本發(fā)明屬于通信，具體涉及一種面向電力物聯(lián)網(wǎng)多小區(qū)場景的多業(yè)務(wù)共存方法與裝置。

背景技術(shù)：

1、5g(第五代移動通信技術(shù))落地以來，無線通信數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群涂煽啃缘玫搅诉M(jìn)一步提升，時延進(jìn)一步降低，帶動了智能醫(yī)療、智能駕駛等領(lǐng)域的井噴式發(fā)展。為了支撐5g需要達(dá)到的性能指標(biāo)，定義了5g的三大應(yīng)用場景，包括增強(qiáng)移動寬帶(enhanced?mobilebroadband，embb)、超高可靠低時延通信(ultra?reliable?low?latency?communication，urllc)和海量機(jī)器類通信(massive?machine?type?communication，mmtc)。其中，增強(qiáng)移動寬帶可大幅提升峰值數(shù)據(jù)速率，容納更多的流量，以及服務(wù)更多的用戶；超高可靠低時延通信將控制連接時延達(dá)到1毫秒級別，并且要支持高速移動情況下的高可靠性連接；海量機(jī)器類通信可滿足海量設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)接入需求。

2、由上述業(yè)務(wù)的特點(diǎn)可知，在香農(nóng)定理的支配下，embb業(yè)務(wù)需要高傳輸帶寬的支持，這表現(xiàn)在通信系統(tǒng)需要在該業(yè)務(wù)上分配更多的資源塊。urllc業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)量通常較小，但其高可靠性和低時延的指標(biāo)需要通信系統(tǒng)支持突發(fā)傳輸，即在urllc業(yè)務(wù)到達(dá)之后立刻傳輸，而不是等待其他業(yè)務(wù)傳輸完畢后再進(jìn)行傳輸。在通信資源塊有限的情況下，如何分配embb業(yè)務(wù)和urllc業(yè)務(wù)所占的資源塊，在保證urllc業(yè)務(wù)低時延需求的同時，最大化通信系統(tǒng)吞吐量，是當(dāng)前學(xué)術(shù)界及工業(yè)界主要關(guān)注的問題。

3、為了實(shí)現(xiàn)embb和urllc共存業(yè)務(wù)，一種簡單的方案是資源預(yù)留，通過將部分頻段分配給urllc業(yè)務(wù)以保證其低時延和可靠性。然而這種方案在沒有urllc業(yè)務(wù)時會造成頻段資源的浪費(fèi)，降低embb業(yè)務(wù)的吞吐量。在題目為《5g異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的延遲感知動態(tài)資源分配方案：網(wǎng)絡(luò)切片-多用戶場景》的文獻(xiàn)中，提出了一種重復(fù)復(fù)用方案，這種方案通過在同一資源塊內(nèi)復(fù)用embb和urllc業(yè)務(wù)以提高頻譜利用率和業(yè)務(wù)吞吐量。然而，目前還沒有成熟的干擾消除算法以降低不同業(yè)務(wù)之間的影響，因此該方案具有降低urllc業(yè)務(wù)的可靠性的缺點(diǎn)。

4、目前業(yè)內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)解決方案是由第三代合作伙伴計(jì)劃(3rd?generationpartnership?project，3gpp)提出的基于短傳輸時間間隔的穿孔技術(shù)。在該技術(shù)規(guī)定下，當(dāng)urllc業(yè)務(wù)到達(dá)時，若沒有額外資源塊，則會搶占已經(jīng)分配給embb業(yè)務(wù)的資源塊進(jìn)行傳輸，以滿足urllc業(yè)務(wù)低時延和高可靠性的要求。但是，搶占資源塊的方式，即資源調(diào)度算法，將會顯著影響通信系統(tǒng)的吞吐量等性能指標(biāo)。因此，設(shè)計(jì)合理的資源調(diào)度算法至關(guān)重要。

5、在相關(guān)研究中，公開號為cn118338450a中國專利申請《基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的5g網(wǎng)絡(luò)中embb和urllc共存數(shù)據(jù)流調(diào)度方法》提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的5g網(wǎng)絡(luò)中embb和urllc共存數(shù)據(jù)流調(diào)度方法，保證urllc數(shù)據(jù)流的截止期需求；保證embb數(shù)據(jù)流的最小數(shù)據(jù)速率需求；最大化embb數(shù)據(jù)流中的最小公平性指數(shù)。該方法利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)在離線階段的驗(yàn)證能力和在在線階段的持續(xù)學(xué)習(xí)能力實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流調(diào)度策略。公開號為cn118413896a中國專利申請《基于隨機(jī)森林的上行鏈路embb與urllc共存調(diào)度方法及系統(tǒng)》使用分層調(diào)度算法和隨機(jī)森林預(yù)測embb用戶被穿孔后的解碼成功率，根據(jù)該解碼成功率生成embb業(yè)務(wù)的吞吐量損失，聯(lián)合embb業(yè)務(wù)的吞吐量損失和每個用戶的打孔次數(shù)計(jì)算每個embb用戶的穿孔優(yōu)先級，基于穿孔優(yōu)先級制定urllc流量的穿孔策略實(shí)現(xiàn)上行鏈路embb與urllc共存調(diào)度。

