CN107071695A - 一种终端直通协作中继网络的路由和频谱资源管理方案 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种应用在两跳传输的Machine‑to‑Machine(M2M)中继通信场景，对中继选择、频谱分配和功率控制问题进行联合优化的资源管理算法。本文所提出的四维联合优化问题为非确定性多项式组合优化问题，不能在多项式时间内求解。为了求出该问题的一个次优解，该算法分为两个阶段，在第一阶段，本文将中继到接收端的频谱资源复用问题描述为两维匹配问题。在第二阶段，将M2M用户、中继用户和发送端到中继用户之间的资源复用问题描述为三维匹配问题。在第二阶段中，在建立用户的喜好列表时，对M2M用户的传输功率进行优化。在对四维联合优化问题进行求次优解时，此算法通过降低问题维度，大大降低了运算复杂度，并且在能效方面有着很好的表现，同时在能够提高被服务用户的平均数量。

Description

一种终端直通协作中继网络的路由和频谱资源管理方案

技术领域

本发明属于无线通信领域，具体涉及一种应用在M2M（Machine-to-Machine）中继通信场景中对中继选择、频谱分配和功率控制问题进行联合优化的资源管理算法，能够在保证蜂窝以及M2M设备服务质量的基础上对设备对、中继端与频谱资源之间的匹配进行优化，获得更好的能效，有效地解决用户配对和频谱资源分配问题。

背景技术

随着通信网络技术的出现和发展，尤其是无线通信的普及和应用，对人们的生活方式有着巨大的影响。M2M通信是近年来发展的通信技术，其与物联网密切相关，目标是使所有机器设备都具备联网和通信能力。M2M技术使得物联网具体化，并取得快速增长，具有非常重要的意义，有着广阔的市场和应用，推动着社会生产和生活方式的新一轮变革。

M2M的应用许多的领域都有出现，如医疗保健、车辆交通、公共安全、能源管理、智能家居等各个方面，而M2M技术在智能电网的应用开发也初见端倪。智能电网被看作是当前智慧能源建设不可或缺的一部分，物联网和移动通信深入到电力系统中的发电、传输、配送等各个环节，甚至在家用电器的信息采集和控制方面发挥着重要的作用。在M2M通信技术的支持下，各种类型的家庭电器都可以由具有物联网功能的智能芯片来控制电力的使用，包括使用的时间、工作模式、能耗比例，通过优化用的策略节省用户电力消耗。

而当使用M2M通信技术对家庭电器进行信息采集时，有可能M2M的发射端和接收端直接的信道状况并不好，不能满足单跳M2M通信所需要的条件。这时，就可以利用M2M中继端来对信号进行中继转发，从而保证了通信的畅通。

在以往的中继通信研究工作中，往往只是考虑了基于传输速率最快的中继端选择，或者是基于SINR最大化的资源分配，而没有考虑到使用中继通信时设备的能效。为了在取得较高的通信速率的前提下，保证设备的续航，需要合理地选择中继端以及在第一、第二跳M2M通信中所复用的蜂窝频谱资源块。

发明内容

本发明首先模拟了用户多跳M2M通信网络中进行中继通信的场景，以最优化系统M2M通信的能效和最大化被服务用户比例为目标，提出了一种基于竞价联合解决用户和中继端的匹配以及资源分配问题的能效优化资源分配算法。该算法考虑到蜂窝设备和M2M设备的服务质量需求，在同时保证蜂窝设备的M2M设备的服务质量的前提下，优化用户、中继和频谱资源之间的匹配，快速解决各M2M设备对之间的资源分配问题，并获得最大化的能效以及更高的被服务用户比例。具体过程如下：

