CN105516636A - 一种基于视频通信的异构网络多接入资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明是一种基于视频通信的异构网络多接入资源分配方法，该方法针对视频通信业务及多模终端可以同时接入多个网络的特点，根据网络的费用、负载状况从每种无线接入技术中选出综合评价最高的一个网络，然后建立联合效用优化模型并求解各接入网络的带宽分配方案，保证用户的服务。具体步骤如下：用户根据接收信号强度确定候选网络集合,并对候选集中的网络按照采用的技术进行分类；利用简单加权法对候选网络进行排序，选择每种无线技术中综合排序最好的网络接入；根据视频质量满意度模型、费用以及能效模型建立联合效用优化模型，并采用拉格朗日乘子法以及KKT条件得到最优的带宽分配方案，实现多网络并行传输。

Description

一种基于视频通信的异构网络多接入资源分配方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及一种基于视频通信的异构网络多接入资源分配方法。

背景技术

移动通信技术与宽带无线接入技术的迅猛发展促使各种新型业务的兴起与发展，比如视频，电话会议等等。虽然各种无线网络之间存在激烈的竞争，但是它们的互补特性使得未来无线通信的发展趋势将是多种无线接入技术共存，相互融合的异构网络结构。如何合理地管理异构网络的各种资源，满足用户的各种QoS的需求是当前通信领域研究的难点。恰当的网络选择算法以及资源分配算法是使得有限的资源得到最充分利用的有效途径之一。

用户的业务需求逐渐由原来的简单的语音逐渐转变为数据业务，尤其是视频通信业务近些年得到了快速的发展，但也随之带来了一定的问题。视频通信通常需要较大的数据带宽，单一的网络很难满足用户速率的需求。另一方面，随着软件无线电等技术的不断发展，智能终端得到广泛流行，而且很多终端同时配置有多种无线接入技术的无线接口，即多模终端可以同时接入多个网络进行数据的处理。这样可以有效提高网络容量、增大传输带宽以及用户的服务质量。

因此针对目前无线网络中巨量的视频通信业务，将单一网络选择问题延伸到了多网络选择与带宽分配的问题。本发明将网络选择问题拓展到多网络选择与带宽资源的分配，利用接受信号强度确定多模终端的候选网络集合，根据不同网络采用的不同无线接入技术对候选网络进行分类并综合网络的费用属性以及网络负载状况从每种无线接入技术中选择综合评价最好的网络接入。对于视频通信业务，建立联合用户视频质量满意度、费用和能效的优化模型，在网络总带宽约束以及视频通信数据速率约束条件下利用拉格朗日乘子法以及KKT条件得到最有带宽分配方案。

发明内容

技术问题：本发明的目的是提供一种能够充分利用无线网络资源，改善用户视频通信质量，提高用户能量效率，保证网络负载均衡的基于视频通信的异构网络多接入资源分配方法。

技术方案：本发明的基于视频通信的异构网络多接入资源分配方法，包括以下步骤：

1.网络选择

1)确定用户m所有可接入网络的候选网络集合A_m：令用户m(1≤m≤M)接收到各个网络的信号强度为RSS_i(t)，其中M为总用户数，i(1≤i≤I)为网络序号，I为异构网络中的网络个数；若RSS_i(t)不小于网络i的信号强度门限则将该网络的序号i归入集合A_m，否则该网络的序号i不归入集合A_m；

2)将所述步骤1.1)确定的用户m所有可接入网络的集合A_m中的网络按照采用的无线接入技术的不同分为不同的类，用候选网络子集表示，其中l(1≤l≤L)表示不同的无线接入技术，L为异构网络中所有网络的种类数；

3)确定用户m的激活网络集合AC_m：根据网络的费用、负载状况，采用简单加权法计算候选网络子集中每个网络的综合评价情况，用表示，选取子集中综合评价分数最高的网络接入，并将该网络序号加入用户m的激活网络集合AC_m。具体如下：

a)根据下面式子计算网络的负载：

其中为候选网络子集l中网络i的负载情况，表示用户m从属于候选网络子集l中的网络i中请求的网络带宽，单位为Hz，表示候选网络子集l中网络i的总带宽。

b)对网络的费用、负载属性根据下面的公式进行归一化：

其中，和分别表示候选网络子集l中网络i费用与负载的真实属性值，与分别表示候选网络子集l所有网络中费用与负载属性的最小值。

c)根据简单加权法计算各候选网络的综合评价：

其中为候选网络子集l中网络i的综合评价，w_cost,w_load分别表示费用因素与网络负载的权重因子，且满足w_cost+w_load＝1，0≤w_cost,w_load≤1，分别表示费用与网络负载归一化属性值。

