CN110049436B

CN110049436B - 基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法和系统

Info

Publication number: CN110049436B
Application number: CN201910397165.XA
Authority: CN
Inventors: 王莹; 刘远飞; 孙瑞锦; 缪中宇; 费子轩; 赵俊伟
Original assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Current assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date: 2019-05-14
Filing date: 2019-05-14
Publication date: 2020-04-21
Anticipated expiration: 2039-05-14
Also published as: CN110049436A

Abstract

本发明实施例提供了一种基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法及系统，方法包括：获取频谱信息、用户信息以及链路连接信息，频谱信息包括网络系统中频带信息以及每个频带的信道信息，用户信息包括用户的位置信息和小小区用户的干扰阈值信息；基于频谱信息、用户信息以及链路连接信息，确定网络系统分配和共享的优化问题；对网络系统分配和共享的优化问题求解，得到网络系统的信道分配和共享方案，以对网络系统的信道进行分配和共享。本发明实施例提供的一种基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法及系统，提供异构频谱用于小小区用户的多小区信道接入，利用D2D用户和SUE之间的频谱共享提高频谱利用率。

Description

基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法和系统

技术领域

本发明涉及网络资源分配技术领域，尤其涉及一种基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法和系统。

背景技术

随着无线通信网络的发展，设备数量和移动流量将会急剧增多。在未来网络中，满足不同业务需求的同时支持大规模的移动流量成为了不可避免的挑战。在未来，设备的数量和移动流量都将增加很多。此外，还会产生具有多种多样业务需求的不同应用服务。因此，如何在支持大规模移动流量的同时，满足不同用户的用户满意度(Quality ofexperience，QoE)要求成为亟待解决的重要问题。

为了增强网络容量和改善服务质量，一种可行的方案是缩短基站与用户设备之间的距离。小小区网络能够提供无处不在的无线连接、高效的宏蜂窝负载卸载和改进的服务质量，因而被认为是5G网络中具有广泛前景的技术之一；除此之外，具备低延迟和高频谱效率的设备间通信(Device-device，D2D)也是解决上述难题的手段之一。虽然D2D辅助小小区网络和异构频谱资源的结合能够显著提升网络性能和用户体验，但是该方法仍有较大的缺陷。首先，多小区网络中异构频谱资源的接入管理和干扰控制非常复杂。其次，小小区用户(small cell users，SUE)和D2D用户之间的频谱资源共享也进一步加剧了这个问题的难度。第三，众多小小区用户和D2D用户的集中式资源管理将产生大规模的信令交互和难以预计的计算复杂度。

因此，如何在具有异构频谱的D2D辅助小小区网络中，完成不同小小区用户之间的频带选择，小小区用户与D2D用户之间的信道共享，同时最大化整个网络中所有用户的QoE，成为亟需解决的重要问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法和系统。

第一方面本发明实施例提供一种基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法，包括：

获取频谱信息、用户信息以及链路连接信息，所述频谱信息包括网络系统中频带信息以及每个频带的信道信息，所述用户信息包括用户的位置信息和小小区用户的干扰阈值信息，所述链路连接信息包括D2D用户之间以及小小区用户与小小区基站之间的链路连接集合；

基于所述频谱信息、用户信息以及链路连接信息，确定网络系统分配和共享的优化问题；

对所述网络系统分配和共享的优化问题求解，得到网络系统的信道分配和共享方案，以对网络系统的信道进行分配和共享。

其中，所述优化问题表征为：

s.t.

其中，P1为优化问题，C1至C8为P1待满足的约束条件，C1和C2表示

和

是布尔型变量，C3和C4是不同用户的满意度约束，即在每个SUE和D2D对的速率应分别不低于其最小速率目标，C5确保每个小小区用户SUE最多分配一个信道，C6为确保同一个小小区基站SBS中的SUE应分配不同的通道，C7给出了每个D2D对至多与一个SUE信道共享，C8是SUE用户n的干扰约束。