6、上述的相關(guān)技術(shù)著重于單小區(qū)場景下的embb和urllc業(yè)務(wù)分配算法。在實(shí)際通信場景中，用戶往往處于多個基站的服務(wù)范圍內(nèi)，因而可以選擇向多個基站發(fā)送數(shù)據(jù)包。比如，在基站業(yè)務(wù)負(fù)載不均的情況下，通過向空閑基站發(fā)送urllc數(shù)據(jù)包，可以在保證該業(yè)務(wù)需求的同時，最大限度減少對所有小區(qū)embb業(yè)務(wù)的影響。因此，研究多小區(qū)情況下的embb和urllc業(yè)務(wù)共存場景的調(diào)度算法具有重要意義。然而，多小區(qū)的調(diào)度算法通常涉及非凸混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題，具有計(jì)算復(fù)雜度大，容易收斂到局部最優(yōu)解的特征，優(yōu)化問題的求解較為困難。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述，本發(fā)明的目的是提供一種面向電力物聯(lián)網(wǎng)多小區(qū)場景的多業(yè)務(wù)共存方法與裝置，針對電力異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中embb和urllc業(yè)務(wù)共存的調(diào)度問題，使用nsga-ⅲ算法(非支配排序遺傳算法iii)設(shè)計(jì)了一種在多小區(qū)場景下的共存業(yè)務(wù)資源調(diào)度算法，在這種場景下，用戶能夠根據(jù)各個基站的當(dāng)前負(fù)載，選擇提供業(yè)務(wù)服務(wù)的基站。相比現(xiàn)有技術(shù)方案，本發(fā)明能在保證urllc業(yè)務(wù)低時延、高可靠性需求的同時，保證各個小區(qū)的負(fù)載均衡，同時最大化所有小區(qū)速率和，提升embb業(yè)務(wù)的吞吐量。

2、為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供的技術(shù)方案如下：

3、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供的一種面向電力物聯(lián)網(wǎng)多小區(qū)場景的多業(yè)務(wù)共存方法，包括以下步驟：

4、構(gòu)建多小區(qū)場景下包括embb業(yè)務(wù)和urllc業(yè)務(wù)的多元業(yè)務(wù)共存實(shí)現(xiàn)模式；

5、在實(shí)現(xiàn)模式下對多元業(yè)務(wù)共存的用戶關(guān)聯(lián)和資源分配進(jìn)行決策變量建模，用戶關(guān)聯(lián)的決策變量包括embb用戶的基站選擇策略和urllc用戶的基站選擇策略，資源分配的決策變量包括資源塊分配方式、urllc用戶在不同資源塊的打孔密度和基站對embb用戶的發(fā)射功率分配；

6、根據(jù)決策變量建模定義embb用戶在任一小區(qū)獲得的下行速率、urllc用戶在任一小區(qū)獲得的可達(dá)下行速率、基于urllc用戶在任一小區(qū)獲得的可達(dá)下行速率構(gòu)建的urllc業(yè)務(wù)高可靠性和低時延約束條件、基站功率約束條件、以及基站資源塊約束條件，計(jì)算任一小區(qū)所有embb用戶的下行速率和，構(gòu)建關(guān)于每個小區(qū)的所有embb用戶的下行速率和的多目標(biāo)優(yōu)化問題；

7、基于多目標(biāo)優(yōu)化問題在約束條件下求解得到使每個小區(qū)的所有embb用戶的下行速率和最大的帕累托解集，在帕累托解集基礎(chǔ)上求得關(guān)于用戶關(guān)聯(lián)和資源分配的最優(yōu)決策變量作為負(fù)載均衡解，基于負(fù)載均衡解實(shí)現(xiàn)多業(yè)務(wù)共存部署。

8、優(yōu)選地，所述構(gòu)建多小區(qū)場景下包括embb業(yè)務(wù)和urllc業(yè)務(wù)的多元業(yè)務(wù)共存實(shí)現(xiàn)模式，包括：

