5G網(wǎng)絡(luò)中基于用戶需求的頻譜資源分配方案

鮮永菊，張 艷

( 重慶郵電大學(xué) 測(cè)控與信息傳輸研究所，重慶 400065)

0 前 言

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，用戶需求越來(lái)越多樣化，低時(shí)延、高速率、廣覆蓋成為5G必須能夠滿足的通信要求。用戶需求的急劇增長(zhǎng)，導(dǎo)致用戶對(duì)頻譜資源的需求隨之增長(zhǎng)，而頻譜資源卻十分有限。因此，如何根據(jù)5G網(wǎng)絡(luò)特性分配頻譜資源，以滿足用戶的需求，成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中亟需解決的問(wèn)題。

為了更好地滿足用戶需求，文獻(xiàn)[1]中提出主動(dòng)資源分配方法。該方法由智能無(wú)線設(shè)備在非高峰期通過(guò)主動(dòng)預(yù)測(cè)高峰期的用戶需求，結(jié)合預(yù)測(cè)的需求和當(dāng)前的數(shù)據(jù)需求，主動(dòng)把一部分潛在的數(shù)據(jù)商品發(fā)送給各自的用戶，最后用戶根據(jù)得到的信息，微調(diào)自身的需求，以平衡總負(fù)載和減小平均預(yù)期成本。文獻(xiàn)[2]利用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)從用戶需求的角度出發(fā)，為用戶推薦有價(jià)值的資源，提高用戶資源定位的準(zhǔn)確率和分發(fā)效率。但主動(dòng)資源分配方法和點(diǎn)對(duì)點(diǎn)內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)沒有考慮頻譜的利用程度，難以解決頻譜稀缺的問(wèn)題。

為了有效地分配頻譜資源，文獻(xiàn)[3]中利用顏色敏感圖著色模型，結(jié)合遺傳最優(yōu)算法分配頻譜，從而最大限度地提高網(wǎng)絡(luò)的效益。遺傳最優(yōu)算法可達(dá)到全局最優(yōu)的效果，讓網(wǎng)絡(luò)效益更高。文獻(xiàn)[4]利用可靠性理論闡述信道是否可以被認(rèn)知用戶使用以及信道長(zhǎng)期使用的可能性，以減少對(duì)授權(quán)用戶的干擾，降低認(rèn)知用戶之間的競(jìng)爭(zhēng)。同時(shí)，提出一種新的頻譜分配算法，該算法考慮到空間中的用戶數(shù)量、主用戶的空閑信道數(shù)量等，具有較高的系統(tǒng)吞吐量。但文獻(xiàn)[3]的遺傳最優(yōu)算法和文獻(xiàn)[4]的新算法都未將用戶需求考慮在內(nèi)，故不能按照用戶的行為特征及其需求進(jìn)行頻譜分配。

針對(duì)滿足用戶需求和提高頻譜利用率的問(wèn)題，文獻(xiàn)[5]提出穩(wěn)定婚姻(stable marriage，SM)配對(duì)法，該算法根據(jù)用戶和頻譜對(duì)彼此的偏好優(yōu)先級(jí)進(jìn)行選擇，讓用戶和頻譜實(shí)現(xiàn)一一配對(duì)。實(shí)驗(yàn)證明，SM算法具有良好的收斂性，但它由用戶優(yōu)先選擇或頻譜優(yōu)先選擇，只能讓一方選到中意的對(duì)象。如果讓頻譜得到充分利用，就導(dǎo)致用戶需求得不到充分保障，從而讓用戶忠誠(chéng)度大大減少，以致影響運(yùn)營(yíng)商的效益。反之，如果滿足用戶的個(gè)性需求，則需更多的頻譜以保證質(zhì)量，致使頻譜利用率不高。另外，文獻(xiàn)[6]基于信道空閑時(shí)間和用戶優(yōu)先級(jí)，建立馬爾可夫模型預(yù)測(cè)信道空閑時(shí)間。先將智能網(wǎng)的數(shù)據(jù)根據(jù)實(shí)時(shí)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行劃分，再結(jié)合信道狀況和用戶優(yōu)先級(jí)分配頻譜，讓優(yōu)先級(jí)高的次用戶占用較長(zhǎng)的信道和空閑時(shí)間，進(jìn)而改善智能電網(wǎng)中的頻譜資源利用。同時(shí)，文獻(xiàn)[7]結(jié)合頻譜聚合技術(shù)，提出一種適于頻譜緊張、認(rèn)知用戶需求較大的環(huán)境下的頻譜分配算法。該算法基于圖論著色模型，聯(lián)合用戶需求信息與頻譜的聚合信息進(jìn)行頻譜分配，提高了對(duì)不連續(xù)頻譜的利用率。

