CN107371169A - 异构全双工d2d蜂窝网络中基于演化博弈的模式选择和频谱分配机制 - Google Patents

Abstract

本发明公开了异构全双工D2D蜂窝网络中基于演化博弈的模式选择和频谱分配机制，在全双工D2D蜂窝网络中，将通信用户随机分布，用户可以随机与其他通信设备进行通信，并合理分配通信频谱，在保证基站用户和D2D用户的服务质量的前提下，最大化网络的通信容量，降低网络拥塞，属于蜂窝网络优化的领域。本发明将异构全双工D2D蜂窝网络的通信模型进行随机化以及公式化，首先使用随机分布对网络整体进行量化分布，采用累计分布函数对通信用户进行通信性能分析，再使用演化博弈的方法对网络整体进行演化分析，并进行通信模式选择，最终实现网络整体吞吐量的最大化。

Description

异构全双工D2D蜂窝网络中基于演化博弈的模式选择和频谱 分配机制

技术领域

本发明公开异构全双工D2D蜂窝网络中，将基站与用户在空间中进行泊松随机分布，用户基于演化博弈进行通信模式的选择，并且在保证宏基站和小基站用户的通信质量的前提下，进行复用与专用频谱划分，达到优化网络性能提升网络吞吐量的目的，属于网络优化领域。

背景技术

随着无线通信技术的迅猛发展，移动通信传输流量呈现爆炸性增长，在下一代无线网络中，用户希望得到高速率、广覆盖的服务，而宏基站通信模式由于基站分布密度小，服务范围大，会无法对边缘区域进行有效覆盖，并且宏基站穿透建筑物进入室内会有大约10dB的损耗，导致大量的室内数据传输减弱。未来社会的无线网络将会混合多种网络形式，为用户提供大规模、多接入的数据密集型服务。为了进一步提升网络通信质量，提升用户体验，如全双工、小基站、D2D通信在未来会为用户构建一个智能化、个性化、密集化和差异化的通信网。

小基站(Small Cell)是特指小型一体化基站，相对于传统的宏基站而言，体现出小型化、密集化、智能化、低发射功率及可控性好的特点。小基站可以自由灵活、快速部署的优点，可以应对宏基站边缘区域通信盲点的网络覆盖问题，实现网络无处不在的优点，小基站的优点明显将会成为未来网络基站的潜在发展趋势，但同样小基站也带来了一系列的挑战，干扰管理、负载均衡、优化和运维等问题。D2D通信是指在蜂窝网络中进行的，在蜂窝系统的控制下，用户数据可不经过网络中转直接在通信终端之间传输，D2D通信又被称为临近服务(Proximity Service，ProSe)。D2D通信的引入，D2D用户彼此之间直接通信，也可进行蜂窝通信，并且实现两种通信模式的切换。D2D通信相对于其它同类技术如蓝牙、WLAN等，最大的区别是它使用电信运营商的授权频段，其干扰环境是可控的，数据传输具有更高的可靠性，通信连接也更为稳定可靠。工业界对于D2D的研究早于标准化组织，Klaus Doppler等学者提出以LTE-A为基础的D2D通信会话建立以及管理的流程，通过仿真得出D2D通信确实能为蜂窝系统带来吞吐量的提升。目前标准化组织3GPP已经把D2D技术列入新一代移动通信系统的发展框架中，成为5G关键技术之一，目前3GPP组织和工业界对于D2D的研究主要集中在会话建立、通信模式选择、资源分配、功率控制以及干扰协调。

传统博弈理论中常常假设博弈方是完全理性的，且在完全信息条件下进行的，但在现实经济生活中的参与人来讲，参与人的完全理性与完全信息是很难实现的。演化博弈论 (Evolution Game Theory)不再将博弈方考虑为完全理性的，而是有限理性的，博弈方通过试错的方法达到博弈均衡的，与生物进化原理具有共性。演化博弈理论最早源于Fisher等遗传生态学家对动物和植物的冲突与合作行为的博弈分析，而有限理性是由西蒙(Simon.H.A.) 在研究决策问题时提出的。在相关研究中Dusit Niyato和Ekram Hossain等人使用演化博弈的方法对D2D通信进行演化博弈分析，在D2D通信中，潜在D2D用户不具有完全理性，无法确认最优通信模式，但是网络中不同通信模式的群体可以通过分析自己和其他群体的状态，来进行通信模式选择，最终目的是使得整个网络达到演化均衡的状态，网络性能达到最优。

发明内容

[发明目的]：本发明主要用于构建异构全双工D2D蜂窝网络中，将基站与用户在空间中进行泊松随机分布，通信用户基于演化博弈进行通信模式的选择，划分不同通信模式的通信用户群体。同时，对宏基站进行复用与专用频谱划分，达到优化网络性能提升网络吞吐量，合理分配通信资源，提升频谱利用效率。

