一种联合子载波和人工蜂群算法的OFDMA自适应资源分配方法组成比例

本发明专利技术涉及一种联合子载波和人工蜂群算法的OFDMA自适应资源分配方案，即：自适应子载波－人工蜂群资源分配(Adaptive Subcarrier‑Artificial Bee Colony Resource Allocation,AS‑ABCRA)方案。该方案主要通过子载波分配和基于人工蜂群算法的功率分配两步来实现。为了最大化系统容量，在子载波分配中通过松弛用户间的速率比例约束条件将所有子载波分配给每个用户。由于仅进行子载波分配并不能同时兼顾用户的公平性和系统容量，更不能充分利用多用户的分集增益。所以，在功率分配中采用一种基于人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法的功率分配算法对各个用户进行功率分配，并利用等功率的分配方式对每个用户所分配得到的子载波进行子载波间的功率分配。最终，在兼顾用户公平性的同时，也使OFDMA系统的容量达到最大化。

【技术实现步骤摘要】
一种联合子载波和人工蜂群算法的OFDMA自适应资源分配方案
本专利技术属于无线通信中的资源分配领域，涉及一种联合子载波和人工蜂群算法的OFDMA自适应资源分配方案，该方案由子载波分配与基于人工蜂群算法的功率分配实现。
技术介绍
目前，随着无线通信技术的不断发展，人们对于数据传输和多媒体业务的服务质量要求也越来越高，但在如今有限的频带资源面前，人们日益增长的服务质量需求就与目前无线资源的有限性产生了很大的矛盾。为了解决这个矛盾，在无线传输中必须采用频谱利用率高、抗频率选择衰落能力强的技术，而OFDM技术独特的子载波并行调制方式为我们研究高质量、高速率的无线传输服务提供了便利的途径。相对于传统静态的资源分配技术，如：正交的时分多址技术(OFDM-TDMA)、正交的频分多址技术(OFDM-FDMA)以及正交的交织频分多址技术(OFDM-Interleaved-FDMA)，OFDM系统中的自适应资源分配技术，特别是OFDMA系统中的自适应资源分配技术不仅可以有效地提高无线通信系统的传输速率，并且可以自适应地根据OFDM子信道的实时信道状况对资源进行合理的分配。OFDMA自适应资源分配主要是基于速率自适应(RateAdaptive,RA)准则和边缘自适应(MarginAdaptive,MA)准则进行的。迄今为止，对基于RA准则的OFDMA自适应资源分配问题的研究主要是侧重于提高系统容量，但是在一味的提升系统容量的同时，用户之间的公平性就被忽视了。也有很多算法考虑到了用户的公平性，但是算法在提升系统容量方面的能力较为薄弱。本专利技术也是针对于目前基于RA准则下OFDMA自适应资源分配中用户的公平性和系统容量之间的问题，提出了一种联合子载波和人工蜂群算法的OFDMA自适应资源分配方案。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种解决基于RA准则的OFDMA自适应资源分配中用户的公平性和系统容量之间问题的方案，该方案主要通过子载波分配和基于人工蜂群算法的功率分配两步来实现。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：1.在RA准则下，构建带有速率比例公平限制的系统优化模型：(1.1)假设OFDMA系统中有K个用户，N个子载波，加性高斯白噪声(AdditiveGaussWhiteNoise,AGWN)功率谱密度为N0，衰落信道的带宽为B，总发射功率为Ptotal，第k个用户在其第n个子载波上的信道增益和分配功率分别为和pk,n，子载波分配矩阵元素为ck,n。根据RA准则，最大化OFDMA系统容量的优化模型可以表示为约束条件为：(a)ck,n∈{0,1}(b)pk,n≥0(e)R1:R2:…:RK＝λ1:λ2:…:λK(1.2)在(1)式的约束(e)中，每个用户的速率Rk可以表示为：其中，Nk表示为第k个用户需要的子载波数量。2.子载波分配：(2.1)松弛(1)式中(e)式所表示的用户之间的速率比例约束R1:R2:…:RK＝λ1:λ2:…:λK为N1:N2:…:NK≈λ1:λ2:…:λK，然后根据(4)式和(5)式确定每个用户需要的子载波个数Nk和剩余子载波个数Nrest，其中表示对X向下取整；(2.2)初始化子载波分配矩阵ck,n＝0、每个用户的初始速率值Rk＝0、子载波集合Φ＝{1,2,…,N}，并计算分配给每个子载波的平均功率p＝Ptotal/N；(2.3)依次为每个用户k{k＝1,2,…,K}分配一个信道增益最大的子载波n，并更新Nk＝Nk-1、ck,n＝1、Rk＝Rk+bk,n和Φ＝Φ-{n}；(2.4)当||Φ||＞Nrest时，继续分配子载波。分配方法为：找到用户速率比例Rk/λk最小的用户k，如果用户k需要的子载波个数Nk＞0，那么就在Φ中为用户k分配一个信道增益最大的子载波，并更新Nk＝Nk-1、ck,n＝1、Rk＝Rk+bk,n和Φ＝Φ-{n}；否则，剔除用户k后继续寻找值最小的另一个用户k*，继续对用户k*执行上述操作；(2.5)当||Φ||＝Nrest时，分配剩余的Nrest个子载波。