其中，所述对所述网络系统分配和共享的优化问题求解，得到网络系统的信道分配和共享方案，包括：

将所述网络系统分配和共享的优化问题转换为两阶段分布式信道分配求解问题，以输出得到网络系统的信道分配和共享方案；

其中，所述两阶段分布式信道分配求解问题包括第一阶段的势博弈求解以及第二阶段的联盟博弈求解。

其中，所述第一阶段的势博弈求解，包括：

基于干扰图的势博弈，得到不同频带内不同SUE和信道之间的稳定匹配方案。

其中，第二阶段的联盟博弈求解，包括：

基于D2D用户转移的联盟博弈以及所述势博弈求解结果，D2D用户与小小区用户之间共享信道进行划分，并确定稳定的联盟集合。

其中，在所述第二阶段的联盟博弈求解后，所述方法还包括：

基于第一阶段的势博弈求解得到的稳定匹配方案确定信道分配方案，并基于第二阶段的联盟博弈求得到的稳定的联盟集合确定信道共享方案。

第二方面本发明实施例还提供一种基于异构频谱的分布式信道分配与共享系统，包括：

信息获取模块，用于获取频谱信息、用户信息以及链路连接信息，所述频谱信息包括网络系统中频带信息以及每个频带的信道信息，所述用户信息包括用户的位置信息和小小区用户的干扰阈值信息，所述链路连接信息包括D2D用户之间以及小小区用户与小小区基站之间的链路连接集合；

性能分析模块，用于基于所述频谱信息、用户信息以及链路连接信息，确定网络系统分配和共享的优化问题；

分配与共享模块，用于对所述网络系统分配和共享的优化问题求解，得到网络系统的信道分配和共享方案，以对网络系统的信道进行分配和共享。

第三方面本发明实施例提供了一种电子设备，包括：

处理器、存储器、通信接口和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行上述基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法。

第四方面本发明实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法。

本发明实施例提供的一种基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法及系统，提供异构频谱用于小小区用户的多小区信道接入，利用D2D用户和SUE之间的频谱共享提高频谱利用率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法流程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种基于异构频谱的分布式信道分配与共享系统结构示意图；

图3是本发明实施例提供的一种电子设备的结构框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1是本发明实施例提供的一种基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法流程示意图，如图1所示，包括：

101、获取频谱信息、用户信息以及链路连接信息；

102、基于所述频谱信息、用户信息以及链路连接信息，确定网络系统分配和共享的优化问题；

103、对所述网络系统分配和共享的优化问题求解，得到网络系统的信道分配和共享方案。

需要说明的是，本发明实施例的应用场景是在具有异构频谱资源的D2D辅助小小区网络中，在该场景下，本发明实施例需要在满足小小区用户的干扰阈值约束的情况下，为小小区用户和D2D用户对提供信道分配和共享方案，以满足它们的QoE要求。

那么在步骤101中本发明实施例首先需要对网络系统中所有参数信息进行获取，具有由不同频带组成的异质频谱池的D2D辅助的小小区下行网络，其中有一个由不同频带组成的异构频谱池，以及标记为

的集合的S个小小区。在第s个小小区的覆盖范围内，小小区用户的集合表示为

用

表示所有小小区用户的集合，可以得到

除此之外，还有一部分用户倾向于使用D2D通信模式与附近用户进行通信，表示为

所有D2D用户的集合为

可以得到

在整个网络系统中的异构频谱池包含许多不同的授权和未授权频带，每个频带包含一定数量的信道，这些信道具有不同的信道可用概率。

为频带集合，即

表示k频带内的信道集合。将c_k,i定义为k带中的第i个信道。这些信道具有不同的带宽，W_k,i表示为信道c_k,i的带宽。p_k,i被定义为c_k,i的信道可用概率。对于授权频带内的信道，p_k,i＝1，即步骤101中的频谱信息。

进一步的，由于在密集小小区网络中，小小区之间距离较近，或者直接相互重叠，为了降低小小区之间的干扰，假设每个小小区占用一个频带，并且在相同小小区的覆盖范围内的小小区用户之间分配所选频带中的正交子信道。