[技术方案]：本发明主要优化异构全双工D2D蜂窝网络通信，首先进行基于随机几何的模型化分析，然后对建立的空间模型进行公式化分析，最后通过演化博弈的方法得出最优通信模式选择。主要包括以下内容：

1)建立异构全双工D2D蜂窝网络模型。得出空间中不同通信模式的通信距离分布。

2)动态功率控制与通信速率分析。本系统中用户采用基于距离动态功率控制，通信设备以最低传输功率进行通信。

3)基于演化博弈的模式选择。采用演化博弈模式选择算法做出通信用户的模式选择，得到不同通信模式的通信群体。

4)基于效益函数的频谱划分。

[有益效果]：本发明提供了一种异构全双工D2D蜂窝网络通信模型，相比于传统通信网络考虑单层蜂窝网络半双工通信模式，引入小基站和全双工通信更接近下一代网络中网络结构复杂化，通信方式多样化的特点，更有效分析5G网络的通信性能。另外本发明引入演化博弈的方法最网络中通信用户进行通信模式的划分，网络中产生不同通信模式的群体，使用复制动态获取群体的稳定状态，最终实现演化均衡，网络性能达到最优。

附图说明

图1本发明提出的系统结构图；

图2为整个机制的整体流程图。

具体实施方式

以下结合附图和具体事例对本发明做具体的介绍。

步骤1：建立异构全双工D2D蜂窝网络模型

构建系统模型，系统中宏基站服从网格模型规则分布在空间中，小基站随机分布在宏基站区域中，通信用户服从泊松点过程分布随机分布在蜂窝网络中，可以与宏基站和小基站进行通信，也可以直接与其他通信用户进行D2D通信，可以表示如下：

表示空间中服从点过程分布的通信用户，X_i表示传输设备，y_i表示接收用户， D_i＝||X_i-y_i||表示通信距离，是一个独立同分布的随机变量，本系统中链路距离服从瑞利分布，其概率密度函数为：

当构建完成系统模型，分析系统中不同通信模式的同频干扰，主要包括宏基站用户干扰、小基站用户干扰、和复用D2D用户干扰，由此可计算信号与干扰加噪声比SINR。

以下为不同通信模式下，接收设备的SINR值：

SINR_c表示宏基站通信模式下用户接收的SINR值，SINR_f和SINR_r表示全双工D2D通信的正向和反向的SINR值，SINR_s表示小基站通信模式下用户接收的SINR值，ρ_χ表示不同传输模式下接收设备的最低接收功率阈值，I_χ表示不同模式下接收到的干扰信号，χ∈{c，f，r，s}，h₀表示信道增益。

得出各个SINR值后，根据香农定理，可获得不同通信模式下，通信用户的传输速率，后续可用于演化博弈作为效益函数得出演化均衡。

步骤2：动态功率控制与通信速率分析

本系统采用基于距离动态功率控制，通信设备以最低传输功率进行通信，采用一种基于补偿的动态功率控制机制进行通信，通信用户在此方式下可以灵活的选择传输功率，并且在保证自己通信质量的前提下达到降低能耗和干扰控制的作用，功率的公式表达如下：

P_i＝ρ·r_i ^η

ρ表示接收设备最低接收功率阈值，r表示传输距离，η是路径损失指数，P_i是第i个通信用户的传输功率，{P_i}独立不同分布。

步骤3：基于演化博弈的模式选择

蜂窝网络中的通信用户可以自由选择通信模式与目标接收设备进行通信，以此用户都是潜在的D2D通信用户，不具备完全理性无法确认最优通信模式，因此使用演化博弈进行模式选择，其描述如下：

·博弈玩家(players)：网络中所有潜在D2D通信用户N_p。

·策略(strategy)：每个博弈玩家选择的通信模式，χ∈{c，f，r，s，d}表示表示宏基站模式、f-D2D模式、r-D2D模式、小基站模式以及专用D2D模式。

·群体(population)：拥有相同策略的玩家的集合。

·群体比例(population share)：选择策略i(i∈χ)的用户数量n_i所占比例，

·效益函数(payoff)：玩家选择不同的策略得到的通信效益。

网络中所有的潜在D2D用户使用分布式演化博弈模式选择算法进行模式选择，其描述如下；

步骤一：每个潜在D2D通信用户随机选择一个通信模式i(i∈χ)。

步骤二：每个潜在D2D通信用户计算自身平均速率，计算效益函数π(i，x，γ)并将效益返回给宏基站

步骤三：宏基站计算不同通信模式群体的平均效益π(x，x，γ)并发送给所有潜在的D2D通信用户。

步骤四：每个潜在D2D用户，对比自身效益与平均效益，若π(i，x，γ)＜π(x，x，γ)，则用户随机选择其他符合要求的通信模式j，要求π(j，x，γ)＞π(i，x，γ)。

