一种基于NOMA的蜂窝物联网中的功率与时间资源分配方法组成比例

本发明专利技术涉及一种基于NOMA的蜂窝物联网功率与时间资源分配方法，其可以在已知物联网网关选择和IoT设备与蜂窝用户的资源共享关系的情况下，理论推导出在给定CU的传输时间t

【技术实现步骤摘要】
一种基于NOMA的蜂窝物联网中的功率与时间资源分配方法


[0001]本专利技术涉及基于NOMA的蜂窝物联网资源分配
，具体涉及一种基于NOMA的蜂窝物联网中的功率与时间资源分配方法。

技术介绍

[0002]随着家庭自动化、智能交通、工业自动化和智能医疗等智能应用的发展，物联网(IoT)已成为我们日常生活的一部分，这导致移动数据传输急剧增加。据报道，从2018年起，物联网范式中的全球移动机器对机器(M2M)连接将以年均30％的速度增长，到2023年将达到44亿。为了满足物联网设备的巨大通信需求，学界引入了非正交多址(NOMA)以提高物联网范式中的频谱效率。此外，绿色无线网络设计在信息技术(IT)行业中变得越来越重要，这不仅降低电能成本，而且延长移动设备的电池寿命。因此，研究具有NOMA的物联网范式中传输速率要求约束下的能量最小化问题非常重要。
[0003]为了实现NOMA的蜂窝物联网中传输速率要求约束下的能量最小化，设计合理的功率与时间资源分配方法是非常重要的。对于平均时间分配方法(ATA)，未能充分考虑到不同NOMA分组用户传输速率的差异，导致系统能耗增加。对于比例公平分配法(PFTA)，虽然考虑到NOMA分组用户的传输速率差异，但是时间分配不够合理。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于NOMA的蜂窝物联网中的功率与时间资源分配方法，其可以节省更多系统能耗，并支持更高的速率要求。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0006]一种基于NOMA的蜂窝物联网功率与时间资源分配方法，所述能耗优化方法包括以下步骤：
[0007]步骤1、给定IoT设备的IoT网关选择和连接每个IoT网关的IoT设备与CU的资源共享其中，是网络中IoT网关集，表示网络中IoT设备集，给定惩罚因子φ，最大代数M
DE
，种群大小Q，变异因子λ，交叉概率η
CR
，时隙的归一化时间δ；
[0008]步骤2、生成满足约束的Q个体其中，在每个个体X
q
中，x
q,k
是分配给CUc
k
的时间，即
[0009]步骤3、计算每个个体X
q
所对应的IoT设备的功率和CU的功率计算所有个体对应的能耗令LP
DE
＝1；
[0010]步骤4、对于每个个体X
q
(1≤q≤Q)，进行变异、交叉、自然选择后重新计算系统总
能耗E(X
q
)；
[0011]步骤5、LP
DE
＝LP
DE
+1，如果当前迭代次数LP
DE
>M
DE
，进入步骤6；否则，进入步骤4；
[0012]步骤6、选择出最小能耗对应的个体q
*
，即
[0013]步骤7、如果个体q
*
的元素满足则进入步骤8；否则进入步骤13；
[0014]步骤8、其中为向上取值函数，令LP
TA
＝1；
[0015]步骤9、对于每个CU计算CUc
k
的时间资源从变为时的能耗增量在CUc
k
的时间资源的减少导致发射功率不可行的情况下，设置为+∞；
[0016]步骤10、如果所有CU的能耗增量为+∞，即则当前时间资源优化问题无解，退出；否则进入步骤11；
[0017]步骤11、找到能耗增量最小的CU，减少该CU的传输时间即，
[0018]步骤12、迭代次数增加，即LP
TA
＝LP
TA
+1；若LP
TA
>N，则进入步骤13；否则，进入步骤9；
[0019]步骤13、输出最优个体以及最优个体所对应的IoT设备的功率CU的功率和最优个体对应的能耗
[0020]所述步骤4具体为：对于每个个体X
q
(1≤q≤Q)，执行以下子步骤：
[0021]步骤4
‑
1、变异：随机从集合{1,2,...,Q}\{q}中抽取三个不同个体序号q1，q2和q3，通过生成一个新个体
