[发明专利]一种网络用户关联和资源分配的联合优化方法

权利要求书

1.一种网络用户关联和资源分配的联合优化方法，其特征在于：所述的联合优化方法包括以下步骤：

S1：基于休假队列理论建立时延模型，将时延转换为数据传输速率，利用数据传输速率进行LAA网络平均队列延时约束；

S2：考虑资源分配，基于香农公式求基站中基站用户的子载波k上的传输速率，并结合LAA网络平均队列延时约束，得到子载波k上的传输速率约束；

S3：基于步骤S2得到的子载波k上的传输速率约束，将LAA网络JUARA优化问题规划为两个子问题，分别用P1和P2表示；其中P1主要关注用户和基站的关联问题，实现系统服务用户数的最大化；P2着重处理资源分配问题，针对每个小基站实现发射功率的最小化；

S4：将问题P2转化为用户关联和资源分配联合优化问题P3，基于迭代重加权最小化的并行优化方法，引入额外的最小化问题并与问题P3合并得到问题P4，并求解；

S5：通过用户关联缩减策略，从当前的关联用户中逐渐剔除违反约束条件的解，并重新求解问题P4，重复该过程直至用户关联和资源分配结果满足优化问题P1的所有约束条件。

2.根据权利要求1所述的网络用户关联和资源分配的联合优化方法，其特征在于：步骤S1，考虑LAA网络下行通信场景，在同一运营商部署下，系统中包括M个小基站SBS和N个小基站用户SUE，分别用m和n代表其索引，基于载波选择机制，SBS m部署在免授权频段的某个载波上，每载波包含K个子载波，子载波索引用k表示，有K≥N；

在SBS m对应的载波上，假设网络接入点在该载波上为Um个网络用户提供服务，网络用户以分布式方式接入免授权频段，为了减少用户之间的碰撞，用户的通信网络系统采用二值指数退避机制，LAA网络也采用二值指数退避机制；

S101：在二值指数退避机制下，求得LAA网络的数据发送概率为和通信网络的数据发送概率为

S102：根据计算得到LAA在免授权信道上的成功传输概率η_m，如下：

其中，Um表示载波上通信网络用户的数量；

S103：当获得一次成功传输时，LAA的信道占用时间为t^LAA，相应地，对应一次成功传输，LAA保持空闲的时间为：

S104：基于休假队列理论中的M/M/1非空竭服务单休假模型，假设数据包呈泊松到达，并将v_m看做服务台的一段休假时间，进而得到LAA系统的平均队列时延：

其中，λ_n表示SUE n上的数据包到达速率，r_m,n表示通过SBS m为SUE n提供服务的包传输速率，考虑平稳队列场景，有r_m,n＞λ_n，因此max(r_m,n-λ_n,0)＝r_m,n-λ_n；

S105：令T_max为系统允许的最大平均队列时延，存在时延约束条件d_m≤T_max，结合公式(5)可转换为对传输速率的约束，即

3.根据权利要求2所述的网络用户关联和资源分配的联合优化方法，其特征在于：为了增加时延的可分析性，为用户关联和资源分配联合优化提供了便利条件，将式(3)、(4)代入(6)，得到

通过式(7)，LAA网络中的平均队列时延约束可以使用传输速率进行描述。

4.根据权利要求3所述的网络用户关联和资源分配的联合优化方法，其特征在于：步骤S2，考虑资源分配，定义SBS m中SUE n的子载波k上的传输速率为r_m,k,n，基于香农公式有：

其中，p_m,k,n为发射功率，g_m,k,n表示路损和信道衰落带来的功率增益，B为子载波带宽，σ²为噪声功率，L代表数据包大小；

定义：

并将(8)代入公式(7)，有

式(10)是子载波k上的传输速率约束。