一种基于能效博弈的子载波资源分配方法组成比例

一种基于能效博弈的子载波资源分配方法。采用能效博弈策略来优化子载波分配问题。针对FBMC调制技术不要求子载波相互正交进而存在子载波间竞争的特性，引入显示当前子载波质量的信道状态矩阵，以系统总功耗、单个子载波上的功耗、总时延、干扰温度限和单个子载波上的次用户数等为约束条件，以能效为目标函数，建立多约束条件下的分式规划问题。设计博弈算子，为每个次用户建立效用函数，当每个次用户的效用函数达到最优时，演化博弈达到Nash均衡点，此时的策略组合认为是能效最优的资源分配方法。与现有一些方法相比，本方法(EESA‑EG)的能效最优，且给出了最为合理的子载波分配方案，为信道状态更优的子载波分配了更多的子载波。

A subcarrier resource allocation method based on energy efficiency game

A sub carrier resource allocation method based on energy efficiency game. The energy efficiency game strategy is used to optimize the sub carrier allocation problem. In view of the FBMC modulation technology, the characteristics of subcarrier orthogonal and inter carrier competition are not sought, and the channel state matrix which displays the current subcarrier quality is introduced, which is constrained by the total power consumption of the system, the power consumption of the single subcarrier, the total delay, the limit of the interference temperature and the number of subcarriers on the single subcarrier, and the energy efficiency is given. The objective function is used to establish a fractional programming problem under multiple constraints. The game operator is designed to establish utility function for every secondary user. When the utility function of every secondary user reaches the optimum, the evolutionary game reaches the Nash equilibrium point. At this time, the strategy combination is considered as the resource allocation method with the best energy efficiency. Compared with some existing methods, the energy efficiency of this method (EESA EG) is optimal, and the most reasonable subcarrier allocation scheme is given, and more subcarriers are allocated for the better subcarriers of the channel state.

【技术实现步骤摘要】
一种基于能效博弈的子载波资源分配方法
本专利技术属于通信
，具体涉及一种基于能效博弈的子载波资源分配方法。
技术介绍
认知无线电网络(CognitiveRadioNetwork，CRN)是一种由认知用户组成的无线通信网络，其中的部分或全部设备既能接入非授权频段，也能接入授权频段。频谱共享CRN是一种干扰可控的CRN，可以对主用户带来干扰，但是不能超过其允许的干扰温度限。通过对次用户的发射功率增加一个干扰温度限制，从而保证每个主用户的干扰不超过门限值。因此，干扰温度约束在该类模型的资源分配中起着关键性的作用；次用户可以通过能量检测法或合作方式来得到干扰温度限。该方式下，次用户不需要实时地感知主用户是否存在，可以直接接入主用户网络，是一种主用户和次用户共存的网络。多载波调制技术中，正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM)被认作潜在的CRN的调制技术。然而网络遇到异步传输时，OFDM因为不完美的时间和频率同步，其数据传输速率便会受影响。异步传输会引起子载波间干扰。因此某一条子载波的干扰会影响其相邻的子载波。而滤波本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于能效博弈的子载波资源分配方法，其特征在于该方法主要包括如下步骤：第1、多用户频谱共享CRN网络模型结构的构建：第1.1、建立能效博弈方法模型；第1.2、建立传输功率模型；第1.3、建立干扰温度模型；第1.4、建立信干噪比和传输速率模型；第1.5、建立时延模型；第2、目标函数问题转换：将原目标函数转化成非线性规划问题；第3、算法设计：第3.1、优化问题的确定，由于目标函数为非凸函数，不能用传统的凸优化方法求解，因而进行

