具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，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作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。

下面结合图1-图3描述本发明的无线自组织网络中断补偿方法及装置。图1是本发明提供的无线自组织网络中断补偿方法的流程示意图，如图1所示，本发明提供无线自组织网络中断补偿方法，包括：

101、目标区域内任一小区中断后，根据目标区域内所有用户终端重新分配至目标区域内各基站进行服务的多种分配方式，以及每个基站对天线下倾角、天线方位角和所服务用户终端功率的多种分配方式，确定多个不同的基站服务用户终端的分配方案。

在建立无线自组织网络中断补偿模型时，需要考虑影响用户服务质量的关键因素，包括基站向用户提供的下行传输功率和天线的方向角和下倾角。

在某一区域中有若干小区，其中某一个小区发生中断。假定目标区域小区基站数量为M，其中的用户数量为N，其中基站有两种状态，中断或者正常工作，假定基站状态为State_i，则基站状态的取值为：

中断小区的用户需分配新的基站，未中断小区的用户可能也需要调整到新的基站以腾出资源。

使用符号S_ij表示任一用户j被基站i服务的状态，取值如下所示：

从而对应了新的用户与基站的服务分配结果。

在分配结果基础上，对每个基站的天线下倾角、方位角进行调整，对基站分配用户的功率进行分配，得到不同的分配方案。

102、从所述多个不同的基站服务用户终端的分配方案中，确定使所有用户终端的加权传输速率最大的分配方案，作为补偿后的分配方案。

本方法的优化目标是最大化所有用户的加权传输速率，假定有三个优先级的用户群体，分别为N₁，N₂，N₃，其对应的权值分别为α₁，α₂，α₃，则优化函数为：

其中，和C_j3分别为不同优先级用户群体的传输速率。

在一个优选实施例中，该目标函数可包括如下约束条件中的部分或全部：

1)表示对于该区域中的所有的基站和用户，服务关系总数等于用户的总数；

2)表示对于某一个用户而言，同时只能被一个基站服务；

3)表示对于某一个用户而言，所得到的传输功率必然大于等于其最小接收功率；

4)表示如果某一个基站此时是正常工作的，那么状态值必然等于1，无论该基站与某一个用户是否相连，该状态值必然大于等于连接关系值，如果某一个基站此时是中断状态，则该基站必然无法与任何用户相连，其状态值为0，服务关系值也必然为0；

5)表示对于任意基站而言，能够提供给用户的全部功率之和必然小于等于该基站的最大功率，其中P_i ^MAX表示该基站的最大下行功率；

6)表示对于某一个基站和用户之间，信噪比必须大于等于给定值ω。

对目标函数最大化进行求解后，得到补偿的最优分配方案。

本发明提供的无线自组织网络中断补偿方法，综合考虑无线参数优化和机械参数优化，适应多种应用场景，针对影响用户服务质量和基站功效的关键参数进行调节，比单一参数调节更加灵活。使用用户传输速率来衡量优化效果，能够真实的反映优化带来的改变，并且将用户的业务分级，能够优先满足比较重要的业务，在用户密度较高或者较多基站发生中断的场合下，能够尽量满足高优先级用户的服务需求。

在一个实施例中，所述从所述多个不同的基站服务用户终端的分配方案中，确定使所有用户终端的加权传输速率最大的分配方案，作为补偿后的分配方案之前，还包括：根据用户和基站间的信道增益、基站为用户提供的下行传输功率和基站的总发射功率，确定基站和用户之间的信噪比；根据所述信噪比，确定用户的传输速率。

获取用户和基站间信道增益之后，可以计算出基站i和用户j之间的信噪比，其计算公式为：

其中，P_i ^j表示基站i为用户j提供的下行传输功率，S_ij表示两者之间的连通关系，表示两者之间的信道增益，P_k表示某一个基站的发送功率，其计算公式为：

该公式表示某一个基站的发射功率等于其服务的所有用户接收到的下行传输功率的总和。

State_k表示该基站的工作状态，N₀为常量，表示加性高斯白噪声频谱密度，上述公式的含义为：某一个基站i和用户j之间的信噪比等于该用户接收到的有效功率乘以增益再除以其他所有基站传递的无效功率加上高斯白噪声所得的值。