d)选择各候选网络集中综合评价最好的网络接入，并加入激活网络集：

2.带宽分配

1)根据所述步骤1)中得到的用户m接入的网络情况，根据下面的公式建立用户视频通信质量满意度模型G_v、费用模型G_c以及能效模型G_e：

其中G_v代表视频满意度模型，PSNR表示峰值信噪比，D代表视频内容的失真函数，D＝αe^-βR,α＞0,β＞0，γ＝2ln255-lnα，α,β是与视频内容相关的参数，G_c表示用户的费用，与用户m从网络i中得到的吞吐量以及网络i的单价有关，G_e代表用户的能量效率模型，表示用户m与网络i通信需要用户损耗的功率。

2)建立用户效用联合优化函数：根据所述步骤2.1)中得到的视频质量满意度模型、费用模型以及能效模型建立用户效用优化函数，即

其中，F(r)表示该优化函数与用户m从各网络得到的吞吐量r有关，λ₁,λ₂和λ₃分别为视频满意度函数、能效函数以及费用成本函数的加权因子，反映用户对于三种模型参数的重视程度，S1表示用户视频通信传输速率的约束，S2是网络可提供最大数据速率的约束。

2.3)利用拉格朗日乘子法以及KKT条件求解优化函数得到用户从各个网络分配到的带宽方案，具体步骤如下：

a)证明该优化问题时关于变量的凹函数：

其中一阶导数连续，且二阶导数说明该优化问题是关于变量的凹函数，局部最优解即全局最优解。

b)根据下面公式构建拉格朗日乘子方程：

其中λ₁,λ₂和向量μ分别对应最大数据速率约束、最小数据速率约束与每一个网络的带宽约束。

c)通过求导得到KKT条件：

d)求得该优化函数的最优解：

其中[x]⁺＝max(0,x).

本发明基于无线网络中的视频通信业务，将单个的网络选择问题拓展到多网络选择与带宽分配问题，利用接受信号强度确定多模终端的候选网络集合，根据不同网络采用的不同无线接入技术对候选网络进行分类并综合网络的费用属性以及网络负载状况从每种无线接入技术中选择综合评价最好的网络接入，能够有效保证网络之间的负载均衡问题以及有效避免用户选择自费过高的网络带来昂贵的花费。

本发明方法利用优化理论的方法建立带宽分配模型，综合用户的视频质量满意度、费用以及终端能效等方面因素，能够充分利用无线网络资源，保证用户视频质量，降低不必要的能耗。

有益效果：

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

1.不同于传统的网络接入方法，本发明的多网络接入算法将多模终端接口特性考虑在内，即多模终端配置有多个无线网络接口，但每个无线接口只能与其对应的无线网络连接，这样更具有实际意义。

2.不同于传统的单个网络接入方法，提出的多网络接入方法可以充分利用所有空闲资源为用户提供服务，从而大大提高网络利用率，也提高了用户的服务质量。

3.本发明的基于视频通信的多网络资源分配方法相比现有视频通信带宽分配方案综合考虑了用户关心的视频服务质量、费用以及能效因素，从而有效降低用户的能耗、费用，保证用户的服务质量。

附图说明

图1为异构无线网络模型图。

图2为本发明方法的流程示意图。

图3为业务到达率变化的平均联合效用的仿真结果图。

具体实施方式

下面结合实施例和说明书附图2对发明的技术方案进行详细说明：

本发明将网络选择问题拓展到多网络选择与带宽资源的分配，利用接受信号强度确定多模终端的候选网络集合，根据不同网络采用的不同无线接入技术对候选网络进行分类并综合网络的费用属性以及网络负载状况从每种无线接入技术中选择综合评价最好的网络接入。对于视频通信业务，建立联合用户视频质量满意度、费用和能效的优化模型，在网络总带宽约束以及视频通信数据速率约束条件下利用拉格朗日乘子法以及KKT条件得到最有带宽分配方案。

