CN106998555B - 一种异构网络中d2d通信的高能量效率资源复用方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种异构网络中D2D通信的高能量效率资源复用方法，考虑下行链路中，在保证CUs的通信服务质量(quality of service,QoS)以及满足基站和D2D链路发射功率的前提下，建立以最大化所有D2D链路能量效率为目标的资源分配优化问题，基于凸优化和非线性分式优化理论，提出一种最佳的D2D‑CU匹配策略以及相应的功率控制机制，达到最大化D2D通信能量效率的目标。通过本发明方法，能够降低D2D与CUs之间的跨层干扰，提高能量利用效率，达到绿色通信的目的。在不同CU的QoS需求下，或是当小区用户数量增加时，本发明方法性能均明显优于现有方法。

Description

一种异构网络中D2D通信的高能量效率资源复用方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种针对部署有端对端(device-to-device，D2D)通信系统的异构网络中的高能量效率时频资源(time-frequency resource blocks,RBs)复用方法，更为具体的说，是提出了一种能够最大化D2D通信系统能量效率的针对小区用户下行RBs复用方法。

背景技术

随着无线通信技术的快速发展以及用户需求的快速增长，未来的无线通信与网络技术面临着资源和能耗的双重约束。如何设计未来的移动通信网络，有效的利用无线资源成为政府以及学术界普遍关注的热点。

D2D通信是一种设备到设备的短距离直通技术，其允许距离较近的两个用户之间直接通信而不再经过基站(base station,BS)进行中转，从而可以提高系统的能量效率和频谱效率。D2D是未来5G通信的一个重要技术，吸引了学术以及工业界越来越多的关注。然而，由于D2D用户之间进行通信时需要复用小区用户(cellular users，CUs)的上行或下行RBs，如果不加以合理的资源分配和功率控制，会对CUs造成严重的跨层干扰。另外，由于远近效应的存在，当D2D链路距离基站较近时，CUs会受到严重的干扰，因此D2D通信对于蜂窝小区下行RBs的复用策略显得尤为重要。

发明内容

为解决上述问题，本发明公开了在一种异构网络中D2D通信的高能量效率资源复用方法。该方法可以在保证CUs的通信服务质量(quality of service,QoS)以及满足基站和D2D链路发射功率的前提下，得到最佳的下行资源复用策略以最大化D2D链路的能量效率。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种异构网络中D2D通信的高能量效率资源复用方法，包括如下步骤：

步骤1，参数初始化，所述参数包括测量所得基站与小区用户CU i之间的信道增益h_i、D2D链路l复用CU i的RB时发送端与接收端之间的信道增益g_l,i、在CU i的RB上基站与D2D链路l的接收端以及D2D链路l的发送端到CU i之间的干扰信道增益

基站以及D2D发送端的最大发送功率

CU的最小速率需求R_c；

步骤2，以最大化所有D2D链路能效为目标，在保证CUs的通信服务质量以及满足基站和D2D链路发射功率的限制下，建立相应的资源分配优化问题模型；

步骤3，基于满足CUs的最小速率要求的前提，将优化问题模型进行进一步简化；

步骤4，基于非线性分式优化理论，将原分式的D2D能效最大的资源分配问题转化为等效的减式优化问题；

步骤5，设定小区用户的RBs分配索引y_l,i∈{0,1}，y_l,i＝1表示第i个CU的RB被第l个D2D链路复用，否则，y_l,i＝0；利用凸优化理论中的透视函数性质，进行变量替换处理；

步骤6，基于Karush-Kuhn-Tucker条件，求解构建的优化问题，得到D2D发射功率p_l,i以及相应的RB分配索引y_l,i；

步骤7，判断目前的D2D能效是否为最优值，若不是，利用梯度算法进行迭代更新，直至收敛，得到最佳的

步骤8，计算得到最佳资源分配下的基站下行发射功率

以及D2D通信系统最佳的能效值。

进一步的，所述步骤2中建立的资源分配优化问题模型如下：

其中，R_i表示第i个CU的传输速率，i＝1,2,…K，p_l,i和p_i分别表示占用第i个CU的RB时D2D链路l的发射功率和基站对于第i个CU的发射功率，l＝1,2,…,L，

