本發(fā)明公開了基于圖論的OFDMA兩層網(wǎng)絡(luò)的頻譜分配方法，屬于無線通信的技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

近年來，室內(nèi)用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍和高速率的要求越來越高，同時(shí)，這也就促進(jìn)了家庭基站成為新一門研究熱點(diǎn)。家庭基站以其“即插即用”、小功率和經(jīng)濟(jì)實(shí)用的特點(diǎn)，迅速被廣大運(yùn)營(yíng)商所追捧。家庭基站主要使用在家庭和辦公場(chǎng)所，以彌補(bǔ)宏基站的衰弱和不足，在網(wǎng)絡(luò)上通過DSL(cable/Ethernet/WiMAX)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭\(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)中。

但是正因?yàn)榧彝セ尽凹床寮从谩钡膬?yōu)點(diǎn)，也給家庭基站網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋷砹藙?dòng)態(tài)性和不可預(yù)測(cè)性，因此動(dòng)態(tài)的分配頻譜在家庭基站網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖嫌衅浔匾?。本發(fā)明利用圖論對(duì)家庭基站的物理模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，將家庭基站簡(jiǎn)化為模型中的點(diǎn)，將家庭基站間的相互干擾簡(jiǎn)化成模型中點(diǎn)與點(diǎn)之間的邊，將子帶分配問題簡(jiǎn)化為著色問題，圖論的應(yīng)用在實(shí)際生活中有其實(shí)用操作性。

本發(fā)明結(jié)合圖論中的團(tuán)和傳統(tǒng)著色方法，大大提高了點(diǎn)著色的效率和公平性。團(tuán)內(nèi)的點(diǎn)兩兩之間有邊，而極大團(tuán)就是增加任何一項(xiàng)點(diǎn)都會(huì)使團(tuán)不再符合團(tuán)的定義，也就是說，極大團(tuán)不能被任何一個(gè)更大的團(tuán)所包含。因此，極大團(tuán)在資源競(jìng)爭(zhēng)上是極大沖突區(qū)域。本發(fā)明對(duì)極大的資源沖突區(qū)域進(jìn)行資源分配，每一個(gè)極大團(tuán)都是一個(gè)獨(dú)立的資源沖突區(qū)域，因此每個(gè)極大團(tuán)都可以共享所有資源，大大簡(jiǎn)化了復(fù)雜度并且提高了資源分配的效率。

本發(fā)明是在OFDMA的下行鏈路的場(chǎng)景下運(yùn)行。OFDMA把可用頻帶分成一系列正交的子信道，每個(gè)子信道上使用一個(gè)子載波進(jìn)行調(diào)制，并且各個(gè)子載波并行傳輸。OFDMA系統(tǒng)有著優(yōu)越的性能，其優(yōu)點(diǎn)主要在于頻譜利用率較高。OFDMA系統(tǒng)中，子載波是相互正交的，之間沒有保護(hù)間隔且頻譜重疊，因此可以節(jié)省頻譜資源，提高頻帶的利用率，也就是提高系統(tǒng)的吞吐量。

在兩層網(wǎng)絡(luò)模型中，頻譜資源的分配模式分為宏基站和家庭基站不共用頻譜、部分共用和共用頻譜三類。在頻譜資源越來越稀缺的今天，完全不共用頻譜是不現(xiàn)實(shí)和不經(jīng)濟(jì)的。在本發(fā)明中，宏基站和家庭基站是共享頻譜資源的，因此宏基站用戶和家 庭基站用戶同時(shí)需要面臨兩個(gè)干擾：跨層干擾和同層干擾。在宏基站和家庭基站共享頻譜資源的同時(shí)，如何提高家庭基站的平均吞吐量和系統(tǒng)的吞吐量，與此同時(shí)還需降低方法的復(fù)雜度。因此，本發(fā)明優(yōu)先保證宏用戶的服務(wù)質(zhì)量，在此基礎(chǔ)上，考慮宏基站和其他家庭基站對(duì)家庭用戶的干擾，基于圖論來分配所有頻譜，并在保證用戶公平性的基礎(chǔ)上，大大提高系統(tǒng)吞吐量。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

