CN104394569A - 无线d2d网络中基于角度和干扰控制建立多播路由的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种无线D2D网络中基于角度和干扰控制建立多播路由的方法，包括：1)综合考虑D2D节点和蜂窝用户之间的干扰以及D2D节点之间的干扰，构建最小化源节点到各目的节点平均跳数的路由优化模型；2)设计距离比最小准则和角度阈值准则，以指导路由的建立；3)采用启发式算法，逐跳建立从源节点M_sr到各目的节点的路由。本发明综合考虑了D2D节点和蜂窝用户的干扰以及D2D节点之间的干扰，可以在保证蜂窝用户通信质量和D2D传输速率的前提下，建立到各目的节点平均跳数较少的路由。通过联合使用距离比最小准则和角度阈值准则，每一跳所生成的路径可以有效地靠近目的节点，在减少平均跳数的同时降低路由中断概率。

Description

无线D2D网络中基于角度和干扰控制建立多播路由的方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，尤其是无线D2D网络中一种基于角度和干扰控制的建立多播路由的方法。

背景技术

随着社交网络、本地广播等应用的兴起，终端设备间的信息交互技术引起了学术界的广泛关注。D2D(设备到设备)是一种允许设备通过共享蜂窝网频谱资源来进行通信的直连通信技术，它不仅满足了设备间直接通信的需求，还可以提高蜂窝网络的频谱效率和系统容量。现有的许多研究都是针对D2D网络中单跳单播通信展开的，这极大地限制了D2D网络的功能和应用场景，主要原因有以下两点：首先，由于D2D设备共享了蜂窝网络的频谱，D2D节点必须控制其发射功率以保证蜂窝通信的质量。发射功率的受限直接导致其传播距离受限，单跳往往不能提供源节点和目的节点间的可靠通信。因此，D2D网络内常常需要通过建立多跳路由来满足可靠通信的需求。其次，在诸如软件下载、视频播放等多个用户有相同数据需求的场景中，单播这种点对点的通信模式会造成频谱资源的浪费。相反，利用多播这种一点对多点的通信技术，让源节点同时发送数据包至多个目的节点，可以提高频谱的利用效率。基于以上原因，研究D2D网络下的多跳多播通信技术具有重要的理论与应用价值。在针对D2D网络的研究中，一个至关重要的因素就是干扰。通常，在D2D多跳多播通信网络中存在两种干扰，一种是网络间干扰，即D2D节点和蜂窝用户之间的干扰；一种是网络内干扰，即使用同一频率同时进行数据传输的D2D节点间的干扰。在这种复杂的干扰环境下，设计高效合理的路由建立机制，可以在进行干扰控制的同时尽可能减小端到端延时，提高通信的服务质量(QoS)。因此，针对D2D网络下的多跳多播通信，研究高效合理的路由选择算法具有重要意义。

发明内容

本发明的目的是提供无线D2D网络中基于角度和干扰控制建立多播路由的方法，针对共享蜂窝网上行频谱的D2D多跳多播通信系统，设计一种高效合理的路由算法，以在保证蜂窝通信质量和D2D链路最低传输速率的前提下，使源节点到各目的节点的平均跳数最小化，从而减小源节点到各目的节点的平均端到端延时。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

包括以下步骤：

1)根据D2D节点和蜂窝用户之间的干扰以及D2D节点之间的干扰，构建最小化平均跳数的路由优化模型；

2)设计距离比最小准则和角度阈值准则，以指导路由的建立；

3)根据距离比最小准则和角度阈值准则，逐跳建立从源节点M_sr到各目的节点的路由。

所述步骤1)的具体步骤包括：

1-1)、计算基站端的路径增益，其计算公式为：

$G_0=\mathrm{\α}{P}_0{d}_0^{-\mathrm{\η}}---\left(1\right)$

其中，P₀为蜂窝用户的发射功率，d₀为蜂窝用户和基站之间的距离，η是路径损耗指数，α是天线的固定功率增益；

1-2)、计算第x跳内，蜂窝链路的信干比并要求信干比值大于等于门限值ρ_th：

${\mathrm{SIR}}_x^{\mathrm{BS}}=\frac{G_0}{\underset{i\∈T_x}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\α}{P}_i{D}_i^{-\mathrm{\η}}}=\frac{P_0{d}_0^{-\mathrm{\η}}}{\underset{i\∈T_x}{\mathrm{\Σ}}{P}_i{D}_i^{-\mathrm{\η}}}\≥{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{th}}---\left(2\right)$

