非授权频段LTE-U和WiFi系统基于Q算法的动态占空比共存方法技术方案

本发明专利技术涉及一种非授权频段LTE‑U和WiFi系统基于Q算法的动态占空比共存方法，属于无线通信技术领域。该方法借助Q学习算法，根据LTE‑U和WiFi系统在当前传输周期T的总吞吐量，得出LTE‑U系统在下一个传输周期T内的传输时间，使得网络吞吐量达到预期值，改善LTE‑U系统和WiFi系统共存性能。该方法从提高网络整体吞吐量的角度出发，假设WiFi在T内一直传输数据，而LTE‑U则根据Q学习算法的结果，确定T内LTE‑U的传输时间比例，随后记录该传输时间比例下，当前T内的网络整体吞吐量，为下一次Q学习算法选择传输比例时提供依据。该方法充分考虑到了LTE‑U和WiFi系统共存时,WiFi系统吞吐量受到LTE‑U传输的干扰而急剧减少的情况，可应用LTE‑U和WiFi系统共存前提下，用户移动的场景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无线通信
，涉及一种非授权频段LTE-U和WiFi系统基于Q算法的动态占空比共存方法。
技术介绍
随着无线通讯技术的高速发展，越来越多的无线应用丰富着人们的生活。高数据量业务的爆发式增长，加剧了当前频谱资源紧张的局面。据预测，到2020年，无线数据业务比起2010年将会增长1000倍。为此，业内众多公司提出了将LTE系统借助于载波聚合技术(CarrierAggregation，CA)在5GHz非授权频上使用的想法，即LTE-U。更宽的频谱极大的提升了LTE系统的吞吐量，但考虑到非授权频段的传输性能并不稳定，为了给用户提供较高的服务质量，通常建议LTE-U借助于LAA(LicensedAssistedAccess，LAA)来进行数据传输，即控制数据和用户数据分别在2GHz与5GHz上传输，如此一来，即使当非授权频段传输质量无法保障的情况下，LTE-U用户的关键控制数据也不被丢失，有效的改善并保证了LTE-U用户的服务体验。目前，WiFi(Wireless-Fidelity，无线局域网)是5GHz频段最常用的一种无线接入方式。该系统采用载波监听、多路访问以及碰撞避免(CarrierSenseMultipleAccesswithCollisionDetection，CSMA/CA)的方式接入信道，即在接入信道前，先进行信道监听，当判断信道空闲后，持续监听信道一段时间，若信道仍保持空闲，则开始数据传输，否则随机后退一段时间，待到信道空闲后，继续监听信道一段时间，直到此时间内信道依旧空闲，则开始数据传输。这种接入方式能有效的减小碰撞的概率，提高WiFi用户传输性能。然而，WiFi基于竞争的接入机制正是其在与LTE-U在5GHz上共存受到干扰的原因。当LTE-U与WiFi共存时，WiFi系统将会因受到LTE-U的传输干扰而导致其一直处于监听和回退的状态，进而使得WiFi系统的吞吐量受到严重影响。因此，LTE-U对WiFi的公平共存问题共成为了LTE-U在5GHz上使用亟需解决的问题。现有的LTE-U和WiFi的共存方案是大多基于时分复用的共存方式，通过将LTE-U和WiFi从传输时间上相互隔离，达到共存目的。而实际情况中，由于无线环境的复杂性以及WiFi接入机制的不可控性，传统的时分复用共存方式在解决LTE-U和WiFi系统共存问题上表现并不理想。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种非授权频段LTE-U和WiFi系统基于Q算法的动态占空比共存方法，在该方法中，LTE-U通过Q学习算法，动态调整其与WiFi系统的共存时间，使得网络整体吞吐量在达到预期吞吐量的同时，保证WiFi系统一定的传输机会，降低LTE-U对WiFi系统的干扰。该方法具有简便高效的特点，此外，方法中Q算法预期吞吐量值的设定可根据网络实际情况，即用户数，业务类型等因素进行灵活的调整，具备一定的可移植性。