表示小小区基站SBS s是否选择频道c_k,i来为小小区用户n服务，即当SBS s选择信道c_k,i来服务小小区用户n时，

同时，为了提高频谱利用率，小小区用户将与D2D用户共享其分配的信道。本发明实施例用

表示分配给SUE的信道是否共享给D2D用户对d，当D2D对d使用SUE n的频道时

否则，

只能假设每个D2D对只能共享使用来自一个SUE的频谱资源，因此

系统中允许多个D2D用户对占用相同的SUE信道，因此本发明实施例提供的方法将有助于在保证SUE用户性能的情况下，提升频谱利用率。

在网络系统中，用

和

表示在信道c_k,i上，从SBS s到SUE n的传输功率和来自D2D对d的发送者到它的接收者之间的传输功率。

和

定义为信道c_k,i上从SBS s到SUEn以及从D2D对d的发送者到它的接收者之间的信道增益。因此，在信道c_k,i上从SBS s到SUEn的信干噪比

如下所示：

其中，N₀是白高斯噪音。在信道c_k,i上的SUEn的小区间干扰

为：

其中第一项

是来自其他SBS的小区间干扰，其第二项是小区间来自D2D用户的干扰。来自占用相同信道的D2D用户的小区内干扰

为：

为了保证SUE的服务性能，

被定义为SUE n的信道干扰，应满足以下约束条件：

其中

为保障SUE性能的干扰阈值。

类似地，在信道c_k,i上D2D对d的发送者与它的接收者之间的信干噪比

如下所示：

在信道c_ki上，D2D用户对d的小区间干扰

为：

其中

的第一项是来自其他SBS中SUE的小区间干扰，第二项是来自其他SBS中占用相同信道的D2D用户的小区间干扰。并且D2D对d的小区内干扰

是

其中，

的第一项是来自小区内SUEn的干扰，其第二项是小区内内部其他D2D用户的干扰占用信道c_k,i造成的干扰。

在信道c_k,i上从SBSs到SUEn的传输速率是：

在信道c_k,i上，从D2D对d的发送者到接收者的传输速率为

考虑到SUE和D2D用户具有一定的传输速率要求，同时当数据速率在一定范围内时，用户的服务感受是差不多的，因此本发明实施例用服务满意度作为用户体验的性能测量，这类似于用户体验质量(QoE)的概念。具体来说，当数据速率

高于

时，SUEn的满意度将缓慢增加，其中

为SBSs内SUEn的目标数据速率。当它低于

时，满意度将显着下降。

那么为了评估满意度，本发明实施例采用了以下的函数：

其中α是表示满意度曲线的陡度因素。满意度的范围从0到1。

同样，在信道c_k,i上，D2D对d的满意度可以表示为

其中

是从D2D对d的发送者到接收者的目标数据速率。

定义频带选择向量B＝{B₁,B₂,...,B_S}，其中B_s表示SBSs的频带选择，即

和

将不同SBS的SUE调度向量定义为X＝{X₁,X₂,...,X_S}，其中X_s表示SBSs在所选的频带上的小小区用户的信道分配，

将不同SBS的D2D对信道共享向量定义为Y＝{Y₁,Y₂,...,Y_S}，其中Y_s表示SBSs内D2D用户的频道共享集合，

用U_s表示SBSs的效用函数，其定义如下：

系统目标是最大化整个网络的效用函数，其被定义为系统中所有SUE和D2D用户的用户满意度的总和。故而本发明实施例可以根据上述内容为信道分配问题表述为：

其中，C1和C2表示

和

是布尔型变量。C3和C4是不同用户的满意度约束，即在每个SUE和D2D对的速率应分别不低于其最小速率目标。C5确保每个SUE最多分配一个信道，C6确保同一个SBS中的SUE应分配不同的通道。C7给出了每个D2D对至多与一个SUE信道共享，即至多共享一个信道。C8是SUE用户n的干扰约束。

然后本发明实施例中在步骤103中对问题P1进行求解，求解结果即为最终的信道分配和共享方案

在上述实施例的基础上，所述对所述网络系统分配和共享的优化问题求解，得到网络系统的信道分配和共享方案，包括：

由上述实施例的内容可知，本发明实施例为网络系统建立了一个优化模型，其中需要对优化模型中优化问题P1进行求解，但由于P1是非凸的混合整数非线性问题(MINLP)，且是是NP-hard的。由于系统中小小区是大量随机分布的，且有部分小小区是重叠部署的，集中式的分配算法难度会十分巨大。

