[发明专利]无线网络中一种基于频谱聚合的跨层优化装置及方法

权利要求书

1.无线网络中一种基于频谱聚合的跨层优化装置，其特征在于，该装置包括：

(1)频谱碎片获取器：用于获取当前网络中空闲的频谱碎片，频谱感知方法采用能量感知方法；网络中所有主用户使用的信道集合为M，其获取的频谱碎片集合表示为

(2)信道分配约束器：用于避免自干扰的发生，在同一时刻发送节点i仅能使用信道m与唯一的节点j通信；

主用户使用的信道集合为M，次用户集合为N；定义变量表示发送节点i使用信道m与接收节点j通信，否则则信道分配约束表示为

(3)功率分配约束器：用于获取每个次用户节点的发射功率约束；

定义为发送节点i使用信道m与节点j通信的发射功率，则节点i的功率约束为：

(4)整数实数编码器：用于基于感知的频谱碎片集合，并且在满足信道分配约束及功率分配约束的前提下，对各节点分配的信道与功率进行遗传编码，其中信道编码为整数，功率编码为实数；

(5)资源分配优化器：基于编码后的种群，采用智能优化算法对种群进行优化，所述智能优化算法为遗传算法，包括选择、交叉、变异及替换遗传操作；

(6)链路容量计算器：用于对遗传算法中的个体编码转化为具体的网络拓扑结构，并基于分配的信道与功率值，基于香农公式及频谱聚合关系确定各链路的有效容量；

定义H_ij为节点i与节点j之间的信道传输模型，为节点i使用信道m与节点j通信的信干噪比，基于物理干扰模型下的为：

定义为节点i使用信道m与节点j通信的链路带宽，其表示为，

基于频谱聚合原理，节点i与节点j通信的总带宽为，

(7)路由需求获取器：用于获取网络中所有的端到端的路由请求，其中路由请求包括源节点、目的节点及传输速率需求；

(8)路由优化器：基于获取的路由拓扑，计算的链路容量及获取的路由请求，完成路由的优化计算，确定当前的最优路径及该路由下的最终用户传输速率。

2.应用权利要求1所述无线网络中一种基于频谱聚合的跨层优化装置的方法，其特征在于以下步骤：

Step1：各次用户节点执行频谱感知算法，获取可用频谱碎片集合，其中任意用户i的可用频谱集合为M_i，其中i∈N；

Step2：收集各次用户的最大可用功率，其中任意用户i的最大可用功率为其中i∈N；

Step3：基于感知的频谱碎片集合及各用户的最大可用功率，执行基于整数实数联合编码的种群初始化方法，以便生成T个个体；

Step4：根据个体适应值评价方法依次计算初始化种群中每个个体的适应值；

所述个体适应值评价方法基于给定的资源分配结果，完成种群中各个个体路由优化的求解，并将求解的目标函数作为每个个体的适应值；具体步骤如下：

Step4-1：拓扑构建；主要基于节点与邻居节点间的资源分配情况，完成有向图的构建，其中如果节点i与其邻居节点j之间分配的信道不为0，且分配的功率不为0，则存在节点i到节点j的有向链路；

Step4-2：根据频谱聚合关系计算拓扑图中各有向链路的容量，选择e_ij∈E，从个体编码中提取链路e_ij的分配信道集；

Step4-3：按照式(3)计算每个信道的SINR值，按照式(4)计算该信道下的容量值；

Step4-4：将所有信道的容量进行聚合，按照式(5)计算节点间基于频谱聚合的链路容量值；

Step4-5：E＝E\e_ij，如果E不为空，则返回重新开始，否则进行下一步；

Step4-6：获取全网的路由需求，并基于求解的各链路容量值，及流量守恒条件，构建路由优化的线性规划模型，其模型如下：

其中为路由q流经链路eij的流量；

Step4-7:对上述模型进行线性规划求解，其中求解的λ值即为个体的适应值；

Step5：使用遗传算法对生成的种群进行遗传进化操作，具体步骤如下：

Step5-1：判断迭代数g是否小于最大迭代数G；如果g不小于G，则结束操作；否则进行下一步；

Step5-2：设置R′为空集，i＝1；

Step5-3：若i大于种群大小的二分之一R/2，则直接进行Step4-10，否则进行下一步；

Step5-4：以轮盘赌方法根据个体的适应值大小从R中选择两个父代个体p1与p2；

Step5-5：设置r_2*i-1＝p₁及r_2*i＝p₂，根据两点交叉方法以概率P_c操作r_2*i-1和r_2*i，生成子个体r’_2*i-1及r’_2*i；

Step5-6：对交叉后的个体r’_2*i-1及r’_2*i执行修复动作，使其满足功率分配约束与信道分配约束；

Step5-7：对修复后的个体r’_2*i-1及r’_2*i以变异概率P_m执行变异动作，其中整数向量的变异方法为随机分配新的信道，实数分配向量则随机分配新的实数；

Step5-8：对变异后的个体r’_2*i-1及r’_2*i执行修复动作，使其满足功率分配约束与信道分配约束；

Step5-9：R′＝R′∪{r’_2*i-1，r’_2*i}；

Step5-10：使用个体适应值评价方法依次评价R′中每个个体的适应值；

Step5-11：依次比较R′和R中每个个体适应值的大小，并使用大适应值个体替换小适应值个体；设置迭代次数g＝g+1；

Step6：最优值输出；选择种群中适应值最大的个体，将该个体对应的信道与功率编码作为全网的最优资源分配结果；将该个体适应值评价所对应的路由优化变量作为最优的路由路径，将所求的适应值作为最优的吞吐量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述Step3中基于整数实数联合编码的种群初始化方法为：

Step3-1：对于任意用户i，获取该用户的邻居节点集合N_i，且设置r＝1；

Step3-2：初始化分配节点集A_car＝N；

Step3-3：从A_cur中任选一节点i，依次为其邻居节点分配通信信道，其分配方式为：

(1)N_cur＝M_i∪{0}，

(2)从N_i中任意选择一个邻居节点j；确定节点i与节点j的可用信道交集M_ij＝M_cur∩M_j；从集合中M_ij∪{0}中随机选择一个信道c分配给节点j；

(3)若c不等于0，则M_cur＝M_cur\c，表示节点i与节点j在信道c上的通信链路分配功率

(4)若M_cur不为空集，则返回步骤(2)；否则返回步骤Step3-4；

Step3-4：A_cur＝A_cur\i,若A_cur不为空，则返回步骤Step3-3，否则返回步骤Step3-5；

Step3-5：将所有节点分配的信道组合为整数向量，将所有节点分配功率组合为实数向量；

Step3-6：r＝r+1，并判断r是否满足rR，如否，返回步骤Step3-2，否则进行下一步。