移动小区资源最小化切片资源配置方法及系统

1.一种移动小区资源最小化切片资源配置方法，其特征在于，包括以下步骤：搭建基于中继系统的列车移动网络模型，构建资源切片框架；所述搭建基于中继系统的列车移动网络模型，构建资源切片框架，其具体为：将基站与车顶中继建立链路，其中，车顶中继通过列车小站与终端通信；利用轨旁摄像头捕捉实时视频数据，并将视频数据传输至地面数据处理中心进行处理，并将处理结果发送至车载DAS终端，其中，车载终端包括VDS终端和DAS终端；将系统带宽划分为一组资源块，记为 ，单个资源块RB的带宽表示为 ，定义为时频域内分配至VDS终端的最小资源单位，其中， k 表示资源块个数， K 表示资源块数量；将时域划分为时长为 的毫秒时隙，其中，单个迷你时隙的时间长度表示为 ，其中， 表示单个毫秒时隙下的迷你时隙个数， 表示单个迷你时隙的时间长度， 表示单个毫秒时隙的时间长度；采用标准时隙将单个资源块RB分配至VDS终端，其中，到达DAS终端的数据包抢占已分配至VDS终端的带宽资源，选取可用的迷你时隙传输数据，完成资源切片框架的构建；基于构建的资源切片框架，在考虑列车智能业务下行承载需求时，对旅客点播业务和超视距业务建立通信和服务质量保障模型：所述对旅客点播业务和超视距业务建立通信和服务质量保障模型，其具体为：考虑列车智能业务下行承载需求，利用线性模型描述旅客点播业务的速率损失与辅助驾驶业务抢占迷你时隙数量之间的关系，其中，VDS终端 m 的传输数据速率为：其中， 表示VDS终端 m 的传输数据速率， 表示单个资源块RB的带宽， 表示分配给VDS终端 m 的单个资源块RB总数， 表示DAS终端 n 抢占VDS终端 m 的迷你时隙数量， 表示VDS终端 m 的信噪比， 表示系统中多个VDS终端的集合， 表示大尺度信道增益， 表示VDS终端 m 的传输功率， 表示信道状态信息， 表示加性高斯白噪声功率；基于描述的关系，利用快速时变衰落信道中的时间相关性构建实际 的统计概率分布，其中，条件概率密度函数的表达式如下：其中， 表示条件概率密度函数， 表示第 j 个终端的真实小尺度衰落， 表示信道估计误差系数， 表示第一类零阶贝塞尔函数， 表示最大多普勒频移， 表示信道估计误差系数， 表示信道反馈延迟， 表示列车速度， 表示载波频率， 表示光速， 表示第 j 个终端的估计小尺度衰落， 表示加性高斯白噪声功率， 表示第一类零阶修正贝塞尔函数， 表示估计误差， 表示系统中多个VDS终端的集合， 表示系统中仅有一个DAS终端；利用 的条件概率密度函数，得到VDS终端 m 在所有单个资源块RB上的平均数据速率，完成对旅客点播业务通信和服务质量保障模型的建立：其中， 表示VDS终端 m 在所有单个资源块RB上的平均数据速率， 表示条件概率密度函数， 表示第 m 个VDS终端的估计小尺度衰落， 表示积分运算；通过计算DAS终端的数据速率，得到DAS终端 n 的平均数据速率；根据DAS终端 n 的平均数据速率得到DAS终端的数据传输时延；根据DAS终端的数据传输时延，利用条件风险值捕捉DAS传输时延的尾部特征得到 函数，完成对超视距业务通信和服务质量保障模型的建立，其中， 表示C-VaR函数， 表示延迟阈值变量，C-VaR表示超过风险值的潜在时延的平均值， 表示DAS终端的数据传输时延；基于构建的通信和服务质量保障模型，建立以带宽分配和终端抢占分组为目标变量的优化问题，其中，目标为最小化带宽资源；基于目标变量的优化问题，利用凸优化理论化简原始问题，将资源块分配子问题通过约束松弛推导得到最优分配策略，以及将迷你时隙抢占子问题转换目标函数，引入辅助变量，简化为易求解形式；利用基于块坐标下降的资源块分配和抢占BCD-AP高效算法，迭代求解资源块分配子问题和迷你时隙抢占子问题，获得最优资源分配策略，完成移动小区资源最小化切片资源配置。 