优选的，本发明实施例提出了一种基于势博弈和联盟博弈的两阶段分布式信道分配算法来解决整体的信道分配问题。具体的，本发明实施例会将问题P1转换为两个连续的博弈问题：使用干扰图的势博弈和利用D2D用户转移的联盟博弈。在第一个博弈中，得到不同频带内不同SUE和信道之间的稳定匹配。然后，在第二个博弈中，基于势博弈的结果，实现D2D用户与小小区用户之间共享信道的最终划分，并形成稳定的联盟集合。

在上述实施例的基础上，所述第一阶段的势博弈求解，包括：

第二阶段的联盟博弈求解，包括：

具体的，由于所有小小区共享同一个异构频谱池，因此不同小小区之间将存在小区间干扰。每个小小区的性能受到它的相邻小小区的影响。干扰图

是一个无向图，用于表示小小区之间的干扰关系，

表示小小区基站的集合，ξ表示每个小小区之间的潜在干扰。干扰图仅表示潜在的基于距离的干扰关系。实际干扰还取决于两个小小区是否选择相同的频带。例如，当两个SBS之间的距离小于预定阈值，并且这两个相邻SBS使用相同的频带时，它们之间存在相互干扰。用

表示SBS s相邻受干扰影响的小小区集合。

本发明实施例定义了博弈

其中

是参与者集合，即SBS集合，

是参与者s的频带选择和小小区用户接入策略的集合，

是参与者s的效用函数，其定义如下：

其中，Q_s和

是SBSs及其邻近SBSs的策略集，而

是采用策略Q_s和

时SBSs中所有小小区用户的满意度，Q_s＝{B_s,X_s}。由于第一阶段只完成了SUE的信道分配，因此这里的

和

的定义与前面提到的不同。

可以通过公式(8)，(10)和

求得，其中

仅考虑SUE用户之间的干扰。参与者s的效用函数由两部分组成：小小区s内用户总的满意度函数和来自邻居SBSs的用户总的满意度函数。这些相邻的小小区彼此之间存在潜在的干扰，将这些小小区作为一组，通过不断最大化每组小小区的满意度，可以获得整体效用的最大化。

进一步的，定义1：策略集

是一个纳什均衡(Nash equilibrium，NE)策略，当且仅当

其中

是除小小区s以外的所有其他参与者的策略集。NE表示没有参与者打算改变其策略，这是因为其单方面改变策略时并不能带来效用的提升。

定理1：提出的博弈G₁有至少一个纯的NE策略。

本发明实施例用势博弈的特性来证明定理1。

定义2：当一个博弈的势函数满足下列式子时，这个博弈就是一个势博弈。

其中

和Φ对应着效用函数和势函数。参与者s和其他参与者策略是a_s和a_-s。a′_s是参与者s的新策略。

在势博弈中，当参与者s的策略从a_s改为a′_s时，其效用函数的变化等于势函数的变化。基于此，下面给出了博弈G₁是势博弈的证明。

证明：博弈G₁的势函数如下所示：

可以得到

考虑到每个参与者的决策集包含两个决策变量，频带选择和SUE的信道分配的任何变化都将导致其策略集的改变。假设一个任意的参与者s，它的频段选择从B_s变为B′_s。然后，下面的公式给出了其势函数的变化。

参与者s效用函数变化如下所示：

当小小区s的频带选择发生变化时，由于小小区

和小小区s不是相邻的小小区，因此小小区n中的小小区用户的传输速率和服务满意度不会发生改变。因此，可以从公式(19)和(20)得到下列等式。

当小小区s中SUE的信道分配从X_f变为X′_f，并且所有小小区的频带选择保持不变时，它信道分配的改变并不影响其他的相邻小区。这是由小小区网络中下行链路的独特特征决定的。如果小小区s仅改变某些SUE的信道选择，而小小区