1) 图1为通信系统模型图，模型为M2M协助通信的蜂窝通信系统，由一个基站(BS)，多个蜂窝设备(CUEs)，多个M2M设备对(TRs)以及多个被用作中继的空闲用户(RSs)来组成，每一个蜂窝设备都预先占有一个正交的上行频谱资源块(RB)，并且每一个频谱资源块只能被一条M2M通信链路复用。在模型中，由于M2M设备对的单跳通信的信道质量并不好，不能满足用户通信的质量需求，因此，M2M发送端用户转而先向M2M中继端发送信号，通过M2M中继端进行信号转发，再把信号发送到M2M的接收端，如此来完成M2M两跳通信。在M2M两跳通信中，每一跳M2M通信链路都会复用一个蜂窝设备的频谱资源块，并且每一个蜂窝设备的频谱资源块只能被一个M2M设备对复用，每一个M2M设备对在进行通信时只使用一个M2M中继端。

在系统中，存在个M2M设备对，个M2M中继端和个蜂窝设备，其中，M2M发送端和M2M接收端分别用集合和来表示，M2M中继端用集合来表示，蜂窝设备，或者说是蜂窝资源块(RB)则用集合来表示。因此，一条两跳M2M中继通信链路由M2M发送端，M2M中继端以及M2M接收端来组成，其中，在第一跳时被复用的蜂窝资源块用来表示，第二跳则用来表示，。对于信道模型，由于信道中存在小尺度衰落和大尺度衰落，分别用瑞利衰落和自由空间传播路径损耗来模拟。基于以上模型，M2M中继端的信号信号与干扰加噪声比可以表示为：

式中的和表示M2M发送端和蜂窝设备的信号发射功率，和分别表示第一跳M2M链路和来自蜂窝链路干扰的信道相应，为M2M发送端与M2M中继端之间的通信距离，相同地则是蜂窝设备与中继端之间的通信距离。为大尺度衰落的自由空间路径损耗因子。和为小尺度衰落的锐利信道因子，它们服从复杂高斯分布，为加性高斯白噪声。

M2M接收端的SINR表示为

其中和分别为M2M中继端和蜂窝设备的传输功率，和分别为第二跳M2M链路信道和来自蜂窝设备的干扰信道的信道系数。为中继端与M2M接收端之间的通信距离，为蜂窝设备与M2M接收端之间的通信距离，和分别为对应的信道的小尺度衰落信道系数。

对应地，复用了蜂窝设备和的频谱资源，由M2M中继端中继的从M2M发送端到M2M接收端的两跳M2M链路的有效SINR可以表示为

对于蜂窝链路来说，频谱资源被第一跳M2M链路复用的蜂窝设备的SINR为

而频谱资源被第二跳M2M链路复用的蜂窝设备的SINR为

其中，，，和为各信道信道系数，，，和为各设备通信距离，，, 和为各信道小尺度衰落系数。

2）为了增加M2M协助中继通信网络的覆盖率，并且在保证设备服务质量的同时，最大化两跳M2M通信的能效，需要一个包含中继选择，频谱资源分配和功率控制的联合优化算法。以表示中继选择和频谱资源分配的结果，且，当时，表示从M2M发送端到M2M接收端的通信信号由中继端中继，并且在通信中复用频谱资源和。因此，当时，该两跳M2M链路的能效可以表示为

再把上面的两跳SINR公式代入得

其中通信环路功率。

基于以上描述，该联合优化问题表示为通过对进行适当取值，并且控制和是的两跳M2M链路的能效最大，问题总结如下

C1表示M2M发射端和中继端的传输功率限制。和为M2M发送端的功率上下限，和为M2M中继端的上下限。C2条件保证了匹配是一对一匹配，C4条件保证了蜂窝设备和M2M设备的服务质量需求，和为对应的QoS门限值。

