CN106792480A

CN106792480A - 基于蜂窝网络的d2d通信资源分配算法

Info

Publication number: CN106792480A
Application number: CN201710022542.2A
Authority: CN
Inventors: 陆音; 孙丹丹
Original assignee: Nanjing Post and Telecommunication University
Current assignee: CERTUSNET Corp.
Priority date: 2017-01-12
Filing date: 2017-01-12
Publication date: 2017-05-31
Anticipated expiration: 2037-01-12
Also published as: CN106792480B

Abstract

本发明公开了基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法，首先确认系统中的参数，如通信资源块数K、蜂窝用户数M、D2D对用户数N、D2D对用户的干扰阈值等，计算干扰矩阵I_N×M和I_M×N，然后循环遍历干扰矩阵I_N×M，找到该矩阵的最小干扰值挑选资源块k给蜂窝用户CUm和用户对D2Dn使用，把资源块k从集合K中剔除。将干扰矩阵I_N×M中的第n行和第m列的干扰值全部设置为∞，若未分配通信资源的蜂窝用户不为0时，将集合K中的资源块分配给这些蜂窝用户，直到通信集合K为空集，结束循环。本发明将D2D对用户中对蜂窝用户产生干扰较大的用户进行了舍弃，在最大程度上允许接入通信系统的D2D对数达到最多，同时显著降低了D2D对用户对蜂窝用户造成的干扰。

Description

基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法

技术领域

本发明属于无线网络通信技术领域，具体涉及一种基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法。

背景技术

随着移动多媒体应用和相关业务的快速发展，频谱资源变得日益稀缺。在高清视频等媒体业务日益普及的今天，其大流量特性给运营商的核心网和频谱资源带来巨大压力。基于D2D(device-to-device，设备到设备)技术的本地媒体业务利用D2D通信的短距离通信的特点，可实现频谱资源的有效利用，获得资源空分复用的增益。D2D技术无需基站转接而直接实现数据交换和服务提供，可有效地减轻蜂窝用户的网络负担，降低移动终端功耗，提升传输效率，提高网络基础设施的健壮性。在蜂窝网络中引入D2D技术，会带来D2D通信链路建立、资源调度、实时性和可靠性以及干扰抑制问题。其中的干扰抑制问题是研究的难点和关键问题，Janis P，Ghazanfar Ali Safdar，Zhang Z等学者都针对D2D干扰抑制方面进行了研究。

干扰抑制的研究方向一般包含以下几点：1.模式选择、2.资源分配、3.功率控制、4.中继选择。Xu S,Wang H,Chen T.在发表的文章“Effective InterferenceCancellation Mechanisms for D2D Communication”中研究了在跨小区、多小区存在D2D通信链路的情况下，借助中继来改善通信链路的质量。Xu Y,Yin R,Han T等人发表的文章“Dynamic resource allocation for Device-to-Device communication underlayingcellular networks”中针对D2D用户与蜂窝用户复用信道资源的优先级提出一种启发式算法，动态地调整这两种用户复用信道资源的情况，有效地增加了允许D2D通信的用户对数量同时降低了D2D对蜂窝用户的干扰。Zulhasnine M等人在发表的文章“Efficient ResourceAllocation for Device-to-Device Communication Underlaying LTE Network”中提出了基于系统最大吞吐量的贪婪算法，从D2D通信用户复用蜂窝用户上、下行资源两方面提出优化策略，把D2D用户使用小区无线资源的分配问题总结为混合整数非线性规划问题。现有技术中，还有学者提出了用户在下行链路的模式选择方案，以降低用户之间的干扰，以及提出了联合模式选择和资源分配算法，该算法取得了通信系统的容量最大以及通信干扰最低的效果。还有从D2D用户和蜂窝用户发送功率方面进行算法研究，提出在不同场景下调节用户的发送功率来控制通信用户间的干扰的方案，以及从用户所处小区的地理位置进行研究，根据用户之间的干扰情况建立通信受限区域，在不同的区域内实行不同的通信策略，使得系统的整体通信质量得到提高。

但是上述文献存在的不足是没有考虑到在实际应用场景中，一个小区不可能只存在一个D2D对用户，而是随机地分布着若干对D2D用户，因此在保证通信质量的前提下，如何合理地分配通信资源，又允许D2D对通信的数目尽可能的多，并且控制D2D对用户对蜂窝用户的干扰最小是一个需要进一步研究的问题。

发明内容

本发明针对上述现有技术的不足提出一种启发式算法，在D2D对用户和蜂窝用户共存的通信系统中，蜂窝用户与D2D用户按照干扰最小的规则分配复用资源。复用资源分配完成之后，给剩下的蜂窝用户分配通信资源，最后再按照一定的规则给D2D用户分配通信资源。仿真结果表明，该算法在降低算法复杂度的同时最大程度地增加了接入通信系统的D2D数量，同时控制了D2D对用户对蜂窝用户的干扰。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案是基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法，具体包含以下步骤：