分配方法为：对于每个剩余的子载波，在所有用户下找到一个信道增益最大的用户，并将该剩余子载波分配给该用户后不再为该用户分配子载波，并更新ck,n＝1、Rk和Rk＝Rk+bk,n。3功率分配中适应度函数的设置：(3.1)子载波分配完成后，带有速率比例公平限制的系统优化模型变为：约束条件为：(a)pk,n≥0(c)R1:R2:…:RK＝λ1:λ2:…:λK(3.2)设置公平度函数：(3.3)设置适应度函数：本专利技术利用人工蜂群算法在K个用户之间进行功率寻优，最终得到最优的K个功率值{Pk,total,k＝1,…,K}，分别代表分配给每个用户的功率值。然后，利用每个用户的功率值Pk,total分别对每个用户进行单用户的功率分配。而在单用户功率分配当中，本专利技术利用等功率的分配方式在每个用户下进行单用户的功率分配。所以，每个用户的子载波间的功率分配可以表示为：pk,n＝Pk,total/Nk(8)其中，pk,n表示第k个用户在其第n个子载波上分配的功率值；Nk为分配给第k个用户的子载波数。经过以上的分析可知，在对每个用户所分配得到的子载波进行等功率分配后，带有速率比例公平限制的系统优化模型变为了：约束条件为：(a)pk,n≥0(c)R1:R2:…:RK＝λ1:λ2:…:λK其中，Ωk表示分配给第k个用户的子载波集合所以，经过以上的推导，设置人工蜂群算法功率分配的适应度函数为：4.使用人工蜂群算法进行功率分配：(4.1)初始化参数设置：蜜源个数SN，每个蜜源的最大开采次数Limit，每个蜜源的当前开采次数Bas，最大进化代数Maxcycle，当前进化代数cycle；(4.2)侦查蜂生成初始蜜源：首先，侦查蜂在可行域中搜索生成2SN个K维度的蜜源(即：每个蜜源都由K个功率值组成，并且K个功率值的和等于总功率的大小)，搜索方式为随机搜索；其次，计算这2SN个蜜源的花蜜量(即：适应度值Fitness)，并且选择花蜜量较多的SN个蜜源作为初始标记蜜源；然后，找出这SN个花蜜量当中的最大值，并找出花蜜量最大值相对应的蜜源；最后，将花蜜量的最大值作为初始最大花蜜量(即：最优适应度)，将花蜜量最大值对应的蜜源作为初始最优蜜源(即：最优解)；(4.3)引领蜂搜索更优蜜源：为了寻找到更好的蜜源，引领蜂利用(11)式在采蜜过程中对SN个初始标记蜜源的邻域利进行局部搜索。当引领蜂搜索完毕后，便对新蜜源的花蜜量和原蜜源的花蜜量进行比较并选出花蜜量较多的SN个蜜源，然后将这SN个蜜源作为标记蜜源，最后更新SN个标记蜜源的Bas的值和花蜜量值；Vij＝xij+R(xij-xkj)(11)上式中，j表示维数且j∈{1,2,…,D}(D为搜索空间的维度)；R∈(-1,1)，决定扰动幅度；xij表示蜜源i在第j维的原位置；Vij表示蜜源i在第j维上的新位置；k∈{1，2，…，SN}且k≠i，用来提供搜索方向。(4.4)跟随蜂搜索蜜源：首先，跟随蜂利用引领蜂传递的SN个标记蜜源和这SN个标记蜜源对应的花蜜量以及Bas值并使用(12)式，以轮盘赌的方式选取合适的标记蜜源；其次，跟随蜂利用(11)式在这些标记蜜源的邻域搜索新的蜜源；然后，比较新蜜源的花蜜量和标记蜜源的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种联合子载波和人工蜂群算法的OFDMA自适应资源分配方案，其特征在于，包括：本专利技术针对正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA)自适应资源分配中用户的公平性和系统容量之间的问题，提出了一种联合子载波和人工蜂群算法的自适应分配方案，即：自适应子载波－人工蜂群资源分配(Adaptive Subcarrier‑Artificial Bee Colony Resource Allocation,AS‑ABCRA)方案。在进行功率分配前，必须完成用户间的子载波分配。而在子载波分配中，首先通过松弛用户的速率比例约束来确定每个用户应该被分配的子载波数量，然后在所有子载波之间平均分配总功率的前提下，按照最小比例速率用户优先选择子载波的方式实现子载波的分配。由于仅进行子载波分配并不能同时兼顾用户的公平性和系统容量，更不能充分利用多用户的分集增益。所以在子载波分配完成后，还需要在功率分配中利用子载波分配后的结果进行功率寻优。本专利技术提出了一种新的AS‑ABCRA方案，并且通过AS‑ABCRA的全局搜索实现在所有用户之间的功率寻优，同时利用等功率的分配方式在每个用户所得到的子载波间进行子载波间的功率分配，最终在兼顾用户公平性的同时，OFDMA系统的容量达到最大化。从理论和仿真结果中可以得出，本专利技术提出的方案不仅保证了所有用户的公平性，同时也有效地提高了OFDMA系统的吞吐量，说明了本专利技术方案是在用户的公平性和系统容量之间的折中，进而证明了本专利技术方案AS‑ABCRA的有效性。...

