如前所述，RRH 不但可以从环境能源收集能量，还可以从电网或其他 RRH 购买能量。本文将e_n(t)定义为RRH _n在时隙t收集的能量，能量来自于太阳能、风能。则每个时隙的EH约束为

其中，ψ_n(t)定义为在时隙t可以被RRH _n收集到的环境能量，$e_n^{\text{sun}}(t)$ 和$e_n^{\text{wind}}(t)$ 分别表示时隙t时RRH_n所收集的来自太阳和风的可再生能量。由于EH过程受环境因素变化，所以ψ_n(t)的值随时间动态改变，且最高界限为ψ_max，即ψ_n(t)≤ψ_max,∀n∈N。接着，将g_n(t)定义为RRH_n在时隙t所购买的传统电能；将$E_n^{\text{RRH}}(t)$ 定义为RRH_n在时隙t执行能量共享策略得到的能量，包括可再生电能和传统电能；将$P_{\text{RRH}}^{n,k,m,\text{tras}}(t)$定义为RRH n通过信道k到用户m的传输功率。最后，将E_n(t)定义为在t时隙RRH_n的可用能量。由以上定义可知，RRH_n的动态能量到达模型为

其中，P_RRH是激活 RRH 所消耗的能量；r r h_n(t)是二进制变量，当在t时隙RRH_n是激活状态为1；M和K分别是所有用户集合和无线信道集合；$\Vert {M^{\prime }}_n^{}\Vert$表示第n个RRH所属小区中RAP-UE集合的元素数目；$u{e}_{n,m}^k(t)$ 也是一个二进制变量，当在时隙t时RRH_n通过信道k服务用户m，则为1。显然，可用能量和输入能量的总和不能大于 RRH 的可充电电池容量，即满足式(3)所示的约束条件。

其中，∏_n是RRH_n电池容量，N是RRH集合。

如前所述，RAP-UE由混合能量供电，本文将e_m′(t)定义为RAP-UE_m在时隙t所收集的能量，能量来自太阳能、风能以及RRH广播时的RF信号。当 RRH 在时隙 t 广播信息时，所属小区内的目标UE接收RRH广播的信号，非目标RAP-UE接收相同RRH广播的能量。因此，RAP-UE_m'在时隙t的能量收集表示为

其中，η是收集RRH广播能量时的能量效率；$co{n}_{m^{\prime }}^n$′是布尔变量，若RAP-UE_m'在第n个RRH所在小区中时为1；M _n表示第n个RRH所在小区中的UE集合。

与RRH能量到达模型类似，将E_m′(t)定义为在时隙t时RAP-UE_m'的可用能量。由于UE的激活能耗不具有可比性，本文计算能耗时将之忽略。那么， RAP-UE_m'的动态能量到达模型为

其中，$g_{m^{\prime }}(t)$ 表示RAP-UE_m'在时隙t所购买的传统电能，M′′是普通 UE 集合，$P_{\text{UE2}}^{m^{\prime },k,m^{″},\text{tras}}(t)$表示在时隙t时RAP-UE_m'通过信道k到普通用户m′′的传输功率，${\delta }_{m^{\prime },m^{″}}^k(t)$是二进制变量，当RAP-UE_m'在时隙t通过信道k传输信息到用户m,,时为1。同上，可用能量和输入能量的总和不能大于RAP-UE的可充电电池容量，即

其中，∏_m′是RAP-UE_m'的可充电电池容量，M′是RAP-UE集合。

如前所述，在CRAN-NV架构中，总集中控制器通过调度资源分配策略，组成具有不同特点的V-CRAN。然而，传统SP是按租用需求最大化时所需资源进行分配，且分配后的资源固定且专属，这导致业务流量少的 SP 资源浪费，业务流量过载的SP得不到满足，造成总体资源利用率低下。因此，本文考虑不同的 SP 组成不同 V-CRAN，即对虚拟C-RAN 进行区分业务服务，并将其划分为 S 个V-CRAN，然后为了适应负载流量的动态变化，按照各种业务的负载流量公平地为 V-CRAN 分配虚拟资源。这样，不仅可以保证各种业务所分配资源的公平性，还减少了资源分配时的资源选择区间，从而降低算法复杂度和处理时延。