其中，P_i为节点i的发射功率，D_i为节点i和基站之间的距离；

1-3)、由式(2)计算出发射节点集合T_x中各节点发射功率的上界为：

$\underset{i\∈T_x}{\mathrm{\Σ}}{P}_i{D}_i^{-\mathrm{\η}}\≤\frac{P_0{d}_0^{-\mathrm{\η}}}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{th}}}---\left(3\right)$

1-4)、计算集合T_x中任一节点i到节点j的最高传输速率其计算公式为：

其中，B为蜂窝用户的带宽，Δ_j为节点j和蜂窝用户之间的距离，d_i,j为节点i和节点j之间的距离；

1-5)、根据式(4)计算第y条SL路径上的第x跳，即H_xy的最高传输速率

其中，t＝T_xy，r＝R_xy

1-6)对于有一个源节点和m个目的节点的多播通信组，使用L_v代表从源节点成功传输数据包到第v个目的节点所需跳数，在满足D2D链路最小传输速率R_th的前提下，将最小化平均路径跳数的问题归结为下式：

$\underset{\mathrm{\κ},P}{\min }\left\{\frac{1}{m}{\mathrm{\Σ}}_{v=1}^m{L}_v\right\}$

s.t：T₁＝{M_sr}；

$\underset{i\∈T_x}{\mathrm{\Σ}}{P}_i{D}_i^{-\mathrm{\η}}\≤\frac{P_0{d}_0^{-\mathrm{\η}}}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{th}}},\∀x=\mathrm{1,2},...,{\max }_y\left\{\right|W_y\left|\right\};---\left(6\right)$

$R_{\mathrm{ky}}\∈\{M_1,M_2,...,M_m\},k=\left|W_y\right|,\∀y=\mathrm{1,2},...,Y;$

$\∃y\∈\{\mathrm{1,2},...,Y\}\mathrm{such\; that}{M}_v\∈Q_y,\∀v=\mathrm{1,2},...,m.$

其中，κ代表所生成的多播树，P代表所有D2D节点的发射功率向量。

所述步骤2)的具体步骤包括：

2-1)、距离比最小准则：

a、将集合T_x中第i个节点记作计算可以作为其接收节点的候选节点集合N_i，其计算公式为：

其中，代表整个网络中的D2D节点；

b、将m个目的节点中要从节点接收数据包的所有目的节点构成的集合称作的目标目的节点集合并有 称作目标目的节点子集，且其中，是m个目的节点中的一个；对于子集依据距离比最小准则为该子集选择的一个接收节点选取准则的计算公式如下：

$r_{\mathrm{ij}}^x=\arg \underset{u\∈N_i}{\min }\left\{\frac{1}{K_j}\underset{t=1}{\overset{K_j}{\mathrm{\Σ}}}\frac{d_{u,t}}{d_{u,\mathrm{BS}}}\right\}---\left(8\right)$

