利于在频域上对频谱资源更高效的利用。

82、(2)本发明综合考虑了用户的最低吞吐量需求和最高吞吐量限制，同时考虑了子载波资源的异质性以及用户和子载波资源对彼此的偏好。有效地平衡了用户需求与资源供应之间的关系，确保了频谱资源的合理分配。

83、(3)本发明将匹配理论应用于超密集网络环境下的频谱分配，构建用户和子载波的多对一双边匹配模型，有效提高匹配稳定性。

84、经仿真结果分析，本发明的方法产生的匹配结果是稳定的，保障了用户的最优分配与子载波资源的最佳配置。本发明实现了用户吞吐量需求与子载波资源间的最佳匹配，特别是考虑到不同用户对吞吐量的不同需求与子载波提供的不同吞吐量能力。解决了超密集网络环境下不同用户的吞吐量需求与受限频谱资源间的矛盾。