CN108449737B

CN108449737B - 分布式天线系统中基于d2d的下行链路高能效功率分配方法

Info

Publication number: CN108449737B
Application number: CN201810189359.6A
Authority: CN
Inventors: 王光英; 虞湘宾; 汪曦; 王郝; 储君雅; 黎宁; 党小宇
Original assignee: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Current assignee: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Priority date: 2018-03-08
Filing date: 2018-03-08
Publication date: 2020-12-25
Anticipated expiration: 2038-03-08
Also published as: CN108449737A

Abstract

本发明提供了一种分布式天线系统中基于D2D的下行链路高能效功率分配方法，主要针对基于D2D的分布式天线系统，研究下行链路有效的功率分配方案，优化D2D通信的能量效率，系统中D2D以underlay模式复用CU的下行频谱资源，这使得CU接收端和D2D接收端都受到了干扰，为了保证正常的蜂窝通信质量，在设计方案时考虑了CU的最小速率要求；构建以分布式天线功率和D2D发送功率为自变量的能效优化问题；利用KKT条件，将原多变量优化问题转化为单变量优化问题，得到最优功率的闭式解；接着设计了一种基于遍历法的功率分配算法，并证明了算法的有效性；整个方法简单可行，易于实现。

Description

分布式天线系统中基于D2D的下行链路高能效功率分配方法

技术领域：

本发明属于通信技术领域，涉及D2D通信的资源分配方法，尤其涉及一种分布式天线系统中基于D2D的下行链路高能效功率分配方法。

背景技术：

近年来，随着智能移动终端、移动互联网和物联网技术的快速发展，以及随之而来的环境问题，给未来无线通信提出了越来越高的要求。如何在有限的频谱资源下提高频谱效率，支持更高传输速率、更高可靠性和更高服务质量的通信网络；如何以最低的功率损耗获得最大的吞吐量；如何降低频谱资源的浪费，实现绿色通信……这些伴随着通信技术发展带来的诸多问题，已成为目前研究工作的重点。未来通信技术要能够满足海量数据流量增长以及大规模设备联网的需求，解决海量数据下以及通信双方物理位置极为接近时的高效通信。

分布式天线系统(Distributed Antenna System,DAS)是一种高效灵活的通信系统，由多个分布在空间不同位置的天线组成，可以看作多输入多输出系统的扩展。与集中式天线系统相比，DAS具有很多优势：提高频谱效率和能源效率，增大通信的覆盖范围，降低发射功率，更高效地服务小区内用户。

短距离内的直接通信可以有效提高频谱效率，其中设备间直接(Device toDevice,D2D)通信就是典型的用户之间可以不经过基站或其他核心网络进行的通信。传统的蜂窝通信系统中，所有的通信都需要经过基站，即使两个物理上靠得很近的用户进行通信也需要经由基站的转发，这显然是低效的。在D2D通信中，两个D2D用户配对为一个D2D通信对，D2D对之间可以不经过基站直接通信，极大地提高了吞吐量和频谱效率，有效降低了延时，是未来移动通信的关键技术之一。

目前，现有的研究大都是针对集中式天线系统中D2D通信的资源分配，文献1(Chia-Hao Yu,Klaus Doppler,Cassio B.Ribeiro,Olav Tirkkonen.Resource sharingoptimization for device-to-device communication underlaying cellular networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2011,10(8):2752-2763.)研究了D2D在蜂窝通信系统中的功率分配，其中优化的目标是最大化频谱效率。文献2(FeiranWang,Chen Xu,Lingyang Song,Zhu Han.Energy-efficient resource allocation fordevice-to-device underlay communication[J].IEEE Transactions on WirelessCommunications,2015,14(4):2082-2092.)则以优化系统能量效率为目标，研究underlay模式的D2D在蜂窝系统中的功率分配。当前几乎没有关于分布式天线系统中基于D2D通信的下行链路能效功率分配问题的研究，因此如何将这两种技术结合起来发挥最大的优势，有效提高频谱资源的利用率，成为D2D研究中的重要方向。

发明内容：

为了克服现有技术中存在的不足，本发明提出了一种分布式天线系统中基于D2D的下行链路高能效功率分配方法，考虑一个包含D2D通信的分布式天线系统模型，其中D2D以underlay的模式复用分布式天线系统中蜂窝通信用户的下行信道资源，考虑D2D与CU的功率约束及蜂窝通信的最小速率约束，建立以优化D2D能量效率为目标的功率分配问题。