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种非授权频段LTE-U和WiFi系统基于Q算法的动态占空比共存方法，该方法利用Q算法，不断学习探索网络环境，动态调节LTE-U与WiFi的最佳共存时间，以此来降低LTE-U对WiFi系统的干扰，提高网络整体吞吐量；该方法具体包括以下步骤：S1：分别给LTE-U和WiFi设置预期吞吐量并给LTE基站编号；S2：划分状态State和动作Action；S3：对全部LTE基站建立全零Q矩阵；S4：确定当前网络整体吞吐量C所处的状态Statej，j表示当前的状态编号，1≤j≤N，N表示状态总数；S5：选择动作Action：产生一个服从均匀分布的0到1的随机数r，如果r小于预设固定值ε，则随机选择动Actionq，否则，则选择中对应的动作Actionq；此种选择动作Action方式，即可保证以一定概率随机探索新动作Action，又可依照经验选择此状态下Q值，即代价最小的动作Action；q表示当前的动作编号，1≤q≤S，S表示动作Action总数；S6：执行所选择的动作Actionq，并在当前传输周期T结束后，记录下LTE-U和WiFi系统当前各自的吞吐量CL、CW；S7：更新网络整体吞吐量Cupd，得出此时网络所处的状态Stateupd并更新Q矩阵；S8：更新状态State：根据步骤S7中得出的当前状态Stateupd，更新此时的网络状态State，并跳转至步骤S5，进行下一个传输周期T内动作Action的选择。进一步，在步骤S1中，网络侧根据LTE-U和WiFi系统各自的瞬时吞吐量峰值乘以相应的百分比，设置LTE-U和WiFi系统的预期吞吐量设置LTE基站编号，编号从场景中心小区的基站起始，依次编号：B1、B2…BM，M为场景中的基站总数。进一步，在步骤S2中，状态State的划分可对网络整体期望吞吐量进行均分得出，理论上，State的个数并没有明确的规定，故可以按照实际的情况进行调整，需要注意的是，相邻两个State之间的距离不宜太大或太小，否则容易使得Q算法调节网络整体吞吐量效果不明显或算法效率低下。进一步，在步骤S2中，动作Action划分为4种情况，即20％、40％、60％、80％；该4种Action代表LTE-U在一个传输周期内T的传输时间比例，即LTE-U与WiFi在一个传输周期时间T内共存的时间。进一步，在步骤S3中，全部LTE基站建立全零Q矩阵，基站Bi的Q矩阵元素为其中，j表示当前的状态编号，q表示当前的动作编号，1≤j≤N，1≤q≤S；N表示状态总数，S表示动作总数，即为4。进一步，在步骤S4中，根据步骤S2中的State划分规律，确定当前网络整体吞吐量C所处的Statej。进一步，在步骤S5中，考虑到Q学习算法是根据过去的经验选择动作Actionq，为了保证Q算法选择的有效性，在Q算法中规定以一定的概率ε跳出经验的限制以探索更优的选择结果并进一步保障Q算法在提高网络整体吞吐量的优势，其中，ε的取值为0.04。进一步，在步骤S6中：在当前传输周期T内，LTE-U系统执行Actionq对应的传输时间比例，传输比例与传输时间比例的对应关系为：传输时间＝传输时间比例×传输周期T。进一步，在步骤S7中，利用步骤S6中记录的LTE-U和WiFi的当前吞吐量CL、CW，通过Cupd＝CL+CW计算出此时网络整体吞吐量Cupd，结合步骤S2中确定的State划分情况，得出此时的网络状态Stateupd。进一步，在步骤S7中，每一个传输周期结束后，都需要对Q矩阵进行更新，Q矩阵更新式为：QBi(Statej.Actionq)=(1-∝)QBi(Statej.Actionq)+α[Cost+γQ_value]]]>上式等号右边的为更新后的Q值，等号左边的为更新前的Q其中，代价Cost和更新的Q_v的计算方式为：Cost=|CLt-CL|+|CWt-CW|]]>Q_value=(minActionupd(QBi(Stateupd.Actionupd))]]>代价Cost值代表着已选的动作Actionq对于LTE-U和WiFi网络达到预期吞吐量是否有促进的作用；当Cost值较小，表示Actionq有利于LT本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种非授权频段LTE‑U和WiFi系统基于Q算法的动态占空比共存方法，其特征在于：该方法利用Q算法，不断学习探索网络环境，动态调节LTE‑U与WiFi的最佳共存时间，以此来降低LTE‑U对WiFi系统的干扰，提高网络整体吞吐量；该方法具体包括以下步骤：S1：分别给LTE‑U和WiFi设置预期吞吐量并给LTE基站编号；S2：划分状态State和动作Action；S3：对全部LTE基站建立全零Q矩阵；S4：确定当前网络整体吞吐量C所处的状态State