本发明专利技术公开了一种基于启发式蚁群算法的家庭基站信道分配方法，该方法根据宏用户和家庭用户的信噪比阈值来调整家庭用户的可用信道列表，以保证宏用户和家庭用户的QoS要求；再利用图论及家庭基站中每个用户的信噪比要求，构建家庭基站间的干扰图；最后采用启发式蚁群算法求解信道优化分配问题，将可用信道集和干扰图作为蚁群算法的可用颜色列表和邻接矩阵，并利用启发式信息和信息素来指导启发式蚁群算法的求解，以最大化家庭小区的平均吞吐量为目标，给每个用户分配信道。本发明专利技术既保障了宏用户和家庭用户的服务质量，又能够最大程度的提高系统吞吐量，体现了仿生优化算法在求解复杂优化问题上的优越性能。
【技术实现步骤摘要】
一种基于启发式蚁群算法的家庭基站信道分配方法
本专利技术涉及一种基于启发式蚁群算法的家庭基站信道分配方法，属于通信
技术介绍
为了提高室内用户的通信质量和通讯速率，家庭基站这一技术正愈来愈被广泛应用。家庭基站可用于提高小范围内用户的服务质量，同时有效缓解宏基站的负载，以得到更高的数据速率和系统容量。家庭基站工作在授权的频谱上时，与宏基站可以工作在相同的频谱，也可以是专用频谱。家庭基站的频谱部署方式分为两种：专用频谱部署和同频部署。在专用频谱部署中，宏基站和家庭基站分别占用不同的频谱，因此没有跨层干扰。但在家庭基站密集分布的情况下，不仅频谱有效性变低，而且有可能出现同层干扰。在同频部署中，宏基站和家庭基站共享频带。尽管它的频谱有效性较好，但是会产生跨层干扰。然而由于授权频谱非常昂贵，运营商更倾向于使用同频共享的方式，但是如果两层之间不协作，随机地复用资源，则会引起两层系统的严重干扰。然在家庭小区和宏小区组成的双层网络构架下，存在着一些问题，例如干扰控制、切换，接入控制等。其中，干扰控制是当下家庭基站应用中的研究热点，如何有效地减少家庭用户和宏用户之间的跨层干扰，保证用户的服务质量QoS，是亟待解决的问题。近年来，一些通过模仿自然界的生物行为来解决复杂优化问题，比如经典NP-C问题的仿生算法逐渐成为研究的热点，包括人工免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、混合蛙跳算法]以及猫群算法等。其中，蚁群算法是具有正反馈机制的一种人工智能算法。蚂蚁能互相协作，通过群集的智能行为完成筑巢，觅食等复杂工作。这些工作的顺利完成依靠蚂蚁群体的一种特殊交流方法——分泌名为信息素的化学刺激物，可通过感知信息素的强度来选择移动的方向，浓度越高，向该方向移动的概率越大。利用这种现象蚂蚁会选出一条最优的路径来走。鉴于此，可根据蚁群算法的概率选择策略来对图进行顶点着色。
技术实现思路
技术问题：本专利技术针对异构蜂窝网络的下行链路，提出了一种结合图论与启发式蚁群算法的家庭基站信道分配方法。该方法根据宏用户和家庭用户的信噪比阈值来调整家庭用户的可用信道列表，以保证宏用户和家庭用户的QoS要求；利用图论及家庭基站中每个用户的信噪比要求，构建家庭基站间的干扰图；利用启发式信息和信息素来指导启发式蚁群算法，对信道优化分配问题进行求解，将可用信道集和干扰图作为蚁群算法的可用颜色列表和邻接矩阵，以最大化家庭小区的平均吞吐量为目标，给每个用户分配信道。