表示D2D链路l的发射端以及接收端的电路功率消耗。

进一步的，所述步骤3具体包括如下步骤：

CUs的传输速率需满足如下条件：

由上式得到

其中

从优化目标η_ee表达式可以看出，在p_l,i一定的情况下，η_ee随着p_i值的增加而减少，因此，为得到最佳的

基站最佳发射功率应为

从而原始优化问题转化为：

其中，d_l,i＝h_ig_l,i，

进一步的，所述步骤4具体包括如下步骤：

根据非线性分式优化理论，当最佳的参数值可以取到从而得到最佳的

时，原分式优化目标函数等效为如下减式形式：

进一步的，所述步骤5中变量替换处理的过程为：

利用s_l,i＝y_l,ip_l,i来进行变量替换，从而优化问题可以转变为如下形式

进一步的，所述步骤6具体包括如下步骤：

利用KKT条件，对上面的优化问题进行求解，得到目前条件下的(y_l,i,p_l,i)如下

其中，

λ和μ为拉格朗日乘子，分别对应用以更新优化问题中的基站功率限制条件及D2D功率限制条件；

RBs分配索引按照如下规则

其中，

进一步的，所述步骤7具体包括如下步骤：

通过判断是否满足T(y_l,i,p_l,i)＜ε来确定目前D2D通信系统的能效是否为最优值，ε表示收敛精度，是一极小的正数，若不满足，则通过梯度法更新λ和μ，获得一组新的(y_l,i,p_l,i)，直至T(y_l,i,p_l,i)＜ε条件满足，此时可得到最佳的

所述梯度法更新λ和μ如下所示：

进一步的，所述步骤8中基站下行发射功率

以及D2D通信系统最佳的能效值如下：

与现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果：

本发明提供一种最佳的联合D2D-CU匹配及相应的功率控制策略，在保证小区用户服务质量以及限制D2D接收端受到基站的干扰和CU受到的D2D发射端干扰的同时，实现最大化蜂窝网络中D2D用户能量效率。通过本发明方法，能够降低D2D与CUs之间的跨层干扰，提高能量利用效率，达到绿色通信的目的。在不同CU的QoS需求下，或是当小区用户数量增加时，本发明方法性能均明显优于现有方法。

附图说明

图1为本发明系统模型图，图中部署有D2D通信链路的宏小区异构网络。

图2为本发明步骤流程图。

图3为在不同小区用户QoS需求下，随D2D发射端与接收端之间距离变化，本发明方法较之其他方法的性能比较示意图.

图4为随小区用户数量变化，本发明方法较之其他方法的性能比较示意图。

具体实施方式

以下将结合具体实施例对本发明提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

本实施例系统模型如图1所示，一个宏小区内有D2D链路存在的异构网络(如小区半径为500m，每个RB的带宽为15kHz，基站以及D2D发射端的最大发射功率分别为46dBm和20dBm，每个D2D链路的电路功率消耗为50mW)，D2D用户之间直接进行通信。在下行通信的场景下，基站与小区用户进行通信，D2D链路的发射端会对CU造成跨层干扰，同时基站的发射功率也会对D2D的接收端造成一定的干扰。

为了在保证CU的服务质量以及限制D2D接收端受到基站的干扰和CU受到的D2D发射端干扰的同时，最大化网络中D2D链路的能量效率，需要有效合理的资源复用方法。本发明即提供了一种异构网络中D2D通信的高能量效率资源复用方法，结合测量所得的蜂窝小区各信道增益参数，结合保证CUs的通信服务质量以及满足基站和D2D链路发射功率的限制，建立最大化网络中所有D2D链路能效为目标的资源分配优化问题，进而结合凸优化和非线性分式规划的理论，获得最佳的D2D-CU匹配及相应的功率控制策略，以达到最佳资源复用的目的。如图2所示，本发明方法包括如下步骤：

步骤1，参数初始化，参数包括测量所得基站与小区用户CU i之间的信道增益h_i、D2D链路l复用CU i的RB时发送端与接收端之间的信道增益g_l,i、在CU i的RB上基站与D2D链路l的接收端以及D2D链路l的发送端到CU i之间的干扰信道增益