中每个SUE收到的干扰仍由相应SUE与SBSs之间的距离决定，因此小小区j中每个SUE的受到的干扰不会改变。因此，当小小区s将其小小区用户的信道分配从X_f变为X′_f时，有

上述分析表明，当SBS s单方面改变其策略时，势函数的变化与SBS s效用函数的变化相同。因此，本发明实施例证明博弈G₁是一个势博弈。每个势博弈至少有一个NE策略。定理1得到证明。

定理2：提出的博弈G₁的纳什均衡可以实现所有小小区效用函数的局部或全局的最大化。

通过获得势博弈G₁的纳什均衡可以实现势函数的局部或全局最大化。势博弈G₁的势函数被定义为所有小小区中用户的服务满意度，即定义的所有小小区的效用函数。因此定理2被证明。

由于博弈G₁中的频带选择和信道分配的集合是有限的，因此可以通过迭代的资源分配算法来实现势博弈的纳什均衡。但是，需要注意的是获得的可能是局部最优解而不是全局解决方案。因此，利用干扰图频带信道分配的特点，本发明实施例提出了第一阶段势博弈的算法：

1)初始化：每个小小区随机选择一个频带，将相应的通道分配给SUE，即初始化

其中t₁是迭代次数。

2)小小区选择：随机选择一组不相邻的小小区

中的每个小小区s使用公式(12)来计算其效用函数。

3)最佳频带选择：为了获得全局解决方案，考虑采用混合策略。其他小小区的频带选择和信道分配保持不变，每个小小区s根据公式(14)的定义计算其效用函数，也就是

混合策略由下式给出

其中β是正数。p_s,m(t₁)表示小小区s在迭代时刻t₁时选择第m个策略的概率。

4)最佳信道分配：由于SUE的信道分配在小小区之间是独立的，因此可以利用每个小区的频带选择独立地执行最佳信道分配。在不失一般性的情况下，假设选定的小小区使用包含C_k个信道的频带为N_s个SUE提供服务。信道分配的优化目标是最大化该小小区中SUE的总用户满意度，信道分配问题可以表述如下：

通过将上述问题转化为最大权重二元匹配问题，本发明实施例可以在多项式时间中求解这个问题。优选的，本发明实施例采用匈牙利算法来获得最佳信道分配。

5)停止：当整体效用函数没有增加时，或效用函数的增加小于预定值ε_pote，迭代算法停止。否则，则重复步骤2)，3)和4)。

进一步的，定理3：在势博弈中，

为所有可选频带选择策略的集合，势博弈可以收敛到唯一的稳定分布，其如下式所示：

证明：当策略中的频谱选择

一定时，信道分配X的结果也会被确定，因此频带选择为

则

下面只需关注频带选择的策略的影响。

是一个离散时间Markov过程，也是一个不可约且不定周期的。因此，它有一个唯一的稳定的分布。

接下来，通过证明分布满足Markov过程的平衡方程，即可证明这个唯一稳定的分布是公式(25)。假设a和b为频谱选择过程中的两个状态，

只需证明π(a)p(b|a)＝π(b)p(a|b)。假设状态a为

为随机选择的非相邻小小区集合。每个小小区在迭代中被选中的概率为

状态b可以表示为

状态a与状态b之间有

个小小区同时更新策略。因此省略了迭代因子后，条件概率p(b|a)表示为：

根据公式(25)可得

其中，

类似的可以得到：

状态a和状态b相比，这里有

个小小区的策略改变。当状态a表示为a＝a(0)，状态b为

可以得到：

因为

中小小区都为非相邻小小区，由势博弈中势函数的性质可得

因此，可得π(a)p(b|a)＝π(b)p(a|b)，定理3得证。

定理4：当β足够大时，基于势博弈的信道选择算法(potential game basedchannel selection algorithm，PGBC)一定可以收敛到全局最优解。

证明：假设PGBC算法的全局最优解为(B^*,X^*)，它对应着最大的效用函数和势函数。因此，对于任意一个非最优策略选择，可以得到Φ(B^*,X^*)＞Φ(B,X)。而当β足够大时，可以得到exp{βΦ(B^*,X^*)}＞＞exp{βΦ(B,X)}。由定理3可得

