【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于通信，具体涉及一种面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法与装置。
技术介绍
1、5g(第五代移动通信技术)落地以来，无线通信数据传输的速度和可靠性得到了进一步提升，时延进一步降低，带动了智能医疗、智能驾驶等领域的井喷式发展。为了支撑5g需要达到的性能指标，定义了5g的三大应用场景，包括增强移动宽带(enhanced mobilebroadband，embb)、超高可靠低时延通信(ultra reliable low latency communication，urllc)和海量机器类通信(massive machine type communication，mmtc)。其中，增强移动宽带可大幅提升峰值数据速率，容纳更多的流量，以及服务更多的用户；超高可靠低时延通信将控制连接时延达到1毫秒级别，并且要支持高速移动情况下的高可靠性连接；海量机器类通信可满足海量设备的网络接入需求。
2、由上述业务的特点可知，在香农定理的支配下，embb业务需要高传输带宽的支持，这表现在通信系统需要在该业务上分配更多的资源块。urllc业务的数据量通常较小，但其高可靠性和低时延的指标需要通信系统支持突发传输，即在urllc业务到达之后立刻传输，而不是等待其他业务传输完毕后再进行传输。在通信资源块有限的情况下，如何分配embb业务和urllc业务所占的资源块，在保证urllc业务低时延需求的同时，最大化通信系统吞吐量，是当前学术界及工业界主要关注的问题。
3、为了实现embb和urllc共存业务，一种简单的方案是资
4、目前业内的标准解决方案是由第三代合作伙伴计划(3rd generationpartnership project，3gpp)提出的基于短传输时间间隔的穿孔技术。在该技术规定下，当urllc业务到达时，若没有额外资源块，则会抢占已经分配给embb业务的资源块进行传输，以满足urllc业务低时延和高可靠性的要求。但是，抢占资源块的方式，即资源调度算法，将会显著影响通信系统的吞吐量等性能指标。因此，设计合理的资源调度算法至关重要。
5、在相关研究中，公开号为cn118338450a中国专利申请《基于强化学习的5g网络中embb和urllc共存数据流调度方法》提出一种基于强化学习的5g网络中embb和urllc共存数据流调度方法，保证urllc数据流的截止期需求；保证embb数据流的最小数据速率需求；最大化embb数据流中的最小公平性指数。该方法利用强化学习在离线阶段的验证能力和在在线阶段的持续学习能力实现数据流调度策略。公开号为cn118413896a中国专利申请《基于随机森林的上行链路embb与urllc共存调度方法及系统》使用分层调度算法和随机森林预测embb用户被穿孔后的解码成功率，根据该解码成功率生成embb业务的吞吐量损失，联合embb业务的吞吐量损失和每个用户的打孔次数计算每个embb用户的穿孔优先级，基于穿孔优先级制定urllc流量的穿孔策略实现上行链路embb与urllc共存调度。
6、上述的相关技术着重于单小区场景下的embb和urllc业务分配算法。在实际通信场景中，用户往往处于多个基站的服务范围内，因而可以选择向多个基站发送数据包。比如，在基站业务负载不均的情况下，通过向空闲基站发送urllc数据包，可以在保证该业务需求的同时，最大限度减少对所有小区embb业务的影响。因此，研究多小区情况下的embb和urllc业务共存场景的调度算法具有重要意义。然而，多小区的调度算法通常涉及非凸混合整数非线性规划问题，具有计算复杂度大，容易收敛到局部最优解的特征，优化问题的求解较为困难。
技术实现思路
1、鉴于上述，本专利技术的目的是提供一种面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法与装置，针对电力异构网络中embb和urllc业务共存的调度问题，使用nsga-ⅲ算法(非支配排序遗传算法iii)设计了一种在多小区场景下的共存业务资源调度算法，在这种场景下，用户能够根据各个基站的当前负载，选择提供业务服务的基站。相比现有技术方案，本专利技术能在保证urllc业务低时延、高可靠性需求的同时，保证各个小区的负载均衡，同时最大化所有小区速率和，提升embb业务的吞吐量。
2、为实现上述专利技术目的，本专利技术提供的技术方案如下：
3、第一方面，本专利技术实施例提供的一种面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法，包括以下步骤：
4、构建多小区场景下包括embb业务和urllc业务的多元业务共存实现模式；
5、在实现模式下对多元业务共存的用户关联和资源分配进行决策变量建模，用户关联的决策变量包括embb用户的基站选择策略和urllc用户的基站选择策略，资源分配的决策变量包括资源块分配方式、urllc用户在不同资源块的打孔密度和基站对embb用户的发射功率分配；
6、根据决策变量建模定义embb用户在任一小区获得的下行速率、urllc用户在任一小区获得的可达下行速率、基于urllc用户在任一小区获得的可达下行速率构建的urllc业务高可靠性和低时延约束条件、基站功率约束条件、以及基站资源块约束条件，计算任一小区所有embb用户的下行速率和，构建关于每个小区的所有embb用户的下行速率和的多目标优化问题；