其中，d_u,t代表考察节点u和目的节点之间的距离，d_u,BS代表考察节点u和基站之间的距离；

2-2)、角度阈值准则

设定角度阈值θ_th，对于的任意两个接收节点和若则将和合并成一个新的目标目的节点子集；若则不对这两个集合进行合并。

所述步骤3)的具体步骤为：

3-1)、结合距离比最小准则和角度阈值准则，为第x跳的每一个发射节点选择其接收节点，

3-2)、为第x跳中各发射节点所对应的接收节点分配功率，以使得最大化最低传输速率；其中，所述第x跳中各发射节点为集合R_x中的每一个节点；

3-3)、将第x跳所选择的接收节点作为第x+1跳的发射节点，更新和对应的从而按照步骤3-1)和3-2)建立第x+1跳的路径；

3-4)、重复步骤3-1)到3-3)，直到完成多播树的建立。

所述步骤3-1)具体步骤如下：

a)、令中每一个目的节点分别构成一个目标目的节点子集对于每一个按照距离比最小准则从候选节点集合N_i中选出一个的接收节点

b)、从各接收节点中选择出和其中，对这两个节点所对应的子集和按照角度阈值准则进行处理，并对集合进行更新；

c)、对更新后集合中的每一个按照距离比最小准则选择一个接收节点；

d)、重复步骤b)和c)直到则停止对的更新，并将此时的各接收节点作为最终的接收节点；

e)、重复步骤a)到步骤d)，为每一个i＝1,2,...,|T_x|选择出对应的若干接收节点。

所述步骤3-2)具体为：

(a)、结合式(3)和式(4)，将最大化最低传输速率的功率分配问题归纳为下式：

$\underset{j}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{P}_{r_{\mathrm{ij}}^x}{D}_{r_{\mathrm{ij}}^x}^{-\mathrm{\η}}=\frac{P_0{d}_0^{-\mathrm{\η}}}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{th}}}$

(b)、采用按步长遍历的方法对式(9)所示优化问题进行求解。

本发明具有以下有益效果：本发明所构建的系统模型综合考虑了D2D节点和蜂窝用户之间的干扰以及D2D节点之间的干扰，在保证蜂窝用户通信质量的同时满足了D2D链路的最低传输速率；通过设计距离比最小准则，本使每一跳生成的路径在靠近目的节点的同时远离基站，从而减小对蜂窝通信的干扰；通过设计角度阈值准则，本将在地理位置上比较靠近的目的节点放在多播树的同一条分支上，从而减少分支的数目，降低能耗；仿真实验表明，发明的路由选择算法在平均跳数和路由中断概率这两个指标上的性能均优于两种对比算法；理论分析表明，本发明的算法与两种对比算法相比，具有较低的计算复杂度。

附图说明

图1为本发明的系统模型图；

图2为本发明的多播树示意图；

图3为本发明的选择节点的接收节点的过程示意图；

图4为本发明的路由选择算法取不同角度阈值时所生成不同路由的仿真示例图；

图5(a)为不同的D2D节点个数情况下，三种路由算法对中断概率的仿真曲线图，图5(b)为不同的D2D节点个数情况下，三种路由算法对路由平均跳数的仿真曲线图；

图6(a)为不同的角度阈值情况下，本发明的路由算法对中断概率的仿真曲线图，图6(b)为不同的角度阈值情况下，本发明的路由算法对平均跳数的仿真曲线图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施实例对本发明做进一步的详细说明。

本发明提供了一种无线D2D网络中基于角度和干扰控制建立多播路由的方法，其中，D2D网络由U个设备节点构成，各D2D节点通过共享同一蜂窝用户的上行频率进行直接通信；在D2D网络中，存在一个多播组，该多播组由一个源节点M_sr和m个目的节点构成，多播组内数据包的传输采用时分的方式；由于共享同一蜂窝用户的上行频率，D2D节点与该蜂窝用户间存在干扰，并且在同一时隙内进行数据传输的D2D节点间也存在干扰。

具体的，本发明所使用的系统模型中共有U个D2D设备节点(编号为1,2,...,U并定义集合和一个蜂窝用户。系统中的各D2D节点通过共享该蜂窝用户的上行频率进行直接通信，因此D2D节点与蜂窝用户间存在交叉干扰，称作网络间干扰。在D2D网络中，存在一个多播组，该多播组由一个源节点M_sr和m个目的节点构成，这m个目的节点记作多播组内数据包的传输采用时分的方式，即位于树中第x层的节点在第x个时隙内传输数据。当所有目的节点接收到数据包后，源节点开始发送下一个数据包。由于各D2D节点均使用同一蜂窝用户的频率，因此，在同一时隙内进行数据包传输的D2D节点间存在干扰，称作网络内干扰。系统模型如图1所示。

