[发明专利]一种异构网络中基于Starckelberg 博弈的功率分配方法

摘要

一种异构网络中基于Starckelberg博弈的功率分配方法，首先建立两层异构网络，然后利用Starkelberg博弈分别建立两层异构网络的macro层的最优化博弈模型和两层异构网络的pico层的最优化博弈模型；且pico层作为领导者，并设定pico层对macro层的干扰价格，pico层向macro层索价，macro层作为跟随者；采用拉格朗日乘子法对macro层的最优化博弈模型求解得到macro层的最优功率分配根据macro层的节能功率分配结果，采用拉格朗日乘子法对pico层的最优化博弈模型求解得到pico层的最优功率分配该方法易于分布式实施且大大简化了计算复杂度，且在进行功率分配的同时实现了异构网络中跨层干扰的协调。

主权项

一种异构网络中基于Starckelberg博弈的功率分配方法，其特征在于，包括如下步骤：1)建立两层异构网络，包含K个子载波，一个中心的macro小区和N个pico小区，且每个pico都和macro共享全部的频谱；2)利用Starkelberg博弈分别建立两层异构网络的macro层的最优化博弈模型和两层异构网络的pico层的最优化博弈模型；且pico层作为领导者，并设定pico层对macro层的干扰价格，pico层向macro层索价，macro层作为跟随者；pico层的最优化博弈模型表示为：$\underset{y,P_k^n}{\max }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}(R_k^n-\mathrm{\α}{\mathrm{\τ}}_k^n{P}_k^n+\mathrm{\β}{y}_k{x}_k^n{P}_k)$$s.t.\left\{\begin{array}{c}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{P}_k^n\≤P_{\max }^n\\ P_k^n\≥0\end{array}\right.$其中，是pico n在子载波k上的数据速率；在子载波k上pico n到用户的信道增益；N_o是噪声功率谱密度；W是两层异构网络的带宽；是在子载波k上，pico n接收到的来自macro的干扰功率；α是电力价格；β表示在pico n中数据速率与干扰收益之间的权衡因子；表示在pico n中数据速率与功耗之间的权衡因子；表示pico n在子载波k上的发射功率的向量；表示pico n在子载波k上的发射功率；是在子载波k上，macro到pico n之间的干扰信道增益；y_k表示子载波k上的干扰价格；P_k表示macro在子载波k上的发射功率，是pico n的最大发射功率；y表示干扰价格的向量；macro层的最优化博弈模型表示为：$\arg \underset{P}{\max }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}(R_k-\mathrm{\α}{\mathrm{\μ}}_k{P}_k-\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{y}_k{\mathrm{\ν}}_k{x}_k^n{P}_k)$$s.t.\left\{\begin{array}{cc}{P}_k\≥0,& \∀k\∈\{1,2,\·\·\·,K\}\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{P}_k\≤P_{\max }& \\ \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_k^n{P}_k\≤I^{\mathrm{th}}& \\ y_k\≥0& \end{array}\right.$其中，h_k是在子载波k上macro到用户的信道增益，μ_k表示在macro中数据速率与功耗之间的权衡因子；ν_k表示在macro中数据速率与干扰收益之间的权衡因子；I^th是pico n能够忍受的最大干扰功率门限；P_max是macro的最大发射功率；3)采用拉格朗日乘子法对macro层的最优化博弈模型求解得到macro层的最优功率分配根据macro层的节能功率分配结果，采用拉格朗日乘子法对pico层的最优化博弈模型求解得到pico层的最优功率分配