技術(shù)問題：本發(fā)明針對(duì)傳統(tǒng)圖論中根據(jù)度來分配資源精確度和效率低下、資源利用不充分的不足，提供一種性能優(yōu)越、復(fù)雜度低的基于圖論的兩層OFDMA網(wǎng)絡(luò)的頻譜分配方法。

技術(shù)方案：1.基于圖論的OFDMA兩層網(wǎng)絡(luò)的頻譜分配方法，該方法包括以下步驟：

1)建模：獲取瞬時(shí)信道信息，基于圖論建模G＝(V,E)。基于圖論建立家庭基站的模型G＝(V,E)，V為圖論中的點(diǎn)，代表家庭基站用戶節(jié)點(diǎn)；E為圖論中的邊，代表用戶之間的干擾。家庭基站的用戶FUE_i收集本家庭基站的信道瞬時(shí)信息，包括家庭基站F_i到FUE_i的發(fā)射功率P_f以及瞬時(shí)信道增益g_i,i，其他所有家庭基站F的信道瞬時(shí)信息，其中包括其他家庭基站F到家庭基站用戶節(jié)點(diǎn)FUE_i的信道的發(fā)射功率P_f以及瞬時(shí)信道增益g_j,i，其中j∈F，系統(tǒng)中的加性高斯白噪聲N₀，求得目的節(jié)點(diǎn)FUE_i的瞬時(shí)的信干燥比為使家庭基站用戶FUE_i滿足SINR_i＞SIN_tR_h，(SINR_th為信干燥比的下限，通常為一個(gè)給定的常數(shù)。)將對(duì)FUE_i造成最大干擾的家庭基站加入集合I_i，并使得I_i中的家庭基站與FUE_i之間的邊的值為1，即直至滿足條件。

2)初始化：子帶總數(shù)為R，所有用戶的已被分配子帶的集合為M。

3)加邊：得到弦圖G'＝(V,E')。求弦圖，即將圖三角化，在模型G＝(V,E)的基礎(chǔ)上加邊得到：G'＝(V,E∪F)，其中F就是所加的邊。根據(jù)定理：uv是弦圖中的邊， 當(dāng)且僅當(dāng)uv∈E或者原圖G中存在有路徑u,x₁,x₂,…,x_k,v使得α(x_i)＜min{α(u),α(v)}，1≤i≤k，求得F，繼而得到弦圖G'＝(V,E∪F)＝(V,E')。

4)通過最大勢(shì)方法(MCS)，在弦圖G'＝(V,E')的基礎(chǔ)上，求得弦圖內(nèi)所有極大團(tuán)的集合為K。

5)根據(jù)公式公式公式以及公式 求得每個(gè)極大團(tuán)的權(quán)重w_K和每個(gè)點(diǎn)的團(tuán)度(p_v,q_v)，其中代表v_k到v的信道增益，代表v_k對(duì)v的干擾，I_v代表點(diǎn)v所受的最大干擾。

6)更新：每個(gè)極大團(tuán)的可以分配的子帶的集合為N＝R∩M。

7)若K為空，此次分配結(jié)束；否則，根據(jù)每個(gè)極大團(tuán)的權(quán)重w_K，優(yōu)先選出權(quán)重最小的極大團(tuán)k內(nèi)的點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)先分配，若同時(shí)存在有多個(gè)極大團(tuán)的權(quán)重相同，優(yōu)先選擇已被分配子帶數(shù)目最少的極大團(tuán)k。

8)賦值：i＝1。每次給選出的極大團(tuán)k內(nèi)點(diǎn)分配子帶時(shí)，令i＝1，在k的可著的顏色集N_k里遍歷分配子帶，其中N_k是第k個(gè)極大團(tuán)里的可分配信道集。

