混合供能异构云无线接入网的资源分配和能量管理方法
专利汇可以提供混合供能异构云无线接入网的资源分配和能量管理方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种混合供能异构 云 无线接入网的资源分配和 能量 管理方法，属于无线通信技术领域。该方法是建立了一种混合供电模式下的异构云无线接入网，其中远端 射频头 (RRH) 节点 一方面通过 能量收集 技术获取价格低廉的 可再生 能源 ，另一方面采用传统 电网 供电方式保证其运行 稳定性 和通信网络的可靠性。同时能量过剩的RRH节点，可以将剩余能量出售给其他能量短缺的RRH节点，从而提高绿色能源利用率，减少整个系统购买传统电网 电能 的总量，提高系统成本效率。，下面是混合供能异构云无线接入网的资源分配和能量管理方法专利的具体信息内容。
1.一种混合供能异构云无线接入网的资源分配和能量管理方法，由以下系统来实现：
该系统包括一个集中式的基带处理单元池BBU Pool、一个异构的宏基站MBS、N个远端射频头RRH节点以及M个动态接入到MBS或RRH节点的用户设备UE；其中 表示第n个RRH节点,表示第m个UE，M＝{1,2,...,M}；BBU Pool负责系统的基带信号处
理和资源动态分配，RRH节点和MBS负责频带处理和用户接入，二者通过前传链路和后传链路分别接入BBU Pool；
在H-CRAN系统中，RRH节点用于在热点地区满足用户较高的通信速率需求；MBS能对RRH的覆盖漏洞进行必要补充，保证用户接入的无缝覆盖；为了降低能耗，每个UE应被分配到信道状况最优的基站；令 和 分别表示RRH节点和MBS到UE的接入状态指示函数，当系统中第n个RRH节点为第m个UE提供用户接入服务时， 未提供接入服务时， 当宏基站MBS为系统中第m个UE提供用户接入服务时， 未提供接入服务时， 系统能动态地调整MBS或RRH节点与各自用户的接入状态，但一个UE同时只能接入MBS或某一个RRH节点；
研究H-CRAN系统的下行链路，将第n个RRH节点和MBS到第m个UE的用户增益分别表示为和 信道增益独立地服从瑞利衰落分布，并在同一时隙内保持稳定；设所有的RRH节点和MBS到各自UE的链路共享同一频带；
在整个网络中，宏基站MBS采用传统电网供电，RRH节点的能量来源包括收集的可再生能量、电网以及其他RRH节点所共享的能量，即当H-CRAN网络中某一RRH节点的能量收集模块收集的能量过剩时，能够将其剩余能量出售给其他能量短缺的RRH节点，从而减少全网络购买电网电能的数量，提高系统成本效率；RRH节点采用定价策略确定从各种能量来源获得能量的优先级和具体数量；该方法的具体步骤如下：
1)计算每个用户设备的数据传输速率以及总系统的数据传输速率和
根据香农公式，当系统中第n个RRH节点为第m个UE提供用户接入服务时，该UE的数据传输速率为
相似地，当宏基站MBS为第m个UE提供用户接入服务时，该UE的数据传输速率为其中， 和 分别是第n个RRH节点和MBS分配到第m个UE的信号发送功率,B0为信道带宽； 与 分别是第n个RRH节点与MBS到第m个UE的载波对干扰和噪
声比，N0代表加性高斯白噪声的功率谱密度；
根据资源分配策略，系统总的数据传输速率表示为
其中符号∑表示在其下标所限制的范围内进行求和；
2)计算每个基站的能耗
RRH节点的功耗PnR和MBS的功耗PM都分为静态基础功耗和传输功耗两部分，分别表示为其中PnRB和PMB分别是第n个RRH节点和MBS的静态基础功耗，ψR和ψM是RRH和MBS的功放耗散系数；
3)计算每个基站的成本以及系统总成本
令en表示第n个RRH节点的能量收集装置在当前时隙收集的可再生能量， 和 分别表示该节点电池能量的消耗量和购买传统电网的电量，价格分别为aB和aG； 和 则分别表示该节点电池能量的增加量和出售给传统电网的电量，价格分别为bB和bG；类似地，将第n个RRH节点从其它RRH节点处购买的可再生能量的总和表示为 则表示该节点出售给其余RRH节点的可再生能量的总和， 和 的价格分别是 和 为保证RRH节点优先使用电池能量和激励RRH节点间能量分享，假定
第n个RRH节点的成本 定义为该节点购买能量的总价与出售能量的总价的差值：
其中 符号T是转置符号；
另外，MBS的成本CM定义为
M G M
C＝aP (7)
因此，系统总成本由RRH的成本和MBS的成本两部分组成，即
4)确定优化问题
成本效率定义为系统总数据传输速率与系统总成本的比值；以最大化系统总成本效率为目标函数，并以UE的数据传输速率要求、系统总成本上限与RRH节点的电池储量限制为约束条件，构造如下优化问题：
其中 Θ :＝ {X ,P ,Q} 是优 化 变量 集合 ，其中 符号 : ＝表 示定 义 ，表示用户接入 ， 表示功率分配，