本发明所采用的技术方案有：一种分布式天线系统中基于D2D的下行链路高能效功率分配方法，包括如下步骤：

(1)首先建立分布式天线系统中D2D通信的系统模型，考虑一个单小区内的分布式天线系统，DAS有N个分布在小区不同位置的天线，小区内有一个蜂窝用户CU和一对D2D用户，其中D2D的发射端和接收端分别记为D2D-T和D2D-R，并假设CU和D2D对都只装备了一根天线；

(2)基于已建立的系统模型，设计D2D高能效功率分配方案，建立DAS-D2D系统基于下行复用的能效优化问题；

(3)求解优化问题，得到闭式表达式；

(4)设计基于遍历法的DAS-D2D系统能效最优功率分配算法，并进行仿真实现，对于整个系统功率分配问题，设计一个基于遍历算法的最优功率分配方案，对问题中的自变量进行遍历，从最小值到最大值按设定的精度进行搜索，每搜索一次，计算得到一组最优的功率并计算相应的能效，整个遍历完成后，能获得最大能效的一组结果就是最优解。

进一步地，建立的DAS-D2D模型为一个单小区内的分布式天线系统，小区内有一个蜂窝用户(CU)和一对D2D用户且D2D对以underlay的模式共享CU的下行频谱资源；建立的信道模型为复合信道，包括路径损耗和瑞利衰落。

进一步地，设计的D2D高能效功率分配方案，考虑了CU的最小速率要求，构建的优化问题表示为：

0≤P_i≤P_max,i,0≤q≤P_max,d

其中η_EE,d表示D2D的能效，P_c表示D2D系统的环路功耗，包括信号处理等设备功耗，R_min,c是CU最小的下行速率要求。P_max,i和P_max,d分别表示DAS中的天线和D2D的最大发送功率。

进一步地，设计的基于遍历法的功率分配算法包括如下步骤：

(1)按{γ_i,d/γ_i,c}递增的顺序排列所有的信道增益；

(2)将各元素初始化为零，q＝0，η＝0，P_opt＝0，q_opt＝0；给定搜索精度ε＝0.01；

(3)计算q的上界P′_max,d；

(4)如果q≤P′_max,d继续步骤(5)，否则跳到步骤(10)；

(5)计算N₀和

得到功率分配P；

(6)计算D2D的能效η_EE,d；

(7)判断：如果满足η_EE,d＞η，继续步骤(8)；否则，跳到步骤(9)；

(8)令P_opt＝P，q_opt＝q，η＝η_EE,d；

(9)q＝q+ε，跳到步骤(4)；

(10)返回P_opt和q_opt

其中，γ_i,d表示DAS中的天线到D2D接收端的信道增益，γ_i,c表示复合信道，

表示第N₀个最优功率。

本发明具有如下有益效果：本发明将分布式天线系统与D2D技术相结合，建立了D2D用户以underlay模式复用CU下行频谱资源的DAS模型，相比传统的蜂窝系统，具有更高的频谱效率；考虑了蜂窝用户的最小速率要求；利用KKT条件，将原多变量问题转化为单变量优化问题；设计了一种基于遍历法的功率分配算法，获得了D2D通信的最优能效。算法简单可行，易于实现。

附图说明：

图1为分布式天线系统中D2D通信的系统模型图。

图2为本发明具体的实施方案框图。

图3为基于遍历法的D2D能效仿真图。

图4为基于遍历法的不同CU速率下D2D能效仿真图。

图5为基于遍历法的不同位置下D2D能效仿真图。

具体实施方式：

为了阐明本发明的技术目的及技术方案，下面结合附图对本发明做进一步说明。

本发明主要针对DAS-D2D通信系统，研究该系统有效的功率分配方案，以期优化D2D通信的能量效率，系统中D2D以underlay模式复用CU的下行频谱资源，这使得CU接收端和D2D接收端都受到了干扰。为了保证正常的蜂窝通信质量，在设计方案的时候考虑了CU的最小速率要求，构建以分布式天线功率和D2D发送功率为自变量的能效优化问题。利用KKT条件，将原多变量优化问题转化为单变量优化问题，接着设计了一种基于遍历法的功率分配算法，并证明了算法的有效性，获得了D2D的最优能效。

一、建立分布式天线系统中D2D通信的系统模型。

附图1为分布式天线系统中D2D通信的系统模型图，该模型中，考虑一个单小区内的分布式天线系统，DAS有N个分布在小区不同位置的天线，分别用RA_i,i＝1,...,N表示。小区内有一个蜂窝用户CU和一对D2D用户，其中D2D的发射端和接收端分别记为D2D-T和D2D-R。为便于分析，假设CU和D2D对都只装备了一根天线。