技术方案：本专利技术的一种基于启发式蚁群算法的家庭基站信道分配方法，包括以下步骤：1)初始化宏用户m＝1，信道n＝1，家庭基站的初始可用信道集包含所有信道，宏用户的初始干扰集包含所有家庭基站；2)判断n是否大于Nc，Nc为信道数，若不大于，则计算宏用户m在信道n上的信干噪比γm,n，转步骤3)；若大于，则令n＝1，m＝m+1，判断m是否大于M，M为宏用户的数量，若不大于则计算宏用户m在信道n上的信干噪比γm,n，转步骤3)，若大于则转步骤5)；3)比较γm,n与宏用户的SINR阈值：若γm,n大于SINR阈值，则令n＝n+1，重复步骤2)；反之，则针对信道n选择出对宏用户m干扰最大的家庭基站tm,n，并从该家庭基站的可用信道集中删掉子信道n；4)从宏用户m的干扰集合中去除家庭基站tm,n的干扰，重新计算宏用户的信干噪比，重复步骤3)；5)初始化家庭用户i＝1，i＝1,2,…,Nf，Nf为家庭用户或家庭基站的数量(假设一个家庭基站中只有一个用户)，信道n＝1；6)计算家庭用户i在信道n上的信干噪比其中，为宏基站在信道n上的发射功率，为家庭基站i在信道n上的发射功率，N0为白噪声的功率谱密度，B为每个信道的带宽，为信道n上宏基站到家庭用户i之间的信道增益，为信道n上家庭用户i和其服务家庭基站之间的信道增益，cn为1表示有宏用户占用信道n，为0表示不占用；7)若家庭用户i在信道n上的信干噪比γi,n小于阈值，则从该家庭基站的可用信道集中删掉信道n，且令n＝n+1；反之，则直接令n＝n+1；8)判断n是否大于Nc，若不大于，则重复步骤6)，若大于，则令i＝i+1，n＝1，转步骤9)；9)判断i是否大于Nf，若大于，则得到最终的家庭基站可用信道列表，转步骤10)，若不大于，则转步骤6)；10)初始化aij＝0，i＝1,2,…,Nf，j＝1,2,…,Nf，令i＝1；11)计算家庭用户i的信干噪比；12)将此信干噪比与家庭用户信噪比门限值做比较，若小于，则找出对家庭用户i干扰最大的家庭基站，令aij＝1后，转步骤13)；反之，则令i＝i+1，转步骤14)；13)去掉步骤12)找出的干扰最大的家庭基站对家庭用户i的干扰，重新计算用户i的信干噪比，重复步骤12)；14)判断i是否大于Nf，若大于，则得到最终的家庭基站间的邻接矩阵反之，则重复步骤11)；15)参数初始化：最大遍历次数L，最大迭代次数W，影响因子α＝1，β＝1，λ＝0.1，Q＝1，全局信息素τjn＝1(j＝1,2,…,Nf，n＝1,2,…,Nc)，迭代次数w＝1；16)令遍历次数l＝1；17)令j＝1，判断是否为空，代表第l次遍历中家庭基站1的可用信道列表，若非空，则选择其可用信道列表中的第一个信道分配给家庭基站1；18)令j＝j+1，判断j是否大于Nf，若大于，则转步骤20)，反之，则转步骤19)；19)判断是否为空，其中代表第l次遍历中家庭基站j的可用信道列表；若为空，则不分配信道；若不为空，则计算转移概率表示在第l次遍历中，为家庭基站j分配信道n的概率，其中，τjn表示给家庭基站j分配信道n的全局信息素，参数α体现了它的影响程度；为第l次遍历中给家庭基站j分配信道n的启发式信息，参数β体现了启发式信息的影响程度，γj,n表示家庭用户j在信道n上的信干噪比，根据转移概率给该家庭基站分配信道，重复步骤18)；20)令l＝l+1，判断l是否超过最大遍历次数L，若没有，则重复步骤17)，若超过，则根据每次遍历后得到的一组信道分配方案，计算对应的家庭用户平均吞吐量，找出最大吞吐量对应的信道分配方案，记为本次迭代的最佳分配方案并记录最大吞吐量；21)令w＝w+1，判断w是否超过最大迭代次数W，若没有，则更新全局信息素τjn，τjn＝(1-λ)τjn+Δτjn，其中为全局信息素的增量，为第l次遍历中给家庭基站j分配信道n时所产生的信息素增量，Ll为第l次遍历过程中使用过的信道数，重复步骤16)；若超过，则转步骤22)；22)比较每次迭代记录的吞吐量，吞吐量最大时为最佳信道分配方案。有益效果1.本专利技术保障了宏用户和家庭用户的服务质量，又能够最大程度的提高系统吞吐量；2.