3）然而，由于以上所提到的联合优化问题是一个NP-难问题，不能在多项式时间内解出，则该问题的帕累托最优通过应用匹配理论来获得。然而该优化问题为四维匹配问题，复杂度很高，但是从上述SINR的公式看来，在两跳M2M链路的第一跳中，中继端接收的信号和噪声功率都只和中继端选择有关，而在第二跳中，只有接收端接收到的信号和中继选择有关，因此，在匹配中优先将第二跳复用的频谱资源与M2M设备对进行匹配。由于已将第二跳复用的频谱资源与M2M设备对进行匹配，四维匹配问题则变为一个三维匹配问题，即匹配中继端、第一跳复用的频谱资源以及M2M设备对。由此可知，四维匹配问题已被降维成为一个二维匹配问题和一个三维匹配问题。

a）在二维匹配问题中，频谱资源与M2M设备对仍然是一对一匹配，匹配用来表示，当时表示M2M对与频谱资源匹配。如果存在有M2M对与频谱资源互相有匹配意向但是没有构成匹配的情况，则称此时存在不稳定匹配，如果匹配中没有出现这种情况，则称匹配为稳定匹配。

在使用匹配理论解决二维匹配问题之前，首先要建立喜好列表，即M2M对对与各个频谱资源块在第二跳链路复用时的喜好程度。由于第二跳复用的频谱资源块的选择与中继端的选择独立，则此时M2M对会考虑去与造成干扰最小的蜂窝频谱资源块进行匹配，即最大的干扰信号倒数

定义为M2M对对于频谱资源块的喜好值，则M2M对对于每一个蜂窝频谱资源块的喜好程度值可以表示为集合，对于的频谱资源块为，定义为M2M对的喜好列表。

在建立完匹配列表后，M2M对会向匹配列表中的第一个，即对他来说最优的频谱资源块提出匹配申请，但是，有可能同一个频谱资源块会接收到多个M2M对所提出的匹配申请，所以，为了解决这样的冲突，在匹配的时候应用竞价的策略。在竞价中，每一个蜂窝频谱资源块都有自己的价格，这个价格是虚拟的，没有物理意义，被当作是M2M对匹配时所要付出的代价。用集合来表示第二跳中所要复用的蜂窝资源块的价格，这些价格在匹配开始时设置为0。匹配过程以迭代的方式进行，在每一轮迭代中，M2M对根据每一个频谱资源块的价格来更新自己的真实喜好值，公式为，相应的匹配列表也需要更新。每一个M2M对向自己匹配列表中对自己来说最优的频谱资源块发出匹配申请，假如存在频谱资源块收到了超过一个匹配申请，意味着匹配中发生了冲突，此时冲突的频谱资源块将会按照一定的步长提升自己的价格，直到它收到不超过一个匹配申请。当匹配中不存在从M2M对发出的新匹配申请，匹配过程结束。

b）在完成了二维匹配，即M2M对与链路中第二跳复用的频谱资源块的匹配后，原联合优化问题变成了三维匹配问题，对M2M对、中继端以及第一跳中复用的频谱资源块进行匹配。为了简化问题以求出帕累托最优解，将各个中继端和各个频谱资源块进行组合，构成RC单元。由于存在个中继端以及个频谱资源块，会有个不同的组合结果，用来表示。至此，三维匹配问题降维为二维匹配问题，匹配的两边为M个M2M对以及个RC组合单元，可以由基于竞价的匹配方法来解决。相应的，使用来表示三维匹配，表示M2M对与RC单元匹配。

在三维匹配中，同样需要建立M2M对的喜好列表。与二维匹配问题类似，用集合来表示M2M对对于每一个RC单元的喜好值，该值用两跳M2M链路的能效来表示，相应地用集合来表示M2M对的喜好列表。M2M链路的每一个喜好值可以通过求解以下问题来获得

