基于启发式算法的重传机制的URLLC系统的资源优化方法技术方案

本公开提供一种基于启发式算法的重传机制的URLLC系统的资源优化方法，包括第一节点与第二节点通过多个帧进行无线传输，第一节点基于第四个帧和假设检验条件获得虚警概率，基于Neyman–Pearson逊理论获得最优阈值以确定检测概率；当检测概率满足系统阈值，第一节点发送重传数据帧，计算帧差错概率、第一可靠性参数和第二可靠性参数，以确定第一吞吐量和第二吞吐量；当第一总发射能量、第二总发射能量、源信息的信息位长度和帧长度满足要求，基于混合蛙跳‑极值优化算法第一节点和第二节点自适应地分配发射功率和导频信号的信号长度，以使第一吞吐量最大化；比较可靠性参数与预设帧差错概率，获得最大化第一吞吐量或第二吞吐量。

【技术实现步骤摘要】
基于启发式算法的重传机制的URLLC系统的资源优化方法
本公开涉及通信
，具体涉及一种基于启发式算法的重传机制的URLLC系统的资源优化方法。
技术介绍
超可靠和低延迟的通信(UltraReliableLowLatencyCommunications，URLLC)作为一种新的通信服务类别，将在5G新型无线电(NR)中得到支持。在5GNR的通信协议中，存在具有短帧的无线传输。其中，帧长度和发射功率都是可调的。在考虑资源分配问题时，可以将制定资源分配问题作为优化问题，以获得所考虑协议的最优参数。但是由于优化问题既不凸也不凹，且包含了过多的约束条件，所以全局最优结果很难获得。尽管优化问题可以通过传统的启发式算法(如粒子群优化(PSO)、模拟退火算法和遗传算法)来解决。然而，这些传统的算法不适用于动态帧协议，因为传统的算法受优化问题中过度约束条件导致的收敛效率低。另外，现有的具有短帧的URLLC系统的无线传输中没有重传机制，若两个节点之间的数据传输失败，会导致整个无线传输过程失败，数据传输的成本且浪费资源。
技术实现思路
为了解决上述问题，本公开提出了一种能够保证数据正确接收且通过具有较强的鲁棒性和快速收敛性的算法解决优化问题的基于启发式算法的重传机制的URLLC系统的资源优化方法。为此，本公开的第一方面提供了一种基于启发式算法的重传机制的URLLC系统的资源优化方法，其特征在于，包括：第一节点向第二节点发送调度请求帧，所述第二节点基于所述调度请求帧反馈调度授权帧，所述第一节点接收所述调度授权帧向所述第二节点发送数据帧，所述第二节点基于所述数据帧向所述第一节点发送反馈帧，每个帧包括导频信号和信息信号，所述信息信号由源信息进行信道编码和调制获得；所述第一节点基于接收的所述反馈帧和假设检验条件获得虚警概率，基于Neyman–Pearson(内曼–皮尔逊)理论，当所述虚警概率小于或等于虚警概率的上限时，获得最优阈值，以确定检测概率；当所述检测概率不满足系统阈值时，所述反馈帧为确认帧，当所述检测概率满足系统阈值时，所述反馈帧为失败帧，所述第一节点基于所述失败帧向所述第二节点发送重传数据帧，所述第二节点基于所述数据帧和所述重传数据帧进行最大比合并后进行解码，计算各个帧差错概率，并向所述第一节点发送确认帧，基于所述帧差错概率获得数据传输的第一可靠性参数和第二可靠性参数，以获得第一吞吐量和第二吞吐量；当所述第一节点的第一总发射能量不大于第一能量阈值且所述第二节点的第二总发射能量不大于第二能量阈值，所述源信息的信息位长度和帧长度满足要求时，基于混合蛙跳-极值优化算法所述第一节点和所述第二节点自适应地分配发射功率和所述导频信号的信号长度，以使所述第一吞吐量最大化；并且判断所述第一可靠性参数与第一预设帧差错概率，当所述第一可靠性参数不小于第一预设帧差错概率，获得最大化第一吞吐量，当所述第一可靠性参数小于第一预设帧差错概率，进行重传并利用混合蛙跳-极值优化算法自适应分配发射功率和导频信号的信号长度，以使所述第二吞吐量最大化，当所述第二可靠性参数不小于第二预设帧差错概率，获得最大化第二吞吐量。