9)若i＞|N_k|，則轉(zhuǎn)步驟10)；否則，根據(jù)團(tuán)度(p_v,q_v)對(duì)極大團(tuán)k內(nèi)的所有的點(diǎn)進(jìn)行排序，優(yōu)先選擇團(tuán)度最小的點(diǎn)v進(jìn)行排序，若有多個(gè)點(diǎn)團(tuán)度最小，則選擇已被分配子帶數(shù)目最少的點(diǎn)v，并將N_k(i)分配的分配給選出的v，其中|N_k|是第k個(gè)極大團(tuán)里的可分配信道集的個(gè)數(shù)，N_k(i)是第k個(gè)極大團(tuán)里的可分配子帶集里的第i個(gè)子帶。接著：i＝i+1。重復(fù)步驟9)。

10)更新：令k中所有的點(diǎn)為集合A，k中點(diǎn)的相鄰點(diǎn)為集合B，則A和B內(nèi)各點(diǎn)之間邊為零，即E_v∈A,v∈B＝0,E_v∈B,v∈A＝0。并令團(tuán)k中所有的點(diǎn)已被分配的顏色為集合M_k，則已分配的子帶的集合為M＝M∪M_k。轉(zhuǎn)步驟3)。

有益效果

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1.資源分配方面，本發(fā)明提供了基于圖論的兩層OFDMA網(wǎng)絡(luò)的頻譜分配方法，該方法在對(duì)傳統(tǒng)圖論中度和團(tuán)的深入理解上，在分配子載波時(shí)，通過團(tuán)度提高精準(zhǔn)度，能夠獲得更好的系統(tǒng)容量性能。

2.公平性方面，在資源分配時(shí)，雖然為了使系統(tǒng)容量達(dá)到最大，優(yōu)先給干擾小的分配，但是本發(fā)明中當(dāng)有多個(gè)干擾小的選擇時(shí)，優(yōu)先選擇已被分配子載波少的，這樣能保證并提高用戶的公平性。

3.方法復(fù)雜度方面，原本的基于圖論的建立的模型是一個(gè)NP-hard模型，為了簡(jiǎn)化系統(tǒng)模型以獲得復(fù)雜度低的資源分配方法，通過本發(fā)明提供的團(tuán)度的計(jì)算和分配方法，本發(fā)明首先將圖變成弦圖，再通過MCS方法求出所有極大團(tuán)，利用極大團(tuán)的概念進(jìn)行優(yōu)化分配，大大降低了資源分配的復(fù)雜度。

附圖說明

圖1為本發(fā)明方法的兩層家庭基站網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2為本發(fā)明方法的整體流程邏輯框圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合實(shí)施例和說明書附圖來對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說明：

一、兩層OFDMA家庭基站網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型

在本發(fā)明中，本發(fā)明考慮下行OFDMA系統(tǒng)兩層家庭基站網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型，如附圖1所示。在此模型中，宏基站和家庭基站共享頻譜。宏基站位于本小區(qū)中心，其覆蓋范圍為：R_m，每個(gè)宏小區(qū)內(nèi)隨機(jī)分布M個(gè)宏用戶和N個(gè)家庭基站。在家庭小區(qū)內(nèi)部，一個(gè)家庭基站服務(wù)于一個(gè)家庭用戶，家庭基站覆蓋范圍為：R_f。家庭基站和宏基站的發(fā)射功率分別固定為P_m和P_f，并且P_m＞P_f。子載波集合為C＝{1,2,…,C}，子載波的個(gè)數(shù)為C。資源分配矩陣為A＝[a_c,n]，矩陣的大小為C*(N+M)，當(dāng)a_c,n＝1時(shí)，子載波c分配給用戶n；否則，a_c,n＝0。

在附圖1中，家庭基站的集合為：F＝{F₁,F₂,…F_i,…,F_N}，一個(gè)家庭基站服務(wù)于一個(gè)家庭用戶，因此家庭用戶可以和家庭基站用一樣的下標(biāo)來表示，家庭用戶的集合 為：FUE＝{FUE₁,FUE₂,…FUE_i,…,FUE_N}，宏用戶的集合為MUE＝{MUE₁,MUE₂,…MUE_l,…,MUE_M}。