基于视频通信的异构网络多接入资源分配方法的总体流程图见附图1。

本发明的一种基于视频通信的异构网络多接入资源分配方法，包括以下步骤：

1)确定用户m所有可接入网络的候选网络集合A_m：计算用户m∈[1,M]收到来自各个网络的接收信号强度RSS_i(t)，其中i为网络序号，i∈[1,I]，I为异构网络中所有网络个数。首先需要确定信道衰落模型，假设采用简化的大尺度和阴影衰落模型，定义在t时刻移动终端与待机状态的无线网络基站i的距离为d处的路径损耗PL_i(t)为

其中d₀为参考距离，为在参考距离d₀处网络i的路径损耗，n_i是路径损耗指数，与无线环境和基站特性有关，n_i∈[2,4]，G(θ，δ)为满足高斯分布的均值为θ，方差为δ的阴影衰落。另外，假设基站i的固定发射功率为则在t时刻距离基站d处的移动终端收到来自基站i的接收信号强度RSS_i(t)为

然后按照如下标准构建用户所有可接入网络的集合A_m：若RSS_i(t)不小于网络i的信号强度门限则将该网络的序号i归入候选网络集合A_m，否则该网络的序号i不归入集合A_m，从而确定用户所有可接入网络的集合A_m为

其中为网络i的信号强度门限。

2)假设多模终端配置有多种无线网络的网络接口，且每一种都技术都配置一个接口多个接口可以同时工作，因此将步骤1)确定的用户候选网络集合A_m中网络按照采用的技术分成不同的候选网络子集其中l∈[1,L]分别表示不同的无线接入技术序号，L为异构网络中所有网络的种类数；

3)确定用户m的激活网络集合AC_m：根据所述步骤2)中得到的每个候选网络子集中网络的费用、负载状况等属性，采用简单加权法计算候选网络子集中每个网络的综合评价情况，具体流程为：

a)采用线性比例法对属性值进行规范化处理，将各个属性去量纲化：

其中，和分别表示候选网络子集l中网络i费用与负载的真实属性值，与分别表示候选网络子集l所有网络中费用与负载属性的最小值。

b)计算各个候选网络子集中每个网络的综合得分：

其中为候选网络子集l中网络i的综合评价，w_cost,w_load分别表示费用因素与网络负载的权重因子，且满足w_cost+w_load＝1，0≤w_cost,w_load≤1，分别表示费用与网络负载归一化属性值。

c)选择每个候选网络子集中综合评价最好的网络接入：

4)建立用户效用优化模型

a)建立用户视频满意度模型、费用模型以及能效模型：

假设用户得到的数据传输速率为R，由于视频压缩和编码引起的失真函数表示为

D＝αe^-βR,α＞0,β＞0(8)

其中，α和β是由视频内容决定的参数。根据以下公式表示视频满意度模型：

其中γ＝2ln255-lnα，G_v表示用户的视频满意度。视频通信的传输速率要求为

R^min≤R≤R^max(10)

其中R^min和R^max分别表示最小数据速率和最大数据速率。

建立终端能效模型：假设基站i的接收功率阈值为由于手机终端发射功率太小会导致基站无法接收来自终端的信号，为保证数据的正常传输，在t时刻距离基站d处的终端最小发射功率为

终端在t时刻的功率损耗为固定损耗与传输数据带来的损耗，因此，终端m接入网络i的功率损损耗为

其中和分别表示终端各个对应无线接口的固定发送功率损耗和固定接收功率损耗。因此根据以下公式建立能效模型：

利用香农信道容量公式计算网络i提供的吞吐量为

其中ρ_i∈(0,1]表示吞吐量的实际利用效率，为用户接入无线网络i分配的带宽，RSS_i(t)为来自无线网络基站i的接收信号功率，N_G为加性高斯白噪声功率。

建立费用模型：假设网络i的单位时间费用为根据以下公式建立费用模型

b)建立效用优化模型

maxF(r)＝a₁G_v+a₂G_e-a₃G_c，a₁,a₂,a₃≥0(16)

其中λ₁,λ₂和λ₃分别为视频满意度函数、能效函数以及费用成本函数的加权因子，反映用户对于三种模型参数的重视程度。某项函数的加权因子越大表示越受重视，因此该项的变化在整个系统模型中影响越大。建立视频业务数据分配的优化系统模型：

其中S1为用户视频速率约束条件，S2为接入网络最大速率约束，即用户到达后根据多属性决策算法选择接入的网络当前可以提供的最大传输速率。

5)利用拉格朗日乘子法以及KKT条件求解优化函数得到用户从各个网络分配到的带宽方案，具体步骤如下：

a)证明该优化问题时关于变量的凹函数：

其中一阶导数连续，且二阶导数说明该优化问题是关于变量的凹函数，局部最优解即全局最优解。

b)根据下面公式构建拉格朗日乘子方程：

其中λ₁,λ₂和向量μ分别对应最大数据速率约束、最小数据速率约束与每一个网络的带宽约束。

c)通过求导得到KKT条件：

d)求得该优化函数的最优解：

其中[x]⁺＝max(0,x).

