一种基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法技术领域
本发明涉及5G通信领域，一种基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法。
背景技术
传统的蜂窝移动通信网络中，如果两个设备用户需要通信，它们之间必须要经过
基站转接即发射端先将要发送的信息发送到基站，再由基站将信息发送到接收端，它们通
信所需的频谱资源和信道都有基站进行分配。这种集中式通信方式虽然便于对无线频谱资
源和干扰的管理和控制，但是资源利用率较低，例如，如果两个需要通信的用户相距很近，
也要使用双倍的资源进行一般的蜂窝通信，这样会非常浪费频谱资源。同时，随着高速增长
的数据需求迫使5G移动通信网络大幅提高其网络吞吐量。因为无线频谱资源的稀缺，所以
需要提出合理的方案来提高网络的频带利用率，从而满足日益增长的数据需求。
作为5G移动通信网络的关键技术，端到端通信(Device-to-Device，D2D)具有潜在
地提高系统性能、提升用户体验、扩展蜂窝通信的作用。因此D2D通信作为提升蜂窝网络的
资源利用率的关键技术成为5G的重要标准之一。D2D关键技术包括D2D发现技术、D2D同步技
术、无线资源管理、功率控制和干扰协调技术、通信模式切换等。
D2D通信是一种在蜂窝网络主要控制下，允许终端之间利用蜂窝网络的授权频带
资源来进行端到端之间直接通信。使用蜂窝网络的授权频带资源可以免受其它无线通信系
统的干扰，但同时也使得D2D用户与传统蜂窝网用户之间相互干扰。因此，我们需要设计合
理的资源分配算法，在满足用户服务质量的前提下有效的进行资源分配。针对出现的这些
问题，一种基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法，高效地利用蜂窝网络的频谱
资源，提高其频谱效率。
发明内容
发明目的：本发明目的是针对D2D通信系统的资源分配问题，提供一种基于捕食搜
索算法的5G通信系统的资源分配方法，快速有效地进行资源分配的优化，有效提高网络容
量。
技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法，其特征在于，所述方法包
括以下步骤：
(1)初始化系统参数，所述参数包括子信道数量N、终端通信所需的信噪比阈值、
D2D发射终端的功率、移动终端DUE数量M、终端的位置信息，以及捕食搜索算法控制参数，包
括总的限制级别数NumLevel+1，用于增大限制等级L的指针阈值Cthreshold，区域限制搜索
模式的限制等级数Lthereshold，搜索模式的高适应值LhighThreshold；
(2)将系统的资源分配方案进行编码，编码方式为编码方式为G＝(g1,…,gj,…,
gM)，gj表示为DUE j所分配的子信道号码，其取值范围为1…N；
(3)随机选择一个初始点a，a∈Ω，其中Ω为所有可能的取值。令最优解b＝a,计数
器count＝0，搜索限制等级Level＝0，初始化限制集res[NumLevel]；
(4)如果Level<NumLevel，取a的邻域N(s)的子集N′(s)，并求出其最大函数值(函
数值为信道容量值)对应的点mresult，然后转第5步；否则结束，根据最优解b对应的分配方
案进行资源分配。
(5)如果mresult对应的函数值落入res[Level]与b对应的函数值之间，即：Z
(mresult)∈(res[Level],Z(b))，则令a＝mresult，然后转第7步；否则转第6步。
(6)如果a对应的函数值Z(a)＞Z(b)，令b＝a，Level＝0,counter＝0，重新计算限
制集，然后转第4步；否则转第7步。
(7)令counter＝counter+1，如果counter>Cthreshold，令Level＝Level+1，
counter＝0，然后转第8步；否则转第4步。
(8)如果Level＝Cthreshold，令Level＝LhighThreshold，并转第4步；否则直接转
第4步。
所述步骤(3)中的初始化限制集的算法如下：
根据随机选择的初始点a，任从其邻域取NumLevel个点，并计算每个点对应的函数
