无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法，涉及无线通信技术领域，包括：获取异构网络中的总能耗，总能耗包括用户能耗和微基站能耗；第一阶段，优化用户能耗；其中，用户能耗包括用户本地计算的能耗和用于卸载的传输能耗；第二阶段，优化微基站能耗；其中，微基站能耗包括微基站本地能耗和微基站卸载能耗；获取优化后的总能耗。本申请能够获取系统的最小能耗。能够获取系统的最小能耗。能够获取系统的最小能耗。

【技术实现步骤摘要】
无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法


[0001]本专利技术属于无线通信
，具体涉及一种无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法。

技术介绍

[0002]近年来，人们对通信业务质量的需求越来越高并逐渐体现在日常生活的方方面面；其中，第五代无线通信技术(5th
‑
Generation，5G)旨在满足人们对通信业务的需求，在近些年来得到了快速发展，给人们的生活带来了诸多便利。
[0003]现有技术中，科研人员深入研究了5G关键技术，包括大规模MIMO技术和超密集网络(Ultra
‑
Dense Network，UDN)，以及移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)等；其中，大规模MIMO技术使用大量天线进行数据传输，其天线阵列利用波束成形技术在空间形成较窄波束，通过改变主波束的方向，能减少信号在空间上的干扰，同时提升通信距离，也可以在很大程度上提升频谱效率；超密集网络通过部署大量的微型基站形成微小区，可以提升已有宏小区的覆盖范围和频谱效率。此外，随着智能设备数量的急剧增加，以及多种计算密集型、对延迟要求高的应用(如网络游戏、虚拟现实等)逐渐普及，现有的大部分普通智能设备无法提供强大的计算能力来满足这些应用的需求，且其电池容量有限，对下一代无线系统的发展带来了挑战；其中，基于MEC技术，智能设备可以将本地的计算任务卸载到与基站相连的服务器上，利用MEC服务器的计算资源处理任务，从而进一步减少任务执行的延迟同时降低边缘设备的能耗。<br/>[0004]然而，实际中无线网络的性能主要取决于传播信道，无线信道是随机的，通常表现为不可控的衰落；在基于大规模MIMO和UDN的无线回程异构网络(Heterogeneous Networks，HetNets)中，无线回程会引入额外无线干扰；当MEC应用于该网络时，系统性能和计算效率会受到限制。
[0005]因此，亟需改善现有系统中，系统性能和计算效率低的问题。