表示RRH节点能量管理； 为第m个UE的最低传输速率要求，Cmax为系统总成本的上限，vn和Vn分别为第n个RRH节点的电池起始储量和电池储量上限；符号maximize表示求最大值符号，符号subject to是约束符号，C1-C6是约束条件，表示在每个UE的接入限制、每个UE的最低传输速率要求、系统的总成本上限、每个RRH节点电池存储量限制以及RRH节点间分享能量守恒的约束条件下，求解目标函数即maximize后的式子的最大值，该最大化问题在下面的描述中也称之为原问题；
5)原问题等价转换
由于目标函数为分数形式，原问题无法直接通过凸优化方法加以求解，需要将其等价变换为可解的凸问题；用非负变量γ表示系统的成本效率，如果可以求得最优成本效率γ*，则原问题(9)式中分数形式的目标函数与式(10)中减法形式的目标函数是等价的；
式(10)代表的最大化问题在下面的描述中也称之为等价问题；基于Dinkelbach方法，通过有限次迭代更新得到最优成本效率γ*；迭代更新成本效率γ的具体过程如下：
A)设置初始迭代次数i＝1，成本效率初始值γ(1)＝0；设定收敛精度τ；
B)当迭代次数为i时，用γ(i)表示当前更新的成本效率，将成本效率γ(i)代入等价问题进行求解，计算得到系统总数据传输速率Rtotal和系统总成本Ctotal；
C)令γ*＝γ(i)，若收敛条件|Rtotal-γ(i)Ctotal|<τ得到满足，则输出最优成本效率γ*，否则，令γ(i+1)＝Rtotal/Ctotal，i＝i+1，重复步骤B)，直到满足收敛条件为止；
6)求解等价问题
由于同时包含整数变量和连续型变量，等价问题是一个混合二进制整数规划问题；将约束条件C6中 松弛为 等价问题可以放松为凸问题，此处符
号{a,b}表示只有a、b两个元素组成的集合，符号[a,b]表示从a到b的闭区间；放松后的凸问题存在唯一的最优解，利用拉格朗日对偶理论，建立最大化问题即等价问题与一个最小化问题即对偶问题之间的关系，等价问题具有强对偶性，可以通过求解对偶问题而得到等价问题的最优值，等价问题的拉格朗日函数表示为：
其中 是对偶因子集合，λm, ωn,μ分别表示公式(10)中的限制条件
C2-C5对应的对偶因子；
则等价函数的对偶函数为：
对偶函数对应的对偶问题如下：
即对偶因子在集合Λ≥0的约束条件下，通过优化Λ求解对偶函数D(Λ)的最小值，已知等价问题具有强对偶性，通过对偶问题(13)求得的最优值即为等价问题的最优值；对偶因子集合的最优值Λ*可以通过子梯度迭代算法来求解，其具体求解过程如下：
A)设置初始迭代次数t＝0，对偶因子初始值Λ(0)为非负实数，设定迭代精度；
B)当迭代次数为t时，用Λ(t)表示当前更新的对偶因子，将对偶因子集合Λ(t)代入公式(12)中,根据Karush-Kuhn-Tucker条件得到对应的每个RRH节点和MBS在每个UE上的最优发射功率 以及最优用户接入变量 并根据定价策略确定的RRH节点
在不同渠道获得和出售能量的优先级，求解RRH节点的最优能量管理，分别推导出和
C)根据以下4式分别更新4种对偶因子
其中，stp_λ(t)、 stp_ω(t)和stp_μ(t)分别表示相应的拉格朗日对偶因子对应的迭代步长，符号[]+表示[]中的部分取非负值；
D)令Λ*＝Λ(t+1)，若Λ*满足预设的精度要求，则输出最优对偶因子集合Λ*，否则，令t＝t+1，重复步骤B)和步骤C)，直到满足预设的精度要求；
E)根据得到的最优对偶因子集合Λ*，计算得到H-CRAN系统在满足每个UE的最低数据传输速率、系统总成本上限和每个RRH节点的电池储量限制下的最优功率分配X*、用户接入P*和能量管理Q*，即得到最优优化变量集合Θ*。
混合供能异构云无线接入网的资源分配和能量管理方法
技术领域
背景技术
发明内容
表示RRH节点能量管理； 为第m个UE的最低传输速率要求，Cmax为系统总成本的上限，vn和Vn分别为第n个RRH节点的电池起始储量和电池储量上限；符号maximize表示求最大值符号，符号subject to是约束符号，C1-C6是约束条件，表示在每个UE的接入限制、每个UE的最低传输速率要求、系统的总成本上限、每个RRH节点电池存储量限制以及RRH节点间分享能量守恒的约束条件下，求解目标函数即maximize后的式子的最大值，该最大化问题在下面的描述中也称之为原问题；
具体实施方式
MBS负责频带处理和用户接入，二者通过前传链路和后传链路分别接入BBU Pool；
表示RRH节点能量管理； 为第m个UE的最低传输速率要求，Cmax为系统总成本的上限，vn和Vn分别为第n个RRH节点的电池起始储量和电池储量上限；符号maximize表示求最大值符号，符号subject to是约束符号，C1-C6是约束条件，表示在每个UE的接入限制、每个UE的最低传输速率要求、系统的总成本上限、每个RRH节点电池存储量限制以及RRH节点间分享能量守恒的约束条件下，求解目标函数即maximize后的式子的最大值，该最大化问题在下面的描述中也称之为原问题；
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