值；
设初始点a对应的函数值赋予res[0]，把这NumLevel个点对应的函数值按照降序
排列；
把排列后的NumLevel个值依次赋给res[1]，res[2]，···，res[numLevel]。
所述步骤(6)中的重新计算限制集算法如下：
搜索目前为止发现的最优解b的邻域，取NumLevel个点，计算其对应的函数值；
把这b和NumLevel个点对应的函数值按照降序排列，依次赋给res[0]，res[1]，res
[2]，···，res[numLevel]。
所述步骤(4)中邻域N(s)基于N进制的编码方法构造，对于任意一个点P的上一个
点为点P对应N进制数-1对应的点，下一个点为点P对应N进制数+1对应的点，点P的领域为以
点P为中心的上下N3个点的范围。
有益效果：与现有技术相比，本发明基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配
方法，能够有效提高系统的容量，降低终端的发射功率，其性能优越，且易于实现。
附图说明
图1是基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法实现的具体流程图；
图2是采用捕食搜索算法和其他算法所得的信道容量图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明
本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各
种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
场景的选择直接影响了资源分配方法的性能，下面详细分析一下场景的设定与参
数的设置。
1.移动终端的分类与数量
在以D2D通信为关键技术的第五代移动通信系统中，终端分为传统蜂窝网移动终
端CUE和D2D移动终端DUE两类。在频分复用网络中，一个子信道往往只分配给一个CUE，而多
个DUE对可以同时共享CUE所使用的信道资源。在本专利中，我们假设N个CUE和M对DUE共享
所有的信道资源。其中N个CUE和M个DTUE均匀分布在一个半径为R的小区内，DRUE分布在以
其对应的DTUE为圆心，L为半径的圆内。因为每个子信道只分配给一个CUE，所以首先CUE是
随机选择子信道，然后DUE根据算法选择不同的子信道进行复用。
2.信道模型的建立
在专利中，假设CUE采用功率控制。对D2D来说，因为其终端数量多并且位置随机，
采用功率控制会导致非常高的系统负荷并且性能优化并不明显，所以D2D发射终端DTUE采
用固定的发射功率，记作PT。假设发射终端和接收终端之间的信道模型为自由空间衰减模
型，即Pr/Pt＝1/rα,其中Pr是接收终端接收到的功率，Pt是发送终端的发射功率，r为终端之
间的距离，α是路径损耗因子。
3.信道容量
信道容量的计算采用香农信道容量公式，为
其中，B为子信道带宽，SINRci为CUEi接收到的SINR，SINRdj为DRUEj接收到的SINR，
计算公式分别为：
其中，Pi为CUE i的发射功率，ri为CUE i和基站之间的距离，PT为DTUE的发射功率，
dk,i为DTUE k和CUE i之间的距离，α为路径损耗指数，N0为噪声功率，为第i个子信道对应
的终端集；
其中，lj为DTUE j和DRUE j之间的距离，Pm为CUE m的发射功率，dm,j为CUE m和DRUE
j之间的距离，为第m个子信道对应的终端集。
4.算法控制参数的设置
(1)NumLevel：总的限制级别数为NumLevel+1。
(2)Cthreshold：用于增大限制等级Level的指针阈值。
(3)Lthereshold：当Level到达Lthereshold时，则说明该算法已经在所限制区域
内进行了多次有效的搜索而没有找到改进的解，于是算法放弃区域限制的搜索模式。
(4)LhighThreshold：表示搜索模式的高适应值。指的是在常规搜索模式下，如果
算法在Lthereshold个限制等级下搜索完仍然不能发现新的改进解，那么算法将停止。
其中，总的限制级别数NumLevel+1＝6，用于增大限制等级Level的指针阈值