定理4得证。

PGBC算法的计算复杂度由步骤3和步骤4决定。在步骤3中，需要计算并比较小小区在所有频带上的效用函数，它的计算复杂度为

在最佳信道分布的步骤中，小小区s需要将所选频段中的频道分配给所有小小区用户，计算复杂度为\

因此，提出的PGBC算法的计算复杂度是

在完成SUE的信道分配之后，部分SUE的干扰并没有超过其预定的干扰阈值。为了提高频谱利用率，可以选择将这些小小区用户信道共享给小小区中的D2D对。

在信道共享阶段，小小区s中有N_s个SUE和D_s个D2D对，其中SUE选择共享分配的信道资源给D2D对。假设N_s＜D_s，因此D_s个D2D对最多可以形成N_s个联盟。将联盟表示为

其中

并且对于任何两个D2D对x≠y，

如果许多D2D用户共享同一个SUE的信道，则同频干扰急剧增加，它们的传输速率和服务满意度急剧下降。D2D用户倾向于选择被较少SUE占用的信道，或从具有较高干扰的信道切换到干扰较少的信道。D2D用户不断改变它们的共享信道选择，直到实现最大化的用户体验效用。这个过程类似于联盟形成过程，因此使用联盟博弈来表示D2D对与SUE之间的信道共享。使用具有可转移效用的联盟博弈来模拟这里的频道共享。

定义3：具有可转移效用的联盟博弈可以表示为

在这个联盟博弈中，

是参与者集合的，即D2D用户的集合。U_s是联盟博弈的可转移效用。

U_s(∏_n)是联盟∏_n的可转移效用，这是一个实数，它可用于表示由D2D对转移引起的联盟Π_n的效用的增加和减少。根据联盟中每个成员的贡献，将U_s(Π_n)的值分配给所有成员。U_s,d(Π_n)定义为联盟Π_n中D2D对d的贡献，将联盟的可转让效用分配给所有联盟成员，包括每个联盟中的一个SUE，由下式给出

在提出联盟博弈算法之前，首先介绍D2D对的信道选择的偏好顺序和接受概率，以更好地理解联盟博弈的过程。

对于小小区s中的D2D对d，它的偏好顺序

被定义为两个联盟之间的完整、反身和可传递二元关系。

表示D2D对d更倾向成为联盟Π_n的成员，而不是Π_n′，其中

和

根据D2D用户的单个贡献以及每个联盟中SUE用户的干扰情况，

中D2D对d的偏好顺序定义如下：

当D2D对d的可转让效用增加，而两个联盟中其他成员的效用没有减少，并且联盟中SUE的干扰没有超过干扰阈值，D2D对d更倾向成为联盟Π_n的成员。

在此机制中，每个D2D用户可以根据定义的优先顺序离开其当前联盟并加入另一个联盟。由于D2D用户的偏好顺序是通过本地信息获得的，因此它可能偏离全局最优解。当新联盟不是D2D对d的最佳选择时，它还应考虑以一定的概率加入联盟以获得全局优化。因此，本发明实施例设计了一个接受概率。

接受概率为

其中

T₀是预定义的固定值，t₂表示相应的切换次数。一般来说，当形成迭代次数足够大时，最终的稳定联盟接近于全局最优结果。

根据偏好顺序和接受概率，提出了一种基于D2D用户转移的联盟博弈算法(Coalition game algorithm with D2D user transfer，CGAD)，算法流程如下所示：

步骤1：随机选择一个小小区s∈S，之后依次完成其他小小区的信道共享。随机给D2D对分配信道，并设定当前的信道共享集合为联盟初始划分F_ini。设定当前划分为Π_ini→Π_cur，设定迭代因子0→t₂。

步骤2：随机选择一个D2D对

并且它所在联盟Π_n∈Π_cur；随机选择另一个联盟Π_n′∈Π_cur,Π_n′≠Π_n，设定t₂+1→t₂；

如果从Π_n切换到Π_n′∪{φ}且过程满足

D2D对d则离开当前的联盟Π_n并加入新的联盟Π_n′，更新当前的联盟集合(Π_cur\{π_n′,Π_n})∪{Π_n\{d},Π_n′∪{d}}→Π_cur。