9、基于穿孔調(diào)度策略，在多小區(qū)的embb業(yè)務(wù)和urllc業(yè)務(wù)多元業(yè)務(wù)共存場景下，當(dāng)urllc業(yè)務(wù)突發(fā)時，從embb業(yè)務(wù)的時頻資源塊中選取數(shù)個跨越頻段的資源塊，將這些資源塊中的符號以urllc數(shù)據(jù)包的符號進(jìn)行替換，保障urllc業(yè)務(wù)，被替換的資源塊將通過重傳方式保證embb業(yè)務(wù)的完成。

10、優(yōu)選地，所述在實(shí)現(xiàn)模式下對多元業(yè)務(wù)共存的用戶關(guān)聯(lián)和資源分配進(jìn)行決策變量建模，用戶關(guān)聯(lián)的決策變量包括embb用戶的基站選擇策略和urllc用戶的基站選擇策略，資源分配的決策變量包括資源塊分配方式、urllc用戶在不同資源塊的打孔密度和基站對embb用戶的發(fā)射功率分配，包括：

11、將一個基站的覆蓋范圍作為一個小區(qū)，在實(shí)現(xiàn)模式下的一個區(qū)域范圍內(nèi)有c個小區(qū)，各小區(qū)之間有重疊區(qū)域，并且有m個embb用戶和n個urllc用戶隨機(jī)地分布在這些小區(qū)的重疊覆蓋范圍內(nèi)，這兩類用戶能夠進(jìn)行基站選擇；

12、定義用戶關(guān)聯(lián)的決策變量包括embb用戶的基站選擇策略am,c和urllc用戶的基站選擇策略an,c，每個用戶只能選擇一個基站進(jìn)行連接，滿足

13、定義資源分配的決策變量包括資源塊分配方式xm,b、urllc用戶在不同資源塊的打孔密度sb(t)和embb用戶的發(fā)射功率分配pm,b,c(t)；其中，資源塊分配方式xm,b為表示embb用戶m占用資源塊b的關(guān)聯(lián)變量，滿足xm,b∈{0,1}、urllc用戶在不同資源塊的打孔密度sb(t)為資源塊b被urllc業(yè)務(wù)占用的微時隙數(shù)，滿足sb(t)∈{0,1,2,...,k-1,k}，k為最大可調(diào)度時隙個數(shù)；embb用戶的發(fā)射功率分配pm,b,c(t)為小區(qū)c在資源塊b上分配給embb用戶m的功率。

14、優(yōu)選地，embb用戶在任一小區(qū)獲得的下行速率的計(jì)算公式表示為：

15、

16、其中，hm,b,c(t)表示在時隙t范圍內(nèi)小區(qū)c在資源塊b上對embb用戶m的信道功率增益，w表示資源塊的帶寬，σ2表示噪聲功率；

17、urllc用戶在任一小區(qū)獲得的可達(dá)下行速率的計(jì)算公式表示為：

18、

19、其中，q-1表示逆高斯分布，表示傳輸誤差概率，dn,b(t)表示通道分散特點(diǎn)，其確定了urllc用戶在時隙t范圍內(nèi)屬于資源塊b的信道的隨機(jī)變化程度，pn,b,c(t)表示urllc用戶的傳輸功率，hn,b,c(t)表示urllc用戶的信道增益，σ2表示噪聲功率，ln,b(t)表示符號中存儲單位的長度。

20、優(yōu)選地，基于urllc用戶在任一小區(qū)獲得的可達(dá)下行速率構(gòu)建的urllc業(yè)務(wù)高可靠性和低時延約束條件表示為：

21、

22、其中，pr{}表示概率，ξ表示urllc業(yè)務(wù)發(fā)送的數(shù)據(jù)包的長度，l(t)表示單個時隙t內(nèi)urllc數(shù)據(jù)包的到達(dá)總量，θmax表示給定的最大概率閾值；

23、基站功率約束條件表示為：

24、

25、pm,b,c(t)≥0

26、其中，pmax表示基站的最大發(fā)射功率；

27、基站資源塊約束條件表示為：

28、

29、其中，bc表示小區(qū)c分配到資源塊的個數(shù)，b表示多小區(qū)電力異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)情境下可用資源塊總個數(shù)。

30、優(yōu)選地，所述計(jì)算任一小區(qū)的所有embb用戶的下行速率和，構(gòu)建關(guān)于每個小區(qū)的所有embb用戶的下行速率和的多目標(biāo)優(yōu)化問題，包括：

31、小區(qū)c的所有embb用戶的下行速率和fc表示為：

32、

33、則每個小區(qū)的所有embb用戶的下行速率和表示為{f1,f2,…,fc}，多目標(biāo)優(yōu)化問題表示為：

34、

35、優(yōu)選地，采用nsga-ⅲ算法對多目標(biāo)優(yōu)化問題求解得到帕累托解集p，{am,c,an,c,pm,b,c(t),sb(t),xm,b}∈p。