但是，以上文獻(xiàn)都未將5G網(wǎng)絡(luò)特性考慮在內(nèi)，難以適于在5G通信系統(tǒng)中根據(jù)用戶需求高效地分配頻譜。因此，針對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)的性能特點(diǎn)，提出頻譜分配策略，以兼顧用戶需求的滿足和頻譜的充分利用，從而緩解頻譜緊缺問(wèn)題，同時(shí)提高用戶體驗(yàn)。

1 5G網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)模型

5G通信系統(tǒng)中，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商若想獲利，則需要用戶的需求越多越好，但會(huì)產(chǎn)生更多的頻譜開銷。因此，運(yùn)營(yíng)商一方面希望滿足用戶需求，獲得更高利潤(rùn)；另一方面希望充分利用頻譜，解決頻譜資源稀缺的難題。

隨著用戶迅速增長(zhǎng)，在5G中，不只是人與人之間的通信，更涉及人與物、物與物之間的通信交流，用戶需求更加多樣化，而頻譜資源十分有限。因此，根據(jù)用戶需求分配頻譜，讓用戶體驗(yàn)和頻譜利用率同時(shí)達(dá)到一種良好狀態(tài)尤為重要。對(duì)于該問(wèn)題，利用衡量用戶需求和頻譜特性的指標(biāo)得到二者對(duì)彼此的偏好順序。為了同時(shí)滿足用戶需求和充分利用頻譜，提出局部最優(yōu)(local optimization，LO) 算法分配頻譜，計(jì)算其綜合滿意度，并與SM算法的綜合滿意度進(jìn)行比較，說(shuō)明LO算法的有效性。

在LO算法中，有用戶和頻譜對(duì)彼此的偏好優(yōu)先數(shù)矩陣，用戶和頻譜對(duì)彼此的偏好優(yōu)先級(jí)排序矩陣及用戶和頻譜的綜合滿意度矩陣P。LO算法的主要思想是在考慮5G網(wǎng)絡(luò)中用戶個(gè)性化需求的情況下，計(jì)算出用戶和頻譜對(duì)彼此的偏好優(yōu)先數(shù)，再得到用戶和頻譜對(duì)彼此的偏好優(yōu)先級(jí)排序矩陣，求得綜合滿意度矩陣P。最后，用戶從未配對(duì)的頻譜中選擇綜合滿意度最大的頻譜進(jìn)行配對(duì)。

2 基于5G網(wǎng)絡(luò)的LO算法

在5G網(wǎng)絡(luò)中，頻譜[8]包括6 GHz以上的高頻段頻譜和6 GHz以下的中低頻段。高頻段頻譜穿透能力差，但較為豐富；低頻段頻譜各方面特性良好，但尤為稀少。同時(shí)，用戶需求越來(lái)越多樣化，車聯(lián)網(wǎng)、智能家居等要求5G通信必須達(dá)到毫秒級(jí)時(shí)延、吉比特?cái)?shù)據(jù)傳輸速率、百萬(wàn)級(jí)流量密度等性能指標(biāo)。鑒于此，本文用容量、價(jià)格、丟包率衡量頻譜特性；用速率、費(fèi)用、丟包率衡量用戶需求。

2.1 用戶對(duì)頻譜的偏好優(yōu)先數(shù)

假設(shè)通信系統(tǒng)中共N位用戶，M種頻譜。首先，根據(jù)用戶和頻譜的相應(yīng)指標(biāo)計(jì)算用戶和頻譜對(duì)彼此的偏好優(yōu)先數(shù)矩陣PRu，其表達(dá)式為

(1)

(1)式中:PRu為N×M的矩陣;PRuij為用戶i對(duì)頻譜j的偏好優(yōu)先數(shù)，其值越小，用戶i對(duì)頻譜j的偏好優(yōu)先級(jí)越大，用戶i對(duì)頻譜j的特性越滿意。Qij，Sij，F(xiàn)ij分別為矩陣Q,S,F的元素，依次表示用戶和頻譜容量、價(jià)格、丟包率的關(guān)系。Xi1,Yi1,Zi1分別為矩陣X,Y,Z的元素，X,Y,Z表示不同用戶對(duì)容量、價(jià)格、丟包率的不同要求，定義為

(2)

