基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法技术

本发明专利技术实施例提供一种基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，包括：获取每一移动用户MU中的应用程序可容忍的最大时延；基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型，所述反向拍卖优化算法模型的目标是最大化运营商MNO的收益，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件包括确保每一MU的传输延迟不超过对应的最大延迟阈值；利用贪婪获胜者选择算法选择获胜WiFi接入点分配给MU。本发明专利技术实施例提供的基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，从商业角度将Wi‑Fi卸载问题转化为基于反向拍卖的激励问题，旨在最大化MNO的收益，并且提出一种新的基于延迟约束和反向竞价的激励机制来刺激Wi‑Fi接入点参与数据卸载过程。

WiFi offload incentive method based on greedy algorithm and reverse auction

【技术实现步骤摘要】
基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法
本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法。
技术介绍
近年来，随着移动设备(例如，Ipad，笔记本电脑，智能手机)的迅速普及，移动互联网服务正在经历爆炸式增长，并提供各种应用，包括视频、音频和图像等。蜂窝网络是当今提供移动互联网服务的最流行的方式，特别是随着5G网络的出现。然而，移动服务和用户需求的爆炸性增长很可能在不久的将来使蜂窝网络过载和拥塞。特别是在高峰时段或城市地区，移动用户可能在低网络带宽，错失语音呼叫，较差的信号覆盖等方面面临极端情况。因此，移动网络运营商(MNO)迫切需要提供有效且有前景的解决方案来减轻蜂窝网络的负担。移动数据卸载是使用互补网络通信技术来传输那些最初计划通过蜂窝网络传输的移动流量。随着移动网络流量持续快速增长，它已成为关键的工业细分领域。蜂窝流量可以通过其他互补网络卸载，例如小型基站(SmallBaseStation,SBS)，机会移动网络，Wi-Fi接入点(AccessPoint,AP)或异构网络。通过SBS卸载的数据(SBS卸载)使用诸如微小区，微微小区和毫微微小区的低功率小型基站(SBS)来卸载异构网络中的蜂窝流量。通过机会移动网络卸载数据(机会卸载)，利用机会移动网络从蜂窝网络卸载移动流量。通过Wi-Fi网络卸载数据(Wi-Fi卸载)，当移动设备进入Wi-Fi覆盖区域时将流量从蜂窝网络切换到Wi-FiAP，以此降低蜂窝网络的成本和流量负载。综上所述，通过异构网络卸载数据是上述三种数据卸载方法的结合。据报道，2017年移动设备和仅限Wi-Fi设备的Wi-Fi流量将占移动数据流量的60％以上。由于Wi-FiAP的广泛部署，将过载的蜂窝流量卸载到Wi-FiAP已经成为一种有效且有前景的方法。最近的研究已经证明了Wi-Fi卸载在缓解蜂窝网络数据流量负担方面的可行性和有效性。然而，Wi-FiAP在没有接收适当的经济激励(例如，支付或奖励)时可能不愿意参与数据卸载过程。这是因为为MNO提供数据卸载服务将不可避免地产生额外的资源消耗，例如能量消耗，带宽消耗等。此外，在为移动用户提供数据卸载服务时，Wi-FiAP可能不得不牺牲自己的用户利益，如带宽，传输速率，服务质量等。因此，迫切需要设计有效的激励机制来刺激Wi-FiAP参与数据卸载过程。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，用于解决现有技术中的上述技术问题。为了解决上述技术问题，一方面，本专利技术实施例提供一种基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，包括：获取每一移动用户MU中的应用程序可容忍的最大时延；基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型，所述反向拍卖优化算法模型的目标是最大化运营商MNO的收益，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件包括确保每一MU的传输延迟不超过对应的最大延迟阈值；利用贪婪获胜者选择算法选择获胜WiFi接入点分配给MU。进一步地，所述基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型之前，还包括：获取每一WiFi接入点上报的资源和出价。进一步地，所述基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型之前，还包括：获取每一MU上报的可用WiFi接入点。进一步地，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件还包括确保AP向MU租用的频谱带宽与最大可用频谱资源块匹配。进一步地，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件还包括只能分配获胜者来协助MU数据卸载。进一步地，所述利用贪婪获胜者选择算法选择获胜WiFi接入点分配给MU，具体包括：计算所有WiFi接入点的边际贡献值减去其总出价的差值，确定差值最大的WiFi接入点来得到WiFi接入点的索引；基于差值排序来选择获胜的WiFi接入点，直到所选WiFi接入点的总出价大于或等于其边际贡献。进一步地，在选择获胜的WiFi接入点之后，MNO采用标准VCG机制确定为每一WiFi接入点支付的报酬。