基于Dinkelbach算法的优化混合网络用户关联策略研究①

郭建华

(黑龙江工程学院网络信息管理中心，黑龙江 哈尔滨 150050)

0 引 言

关于无线数据流量和设备数量指数级的增长所带来的能耗高、能效低的问题，目前的最佳解决方案是5G网格。5G网格可以为目前网络带来千万倍的通信容量提升，使之拥有高可靠性、低延迟、覆盖范围广和支持大量低功耗设备的优势。5G网格采用的技术有大规模MIMO、毫米波通信和设备对设备通信[1]。每一种技术都需要用户关联策略，即设备开始传输前，需要确定用户与目标基站是否相关联。用户的关联旨在提高网络负载均衡能力和能耗效率。5G网络的出现为网络用户关联策略的研究带来挑战和发展机遇。

1 相关技术介绍

子信道分配是正交频分多址(OFDMA)技术在异构网络中先进的技术，正常情况下，每个子信道将分配给最具有信道条件的用户设备使用。子信道分配有各种技术方法，比如最坏用户优先(WUF)、贪心算法和比较公平算法。文献[2]和[3]主要研究多小区OFDMA网络用户关联策略和子信道分配比联合优化方式，使用迭代的方式得到次优解。

用户关联策略的国内外研究中，文献[4]针对大规模MIMO技术的多路复用收益研究，提出了在异构网络下，各种用户关联研究方案。在负载平衡方面，文献[5]设计了一种距离扩展的方案，使用偏移因子平衡宏基站和微基站间的负载问题。文献[6]建立了一种新的用户关联模型，它具有双重连通性和约束回程的作用。文献[7]设计了一种信道感知用户关联方案，提高用户数量和流量负载均衡能力。

正交频分多址技术是多载波调制的一种，常常用于多径传播无线信道中传输高速数据，对抗多径效应，减少信号干扰衰落，信道利用率高[8]。正交信号可以在接收端采用相关技术分离，从而减少子载波信道之间的干扰。

传统的用户关联模式的宏基站、小基站与用户的数量都是随机生成的。用户呈现泊松分布，构造泰森多边形，中心基站选择距离其最近的点。但是每个基站用户关联最大数量无限制，对小基站或者宏基站而言会出现负载流过大的问题，使基站资源无法得到充分利用。所以，在研究用户关联策略网络能效优化问题时，为了满足用户吞吐量和网络能效优化，可以使用小数据类比来仿真，限制基站用户关联数量的Dinkelbach算法。

Dinkelbach算法在本质上是一种迭代算法，它和二分法不同，不是去二分答案，而是首先随便给出一个答案，通过迭代方法不断的向更优的解逼近。算法函数表达如图1所示。

Z=cx′-L*dx′与函数Z(L)在L=L′处相切，需要求子问题Q(L′)的最优解X′，-dx′是Z(L)在L=L′处的斜率,直线与L轴相交于L=cx′/dx′。

采用Dinkelbach算法得出如下步骤

步骤1：设L=L′,使L*≤L1

步骤2：解决子问题Q(L)并得到最优解x

步骤3：如果Z(L)=0，那么输出x并终止。否则，设L=cx/dx跳到步骤2

图1 Dinkelbach算法函数表达图

2 系统模型设计

用户k分配宏基站的信噪比：

(1)

吞吐量为

(2)

网络能耗功率为PT=∑n∈N∑k∈Kxk,nμMPM，μM为宏基站的传输功率放大系数。

网络能效优化宏基站用户和子载波的关联[9],则能效问题构建公式如下：

s.t.

∑k∈Kxk,n=1,∀n∈N,

xk,n∈{0,1},∀k∈K,∀n∈N,

(3)

图2 宏基站与用户分布图

图3 不同用户数下小基站最大传输功率与总吞吐量的关系

图4 不同用户数下小基站最大传输功率与能效的关系

采用Dinkelbach算法，得出如下步骤：

步骤1：初始化：γl=0,l=1，最大迭代次数T，收敛条件ε

步骤2：循环 1≤l≤T

步骤3：用γl解决资源分配问题，获得Xl

步骤4：如果C(Xl)-γl*P(Xl)<ε，

步骤5：令X*=Xl,γ*=γl

步骤6：跳出

步骤7：否则

步骤8：结束

3 仿真结果分析

在混合网络中，假设宏蜂窝基站传输最大功率PM为466dBm,噪声功率0.1W,系统带宽为10MHz，宏基站传输功率放大系数μM为4,基站的损耗模型为128.1±37.6lg(d)，d(km)是用户和基站之间的距离。

宏基站与用户分布如图2所示，中心宏基站，在蜂窝状的覆盖范围,创建20个随机用户。

不同用户数下小基站最大传输功率与网络总吞吐量的影响关系如图3所示，由于小基站增加了最大传输功率，从而提高了负载均衡的能力。随着小基站最大传输功率的增加，总吞吐量也增加，大小基站功率相近，负载均衡能力越大，宏基站和小基站的资源都将充分利用,网络总吞吐量也将随着用户数的增加而增加，成正相关。

不同用户数，小基站最大传输功率与网络能效的关系如图4所示，网络能效与小基站最大传输功率成正相关，基站的传输功率和传输信号越来越强，网络能效也越来越高。消耗功率一定吞吐量越高，能效越高。

4 结 语

在OFDMA系统下，子载波关联宏基站和小基站用户优化网络能效，应用Dinkelbach算法控制功率和控制子载波关联机制。通过仿真得出理想的能耗结果，从而得出基站用户数，吞吐量，最大传输功率之间的关系。