[發明專利]異構認知無線網絡中基于業務類型的信道分配方法

有效

• 申請號: 201710769382.8
• 申請日: 2017-08-31
• 公開（公告）號: CN107454602B
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 馬彬;成雙果
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: H04W16/10
• 分類號: H04W16/10;H04W16/14;H04W72/08
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅

本發明請求保護一種異構認知無線網絡中基于業務類型的信道分配方法。對當前信道分配未充分考慮頻譜資源的多樣性和區分性，導致次級用戶所分配的信道資源與其業務類型不匹配的問題，首先充分考慮不同業務類型的次用戶對信道的需求不同，同時兼顧次用戶對主網絡所造成的干擾，設計一個用來表征整體信道分配匹配度的參數S，并把S抽象成目標函數；其次，基于高效率的改進遺傳算法，對S目標函數進行最優化求解，以期獲得最大化信道分配匹配度。實驗結果表明該算法能在次用戶對主網絡造成的干擾盡可能小的條件下，優化地為一組次用戶分配符合其業務特征的信道資源，系統的整體滿意度得到了提升。

技術領域

本發明屬于移動通信領域，特別是涉及一種基于業務類型的信道分配方法。

背景技術

信道分配是無線資源管理的重要內容。相比傳統認知無線網絡，異構認知無線網絡中不同種類無線接入技術在系統容量、傳輸速率和滿足業務QoS能力等各方面有巨大的差異，因而異構認知無線網絡的多樣性與動態性更強，并且異構認知無線網絡必須綜合考慮傳統異構網絡中的網絡選擇問題以及認知無線網絡中的信道分配問題。不同算法在給次用戶分配信道時都有各自特定的目標函數，如頻譜利用率，公平性，吞吐量等。

文獻[ALNWAIMI G,ARSHAD K,MOESSNER K.Dynamic spectrum allocationalgorithm with interference management in co-existing networks[J].IEEECommunications Letters,2011,15(9):932-934]提出的信道分配算法在保證次用戶QoS的前提下最小化干擾，同時最大化頻譜利用率。由于信道分配是資源最優化分配問題，所以智能優化算法與其結合的優越性更加突出。文獻[ZHAO Zhi-jin,PENG Zhen,ZHENG Shi-lianet al.Cognitive radio spectrum allocation using evolutionary algorithms[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2009,8(9):4421-4425]提出一種基于遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)的頻譜分配方法，相比于圖著色頻譜分配算法，該算法能更好地實現網絡效益最大化。文獻[HASAN N,EJAZ W,EJAZ N,et al.Networkselection and channel allocation for spectrum sharing in 5G heterogeneousnetworks[J].IEEE Access,2016,4:980-992]研究了異構網絡環境下次級用戶的網絡選擇和信道分配問題，以最小化整體服務費用以及次用戶對主用戶造成的干擾為目標求取一組最優的信道分配解，但該算法未考慮不同業務具有不同的需求，算法實用性低。

發明內容

本發明旨在解決以上現有技術的問題。提出了一種提升系統的整體滿意度的異構認知無線網絡中基于業務類型的信道分配方法。本發明的技術方案如下：

一種異構認知無線網絡中基于業務類型的信道分配方法，其包括以下步驟；

101、首先對包括時延D、抖動J、花費E、帶寬B在內的網絡屬性參數利用離差標準化作歸一化處理；

102、將次級用戶的業務類型分為實時業務和非實時業務，并定義一個綜合干擾的網絡選擇匹配度參數S；

103、將匹配度參數S作為目標函數，利用改進的遺傳算法進行優化，，得到整體信道分配結果，對遺傳算法的改進如下：初始化染色體時，隨機初始化前N-1個染色體，將第N個染色體設置為滿足約束條件的一組解，每次迭代后，如果所有染色體中最大的適應值小于上一次迭代中的最大適應值，則將上一代中具有最大適應值的染色體保留到下一代。

進一步的，所述步驟102的匹配度參數S為：