步骤五：重复步骤二到四。

步骤4：基于效益函数的频谱划分

本系统中，基于频谱选择可将通信模式划分为复用模式(宏蜂窝模式、小蜂窝模式、复用D2D模式)和专用D2D模式，专用D2D模式拥有专用部分频谱通信，不与复用模式产生干扰，每个宏基站中是由F个子信道组成，每个信道的带宽为B Hz，我们对F个子信道进行划分 (F_c，F_d)，F_c为复用频谱，F_d为专用频谱，为专用频谱比例。在本机制中不同通信模式的在宏基站的控制下使用round-robin(RB)方法进行资源分配，也就是复用模式和专用模式的用户在对应的频谱中进行频谱选择，如当一个宏蜂窝用户选择一个子信道1∈{F_c}作为通信信道的概率为：

最优频谱划分比例η^★方法如下：

u(T_c，T_d)＝ω_c log T_c+ω_d log T_d

其中T_c表示复用模式用户传输速率，T_d表示专用模式用户传输速率。ω_c，ω_d＞0表示权值，ω_c+ω_d＝1。

Claims (5)

1.一种基于异构全双工D2D蜂窝网络中基于演化博弈的模式选择和频谱分配，通信用户随机选择通信模式，最后通过演化博弈实现最优模式选择，其特征在于：

1)本系统研究异构全双工D2D蜂窝网络中的干扰分析；

2)本系统中用户采用基于距离动态功率控制，通信设备以最低传输功率进行通信；

3)本系统采用基于复制动态的分布式模式选择算法进行模式选择，并通过演化博弈最终对网络中用户通信模式进行最优划分；

4)本系统考虑频谱复用与频谱模式，使用效益函数进行最优频谱划分。

2.如权利要求1所述的一种基于异构全双工D2D蜂窝网络中基于演化博弈的模式选择和频谱分配，其特征在于对异构全双工D2D蜂窝网络中存在的各种同频干扰，包括同层干扰、跨层干扰和基站之间的干扰，并且包括全双工通信用户间的自干扰。基于网络中存在的各种干扰，对蜂窝通信、小基站通信、复用D2D通信以及专用D2D通信等不同模式建立网络干扰模型，并进行公式化干扰计算与分析，得出SINR值。

3.如权利要求1所述的一种基于异构全双工D2D蜂窝网络中基于演化博弈的模式选择和频谱分配，用户采用基于距离动态功率控制，通信设备以最低传输功率进行通信，采用一种基于补偿的动态功率控制机制进行通信，通信用户在此方式下可以灵活的选择传输功率，并且在保证自己通信质量的前提下达到降低能耗和干扰控制的作用，功率的公式表达如下：

P_i＝ρ·r_i ^η

ρ表示接收设备最低接收功率阈值，r表示传输距离，η是路径损失指数，P_i是第i个通信用户的传输功率，{P_i)独立不同分布。

4.如权利要求1所述的一种基于异构全双工D2D蜂窝网络中基于演化博弈的模式选择和频谱分配，采用基于复制动态的分布式模式选择算法进行模式选择，对于普通通信用户，在空间中的服从泊松点过程随机分布，用户可随机选择通信模式与接收设备进行通信。本系统中采用基于复制动态的分布式模式选择算法进行模式选择，其步骤如下：

步骤一：每个潜在D2D通信用户随机选择一个通信模式i。

步骤二：每个潜在D2D通信用户计算自身平均速率，计算效益函数π(i，x，γ)并将效益返回给宏基站

步骤三：宏基站计算不同通信模式群体的平均效益π(x，x，γ)并发送给所有潜在的D2D通信用户。

步骤四：每个潜在D2D用户，对比自身效益与平均效益，若π(i，x，γ)＜π(x，x，γ)，则用户随机选择其他符合要求的通信模式j，要求π(j，x，γ)＞π(i，x，γ)。

步骤五：重复步骤二到四。

5.如权利要求1所述的一种基于异构全双工D2D蜂窝网络中基于演化博弈的模式选择和频谱分配，考虑频谱复用与专用通信模式，使用效益函数进行最优频谱划分，网络中用户的通信模式分为复用模式(蜂窝模式、复用D2D模式)和专用D2D模式，专用D2D模式拥有专用部分频谱通信，不与复用模式产生干扰。本系统中，对宏基站中拥有F个子信道进行划分(F_c，F_d)，F_c为复用频谱，F_d为专用频谱，为专用频谱比例。最优频谱划分比例η^★公式如下：

u(T_c，T_d)＝ω_clogT_c+ω_d logT_d

其中T_c表示复用模式用户传输速率，T_d表示专用模式用户传输速率。ω_c，ω_d＞0表示权值，ω_c+ω_d＝1。