由于两跳M2M链路的能效对于和是凸函数，则能使得链路能效最大化的传输功率可以通过求解以下公式获得

发送功率的上下限表示为

传输功率的上限值是由蜂窝设备QoS的限制给出，下限则由M2M链路的QoS限制给出。为设备的最大传输功率，上式中和分别为

最后，M2M发送端和M2M中继端的最优发送功率可以表示为 当出现计算出来的功率上限值要小于下限值，则表示M2M对不能与进行匹配。

在计算得到三维匹配问题的喜好列表后，与二维匹配问题类似，开始进行基于竞价策略的匹配。当多个M2M对向同一个中继端或者频谱资源块发出匹配申请时，就会出现匹配冲突的情况，所以，同样地，给每一个M2M中继端和频谱资源块都会存在自身的价格，用集合和来表示，而每一个RC单元的价格为单元内中继端和频谱资源块的价格之和，用来表示。在匹配的每一次迭代中，M2M对都会根据RC单元的价格来更新自己的对每一个RC单元的喜好值，公式为，相应地也会更新集合，并且任何一个没有与RC单元匹配的M2M对都会向它们喜好列表中最好的RC单元发出匹配申请。加入一个RC单元中的中继端和频谱资源块只收到一个匹配申请，则该单元将会直接匹配。假如匹配时发生冲突，则冲突的元素将会按照步长来提升他们的价格，直到他们只收到一个匹配申请，当不存在从M2M对向RC单元发出的新的匹配申请，则匹配迭代结束。

附图说明

图1是通信系统结构示意图。

图2是M2M发射端用户对RC单元的喜好列表的建立过程。

图3是本发明所提出的基于定价策略的三维匹配迭代算法的流程图。

图4是二维喜好列表建立过程图和稳定匹配示意图。

图5是三维喜好列表建立过程图和稳定匹配示意图。

图6是本发明进行仿真时的仿真参数

图7是本发明仿真场景中设备位置的示意图。

图8是本发明提出的含有功率控制的匹配算法以及含有功率控制的穷举算法、不含功率控制的匹配算法、不含功率控制的随机分配算法在取值不同的情况下的性能比较。

图9是本发明提出的含有功率控制的匹配算法在以及的情况下收敛的速度以及性能对比。

图10是本发明提出的含有功率控制的匹配算法以及含有功率控制，不含中继端的匹配算法、不含功率控制的随机分配算法在不同M2M链路的SINR阈值下的覆盖性对比。

具体实施方式

本发明的实施方式分为两个步骤，第一步为建立模型，第二步为算法的实施。其中，建立的模型如图1所示，它和发明内容中基于蜂窝网络的两跳中继M2M通信系统的介绍完全对应；而算法的实施过程由图2和图3给出，他们与发明内容中基于竞价的二维、三维匹配算法步骤完全对应。图1是基于蜂窝网络的M2M协助中继通信系统的结构示意图；图2是二维匹配算法的流程图；图3是三维匹配算法的流程图。

1）对于系统模型，由基站获取到各用户的地理位置以及信道信息，考虑到M2M发送端和M2M接收端之间的信道条件并不能满足单跳通信的QoS要求，则使用M2M中继端来进行信号中继。在进行中继的同时，第一跳和第二跳M2M链路都会复用一个蜂窝设备的频谱资源块。在进行复用的同时，要考虑满足各用户的通信QoS需求，在保证用户通信质量的前提条件下，才能进行频谱资源块的复用，即当由M2M设备复用频谱资源块引起的对蜂窝设备的干扰过大，从而导致蜂窝设备的通信质量达不到要求时，此时该M2M设备对不能复用这个频谱资源块，相同地，对于M2M设备来说也是如此，当由蜂窝设备引起的干扰导致M2M设备通信质量过低时，也不能够进行复用。只有当选择的中继以及蜂窝频谱资源块使得各个设备的通信质量都能够满足要求时，才能够有效地进行两跳的M2M中继通信，即联合优化中继选择以及频谱资源块选择，同时对M2M设备的发送功率进行控制，解决设备的资源分配和功率控制问题。

2）为了解决上述问题，首先要解决对M2M设备对、M2M中继端以及两跳M2M链路所复用的蜂窝频谱资源块进行配对的四维匹配问题。由于该问题复杂度高，则将原四维匹配问题转化为一个二维匹配和一个三维匹配问题。在二维匹配问题中，匹配的一边是M2M设备对，另一边为两跳M2M链路中第二跳所复用的频谱资源块；在三维匹配问题中，匹配的分别是M2M设备对、M2M中继端以及第一跳所复用的频谱资源块。在这两个问题中，都首先建立了喜好列表，并采用基于竞价的匹配算法来求得稳定匹配。