另一方面，本专利技术实施例提供一种基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励装置，包括：获取模块，用于获取每一移动用户MU中的应用程序可容忍的最大时延；模型构建模块，用于基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型，所述反向拍卖优化算法模型的目标是最大化运营商MNO的收益，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件包括确保每一MU的传输延迟不超过对应的最大延迟阈值；分配模块，用于利用贪婪获胜者选择算法选择获胜WiFi接入点分配给MU。再一方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器，以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述方法的步骤。又一方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现上述方法的步骤。本专利技术实施例提供的基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，从商业角度将Wi-Fi卸载问题转化为基于反向拍卖的激励问题，旨在最大化MNO的收益，并且提出一种新的基于延迟约束和反向竞价的激励机制来刺激Wi-Fi接入点参与数据卸载过程。附图说明图1为本专利技术实施例提供的基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法示意图；图2为本专利技术实施例提供的Wi-Fi卸载的网络场景示意图；图3为本专利技术实施例提供的在不同AP的数量下MNO的收益示意图；图4为本专利技术实施例提供的在不同AP的数量下MNO的流量负载示意图；图5为本专利技术实施例提供的在不同MU的数量下MNO的收益示意图；图6为本专利技术实施例提供的在不同MU的数量下MNO的流量负载示意图；图7为本专利技术实施例提供的基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励装置示意图；图8为本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例提供的基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法示意图，如图1所示，本专利技术实施例提供一种基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法。该方法包括：步骤S101、获取每一移动用户MU中的应用程序可容忍的最大时延；步骤S102、基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型，所述反向拍卖优化算法模型的目标是最大化运营商MNO的收益，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件包括确保每一MU的传输延迟不超过对应的最大延迟阈值；步骤S103、利用贪婪获胜者选择算法选择获胜WiFi接入点分配给MU。具体来说，图2为本专利技术实施例提供的Wi-Fi本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，其特征在于，包括：/n获取每一移动用户MU中的应用程序可容忍的最大时延；/n基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型，所述反向拍卖优化算法模型的目标是最大化运营商MNO的收益，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件包括确保每一MU的传输延迟不超过对应的最大延迟阈值；/n利用贪婪获胜者选择算法选择获胜WiFi接入点分配给MU。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，其特征在于，包括：
获取每一移动用户MU中的应用程序可容忍的最大时延；
基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型，所述反向拍卖优化算法模型的目标是最大化运营商MNO的收益，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件包括确保每一MU的传输延迟不超过对应的最大延迟阈值；
利用贪婪获胜者选择算法选择获胜WiFi接入点分配给MU。


2.根据权利要求1所述的基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，其特征在于，所述基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型之前，还包括：
获取每一WiFi接入点上报的资源和出价。


3.根据权利要求1所述的基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，其特征在于，所述基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型之前，还包括：
获取每一MU上报的可用WiFi接入点。


4.根据权利要求1所述的基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，其特征在于，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件还包括确保AP向MU租用的频谱带宽与最大可用频谱资源块匹配。


5.根据权利要求1所述的基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，其特征在于，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件还包括只能分配获胜者来协助MU数据卸载。


6.根据权利要求1所述的基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，其特征在于，所述利用贪婪获胜者选择算法选择获胜WiFi接入点分...

【专利技术属性】
技术研发人员：周欢，陈鑫，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42