步骤1、确认系统中通信资源块数K、蜂窝用户数M、D2D对用户数N、D2D对用户的干扰阈值，蜂窝用户的干扰阈值；

步骤2、计算所有的D2D对用户复用所有蜂窝用户资源的N×M维干扰矩阵，和蜂窝用户对复用其通信资源的D2D对用户的干扰矩阵；

步骤3、循环遍历干扰矩阵，找到该矩阵的最小干扰值，该值满足，然后找到矩阵中的，且需满足，从资源块集合K中挑选一个资源块k给蜂窝用户CUm和用户对D2Dn使用，否则再次遍历矩阵，找到次最小值以及满足干扰关系的行列；

步骤4、把资源块k从集合K中剔除，将干扰矩阵中的第n行和第m列的干扰值全部设置为，表示第n对D2D用户以及第m个蜂窝用户不再参与资源分配；

步骤5、循环进行步骤3、4，直到找不到满足关系式和时终止循环；

步骤6、若未分配通信资源的蜂窝用户不为0时，将集合K中的资源块分配给这些蜂窝用户，直到未分配蜂窝用户为0，再分配专用通信资源；

步骤7、只需要找到干扰矩阵中的最小值，然后直接给D2D用户对分配专用通信资源块；

步骤8、将资源块从集合K中剔除，把干扰矩阵中的行列干扰值全部置为，表示第对D2D用户不再参与专用通信资源的分配；

步骤9、循环进行步骤7、8，直到通信集合K为空集，结束循环。

进一步，上述K，M，N三者满足关系N<M<K<N+M，即系统的通信资源数目大于蜂窝用户的数量，同时又小于D2D对用户数与蜂窝用户数两者之和。

上述算法进行完毕之后，所有的蜂窝用户都分配到通信资源块，部分D2D对用户会分配到复用资源以及专用资源，干扰较大的D2D对不被允许接入通信系统。

本算法的复杂度为O(N'²M)，这里N’为复用蜂窝资源的D2D对用户数，N′<K。

针对该基于网络的D2D通信系统建立的优化问题中最佳算法的复杂度为O(K²logK)。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1，本发明的算法在确保分配用户资源使整体系统的通信性能最优的情况下，算法复杂度为O(N′²M)，因为N‘<K，所以有效地降低了算法复杂度。

2，本发明的算法在最大程度上允许接入通信系统的D2D对数达到最多，算法进行完毕之后，所有的蜂窝用户都分配到通信资源块。部分D2D对用户会分配到复用资源以及专用资源，干扰较大的D2D对不被允许接入通信系统，有效控制了D2D对用户对蜂窝用户的干扰。

附图说明

图1为D2D用户复用下行蜂窝链路资源的场景示意图。

图2为本发明的流程图。

图3为基站干扰阈值与允许通信的D2D对数之间的关系图。

图4为基站的干扰阈值与平均每对D2D造成的干扰的之间的关系图。

具体实施方式

现结合附图对本发明做进一步说明，此处的附图仅用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

为研究方便，仅考虑D2D用户复用下行蜂窝链路资源的场景。单一小区中存在M个蜂窝用户(CU1,CU2,…,CUm,…,CUM)和N对D2D用户(D2D1,D2D2,…,D2Dn,…,D2DN)，每个D2D对包含D_n和D_(n^')，如图1所示。蜂窝用户只受到复用其通信资源的D2D对用户的干扰，即第n对D2D用户复用第m个蜂窝用户的信道资源，该对D2D用户会对第m个蜂窝用户产生干扰。下行链路中，基站会对D2D对产生干扰。假设该小区中存在K个信道资源。K，M，N三者满足关系N<M<K<N+M，这表示系统的通信资源数目大于蜂窝用户的数量，同时又小于D2D对用户数与蜂窝用户数两者之和。这表明有一部分D2D对用户可以使用专用资源，一部分复用蜂窝用户资源，符合实际应用场景。

下行链路中，D2D用户对中的接收端D_n′的信干噪(Signal-to-Interface-plus-Noise Ratio,SINR)为：

式(1)中，α_n,m表示第n对D2D用户复用第m个蜂窝用户资源，P_n,m是第n个D2D对复用第m个蜂窝用户资源时候的发送端D_n的发射功率。G_n,n′是第n对D2D用户之间的链路增益，I_BS,n′是基站BS对D2D用户D_n′的干扰，I_BS,n′＝P_BS,n′G_BS,n′，P_BS,n′是在D2D用户的接收端D′_n接收到的基站发射功率，G_BS,n′是基站与接收端D′_n之间的链路增益，因为是第n个D2D对复用蜂窝用户CU_m的下行链路资源，I_BS,n′也可记为I_m,n。N₀是接收端D_n′的接收噪声功率。