本专利技术基于概率来选择最优信道进行分配，并以家庭小区用户平均吞吐量最大化为优化目标，总是选择出吞吐量性能最好的信道并分配给用户，提高了家庭基站的吞吐量；3.本专利技术体现了仿生优化算法在求解复杂优化问题上的优越性能。附图说明图1为本专利技术的异构蜂窝网络模型图；图2为本专利技术的信道集优化流程图一；图3为本专利技术的信道集优化流程图二；图4为本专利技术的家庭基站信道分配算法流程图。具体实施方式如附图1所示，本专利技术的场景是一个由宏用户和家庭用户组成的异构网络，宏基站覆盖范围内随机分布了M个宏用户，每个宏用户至少使用一个信道本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于启发式蚁群算法的家庭基站信道优化分配方法，其特征在于该方法包括以下步骤：1)初始化宏用户m＝1，信道n＝1，家庭基站的初始可用信道集包含所有信道，宏用户的初始干扰集包含所有家庭基站；2)判断n是否大于Nc，Nc为信道数，若不大于，则计算宏用户m在信道n上的信干噪比γm,n，转步骤3)；若大于，则令n＝1，m＝m+1，判断m是否大于M，M为宏用户的数量，若不大于则计算宏用户m在信道n上的信干噪比γm,n，转步骤3)，若大于则转步骤5)；3)比较γm,n与宏用户的SINR阈值：若γm,n大于SINR阈值，则令n＝n+1，重复步骤2)；反之，则针对信道n选择出对宏用户m干扰最大的家庭基站tm,n，并从该家庭基站的可用信道集中删掉子信道n；4)从宏用户m的干扰集合中去除家庭基站tm,n的干扰，重新计算宏用户的信干噪比，重复步骤3)；5)初始化家庭用户i＝1，i＝1,2,…,Nf，Nf为家庭用户或家庭基站的数量，假设一个家庭基站中只有一个用户，信道n＝1；6)计算家庭用户i在信道n上的信干噪比其中，为宏基站在信道n上的发射功率，为家庭基站i在信道n上的发射功率，N0为白噪声的功率谱密度，B为每个信道的带宽，为信道n上宏基站到家庭用户i之间的信道增益，为信道n上家庭用户i和其服务家庭基站之间的信道增益，cn为1表示有宏用户占用信道n，为0表示不占用；7)若家庭用户i在信道n上的信干噪比γi,n小于阈值，则从该家庭基站的可用信道集中删掉信道n，且令n＝n+1；反之，则直接令n＝n+1；8)判断n是否大于Nc，若不大于，则重复步骤6)，若大于，则令i＝i+1，n＝1，转步骤9)；9)判断i是否大于Nf，若大于，则得到最终的家庭基站可用信道列表，转步骤10)，若不大于，则转步骤6)；10)初始化aij＝0，i＝1,2,…,Nf，j＝1,2,…,Nf，令i＝1；11)计算家庭用户i的信干噪比；12)将此信干噪比与家庭用户信噪比门限值做比较，若小于，则找出对家庭用户i干扰最大的家庭基站j，令aij＝1后，转步骤13)；反之，则令i＝i+1，转步骤14)；13)去掉家庭基站j对家庭用户i的干扰，重新计算信干噪比，重复步骤12)；14)判断i是否大于Nf，若大于，则得到最终的家庭基站间的邻接矩阵反之，则重复步骤11)；15)参数初始化：最大遍历次数L，最大迭代次数W，影响因子α＝1，β＝1，λ＝0.1，Q＝1，全局信息素τjn＝1(j＝1,2,…,Nf，n＝1,2,…,Nc)，迭代次数w＝1；16)令遍历次数l＝1；17)令j＝1，判断是否为空，代表第l次遍历中家庭基站1的可用信道列表，若非空，则选择其可用信道列表中的第一个信道分配给家庭基站1；18)令j＝j+1，判断j是否大于Nf，若大于，则转步骤20)，反之，则转步骤19)；19)判断是否为空，其中代表第l次遍历中家庭基站j的可用信道列表；若为空，则不分配信道；若