基站以及D2D发送端的最大发送功率

CU的最小速率需求R_c；

步骤2，以最大化网络中所有D2D链路的能效为目标，在保证CU的服务质量以及限制D2D接收端受到基站的干扰和CU受到的D2D发射端干扰的前提下，建立相应的资源分配优化问题模型如下：

其中，η_ee为D2D链路能效，R_i表示第i个CU(i＝1,2,…K)的传输速率，p_l,i和p_i分别表示占用第i个CU的RB时D2D链路l(l＝1,2,…,L)的发射功率和基站对于第i个CU的发射功率，

表示D2D链路l的发射端以及接收端的电路功率消耗，y_l,i∈{0,1}表示第i个CU的RB是否被第l个D2D链路复用。

步骤3，基于满足CUs的最小速率要求的前提，将优化问题模型进行进一步简化。

CUs的传输速率必须满足如下条件

即CUs的服务质量(quality of service,QoS)必须得到保证。由上式可以得到

其中

从优化目标η_ee表达式可以看出，在p_l,i一定的情况下，η_ee随着p_i值的增加而减少，因此，为得到最佳的

基站最佳发射功率应为

从而原始优化问题可以转化为下式：

其中，d_l,i＝h_ig_l,i，

步骤4，基于非线性分式优化理论，当最佳的参数值

可以取到从而得到最佳的

时，将原分式D2D能效最大的资源分配问题转化为等效的减式优化问题。

步骤5，假定小区用户的RBs分配索引y_l,i∈{0,1}，y_l,i＝1表示第i个CU的RB被第l个D2D链路复用，否则，y_l,i＝0。利用凸优化理论中的透视函数性质，进行变量替换处理，具体地说，利用s_l,i＝y_l,ip_l,i来进行变量替换，从而优化问题可以转变为如下形式：

步骤6，基于利用凸优化理论中的Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件，求解构建的优化问题，得到D2D发射功率p_l,i以及相应的RB分配索引y_l,i；

其中，

λ和μ为拉格朗日乘子，分别对应于用以优化问题中的基站功率限制条件及D2D功率限制条件。

RBs分配索引按照如下规则：

其中，

步骤7，通过判断是否满足T(y_l,i,p_l,i)＜ε来确定目前D2D通信系统的能效是否为最优值(ε表示收敛精度，是一极小的正数)，若不满足，则通过梯度法更新λ和μ，获得一组新的(y_l,i,p_l,i)，直至T(y_l,i,p_l,i)＜ε条件满足，此时可得到一组最佳的

其中，梯度法更新λ和μ如下所示：

其中，(x)⁺＝max(0,x)。

步骤8，在得到最佳的

后，可计算得到最佳资源分配下的基站下行发射功率

以及D2D通信系统最佳的能效值如下：

以下将对本发明方法和其他现有方法进行比较，以说明本发明优越性。

图3为D2D链路发射端与接收端距离变化时，我们所提出的方法(IRR)与以最大化D2D链路总吞吐量为目标的资源复用方法(TM)在不同CU的QoS需求下的性能比较图。从图中可以看出，不论CU的最小速率需求较大(15bits/s/Hz)还是较小(12bits/s/Hz)，我们的IRR资源复用方法性能都要优于基于吞吐量最大的资源分配方法。

图4为在小区用户数量不同时，我们提出的IRR方法在小区用户QoS较大时(15bits/s/Hz)较之TM及随机复用资源块方法(Random)的性能比较图。从图中可以看出，随着小区用户数量的增加，虽然所有方法的性能提高都会放缓，但是我们提出的IRR资源复用方法性能都要优于其余两种方法。

本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种异构网络中D2D通信的高能量效率资源复用方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，参数初始化，所述参数包括测量所得基站与小区用户CU i之间的信道增益h_i、D2D链路l复用CU i的RB时发送端与接收端之间的信道增益g_l,i、在CU i的RB上基站与D2D链路l的接收端以及D2D链路l的发送端到CU i之间的干扰信道增益基站以及D2D发送端的最大发送功率

