[发明专利]一种基于SRM算法的社交网络资源分配方法

权利要求书

1.一种基于SRM算法的社交网络资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取社交网络中的随机分布的访问接入点AP点、蜂窝用户、D2D链路、上行链路正交频谱，建立干扰有权无向图和社交关系有权无向图，将用户之间的联系过程描述为动态模型，确定用户间通信概率ω_a,b；

步骤1具体包括获取社交网络中的随机分布的访问接入点AP点，蜂窝用户集合{C|c∈1,2,...,C}，c表示蜂窝用户，D2D链路集合d表示D2D链路，上行链路正交频谱集合{B_k|k∈1,2,...,K}，k表示可用频谱，在物理域，基站通过高速有限链路与AP点连接，AP点通过此从基站处获取大量数据，并且AP点通过蜂窝通信的方式分发给其他的移动用户；距离相对较近的用户获取某个内容不仅从AP点处获得，还可以通过具备社交信任的D2D用户处获得，用户a和任意用户b之间是存在社交信任的，用户b对用户a所拥有的内容时感兴趣的，那么用户a和小区内所有其他用户的社交关联为表示链路的社交关系，s表示社交域，用户b从社交“嫌疑”态转换为“感染”态的概率为ω_a,b；

根据真实社交网络中的邻接矩阵A来判断用户之间是否存在社交联系，然后根据基于社交联系的传播模型，确定节点a将内容分发给节点b的用户间通信概率ω_a,b；

上述基于社交联系的传播模型是受传染病传播模型启发建立的，模型中所有的移动用户被分为“嫌疑”状态S和“感染”状态I两种，网络中的节点随时都可能从“嫌疑”状态转移到“感染”状态，而转移概率由真实社交网络的邻接矩阵决定；

根据链路的社交关系和干扰的大小建立系统干扰有权无向图和社交关系有权无向图其中N代表的是小区内的蜂窝链路或D2D链路，和分别代表链路的社交关系和干扰的大小；

不同信道上D2D通信不可以实现，则节点i和节点j造成的干扰为I_s＝I_i,j+I_j,i，其中，I_i,j表示节点i对节点j的干扰，I_j,i表示节点j对节点i的干扰；

将真实社交网络中的节点分为“嫌疑”态S和“感染”态I，状态S转换为状态I的状态转换概率，该概率即为节点a将内容分发给节点b的用户间通信概率ω_a,b，ω_a,b的大小为：

其中，用户间通信概率ω_a,b表示的是节点a经过λ次尝试将内容成功分发给节点b，节点b从“嫌疑”态转换成“感染”态的概率，ε_a表示节点a与其他节点之间的社交权重，ε_a,b表示节点a与节点b之间的社交权重；

步骤2：将社交关系对小区蜂窝通信的影响描述为社交加权干扰I_n的形式，计算蜂窝通信对小区造成的干扰I_s；计算D2D通信对小区造成的干扰I_a，并以用户间通信概率ω_a,b加权；

步骤3：根据蜂窝用户和D2D链路复用关系的情况，提出关于最优化系统吞吐量的最优化方程，系统吞吐量包括蜂窝通信和D2D通信的吞吐量之和，系统吞吐量取决于D2D链路造成的社交加权干扰的大小；

步骤4：进行社区分簇之前，先要确定第一个社区簇的源节点，即是进行蜂窝通信时对AP点造成干扰最小的点为源节点；同时给定社区收敛的社交加权干扰阈值，只有社交加权干扰小于该阈值的移动用户才能加入该社区簇，依次搜寻，不符合社区分簇干扰限制的用户节点一律视为蜂窝用户；

步骤5：分配资源前，制定D2D资源分配的定价策略，根据不同资源分配方案所能实现的系统吞吐量的大小利用基于稳定匹配的SRM算法完成蜂窝用户和D2D链路一对一的配对。