针对以上系统模型，本发明的主要步骤包括：

1)根据D2D节点和蜂窝用户之间的干扰以及D2D节点之间的干扰，构建最小化平均跳数的路由优化模型。

首先，给出本发明所使用的有关定义与符号的具体描述：

1、跳：连接两个节点的通信链路被称为跳或者边，如从节点a到节点b的链路记作(a,b)，并且节点a称作该跳的发射节点，节点b称作该跳的接收节点；

2、多播树：多播树由节点和这些节点之间的边组成，其中，节点包括源节点、目的节点以及所有参与通信的转发节点；

3、层：节点位于树中的层数由连接该节点与源节点之间边的个数再加上1计算而得；

4、SL路径：连接源节点和一个叶节点的路径上的所有按层数由小到大排序的节点以及各节点之间的边构成一条SL路径，用符号W_y代表多播树第y条SL路径上的所有边，用Q_y代表第y条SL路径上的所有节点；

5、第y条SL路径上的第x跳：在第y条SL路径上，层数为x的节点和层数为x+1的节点之间的边称作第y条SL路径上的第x跳，记为H_xy，并用T_xy和R_xy分别代表这一跳的发射节点和接收节点；

6、第x跳的集合：将所有SL路径上的第x跳构成的集合称作第x跳的集合，记作H_x，并用T_x和R_x分别标记所有T_xy和R_xy构成的集合；

参照图2所示的多播树，给出以上定义的具体例子。图2中的多播树有一个源节点M_sr＝a和四个目的节点M₁＝d,M₂＝e,M₃＝f以及M₄＝g，节点b和节点c是D2D网络中的另两个节点。在该树中有三条SL路径，分别为W₁＝{(a,b),(b,d)}，W₂＝{(a,b),(b,e)}和W₃＝{(a,c),(c,f),(f,g)}。以第一条SL路径为例，本发明有T₁₁＝a，R₁₁＝b，T₂₁＝b以及R₂₁＝d。考虑第二跳，有H₂₁＝(b,d)，H₂₂＝(b,e)和H₂₃＝(c,f)，这三跳构成了第二跳的集合H₂＝{H₂₁,H₂₂,H₂₃}，并且有T₂＝{b,c}，R₂＝{d,e,f}。

在明确了各概念的定义后，开始构建路由优化模型。首先计算基站端的路径增益，在仅考虑大尺度路径损耗的情况下，其计算公式为：

$G_0=\mathrm{\α}{P}_0{d}_0^{-\mathrm{\η}}---\left(1\right)$

其中，P₀为蜂窝用户的发射功率，d₀为蜂窝用户和基站之间的距离，η是路径损耗指数，α是天线的固定功率增益；

计算第x跳亦即第x个时隙内，蜂窝链路的信干比并要求其值不低于门限值ρ_th：

${\mathrm{SIR}}_x^{\mathrm{BS}}=\frac{G_0}{\underset{i\∈T_x}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\α}{P}_i{D}_i^{-\mathrm{\η}}}=\frac{P_0{d}_0^{-\mathrm{\η}}}{\underset{i\∈T_x}{\mathrm{\Σ}}{P}_i{D}_i^{-\mathrm{\η}}}\≥{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{th}}---\left(2\right)$

其中，P_i为节点i的发射功率，D_i为节点i和基站之间的距离；

由式(2)计算出发射节点集合T_x中各节点发射功率的上界为：

$\underset{i\∈T_x}{\mathrm{\Σ}}{P}_i{D}_i^{-\mathrm{\η}}\≤\frac{P_0{d}_0^{-\mathrm{\η}}}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{th}}}---\left(3\right)$