在具体的通信过程中，CU按FDD(频分双工)的方式工作，即用两个独立的信道分别进行上行和下行传输。D2D对以underlay的模式共享CU的下行频谱资源。DAS发送信号给CU的同时D2D-T也发送信号给D2D-R，且两种通信占用相同的频谱资源。因此，DAS的发送信号会给D2D-R的接收造成干扰，D2D-T的发送信号会给CU的接收造成干扰。

因此得到蜂窝通信和D2D通信的可达速率为：

其中P_i是RA_i的发送功率，γ_i,c是RA_i到CU的信道功率增益，q是D2D-T的发送功率，γ_dc是D2D-T到CU的信道功率增益，

是噪声功率，γ_dd是D2D-T到D2D-R的信道增益，γ_i,d是RA_i到D2D-R的信道功率增益。

不失一般性地，这里假设信号传输带宽大小是单位带宽。

对于系统的信道模型，考虑一种复合信道，包括路径损耗和瑞利衰落。

其中d_i,c表示RA_i到CU的距离，α是路径损耗系数，h_i,c表示RA_i到CU的小尺度衰落系数，其幅度建模为瑞利分布。

其余的信道功率增益表达式依此类推。

下面结合附图2对本发明的具体实施方案进行介绍。

二、基于下行频谱资源共享模式，设计D2D高能效功率分配方案。

根据上一节建立的系统模型，并考虑CU的最小速率要求，DAS-D2D系统基于下行复用的能效优化问题可以表示为：

其中η_EE,d表示D2D的能效，P_c表示D2D系统的环路功耗，包括信号处理等设备功耗，R_min,c是CU最小的下行速率要求。P_max,i和P_max,d分别表示RA_i和D2D-T的最大发送功率。

为便于分析，将(1)中的约束写成线性形式：

其中

观察(2)可以发现，问题的目标函数随着

的减小而增大。因此如果将q看成一个常数，原问题就可以转化为最小化

q的取值有一定的限定。

由第一个约束条件可知：q存在一个和

有关的上界，即：

如果q的值过大，则

可能无法满足(4)式的约束，而

的最大值在P_i等于最大功率时取得。

因此，q至少要满足以下的条件：

如果q的值超过了(5)中不等式的右边表达式，则说明P_i即使取到最大也不能使CU速率维持在要求的范围内，此时问题(3)无解。进一步地，结合q本身的功率约束，此时q的上界应该是：

三、对优化问题进行求解，获得D2D通信的最优能效。

对于优化问题(3)，首先进行变量代换。令x_i＝P_iγ_i,c，则优化问题(3)可以转化为：

观察到上述问题是一个线性约束的线性优化问题，因此可以利用KKT条件分析得到以下四个表达式：

λ,μ_i,ν_i≥0 (11)

其中λ,μ_i,ν_i是KKT乘子，

表示x_i的最优解。根据以上的式子，可以得到关于(7)优化问题最优解的两个推论。

推论1：

满足

推论2：不失一般性地，假设{γ_i,d/γ_i,c}按升序排列：γ_1,d/γ_1,c＜γ_2,d/γ_2,c＜…＜γ_N,d/γ_N,c，相对应的

有以下一般形式：

其中1≤N₀≤N，

且

接下来对推论1与推论2进行证明。

推论1证明：

首先问题(7)如果有解，肯定存在一个

l∈{1,...,N}。根据(10)和(11)可得μ_l＝0，将其代入(8)得到λ＝γ_l,d/γ_l,c+ν_l＞0。于是(9)要成立的话就只能是

得证。

推论2证明：

由于γ_i,d/γ_i,c按升序排列，根据(8)可得μ_i-ν_i也按升序排列，μ₁-ν₁＜…＜μ_N-ν_N。接下来需要讨论μ_i-ν_i和0之间的大小关系。首先，μ₁-ν₁不可能大于0，因为此时μ_i-ν_i全部大于0，即μ_i＞ν_i≥0。根据(10)，x_i此时全部等于0，而天线功率不可能全是0，这种情况显然是不合理的。因此，一般的情形是存在一个1≤N₀≤N使得

且

根据μ_i-ν_i的排列规律可得：对于i＞N₀，μ_i-ν_i＞0，即μ_i＞ν_i≥0，通过KKT条件分析可知相应的x_i＝0；而对于i＜N₀，ν_i＞μ_i≥0，相应的x_i＝γ_i,cP_max,i。当i＝N₀时，