获取信噪比之后可以得到传输速率

其中，B为信道带宽。

在一个实施例中，根据用户和基站间的信道增益、基站为用户提供的下行传输功率和基站的总发射功率，确定基站和用户之间的信噪比之前，还包括：根据用户和基站间的水平方位角和垂直方位角，分别确定水平天线增益和垂直天线增益；根据所述水平天线增益和所述垂直天线增益，确定基站和用户间的总天线增益；根据所述总天线增益和用户设备增益，确定用户和基站间的信道增益。

影响基站覆盖范围的关键因素包括天线的下倾角和方位角，其中当天线的下倾角为时，基站i和用户j之间的垂直方位角假定为则其计算公式为：

基站i和用户j之间水平方位角为的时候的水平天线增益，其计算公式为：

其中，δ_3dB表示水平半功率波瓣宽度，G_m为常量。

基站i和用户j之间垂直方位角为的时候的垂直天线增益，其计算公式为：

其中，ξ_e和SLA_v均为常量，ξ_3dB为垂直半功率波瓣宽度。

得到基站i和用户j之间水平方位角和垂直方位角之后，可以计算基站i和用户j之间的总天线增益计算公式为：

获取总天线增益之后就可以计算基站i和用户j之间的信道增益其计算公式为：

其中，G_user表示用户设备增益，表示基站i和用户j之间的路径损耗，其中的计算公式为：

其中f_c表示载频，ε表示额外损耗。

在一个实施例中，所述从所述多个不同的基站服务用户终端的分配方案中，确定所有用户终端的加权传输速率最大的分配方案，作为补偿后的分配方案之前，还包括：确定每个基站的覆盖半径；对于任意两个基站m和n，根据如下公式确定基站间的连通关系：

确定任一分配方案中所有基站之间的连通数之和大于预设阈值；

其中，d_m,n为基站m和n的距离，r_m、r_m分别为基站m和n的覆盖半径。

也就是说必须有足够(预设数量)的基站是由覆盖区重叠的。

对于每一个基站而言，都有其覆盖半径，计算公式为：

其中，d_i表示通过路损公式获取的最远服务用户距离，该基站的覆盖半径等于其服务对象的最远距离对应水平距离和基站高度除以其下倾角的tan值两者中的较小值。获取每一个基站的覆盖半径之后，便可以评估任意两个基站之间的连通关系，如公式(13)所示。

相应地，在求解公式(3)时可增加如下限定条件：

即表示所有基站之间的连通数需要大于给定值η。

本发明实施例，通过确定任一分配方案中所有基站之间的连通数之和大于预设阈值，确保基站之间能够又更多资源进行网络补偿，提高补偿效果。

在一个实施例中，所述从所述多个不同的基站服务用户终端的分配方案中，确定所有用户的加权传输速率最大的分配方案，作为补偿后的分配方案，包括：将每个分配方案作为粒子群算法的一个粒子，初始化每个粒子的取值、粒子位置和粒子速度；以用户的加权传输速率为适应度函数，计算每个粒子的适应度，并更新各个粒子的历史最佳位置以及全局的最佳位置；根据适应度将粒子分为先进粒子和普通粒子，对普通粒子和先进粒子进行更新；若先进粒子新位置的适应度低于更新前的位置，则回滚至更新前的位置，并且采用混沌映射的方式生成基于当前位置的混沌点列，选取出适应度最高的点作为新的位置，直至完成所有粒子的更新；重复上述计算每个粒子的适应度，更新各个粒子的历史最佳位置以及全局最佳位置，对普通粒子和先进粒子进行更新，至完成所有粒子更新的迭代过程，直到达到预设的迭代次数；选取适应度函数值最大的粒子作为补偿后的分配方案。

粒子群算法属于进化算法的一种，从随机解出发，通过迭代寻找最优解，采用适应度来评价解的质量，相比较遗传算法，去除了交叉和变异的操作，通过追寻当前搜索到的最优值来寻找全局最优，该算法精度高，收敛速度快。

本发明采用基于混沌映射的改进粒子群优化算法实施中断补偿。为了避免算法陷入局部最优，本发明在粒子位置更新中引入了混沌映射。混沌指的是由确定性方程得到的具有随机性的运动状态，具有混沌状态的变量称为混沌变量，这种变量具有随机性，遍历性和规律性，利用混沌变量的特性可以优化搜索，避免局部最优，提高算法的全局搜索能力。