蜂窝用户CU_m的信干噪比SINR为：

式(2)中P_BS,m是蜂窝用户CU_m接收到的基站发射功率，G_BS,m是基站与蜂窝用户CU_m之间的链路增益。I_n,m是复用蜂窝用户CU_m通信资源的第n对D2D用户的发送端D_n对CU_m的干扰。I_n,m＝P_n,mG_n,m，其中P_n,m是蜂窝用户CU_m接收到的D2D对用户发送端D_n的干扰功率，G_n,m是CU_m与D_n之间的链路增益。N₀是CU_m的接收噪声。

根据香农公式,该系统的通信容量公式：

式(3)表示蜂窝用户和D2D对用户通过复用、专用系统的通信资源达到的整体容量。k代表单位通信资源值，将所有的k进行求和乘以单位带宽就是系统的总通信资源。

为了合理地分配资源以及降低蜂窝用户与D2D用户对之间的干扰，本发明建立系统优化模型，求系统的最大和容量。求系统最大和容量，本质上是求蜂窝用户与D2D用户的最大SINR之和。用户之间的链路增益G以及接收的噪声功率N₀是固定值，用户的发射功率是根据接收的干扰来确定，可将求最大系统容量进一步演绎成求最小干扰。系统模型式(3)优化如下：

式(4)中，表示第n对D2D用户复用第m个蜂窝用户的通信资源，它们共同占用通信资源块k。实际通信系统中，K，M，N三者满足N<M<K<N+M，一部分D2D对用户复用蜂窝资源，另一部分D2D对用户分得专用资源，该情况下D2D对用户不会对蜂窝用户产生干扰，也不会受到其他蜂窝用户的通信干扰。假设复用蜂窝资源的D2D对用户数为N‘，那么这部分用户将对蜂窝用户产生干扰以及受到基站的干扰，可将式(4)进一步简化得：

式(5)中，等式C5表示一个D2D用户只能分配一个蜂窝用户资源，等式C6表示一个资源块k只能分配给一个D2D用户或者一个蜂窝用户或者一个D2D对用户和一个蜂窝用户，等式C7表示任何一个蜂窝用户通信资源只能分配给一个D2D对用户，等式C8表示每个D2D对用户只能分配到一个通信资源块。

式(5)是一个非确定性多项式(Non-dete-rministic Polynomial,NP)问题，可通过遗传算法、神经网络算法求得。针对式(5)的最佳算法复杂度达到O(K²log K)，在实际情况中计算复杂度呈指数上升而且K的数值很大，这显然不利于系统整体性能地提升，在此基础上本发明提出一种启发式算法，该算法在降低算法复杂度的同时又取得了接近最佳算法分配通信资源的通信效果。

在保证系统通信容量最大化以及允许尽可能多的D2D对加入通信系统的前提下，提出了启发式算法。该算法在确保分配用户资源使整体系统的通信性能最优的情况下，算法复杂度为O(N′²M)，因为N‘<K，所以有效地降低了算法复杂度。整体通信资源进行分配时，假设所有的通信资源块是一样的。以下是算法的具体步骤，如图2所示：

步骤1，确认系统中通信资源块数K、蜂窝用户数M、D2D对用户数N、D2D对用户的干扰阈值蜂窝用户的干扰阈值

步骤2，计算所有的D2D对用户复用所有蜂窝用户资源的N×M维干扰矩阵I_N×M，和蜂窝用户对复用其通信资源的D2D对用户的干扰矩阵I_M×N。

步骤3，循环遍历干扰矩阵I_N×M，找到该矩阵的最小干扰值该值满足然后找到矩阵I_M×N中的I_m,n，且需满足从资源块集合K中挑选一个资源块k给蜂窝用户CUm和用户对D2Dn使用。否则再次遍历矩阵I_N×M，找到次最小值以及满足干扰关系的行列。

