一种统计时延QoS驱动的可见光通信系统资源分配方法
本发明属于可见光通信领域，具体涉及一种统计时延服务质量(quality ofservice，qos)驱动的可见光通信系统资源分配方法。
背景技术：
1、近年来，占用400thz到800thz免授权频段的可见光通信因其频谱资源丰富、安全性高、能耗低等特点受到学术界与工业界的广泛关注。在下一代移动通信网络中，高可靠低时延(ultra reliable low latency communications，urllc)业务广泛存在于智能电网、远程控制、工厂自动化和车联网等工业场景下，其对时延qos的要求低至1ms、同时对可靠性的要求高达99.99999％。研究表明，可见光通信的传输速率可达gbps，有望实现更低的时延和更高的可靠性保障，满足urllc业务的时延和可靠性需求。然而，可见光通信易受直射链路遮挡、终端位姿等随机变化的影响，使得可见光通信的时延qos分析与保障存在难度。此外，长期尺度的统计时延qos要求需要通过短时间尺度的资源分配实现，如何在不浪费系统资源的前提下实现urllc业务的统计时延qos保障是值得探究的问题。
技术实现思路
1、针对上述问题，本发明提供一种统计时延qos驱动的可见光通信系统资源分配方法。首先，基于排队论与鞅论对可见光通信系统进行建模，推导系统的时延违反概率界随系统资源的变化关系，从而实现统计时延qos驱动下的系统资源分配。其次，以网络能量效率最大化为目标、以基于鞅论推导的时延违反概率界为约束构建长期随机优化问题，使用lyapunov随机优化算法将长期随机优化问题分解为短期确定性优化问题，通过逐时隙求解短期优化问题，得到统计时延qos保障下的每时隙系统所需的发射功率资源。
2、本发明提供如下的技术方案：
3、一种统计时延qos驱动的可见光通信系统资源分配方法，其特征在于，包括如下内容：
4、步骤1、针对室内单用户单光源可见光通信系统的业务特点，确定可见光通信系统的排队系统模型；
5、步骤2、根据排队系统模型以及业务的统计时延qos要求，基于鞅论确定可见光通信系统的时延违反概率界；
6、步骤3、分别以系统能量效率最大化为目标、时延违反概率界为约束，确定统计时延qos约束下可见光通信系统中发射功率调配的长期随机优化问题；
7、步骤4、针对长期随机优化问题，使用lyapunov随机优化理论，确定每时隙可见光通信系统短期优化问题，通过逐时隙求解短期优化问题，得到每时隙系统所需的发射功率资源，实现统计时延qos驱动下的系统资源分配。
8、进一步，步骤1中，确定排队系统服务过程时，将受障碍物随机遮挡、用户位姿随机变化等因素影响的室内可见光通信系统的服务过程建模为(markov modulated openqueueing system，mmoo)服务过程，其概率转移矩阵由以下公式确定：
9、
10、其中，ps表示从off态转为on态的概率，qs表示从on态转为off态的概率；针对可见光通信系统中传输的有限块长短数据包业务，排队系统on态的服务速率由以下公式确定：
11、
12、其中，b为可用带宽，γc表示光源的信噪比解码阈值，m表示块长，ε表示块错误率，表示高斯-q函数的逆函数，{x}+＝max{x，0}。
13、进一步，步骤2中，基于鞅论得到的时延违反概率界通过以下公式确定：
14、
15、其中，y表示该业务的时延违反概率界，dmax表示当前可见光通信系统所传输的业务的时延约束，ha(a0)、hs(s0)、ks、θ′均为鞅参量，其值取决于排队系统的到达过程和服务过程，h通过以下公式确定：
16、h：＝min{ha(an)hs(sn)：an-sn＞0}
17、其中，an和sn分别为到达过程和服务过程在时隙n到达和服务的数据包的数量；ha(an)、hs(sn)均为鞅参量，其值取决于排队系统的到达过程和服务过程。
18、进一步，步骤3中，以统计时延qos为约束的可见光通信系统有关发射功率资源分配的长期随机优化问题的目标函数为：
19、
20、其中，pt(n)为每时隙可见光通信系统的发射功率，t为观测时长，为每时隙系统的能量效率，m为常数，用于统计系统在时隙n的时延违反情况。
21、进一步，步骤4中，使用lyapunov随机优化理论对长期随机优化问题进行处理后，得到的第n时隙的短期优化问题为：
22、
23、其中，j(n)可视为到达速率为f(n)、服务速率为y的虚队列的队长；对于时隙n+1，时隙n的虚队列队长j(n)提供了反映历史统计时延qos保障情况的反馈信息，若虚队列发生拥塞，则说明当前的统计时延保障情况违背了长期尺度保障目标，此时系统需要对资源分配方法进行调整来满足长期尺度的时延保障；通过逐时隙求解该短期优化问题，得到每时隙可见光通信系统所需的发射功率资源。
24、本发明的有益效果在于：
25、本发明针对可见光通信系统中统计时延qos驱动下的资源分配问题，采用鞅论与排队论结合的数学建模分析方法，构建系统的时延违反概率界随系统资源的变化关系。在此基础上构建长期随机优化问题，并采用lyapunov优化理论，将长期随机优化问题转化为逐时隙确定性优化问题。通过对系统内的发射功率资源进行逐时隙优化调整，以实现统计时延qos保驱动下系统的能量效率的最大化。本发明的算法复杂度低、工程实现简单、适用性强，为可见光通信系统中实现统计时延qos保障、降低系统能耗提供了理论依据，具有一定的研究价值与实用价值。
技术特征：
1.一种统计时延服务质量(quality of service，qos)驱动的可见光通信系统资源分配方法，其特征在于，包括如下内容：
2.根据权利要求1所述的统计时延qos驱动的可见光通信系统资源分配方法，其特征在于，所述步骤1中，确定排队系统服务过程时，将受障碍物随机遮挡、用户位姿随机变化等因素影响的室内可见光通信系统的服务过程建模为马尔可夫调制开放排队系统(markovmodulated open queueing system，mmoo)服务过程，其概率转移矩阵由以下公式确定：
3.根据权利要求1所述的统计时延qos驱动的可见光通信系统资源分配方法，其特征在于，所述步骤2中，基于鞅论得到的时延违反概率界通过以下公式确定：
4.根据权利要求1所述的统计时延qos驱动的可见光通信系统资源分配方法，其特征在于，所述步骤3中，以统计时延qos为约束的可见光通信系统有关发射功率资源分配的长期随机优化问题为：
5.根据权利要求1所述的统计时延qos驱动的可见光通信系统资源分配方法，其特征在于，所述步骤4中，使用lyapunov随机优化理论对长期随机优化问题进行处理后，得到的第n时隙的短期优化问题为：
技术总结
本发明公开了一种统计时延服务质量(Quality of Service，QoS)驱动的可见光通信系统资源分配研究方法。首先，基于排队论与鞅论对可见光通信系统进行建模，推导系统的时延违反概率界随系统资源的变化关系，从而实现统计时延QoS驱动下的系统资源分配。其次，以网络能量效率最大化为目标、以基于鞅论推导的时延违反概率界为约束构建长期随机优化问题，使用Lyapunov随机优化算法将长期随机优化问题分解为短期确定性优化问题，通过逐时隙求解短期优化问题，得到统计时延QoS保障下的每时隙系统所需的发射功率资源。本发明为可见光通信系统中实现统计时延QoS保障、降低系统能耗提供了理论依据。
技术研发人员：钱磊,张天月,张晨妍,张晨光,王迪,李昂
受保护的技术使用者：天津工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5