在算法迭代过程中，将粒子根据适应度值分为两类，一类为先进粒子，一类为普通粒子。其中，先进粒子指的是在迭代中适应度的值到达一定数值不再变化或者变化幅度很小(如变化幅度小于预设阈值或者变化幅度小于预设比例)的粒子，对于普通粒子，采用常规方式对位置和速度进行更新迭代，对于先进粒子，首先采用普通粒子的方法更新位置，如果新的位置的适应度值没有比当前的位置更高，则回到原来的坐标，采用混沌映射的方式生成待选混沌点列，选取出其中适应度最高的点作为新的坐标，其速度不再改变。先进粒子通过混沌映射的方法在局部范围内搜寻最优解，在迭代过程中，两类粒子互相转换，共同演进。

根据上述思想，算法首先初始化粒子群，其中包含了一组随机解，格式为X_i＝(x₁,x₂,...x_K)，该组随机解中每一个解x_i都是一个方案，表示所有基站对用户的功率分配和下倾角和方位角的配置，假设k∈K，对于方案x_k而言，其表示的内容为：

在每个基站分配功率的时候，需要保证：

1)单个基站分配出去的功率总和不能大于P_i ^MAX。

2)对于每个用户分配的功率都必须要保证乘以增益之后要大于等于

3)每个基站都有一个状态码State_i表示该基站的工作状态，并且维护一个服务列表，表示该基站服务的用户编号，其中为1表示基站i服务对应的用户，为0表示基站i不服务该用户，在初始化解集和每次迭代过程中都需要保证所有用户均被服务到。

4)每一个用户仅能被一个基站服务，所以如果某一个用户已经被分配给某一个基站了，那么其他基站都不再提供服务给该用户。

5)如果某一个基站的状态码为0，则其下倾角，方位角以及服务列表均为空。

6)对于任意的基站用户对，其信噪比必须大于给定值ω。

7)通过服务列表和基站的下倾角可以计算出其覆盖半径，并且可以评估其与相邻基站的邻接关系，其中邻接关系数量必须大于给定值η。

在初始化解集和迭代过程中，需要始终满足上述条件。对于每一个粒子，给定其初始的速度，V_i＝(v₁,v₂,...v_K)，其中v_k表示对于粒子x_k而言其移动速度，该速度表示形式和粒子相同，如下所示：

每一个粒子都有一个由目标函数决定的适应度，并且能够知道到目前为止发现的最好位置pbest，以及现在所处的位置x_k，除此之外，所有的粒子共享位置信息，因此也能知道到目前为止整个群体中所有粒子发现的最好位置gbest，粒子就是通过自身的经验和群体中的最好经验来决定自己下一步的行动。

v_k＝ω*v_k+c₁×rand()×(pbest_k-x_k)+c₂×rand()×(gbest-x_k) (17)

上述为粒子速度的更新公式，其中ω*v_k表示下一步中的速度随上一个状态的速度的影响程度，w为惯性因子。

在一个实施例中，所述对普通粒子和先进粒子进行更新，包括：根据适应度函数和所有粒子发现的最佳位置，确定惯性因子；根据所述惯性因子、所有粒子发现的最佳位置和历史发现的最佳位置，对所述普通粒子进行以及对所述先进粒子进行更新。

本发明采用基于自适应权重和混沌映射的改进粒子群优化算法实施中断补偿，在速度更新中，传统粒子群算法采用的权重w为固定值，缺乏变化，为此本发明提出采用自适应权重代替固定值权重，如果某一个粒子其适应度值较小，说明该粒子距离全局最优解有着较远的距离，此时可以让该粒子全局搜索的能力增强，如果某一个粒子其适应度较大，说明该粒子靠近全局最优解的概率较高，此时可以让其全局搜索的能力降低。

本发明中，惯性因子w定义为：

其中gbest表示当前全局适应度的最大值。fit_k表示对于粒子k而言其适应度，计算公式为：

其中，C_j即为模型部分中的传输速率，α为权值。

传统粒子群算法中c1和c2也是固定值，分别表示速度受自身搜寻的最大值和全局最大值的影响程度，如果在算法初始阶段c2过大，会导致算法过早的趋向全局最优位置，从而导致局部最优解，如果在算法的后期c1过大，会导致算法难以收敛，因此在算法整个迭代过程中，c1应该初期偏大逐渐减小，而c2应该初始较小，逐渐增大。

c₁×rand()×(pbest_k-x_k)为自身认知项，从当前点指向粒子自身认为的最好点的一个矢量，其中cur表示当前的迭代次数，total表示给定的总的迭代次数，随着迭代次数的增加，c₁也会不断减小。

c₂×rand()×(gbest_k-x_k)为群体认知项，从当前点指向群体中最好点的一个矢量，反映了粒子之间的协同合作和知识共享，其中随着迭代次数的增加，c₂会相应增大。