的取值范围是

这里为了表示形式的唯一性以及满足N₀＝1时

要大于0的要求，令

取值永远大于0。得证。

根据以上两个推论，可以写出在q给定时，问题(3)的最优解形式：

其中1≤N₀≤N，

并且有

将(13)代入(14)可以得到

关于q的闭式表达式

其中N₀由q确定：

至此，当q固定时，最优的DAS发送功率分配可以通过表达式(15)和(16)确定。

四、设计基于遍历法的DAS-D2D系统能效最优功率分配算法。

根据以上所有的分析，对于整个系统功率分配的问题，就只剩下一个自变量q。为解决这一简化后的问题，可以写出一个基于遍历法的功率分配算法。

基于遍历法的功率分配方案具体步骤如下：

1、按{γ_i,d/γ_i,c}递增的顺序排列所有的信道增益；

2、将各元素初始化为零，q＝0，η＝0，P_opt＝0，q_opt＝0；给定搜索精度ε＝0.01；

3、根据(6)计算q的上界P′_max,d；

4、如果q≤P′_max,d继续步骤5，否则跳到步骤10；

5、根据(15)和(16)计算N₀和

得到功率分配P；

6、计算D2D的能效η_EE,d；

7、判断：如果满足η_EE,d＞η，继续步骤8；否则，跳到步骤9；

8、令P_opt＝P，q_opt＝q，η＝η_EE,d；

9、q＝q+ε，跳到步骤4；

10、返回P_opt和q_opt。

具体实施时，利用MATLAB仿真平台对本发明提供的技术方案进行仿真，以验证本发明的有效性。

假设一个DAS系统有7根分布在小区不同位置的天线，即N＝7。其中小区中心放置一根天线，极坐标记为(0,0)，其余6根天线的极坐标分别为

i＝1,…,6，其中R＝1000m是小区半径。假设蜂窝用户CU的位置为(7R/10,π/3)，D2D-T的位置为(8R/10,π/2)，D2D-R的位置为(9R/10,π/2)。仿真中使用的信道是复合信道，包括路径损耗和瑞利衰落，其中路径损耗系数α＝3。仿真中噪声功率为–70dBm，RA的最大功率为1W，环路功耗为5W。设置CU最小速率要求是5bit/s/Hz，q的上限设为1W。

图3给出了基于遍历算法的D2D能效仿真结果及q所有的遍历结果，图中x轴代表q的取值范围，y轴代表q给定时D2D的最优能效，曲线代表了q按0.01的步长从下界一直遍历到上界所有的能效结果，圆圈代表了基于遍历算法找出的最大能效所在的位置：q＝0.57W,EE＝2.2662bit/Joule/Hz，仿真结果证明了本发明设计的算法的有效性。

图4给出了在三种不同的最小CU速率要求下，系统最优的能量效率关于P_max,d的仿真曲线，其中信道实现数目是10⁴。图中x轴表示D2D发送端的最大功率限制，y轴表示能效。当P_max,d增大时，D2D的能效先增大后保持恒定。出现这一现象的原因可以通过图3说明：当P_max,d较小时，q受到限制，处在图3曲线最高点的左边；随着P_max,d增大，限制放宽，q能取得更高的值，相应的能效增大；而当P_max,d增大到最高点的右边，从图3看最优q就是最高的那个点，不再增加。另外，CU最小速率要求越高，D2D能效也就越低。这是因为CU最小速率要求越高，D2D发送的功率就要受到更大的限制，以防止对CU通信造成干扰；同时DAS的发送功率也就越大，这对D2D造成了更大干扰；以上两方面原因共同导致了D2D能效的降低。

图5给出了D2D在不同位置时系统的能量效率曲线，其中共仿真了三组不同位置的D2D通信对。位置1极坐标为：发送端(8R/10,11π/24)，接收端(9R/10,11π/24)；位置2极坐标为：发送端

接收端

位置3极坐标为：发送端

接收端(9R/10,13π/24)。三组位置的选择保证了D2D之间的位置不变，主要改变的是D2D到CU的位置。这样设置是为了观察D2D和CU之间的距离对系统性能的影响。在这三组位置下，D2D发送端到CU的距离分别为309米、400米、491米。从图中可以看出，随着D2D越来越靠近CU，D2D的能量效率越低。这是因为D2D越靠近CU，CU受到的干扰越大，此时系统会降低D2D功率，同时提高DAS功率；这两个因素共同导致了D2D能效的下降。因此，在DAS-D2D系统的设计中，共享相同资源的CU和D2D应该尽可能的远离对方。