36、優(yōu)選地，所述在帕累托解集基礎(chǔ)上求得關(guān)于用戶關(guān)聯(lián)和資源分配的最優(yōu)決策變量作為負(fù)載均衡解，包括：

37、基于nsga-ⅲ算法，在求解多目標(biāo)優(yōu)化問題得到帕累托解集后，進(jìn)一步求解以下公式：

38、

39、將得到的最優(yōu)決策變量{am,c,an,c,pm,b,c(t),sb(t),xm,b}作為負(fù)載均衡解。

40、第二方面，為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種面向電力物聯(lián)網(wǎng)多小區(qū)場景的多業(yè)務(wù)共存裝置，包括：業(yè)務(wù)場景構(gòu)建模塊、決策變量建模模塊、優(yōu)化問題構(gòu)建模塊和優(yōu)化問題求解模塊；

41、所述業(yè)務(wù)場景構(gòu)建模塊用于構(gòu)建多小區(qū)場景下包括embb業(yè)務(wù)和urllc業(yè)務(wù)的多元業(yè)務(wù)共存實(shí)現(xiàn)模式；

42、所述決策變量建模模塊用于在實(shí)現(xiàn)模式下對多元業(yè)務(wù)共存的用戶關(guān)聯(lián)和資源分配進(jìn)行決策變量建模，用戶關(guān)聯(lián)的決策變量包括embb用戶的基站選擇策略和urllc用戶的基站選擇策略，資源分配的決策變量包括資源塊分配方式、urllc用戶在不同資源塊的打孔密度和embb用戶的發(fā)射功率分配；

43、所述優(yōu)化問題構(gòu)建模塊用于根據(jù)決策變量建模定義embb用戶在任一小區(qū)獲得的下行速率、urllc用戶在任一小區(qū)獲得的可達(dá)下行速率、基于urllc用戶在任一小區(qū)獲得的可達(dá)下行速率構(gòu)建的urllc業(yè)務(wù)高可靠性和低時延約束條件、基站功率約束條件、以及基站資源塊約束條件，計(jì)算任一小區(qū)所有embb用戶的下行速率和，構(gòu)建關(guān)于每個小區(qū)的所有embb用戶的下行速率和的多目標(biāo)優(yōu)化問題；

44、所述優(yōu)化問題求解模塊用于在約束條件下求解得到使每個小區(qū)的所有embb用戶的下行速率和最大的帕累托解集，在帕累托解集基礎(chǔ)上求得關(guān)于用戶關(guān)聯(lián)和資源分配的最優(yōu)決策變量作為負(fù)載均衡解，基于負(fù)載均衡解實(shí)現(xiàn)多業(yè)務(wù)共存部署。

45、第三方面，為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，包括存儲器和一種或多種處理器，所述存儲器用于存儲計(jì)算機(jī)程序，所述處理器用于當(dāng)執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時，實(shí)現(xiàn)上述的向電力物聯(lián)網(wǎng)多小區(qū)場景的多業(yè)務(wù)共存方法。

46、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有的有益效果至少包括：

47、(1)本發(fā)明在解決多元業(yè)務(wù)共存問題時，綜合考慮了資源塊分配、打孔密度分配、功率、urllc業(yè)務(wù)可靠性和低時延約束，在此基礎(chǔ)上，引入了多小區(qū)資源復(fù)用模型，當(dāng)用戶處于多個基站的服務(wù)范圍內(nèi)時，可通過信道狀態(tài)以及每個基站可分配的頻譜資源選擇基站進(jìn)行關(guān)聯(lián)，在保證urllc業(yè)務(wù)傳輸可靠性的同時，最大化系統(tǒng)容量，并且保證各小區(qū)之間的負(fù)載均衡。

48、(2)本發(fā)明通過nsga-ⅲ算法，實(shí)現(xiàn)了對多小區(qū)電力異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中embb和urllc業(yè)務(wù)共存用戶關(guān)聯(lián)和資源分配，這一非凸混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題最優(yōu)解的近似求解，算法的收斂速度較快，且近似解在仿真情況下的表現(xiàn)優(yōu)于已有算法。

49、(3)本發(fā)明使得電力異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)在保障urllc業(yè)務(wù)的前提下，進(jìn)一步提升embb業(yè)務(wù)的下行速率，有助于滿足未來電力異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中大量的通信需求，進(jìn)一步提高通信效率，提升經(jīng)濟(jì)效益。