(2)式中：Qmi，Smi，F(xiàn)mi分別為矩陣Q，S，F(xiàn)的最小值；Qma，Sma，F(xiàn)ma分別為Q，S，F(xiàn)的最大值；由于不同用戶有不同的需求，有的用戶希望通信費(fèi)用便宜，有的則希望通信質(zhì)量得到充分保障等。并且，用戶之間的需求差異在一定范圍內(nèi)，用其需求的最大值與最小值的比例關(guān)系產(chǎn)生的矩陣合理反映用戶的需求情況。另外，矩陣Q中的元素定義為

(3)

(4)

(4)式中：costi為用戶的出價(jià)；ej為頻譜要價(jià)。對(duì)于用戶而言，在滿足頻譜要價(jià)的前提下，所付費(fèi)用越少越好，即Sij越小，用戶越滿意。矩陣F的元素表示頻譜j的丟包率與用戶i所需丟包率之比。由于不同用戶對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)提供的可靠性要求不同，F(xiàn)ij越小，表明用戶i越偏愛該頻譜j。Fij定義為

(5)

接下來(lái)，計(jì)算頻譜對(duì)用戶的偏好優(yōu)先數(shù)矩陣為

PRf=[6×rand([M,3])]M×3·

(6)

(6)式中，PRfji為頻譜j對(duì)用戶i的偏好優(yōu)先數(shù)，其值越大，則頻譜j對(duì)用戶i的偏好優(yōu)先級(jí)越大。同時(shí)，矩陣[6×rand([M,3])]M×3表示不同頻譜對(duì)自身利用率、容量匹配度及用戶忠誠(chéng)度的要求程度。5G網(wǎng)絡(luò)中，低頻段十分稀少，各方面性能良好，故要求其頻譜利用率高；高頻段資源豐富，但性能較次，故要求用戶忠誠(chéng)度高。對(duì)此，產(chǎn)生元素值為0～6的權(quán)重矩陣以反映不同的頻譜要求。該權(quán)重矩陣從理論上看，可以任意選擇權(quán)重值，但在實(shí)際中，權(quán)重值在一定的合理范圍內(nèi)即可。另外，κi，θi，σi(i=1,2,…,N)分別表示歸一化之后的頻譜利用率、用戶忠誠(chéng)度、用戶和頻譜匹配程度。用戶i與頻譜j之間的頻譜利用率的歸一化公式為

(7)

(7)式中，Bj為頻譜j的頻段大小，由于頻譜利用率越高越好，故κi越高越好。用戶i的忠誠(chéng)度Faithi的表達(dá)式及其歸一化公式分別為

(8)

(8)式中：Mij為用戶每天上網(wǎng)的次數(shù)；Toij為每次上網(wǎng)占用信道的平均時(shí)長(zhǎng)；Nij為用戶每天通話的次數(shù)；Tcij為每次通話的平均時(shí)長(zhǎng)。由于用戶上網(wǎng)和通話的次數(shù)越多，用戶的忠誠(chéng)度越高，頻譜的價(jià)值越能得到體現(xiàn)。故θi越大，頻譜對(duì)該用戶的偏好度越大。用戶i與頻譜j之間的匹配度可表示為

(9)

(10)

(10)式中：Matchij為頻譜容量與用戶加權(quán)平均速率之差和頻譜容量的比值；σi為用戶i與所有頻譜的總匹配度的倒數(shù)。頻譜往往選擇匹配度高的用戶，Matchij反映頻譜容量與用戶速率的匹配程度，其值越小，σi越大，匹配度越高，頻譜越會(huì)選擇該用戶。

2.2 用戶和頻譜對(duì)彼此的偏好優(yōu)先級(jí)排序

根據(jù)用戶對(duì)頻譜的偏好優(yōu)先數(shù)矩陣PRu，可以得到用戶對(duì)頻譜的偏好優(yōu)先級(jí)的排序矩陣Ru。Ru是由N位用戶依次對(duì)M種頻譜按優(yōu)先數(shù)由小到大進(jìn)行排序，返回用戶對(duì)頻譜的排序值。Rui表示用戶i對(duì)M種頻譜的偏好優(yōu)先級(jí)排序。如N=4，M=3，用戶2對(duì)頻譜的偏好優(yōu)先數(shù)排序?yàn)镻Ru23fre1>fre2，進(jìn)而得到Ru2=(2,3,1)，即表示用戶2對(duì)3種頻譜的喜歡名次依次是第2名、第3名和第1名。