所需分配的虚拟资源包括 BBU 计算资源、TWDM-PON 波长资源、RRH 可用能量资源、RAP-UE可用能量资源和RRH无线信道资源。对于虚拟BBU计算资源来说，不同V-CRAN所分配的计算资源量需要与其负责的业务负载成比例，且总和不大于 C-RAN 虚拟总资源量。又因为波长资源LC与BBU直接相连且具有相同的基数。因此，虚拟BBU计算资源和TWDM-PON波长分配具有的比例公平约束如式(12)～式(14)所示。

其中，$\Vert •\Vert$ 表示某集合元素的总数，W_s和LC_s分别表示第s个V-CRAN中的BBU计算资源集合和波长资源集合，b_s表示第s个V-CRAN所负责业务的总请求带宽资源，b_s,n,m,h表示第s个V-CRAN中的RRH_n占用信道k到用户m的请求带宽资源，α₁是一个整数，可以严格比例约束得到松弛。同理，对于每个 RRH 来说，其可用能量和数据缓冲单元根据各服务负载等比分配。那么，RRH_n的能量与资源共享分配如式(15)～式(17)所示。

其中，$E_n^s(t)$ 、$e_n^s(t)$ 、$g_n^s(t)$ 及${\Omega }_n^s(t)$分别表示第 s个V-CRAN中RRH_n的可用能量、可再生能量、传统能量和数据缓冲区容量，Ω_RRH表示每个RRH的数据缓冲区容量。接着，RAP-UE的可用能量和数据缓冲单元与RRH具有相同分配策略，即

其中，$E_{m^{\prime }}^s(t)$ 、$e_{m^{\prime }}^s(t)$ 、$g_{m^{\prime }}^s(t)$ 及${\Omega }_{m^{\prime }}^s(t)$分别表示第s个V-CRAN 中所分配给 RAP-UE_m'的可用能量、可再生能量、传统能量和数据缓冲区容量，Ω_UE2表示每个RAP-UE的数据缓冲区容量。而对于无线信道资源来说，其约束为

其中，K_s表示第s个V-CRAN的无线信道集合。

在一级集中控制器处，为了有效地完成满足以上约束条件的虚拟资源公平分配，本节结合考虑小区业务流量动态变化的特点，提出了动态V-CRAN比例公平资源配置机制。各类虚拟资源具有相似的分配特性，因此，本节以BBU计算资源为例描述分配算法的执行，算法的具体伪代码如算法1所示。当一个用户请求到达后，一级控制器先判断连接类型和服务类型，并记录上一时刻各种服务的负载信息和V-CRAN的BBU计算资源分配信息（算法1中1)～3)）。如果请求属于中断请求类型，则m=1，那么将减去请求负载大小的当前时刻各 V-CRAN 的负载比例与上一请求到达后的计算资源分配比例作比较，若大致相等，则资源配置保持不变；若不等，则根据当前负载比例和先前配置信息重新进行资源分配。如果请求属于连接请求类型，m=-1，则当前时刻服务负载为加上请求负载后的结果，其具体操作与中断请求类型类似，不再加以赘述（算法1中4)～7)）。

算法1 比例公平资源分配算法

输入：一个用户请求

输出：所有V-CRAN的资源分配结果

1) 当用户请求到达时，执行以下操作

2) 判断请求的连接类型 m={-1,1}和服务类型j∈[1,S]

3) 记录上一请求到达时所有V-CRAN的BBU资源配置和负载情况为$W^{\prime }=({W^{\prime }}_1\cdots ,{W^{\prime }}_j,\cdots ,{W^{\prime }}_S)$和$L^{\prime }=({L^{\prime }}_1,\cdots ,{L^{\prime }}_j,\cdots ,{L^{\prime }}_S)$

4) if $({W^{\prime }}_1:\cdots :{W^{\prime }}_j:\cdots :{W^{\prime }}_S)=(1\pm \alpha )({L^{\prime }}_1:\cdots :({L^{\prime }}_j-m\ast b_j):\cdots :{L^{\prime }}_S)$