否则，在(0,1]的均匀分布上随机选择一个数值ρ，且设定

如果

让D2D对d加入Π_n′，并更新当前的联盟集合。

最终，联盟划分收敛到最终的联盟集合Π_fin。

在最坏的情况下，当小小区s中的所有D2D对需要验证所有联盟时，步骤2的计算复杂度为

因此，CGAD算法的计算复杂度是

定理5:当联盟集合П＝{П₁,П₂,...,П_c,...}满足下列条件时，它是Nash稳定的。即对于每一个参与者

对其他的联盟П_n′∈П\П_n∪{Φ}，都有

根据上述定义和Hedonic博弈概念形式，П_fin的最终稳定性由Nash稳定性的存在决定，Nash稳定性使得对于

都有

和

所提出联盟博弈的稳定性证明如下所示。

定理6：对于D2D对的随机的初始联盟，CGAD算法总可以收敛到Nash稳定的联盟集合。

证明：在信道共享过程中，D2D用户根据偏好顺序和接受概率，随机选择加入或离开一个联盟。在小小区s中，SUE的数量是有限的，即博弈中联盟的数量是有限的。因此，D2D用户的切换操作将最终以概率1终止，并且最终联盟集合π_fin也将以概率1获得。假设通过CGAD算法获得的最终分区π_fin不是Nash稳定的。这意味着对于π_n中的参与者d存在另一个联盟Π_n′∈Π，并且有

根据偏好顺序和接受概率的定义，D2D对d将切换到新的联盟Π_n′，而这与Π_fin是最终联盟的事实相矛盾。因此，定理6得到证明，即通过CGAD算法获得的最终分区Π_fin必定是Nash稳定的。

定理7：CGAD算法总可以收敛到相应的最优解。从CGAD算法中可看出，联盟博弈的过程也是一个Markov链。用

表示在t₂迭代中联盟的状态。用

表示Markov链中的所有状态。根据稳定有限分布的概念，首先证明联盟形成的Markov链具有遍历性。在CGAD算法中，当存在偏好联盟Π_n′时，以概率1进行切换，或者当没有偏好联盟时，则以概率φ_n,n′进行切换。因此，可以得到

在D2D对d进行切换时，其他联盟的效用函数并没有发生变化，因此也可以得到

其中，Π和Π′是D2D对d切换前后的联盟集合。可以得到

当U_s(Π′)＝U_s(Π)时，有

基于此，定义

如下所示

其中

它是一个常数。且

因此＝可以设定T₀≤TΔ，能得到

是遍历的。同时，它也是不可约的。因此

的有限分布也是它的稳定分布。它里面的状态可以在有限次数内相互转换，因此它也是正递归的。并且有一个唯一的稳定分布π(Π)，基于稳定分布的条件，可以得到其表示如下：

设定联盟博弈的最大效用为

定义

用其对公式(38)进行变化可得

随着迭代次数的增加，可得

将公式(40)带入(39)，进一步可以得到

也就是说，随着迭代次数的增加，稳定分布最终以概率1收敛到联盟的最大效用，即定理7得证。

在D2D辅助小小区网络中，通过所提出的两阶段分布式信道分配算法(Two-stagedistributed channel allocation algorithm，TDCA)，来解决具有异构频谱池的信道分配问题P1。TDCA算法主要由PGBC算法和CGAD算法，分为4个步骤。首先，给出了每个小小区的SUE和D2D用户的集合、频谱集合和信道集合。在第二步中，根据PGBC算法获得所有小小区中的SUE的信道分配结果。在第三步中，通过使用CGAD算法获得每个小小区中的SUE和D2D用户的信道共享结果。在第四步中，映射信道共享结果以获得相应的信道分配结果，这就是所提出的优化问题P1的解决方案。

定理8：经过一定步骤后，本节提出的TDCA算法将收敛为频段选择和信道分配的最终稳定结果。

很明显，TDCA算法由PGBC算法和CGAD算法组成。基于博弈G1的有限策略集和联盟博弈的定理6，可以得出结论，所提出的TDCA算法将最终收敛为频带选择和信道分配的最终稳定结果。