不为空，则计算转移概率Pjnl=τjnα·ηjnβ/(Σn=1Ncτjnα·ηjnβ)n∈allowedjl0else,]]>n＝1,2,…,Nc，表示在第l次遍历中，为家庭基站j分配信道n的概率，其中，τjn表示给家庭基站j分配信道n的全局信息素，参数α体现了它的影响程度；为第l次遍历中给家庭基站j分配信道n的启发式信息，参数β体现了启发式信息的影响程度，γj,n表示家庭用户j在信道n上的信干噪比，根据转移概率给该家庭基站分配信道，重复步骤18)；20)令l＝l+1，判断l是否超过最大遍历次数L，若没有，则重复步骤17)，若超过，则根据每次遍历后得到的一组信道分配方案，计算对应的家庭用户平均吞吐量，找出最大吞吐量对应的信道分配方案，记为本次迭代的最佳分配方案并记录最大吞吐量；21)令w＝w+1，判断w是否超过最大迭代次数W，若没有，则更新全局信息素τjn，τjn＝(1‑λ)τjn+Δτjn，其中为全局信息素的增量，为第l次遍历中给家庭基站j分配信道n时所产生的信息素增量，Ll为第l次遍历过程中使用过的信道数，重复步骤16)；若超过，则转步骤22)；22)比较每次迭代记录的吞吐量，吞吐量最大时所对应的最佳信道分配方案。...
【技术特征摘要】
1.一种基于启发式蚁群算法的家庭基站信道优化分配方法，其特征在于该方法包括以下步骤：1)初始化宏用户m＝1，信道n＝1，家庭基站的初始可用信道集包含所有信道，宏用户的初始干扰集包含所有家庭基站；2)判断n是否大于Nc，Nc为信道数，若不大于，则计算宏用户m在信道n上的信干噪比γm,n，转步骤3)；若大于，则令n＝1，m＝m+1，判断m是否大于M，M为宏用户的数量，若不大于则计算宏用户m在信道n上的信干噪比γm,n，转步骤3)，若大于则转步骤5)；3)比较γm,n与宏用户的SINR阈值：若γm,n大于SINR阈值，则令n＝n+1，重复步骤2)；反之，则针对信道n选择出对宏用户m干扰最大的家庭基站tm,n，并从该家庭基站的可用信道集中删掉子信道n；4)从宏用户m的干扰集合中去除家庭基站tm,n的干扰，重新计算宏用户的信干噪比，重复步骤3)；5)初始化家庭用户i＝1，i＝1,2,…,Nf，Nf为家庭用户或家庭基站的数量，假设一个家庭基站中只有一个用户，信道n＝1；6)计算家庭用户i在信道n上的信干噪比其中，为宏基站在信道n上的发射功率，为家庭基站i在信道n上的发射功率，N0为白噪声的功率谱密度，B为每个信道的带宽，为信道n上宏基站到家庭用户i之间的信道增益，为信道n上家庭用户i和其服务家庭基站之间的信道增益，cn为1表示有宏用户占用信道n，为0表示不占用；7)若家庭用户i在信道n上的信干噪比γi,n小于阈值，则从该家庭基站的可用信道集中删掉信道n，且令n＝n+1；反之，则直接令n＝n+1；8)判断n是否大于Nc，若不大于，则重复步骤6)，若大于，则令i＝i+1，n＝1，转步骤9)；9)判断i是否大于Nf，若大于，则得到最终的家庭基站可用信道列表，转步骤10)，若不大于，则转步骤6)；10)初始化aij＝0，i＝1,2,…,Nf，j＝1,2,…,Nf，令i＝1；11)计算家庭用户i的信干噪比；12)将此信干噪比与家庭用户信噪比门限值做比较，若小于，则找出对家庭用户i干扰...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱琦，陈佳敏，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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