综上所述，将网络选择问题拓展到多网络选择与带宽资源的分配，利用接受信号强度确定多模终端的候选网络集合，根据不同网络采用的不同无线接入技术对候选网络进行分类并综合网络的费用属性以及网络负载状况从每种无线接入技术中选择综合评价最好的网络接入。对于视频通信业务，建立联合用户视频质量满意度、费用和能效的优化模型，在网络总带宽约束以及视频通信数据速率约束条件下利用拉格朗日乘子法以及KKT条件得到最有带宽分配方案。

如附图3所示是当用户业务到达率改变时用户联合效用的仿真结果，多网络接入资源分配方法的平均联合效用明显大于传统的单网络接入方法说明基于视频通信的异构网络多接入资源分配方法能为用户提供满意的QoS。

Claims (1)

1.一种基于视频通信的异构网络多接入资源分配方法，该方法包括以下步骤：

1)网络选择

1.1)确定用户m所有可接入网络的候选网络集合A_m：令用户m(1≤m≤M)接收到各个网络的信号强度为RSS_i(t)，其中M为总用户数，i(1≤i≤I)为网络序号，I为异构网络中的网络个数；若RSS_i(t)不小于网络i的信号强度门限则将该网络的序号i归入集合A_m，否则该网络的序号i不归入集合A_m；

1.2)将所述步骤1.1)确定的用户m所有可接入网络的集合A_m中的网络按照采用的无线接入技术的不同分为不同的类，用候选网络子集表示，其中l(1≤l≤L)表示不同的无线接入技术，L为异构网络中所有网络的种类数；

1.3)确定用户m的激活网络集合AC_m：根据网络的费用、负载状况，采用简单加权法计算候选网络子集中每个网络的综合评价情况，用表示，选取子集中综合评价分数最高的网络接入，并将该网络序号加入用户m的激活网络集合AC_m，具体如下：

a)计算网络的负载其中为候选网络子集l中网络i的负载情况，表示用户m从属于候选网络子集l中的网络i中请求的网络带宽，单位为Hz，表示候选网络子集l中网络i的总带宽；

b)对网络的费用、负载属性根据下面的公式进行归一化：

其中，和分别表示候选网络子集l中网络i费用与负载的真实属性值，与分别表示候选网络子集l所有网络中费用与负载属性的最小值；

c)计算各候选网络的综合评价其中为候选网络子集l中网络i的综合评价，w_cost,w_load分别表示费用因素与网络负载的权重因子，且满足w_cost+w_load＝1，0≤w_cost,w_load≤1，分别表示费用与网络负载归一化属性值；

d)选择各候选网络集中综合评价最高的网络接入，并加入激活网络集：

2)带宽分配

2.1)根据所述步骤1)中得到的用户m接入的网络情况，根据下面的公式建立用户视频通信质量满意度模型G_v、费用模型G_c以及能效模型G_e：

其中G_v代表视频满意度模型，PSNR表示峰值信噪比，D代表视频内容的失真函数，D＝αe^-βR,α＞0,β＞0，γ＝2ln255-lnα，α,β是与视频内容相关的参数，G_c表示用户的费用，与用户m从网络i中得到的吞吐量以及网络i的单价有关，G_e代表用户的能量效率模型，表示用户m与网络i通信需要用户损耗的功率；

2.2)建立用户效用联合优化函数：根据所述步骤2.1)中得到的视频质量满意度模型、费用模型以及能效模型建立用户效用优化函数，即

其中，F(r)表示该优化函数与用户m从各网络得到的吞吐量r有关，a₁,a₂和a₃分别为视频满意度函数、能效函数以及费用成本函数的加权因子，反映用户对于三种模型参数的重视程度，S1表示用户视频通信传输速率的约束，S2是网络可提供最大数据速率的约束；

2.3)利用拉格朗日乘子法以及KKT条件求解优化函数得到用户从各个网络分配到的带宽方案。