為了避免宏用戶和家庭用戶之間的跨層干擾，本發(fā)明首先給每個(gè)宏用戶分配一個(gè)子載波。當(dāng)子帶數(shù)目大于宏用戶的個(gè)數(shù)時(shí)，每個(gè)宏用戶可能被分配多個(gè)子載波。本發(fā)明首先保證宏用戶的服務(wù)質(zhì)量，即信干燥比。

宏用戶MUE_l在子載波c上的信干燥比為：

其中g(shù)_M,l和g_i,l分別是家庭基站M和F_i到宏用戶MUE_l的信道增益，N₀是加性高斯白噪聲。

家庭基站F_i的家庭用戶FUE_i在子載波c上的信干燥比為

其中g(shù)_i,i和g_j,i分別是家庭基站F_i和F_j到家庭用戶FUE_i的信道增益，g_M,i是宏基站M到家庭用戶FUE_i的信道增益。

在求取系統(tǒng)吞吐量的時(shí)候，利用衰減和截短的香農(nóng)界來求得家庭用戶FUE_i在子信道c上的頻譜利用率[bps/Hz]：

其中α是損耗因子，SINR_min和SINR_max分別為最小和最大的SINR，C_min和C_max分別為用戶FUE的最小和最大的頻譜效率。用戶FUE_i的總吞吐量C_i是所有分配給它的子信道上的吞吐量之和。

其中，B_c為信道c的帶寬。

二、基于圖論的兩層OFDMA網(wǎng)絡(luò)頻譜分配方法

本發(fā)明基于圖論建立干擾圖模型G＝(V,E)，簡(jiǎn)化了實(shí)際物理場(chǎng)景中的干擾問題，降低了復(fù)雜度。其中V是家庭基站節(jié)點(diǎn)，E是連接這些家庭基站節(jié)點(diǎn)的邊。本發(fā)明針對(duì)OFDMA下行鏈路的場(chǎng)景，因此相鄰點(diǎn)會(huì)被分配以正交子載波，同時(shí)存在于相鄰點(diǎn)之間的干擾會(huì)被消除。在干擾圖里，加邊，成了消除干擾的其中一種方式。若e_u,v∈E，e_u,v＝1則代表u和v之間沒有干擾；否則，有干擾。

家庭基站F_i的家庭用戶FUE_i的信干燥比為

SINR_i＞SINR_F,th (6)

其中，SINR_i,c根據(jù)公式(1)獲得。本發(fā)明為了保證家庭基站的服務(wù)質(zhì)量，給出家庭基站的信干燥比下限SINR_F,th。如果不滿足公式(6)，將對(duì)家庭用戶FUE_i構(gòu)成最大干擾的家庭基站F_s放在集合Set_i里，并使得e_i,s∈E,e_i,s＝1，同時(shí)e_s,i∈E,e_s,i＝1，重復(fù)這個(gè)步驟，直到家庭用戶FUE_i的信干燥比SINR_i＞SINR_F,th。

本發(fā)明基于圖論中的極大團(tuán)來分配頻譜，已被證明，存在有一個(gè)多項(xiàng)式方法枚舉出所有的極大團(tuán)，因此只有先將圖加邊變?yōu)橄覉D，即G'＝(V,E∪F)＝(V,E')，其中，F(xiàn)為所加的邊。圖論中的弦圖定義為：一個(gè)無向圖中任意長(zhǎng)度大于3的環(huán)都至少要有一個(gè)弦，弦又定義為連接環(huán)中不相鄰的兩個(gè)點(diǎn)的邊。實(shí)現(xiàn)G'＝(V,E∪F)＝(V,E')：根據(jù)定理：uv是弦圖中的邊，當(dāng)且僅當(dāng)uv∈E或者原圖G中存在有路徑u,x₁,x₂,...,x_k,v使得α(x_i)＜min{α(u),α(v)}，1≤i≤k，求得F，繼而得到弦圖G'＝(V,E∪F)＝(V,E')。其中，一個(gè)無向圖是弦圖當(dāng)且僅當(dāng)該無向圖有一個(gè)完美消除序列，完美消除序列定義為：一個(gè)點(diǎn)的序列(每個(gè)點(diǎn)出現(xiàn)且恰好出現(xiàn)一次)v₁,v₂,...,v_n滿足v_i在{v_i,v_i+1,…,v_n}的誘導(dǎo)子圖中為一個(gè)單純點(diǎn)。誘導(dǎo)子圖： 單純點(diǎn)定義為：當(dāng)此點(diǎn)與它的鄰接點(diǎn)構(gòu)成的誘導(dǎo)子圖為一個(gè)團(tuán)，團(tuán)中的點(diǎn)兩兩相連。

