一种面向密集场景的网络选择和功率控制方法技术

本发明专利技术涉及一种面向密集场景的网络选择和功率控制方法，属于无线通信领域

【技术实现步骤摘要】
一种面向密集场景的网络选择和功率控制方法


[0001]本专利技术属于无线通信领域，涉及一种面向密集场景的网络选择和功率控制方法
。

技术介绍

[0002]随着社会和通信技术的飞速发展，人类进入了无处不在的移动互联时代
。
然而，现在的地面基站通信覆盖范围有限，在恶劣环境
、
偏远地区及体育场
、
购物中心
、
机场等热点地区中，通信可能随时会中断
。
传统的地面网络已经无法满足用户的多样化需求
。
因此，有必要开发新的网络构架，以实现全球通信无缝覆盖的目标
。
[0003]通过互连空间
、
空中
、
地面网络段，研究人员提出了
SAGIN
的概念
。
空天地一体化网络是以地面网络为基础，空中网络和空间网络为补充和延伸，为广域空间中的各种网络应用提供泛在
、
智能
、
协同
、
高效信息保障的基础设施
。
地面网络主要由蜂窝网络
、
移动自组网
、
无线局域网等地面通信系统组成；空中网络由高空通信平台
、
无人机等组成，可以提供宽带无线通信和区域性的无线接入服务，以补充地面网络，且具有成本低
、
部署方便
、
覆盖范围大等特点；空间网络是由卫星星座及其相应的地面基础设施组成的，实现全球覆盖
>、
泛在连接
、
宽带接入等功能
。
[0004]SAGIN
不仅地面网络节点众多，而且空中和空间网络还具有超大型
、
高密度连接的特点
。
传统的扁平化网络管理会限制其控制平面的规模，导致可扩展性有限，为了实现如此大规模网络的全局资源优化和管理，数据转发与
SDN
控制平面分离的思想被引入
SAGIN
的设计中
。SDN
在地面网络中的成功应用表明，它对管理复杂多变的网络环境具有显著的效果，将
SDN
设计思想引入多维
SAGIN
已成为趋势
。
[0005]空天地一体化网络是一种异构多维网络，多种网络的融合导致网络结构极为复杂
、
且网络资源多样，相比地基网络的移动特性，空
、
天
、
地网络动态特性的不同导致网络整体的移动特性更为复杂，从而难以对网络进行精确的描述和建模
。
同时，空天地一体化网络为各种天基
、
空基
、
地基和海洋信息业务提供网络服务，多样化的服务特性和服务质量
(Qualityof Service,QoS)
需求使得网络资源分配和服务编排极为困难，从而导致传统的优化方法效率不高
、
响应速度慢，无法适应空天地一体化网络复杂
、
动态的网络环境，难以满足各种网络应用的服务需求
。
因此，设计一种有效的资源分配策略在满足用户多样化需求的同时，还能解决网络拥塞等一些棘手的问题，具有重大研究意义
。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种面向密集场景的网络选择和功率控制方法，解决热点地区因网络负载和突发的大量用户请求所造成的网络拥塞的技术问题
。
[0007]为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]一种面向密集场景的网络选择和功率控制方法，该方法包括以下步骤：
[0009]S1
：在
SDN
增强
SAGIN
中，根据地面网络
、
空中网络和空间网络各自的特点，分别构建三层网络的传输速率模型
、
时延模型和能耗模型；
[0010]S2
：同时考虑用户的能耗
、
时延
、
实际传输速率与要求速率之间的差距以及数据平面设备的效用，即卫星
、
无人机和基站的效用，构建密集场景下空天地网络资源分配模型，将所述密集场景下空天地网络资源分配模型中用户的资源分配问题分解为网络选择问题和功率控制问题；
[0011]S3
：将所述网络选择问题建模为多对一的匹配博弈问题，采用
Gale
‑
Shapley
算法解决所述匹配博弈问题，得到使网络效用最大化的网络选择结果；
[0012]S4
：构建功率控制问题模型，在所述功率控制问题模型中将功率控制问题采用凸逼近将问题转为凸问题，利用拉格朗日对偶法构造功率控制问题的拉格朗日函数，采用对偶上升法逐渐逼近最优解，即得到网络最优分配功率；
[0013]S5
：在密集场景下空天地网络资源分配模型根据所述
S3
中的得到的网络效用最大化的网络选择结果和所述
S4
中得到网络最优分配功率进行用户资源分配
。
[0014]进一步的，在所述
S1
中，根据地面网络
、
空中网络和空间网络各自的特点，构建三层网络的传输速率模型，具体为：
[0015]在地面网络中，假设地面网络中存在
IN
个用户，
N
个微基站，采用
3GPP
协议给出的城市街景模型，其中，视距传输
LoS
的概率分布为，表示为：
[0016][0017]其中，是用户与微基站的室外二维距离；
[0018]LoS
场景下路径损耗为：
[0019][0020]其中，
f
G
为载波频率，为三维传输距离，
h
UT
为用户设备高度，
h
BS
为基站高度，
d
BP
为断点距离，
d
BP
表示为：
[0021]d
BP
＝
4(h
BS
‑
h
E
)(h
UT
‑
h
E
)f
G
/c
ꢀꢀ
(3)
[0022]其中，
h
E
是环境高度，
c
是真空中光速；