综上所述，本发明提出的方案能有效地获得使D2D能量效率达到最大的最优功率分配，同时方法实现的步骤较少，复杂度低，能获得闭式解。这充分说明了本发明提出的一种分布式天线系统中基于D2D的下行链路高能效功率分配方法的有效性。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，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作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种分布式天线系统中基于D2D的下行链路高能效功率分配方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)首先建立分布式天线系统中D2D通信的系统模型，考虑一个单小区内的分布式天线系统，DAS有N个分布在小区不同位置的天线，分别用RA_i，i＝1,…,N表示，小区内有一个蜂窝用户CU和一对D2D用户，其中D2D的发射端和接收端分别记为D2D-T和D2D-R，并假设CU和D2D对都只装备了一根天线；

(2)基于已建立的系统模型，设计D2D高能效功率分配方案，建立DAS-D2D系统基于下行复用的能效优化问题，该优化问题以分布式天线功率P和D2D发送功率q为优化变量；

(3)利用KKT条件，将原多变量(P,q)优化问题转化为单变量P优化问题，并求解优化问题，得到最优的DAS发送功率分配的闭式表达式；

(4)对于整个系统功率分配问题，由于求得了DAS发送功率分配的最优解，那么优化问题就只剩下一个自变量q，设计基于遍历法的DAS-D2D系统能效最优功率分配算法，并进行仿真实现，对于整个系统功率分配问题，设计一个基于遍历算法的最优功率分配方案，对问题中的自变量进行遍历，从最小值到最大值按设定的精度进行搜索，每搜索一次，计算得到一组最优的功率并计算相应的能效，整个遍历完成后，能获得最大能效的一组结果就是最优解。

2.根据权利要求1所述的分布式天线系统中基于D2D的下行链路高能效功率分配方法，其特征在于：建立的DAS-D2D模型为一个单小区内的分布式天线系统，小区内有一个蜂窝用户(CU)和一对D2D用户且D2D对以underlay的模式共享CU的下行频谱资源；建立的信道模型为复合信道，包括路径损耗和瑞利衰落。

3.根据权利要求1所述的分布式天线系统中基于D2D的下行链路高能效功率分配方法，其特征在于：设计的D2D高能效功率分配方案，考虑了CU的最小速率要求，构建的优化问题表示为：

0≤P_i≤P_max,i,0≤q≤P_max,d

其中η_EE,d表示D2D的能效，P_c表示D2D系统的环路功耗，包括信号处理设备功耗，P是分布式天线功率，q是D2D的发送功率，P_i表示DAS中第i根天线RA_i的发送功率，R_c是蜂窝用户CU通信的可达速率，R_min,c是CU最小的下行速率要求，γ_dd是D2D-T到D2D-R的信道增益，γ_i,d是RA_i到D2D-R的信道功率增益，γ_i,c是RA_i到CU的信道功率增益，γ_dc是D2D-T到CU的信道功率增益，

是噪声功率，P_max,i和P_max,d分别表示RA_i和D2D-T的最大发送功率。

4.根据权利要求1所述的分布式天线系统中基于D2D的下行链路高能效功率分配方法，其特征在于：设计的基于遍历法的功率分配算法包括如下步骤：

(1)按{γ_i,d/γ_i,c}递增的顺序排列所有的信道增益；

(3)计算q的上界

其中

(4)如果q≤P′_max,d继续步骤(5)，否则跳到步骤(10)；

(5)计算

和

得到功率分配

(6)计算D2D的能效η_EE,d；

(8)令P_opt＝P，q_opt＝q，η＝η_EE,d；

(9)q＝q+ε，跳到步骤(4)；

(10)返回P_opt和q_opt

其中，γ_i,d是RA_i到D2D-R的信道功率增益，γ_i,c是RA_i到CU的信道功率增益，γ_dc是D2D-T到CU的信道功率增益，q是D2D的发送功率，η表示D2D能效的初始化值，P_opt是分布式天线的最优功率分配，q_opt是D2D的最优功率分配，P_max,i和P_max,d分别表示RA_i和D2D-T的最大发送功率，

是噪声功率，R_min,c是CU最小的下行速率要求，N₀表示DAS中第N₀根天线，1≤N₀≤N，j表示DAS中第j根天线，1≤j≤N，

表示第N₀个最优功率。