5) 令当前BBU资源配置与上一请求到达时的配置保持不变，即$\text{current}(W_1^{}:\cdots :W_j^{}:\cdots :W_S^{})=\text{upper}({W^{\prime }}_1\cdots :{W^{\prime }}_j:\cdots :{W^{\prime }}_S)$

6) else

7) 基于新的负载按照比例公平的原则进行重新分配，即 $\text{current}(W_1^{}:\cdots :W_j^{}:\cdots :W_S^{})=(1\pm \alpha )({L^{\prime }}_1:\cdots :{L^{\prime }}_j-m\ast b_j:\cdots :{L^{\prime }}_S)$

在混合能量支持的 CRAN-NV 网络架构中， RRH的能量包括可再生能量和传统能量2个部分。为了最小化在 RRH 处产生的传统能耗，考虑最大化使用可再生能量。RRH能耗包括已激活设备能耗和传输信号能耗。对于激活能耗来说，当 RRH_n的剩余可再生能量不足以支持RRH正常激活运转时，考虑由其他RRH提供所需的能量。因此，将$a_{s,n}^{s1,n1}(t)$定义为二进制变量，当第s个V-CRAN中的RRH_n在时隙t向第s₁个V-CRAN中的$RR{H}_{n_1}$借调激活所需的可再生能量时为 1。为了简便，本文考虑第 s个V-CRAN中的RRH_n最多向同一或不同V-CRAN中的一个RRH借调能量，所以

令${\theta }_n^s(t)$表示为第s个V-CRAN中的RRH_n为了正常激活运转在自身所使用的可再生能量。当第 s个V-CRAN中的RRH_n自身所储备的可再生能量能够支持它所分得的激活能耗时，${\theta }_n^s(t)$为RRH_n所分配的激活能耗；否则，${\theta }_n^s(t)$为RRH_n所存储的可再生能量。那么，

基于上述变量$a_{s,n}^{s_1,n_1}(t)$和${\theta }_n^s(t)$，可知时隙t第n个RRH被激活时的能耗占比变量为

类似地，对于传输信号能耗来说，当某新用户所在的RRH的剩余可再生能量不足以支持用户请求时，考虑由同一SP下的RRH或其他SP下的RRH提供所需的能量。因此，将$c_{s,n,k,m,\text{tras}}^{s_1,n_1}(t)$定义为二进制变量，当第 s 个 V-CRAN 中的 RRH_n在时隙 t 向第 s₁个V-CRAN下的$RR{H}_{n_1}$借调其占用k信道向用户m发送信号所需的可再生能量时为1，同样，也最多向同一或不同SP下的一个RRH借调能量；${\xi }_{n,k,m}^s(t)$定义为第s个V-CRAN中的RRH_n占用信道k向用户m发送信息时在自身所使用的可再生能量，其选择策略与${\theta }_n^s(t)$相似。因此，第s个V-CRAN中的RRH_n在时隙t占用信道k发送信号到用户m的能耗占比变量具有如下约束：

在以上约束的基础上，若实现最小化 RRH 所消耗的传统电能，需要设计合理的 RRH 能量共享机制，对 RRH 能量进行合理调用。因此，当某新用户请求所关联 RRH 的剩余可再生能量不足以支持激活能耗或传输信号能耗时，三级控制器执行以下算法，其伪代码如算法2所示。

算法2 能量共享算法

1) 判断用户请求的服务类型j∈[1,S]，并依据式(24)和式(27)计算用户关联RRH_n所需的借调能量EG(n)