计算集合T_x中任一节点i到节点j的最高传输速率其计算公式为：

其中，B为蜂窝用户的带宽，Δ_j为节点j和蜂窝用户之间的距离，d_i,j为节点i和节点j之间的距离；

根据式(4)计算第y条SL路径上的第x跳即H_xy的最高传输速率其中t＝T_xy，r＝R_xy：

对于有一个源节点和m个目的节点的多播通信组，使用L_v代表从源节点成功传输数据包到第v个目的节点所需跳数，在满足D2D链路最小传输速率R_th的前提下，将最小化平均路径跳数的问题归结为下式：

$\underset{\mathrm{\κ},P}{\min }\left\{\frac{1}{m}{\mathrm{\Σ}}_{v=1}^m{L}_v\right\}$

s.t.:T₁＝{M_sr}；

$\underset{i\∈T_x}{\mathrm{\Σ}}{P}_i{D}_i^{-\mathrm{\η}}\≤\frac{P_0{d}_0^{-\mathrm{\η}}}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{th}}},\∀x=\mathrm{1,2},...,{\max }_y\left\{\right|W_y\left|\right\};---\left(6\right)$

$R_{\mathrm{ky}}\∈\{M_1,M_2,...,M_m\},k=\left|W_y\right|,\∀y=\mathrm{1,2},...,Y;$

$\∃y\∈\{\mathrm{1,2},...,Y\}\mathrm{such\; that}{M}_v\∈Q_y,\∀v=\mathrm{1,2},...,m.$

其中，κ代表所生成的多播树，P代表所有D2D节点的发射功率向量。式(6)即构建的最小化平均路径跳数的路由优化模型。

2)设计距离比最小准则和角度阈值准则，以指导路由的建立；

在本发明的D2D网络下多播路由算法中，路由的生成是逐跳进行的。在每一跳路径的产生过程中，分接收节点选取和为这些接收节点进行功率分配两步进行。对于接收节点的选取，设计了距离比最小准则和角度阈值准则，并通过对这两个准则的结合使用来选择每一个发射节点的接收节点。这两个准则的具体描述如下：

2-1)、距离比最小准则

a、将集合T_x中第i个节点记作计算可以作为其接收节点的候选节点集合N_i，其计算公式为：

其中，代表整个网络中的D2D节点；

b、将m个目的节点中要从节点接收数据包的所有目的节点构成的集合称作的目标目的节点集合并有 称作目标目的节点子集，且其中，是m个目的节点中的一个；对于子集依据距离比最小准则为该子集选择的一个接收节点选取准则的计算公式如下：

$r_{\mathrm{ij}}^x=\arg \underset{u\∈N_i}{\min }\left\{\frac{1}{K_j}\underset{t=1}{\overset{K_j}{\mathrm{\Σ}}}\frac{d_{u,t}}{d_{u,\mathrm{BS}}}\right\}---\left(8\right)$

其中，d_u,t代表考察节点u和目的节点之间的距离，d_u,BS代表考察节点u和基站之间的距离；

2-2)、角度阈值准则

设定角度阈值θ_th，对于的任意两个接收节点和若则将和合并成一个新的目标目的节点子集；若则不对这两个集合进行合并。

3)采用启发式算法，逐跳建立从源节点M_sr到各目的节点的路由。

3-1)、结合距离比最小准则和角度阈值准则，为第x跳(当前跳)的每一个发射节点选择其接收节点，具体步骤描述如下：

a)令中每一个目的节点分别构成一个目标目的节点子集对于每一个按照距离比最小准则从候选节点集合N_i中选出一个的接收节点

b)从各接收节点中选择出和其中，对这两个节点所对应的子集和按照角度阈值准则进行处理，并对集合进行更新；

c)对更新后集合中的每一个按照距离比最小准则选择一个接收节点；

d)重复步骤b)和c)直到则停止对的更新，并将此时的各接收节点作为最终的接收节点；

e)重复步骤a)到步骤d)，(该过程具体指哪步)，为每一个选择出对应的若干接收节点。

图3给出了结合这两个准则为发射节点six针对其目标目的节点集合选择接收节点的过程。节点a，b，c和d为目的节点，如图3(a)所示。首先，针对中每一个目标目的节点子集，按照距离比最小准则选择一个接收节点，所选取的节点如图3(b)所示。由于小于角度阈值θ_th，将节点b和c归于一个集合中，如图3(c)所示，此时有同理，针对新生成的三个目标目的节点子集选择接收节点并将节点a，b，和c归于一个集合，如图3(d)所示。此时，有由于针对{a,b,c}和{d}选择的接收节点和满足不再更新并将和作为最终的接收节点。