在本公开中，第一节点与第二节点之间通过不同帧进行控制信令和数据的传输，其中，调度请求帧、调度授权帧和反馈帧用于控制信令，数据帧用于数据传输，每个帧包括导频信号和信息信号，信息信号由源信息进行信道编码和调制获得；第一节点基于接收的反馈帧和假设检验条件获得虚警概率，基于Neyman–Pearson理论，当虚警概率小于或等于虚警概率的上限时，获得最优阈值以确定检测概率；当检测概率不满足系统阈值时，反馈帧为确认帧，当检测概率满足系统阈值时，反馈帧为失败帧，第一节点向第二节点发送重传数据帧，第二节点基于数据帧和重传数据帧进行最大比合并后进行解码并发送确认帧，计算各个帧差错概率以获得第一可靠性参数、第二可靠性参数，进而获得第一吞吐量和第二吞吐量；当第一总发射能量、第二总发射能量、源信息的信息位长度和帧长度满足要求时，基于混合蛙跳-极值优化算法第一节点和第二节点自适应地分配发射功率和导频信号的信号长度，以使第一吞吐量最大化；判断第一可靠性参数与第一预设帧差错概率，当第一可靠性参数不小于第一预设帧差错概率，获得最大化的第一吞吐量，当第一可靠性参数小于第一预设帧差错概率，进行重传并利用混合蛙跳-极值优化算法自适应分配发射功率和导频信号的信号长度，以使第二吞吐量最大化，当第二可靠性参数不小于第二预设帧差错概率，获得最大化的第二吞吐量。由此，能够保证数据正确接收且通过具有较强的鲁棒性和快速收敛性的算法解决优化问题。在本公开第一方面所涉及的资源优化方法，可选地，所述源信息包括附加信息位和数据信息位，所述源信息的信息位长度满足ki＝ki,m+ki,d，其中，ki,m表示第i个帧的所述附加信息位的有效载荷位，ki,d表示第i个帧的所述数据信息位的有效载荷位。由此，能够获得源信息的有效载荷位。在本公开第一方面所涉及的资源优化方法，可选地，所述帧长度等于所述导频信号与所述信息信号的信号长度之和，第i个帧的帧长度ni满足ni＝ni,p+ni,d，其中，ni,p表示第i个帧的所述导频信号的信号长度，ni,d表示第i个帧的所述信息信号的信号长度。由此，能够获得帧长度。在本公开第一方面所涉及的资源优化方法，可选地，所述假设检验条件满足：由此，能够便于后续基于假设检验条件进行性能分析。在本公开第一方面所涉及的资源优化方法，可选地，设置所述虚警概率PFA等于虚警概率的上限εPFA，获得最优阈值θ0，所述最优阈值θ0满足其中，γh表示信道信噪比。由此，能够获得最优阈值。在本公开第一方面所涉及的资源优化方法，可选地，所述帧差错概率ε满足其中，k表示所述源信息的信息位长度，n表示所述帧长度，γ表示所述信噪比，C(γ)表示香农容量，V(γ)表示信道分散系数，nd表示所述信息信号的信号长度。由此，能够获得帧差错概率。在本公开第一方面所涉及的资源优化方法，可选地，所述第一可靠性参数p1满足第二可靠性参数p2满足其中，εi表示第i个所述帧差错概率。由此，能够获得第一可靠性参数和第二可靠性参数。在本公开第一方面所涉及的资源优化方法，可选地，所述第一吞吐量R1满足R1＝p1k3,d/4n，所述第二吞吐量R2满足R2＝p2k3,d/6n，其中，k3,d表示第3个帧的源信息的数据信息位的信息位长度，n表示所述帧长度。由此，能够获得第一吞吐量和第二吞吐量。在本公开第一方面所涉及的资源优化方法，可选地，所述混合蛙跳-极值优化算法包括：设置初始化参数；随机生成包括L个青蛙在内的种群；评估每只青蛙的适应度；判断是否满足收敛准则；当满足收敛准则时，获得最优的输出参数并结束进程；当不满足收敛准则时，将L个青蛙相应的适应值按照降序排序；构造多组青蛙和子模因复合体；对于每组青蛙，在每个青蛙的偶然极值优化过程中进行局部搜索；对所有青蛙进行局部复位。由此，能够确保快速和稳定的收敛。在本公开第一方面所涉及的资源优化方法，可选地，所述初始化参数包括所述发射功率和所述导频信号的信号长度，所述输出参数包括所述发射功率和所述导频信号的信号长度。