[发明专利]D2D辅助的超密集网络中基站休眠和协作缓存的联合优化方法

说明书

本发明公开了D2D辅助的超密集网络中基站休眠和协作缓存的联合优化方法。该方法同时考虑缓存方案和基站休眠策略，通过分析文件传输时延和系统平均能耗，将能耗和时延权衡问题描述为最小成本函数问题。所述最小成本函数问题是一个复杂的组合优化问题，因休眠和缓存是两个独立的过程，将原问题分解为两个子问题：首先，给定缓存方案，寻找最小成本函数值所对应的最优基站休眠方案；其次，基于最优基站休眠方案，根据组合优化算法迭代求解最优协作缓存方案，使得用户服务质量得以保证的条件下最小化系统能耗。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，特别涉及了超密集网络中基站休眠和协作缓存的联合优化方法。

背景技术

移动通信量爆发式增长，给移动网络运营商带来极大的挑战。为了满足未来移动数据需求，极大提升系统容量和用户体验质量，在传统大功率宏站的覆盖区域，尤其是高业务量热点区域内部署超密集低功率小站可以获得巨大的吞吐量增益。但是，超密集异构网络中不断增加的基站数目，必然会消耗更多的功率能量。在无线网络能耗组成中，基站能耗所占比例最大，占总能耗的80％，因此如何降低无线网络基站能耗成为降低无线网络能耗的关键所在，尤其是在超密集网络场景中。

一种有效的节能技术是根据用户的动态业务执行基站开关策略从而降低系统能耗。然而，基站开关策略使得系统能耗减少的同时也会影响用户的时延特性。此外，在传统蜂窝网络中引入D2D(device to device)通信，可以减轻基站负担，减少通信时延。尤其是在超密集网络和D2D通信中引入主动预测并进行内容提前部署的缓存技术，可以大大提高应对流量激增所带来的网络压力，提升资源利用率，减少用户时延，提升用户体验。

现有的缓存方案，以减少时延或提高吞吐量为目的，很少考虑能耗问题，导致现有的缓存策略难以适用于实际的超密集异构网络。为了保证用户的服务质量，同时降低系统的能耗，要按照精心设计的缓存方案提前缓存数据内容，进而根据灵活的开关策略来选择要关闭的基站。

发明内容

为了解决上述背景技术提出的技术问题，本发明提供了D2D辅助的超密集网络中基站休眠和协作缓存的联合优化方法，将系统能耗和时延权衡问题描述为最小化系统成本函数问题，在用户业务和信道状态动态变化的情况下，制定了动态的协作缓存和基站开关方案。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：

同时考虑缓存方案和基站休眠策略，通过分析文件传输时延和系统平均能耗，将能耗和时延权衡问题描述为最小成本函数问题；所述最小成本函数问题是一个复杂的组合优化问题，因休眠和缓存是两个独立的过程，将原问题分解为两个子问题：首先，给定缓存方案，寻找最小成本函数值所对应的最优基站休眠方案；其次，基于最优基站休眠方案，根据组合优化算法迭代求解最优协作缓存方案，使得用户服务质量得以保证的条件下最小化系统能耗。

进一步地，具体步骤如下：

(1)运营商测量出区域面积内宏站、小站、D2D用户和蜂窝用户的总数目N_M、N_S、N_D和N_U，从而得到该区域内宏站、小站、D2D用户和蜂窝用户的分布密度λ_m、λ_s、λ_D和λ_U；

(2)设用户的所有的数据请求文件集合为F_N为该集合的长度；考虑用户文件传输的不同方式，计算文件f_i的平均传输时延