2.根据权利要求1所述的移动小区资源最小化切片资源配置方法，其特征在于，所述DAS终端的数据传输时延的表达式如下：其中， 表示DAS终端的数据传输时延， 表示DAS终端的数据包包长， 表示DAS终端 n 的平均数据速率， 表示DAS终端的数据速率， 表示条件概率密度函数， 表示DAS终端 n 的真实小尺度衰落， 表示DAS终端 n 的估计小尺度衰落， 表示终端 n 的接收信噪比， 表示大尺度信道增益， 表示DAS终端 n 的传输功率。 3.根据权利要求2所述的移动小区资源最小化切片资源配置方法，其特征在于，所述 函数的表达式如下：其中， 表示C-VaR函数， 表示延迟阈值变量， 表示时延阈值， 表示期望值，C-VaR表示超过风险值的潜在时延的平均值。 4.根据权利要求1所述的移动小区资源最小化切片资源配置方法，其特征在于，带宽资源最小化问题的表达式如下：其中， 表示目标函数， x 和 z 均为优化变量集合， x ={ }表示分配资源块数量集合， z ={ }表示分配迷你时隙数量集合， 表示延迟阈值变量， 表示分配给VDS终端 m 的单个资源块RB总数， 表示系统中多个VDS终端的集合， 表示单个资源块RB的带宽， 表示VDS终端 m 的传输数据速率， 表示VDS终端 m 的最小吞吐量QoS需求， 表示C-VaR函数， 表示DAS终端的数据传输时延， 表示DAS终端的C-VaR最大风险阈值，C-VaR表示超过风险值的潜在时延的平均值， 表示正整数集合， 表示DAS终端 n 抢占VDS终端 m 的迷你时隙数量， 表示单个毫秒时隙下的迷你时隙个数。 5.根据权利要求1所述的移动小区资源最小化切片资源配置方法，其特征在于，所述资源块分配子问题的表达式如下：其中， 表示目标函数， x 表示优化变量集合， x ={ }表示分配资源块数量集合， 表示VDS终端 m 的传输数据速率， 表示分配给VDS终端 m 的单个资源块RB总数， 表示正整数集合， 表示终端 m 的最优资源块分配， 表示VDS终端 m 的最小吞吐量QoS需求， 表示单个资源块RB的带宽， 表示VDS终端m的传输速率， 表示DAS终端 n 抢占VDS终端 m 的迷你时隙数量， 表示单个毫秒时隙下的迷你时隙个数， 表示VDS终端 m 的信噪比， 表示条件概率密度函数， 表示信道状态信息， 表示信道估计误差系数， 表示第 m 个VDS终端的估计小尺度衰落， 表示信道反馈延迟， 表示积分运算。 6.根据权利要求1所述的移动小区资源最小化切片资源配置方法，其特征在于，所述迷你时隙抢占子问题的表达式如下：其中， 表示子问题目标函数， z 为优化变量集合， z ={ }表示分配迷你时隙数量集合， 表示延迟阈值变量， 表示辅助变量， 表示时延阈值， 表示DAS终端的C-VaR最大风险阈值，C-VaR表示超过风险值的潜在时延的平均值， 表示对 求期望， 表示期望值， 表示DAS终端的数据传输时延， 表示分配给VDS终端 m 的单个资源块RB总数， 表示单个毫秒时隙下的迷你时隙个数， 表示系统中多个VDS终端的集合， 表示DAS终端可抢占且不影响VDS传输速率的迷你时隙数量， 表示DAS终端 n 抢占VDS终端 m 的迷你时隙数量， 表示VDS终端 m 的最小吞吐量QoS需求， 表示单个资源块RB的带宽， 表示VDS终端 m 的传输速率， 表示DAS终端的数据包包长， 表示DAS终端 n 的信噪比， 表示DAS终端 n 的真实小尺度衰落， 表示信道估计误差系数， 表示积分运算， 表示DAS终端 n 的估计小尺度衰落， 表示信道反馈延迟。 7.