同理，根據(jù)頻譜對(duì)用戶的偏好優(yōu)先數(shù)矩陣PRf，可以得到頻譜對(duì)用戶的偏好優(yōu)先級(jí)的排序矩陣Rf，它是由M種頻譜對(duì)N位用戶依次按優(yōu)先數(shù)由大到小排序，返回頻譜對(duì)用戶的排序值。Rfj表示頻譜j對(duì)N位用戶的偏好優(yōu)先級(jí)偏序。例如，頻譜3對(duì)用戶的優(yōu)先數(shù)排序?yàn)镻Rf33>PRf31>PRf32>PRf34，則頻譜3對(duì)用戶的偏好優(yōu)先級(jí)排序?yàn)閁3>U1>U2>U4，那么Rfj=(2,3,1,4)，即表示頻譜3對(duì)4位用戶的喜歡名次依次是第2名、第3名、第1名和第4名。

2.3 頻譜和用戶對(duì)彼此的滿意度

根據(jù)用戶和頻譜對(duì)彼此的偏好優(yōu)先級(jí)排序矩陣Ru和Rf求出它們的綜合滿意度矩陣P。其中，Ruij表示用戶i對(duì)頻譜j的偏好優(yōu)先級(jí)排序，Rfji表示頻譜j對(duì)用戶i的偏好優(yōu)先級(jí)排序，1≤Ruij≤M，1≤Rfji≤N，Pij表示用戶i和頻譜j的綜合滿意度。1≤i≤N，1≤j≤M。

結(jié)合文獻(xiàn)[9]，可以得到用戶i對(duì)頻譜j的滿意度為

(11)

同樣，頻譜j對(duì)與其配對(duì)的用戶i的滿意度為

(12)

則用戶i與頻譜j進(jìn)行配對(duì)得到的綜合滿意為

Pij=Suij×Sfji

(13)

令V=min(N,M)，則用戶i與頻譜j進(jìn)行配對(duì)得到的平均綜合滿意度為

(14)

用戶的整體滿意度為

(15)

頻譜的整體滿意度為

(16)

最后，讓用戶i從未配對(duì)的頻譜中選擇Pij最大的頻譜j進(jìn)行配對(duì)，從而將頻譜分給用戶。

3 算法流程及描述

在移動(dòng)通信系統(tǒng)中，稀缺的頻譜資源難以保障越來(lái)越多的用戶需求。而作為運(yùn)營(yíng)商，既希望用戶需求持續(xù)增加，又希望頻譜得到充分利用，從而使其收益最大。為此，提出LO算法，其流程圖如圖1所示。

LO算法的基本思想如下。

Step1初始化系統(tǒng)空間；

Step2將用戶i對(duì)M種頻譜的優(yōu)先數(shù)從小到大升序排列，依次返回用戶i對(duì)M種頻譜喜歡的程度順序Rui=(Rui1,Rui2,…,RuiM)，直到用戶完成對(duì)頻譜的優(yōu)先數(shù)進(jìn)行排序；

Step3將頻譜j對(duì)N位用戶的優(yōu)先數(shù)從大到小降序排列，依次返回頻譜j對(duì)N位用戶的偏好程度順序Rfj=(Rfj1,Rfj2,…,RfjN)，直到完成頻譜對(duì)用戶的優(yōu)先數(shù)進(jìn)行排序；

Step4計(jì)算用戶i與頻譜j的綜合滿意度；

Step5從用戶i開始，在未配對(duì)的頻譜中找到與用戶i相匹配時(shí)能達(dá)到最大滿意度的頻譜j；

Step6判斷頻譜j是否配對(duì)，若是，用戶i繼續(xù)找與其配對(duì)達(dá)到第二滿意度的頻譜，直到配對(duì)為止；

Step7i=i+1，判斷χ中是否還有用戶，若是執(zhí)行Step5，否則執(zhí)行Step8。

Step8結(jié)束分配。

圖1 LO算法的流程圖Fig.1 Flow chart of LO algorithm

4 性能仿真分析

5G網(wǎng)絡(luò)中，頻譜包括高中低頻段。高頻段資源越豐富，但穿透性差；中低頻段穿透能力強(qiáng)，但尤為稀少。因此，不同頻段對(duì)用戶的要求不同。在此，從部分高低頻段中選擇頻譜進(jìn)行仿真，如表1所示。

表1 頻段范圍

考慮5G的性能特點(diǎn)和應(yīng)用[10]，如視頻會(huì)話、虛擬現(xiàn)實(shí)、視頻監(jiān)控、云存儲(chǔ)的需求速率、丟包率等，設(shè)置參數(shù)如表2所示，并通過(guò)仿真分析配對(duì)算法的頻譜分配策略的性能。表2中，無(wú)線通信系統(tǒng)對(duì)頻譜收費(fèi)單位以T=2 s計(jì)算，設(shè)其收費(fèi)為Sm=3.5×108元。