具體求得弦圖如下：已知G＝(V,E)，且V中有n個(gè)點(diǎn)。

步驟1：初始化，并使得所有的V中的點(diǎn)的權(quán)重為零。

步驟2：依次從第n個(gè)到第1個(gè)進(jìn)行循環(huán)操作：

步驟2-1：選擇一個(gè)未被編號(hào)的最大權(quán)重w(v)，

步驟2-2：依次對(duì)所有未被編號(hào)的u∈V進(jìn)行循環(huán)操作：

步驟2-2-1：如果有邊uv或者路徑u,x₁,x₂,...,x_k,v使得w(x_i)＜w(u)，1≤i≤k。

步驟2-2-2：S＝S∪{u}。

步驟2-3：對(duì)于所有的點(diǎn)u∈S，使得w(u)＝w(u)+1，如果使F＝F∪{uv}。

步驟2-4：α(v)＝i。

最終得到F，弦圖G'＝(V,E∪F)＝(V,E')。

本發(fā)明在求得弦圖之后，根據(jù)已證定理，通過最大勢(shì)(MCS)和團(tuán)樹的方法枚舉出所有的極大團(tuán)。具體枚舉過程如下：

步驟1：初始化：

步驟2：依次讓i從第n個(gè)到第1個(gè)進(jìn)行循環(huán)操作：

步驟2-1：選擇一個(gè)使得|adj(v)∩L_i+1|最大的v:v∈V-L_i+1。

步驟2-2：α_v←i，v←v_i，new_card←|adj(v)∩L_i+1|

步驟2-3：如果new_card≤prev_card(開始一個(gè)新的極大團(tuán))：

步驟2-3-1：s←s+1，K_s←adj(v_i)∩L_i+1

步驟2-3-2：如果new_card≠0

步驟2-3-2-1：k←min{j|v_j∈K_s}，p←clique(v_k)，ε_T←ε_T∪{K_s,K_p}

步驟2-4：clique(v_i)←s，K_s←K_s∪{v_i}，L_i←L_i+1∪{v_i}，prev_card←new_card

最終得到所有弦圖K_s。其中adj(v)為點(diǎn)v的鄰點(diǎn)的集合。

本發(fā)明根據(jù)所枚舉出的所有的極大團(tuán)，通過公式公式 公式以及公式求得每個(gè)極大團(tuán)的權(quán)重w_K和每個(gè)點(diǎn)的團(tuán)度(p_v,q_v)，其中和分別是家庭基站v_k到用戶v的發(fā)射功率和信道增益。

本發(fā)明針對(duì)極大團(tuán)進(jìn)行研究，極大團(tuán)的定義為：增加任何一點(diǎn)都不能再構(gòu)成團(tuán)，即極大團(tuán)不是任何團(tuán)的子集。極大團(tuán)作為一個(gè)極大的資源競(jìng)爭(zhēng)區(qū)域，在極大團(tuán)內(nèi)部的點(diǎn)，可以共享所有的資源。將極大團(tuán)單獨(dú)枚舉出來，再對(duì)資源進(jìn)行分配，不僅能降低本發(fā)明提出方法的復(fù)雜度，也能對(duì)該方法的資源利用效率得到有效的提高。

本發(fā)明首先對(duì)權(quán)重小的極大團(tuán)進(jìn)行資源分配，若同時(shí)存在有多個(gè)極大團(tuán)的權(quán)重相同，優(yōu)先選擇已被分配子帶數(shù)目最少的極大團(tuán)。選擇最小權(quán)重，目的在于最大化系統(tǒng)的吞吐量，而若有多個(gè)最小選擇已被分配子帶數(shù)目最小的，目的在于對(duì)公平性的考慮。