2) 基于剩余可再生资源对第j个V-CRAN的所有RRH进行降序排序

3) if EG(n)<= REGSUR _RRHJ_MAX

4) 在集合RRH_J中选择具有最大剩余能量的RRH给予RRH_n所需的能量

5) else

6) 对其他类型V-CRAN i (i≠j,i∈[1,S])执行以下操作：

7) 基于剩余可再生资源对第 i 个 V-CRAN的RRH进行降序排序

8) if EG(n)≤REGSUR _RRHI_MAX

9) 在 RRH_I 中选择具有最大剩余能量的RRH供给RRH n所需的能量，并结束算法

10) else

11) 跳转到6)对下一类型V-CRAN进行判断

12) 若在所有V-CRAN中均不存在RRH可为RRH_n提供所需的可再生能量，则考虑用传统电网能量替代可再生能量，并执行以下操作

13) if EG(n)≤EGSUR_G_RRHN

14) 选择RRH_n提供传统电网能量

15) else

16) 依据可再生能量分配过程为 RRH_n寻求不足能量的供给

17) 若不存在任何RRH可为RRH_n提供可再生能量和电网能量，则拒绝此用户请求

在算法中，首先判断新用户请求的服务类型j，并计算用户请求关联 RRH_n所需借调的能量 EG(n) （算法2中1)）。接着，对第j个V-CRAN中的RRH(不包含请求所关联的 RRH)按照剩余可再生能量由大到小排列，并放入集合RRH_J中（算法2中2)）。然后，将请求 RRH 所需能量 EG(n)与集合 RRH_J中的最大剩余能量进行对比，若出现小于或等于的情况，则选择具有最大剩余能量的 RRH 给予请求RRH_n所需的能量；否则，当集合RRH_J中不存在RRH可以支持请求RRH_n所需能量时，考虑从其他V-CRAN 中的 RRH 借调能量。那么，对所有类型V-CRAN执行以下循环操作：将第i个V-CRAN中的 RRH 按照剩余可再生能量由大到小排列，并放入集合RRH_I中。如果集合RRH_I中的RRH最大剩余能量大于或等于请求 RRH_n所需能量，则选择具有最大剩余能量的RRH给予请求RRH_n所需的能量，并停止循环；如果小于，则对第i+1个V-CRAN中的RRH执行以上操作（算法2中3）～11)）。如果遍历完所有V-CRAN的RRH之后，仍未存在合适的RRH为请求RRH_n提供可再生能量时，为了保障链路的可靠连接，考虑使用传统能量。那么，首先判断请求 RRH_n自身所储存的传统能量能否完成能量 EG(n)的供给，如果不足，则按照可再生能量借调过程依次向同一 V-CRAN 中、不同 V-CRAN中的RRH寻求不足能量的供给（算法2中12)～16)）。最终，若不存在任何 RRH 可为其提供所需的能量时，则拒绝此用户请求（算法2中17)）。

由第4节可知，V-CRAN的总能耗包括3个部分，即CO网络设备计算能耗、RRH通信设备能耗、RRH和RAP-UE通信能耗。为了使总能耗最小化，本文考虑使各部分能耗分别最小化。为了最小化RRH 和 RAP-UE 的传统能耗且在不增加能耗的基础上提高吞吐量，本文依据信道状态信息和 RRH与用户的剩余能量及资源信息，为新业务请求选择合理的RAP-UE和关联RRH。而对于CO网络设备来说，它们仅靠传统电网提供能量，所以要想使其能耗最小，需要使激活CO网络设备的数量最小。因此，本节首先基于能量和信道状态为用户请求选择接入模式和关联RRH；然后依据波长资源剩余情况并以能耗最少为原则为用户请求分配小区处理（PHY-cell,cell processing）资源，即为其服务的主BBU和VPON；最后基于能耗和处理时延最少选择合适的用户处理（UP,user processing）模块对其进行基带处理，从而完成V-CRAN中用户请求的整个资源分配。

5.3.1 基于特殊接入模式的用户关联机制

在V-CRAN中，针对RRH与用户之间的关联机制，本文考虑2种情况：第一种情况是当新用户请求到达时，如果存在空闲信道，则普通用户不通过RAP-UE中继而是直接连接RRH；第二种情况是依据剩余能量和资源寻找合适 RAP-UE 间接接入RRH。为了使RRH能耗最小，在接入RAP-UE时，首先使用储存的可再生能量，当可再生能量不足时才使用自身的传统能量。

对于第s个V-CRAN中的RAP-UE来说，为了保证服务质量，其承担的负载流量不大于资源容量且能耗不大于存储的可用能量，即

接着，为了合理分配 RAP-UE 的能量，定义${\zeta }_{m,k,m^{\prime }}^s(t)$为在t时隙RAP-UE_m'占用信道k向第s个V-CRAN中的用户m发送信息时在自身所使用的可再生能量，其选择策略与${\theta }_n^s(t)$相似。那么，