步骤4，把资源块k从集合K中剔除，将干扰矩阵I_N×M中的第n行和第m列的干扰值全部设置为∞，表示第n对D2D用户以及第m个蜂窝用户不再参与资源分配。

步骤5，循环进行步骤3、4，直到找不到满足关系式和时终止循环。

步骤6，若未分配通信资源的蜂窝用户不

为0时，将集合K中的资源块分配给这些蜂窝用户，直到未分配蜂窝用户为0，再分配专用通信资源。

步骤7，只需要找到干扰矩阵I_N×M中的最小值然后直接给D2D用户对分配专用通信资源块k^*。

步骤8，将资源块k^*从集合K中剔除，把干扰矩阵I_N×M中的n^*行m^*列干扰值全部置为∞，表示第n^*对D2D用户不再参与专用通信资源的分配。

步骤9，循环进行步骤7、8，直到通信集合K为空集，结束循环。

算法进行完毕之后，所有的蜂窝用户都分配到通信资源块。部分D2D对用户会分配到复用资源以及专用资源，干扰较大的D2D对不被允许接入通信系统。

为便于本领域的技术人员理解本发明的具体实施，现提供以下的实施例及其仿真结果。

关于仿真参数的选取，不失一般性，考虑单一小区中存在一个基站BS，D2D对用户和蜂窝用户均匀分布在小区中。每个蜂窝用户只可以占用一个通信资源块，并且每一个D2D用户只能复用一个蜂窝用户资源。一个资源块只分配给一个D2D对用户，或者一个蜂窝用户，或者一个D2D对用户和一个蜂窝用户。使用MATLAB进行仿真，每次随机生成数据，求取平均值。仿真参数见表1。

表1系统仿真参数

现对仿真结果进行分析，该部分对本发明所提的启发式算法、最佳算法、贪心算法，随机算法进行了仿真。仿真结果见图3，图4。图3显示基站干扰阈值与允许通信D2D对数之间的关系。D2D对之间的距离固定为50米。从图3看出随着基站干扰阈值逐渐增大，允许通信的D2D对数也在上升。当干扰阈值达到-90dBm时，D2D对数达到系统允许最大值10对。对比四种算法的仿真结果得出本发明所提的启发式算法明显优于随机算法和贪心算法。当基站干扰阈值在-120dBm时，启发式算法最先达到D2D通信数的上限值，比随机算法和贪心算法的-90dBm低了30dBm。因为本发明所提算法优先考虑给蜂窝用户分配通信资源，然后将满足干扰关系的D2D对用户复用相应蜂窝用户的通信资源。在复用资源分配完成之后，给剩下的D2D对用户分配专用资源，因此最大限度地允许接入通信系统的D2D对数。贪心算法也是首先分配复用资源，但之后分配专用信道资源是基于D2D对用户和蜂窝用户之间的竞争。蜂窝用户是小区的主要用户具有通信优先级，在通信资源有限的条件下就限制了接入系统的D2D对数。分配到通信资源的用户将不再参与遍历循环，但最佳算法仍会遍历这些数据，所以本发明的算法比最佳算法较快达到上限值。

图4显示了基站干扰阈值与平均每对D2D造成干扰之间的关系。从图中观察到每对D2D用户产生的干扰值随着基站干扰阈值的增大而增大，原因是随着基站干扰值的增大，D2D对用户的发射功率在增大，由此造成的干扰也增大。还可以观察到当基站阈值升高到-120dBm时，启发式算法中每个D2D对产生的干扰不再增大。造成这种现象是因为D2D对数在基站干扰阈值达到-120dBm时达到最大，之后尽管基站干扰阈值进一步增加，D2D对数却不再增加，造成的干扰值是固定的，也不在增加。当基站干扰阈值在达到-90dBm时，最佳算法的D2D对产生的干扰趋于稳定。在基站干扰阈值约为-85dBm时，贪心算法的干扰值达到稳定状态。随机算法产生的干扰值一直在增大，因为随机算法是随机分配通信资源，它对D2D资源的分配也是随机的，就导致了D2D对用户产生干扰的统计值无法达到一个稳定状态却一直在增加。

综上所述，本发明首先建立了基于蜂窝网络的D2D通信模型，研究了通信系统资源最优化问题。在最佳算法的基础上提出一种启发式算法，最佳算法的复杂度较高，进行改进后降低了算法的复杂度，同时又提升了整体性能。本算法将D2D对用户中对蜂窝用户产生干扰较大的用户进行了舍弃，保证了该算法的性能优于其他三种算法。仿真结果表明，该算法在最大程度上允许接入通信系统的D2D对数达到最多，同时显著降低了D2D对用户对蜂窝用户造成的干扰。

Claims

1.基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法，其特征在于包含以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法，其特征在于K，M，N三者满足关系N<M<K<N+M，即系统的通信资源数目大于蜂窝用户的数量，同时又小于D2D对用户数与蜂窝用户数两者之和。

3.根据权利要求1所述的基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法，其特征在于算法进行完毕之后，所有的蜂窝用户都分配到通信资源块，部分D2D对用户会分配到复用资源以及专用资源，干扰较大的D2D对不被允许接入通信系统。

4.根据权利要求1所述的基于网络的D2D通信资源分配算法，其特征在于本算法的复杂度为O(N'²M)，这里N’为复用蜂窝资源的D2D对用户数，N′<K。

5.根据权利要求4所述的基于网络的D2D通信资源分配算法，其特征在于针对该基于网络的D2D通信系统建立的优化问题中最佳算法的复杂度为O(K²logK)。