[发明专利]一种超密集多接入点的动态协同传输方法

权利要求书

1.一种超密集多接入点的动态协同传输方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.在实时网络状态下的对多用户接入和功率分配问题进行建模；

S2.根据步骤S1中的模型，基于树状结构策略梯度进行多智能体强化学习，得到成熟的神经网络；

S3.利用成熟的神经网络，实现超密集多接入点的动态协同传输；

所述步骤S1包括：

考虑K个AP和N个用户，随机部署而组成的UDN场景，N个用户中包括N_u个UU和N_d个DU；网络中整个带宽被平均划分为C个子载波，记为每个AP都具有C个正交的子载波资源；其中AP是指接入点，UU是指上行用户，DU是指下行用户，UDN是指超密集网络；

设用户能够在不同的子载波上接入多个AP，而每个AP同一子载波上最多允许接入一对UU和DU；所有AP工作在SD模式下与接入其中的半双工UU和DU进行通信,其中，SD模式是指混合双工模式；

构建上行传输模型和下行传输模型，并实现多用户接入和功率分配问题建模；

所述构建上行传输模型包括：

对于上行传输，设在t时隙，第n个UU接入第k个AP的第c个子载波，并以功率为发送信号，其中第k个AP中第n个UU在第c个子载波上的上行SINR表示为

其中，SINR表示信干噪比，表示子载波c上第n个UU到第k个AP的信道增益；表示子载波c上第k个AP到第n个DU的发送功率；Δξ表示自干扰消除因子；σ²表示CSCG噪声功率；表示子载波c上第n个UU收到的来自其他UU和AP的同频干扰，记为

其中，是一个二进制变量，且当第n′个UU接入第k′个基站的第c个载波时否则因此，若第n个UU接入第k个AP中第c个子载波，其上行传输速率被计算为

第n个UU在上行传输中的总数据速率被计算为：

所述构建下行传输模型包括：

对于下行传输，第n个DU接入第k个AP的第c个子载波，第k个AP以功率为为第n个DU提供服务；第n个DU接入第k个AP的第c个子载波下行SINR表示为

其中，表示子载波c上第k个AP到第n个DU的信道增益；表示子载波c上第n个DU收到接入其他AP的UU以及其他AP的同频干扰，记为

因此，若第n个DU接入第k个AP的第c个子载波，其对应的下行传输速率被计算为

第n个DU在下行传输中的总数据速率被计算为：

所述实现多用户接入和功率分配问题建模的过程包括：

考虑到多个AP之间的协同开销，每个UU和DU的接入成本被定义为接入AP数量的函数，即

其中，μ表示接入单位AP的固定成本；因此，对于上下行用户n而言，其收益函数被定义为传输速率与接入成本的差值，即

其中，符号(·)在上下行链路中分别用UL和DL代替；基于上述分析，时隙t用户满意率被定义为满意用户数与当前时刻所有具有请求状态用户数之比，即

其中，和分别表示每个UU和DU的最低收益，表示指示函数，和是二进制变量，分别表示t时隙第n个UU和DU的请求状态，1表示请求而0表示非请求状态；相应的优化问题被表述为

s.t.C1:

C2:

C3:

C4:

其中，约束C1表示AP和UU在每个子载波上的发送功率预算，P^UL和P^DL分别表示上行和下行最大发送功率；约束C2表示每个UU和DU只能接入每个基站的其中一个子载波；约束C3表示每个UU和DU能够接入多个基站；约束C4是二进制符号的取值范围；和分别表示整个时隙T上所有UU和DU接入AP策略和发送功率集合。