获得了粒子此次迭代的速度之后，便可以更新粒子的位置，公式如下所示：

综上，可得本算法的步骤如下：

1)初始化各项参数，包括总的迭代次数total，混沌映射的迭代次数M，种群的规模K，并给定初始种群，以及初始的速度。

2)计算各个粒子的适应度。

3)更新各个粒子的历史最佳位置pbest，以及全局的最佳位置gbest。

4)根据适应度将粒子分为两类，分别为普通粒子和先进粒子，普通粒子更新速度和位置，先进粒子则首先通过普通粒子的方式尝试更新位置，如果新的位置适应度低于当前的位置，则回滚至原来的位置，并且采用混沌映射的方式生成基于当前的位置的混沌点列，选取出其中适应度最高的点作为新的位置，并且速度不变。通过这种方式更新整个粒子群。

5)如果当前的迭代次数cur>v，则结束算法，输出最优方案，否则回到步骤2)。如下表所示：

本发明实施例的无线自组织网络中断补偿方法，采用基于自适应权重和混沌映射的改进粒子群算法的中断补偿方法：通过启发式方法来寻找当前的最优分配方案，通过采用自适应权重和混沌映射的方法来避免算法陷入局部最优，保证优化效果。

在一个实施例中，所述采用混沌映射的方式生成基于当前位置的混沌点列，包括：根据当前位置的粒子进行Tent映射，对每个粒子天线下倾角设置、方位角设置和用户的功率分配三个维度参数，分别根据如下公式映射到0-1区间：

迭代M次后，得到混沌序列

再根据下述公式更新粒子k中的每一维参数；

其中，[a_l,b_l]为每一维参数的取值范围，x_kl表示第k个粒子的第l维参数。

本发明实施例所采用的混沌映射方式为Tent映射，其公式为：

根据Tent映射，通过如下步骤可以得到粒子k的混沌点列：

1)按照公式(21)将粒子x_k中的三个维度的参数进行映射，第三维是分配方案，映射方法是一样的。

通过上述公式将变量映射到0到1的区间内。

2)利用公式(21)将cx_kl迭代M次，得到混沌序列

3)按照如公式(22)更新粒子k中的每一维。

4)通过混沌序列可以得到粒子x_k经过Tent映射后的混沌点列，需要注意的是，由于存在约束关系，所以在映射之后需要筛选删除掉不符合约束的点：

下面对本发明提供的无线自组织网络中断补偿装置进行描述，下文描述的无线自组织网络中断补偿装置与上文描述的无线自组织网络中断补偿方法可相互对应参照。

图2是本发明提供的无线自组织网络中断补偿装置的结构示意图，如图2所示，该无线自组织网络中断补偿装置包括：分配模块201和处理模块202。其中，分配模块201用于目标区域内任一小区中断后，根据目标区域内所有用户终端重新分配至目标区域内各基站进行服务的多种分配方式，以及每个基站对天线下倾角、天线方位角和所服务用户终端功率的多种分配方式，确定多个不同的基站服务用户终端的分配方案；处理模块202用于从所述多个不同的基站服务用户终端的分配方案中，确定使所有用户终端的加权传输速率最大的分配方案，作为补偿后的分配方案。

在一个装置实施例中，处理模块202还用于，从所述多个不同的基站服务用户终端的分配方案中，确定使所有用户终端的加权传输速率最大的分配方案，作为补偿后的分配方案之前：根据基站和用户间的信道增益、基站为用户提供的下行传输功率和基站的总发射功率，确定基站和用户之间的信噪比；根据所述信噪比，确定用户的传输速率。

在一个装置实施例中，处理模块202还用于，根据基站和用户间的信道增益、基站为用户提供的下行传输功率和基站的总射送功率，确定基站和用户之间的信噪比之前：根据用户和基站间的水平方位角和垂直方位角，分别确定水平天线增益和垂直天线增益；根据所述水平天线增益和所述垂直天线增益，确定基站和用户间的总天线增益；根据所述总天线增益和用户设备增益，确定用户和基站间的信道增益。