对于本发明，我们进行了大量仿真。仿真中的具体参数如表5所示，考虑一个半径为R=100m的蜂窝网络，其中，M个M2M发送端和M2M接收端随机分布在r=10m的热点区域内，R个M2M中继端也随机分布在r=10m的热点区域内。每一对M2M设备对最多只能使用一个M2M中继端，即每一个M2M中继端只能与一个M2M设备对进行匹配。

图7为M=4，R=4，C=8时的设备位置图，即蜂窝设备以及M2M设备对、M2M中继端的位置图。本发明所提出的四维匹配算法分别与穷举匹配算法和随机匹配算法进行了比较，穷举算法作为系统性能的上限，而随机算法则作为系统性能的下限。图8为M2M设备对的平均能效随着M2M设备对的增加的变化图，其中比较了含有功率控制的穷举算法、含有功率控制的匹配算法、不含功率控制的匹配算法以及不含功率控制的随机分配算法，含有功率控制的匹配算法与含有功率控制的穷举算法性能最为接近，并且该算法的计算复杂度比穷举算法要低得多。图9为比较了含有功率控制的匹配算法在M=4和M=6的情况下的收敛速度，使用含有功率控制的穷举算法为性能上限做对比，含有功率控制的匹配算法随着M的数量增大而增加，但是收敛速度仍然很快。图10为随着M2M链路的SINR阈值的增加，平均被服务用户数占比的变化图，其中比较了含有功率控制的匹配算法、含有功率控制，不含中继端的匹配算法以及不含功率控制的随机分配算法，平均被服务用户数占比最高的算法为含有功率控制的匹配算法，比含有功率控制，不喊中继端的匹配算法要高，可见由于M2M中继端的加入，设备之间的通信条件变得更加容易满足，使网络中更多的设备得以通信。

尽管为说明目的公开了本发明的具体实施和附图，其目的在于帮助理解本发明的内容并据以实施，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附的权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于最佳实施例和附图所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。

Claims (3)

1.一种应用在M2M中继通信场景中对中继选择、频谱分配和功率控制问题进行联合优化的资源管理算法，其特征在于：

1）考虑在设备在信道条件不好的情况下利用M2M中继通信技术进行内容的分享；

2）提出基于定价策略的四维匹配算法，优化设备、中继端与频谱资源之间的匹配，即M2M通信设备对、M2M通信中继端设备和第一、二跳复用的频谱资源块四者之间的匹配。

2.如权利要求1步骤1）所述的在设备在信道条件不好的情况下利用M2M中继通信技术进行内容的分享，其特征在于，需要综合第一、第二跳中，M2M设备以及蜂窝设备的SINR问题：

1）首先考虑M2M中继端设备以及M2M接收端设备，得到他们的通信链路在分别复用资源块和时的SINR

，分别表示M2M设备与蜂窝设备的发射功率；，分别表示与，与之间的通信链路的信道响应；，分别代表与，与之间的传输距离；为自由空间路径损耗因子；代表加性高斯白噪声；

，分别表示M2M设备与蜂窝设备的发射功率；，分别表示与，与之间的通信链路的信道响应；，分别代表与，与之间的传输距离；

2）考虑蜂窝设备和，系统必须让所有蜂窝设备的服务质量得到保证，他们的通信链路的SINR

，分别表示与基站，与基站之间的通信链路的信道响应；，分别代表与基站，与基站之间的传输距离；

，分别表示与基站，与基站之间的通信链路的信道响应；，分别代表与基站，与基站之间的传输距离；

3）在得到了M2M中继端以及M2M接收端的SINR之后，就能得出两跳M2M通信的SINR，由以下公式进行计算：

。

3.如权利要求1步骤2）所述的基于定价策略的二阶段四维匹配算法，其特征在于，将原始的四维匹配问题分二阶段解决；首先，通过降维将原四维问题分为一个二维匹配和一个三维匹配问题，然后再使用定价策略来依次对这两个匹配问题进行求解，它包括以下五个步骤：