由上可得，在 t 时隙第 s 个 V-CRAN 中的RAP-UE_m'占用信道k发送信号到用户m的能耗占比变量为

对于第 s 个 V-CRAN 中的 RRH 来说，它与RAP-UE类似，其负载流量小于资源容量且总能耗不大于可用能量，即

其中，与RAP-UE不同，RRH能耗包括激活能耗和通信能耗，且 RRH 收集的可用能量包含共享其他RRH的能量。

此外，在 RRH 与用户之间的无线信道占用资源必须不超过无线信道资源总量，那么

为了避免用户间的过度同频干扰，本文假设物理层采用正交频分复用技术，在时隙t每个信道最多被一个用户占用，则RRH与RAP-UE占用信道时相互独立，不产生干扰。并且，每个用户在每个时隙最多由连接RRH的一个信道传输。因此，第s个V-CRAN的无线信道资源分配有如下约束，即

接着，为了保证用户的服务质量，分配功率时不同 V-CRAN 的传输速率大于所设置的最低传输速率，则

其中，W 是信道子载波带宽，h_s,n,k,m是第 s 个V-CRAN中的RRH_n占用信道k向用户m发送信息时的信道增益，N₀表示高斯白噪声的功率谱密度， h_s,m,k,m′表示第s个V-CRAN中的RAP-UE _m'占用信道k向用户m发送信息的信道增益。

最后，为了在满足以上约束条件的基础上， RRH和UE之间的传统能耗最小化且提高吞吐量，本文设计了RAP-UE和RRH选择机制，其伪代码如算法3所示。

算法3 用户关联算法

输入：一个用户请求

输出：用户的关联RRH和RAP-UE

1) 当用户请求到达时，执行以下操作

2) 统计剩余无线信道资源H_SUR

3) if H_SUR>0

4) 遍历第j个V-CRAN中的RRH n且$n\in [1,\Vert N_s\Vert ]$，并执行以下判断

5) if RRH_SUR_RES(n)> REQUEST_BW

6) 将RRH n放入集合OVER_RRH中，然后令n=n+1，并跳转到步骤4)

7) else，直接令n=n+1，并跳转到步骤4)

8) 基于剩余可再生资源对集合OVER_RRH 中的RRH进行降序排序

9) if RRH_SUR_EG(max)<REQUEST_EG

10) 执行RRH能量共享机制（即算法2）

11) else

12) 选择具有 RRH_SUR_EG(max)能量的RRH作为关联RRH

13) else

14) 遍历第j个V-CRAN中的RAP-UE u且$u\in [1,\Vert M_s^{,,}\Vert ]$，并执行以下判断

15) if RAP_UE_SUR_RES(u)> REQUEST_BW

16) 将RAP-UE u放入集合RELAY_M中

17) 令u=u+1，并跳转到14)

18) if RELAY_M=NULL，则拒绝新用户请求

19) else

20) 基于剩余可再生能量对集合RELAY_M中的RAP-UE进行降序排序

21) 选择具有 RAP_UE_SUR_EG(max)能量的RAP-UE作为中继

22) 执行4)～12)为用户选取关联RRH

在算法3中，当用户请求到达时，统计剩余无线信道资源算法中2)。如果存在空闲信道，则直接为用户请求选择关联RRH（算法3中3)～12)）。选择 RRH 时执行以下操作：首先将第 j 个 V-CRAN中剩余资源大于新用户负载的 RRH 放入集合OVER_RRH 中，并按照剩余可再生能量由大到小对集合元素进行排序。然后，将最大剩余可再生能量与发送新用户所需的能量进行对比，若最大剩余可再生能量小于新用户所需的能量，则调用 RRH能量共享机制从合适的 RRH 购买所需的可再生能量，否则，选择具有最大剩余可再生能量的 RRH作为新用户关联RRH。如果不存在空闲信道，则为用户请求选择 RAP-UE 间接接入 RRH（算法 3 中13)～22)）。那么，执行以下操作：首先将第 j 个V-CRAN 中所有剩余资源大于新用户负载资源的RAP-UE放入集合RELAY_M中，如果集合为空，则不存在合适的RAP-UE为新用户进行中继，即放弃新用户的服务请求；否则，将集合RELAY_M中的RAP-UE按照剩余可再生能量由大到小排序，然后选择排序后集合中具有最大剩余可再生能量的RAP-UE作为中继。接着，按照RRH选择机制选取关联RRH，从而完成新用户请求的合理关联。