7、基于多目标优化问题在约束条件下求解得到使每个小区的所有embb用户的下行速率和最大的帕累托解集，在帕累托解集基础上求得关于用户关联和资源分配的最优决策变量作为负载均衡解，基于负载均衡解实现多业务共存部署。
8、优选地，所述构建多小区场景下包括embb业务和urllc业务的多元业务共存实现模式，包括：
9、基于穿孔调度策略，在多小区的embb业务和urllc业务多元业务共存场景下，当urllc业务突发时，从embb业务的时频资源块中选取数个跨越频段的资源块，将这些资源块中的符号以urllc数据包的符号进行替换，保障urllc业务，被替换的资源块将通过重传方式保证embb业务的完成。
10、优选地，所述在实现模式下对多元业务共存的用户关联和资源分配进行决策变量建模，用户关联的决策变量包括embb用户的基站选择策略和urllc用户的基站选择策略，资源分配的决策变量包括资源块分配方式、urllc用户在不同资源块的打孔密度和基站对embb用户的发射功率分配，包括：
11、将一个基站的覆盖范围作为一个小区，在实现模式下的一个区域范围内本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法，其特征在于，所述构建多小区场景下包括eMBB业务和uRLLC业务的多元业务共存实现模式，包括：
3.根据权利要求1所述的面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法，其特征在于，所述在实现模式下对多元业务共存的用户关联和资源分配进行决策变量建模，用户关联的决策变量包括eMBB用户的基站选择策略和uRLLC用户的基站选择策略，资源分配的决策变量包括资源块分配方式、uRLLC用户在不同资源块的打孔密度和基站对eMBB用户的发射功率分配，包括：
4.根据权利要求3所述的面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法，其特征在于，eMBB用户在任一小区获得的下行速率的计算公式表示为：
5.根据权利要求4所述的面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法，其特征在于，基于uRLLC用户在任一小区获得的可达下行速率构建的uRLLC业务高可靠性和低时延约束条件表示为：
6.根据权利要求4所述的面向电力物联网
7.根据权利要求6所述的面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法，其特征在于，采用NSGA-Ⅲ算法对多目标优化问题求解得到帕累托解集P，{am,c,an,c,pm,b,c(t),sb(t),xm,b}∈P。
8.根据权利要求7所述的面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法，其特征在于，所述在帕累托解集基础上求得关于用户关联和资源分配的最优决策变量作为负载均衡解，包括：
9.一种面向电力物联网多小区场景的多业务共存装置，其特征在于，包括：业务场景构建模块、决策变量建模模块、优化问题构建模块和优化问题求解模块；
10.一种电子设备，包括存储器和一种或多种处理器，所述存储器用于存储计算机程序，其特征在于，所述处理器用于当执行所述计算机程序时，实现权利要求1-8任一项所述的向电力物联网多小区场景的多业务共存方法。
...【技术特征摘要】
1.一种面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法，其特征在于，所述构建多小区场景下包括embb业务和urllc业务的多元业务共存实现模式，包括：
3.根据权利要求1所述的面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法，其特征在于，所述在实现模式下对多元业务共存的用户关联和资源分配进行决策变量建模，用户关联的决策变量包括embb用户的基站选择策略和urllc用户的基站选择策略，资源分配的决策变量包括资源块分配方式、urllc用户在不同资源块的打孔密度和基站对embb用户的发射功率分配，包括：
4.根据权利要求3所述的面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法，其特征在于，embb用户在任一小区获得的下行速率的计算公式表示为：
5.根据权利要求4所述的面向电力物联网多小区场景的多业务共存方法，其特征在于，基于urllc用户在任一小区获得的可达下行速率构建的urllc业务高可靠性和低时延约束条件表示为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：魏建威，温志毅，刘琼，马鹏程，乔美林，周永峰，胡弼程，王志涛，陈晓萍，王志强，
申请(专利权)人：内蒙古电力集团有限责任公司薛家湾供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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