3-2)、为第x跳(当前跳)中各发射节点所对应的接收节点，即集合R_x中的每一个节点分配功率，以最大化最低传输速率，具体描述如下：

(a)结合式(3)和式(4)，将最大化最低传输速率的功率分配问题归纳为下式：

$\underset{j}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{P}_{r_{\mathrm{ij}}^x}{D}_{r_{\mathrm{ij}}^x}^{-\mathrm{\η}}=\frac{P_0{d}_0^{-\mathrm{\η}}}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{th}}}$

(b)采用按步长遍历的方法对式(9)所示优化问题进行求解，这里以一个具体例子来说明该解法的步骤：

假设第x跳仅有两个发射节点和节点有两个接收节点和节点有一个接收节点根据式(3)可以得到节点发射功率的范围为一旦的值给定，可以得到的取值范围当和的值都给定时，可以确定的取值为通过若干次循环来求得近似最优解。在第一次循环中，令并在中按步长对的取值进行遍历。一旦的取值超过最大允许值，进入第二次循环。在第二次循环中，令并按步长对的取值进行遍历。在第三次循环中，令在第四次循环中，令以此类推。不断地更新直到其取值超过最终，选择使min最大化的一组解作为功率分配方案。

3-3)、将第x跳所选择的接收节点作为第x+1跳的发射节点，更新和对应的从而按照步骤3-1)和3-2)建立第x+1跳的路径。重复该过程直到所有目的节点成功接收到数据包。

图4给出了本发明的路由算法在不同角度阈值下所生成不同路由的仿真示例。观察此图可以发现，角度阈值的选取对路由的产生有明显的影响。当角度阈值较小时，路由将会较早地分成若干分支，如图4(a)所示。若阈值较大，则直到目的节点间距离较远时，路由才会产生分支，如图4(b)所示。

下面对本发明的路由算法和两种对比算法的复杂度进行分析。两种对比算法M-PBM算法和M-GMR算法分别是对已有算法PBM算法和GMR算法的改进。原有的两种算法未考虑式(3)所示的功率约束问题，也就不存在功率分配，无法直接应用到无线D2D网络。因此，对这两种算法进行改进，改进之处在于将本发明的路由算法中的功率分配方案应用到这两个算法中，以使其每一跳的发射节点满足式(3)所示的功率约束条件。由于三种算法的功率分配方案是一样的，只分析三种算法为每一个发射节点选择接收节点的计算复杂度。假定的候选节点集合N_i中有n个节点，目标目的节点集合中有D个目的节点，并且假设中包含J_i个目标目的节点子集，即对于每一个子集，需要考察N_i中的n个节点以根据式(8)选择接收节点因此，对于J_i个子集，需要n*J_i次比较。在最差情况下，各是不相同的，共有J_i个接收节点。接下来，需要次比较以找出若将对子集进行合并，得到的新划分由此，对于有J_i个子集的情况，共需次比较才能得到一个新划分。J_i的取值范围是0<J_i≤min(D,n)。所以，在最差情况下共需次比较以最终确定的接收节点。若D<n，计算复杂度为O(D³+nD²)；若D>n，复杂度为O(n³)。而M-PBM算法和M-GMR算法的复杂度分别为O(2ⁿ)和O(Dn min(D,n)³)。与这两种算法相比，本发明的复杂度较低。