【技术特征摘要】
1.一种联合子载波和人工蜂群算法的OFDMA自适应资源分配方案，其特征在于，包括：本发明针对正交频分多址(OrthogonalFrequencyDivisionMultipleAccess,OFDMA)自适应资源分配中用户的公平性和系统容量之间的问题，提出了一种联合子载波和人工蜂群算法的自适应分配方案，即：自适应子载波－人工蜂群资源分配(AdaptiveSubcarrier-ArtificialBeeColonyResourceAllocation,AS-ABCRA)方案。在进行功率分配前，必须完成用户间的子载波分配。而在子载波分配中，首先通过松弛用户的速率比例约束来确定每个用户应该被分配的子载波数量，然后在所有子载波之间平均分配总功率的前提下，按照最小比例速率用户优先选择子载波的方式实现子载波的分配。由于仅进行子载波分配并不能同时兼顾用户的公平性和系统容量，更不能充分利用多用户的分集增益。所以在子载波分配完成后，还需要在功率分配中利用子载波分配后的结果进行功率寻优。本发明提出了一种新的AS-ABCRA方案，并且通过AS-ABCRA的全局搜索实现在所有用户之间的功率寻优，同时利用等功率的分配方式在每个用户所得到的子载波间进行子载波间的功率分配，最终在兼顾用户公平性的同时，OFDMA系统的容量达到最大化。从理论和仿真结果中可以得出，本发明提出的方案不仅保证了所有用户的公平性，同时也有效地提高了OFDMA系统的吞吐量，说明了本发明方案是在用户的公平性和系统容量之间的折中，进而证明了本发明方案AS-ABCRA的有效性。2.根据权利要求1所述方案，其特征在于，本发明方案包括以下步骤：(1)在RA准则下，构建带有速率比例公平限制的系统优化模型：(1.1)假设OFDMA系统中有K个用户，N个子载波，加性高斯白噪声(AdditiveGaussWhiteNoise,AGWN)功率谱密度为N0，衰落信道的带宽为B，总发射功率为Ptotal，第k个用户在其第n个子载波上的信道增益和分配功率分别为和pk,n，子载波分配矩阵元素为ck,n。根据RA准则，最大化OFDMA系统容量的优化模型可以表示为约束条件为：(1.2)在(1)式的约束(e)中，每个用户的速率Rk可以表示为：其中，Nk表示为第k个用户需要的子载波数量。(2)子载波分配：(2.1)松弛(1)式中(e)式所表示的用户之间的速率比例约束R1:R2:…:RK＝λ1:λ2:…:λK为N1:N2:…:NK≈λ1:λ2:…:λK，然后根据(4)式和(5)式确定每个用户需要的子载波个数Nk和剩余子载波个数Nrest，其中表示对X向下取整；(2.2)初始化子载波分配矩阵ck,n＝0、每个用户的初始速率值Rk＝0、子载波集合Φ＝{1,2,…,N}，并计算分配给每个子载波的平均功率p＝Ptotal/N；(2.3)依次为每个用户k{k＝1,2,…,K}分配一个信道增益最大的子载波n，并更新Nk＝Nk-1、ck,n＝1、Rk＝Rk+bk,n和Φ＝Φ-{n}；(2.4)当||Φ||＞Nrest时，继续分配子载波。分配方法为：找到用户速率比例Rk/λk最小的用户k，如果用户k需要的子载波个数Nk＞0，那么就在Φ中为用户k分配一个信道增益最大的子载波，并更新Nk＝Nk-1、ck,n＝1、Rk＝Rk+bk,n和Φ＝Φ-{n}；否则，剔除用户k后继续寻找值最小的另一个用户k*，继续对用户k*执行上述操作；(2.5)当||Φ||＝Nrest时，分配剩余的Nrest个子载波。分配方法为：对于每个剩余的子载波，在所有用户下找到一个信道增益最大的用户，并将该剩余子载波分配给该用户后不再为该用户分配子载波，并更新ck,n＝1、Rk和Rk＝Rk+bk,n。(3)功率分配中适应度函数的设置：(3.1)子载波分配完成后，带有速率比例公平限制的系统优化模型变为：约束条件为：(3.2)设置公平度函数：

【专利技术属性】
技术研发人员：袁建国，王竟鑫，邱飘玉，张芳，林金朝，庞宇，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50