由此，混合蛙跳-极值优化算法能够基于上述的初始化参数进行优化，并获得优化的输出参本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于启发式算法的重传机制的URLLC系统的资源优化方法，其特征在于，包括：第一节点向第二节点发送调度请求帧，所述第二节点基于所述调度请求帧反馈调度授权帧，所述第一节点接收所述调度授权帧向所述第二节点发送数据帧，所述第二节点基于所述数据帧向所述第一节点发送反馈帧，每个帧包括导频信号和信息信号，所述信息信号由源信息进行信道编码和调制获得；所述第一节点基于接收的所述反馈帧和假设检验条件获得虚警概率，基于Neyman–Pearson(内曼–皮尔逊)理论，当所述虚警概率小于或等于虚警概率的上限时，获得最优阈值，以确定检测概率；当所述检测概率不满足系统阈值时，所述反馈帧为确认帧，当所述检测概率满足系统阈值时，所述反馈帧为失败帧，所述第一节点基于所述失败帧向所述第二节点发送重传数据帧，所述第二节点基于所述数据帧和所述重传数据帧进行最大比合并后进行解码，计算各个帧差错概率，并向所述第一节点发送确认帧，基于所述帧差错概率获得数据传输的第一可靠性参数和第二可靠性参数，以获得第一吞吐量和第二吞吐量；当所述第一节点的第一总发射能量不大于第一能量阈值且所述第二节点的第二总发射能量不大于第二能量阈值，所述源信息的信息位长度和帧长度满足要求时，基于混合蛙跳‑极值优化算法所述第一节点和所述第二节点自适应地分配发射功率和所述导频信号的信号长度，以使所述第一吞吐量最大化；并且判断所述第一可靠性参数与第一预设帧差错概率，当所述第一可靠性参数不小于第一预设帧差错概率，获得最大化第一吞吐量，当所述第一可靠性参数小于第一预设帧差错概率，进行重传并利用混合蛙跳‑极值优化算法自适应分配发射功率和导频信号的信号长度，以使所述第二吞吐量最大化，当所述第二可靠性参数不小于第二预设帧差错概率，获得最大化第二吞吐量。...

【技术特征摘要】
1.一种基于启发式算法的重传机制的URLLC系统的资源优化方法，其特征在于，包括：第一节点向第二节点发送调度请求帧，所述第二节点基于所述调度请求帧反馈调度授权帧，所述第一节点接收所述调度授权帧向所述第二节点发送数据帧，所述第二节点基于所述数据帧向所述第一节点发送反馈帧，每个帧包括导频信号和信息信号，所述信息信号由源信息进行信道编码和调制获得；所述第一节点基于接收的所述反馈帧和假设检验条件获得虚警概率，基于Neyman–Pearson(内曼–皮尔逊)理论，当所述虚警概率小于或等于虚警概率的上限时，获得最优阈值，以确定检测概率；当所述检测概率不满足系统阈值时，所述反馈帧为确认帧，当所述检测概率满足系统阈值时，所述反馈帧为失败帧，所述第一节点基于所述失败帧向所述第二节点发送重传数据帧，所述第二节点基于所述数据帧和所述重传数据帧进行最大比合并后进行解码，计算各个帧差错概率，并向所述第一节点发送确认帧，基于所述帧差错概率获得数据传输的第一可靠性参数和第二可靠性参数，以获得第一吞吐量和第二吞吐量；当所述第一节点的第一总发射能量不大于第一能量阈值且所述第二节点的第二总发射能量不大于第二能量阈值，所述源信息的信息位长度和帧长度满足要求时，基于混合蛙跳-极值优化算法所述第一节点和所述第二节点自适应地分配发射功率和所述导频信号的信号长度，以使所述第一吞吐量最大化；并且判断所述第一可靠性参数与第一预设帧差错概率，当所述第一可靠性参数不小于第一预设帧差错概率，获得最大化第一吞吐量，当所述第一可靠性参数小于第一预设帧差错概率，进行重传并利用混合蛙跳-极值优化算法自适应分配发射功率和导频信号的信号长度，以使所述第二吞吐量最大化，当所述第二可靠性参数不小于第二预设帧差错概率，获得最大化第二吞吐量。2.如权利要求1所述的资源优化方法，其特征在于：所述源信息包括附加信息位和数据信息位，所述源信息的信息位长度满足ki＝ki,m+ki,d，其中，ki,m表示第i个帧的所述附加信息位的有效载荷位，ki,...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢宁，胡吉，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44