4.1 算法復(fù)雜度的對(duì)比分析

通過(guò)MATLAB軟件仿真可知，LO算法和SM算法的算法復(fù)雜度分別為O(n^3)和O(n^2)。

表2 仿真參數(shù)

由此看出，LO算法的復(fù)雜度比SM算法大，說(shuō)明LO算法在這方面略次于SM算法，但2種算法的算法復(fù)雜度都比較小，故具有可行性。

4.2 算法的仿真結(jié)果分析

由軟件仿真得到平均綜合滿意度圖如圖2所示。圖2分為2種情況:①用戶數(shù)量和頻譜數(shù)量分別為15和10;②用戶數(shù)量和頻譜數(shù)量分別為25和20。仿真可知，在這2種情況下，LO算法的平均綜合滿意度都是最高，說(shuō)明該算法在兼顧用戶需求和頻譜利用率方面比SM算法更好，且具有通用性。分析可知，SM算法讓用戶或頻譜優(yōu)先進(jìn)行選擇，只能讓一方的滿意度高，而綜合滿意度低。LO算法先計(jì)算出所有用戶和頻譜的綜合滿意度，接著從用戶出發(fā)，依次在未使用的頻譜中選擇綜合滿意度最大的頻譜。該算法最初對(duì)用戶和頻譜的綜合滿意度加以考慮，故比SM算法更能同時(shí)滿足用戶需求及充分利用頻譜。

圖2 不同算法的平均綜合滿意度Fig.2 Averagecomprehensive satisfaction degree ofdifferent algorithms

進(jìn)一步仿真，得到整體滿意度圖如圖3所示。從圖3可知，當(dāng)用戶數(shù)和頻譜數(shù)量分別為15和10時(shí)，若讓用戶需求得到最大滿足，則LO算法最好，其次是隨機(jī)分配；若需要最充分地利用頻譜，則SM算法最好，其次是LO算法；若需要兼顧兩者，讓用戶和頻譜對(duì)自身所匹配的對(duì)象都比較滿意，則LO算法最好。當(dāng)用戶數(shù)和頻譜數(shù)量分別為25和20時(shí)，若需要讓用戶的滿意度最大，則LO算法最好，其次是SM算法；若需要讓頻譜的滿意度最大，則SM算法最好，其次是LO算法；如果需要兼顧兩者，則LO算法最好。再次說(shuō)明LO算法比SM算法的性能更好，具有通用性。

圖3 3種算法的整體滿意度Fig.3 Total satisfaction degree of three algorithms

繼續(xù)仿真得到頻譜利用率，如圖4所示。頻譜利用率越大，則越能充分利用頻譜。在2種情況下，頻譜利用率最大的是SM算法，其次是LO算法，說(shuō)明頻譜利用最為充分的是SM算法，其次是LO算法。

圖4 頻譜利用率Fig.4 Total spectrum utilization

接著仿真得到頻譜丟包率與用戶丟包率之比，如圖5所示。圖5中，頻譜丟包率與用戶丟包率的比值越小，則用戶越偏愛該頻譜。在2種情況下，頻譜丟包率與用戶丟包率的比值最小的都是LO算法，其次是隨機(jī)分配。因此，在滿足用戶可靠性的需求上，LO算法最好，SM算法最差。綜合來(lái)看，若要兼顧用戶需求的滿足和頻譜的充分利用，則LO算法最好，又一次說(shuō)明該算法具有有效性和通用性。

圖5 頻譜丟包率與用戶丟包率之比Fig.5 Ratio of spectrum’s packet loss rate to users’ packet loss rate

5 結(jié)束語(yǔ)

本文利用5G網(wǎng)絡(luò)中用戶和頻譜的相關(guān)指標(biāo)，結(jié)合配對(duì)算法獲得頻譜分配方案。由于SM算法只能讓用戶或頻譜的滿意度最高，故提出LO算法。在用戶數(shù)和頻譜數(shù)量各不相同的2種情況下仿真，仿真表明，2種情況下，LO算法的平均綜合滿意度比SM算法高，說(shuō)明該算法可以同時(shí)保障用戶需求和充分利用頻譜，從而得到LO算法在這些方面的性能比SM算法好，且具有通用性。由于在LO算法中，從不同的用戶出發(fā)，得到的平均綜合滿意度不同，因此，可進(jìn)一步考慮從哪些用戶出發(fā)，讓用戶和頻譜的綜合滿意度更高。