j，j表示当前的状态编号，1≤j≤N，N表示状态总数；S5：选择动作Action：产生一个服从均匀分布的0到1的随机数r，如果r小于预设固定值ε，则随机选择动Action q，否则，则选择中对应的动作Action q；此种选择动作Action方式，即可保证以一定概率随机探索新动作Action，又可依照经验选择此状态下Q值，即代价最小的动作Action；q表示当前的动作编号，1≤q≤S，S表示动作Action总数；S6：执行所选择的动作Action q，并在当前传输周期T结束后，记录下LTE‑U和WiFi系统当前各自的吞吐量CL、CW；S7：更新网络整体吞吐量Cupd，得出此时网络所处的状态State upd并更新Q矩阵；S8：更新状态State：根据步骤S7中得出的当前状态State upd，更新此时的网络状态State，并跳转至步骤S5，进行下一个传输周期T内动作Action的选择。...

【技术特征摘要】
1.一种非授权频段LTE-U和WiFi系统基于Q算法的动态占空比共存方法，其特征在于：该方法利用Q算法，不断学习探索网络环境，动态调节LTE-U与WiFi的最佳共存时间，以此来降低LTE-U对WiFi系统的干扰，提高网络整体吞吐量；该方法具体包括以下步骤：S1：分别给LTE-U和WiFi设置预期吞吐量并给LTE基站编号；S2：划分状态State和动作Action；S3：对全部LTE基站建立全零Q矩阵；S4：确定当前网络整体吞吐量C所处的状态Statej，j表示当前的状态编号，1≤j≤N，N表示状态总数；S5：选择动作Action：产生一个服从均匀分布的0到1的随机数r，如果r小于预设固定值ε，则随机选择动Actionq，否则，则选择中对应的动作Actionq；此种选择动作Action方式，即可保证以一定概率随机探索新动作Action，又可依照经验选择此状态下Q值，即代价最小的动作Action；q表示当前的动作编号，1≤q≤S，S表示动作Action总数；S6：执行所选择的动作Actionq，并在当前传输周期T结束后，记录下LTE-U和WiFi系统当前各自的吞吐量CL、CW；S7：更新网络整体吞吐量Cupd，得出此时网络所处的状态Stateupd并更新Q矩阵；S8：更新状态State：根据步骤S7中得出的当前状态Stateupd，更新此时的网络状态State，并跳转至步骤S5，进行下一个传输周期T内动作Action的选择。2.根据权利要求1所述的非授权频段LTE-U和WiFi系统基于Q算法的动态占空比共存方法，其特征在于：在步骤S1中，网络侧根据LTE-U和WiFi系统各自的瞬时吞吐量峰值乘以相应的百分比，设置LTE-U和WiFi系统的预期吞吐量设置LTE基站编号，编号从场景中心小区的基站起始，依次编号：B1、B2…BM，M为场景中的基站总数。3.根据权利要求1所述的非授权频段LTE-U和WiFi系统基于Q算法的动态占空比共存方法，其特征在于：在步骤S2中，状态State的划分可对网络整体期望吞吐量进行均分得出。4.根据权利要求1所述的非授权频段LTE-U和WiFi系统基于Q算法的动态占空比共存方法，其特征在于：在步骤S2中，动作Action划分为4种情况，即20％、40％、60％、80％；该4种Action代表LTE-U在一个传输周期内T的传输时间比例，即LTE-U与WiFi在一个传输周期时间T内共存的时间。5.根据权利要求1所述的非授权频段LTE-U和WiFi系统基于Q算法的动态占空比共存方法，其特征在于：在步骤S3中，全部LTE基站建立全零Q矩阵，基站Bi的Q矩阵元素为其中，j表示当前的...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄晓舸，刘思嘉，李扬扬，陈前斌，何强，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50