1）首先，系统中有个M2M设备对，个M2M通信中继端和个频谱资源块；原系统匹配问题为M2M设备对、M2M通信中继端以及第一、二跳M2M通信中复用的频谱资源块的匹配，然后通过降维，将问题变为一个二维匹配和一个三维匹配；其中，二维匹配为M2M设备对与第二跳中所复用的频谱资源块的匹配；三维匹配为M2M设备对、M2M中继端以及第一跳M2M通信中所复用的频谱资源块之间的匹配；系统首先进行二维匹配，然后再完成三维匹配；

2）进行二维匹配问题的求解，首先建立M2M设备对对频谱资源块的喜好列表；每一个M2M设备对需要复用一个频谱资源块来进行第二跳M2M通信，喜好列表的值根据以下公式获得

是M2M设备对复用频谱资源时所产生的对M2M接收端的干扰的倒数；以建立好的喜好列表为基准，M2M设备对会向它最喜欢的频谱资源块提出匹配申请；为了解决同时有多个M2M设备对向同一个频谱资源块提出申请的冲突问题，引入“价格”的概念；每一个频谱资源块都有它自身的“价格”，但是这个价格并没有实际意义，只是在匹配过程中使用，作为匹配的成本存在；当频谱资源块接收到多个M2M设备对的匹配申请时，它就会按照一定的值来提高自身的价格，使得M2M设备对匹配的成本增加；由于匹配的成本增加，M2M设备对逐渐转向别的频谱资源块，从而最后只剩下一个提出匹配申请的M2M设备对；该算法的收敛次数与M2M设备对的数量和频谱资源块的数量有关，当匹配结束时，M2M设备对与频谱资源块之间的匹配达到稳定状态；

3）在进行三维匹配之前，定义由一个M2M中继端RS和一个频谱资源块RB构成的RS-RB单元，由于蜂窝设备CUE都占用一个上行频谱资源块RB，因此RS-RB单元写为RS-CUE(RC)单元；如此，三维匹配问题便转变为二维匹配，为个M2M设备对和个RC单元的双边匹配问题；

4）建立M2M设备对对RC单元的喜好列表；首先每一个M2M设备对TR与每一个RC单元分别匹配，通过优化M2M发射端以及M2M中继端的发射功率、，使得在保证所匹配的蜂窝设备的服务质量（QoS）达到一定的条件下，M2M通信链路的能效最大化；例如

、分别为M2M发射端最小、最大发射功率，、分别为M2M中继端的最小、最大发射功率；为M2M通信链路的最小SINR需求，为蜂窝设备的最小SINR需求；对所得能效按降序进行排序，对应的RC单元的顺序即为M2M设备对RC单元的喜好顺序；

5）以建立好的喜好列表为基础，M2M设备对将会向他最喜爱的RC单元请求匹配；同样的，在三维匹配中存在多个M2M设备对同时向同一个RC单元发出匹配申请；为了解决这个问题，在三维匹配中同样使用“价格”的概念，即每个M2M中继端和频谱资源块都有它们自身的价格，而RC单价的价格则是M2M中继端和频谱资源块的价格之和；在匹配的开始，每个单元的价格都设为0，随后，在每一次匹配的迭代中，没有匹配到RC单元的M2M设备对将根据匹配所获得的能效减去RC单元的价格所获得的值，按照降序排序，然后向还没有发送过匹配申请的最优的RC单元发出申请，若任意一个M2M中继端或者频谱资源块接收到多个M2M设备对的匹配申请，则判定发生冲突，这些M2M中继端以及频谱资源块将通过提升他们的价格，直到只剩下一个M2M设备对提出申请；该算法的收敛次数与M2M设备对的数量、M2M中继端的数量和频谱资源块的数量有关，当匹配结束时，M2M设备对、M2M中继端设备与频谱资源块之间的匹配达到稳定状态。