基于5G密集网络模型的资源分配和负载均衡算法matlab仿真

目录

一、理论基础

二、核心程序

三、测试结果

一、理论基础

       基于5G密集网络模型的资源分配和负载均衡是一种针对高密度、高容量的5G网络环境下的优化策略，旨在最大化网络性能、提高用户体验、实现资源的高效利用。下面我将详细介绍这两个方面的内容：

资源分配：

在5G密集网络中，存在大量的小基站、用户设备和各种资源。资源分配的目标是根据网络状态和用户需求，将有限的资源（如频谱、功率、天线资源等）分配给不同的小基站和用户设备，以实现网络性能的优化。资源分配可以基于以下原则进行：

1. 动态调整： 资源分配需要根据网络负载和用户需求进行动态调整，以应对网络中的变化。

2. 智能决策： 基于网络中的实时数据和算法，进行智能决策，以确保资源分配的效率和公平性。

3. QoS保障： 确保用户设备获得满足其服务质量（QoS）要求的资源，从而提供稳定的连接和用户体验。

4. 频谱分配： 在频谱资源有限的情况下，采用动态频谱分配策略，将频谱分配给不同的小基站和用户设备，以最大化频谱利用率。

负载均衡：

       5G密集网络中，由于大量的小基站和用户设备，网络负载分布不均匀，可能导致一些区域出现拥塞，而另一些区域却相对空闲。负载均衡的目标是通过动态调整资源分配，使得网络中的负载分布更加均匀，从而提高网络性能和用户体验。负载均衡可以采取以下策略：

1. 基站关联： 将用户设备关联到不同的基站，根据用户需求和网络状态，避免基站过于拥塞或空闲。

2. 资源分配： 基于负载状况，调整不同基站的资源分配，以确保每个基站的负载在可接受范围内。

3. 移动性管理： 根据用户的移动性，进行智能的基站切换，避免用户在移动过程中出现连接中断或延迟增加。

4. 容量规划： 根据不同区域的预测负载情况，进行容量规划，调整基站部署和资源分配。

5. 动态调整： 实时监测网络状态，根据拥塞情况和负载分布，动态调整资源分配策略。

       综合考虑资源分配和负载均衡，可以实现5G密集网络中资源的高效利用、网络性能的优化，以及用户体验的提升。这需要采用智能算法、实时数据分析和网络优化策略，以适应高密度网络环境的挑战。

首先,5G模型的基本结构如下所示：

        超密集网络是5G通信系统中的重要技术，是现在通信界的研究热点。系统中的每个小小区都是正交频分多址系统，共有TV个小小区，每个小小区使用个OFDMA子载波，信道增益为G。根据其结构图可知，当然超密集网络由大量小小区部署，小小区是低功率无线接入节点，工作在授权的频谱，而宏基站的覆盖范围可达数公里。

        由于5G超秘籍网络中，由于存在较多的基站，因此存在多个基站对某个用户的进行共同资源分配的情况，这种情况下，如果多个基站对某个用户进行资源分配，其遵循的原则如下所示：

    以2个基站和1个用户为例子，当2个基站同时对一个用户资源配置，基站采用平均方式给用户自己分配，即多个基站分配出相同的资源给用户进行使用。定义了一个网络效益函数，然后多于多基站分配的问题，在分配过程中，以网络效益最大值为目标进行分配，通过优化算法进行不断的迭代更新，使得网络效益函数最大，此时对应的分配结果即为最优分配结果。

