[发明专利]一种面向有效容量的资源分配方法及系统

说明书

本发明公开了一种面向有效容量的资源分配方法及系统，引入用户的时延QoS指数，从理论分析用户的理论有效容量；利用用户分簇与功率分配问题建立有效容量和最大的联合优化问题；设计保证用户最小有效容量约束的二分法实现联合优化问题中的功率分配功能；将用户分簇问题建模成强化学习任务；根据强化学习任务构建深度Q网络；网络在线训练后，根据输入状态训练深度Q网络，选取最佳动作作为最佳分簇结果，实现用户分簇。本发明能够降低计算复杂度，在保证用户时延QoS需求的同时有效提高系统的有效容量。

技术领域

本发明属于通信系统中资源分配技术领域，具体涉及一种面向有效容量的资源分配方法。

背景技术

面对无线频谱资源严重匮乏而现有通信链路频谱利用率已接近极限的现状，如何进一步提升频谱效率和系统容量，满足未来无线通信系统全场景应用下大流量、巨连接和高可靠等方面的需求，是无线通信领域研究所要迫切解决的关键问题。非正交和大维度被认为是提升频谱资源利用率的有效途径。功率域NOMA技术凭借自身的非正交优势，能有效提升频谱效率和用户连接数，并易与其他技术结合，被认为是未来无线通信系统中的关键技术之一。与NOMA同时期被提出的大规模MIMO技术已经被3GPP Release15标准所采纳，因其可利用大维度天线阵列充分挖掘空域资源获得频谱效率的显著提高，而对5G系统实现大容量发挥了重要作用，将继续成为未来无线通信系统物理层的候选之一。NOMA和大规模MIMO技术的结合，可同时挖掘功率域和空域的自由度，从而进一步提高系统峰值速率和频谱效率，能有效应对爆炸式流量增长的需求，成为未来无线通信系统物理层的关键候选技术。

由于移动数据的爆炸性增长和物联网应用以指数级的速度增长，提高了对高数据速率的需求，因此预计未来将提供更高的数据速率，更少的端到端时延。现有的NOMA理论分析通常集中在中断概率和各类容量(包括遍历容量，中断容量和保密容量)分析上，较少考虑其他服务质量，如时延等指标。进一步功率分配策略通常基于容量分析结果，以最大程度地提高系统容量或能效为目标。在5G及以后的网络中，尤其对于超高可靠超低时延的通信场景，时延约束成为人们关注的重点。此外，在未来的无线网络中，希望通过灵活的时延保证来实现用户不同的服务要求。因此，为了满足各种时延要求，必须应用和研究简单且灵活的时延QoS模型。在这种情况下，采用有效容量的链路层度量标准是很自然的选择，其中有效容量定义为满足统计时延QoS要求时系统的服务能力。

调研表明，目前在大规模MIMO-NOMA系统中，对时延QoS保证的研究还很不充分。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种面向有效容量的资源分配方法，考虑实际应用中的用户时延QoS指数，显著提高系统的有效容量。

本发明采用以下技术方案：

一种面向有效容量的资源分配方法，包括以下步骤：

S1、对用户的有效容量进行理论推导得到大规模MIMO-NOMA系统的理论有效容量；

S2、分别利用用户分簇和功率分配问题建立对应的有效容量优化模型，优化目标为步骤S1中得到的系统理论有效容量之和最大，约束条件为功率约束与用户总数约束；

S3、设置最小用户有效容量约束，采用二分法对步骤S2功率分配问题建立的优化模型进行功率分配；

S4、将步骤S2用户分簇的优化模型构建强化学习任务，确定状态空间为用户信道信息的组合、动作空间为所有分组情况，根据步骤S3的功率分配结果计算有效容量之和作为奖励函数；

S5、根据步骤S4中建模的强化学习任务构建深度Q学习网络，将深度Q学习网络输入确定为状态空间与动作空间的组合，输出为步骤S4计算的奖励函数值，初始化深度Q网络及Q标签网络的参数及隐含层数目；深度Q学习网络在线训练后，根据输入状态，深度Q学习网络选取最佳动作作为最佳分簇结果，实现用户分簇。