m基于5G通信的超密集网络多连接负载均衡和资源分配算法matlab仿真

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.算法涉及理论知识概要

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。

超密集网络（UDN，Ultra-Dense Network）是5G网络的一个重要特征，它通过在热点区域增加大量的低功率节点来提高网络容量和覆盖率。然而，UDN的部署也带来了许多挑战，其中之一就是多连接负载均衡和资源分配问题。为了解决这个问题，我们可以设计一种基于5G通信的超密集网络多连接负载均衡和资源分配算法。

在UDN中，由于节点密度极高，因此很可能会出现多个节点同时请求相同资源的情况，导致资源竞争加剧。此外，由于节点数量众多，网络中的负载分布可能非常不均衡。因此，我们需要在保证网络整体性能的前提下，实现多连接负载均衡和资源分配。

我们的算法基于以下原理：首先，我们通过测量每个节点的负载情况，以及每个节点与目标之间的距离和信道质量等信息，来评估每个节点的可用性和可靠性；然后，我们根据这些信息，为每个连接分配适当的资源，以确保负载均衡和网络性能最优。

在算法中，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。首先定义系统的总吞吐量为优化目标（注意，在条件相同的情况下，总的吞吐量大，那么意味着用户接入速率，用户平均速率，SINR，等性能指标也较好，因此以该指标为优化目标）

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，

根据上面的两个目标，我们可以定义如下的优化目标：

3.MATLAB核心程序

...................................................................
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;
for ii=1:length(SNRs)
    
    %信道估计
    %负载均衡初始状态计算
    for ij = 1:Nbs
.................................................................................
    %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(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           = round(rand(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_bit1,Sub_pw1] = func_maxsinr_loadbalance(Sub_bit0,Sub_pw0,Max_Rate(ij));
            %优化处理
            [Sub_bit,Sub_pw]  = func_GA_Resource_allocation1(Sub_bit1,Rt,gain_subc,Pnoise(ii),Nuser,Pt(ij),Hest,Bw,Max_Rate(ij),Nbs); 

            %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);
        end
        Error1(ii,ij)=Err/Nums;
    end
end

figure;
semilogy(SNRs,mean(Error1,2),'b-s');
grid on;
xlabel('SNR');
ylabel('ber');
save new_error.mat SNRs Error1
0X_031m