图5和图6给出了本发明和两种对比算法的性能仿真曲线。

仿真条件：考虑一个扇区，该扇区的圆心角设为120°，半径设为500m。蜂窝用户的发射功率P₀为23dBm，SIR门限值ρ_th＝8dB，路径损耗指数η＝3，天线固定功率增益α的选取使得蜂窝用户的发射功率在500m处增益为0dB。源节点、目的节点和蜂窝用户的位置同图5。图中其他节点的拓扑服从在该扇区内的均匀分布。随后的仿真结果都是通过随机生成1000次拓扑，经过统计平均得到的。

图5(a)给出不同的D2D节点个数情况下，三种路由算法对中断概率的仿真曲线。观察此图可以发现，两种对比算法的中断概率明显高于本发明的算法。这是因为本发明的算法在靠近目的节点的同时，可以避开基站以及干扰严重的区域，而对比算法仅考虑靠近目的节点这一个因素。图5(b)给出不同的D2D节点个数情况下，三种算法对平均跳数的仿真曲线。观察此图可以发现，本发明产生的平均跳数少于两种对比算法。

图6(a)给出不同的角度阈值情况下，本发明的路由算法对中断概率的仿真曲线。当角度阈值较小时，中断概率大，这是因为产生的分支过多，导致各节点的发射功率和传播范围减小，增大了中断概率。中断概率随阈值的增大而减小，最终趋于某一定值。这是因为当阈值大到一定程度，路由不再产生分支，中断概率主要由网络的拓扑结构决定。图6(b)给出不同的角度阈值情况下，本发明的路由算法对平均跳数的仿真曲线。当阈值过小时，分支数较多，每一跳的发射节点个数过多从而每个节点的功率受限严重，导致跳数的增加。观察此图还可以发现，对于如图4所示的源节点、目的节点和蜂窝用户分布情况，θ_th取85°可以使平均跳数最少。

Claims (6)

1.一种无线D2D网络中基于角度和干扰控制建立多播路由的方法，用于一蜂窝网络和D2D网络并存的小区，其特征在于，包括以下步骤：

1)根据D2D节点和蜂窝用户之间的干扰以及D2D节点之间的干扰，构建最小化平均跳数的路由优化模型；

2)设计距离比最小准则和角度阈值准则，以指导路由的建立；

3)根据距离比最小准则和角度阈值准则，逐跳建立从源节点M_sr到各目的节点的路由。

2.根据权利要求1所述的无线D2D网络中基于角度和干扰控制建立多播路由的方法，其特征在于，所述步骤1)的具体步骤包括：

1-1)、计算基站端的路径增益，其计算公式为：

$G_0=\mathrm{\&alpha;}{P}_0{d}_0^{-\mathrm{\&eta;}}---\left(1\right)$

其中，P₀为蜂窝用户的发射功率，d₀为蜂窝用户和基站之间的距离，η是路径损耗指数，α是天线的固定功率增益；

1-2)、计算第x跳内，蜂窝链路的信干比并要求信干比值大于等于门限值ρ_th：

${\mathrm{SIR}}_x^{\mathrm{BS}}=\frac{G_0}{\underset{i\&Element;T_x}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{\&alpha;}{P}_i{D}_i^{-\mathrm{\&eta;}}}=\frac{P_0{d}_0^{-\mathrm{\&eta;}}}{\underset{{i\&Element;T}_x}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i{D}_i^{-\mathrm{\&eta;}}}\&GreaterEqual;{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{th}}---\left(2\right)$

其中，P_i为节点i的发射功率，D_i为节点i和基站之间的距离；

1-3)、由式(2)计算出发射节点集合T_x中各节点发射功率的上界为：

$\underset{I\&Element;T_x}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i{D}_i^{-\mathrm{\&eta;}}\&le;\frac{P_0{d}_0^{-\mathrm{\&eta;}}}{{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{th}}}---\left(3\right)$