在選定極大團(tuán)之后，再對(duì)極大團(tuán)之中的點(diǎn)進(jìn)行資源分配先后順序的選擇，按照?qǐng)F(tuán)度的大小，首先對(duì)團(tuán)度最小的點(diǎn)進(jìn)行資源分配，若同時(shí)存在有多個(gè)團(tuán)度最小的，優(yōu)先選擇已被分配子帶數(shù)目最少的點(diǎn)。選擇最小團(tuán)度，目的在于最大化系統(tǒng)的吞吐量，而若有多個(gè)最小選擇已被分配子帶數(shù)目最小的，目的在于對(duì)公平性的考慮。

則本發(fā)明提出的基于圖論的OFDMA二層網(wǎng)絡(luò)頻譜分配方法可以歸納為：

1)建模：根據(jù)公式(6)，基于圖論建模G＝(V,E)。

2)初始化：子帶總數(shù)為R，所有用戶的已被分配子帶的集合為M。

3)加邊：得到弦圖G'＝(V,E')。求弦圖，即將圖三角化，在模型G＝(V,E)的基礎(chǔ)上加邊得到：G'＝(V,E∪F)，其中F就是所加的邊。根據(jù)定理：uv是弦圖中的邊，當(dāng)且僅當(dāng)uv∈E或者原圖G中存在有路徑u,x₁,x₂,…,x_k,v使得α(x_i)＜min{α(u),α(v)}，1≤i≤k，求得F，繼而得到弦圖G'＝(V,E∪F)＝(V,E')。

4)通過最大勢(shì)方法(MCS)，在弦圖G'＝(V,E')的基礎(chǔ)上，求得弦圖內(nèi)所有極大 團(tuán)的集合為K。

5)根據(jù)公式(7-10)，求得每個(gè)極大團(tuán)的權(quán)重w_K和每個(gè)點(diǎn)的團(tuán)度(p_v,q_v)。

6)更新：每個(gè)極大團(tuán)的可以分配的子帶的集合為N＝R∩M。

7)若K為空，此次分配結(jié)束；否則，根據(jù)每個(gè)極大團(tuán)的權(quán)重w_K，優(yōu)先選出權(quán)重最小的極大團(tuán)k內(nèi)的點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)先分配，若同時(shí)存在有多個(gè)極大團(tuán)的權(quán)重相同，優(yōu)先選擇已被分配子帶數(shù)目最少的極大團(tuán)k。

8)賦值：i＝1。每次給選出的極大團(tuán)k內(nèi)點(diǎn)分配子帶時(shí)，令i＝1，在k的可著的顏色集N_k里遍歷分配子帶，其中N_k是第k個(gè)極大團(tuán)里的可分配信道集。

9)若i＞|N_k|，則轉(zhuǎn)步驟10)；否則，根據(jù)團(tuán)度(p_v,q_v)對(duì)極大團(tuán)k內(nèi)的所有的點(diǎn)進(jìn)行排序，優(yōu)先選擇團(tuán)度最小的點(diǎn)v進(jìn)行排序，若有多個(gè)點(diǎn)團(tuán)度最小，則選擇已被分配子帶數(shù)目最少的點(diǎn)v，并將N_k(i)分配的分配給選出的v，其中|N_k|是第k個(gè)極大團(tuán)里的可分配信道集的個(gè)數(shù)，N_k(i)是第k個(gè)極大團(tuán)里的可分配子帶集里的第i個(gè)子帶。接著：i＝i+1。重復(fù)步驟9)。

10)更新：令k中所有的點(diǎn)為集合A，k中點(diǎn)的相鄰點(diǎn)為集合B，則A和B內(nèi)各點(diǎn)之間邊為零，即E_v∈A,v∈B＝0,E_v∈B,v∈A＝0。并令團(tuán)k中s所有的點(diǎn)已被分配的顏色為集合M_k，則已分配的子帶的集合為M＝M∪M_k。轉(zhuǎn)步驟3)。