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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明涉及异构蜂窝网络领域，具体涉及一种异构蜂窝网络中基于Sarsa学习的基站休眠方法，所述方法包括：建立系统能效模型；根据系统模型、能效模型以及用户重关联规则构建Sarsa学习中的四个要素；通过Sarsa学习模型求解每个状态的最优休眠决策；本发明相比于传统的基站休眠方法采用了无模型的方法，适用于现实生活中用户分布的多态性和复杂性，并且考虑了休眠基站所服务的用户的重关联保证用户的服务连续性，提出了基于Sarsa学习的FBS动态休眠策略，最大化累积回报值，达到提升网络能效的目的。

主权项：1.一种异构蜂窝网络中基于Sarsa学习的基站休眠方法，其特征在于，包括以下步骤：根据全双工异构蜂窝网络场景建立系统能效模型；所述系统能效模型包括：η＝ωηUL+1-ωηDL其中，η为系统能效，ω为效率权重因子，ηUL为上行信道的总能效，ηDL为下行信道的总能效；上行信道的总能效ηUL为异构蜂窝网络中所有用户能效之和与用户终端功耗之比，计算方式如下： 其中，K表示FBS数量，ζi表示基站fii≥0的状态，当基站工作时为1，休眠时为0；表示当前基站fii≥0所服务的用户集合；表示用户u到基站fii≥0之间的距离，PUE表示用户终端的功耗，W表示系统带宽，表示用户u到基站fii≥0的信干噪比，PCU表示用户终端的固定消耗，ξ表示功率消耗系数，Pu表示用户终端u的传输功率，表示用户u到基站fii≥0之间的路损，表示用户u受到来自基站fii≥0服务的其他用户的干扰，N0表示高斯白噪声信道的功率谱密度；下行信道的总能效ηDL为异构蜂窝网络中所有用户能效之和与基站总功耗之比，计算方式如下： 其中，K表示FBS的数量，ζi表示基站fii≥0的状态，当基站工作时为1，休眠时为0；表示当前基站fii≥0所服务的用户集合；表示用户u到基站fii≥0之间的距离，W表示系统带宽，表示基站到用户的下行信道的信干噪比；表示基站fii≥0的功率放大器的最大传输功率，且Pimax表示FBSfi的功率放大器的最大传输功率，φi表示直流到射频的转换因子；表示用户u到基站fii≥0之间的路损，表示基站fii≥0受到其他基站与用户u通信时的干扰，N0表示高斯白噪声信道的功率谱密度；P0表示MBS的动态功耗，且ρ0表示MBS的负载因子，表示宏基站MBS的功率放大器的最大传输功率，φ0表示MBS的直流到射频的转换因子；Pi表示FBSfi的功耗，PS表示FBS处于休眠状态时的功耗，PA表示FBS处于工作状态时的功耗，Pconst表示FBS处于工作状态时的固定功耗，Pimax表示FBSfi的功率放大器的最大传输功率，φi表示FBS的直流到射频的转换因子，ρi表示当前FBSfi的负载因子，且ni表示当前FBSfi正在服务的用户数，表示FBSfi的最大用户容量，ξ表示基站的状态，当基站工作时为1，休眠时为0；nj表示当前FBSfj正在服务的用户数；根据系统能效模型以及用户重关联规则构建Sarsa学习中的四个要素，包括：状态空间，动作空间，收益函数，Q值函数；其中，所述用户重关联规则包括：当FBS进入休眠状态时，将与FBS关联的用户优先分配给附近的FBSs，若附近的FBSs关联的用户数均超过了FBS的最大负载数，则将剩余用户与MBS关联，若MBS关联的用户数超过了MBS的最大负载数，则不进行关联；根据Sarsa学习中的四个要素开始Sarsa学习过程：从状态空间的初始状态s开始，通过贪婪算法选择动作a，系统根据动作a转移到下一个状态s'，并获得收益、更新Q值；通过不断的学习以及状态转移，得到每个状态-动作对的Q值累积回报值，直到到达终止状态，得到最优Q值；根据最优Q值为状态空间中的每个状态选取Q值最大对应的动作作为该状态的最优休眠决策，根据最优休眠策略进行基站休眠；基站休眠后，根据用户重关联规则对已休眠基站上一时隙中所关联的用户进行重新关联。

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百度查询： 重庆邮电大学 异构蜂窝网络中基于Sarsa学习的基站休眠方法