[0022]步骤4
‑
2、交叉：随机从中取出一个序号k1，并生成一个[0,1]范围内的随机数η，通过下式生成一个个体
[0023][0024]计算U
q
个体所对应的能耗E(U
q
)，如果U
q
中有元素不可行，则E(U
q
)＝+∞；
[0025]步骤4
‑
3、自然选择：如果E(U
q
)＜E(X
q
)，将X
q
替换为U
q
；否则，X
q
保持不变；
[0026]步骤4
‑
4、重新计算每个个体X
q
当前所对应的IoT设备的功率CU的功率计算系统总能耗E(X
q
)。
[0027]采用上述方案后，本专利技术可以在已知物联网网关选择和IoT设备与蜂窝用户的资源共享关系的情况下，理论推导出在给定CU的传输时间t
k
下每个IoT设备的最优发射功率和与IoT设备共享资源的CU的最优发射功率然后，构造带有所有CU传输时间和约束违反的惩罚的目标函数，利用差分变异算法计算各个CU的传输时间同时设计了一个尾部迭代算法对每个CU的传输时间进行调整，使之满足本专利技术能够在IoT网关选择和资源共享已知的情况下，实现蜂窝物联网所有用户总能耗的最小化，且具有较低的复杂度。总之，本专利技术能够优化IoT设备和CU的发射功率，并且合理的分配时间资源，节省了系统能耗。与常见平均时间分配算法和按比例时间分配相比，本专利技术可以大幅节省系统能耗，并支持更高的速率要求。
附图说明
[0028]图1为本专利技术(PTADE)随着最大代数M
DE
的能耗收敛曲线；
[0029]图2为本专利技术(PTADE)中惩罚因子φ对能耗性能的影响；
[0030]图3为本专利技术(PTADE)与ATA方法、PFTA方法在不同IoT的设备速率要求下的性能比较；
[0031]图4专利技术(PTADE)与ATA方法、PFTA方法在不同CU的速率要求下的性能比较。
具体实施方式
[0032]本专利技术揭示了一种基于NOMA的蜂窝物联网系统能耗优化方法，其所应用的一个上行蜂窝物联网，它包含一组IoT设备一组IoT网关一组CU和一个基站(BS)。IoT网关充当物联网设备的数据聚合器，它们通过有线传输与基站连接。每个IoT设备选择一个IoT网关进行访问。IoT设备根据其连接的IoT网关被分成一系列IoT设备组。每组IoT设备通过共享一个CU的上行链路资源，将数据传输到其与NOMA连接的IoT网关本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于NOMA的蜂窝物联网功率与时间资源分配方法，其特征在于：所述能耗优化方法包括以下步骤：步骤1、给定IoT设备的IoT网关选择和连接每个IoT网关的IoT设备与CU的资源共享其中，是网络中IoT网关集，表示网络中IoT设备集，给定惩罚因子φ，最大代数M
DE
，种群大小Q，变异因子λ，交叉概率η
CR
，时隙的归一化时间δ；步骤2、生成满足约束0≤t
k
≤1,的Q个体0＜x
q,k
≤1,其中，在每个个体X
q
中，x
q,k
是分配给CUc
k
的时间，即0＜x
q,k
≤1,步骤3、计算每个个体X
q
所对应的IoT设备的功率和CU的功率计算所有个体对应的能耗E(X
q
),令LP
DE
＝1；步骤4、对于每个个体X
q
(1≤q≤Q)，进行变异、交叉、自然选择后重新计算系统总能耗E(X
q
)；步骤5、LP
DE
＝LP
DE
+1，如果当前迭代次数LP
DE
>M
DE
，进入步骤6；否则，进入步骤4；步骤6、选择出最小能耗对应的个体q
*
，即步骤7、如果个体q
*
的元素满足则进入步骤8；否则进入步骤13；步骤8、其中为向上取值函数，令LP
TA
＝1；步骤9、对于每个计算CUc
k
的时间资源从变为时的能耗增量在CUc
k
的时间资源的减少导致发射功率不可行的情况下，设置为+∞；步骤10、如果所有CU的能耗增量为...

【专利技术属性】
技术研发人员：林世俊，卢宝山，石江宏，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：