对于资源分配部分，目标函数为：

       表示Nbs个基站，Nuser个用户总的吞吐量。该优化目标的含义是当进行最优的资源分配的时候，系统的整体吞吐量将达到最大。以此函数为优化目标函数。

      对于负载均衡，原来采用的是基于MAX-SINR负载均衡算法，由于负载均衡和资源配置之间是相关的。所以这里采用的改进方案如下所示：

      这里，我们以负载均衡指标为优化目标，即：

 这里，loadi表示的是

N表示基站个数和各个基站内用户个数的乘积，

根据上面的两个目标，我们可以定义如下的优化目标：

 两个权值均设置为0.5即可。

通过这个多目标的优化函数，进行遗传优化，我们的优化算法实现过程如下所示：

二、核心程序

.............................................................%模拟两个基站的情况Nbs      = 4;%用户个数Nbs个小小区,每个小小区使用K个OFDMA子载波Nuser    = 64;%设置64,128,256等幂次方，或者较大的数据，否则报错或者结果不符合实际情况%仿真信噪比SNRs     =[2:2:20];%以下是5G系统，使用的OFDM+OQAM调制方式发送和接收数据的相关参数%信号发送功率Pow      = 1;%噪声功率Pnoise   = Pow./10.^(SNRs./10); %总的功率Pt       = Pow*Nuser.*(1+rand(1,Nbs)); %模拟不同基站之间的差异%数据发送速率Rb       = 10e6;%采样率Nsamp    = 8;%每个OFDM符号对应的bit数Rt       = 256;%信号带宽Bw       = 5e6;%每个子载波带宽Bw_sub   = Bw/Nuser; %OFDM保护带长度Lgi      = 8;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5G信道相关参数%多径时延Mdelay   = 2;%最大多径时延Mdelay2  = 16;%多径个数Nmulti   = 4;%误码率；main1.m-------------------------------------------------%不同用户数量对应的系统吞吐量；main2.m%资源分配指数对比：CDF-SINR；main3.m%负载均衡指数对比：LBI；main4.mError1   = zeros(length(SNRs),Nbs);%误码率统计长度Nums     = 500;SEL      = ones(1,Nbs);for ii=1:length(SNRs)    %信道估计    %负载均衡初始状态计算    for ij = 1:Nbs        %不同基站，其和用户之间的信号会有差异        [path_delay,path_amp] = func_Multipath(Mdelay,Mdelay2,Nmulti,ij);        %信道估计        [Hest,Channel_p]      = func_Channel_est(path_delay,path_amp,Nuser);        %计算每个用户对应的SINR        for nn = 1:Nuser            %SEL表示基站开关            A        = sum(Pt(ij)*abs(Hest));            B        = Pnoise(ii)*Bw;            SINR(nn) = Pt(ij)*abs(Hest(nn))/(A+B);        end        %Rate,每个用户的速率        for nn = 1:Nuser            Rate(nn) = Bw*log2(1+SINR(nn));        end         Max_sinr(ij) = max(SINR);        Max_Rate(ij) = max(Rate);    end    Max_Rate=Max_Rate/max(Max_Rate);    %产生5G密集网络的多径信道    for ij = 1:Nbs        %不同基站，其和用户之间的信号会有差异        [path_delay,path_amp] = func_Multipath(Mdelay,Mdelay2,Nmulti,ij);        %信道估计        [Hest,Channel_p]      = func_Channel_est(path_delay,path_amp,Nuser);        gain_subc             = abs(Hest);        Err                   = 0;        for jj=1:Nums            rng(ii*jj)            jj            ii            %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%            %以下为一个完整的5G信号由基站发送给用户的通信流程            %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%            %产生随机数据信息            Tsignal           = randint(1,Rt);            %首先进行资源分配            [Sub_bit0,Sub_pw0]= func_chow(Nuser,gain_subc,Rt,Pnoise(ii),Pt(ij));            %将负载高的基站业务，部分转移到负载低的基站上            [Sub_bit,Sub_pw]  = func_maxsinr_loadbalance(Sub_bit0,Sub_pw0,Max_Rate(ij));                        %串并处理            Tsignal_S2P      = func_S2P(Tsignal,Sub_bit,Nsamp);            %基于OFDM+OQAM的5G密集网络调制处理过程            Tsignal_QAM      = func_OQAM_mod(Tsignal_S2P,Sub_pw,Sub_bit);            Tsignal_IFFT     = sqrt(Nuser).*ifft(Tsignal_QAM);            Tsignal_GI       = func_GI_insert(Tsignal_IFFT,Lgi);            %通过信道            Tsignal_multi    = func_add_multipath(Tsignal_GI,Channel_p);            Tsignal_AWGN     = awgn(Tsignal_multi,SNRs(ii),'measured');            %开始接收信号            %OFDM+OQAM解调            Rsignal_noGI     = Tsignal_AWGN(Lgi+1:length(Tsignal_AWGN));            Rsignal_FFT      = 1/sqrt(Nuser).*fft(Rsignal_noGI);            Rsignal_est      = func_Rest(Rsignal_FFT,Hest);            Rsignal_QAM      = func_OQAM_demod(Rsignal_est,Sub_bit,Sub_pw,Nsamp);            %并串处理            Rsignal_P2S      = func_P2S(Rsignal_QAM,Sub_bit,Rt);            %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%            %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%            %统计当前发送的误码率            [Ber_rate,Ber_num]=func_ber(Tsignal,Rsignal_P2S);            Err=Err+Ber_rate;        end        Error1(ii,ij)=Err/Nums;    endendfigure;semilogy(SNRs,mean(Error1,2),'b-s');grid on;xlabel('SNR');ylabel('ber');save old_error.mat SNRs Error1A01-141

三、测试结果

来源地址：https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/129446681