P_l ^max,CU的最小速率需求R_c；

步骤2，以最大化所有D2D链路能效为目标，在保证CUs的通信服务质量以及满足基站和D2D链路发射功率的限制下，建立相应的资源分配优化问题模型；

步骤3，基于满足CUs的最小速率要求的前提，将优化问题模型进行进一步简化；

步骤4，基于非线性分式优化理论，将原分式的D2D能效最大的资源分配问题转化为等效的减式优化问题；

步骤5，设定小区用户的RBs分配索引y_l,i∈{0,1}，y_l,i＝1表示第i个CU的RB被第l个D2D链路复用，否则，y_l,i＝0；利用凸优化理论中的透视函数性质，进行变量替换处理；

步骤6，基于Karush-Kuhn-Tucker条件，求解构建的优化问题，得到D2D发射功率p_l,i以及相应的RB分配索引y_l,i；

步骤7，判断目前的D2D能效是否为最优值，若不是，利用梯度算法进行迭代更新，直至收敛，得到最佳的

分别对应网络获得最高能量效率时，最佳的D2D发射功率

以及最佳RB分配索引

步骤8，计算得到最佳资源分配下的基站下行发射功率

以及D2D通信系统最佳的能效值。

2.根据权利要求1所述的异构网络中D2D通信的高能量效率资源复用方法，其特征在于，

所述步骤2中建立的资源分配优化问题模型如下：

其中，η_ee为D2D链路能效，R_i表示第i个CU的传输速率，i＝1,2,…K，p_l,i和p_i分别表示占用第i个CU的RB时D2D链路l的发射功率和基站对于第i个CU的发射功率，l＝1,2,…,L，

表示D2D链路l的发射端以及接收端的电路功率消耗。

3.根据权利要求2所述的异构网络中D2D通信的高能量效率资源复用方法，其特征在于，

所述步骤3具体包括如下步骤：

CUs的传输速率需满足如下条件：

由上式得到

其中

从优化目标η_ee表达式可以看出，在p_l,i一定的情况下，η_ee随着p_i值的增加而减少，因此，为得到最佳的

基站最佳发射功率应为

从而原始优化问题转化为：

其中，d_l,i＝h_ig_l,i，

4.根据权利要求3所述的异构网络中D2D通信的高能量效率资源复用方法，其特征在于，

所述步骤4具体包括如下步骤：

根据非线性分式优化理论，当最佳的参数值可以取到从而得到最佳的时，原分式优化目标函数等效为如下减式形式：

5.根据权利要求4所述的异构网络中D2D通信的高能量效率资源复用方法，其特征在于，

所述步骤5中变量替换处理的过程为：

利用s_l,i＝y_l,ip_l,i来进行变量替换，从而优化问题可以转变为如下形式

6.根据权利要求5所述的异构网络中D2D通信的高能量效率资源复用方法，其特征在于，

所述步骤6具体包括如下步骤：

利用KKT条件，对上面的优化问题进行求解，得到目前条件下的(y_l,i,p_l,i)如下

其中，

λ和μ为拉格朗日乘子，分别对应用以更新优化问题中的基站功率限制条件及D2D功率限制条件；

RBs分配索引按照如下规则

其中，

7.根据权利要求6所述的异构网络中D2D通信的高能量效率资源复用方法，其特征在于，

所述步骤7具体包括如下步骤：

通过判断是否满足T(y_l,i,p_l,i)＜ε来确定目前D2D通信系统的能效是否为最优值，ε表示收敛精度，是一极小的正数，若不满足，则通过梯度法更新λ和μ，获得一组新的(y_l,i,p_l,i)，直至T(y_l,i,p_l,i)＜ε条件满足，此时可得到最佳的

所述梯度法更新λ和μ如下所示：

其中，α和β是利用梯度法对拉格朗日乘子进行更新时，分别对应λ和μ的迭代步长。

8.根据权利要求7所述的异构网络中D2D通信的高能量效率资源复用方法，其特征在于，所述步骤8中基站下行发射功率

以及D2D通信系统最佳的能效值如下：

Images