1-4)、计算集合T_x中任一节点i到节点j的最高传输速率其计算公式为：

其中，B为蜂窝用户的带宽，Δ_j为节点j和蜂窝用户之间的距离，d_i,j为节点i和节点j之间的距离；

1-5)、根据式(4)计算第y条SL路径上的第x跳，即H_xy的最高传输速率

其中，t＝T_xy，r＝R_xy

1-6)对于有一个源节点和m个目的节点的多播通信组，使用L_v代表从源节点成功传输数据包到第v个目的节点所需跳数，在满足D2D链路最小传输速率R_th的前提下，将最小化平均路径跳数的问题归结为下式：

其中，κ代表所生成的多播树，P代表所有D2D节点的发射功率向量。

3.根据权利要求1所述的无线D2D网络中基于角度和干扰控制建立多播路由的方法，其特征在于，所述步骤2)的具体步骤包括：

2-1)、距离比最小准则：

a、将集合T_x中第i个节点记作计算可以作为其接收节点的候选节点集合N_i，其计算公式为：

其中，代表整个网络中的D2D节点；

b、将m个目的节点中要从节点接收数据包的所有目的节点构成的集合称作的目标目的节点集合并有 ${\tilde{M}}_i^x=\left\{{\tilde{M}}_{\mathrm{ij}}^x\right|j=\mathrm{1,2},...,J_i\};$ 称作目标目的节点子集，且其中，是m个目的节点中的一个；对于子集依据距离比最小准则为该子集选择的一个接收节点选取准则的计算公式如下：

$r_{\mathrm{ij}}^x=\arg \underset{u\&Element;N_i}{\min }\left\{\frac{1}{K_j}\underset{t=1}{\overset{K_j}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{d_{u,t}}{d_{u,\mathrm{BS}}}\right\}---\left(8\right)$

其中，d_u,t代表考察节点u和目的节点之间的距离，d_u,BS代表考察节点u和基站之间的距离；

2-2)、角度阈值准则

设定角度阈值θ_th，对于的任意两个接收节点和若则将和合并成一个新的目标目的节点子集；若则不对这两个集合进行合并。

4.根据权利要求1所述的无线D2D网络中基于角度和干扰控制建立多播路由的方法，其特征在于，所述步骤3)的具体步骤为：

3-1)、结合距离比最小准则和角度阈值准则，为第x跳的每一个发射节点选择其接收节点，

3-2)、为第x跳中各发射节点所对应的接收节点分配功率，以使得最大化最低传输速率；其中，所述第x跳中各发射节点为集合R_x中的每一个节点；

3-3)、将第x跳所选择的接收节点作为第x+1跳的发射节点，更新和对应的从而按照步骤3-1)和3-2)建立第x+1跳的路径；

3-4)、重复步骤3-1)到3-3)，直到完成多播树的建立。

5.根据权利要求4所述的无线D2D网络中基于角度和干扰控制建立多播路由的方法，其特征在于，所述步骤3-1)具体步骤如下：

a)、令中每一个目的节点分别构成一个目标目的节点子集对于每一个按照距离比最小准则从候选节点集合N_i中选出一个的接收节点

b)、从各接收节点中选择出和其中， $(\mathrm{\&gamma;},\mathrm{\&lambda;}):\arg \underset{(p,q),p\&NotEqual;q}{\min }\{{\&angle;r}_{\mathrm{ip}}^x-s_i^x-r_{\mathrm{iq}}^x\},$ 对这两个节点所对应的子集和按照角度阈值准则进行处理，并对集合进行更新；

c)、对更新后集合中的每一个按照距离比最小准则选择一个接收节点；

d)、重复步骤b)和c)直到则停止对的更新，并将此时的各接收节点作为最终的接收节点；

e)、重复步骤a)到步骤d)，为每一个选择出对应的若干接收节点。

6.根据权利要求4所述的无线D2D网络中基于角度和干扰控制建立多播路由的方法，其特征在于，所述步骤3-2)具体为：

(a)、结合式(3)和式(4)，将最大化最低传输速率的功率分配问题归纳为下式：

(b)、采用按步长遍历的方法对式(9)所示优化问题进行求解。