[發(fā)明專利]基于行列式點過程學習的空域資源分配方法

在審

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• 申請日: 2022-01-17
• 公開（公告）號: CN114401552A
• 公開（公告）日: 2022-04-26
• 發(fā)明（設計）人: 席兵;殷波;胡昊南;鄭亞楠;姜言;張繼良;張治中
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: H04W72/04
• 分類號: H04W72/04;H04B7/0456
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務所 50215
• 代理人: 王海軍

本發(fā)明屬于移動通信技術領域，涉及一種基于行列式點過程學習的空域資源分配方法，所述方法應用于NR?U/Wi?Fi共存網(wǎng)絡中，包括利用啟發(fā)式資源分配算法計算得到空域資源分配方案，并將其作為訓練集訓練行列式點過程學習模型的核矩陣，得到最優(yōu)學習參數(shù)，再利用最優(yōu)學習模型對待處理的場景參數(shù)進行預測，輸出對應的空域資源分配方案；并在當前的NR?U/Wi?Fi共存網(wǎng)絡中，在基站側對發(fā)送信號進行預編碼；本發(fā)明可以將復雜的優(yōu)化問題求解轉換成簡單的核矩陣的行列式計算，同時解決了計算復雜度高和計算復雜度隨網(wǎng)絡規(guī)模的擴大而呈指數(shù)增長的問題，適用于大規(guī)模密集部署的NR?U/Wi?Fi共存網(wǎng)絡。

技術領域

本發(fā)明屬于移動通信技術領域，涉及一種基于DPPL的NR-U/Wi-Fi共存網(wǎng)絡的空域資源分配方法。

背景技術

思科報告指出移動數(shù)據(jù)移動網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量在2017年達到了3.3ZBs，并且在2017-2022年期間將以年增長率為65％的速率增長。為了滿足這種爆炸式的數(shù)據(jù)流量的增長，蜂窩網(wǎng)絡的容量亟需較大的提升。

特別地，在國際電信聯(lián)盟定義的第五代移動網(wǎng)絡應用場景中，增強的移動寬帶(Enhanced mobile band，eMBB)，超高可靠低時延通信和海量機器類通信。其中，增強的移動寬帶要求網(wǎng)絡的容量提升1000倍。然而，由于當前授權頻段的數(shù)據(jù)流量已經(jīng)趨于飽和，頻譜資源的匱乏成為了實現(xiàn)增強的移動寬帶這一目標的瓶頸。因此，蜂窩網(wǎng)絡運營商將目光投向了擁有著豐富的頻譜資源的5GHz非授權頻段。然而，這個頻段當前已經(jīng)被Wi-Fi網(wǎng)絡所使用。Wi-Fi網(wǎng)絡采用的信道接入機制是基于LBT策略的載波感知多路復用/沖突避免CSMA/CA機制，而蜂窩網(wǎng)絡使用的信道接入機制是集中調度機制。因此，如果沒有在運行于非授權頻段的蜂窩基站側部署合適的共存機制，Wi-Fi網(wǎng)絡的傳輸性能將受到極大的衰減。

基于上述分析，如何保證蜂窩網(wǎng)絡和Wi-Fi網(wǎng)絡在非授權頻段的友好共存是非常急需解決的非常關鍵的問題。最近，學術界提出了一種全新的基于空域資源的共存機制被提出來用來減少共存網(wǎng)絡中蜂窩基站對運行在相同非授權信道的Wi-Fi設備的干擾，即空域共存機制。然而，基于空域共存機制設計的啟發(fā)式算法計算復雜度非常高，不適合大規(guī)模密集部署的共存網(wǎng)絡。

發(fā)明內容

本發(fā)明目的是提供一種基于DPPL的NR-U/Wi-Fi共存網(wǎng)絡的空域資源分配方案，本方案中假設蜂窩網(wǎng)絡可以通過一個控制信道獲得其覆蓋范圍內其他所有Wi-Fi設備的信息，并且基站可以通過空域分配方案對發(fā)送信號進行預編碼以改變信號再接收側的接收方式。本發(fā)明提出一種低復雜度的，基于行列式點過程學習的空域資源分配方法，所述方法應用于NR-U/Wi-Fi共存網(wǎng)絡中，所述方法包括：

基于NR-U/Wi-Fi共存網(wǎng)絡的場景，構建出以最大化吞吐量為優(yōu)化目標的空域共存機制模型；

根據(jù)NR-U/Wi-Fi共存網(wǎng)絡的第一場景參數(shù)，基于凸優(yōu)化的啟發(fā)式算法求解所述優(yōu)化目標，得到第一空域資源分配方案；

將所述NR-U/Wi-Fi共存網(wǎng)絡的第一場景參數(shù)作為訓練集數(shù)據(jù)，將對應的所述第一空域資源分配方案作為訓練集標簽輸入到行列式點過程學習模型中進行訓練，并輸出核矩陣的最優(yōu)學習參數(shù)；

將NR-U/Wi-Fi共存網(wǎng)絡的第三場景參數(shù)輸入到最優(yōu)學習參數(shù)對應的模型，輸出第三空域資源分配方案；

利用第三空域資源分配方案的結果，在當前的NR-U/Wi-Fi共存網(wǎng)絡中，在基站側對發(fā)送信號進行預編碼。

本發(fā)明有益效果：

綜上所述，本發(fā)明提出了一種基于DPPL的NR-U/Wi-Fi共存網(wǎng)絡的最優(yōu)資源分配方案。在該方案的幫助下，不僅可以在保證一定Wi-Fi吞吐量的前提下，提升共存網(wǎng)絡的吞吐量，而且相比于傳統(tǒng)的基于凸優(yōu)化的啟發(fā)式算法，本發(fā)明可大大減小計算復雜度。因此，本發(fā)明可以更好的適用于密集部署的大型共存NR-U/Wi-Fi網(wǎng)絡。

附圖說明