一种执行权利要求1-6任一所述的移动小区资源最小化切片资源配置方法的移动小区资源最小化切片资源配置系统，其特征在于，包括：第一处理模块，用于搭建基于中继系统的列车移动网络模型，构建资源切片框架；所述搭建基于中继系统的列车移动网络模型，构建资源切片框架，其具体为：将基站与车顶中继建立链路，其中，车顶中继通过列车小站与终端通信；利用轨旁摄像头捕捉实时视频数据，并将视频数据传输至地面数据处理中心进行处理，并将处理结果发送至车载DAS终端，其中，车载终端包括VDS终端和DAS终端；将系统带宽划分为一组资源块，记为 ，单个资源块RB的带宽表示为 ，定义为时频域内分配至VDS终端的最小资源单位，其中， k 表示资源块个数， K 表示资源块数量；将时域划分为时长为 的毫秒时隙，其中，单个迷你时隙的时间长度表示为 ，其中， 表示单个毫秒时隙下的迷你时隙个数， 表示单个迷你时隙的时间长度， 表示单个毫秒时隙的时间长度；采用标准时隙将单个资源块RB分配至VDS终端，其中，到达DAS终端的数据包抢占已分配至VDS终端的带宽资源，选取可用的迷你时隙传输数据，完成资源切片框架的构建；第二处理模块，用于基于构建的资源切片框架，在考虑列车智能业务下行承载需求时，对旅客点播业务和超视距业务建立通信和服务质量保障模型；所述对旅客点播业务和超视距业务建立通信和服务质量保障模型，其具体为：考虑列车智能业务下行承载需求，利用线性模型描述旅客点播业务的速率损失与辅助驾驶业务抢占迷你时隙数量之间的关系，其中，VDS终端 m 的传输数据速率为：其中， 表示VDS终端 m 的传输数据速率， 表示单个资源块RB的带宽， 表示分配给VDS终端 m 的单个资源块RB总数， 表示DAS终端 n 抢占VDS终端 m 的迷你时隙数量， 表示VDS终端 m 的信噪比， 表示系统中多个VDS终端的集合， 表示大尺度信道增益， 表示VDS终端 m 的传输功率， 表示信道状态信息， 表示加性高斯白噪声功率；基于描述的关系，利用快速时变衰落信道中的时间相关性构建实际 的统计概率分布，其中，条件概率密度函数的表达式如下：其中， 表示条件概率密度函数， 表示第 j 个终端的真实小尺度衰落， 表示信道估计误差系数， 表示第一类零阶贝塞尔函数， 表示最大多普勒频移， 表示信道估计误差系数， 表示信道反馈延迟， 表示列车速度， 表示载波频率， 表示光速， 表示第 j 个终端的估计小尺度衰落， 表示加性高斯白噪声功率， 表示第一类零阶修正贝塞尔函数， 表示估计误差， 表示系统中多个VDS终端的集合， 表示系统中仅有一个DAS终端；利用 的条件概率密度函数，得到VDS终端 m 在所有单个资源块RB上的平均数据速率，完成对旅客点播业务通信和服务质量保障模型的建立：其中， 表示VDS终端 m 在所有单个资源块RB上的平均数据速率， 表示条件概率密度函数， 表示第 m 个VDS终端的估计小尺度衰落， 表示积分运算；通过计算DAS终端的数据速率，得到DAS终端 n 的平均数据速率；根据DAS终端 n 的平均数据速率得到DAS终端的数据传输时延；根据DAS终端的数据传输时延，利用条件风险值捕捉DAS传输时延的尾部特征得到 函数，完成对超视距业务通信和服务质量保障模型的建立；第三处理模块，用于基于构建的通信和服务质量保障模型，建立以带宽分配和终端抢占分组为目标变量的优化问题，其中，目标为最小化带宽资源；第四处理模块，用于基于目标变量的优化问题，利用凸优化理论化简原始问题，将资源块分配子问题通过约束松弛推导得到最优分配策略，以及将迷你时隙抢占子问题转换目标函数，引入辅助变量，简化为易求解形式；第五处理模块，用于利用基于块坐标下降的资源块分配和抢占BCD-AP高效算法，迭代求解资源块分配子问题和迷你时隙抢占子问题，获得最优资源分配策略，完成移动小区资源最小化切片资源配置。