由于PGBC算法和CGAD算法的计算复杂性分别为

和

因此TDCA算法的计算复杂性为

在上述实施例的基础上，在所述第二阶段的联盟博弈求解后，所述方法还包括：

由上述实施例的内容可知，本发明实施例根据PGBC算法获得所有小小区中的SUE的信道分配结果。通过使用CGAD算法获得每个小小区中的SUE和D2D用户的信道共享结果。映射信道共享结果以获得相应的信道分配结果，从而最终获得优化问题P1的最终解决方案。

图2是本发明实施例提供的一种基于异构频谱的分布式信道分配与共享系统的任务分配系统结构示意图，如图2所示，包括：信息获取模块201、性能分析模块202以及分配与共享模块203，其中：

信息获取模块201用于获取频谱信息、用户信息以及链路连接信息，所述频谱信息包括网络系统中频带信息以及每个频带的信道信息，所述用户信息包括用户的位置信息和小小区用户的干扰阈值信息，所述链路连接信息包括D2D用户之间以及小小区用户与小小区基站之间的链路连接集合；

性能分析模块202用于基于所述频谱信息、用户信息以及链路连接信息，确定网络系统分配和共享的优化问题；

分配与共享模块203用于对所述网络系统分配和共享的优化问题求解，得到网络系统的信道分配和共享方案，以对网络系统的信道进行分配和共享。

具体的如何通过信息获取模块201、性能分析模块202以及分配与共享模块203可用于执行图1所示的基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

所述优化问题表征为：

s.t.

和

在上述实施例的基础上，所述分配与共享模块包括：势博弈单元和联盟博弈单元，其中：

在上述实施例的基础上，所述势博弈单元，包括：

在上述实施例的基础上，所述联盟博弈单元包括：

在上述实施例的基础上，所述分配与共享模块还包括：

资源分配单元，用于基于第一阶段的势博弈求解得到的稳定匹配方案确定信道分配方案，并基于第二阶段的联盟博弈求得到的稳定的联盟集合确定信道共享方案。

本发明实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：

图3是本发明实施例提供的电子设备的结构框图，参照图3，所述电子设备，包括：处理器(processor)301、通信接口(CommunicationsInterface)302、存储器(memory)303和总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过总线304完成相互间的通信。处理器301可以调用存储器303中的逻辑指令，以执行如下方法：获取频谱信息、用户信息以及链路连接信息，所述频谱信息包括网络系统中频带信息以及每个频带的信道信息，所述用户信息包括用户的位置信息和小小区用户的干扰阈值信息，所述链路连接信息包括D2D用户之间以及小小区用户与小小区基站之间的链路连接集合；基于所述频谱信息、用户信息以及链路连接信息，确定网络系统分配和共享的优化问题；对所述网络系统分配和共享的优化问题求解，得到网络系统的信道分配和共享方案，以对网络系统的信道进行分配和共享。

本发明实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取频谱信息、用户信息以及链路连接信息，所述频谱信息包括网络系统中频带信息以及每个频带的信道信息，所述用户信息包括用户的位置信息和小小区用户的干扰阈值信息，所述链路连接信息包括D2D用户之间以及小小区用户与小小区基站之间的链路连接集合；基于所述频谱信息、用户信息以及链路连接信息，确定网络系统分配和共享的优化问题；对所述网络系统分配和共享的优化问题求解，得到网络系统的信道分配和共享方案，以对网络系统的信道进行分配和共享。

本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取频谱信息、用户信息以及链路连接信息，所述频谱信息包括网络系统中频带信息以及每个频带的信道信息，所述用户信息包括用户的位置信息和小小区用户的干扰阈值信息，所述链路连接信息包括D2D用户之间以及小小区用户与小小区基站之间的链路连接集合；基于所述频谱信息、用户信息以及链路连接信息，确定网络系统分配和共享的优化问题；对所述网络系统分配和共享的优化问题求解，得到网络系统的信道分配和共享方案，以对网络系统的信道进行分配和共享。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行每个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。