【技术特征摘要】
1.一种基于能效博弈的子载波资源分配方法，其特征在于该方法主要包括如下步骤：第1、多用户频谱共享CRN网络模型结构的构建：第1.1、建立能效博弈方法模型；第1.2、建立传输功率模型；第1.3、建立干扰温度模型；第1.4、建立信干噪比和传输速率模型；第1.5、建立时延模型；第2、目标函数问题转换：将原目标函数转化成非线性规划问题；第3、算法设计：第3.1、优化问题的确定，由于目标函数为非凸函数，不能用传统的凸优化方法求解，因而进行的变量转换，将原问题的目标函数转化成凹函数除以凸函数的目标函数的形式；第3.2、设计能效博弈算子，用效用函数代替优化问题的目标函数；第3.3、引入拉格朗日对偶方法，通过相对于原问题而言计算复杂度相对较低的对偶问题的最优解求得原问题的最优解；第3.4、进行能效博弈，采用次梯度算法，迭代求得对偶问题的最优解。2.如权利要求1所述的基于能效博弈的子载波资源分配方法，其特征在于，步骤第1.1中建立能效博弈方法模型的方法是，建立了一个五元组来表示该能效博弈方法模型EGOA＝(G(0)，S(0)，E，α，τ)(1)式中G(0)是初始博弈结构，S(0)是初始的策略集，E是能效博弈算子，α是参与能效博弈的主体I的集合，τ是停止准则；步骤第1.2中建立传输功率模型的方法如下，该网络中有L个子载波，有一个主基站，M个次用户随机分布于K个小区内；用Pk，m，l表示第l个子载波上分配的第k个小区内第m个次用户的功率，ζk，m，l表示子载波分配矩阵；因此系统总传输功率Ptot可以表示为式中为子载波状态矩阵，表示当前子载波的质量，ξ表示功率放大器漏极效率的倒数，Pc表示电路的功率消耗；步骤第1.3中建立干扰温度模型的方法如下，权重向量由V＝[V0，V1]表示，干扰温度限制由主基站发送端对次用户接收端的干扰和不同小区的次基站发送端对次用户接收端的干扰两部分组成；不同小区的次基站发送端对次用户接收端的干扰表示如下：式中Gk′，m′，l表示在第l个子载波内第k′个次基站与第m′个次用户之间的信道增益，利用FBMC多址技术产生干扰权重向量V，对应的取值如表1所示：表1干扰权重向量(×10-3)11±11±21±31±41±51±61±71±8FBMC82388.10000000相应地，主基站发送端对次用户接收端的干扰表示如下：式中Gk，p，l表示在第l个子载波内主基站P和第k个次基站内的第m个次用户之间的信道增益；综上所述，第l个子载波上的第k个小区第m个次用户的干扰温度Ik，m，l如下式所示步骤第1.4中建立信干噪比和传输速率模型的方法如下，定义第k个小区内的第m个次用户发送端的信干噪比ψk，m，l表示如下：ψk，m，l＝Pk，m，lGk，m，l/(N0+Ik，m，l)(6)式中N0表示一个子载波内的热噪声，Gk，m，l表示第l个子载波上第k个小区的次基站与该小区内第m个次用户之间的信道增益；根据香农定理，系统的总数据传输速率Rtot表示为步骤第1.5中建立时延模型的方法如下，引入虚拟队列的概念，将MAC协议中多用户争用信道Fk导致的额外分组时延转化为在信道Fk对应的虚拟队列中的排队时延这样就能够使用排队论中的相关公式加以计算；最终将物理队列Qjk的分组服务时间修正为分组传输时间与虚拟队列排队时间之和；虚拟队列的输入分组流是整个小区所有用户分配在信道Fk上的传输速率的叠加，视为泊松过程：虚拟队列是一个逻辑概念，在物理上并不存在；中的分组在物理上分散在各个信道中等待被发送，虚拟队列服务时间就是该分组的传输时间，而服务端的分组处理速率就是各个SU在信道Fk上的分组发送速率，虽然在物理上，中的分组将被不同的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张德干，张捷，陈晨，周舢，
申请(专利权)人：天津理工大学，
类型：发明
国别省市：天津,12