一种基于启发式蚁群算法的家庭基站信道分配方法

摘要

本发明公开了一种基于启发式蚁群算法的家庭基站信道分配方法，该方法根据宏用户和家庭用户的信噪比阈值来调整家庭用户的可用信道列表，以保证宏用户和家庭用户的QoS要求；再利用图论及家庭基站中每个用户的信噪比要求，构建家庭基站间的干扰图；最后采用启发式蚁群算法求解信道优化分配问题，将可用信道集和干扰图作为蚁群算法的可用颜色列表和邻接矩阵，并利用启发式信息和信息素来指导启发式蚁群算法的求解，以最大化家庭小区的平均吞吐量为目标，给每个用户分配信道。本发明既保障了宏用户和家庭用户的服务质量，又能够最大程度的提高系统吞吐量，体现了仿生优化算法在求解复杂优化问题上的优越性能。

主权项

一种基于启发式蚁群算法的家庭基站信道优化分配方法，其特征在于该方法包括以下步骤：1)初始化宏用户m＝1，信道n＝1，家庭基站的初始可用信道集包含所有信道，宏用户的初始干扰集包含所有家庭基站；2)判断n是否大于N_c，N_c为信道数，若不大于，则计算宏用户m在信道n上的信干噪比γ_m,n，转步骤3)；若大于，则令n＝1，m＝m+1，判断m是否大于M，M为宏用户的数量，若不大于则计算宏用户m在信道n上的信干噪比γ_m,n，转步骤3)，若大于则转步骤5)；3)比较γ_m,n与宏用户的SINR阈值：若γ_m,n大于SINR阈值，则令n＝n+1，重复步骤2)；反之，则针对信道n选择出对宏用户m干扰最大的家庭基站t_m,n，并从该家庭基站的可用信道集中删掉子信道n；4)从宏用户m的干扰集合中去除家庭基站t_m,n的干扰，重新计算宏用户的信干噪比，重复步骤3)；5)初始化家庭用户i＝1，i＝1,2,…,N_f，N_f为家庭用户或家庭基站的数量，假设一个家庭基站中只有一个用户，信道n＝1；6)计算家庭用户i在信道n上的信干噪比其中，为宏基站在信道n上的发射功率，为家庭基站i在信道n上的发射功率，N₀为白噪声的功率谱密度，B为每个信道的带宽，为信道n上宏基站到家庭用户i之间的信道增益，为信道n上家庭用户i和其服务家庭基站之间的信道增益，c_n为1表示有宏用户占用信道n，为0表示不占用；7)若家庭用户i在信道n上的信干噪比γ_i,n小于阈值，则从该家庭基站的可用信道集中删掉信道n，且令n＝n+1；反之，则直接令n＝n+1；8)判断n是否大于N_c，若不大于，则重复步骤6)，若大于，则令i＝i+1，n＝1，转步骤9)；9)判断i是否大于N_f，若大于，则得到最终的家庭基站可用信道列表，转步骤10)，若不大于，则转步骤6)；10)初始化a_ij＝0，i＝1,2,…,N_f，j＝1,2,…,N_f，令i＝1；11)计算家庭用户i的信干噪比；12)将此信干噪比与家庭用户信噪比门限值做比较，若小于，则找出对家庭用户i干扰最大的家庭基站j，令a_ij＝1后，转步骤13)；反之，则令i＝i+1，转步骤14)；13)去掉家庭基站j对家庭用户i的干扰，重新计算信干噪比，重复步骤12)；14)判断i是否大于N_f，若大于，则得到最终的家庭基站间的邻接矩阵反之，则重复步骤11)；15)参数初始化：最大遍历次数L，最大迭代次数W，影响因子α＝1，β＝1，λ＝0.1，Q＝1，全局信息素τ_jn＝1(j＝1,2,…,N_f，n＝1,2,…,N_c)，迭代次数w＝1；16)令遍历次数l＝1；17)令j＝1，判断是否为空，代表第l次遍历中家庭基站1的可用信道列表，若非空，则选择其可用信道列表中的第一个信道分配给家庭基站1；18)令j＝j+1，判断j是否大于N_f，若大于，则转步骤20)，反之，则转步骤19)；19)判断是否为空，其中代表第l次遍历中家庭基站j的可用信道列表；若为空，则不分配信道；若不为空，则计算转移概率$P_{jn}^l=\left\{\begin{array}{cc}{{\tau }_{jn}}^{\alpha }·{{\eta }_{jn}}^{\beta }/\left(\underset{n=1}{\overset{N_c}{\Sigma }}{{\tau }_{jn}}^{\alpha }·{{\eta }_{jn}}^{\beta }\right)& n\in {\mathrm{allowed}}_j^l\\ 0& else\end{array}\right.,$n＝1,2,…,N_c，表示在第l次遍历中，为家庭基站j分配信道n的概率，其中，τ_jn表示给家庭基站j分配信道n的全局信息素，参数α体现了它的影响程度；为第l次遍历中给家庭基站j分配信道n的启发式信息，参数β体现了启发式信息的影响程度，γ_j,n表示家庭用户j在信道n上的信干噪比，根据转移概率给该家庭基站分配信道，重复步骤18)；20)令l＝l+1，判断l是否超过最大遍历次数L，若没有，则重复步骤17)，若超过，则根据每次遍历后得到的一组信道分配方案，计算对应的家庭用户平均吞吐量，找出最大吞吐量对应的信道分配方案，记为本次迭代的最佳分配方案并记录最大吞吐量；21)令w＝w+1，判断w是否超过最大迭代次数W，若没有，则更新全局信息素τ_jn，τ_jn＝(1‑λ)τ_jn+Δτ_jn，其中为全局信息素的增量，为第l次遍历中给家庭基站j分配信道n时所产生的信息素增量，L_l为第l次遍历过程中使用过的信道数，重复步骤16)；若超过，则转步骤22)；22)比较每次迭代记录的吞吐量，吞吐量最大时所对应的最佳信道分配方案。