[0023]非视距传输
NLoS
场景下路径损耗，表示为：
[0024][0025][0026]则用户与基站之间链路的路径损耗，表示为：
[0027][0028]在空中网络中，假设有
M
架无人机，与其相关用户的通信被视为空对地通信，包括
LoS
和
NLoS
两个传输路径；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种面向密集场景的网络选择和功率控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1
：在
SDN
增强
SAGIN
中，根据地面网络
、
空中网络和空间网络各自的特点，分别构建三层网络的传输速率模型
、
时延模型和能耗模型；
S2
：同时考虑用户的能耗
、
时延
、
实际传输速率与要求速率之间的差距以及数据平面设备的效用，即卫星
、
无人机和基站的效用，构建密集场景下空天地网络资源分配模型，将所述密集场景下空天地网络资源分配模型中用户的资源分配问题分解为网络选择问题和功率控制问题；
S3
：将所述网络选择问题建模为多对一的匹配博弈问题，采用
Gale
‑
Shapley
算法解决所述匹配博弈问题，得到使网络效用最大化的网络选择结果；
S4
：构建功率控制问题模型，在所述功率控制问题模型中将功率控制问题采用凸逼近将问题转为凸问题，利用拉格朗日对偶法构造功率控制问题的拉格朗日函数，采用对偶上升法逐渐逼近最优解，即得到网络最优分配功率；
S5
：在密集场景下空天地网络资源分配模型根据所述
S3
中的得到的网络效用最大化的网络选择结果和所述
S4
中得到网络最优分配功率进行用户资源分配
。2.
根据权利要求1所述的一种面向密集场景的网络选择和功率控制方法，其特征在于：在所述
S1
中，根据地面网络
、
空中网络和空间网络各自的特点，构建三层网络的传输速率模型，具体为：在地面网络中，假设地面网络中存在
IN
个用户，
N
个微基站，采用
3GPP
协议给出的城市街景模型，其中，视距传输
LoS
的概率分布为，表示为：其中，是用户与微基站的室外二维距离；
LoS
场景下路径损耗为：其中，
f
G
为载波频率，为三维传输距离，
h
UT
为用户设备高度，
h
BS
为基站高度，
d
BP
为断点距离，
d
BP
表示为：
d
BP
＝
4(h
BS
‑
h
E
)(h
UT
‑
h
E
)f
G
/c
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
其中，
h
E
是环境高度，
c
是真空中光速；非视距传输
NLoS
场景下路径损耗，表示为：场景下路径损耗，表示为：则用户与基站之间链路的路径损耗，表示为：
在空中网络中，假设有
M
架无人机，与其相关用户的通信被视为空对地通信，包括
LoS
和
NLoS
两个传输路径；则
LoS
和
NLoS
传输路径出现的概率分别表示为：传输路径出现的概率分别表示为：其中，
θ
＝
arctan(h
i,m
/r
i,m
)
表示用户
i
到无人机
UAV m
的仰角，
h
i,m
表示
UAV m
的高度，
r
i,m
表示用户
i
到
UAV m
的二维平面距离，
λ
e
和
μ
e
表示特定的环境系数；
UAV
及其相关用户之间的路径损耗表示为：其中，
η
LoS
和
η
NLoS
是对应于
LoS
和
NLoS
链路的衰减因子，
f
A
是载波频率，
d
i,m
表示
UAV
和用户之间的距离；则
UAV
到用户的平均路径损耗表示为：在空间网络中，空间网络的自由空间路径损耗
L
S
表示为：其中，
f
S
是载波频率，
d
i,s
是用户
i
到
LEOs
的距离；用户
i
接入数据平面设备
j∈{n,m,s}
的数据速率可通过下式得到：其中，其中，
h
i,n
是
Nakagami
‑
m
衰落模型的信道系数，
h
i,m
是
Rice
衰落模型的信道系数，
h
i,s
是
Rayleigh
衰落模型的信道系数，
L
a
为附加损耗因子，为
UAV m
的天线增益，为
LEO s
的天线增益，
G
R
为用户的接收天线增益，
σ2为白噪声功率，
I
j
分别是数据平面设备
j
的总带宽和子信道数，
p
i,j
是发射功率
。3.
根据权利要求2所述的一种面向密集场景的网络选择和功率控制方法，其特征在于：
在所述
S1
中，根据地面网络
、
空中网络和空间网络各自的特点，构建三层网络的时延模型，具体为：用户
i
接入基站
n、UAV m
和
LEOs
的总时延分别为：其中，是用户任务传输时延，是用户任务的处理时延，是传播时延
。4.
根据权利要求3所述的一种面向密集场景的网络选择和功率控制方法，其特征在于：在所述
S1
中，根据地面网络
、
空中网络和空间网络各自的特点，构建三层网络的能耗模型，具体为：假设无人机悬停在某个位置为用户提供服务，当悬停高度为
z
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鸿，廖彧歆，王汝言，吴大鹏，张明兴，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：