技术实现思路

[0006]为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
[0007]第一方面，本申请提供一种无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法，包括：
[0008]获取异构网络中的总能耗，总能耗包括用户能耗和微基站能耗；
[0009]第一阶段，优化用户能耗；其中，用户能耗包括用户本地计算的能耗和用于卸载的传输能耗；
[0010]第二阶段，优化微基站能耗；其中，微基站能耗包括微基站本地能耗和微基站卸载能耗；
[0011]获取优化后的总能耗。
[0012]本专利技术的有益效果：
[0013]本专利技术提供的一种无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法，微基站的用户可以将自身任务卸载到微基站，宏基站的用户可以将任务卸载到宏基站，并且微基站可以借助IRS将自身任务进一步卸载到宏基站；即，在第一阶段中，最小化用户的能耗；在第二阶段中，最小化微基站的能耗，并且借助IRS将任务卸载到宏基站中；能够实现异构网络的低能耗。
[0014]以下将结合附图及实施例对本专利技术做进一步详细说明。
附图说明
[0015]图1是本专利技术实施例提供的无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法的一种流程图；
[0016]图2是本专利技术实施例提供的系统的分布的一种结构示意图；
[0017]图3是本专利技术实施例提供的基于IRS的任务卸载和资源分配方法的另一种流程图；
[0018]图4是本专利技术实施例提供的基于IRS辅助的异构网络示意模型示意图；
[0019]图5是本专利技术实施例提供的算法的收敛性示意图；
[0020]图6是本专利技术实施例提供的用户任务卸载总能耗的累积分布函数示意图；
[0021]图7是本专利技术实施例提供的不同对比方案的总能耗与微基站数量的关系图；
[0022]图8是本专利技术实施例提供的验证了使用IRS对总能耗的影响示意图；
[0023]图9是本专利技术实施例提供的验证了使用IRS对总能耗的影响示意图；
[0024]图10是本专利技术实施例提供的显示了IRS反射元件的数量与总能耗的关系示意图；
[0025]图11是本专利技术实施例提供的显示了大规模MIMO和IRS辅助的异构网络任务卸载系统的总能耗与宏基站天线个数的关系示意图。
具体实施方式
[0026]下面结合具体实施例对本专利技术做进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。
[0027]请参见图1，图1是本专利技术实施例提供的无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法的一种流程图，本申请所提供的一种无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法，包括：
[0028]S101、获取异构网络中的总能耗，总能耗包括用户能耗和微基站能耗；
[0029]S102、第一阶段，优化用户能耗；其中，用户能耗包括用户本地计算的能耗和用于卸载的传输能耗；
[0030]S103、第二阶段，优化微基站能耗；其中，微基站能耗包括微基站本地能耗和微基站卸载能耗；
[0031]S104、获取优化后的总能耗。
[0032]具体而言，本实施例中提供的一种无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法，微基站的用户可以将自身任务卸载到微基站，宏基站的用户可以将任务卸载到宏基站，并且微基站可以借助IRS将自身任务进一步卸载到宏基站；即，在第一阶段中，最小化用户的能耗；在第二阶段中，最小化微基站的能耗，并且借助IRS将任务卸载到宏基站中；能
够实现异构网络的低能耗。
[0033]在本申请的一种可选的实施例中，在第一阶段，优化用户能耗之前还包括：
[0034]根据用户的延时约束T
max
，获取用户最佳计算频率
[0035]根据用户最佳计算频率采用内点法获取用户卸载决策
[0036]固定用户卸载决策并获取宏基站给用户分配的最优计算资源和微基站给用户分配的计算资源基于用户分配的计算资源获取用户传输速率
[0037]采用连续凸逼近方法，获取用户发射功率P
u,m
。
[0038]在本申请的一种可选的实施例中，第一阶段，优化用户能耗包括：
[0039]基于本地用户发射频率P
u,m
、反射面相移Θ0和卸载决策向量(v
I
)0，获取用户本地计算的能耗和用于卸载的传输能耗并获取更新的用户发射功率P
u,m
，优化用户能耗；其中，卸载决策向量(v
I
)0由用户卸载决策形成。
[0040]在本申请的一种可选的实施例中，在第一阶段，优化用户能耗之后还包括：
[0041]通过优化相位Θ，优化反射面相移Θ0；其中，相位Θ仅与破零波束成形矩阵W2的第m行||w
2,m
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法，其特征在于，包括：获取异构网络中的总能耗，所述总能耗包括用户能耗和微基站能耗；第一阶段，优化所述用户能耗；其中，所述用户能耗包括用户本地计算的能耗和用于卸载的传输能耗；第二阶段，优化所述微基站能耗；其中，所述微基站能耗包括微基站本地能耗和微基站卸载能耗；获取优化后的总能耗。2.根据权利要求1所述的无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法，其特征在于，在所述第一阶段，优化所述用户能耗之前还包括：根据用户的延时约束T
max
，获取用户最佳计算频率根据所述用户最佳计算频率采用内点法获取用户卸载决策固定所述用户卸载决策并获取宏基站给用户分配的最优计算资源和微基站给用户分配的计算资源基于所述用户分配的计算资源获取用户传输速率采用连续凸逼近方法，获取用户发射功率P
u,m
。3.根据权利要求2所述的无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法，其特征在于，所述第一阶段，优化所述用户能耗包括：基于所述本地用户发射频率P
u,m
、反射面相移Θ0和卸载决策向量(v
I
)0，获取用户本地计算的能耗和用于卸载的传输能耗并获取更新的用户发射功率P
u,m
，优化所述用户能耗；其中，所述卸载决策向量(v
I
)0由所述用户卸载决策形成。4.根据权利要求3所述的无线异构网络中基于IRS的任务卸载和资源分配方法，其特征在于，在所述第一阶段，优化所述用户能耗之后还包括：通过优化相位Θ，优化所述反射面相移Θ0；其中，所述相位Θ仅与破零波束成形矩阵W2的第m行||w
2,m
||2相关，微基站的传输能耗是||w
2,m
||2的单调递增...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛进平，张李，王怡瑶，李艳艳，王薇，陈晓江，房鼎益，郑杰，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：