在一个装置实施例中，处理模块202还用于，从所述多个不同的基站服务用户终端的分配方案中，确定使所有用户终端的加权传输速率最大的分配方案，作为补偿后的分配方案之前：确定每个基站的覆盖半径；对于任意两个基站m和n，根据如下公式确定基站间的连通关系：

确定任一分配方案中所有基站之间的连通数之和大于预设阈值；

其中，d_m,n为基站m和n的距离，r_m、r_m分别为基站m和n的覆盖半径。

在一个装置实施例中，处理模块202还用于：将每个分配方案作为粒子群算法的一个粒子，初始化每个粒子的取值、粒子位置和粒子速度；以用户的加权传输速率为适应度函数，计算每个粒子的适应度，并更新各个粒子的历史最佳位置以及全局最佳位置；根据适应度将粒子分为先进粒子和普通粒子，对普通粒子和先进粒子进行更新；若先进粒子更新后位置的适应度低于更新前的位置，则回滚至更新前的位置，并且采用混沌映射的方式生成基于当前位置的混沌点列，选取出适应度最高的点作为新的位置，直至完成所有粒子的更新；重复上述计算每个粒子的适应度，更新各个粒子的历史最佳位置以及全局最佳位置，对普通粒子和先进粒子进行更新，至完成所有粒子更新的迭代过程，直到达到预设的迭代次数；选取适应度函数值最大的粒子作为补偿后的分配方案。

在一个装置实施例中，处理模块202还用于：根据适应度函数和历史最佳位置，确定惯性因子；根据所述惯性因子、历史最佳位置和全局最佳位置，对所述普通粒子和先进粒子进行更新。

在一个装置实施例中，处理模块202还用于：根据当前位置的粒子进行Tent映射，对每个粒子中天线下倾角、方位角和用户的功率分配三个维度参数，分别根据如下公式映射到0-1区间：

迭代M次后，得到混沌序列

再根据下述公式更新粒子k中的每一维参数；

其中，[a_l,b_l]为每一维参数的取值范围，x_kl表示第k个粒子的第l维参数。

本发明实施例提供的装置实施例是为了实现上述各方法实施例的，具体流程和详细内容请参照上述方法实施例，此处不再赘述。

本发明实施例提供的无线自组织网络中断补偿装置，综合考虑无线参数优化和机械参数优化，适应多种应用场景，针对影响用户服务质量和基站功效的关键参数进行调节，比单一参数调节更加灵活。使用用户传输速率来衡量优化效果，能够真实的反映优化带来的改变，并且将用户的业务分级，能够优先满足比较重要的业务，在用户密度较高或者较多基站发生中断的场合下，能够尽量满足高优先级用户的服务需求。

图3是本发明提供的电子设备的结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、通信接口(Communications Interface)302、存储器(memory)303和通信总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过通信总线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，以执行无线自组织网络中断补偿方法，该方法包括：目标区域内任一小区中断后，根据目标区域内所有用户终端重新分配至目标区域内各基站进行服务的多种分配方式，以及每个基站对天线下倾角、天线方位角和所服务用户终端功率的多种分配方式，确定多个不同的基站服务用户终端的分配方案；从所述多个不同的分配方案中确定使所有用户终端的加权传输速率最大的分配方案，作为补偿后的分配方案。

此外，上述的存储器303中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供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所提供的无线自组织网络中断补偿方法，该方法包括：目标区域内任一小区中断后，根据目标区域内所有用户终端重新分配至目标区域内各基站进行服务的多种分配方式，以及每个基站对天线下倾角、天线方位角和所服务用户终端功率的多种分配方式，确定多个不同的基站服务用户终端的分配方案；从所述多个不同的基站服务用户终端的分配方案中，确定使所有用户终端的加权传输速率最大的分配方案，作为补偿后的分配方案。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的无线自组织网络中断补偿方法，该方法包括：目标区域内任一小区中断后，根据目标区域内所有用户终端重新分配至目标区域内各基站进行服务的多种分配方式，以及每个基站对天线下倾角、天线方位角和所服务用户终端功率的多种分配方式，确定多个不同的基站服务用户终端的分配方案；从所述多个不同的基站服务用户终端的分配方案中，确定使所有用户终端的加权传输速率最大的分配方案，作为补偿后的分配方案。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

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)执行各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。