5.3.2 TWDM-PON波长资源共享机制

在V-CRAN中，TWDM-PON波长信道具有高容量特征，一个TWDM-PON可支持多个VPON，每个VPON都由一个连接BBU的LC和多个共享相同波长的ONU组成。并且，BBU基带处理被虚拟化为两种类型的功能实体，即PHY-cell和UP。其中，PHY-cell模块用于标记所属VPON。本节的TWDM-PON 波长资源共享机制主要是为未配置PHY-cell的小区选择适当的主BBU和VPON。首先，为了保证包含多个 PHY-cell 标识的 VPON 负载不大于VPON最大容量限制，即

其中，W_s是第s个V-CRAN的VPON波长集合；S是所有的服务类型集合；N_s是第s个V-CRAN的小区集合，同时也是RRH的集合；C_VPON表示VPON波长容量；ρ₅是为了保证 VPON 可靠性设置的容量约束参数；$x_{n,w}^s(t)$是二进制变量，若第 s 个V-CRAN中的小区n在VPON w进行基带数据传输，其值为1。本文假定一个V-CRAN的一个小区只能在一个VPON中进行基带数据传输，那么，

接着，只要有任意的小区在VPON上进行数据传输，则LC始终保持激活状态，即

其中，$\Vert ·\Vert$ 表示某集合元素的总数；$\lceil ·\rceil$是向上取整。

对于基于以上约束的TWDM-PON波长资源共享机制，其具体伪代码如算法4所示。在算法中，首先对属于第j个V-CRAN中的VPON按照剩余带宽资源由大到小排列（算法4中1)）。然后，将最大剩余带宽资源与请求带宽进行对比，若最大剩余带宽资源小于请求带宽，则激活新的 BBU 和与之相连的 VPON 进行服务，并将小区 PHY-cell 写入到 BBU 中；否则将与具有最大剩余带宽资源的VPON 相连的 BBU 作为主服务 BBU（算法 4 中2)～7)）。

算法4 TWDM-PON波长资源共享算法

1) 基于剩余资源对服务类型j的所有VPON进行降序排序

2) 将SURPLUS_RES(m)表示排序后的第m (m∈[1,Wi_active])个剩余资源

3) 令 SURPLUS_RES(max) = SURPLUS_RES(1)

4) if SURPLUS_RES(max) <REQUEST_BW

5) 激活一个新的BBU和VPON进行服务

6) else

7) 考虑具有最大剩余带宽资源的VPON进行服务

5.3.3 BBU计算资源共享机制

由5.3.2节可知，UP是BBU的计算资源模块。为了合理地为服务请求选择在 BBU 中的基带处理单元，需要设计高效的 BBU 计算资源共享机制。本文结合能耗和时延 2 种因素选取合适的 UP，从而实现数据的高效传输，同时降低网络运营商的成本。首先，在BBU上的处理负载必须不超过UP容量限制，即

其中，C_UP表示 UP 带宽容量，${\rho }_6^s$是为了保证第 s个 V-CRAN 负责服务的处理时延限制而设置的容量约束参数，$u_{n,m,w}^s(t)$也是二进制变量。若第 s 个V-CRAN中的小区n的服务请求m是在BBU UP w进行基带处理，其值为 1。又因为本文假设一个小区用户的一种服务类型请求只能在一个BBU UP中进行基带数据处理，则

其次，若任意小区的一个请求在BBU UP上进行基带数据处理，则BBU保持激活状态，那么，

接着，对于交换机来说，交换机服务的所有BBU UP中迁移的总负载不大于交换机能承受的最大容量，

其中，C_SWITCH表示交换机最大负载容量，$k_{n,m}^s(t)$表示若第s个V-CRAN的小区n的服务请求m发生了 UP 迁移，其值为 1。本文定义当用户服务请求的主BBU与请求基带处理UP所在BBU不是同一个BBU时，请求服务UP发生迁移，即

