基于博弈论的同频异构网络功率分配方法

摘要

本发明公开了一种基于博弈论的同频异构网络功率分配方法，在上行链路和下行链路使用同频信道的用户之间通过相互博弈达到均衡，确定各自的发射功率，其效用函数由收益函数与代价函数之差获得，收益函数在上行链路采用能量效率模型，在下行链路采用总容量模型，代价函数采用固定代价因子、自适应代价因子和最大代价因子三种方法。该方法能显著提高异构网络性能，有效抑制网络中的同频干扰，提高异构网络的容量和终端发射功率的利用率。并且该方法简洁，收敛速度快且易于实现。

主权项

基于博弈论的同频异构网络功率分配方法，其特征在于，在上行链路和下行链路使用同频信道的用户之间通过相互博弈达到均衡，确定各自的发射功率，其效用函数由收益函数与代价函数之差获得，收益函数在上行链路采用能量效率模型，在下行链路采用总容量效率模型，代价函数采用固定代价因子、自适应代价因子和最大代价因子三种方法；具体是：步骤一：对网络参数进行初始化：从异构网络各基站获得同频信道带宽B、子载波数N、可划归为一组连续子载波的个数S、网络中存在同频信道干扰的用户数K及其相应信道上基站可以分配的最大总功率P_{tot_max_in_m}、从用户端获得用户k的发射功率最大值p_max和最小值p_min、用户完成通信所需的最小信干噪比Γ_min；步骤二：选择代价因子λ或μ，对所有用户依次迭代求解纳什均衡，并合理调整发射功率：对所有用户求解上、下链路效用函数，如果计算结果p_k＜p_min或者p_k＞p_max，则令p_k＝p_min或者p_k＝p_max，否则进入步骤三；其中，第k个用户的策略集，即发射功率集为p_k∈[p_min，p_max]，p_min≥0；上行链路效用函数为：$\begin{array}{c}{U}_k(p_k,P_{-k})=R_{i,k,m}(p_k,P_{-k})-C_{i,k,m}(p_k,P_{-k})\\ =\frac{R_Q·{(1-{\mathrm{Ae}}^{{\mathrm{B\gamma }}_k})}^C}{p_k}-\mu ·p_k\end{array}$式中，R_Q表示一个与接入技术相关的参数，L表示用户传输数据包中的信息比特数，C表示数据包经过信道编码后的长度C＞L，数据传输速率为R bps；R_Q·f_k表示用户K的上行传输率；f_k(γ_i，k，m(p_k，P_‑k))称为效率函数，表示上行基站接收机接收到的正确帧的概率，是一个与调制编码方式相关的参数；A表示与调制编码方式相关的常数，γ表示信噪比；下行链路效用函数为：$\begin{array}{c}{U}_k(p_k,P_{-k})=R_{i,k,m}(p_k,P_{-k})-C_{i,k,m}(p_k,P_{-k})\\ =B_{sub}{\log }_2(1+W·\frac{g_{i,k,m}{p}_{i,k,m}}{{\Sigma }_{j=1,j\ne k}^K{g}_{i,j,m}{p}_{i,k,m}+{\sigma }^2})-\lambda ·p_{i,k,m}\end{array};$式中，B_sub表示每个子信道带宽，W表示在M‑QAM调制信号和信道容量的差值，g_i，k，m表示在相互间有同频干扰用户中第i个基站的第k(k＝1，2，...，K)个用户在第m(m＝1，2，...，M)个子信道上的增益，p_i，k，m表示第i个基站的第k(k＝1，2，...，K)个用户在第m(m＝1，2，...，M)个子信道上的发射功率；步骤三：确定发射功率收敛；对于给定ε＞0，若两次发射功率时停止迭代，当所有用户停止迭代时，博弈算法结束；步骤四：输出功率向量