Cthreshold＝1，区域限制搜索模式的限制等级数Lthereshold＝1，搜索模式的高适应值
LhighThreshold＝4。
基于上述基础，对本发明的基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分配方法进行
设计。
如图1所示，本发明实施例公开的一种基于捕食搜索算法的5G通信系统的资源分
配方法，包括以下步骤：
(1)初始化系统参数，所述参数包括子信道数量、终端通信所需的信噪比阈值、D2D
发射终端的功率、移动终端数量以及终端的位置信息，总的限制级别数NumLevel+1＝6，用
于增大限制等级L的指针阈值Cthreshold＝1，区域限制搜索模式的限制等级数
Lthereshold＝1，搜索模式的高适应值LhighThreshold＝4；
(2)将系统的资源分配方案进行编码，编码方式为G＝(g1,…,gj,…,gM)，gj表示为
DUE j所分配的子信道号码，其取值范围为1…N；
(3)随机选择一个初始点a，a∈Ω，其中Ω为所有可能的取值。令最优解b＝a,计数
器count＝0，搜索限制等级Level＝0，初始化限制集res[NumLevel]；
(4)如果Level<NumLevel，取a的邻域N(s)的5％个点构造出N′(s)，并求出其最大
函数值(算法中的函数值即为信道容量值)对应的点mresult，然后转第5步；否则结束，根据
最优解b对应的分配方案进行资源分配。本步骤中邻域N(s)可基于N进制的编码方法构造，
对于任意一个点P的上一个点为点P对应N进制数-1对应的点，下一个点为点P对应N进制数+
1对应的点。例如，系统有3个CUE，10对DUE，随意选择一个点(也即随机一种分配方案)(1,2,
3,3,2,1,2,1,3,2,1)，其可以看作为3进制数，则与其相邻的上一个3进制数为(1,2,3,3,2,
1,2,1,3,1,3)，下一个三进制数为(1,2,3,3,2,1,2,1,3,2,2)。邻域可以设为以此点为中心
的上下N3个点的范围。
(5)如果mresult对应的函数值落入res[Level]与b对应的函数值之间，即：Z
(mresult)∈(res[Level],Z(b))，则令a＝mresult，然后转第7步；否则转第6步。
(6)如果a对应的函数值Z(a)＞Z(b)，令b＝a，Level＝0,counter＝0，重新计算限
制集，然后转第4步；否则转第7步。
(7)令counter＝counter+1，如果counter>Cthreshold，令Level＝Level+1，
counter＝0，然后转第8步；否则转第4步。
(8)如果Level＝Cthreshold，令Level＝LhighThreshold，并转第4步；否则直接转
第4步。
步骤(3)中的初始化限制集的算法如下：
(1)根据随机选择的初始点a，任从其邻域取NumLevel个点，并计算每个点对应的
函数值；
(2)设初始点a对应的函数值赋予res[0]，把这NumLevel个点对应的函数值按照降
序排列；
(3)把排列后的NumLevel个值依次赋给res[1]，res[2]，···，res[numLevel]。
步骤(6)中的重新计算限制集算法如下：
(1)搜索目前为止发现的最优解b的邻域，取NumLevel个点，计算其对应的函数值；
(2)把这b和NumLevel个点对应的函数值按照降序排列，依次赋给res[0]，res[1]，
res[2]，···，res[numLevel]。
图2详细比较了采用基于捕食搜索算法和其他算法所得的D2D通信信道容量。为验
证本发明方法比现有技术的优势，本发明设定如下仿真参数：小区半径R为600m，DUE终端对
的最大距离L为20m，DUE终端对的数量是10，CUE终端的数量为3，CUE的最大发射功率为2W，
DUE的发射功率为0.001W，信道中路径损耗系数为4，SINR的门限值为4.8dB。从图中可以看
出，尽管基于随机算法得到的资源分配方法简单，但其得到的结果不理想；穷举算法可以寻
找出最优的资源分配方法，但穷举法是将所有可行的分配方案进行遍历，所以计算量大，耗
时长；而基于捕食搜索算法计算量小，耗时短，并且可以快速收敛到穷举算法所得的最优结
果。