其中，$z_{n,m,w}^s(t)$表示若第s个V-CRAN的小区n的服务请求m是在BBU w进行UP处理迁移，其值为1。那么，可得

进一步，当无任何UP迁移时，所有交换机端口处于休眠状态，且交换机也退出激活状态，进入休眠，即

最后，对于时延限制，本文设置小区中服务请求的总时延均不大于标准最大时延$T_{\max }^s$，即

其中，不等式左边第一项表示基带处理时延，$R{B}_w^{n,m}$表示BBU_w在小区n中的服务请求m到达前的剩余UP 资源，T_switch表示交换机接口打开时延；第二项表示集中控制器调度时延，λ_s是第s个V-CRAN的业务到达率，μ_s是在第 s 个 V-CRAN 控制器中的平均业务处理率；第三项表示传输时延，$T_{\text{tras}}^{\text{MB}}$是常量，表示每MB传输时延。

基于以上约束条件，BBU 计算资源共享机制的伪代码如算法 5 所示。在算法中，首先对第 j 个V-CRAN中的激活BBU按照UP剩余带宽资源由大到小排列（算法5中1)）。然后，计算请求数据在活动BBU中的处理时间。考虑将请求数据大小与排序后的BBU UP剩余带宽资源进行对比，若出现第n个BBU剩余资源小于请求数据最小带宽的情况，则将n至W_J_ACTIVE的BBU处理时延均设置为无穷大，这样可以有效降低算法执行的时间复杂度（算法5中2)～8)）。接着，如果存在处理时延小于无穷大的BBU，将请求的主BBU的处理时延与最小的其他BBU处理时延加上交换机端口时延作对比，从而选择合适的BBU进行处理；否则，当所有的激活BBU处理时延均是无穷大时，激活一个新的BBU专用于UP服务，其中，这个BBU没有PHY-cell模块，且与之相连的PON模块不被激活（算法5中9)～17)）。

算法5 BBU计算资源共享算法

1) 基于剩余资源对第j类服务中激活BBU的所有UP进行降序排序

2) 计算请求在第j类服务所有激活BBU中(n∈[1,W_J_ACTIVE])的处理时间，即执行以下操作

3) if BBU_SUR_RES(n)>REQ_SIZE/ DELAY_J_MAX

4) PROCESS_DELAY(n) ← REQ_SIZE/BBU_SUR_RES(n)

5) n=n+1

6) else

7) PROCESS_DELAY(t)← ∞ (t=[n,W_J_ACTIVE])

8) 跳转到步骤7)

9) if 存在PROCESS_DELAY(t)<∞

10) 基于处理时延对第 j 类服务的激活BBU进行升序排序

11) 将PROCESS_DELAY(min)表示最小的处理时延

12) if PROCESS_DELAY(CURRENT_BBU)<PORT_DELAY+ PROCESS_DELAY(min)

13) 选择当前的主 BBU UP 作为用户请求UP

14) else

15) 选择具有最小处理时延的 BBU UP作为请求UP

16) else

17) 激活一个新的BBU专用于UP服务

本文采用Matlab R2016a仿真平台对所提出的资源分配机制进行性能评估。为了有效评估时延性能，考虑4种服务，即VoIP业务服务、IPTV业务服务、网页搜索服务和视频会议服务。由 C-RAN白皮书可知，网页业务流量占总流量的38%，视频业务流量占45%^[23]。为了简便起见，假定采用的3种视频业务分别各占15%。因此，可以得出4种业务的分布信息，以繁华区域为例，4 种业务在繁华区域的流量变化如图2所示。本文考虑小规模网络场景，即设置11个BBU和11个小区。每个波长容量为10 Gbit/s，BBU UP容量为5 Gbit/s，每个小区中的用户业务流量服从[100 Mbit/s,1 Gbit/s]之间的均匀分布。对于无线资源来说，每个子载波的波长为 15 MHz，高斯白噪声的功率谱密度是 10^-10 W/Hz，信道增益服从在[5,14]之间的随机分布。对于能量收集来说，每个RRH和RAP-UE收集的可再生能量在[0,5000]W之间均匀分布^[24]。