CN108600999A - Fd-d2d基于信道分配与功率控制联合优化方法 - Google Patents
Fd-d2d基于信道分配与功率控制联合优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108600999A CN108600999A CN201810354263.0A CN201810354263A CN108600999A CN 108600999 A CN108600999 A CN 108600999A CN 201810354263 A CN201810354263 A CN 201810354263A CN 108600999 A CN108600999 A CN 108600999A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- phone user
- channel
- phone
- users
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/70—Services for machine-to-machine communication [M2M] or machine type communication [MTC]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
- H04L5/14—Two-way operation using the same type of signal, i.e. duplex
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
- H04W52/04—TPC
- H04W52/18—TPC being performed according to specific parameters
- H04W52/24—TPC being performed according to specific parameters using SIR [Signal to Interference Ratio] or other wireless path parameters
- H04W52/243—TPC being performed according to specific parameters using SIR [Signal to Interference Ratio] or other wireless path parameters taking into account interferences
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W72/00—Local resource management
- H04W72/50—Allocation or scheduling criteria for wireless resources
- H04W72/54—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria
- H04W72/541—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria using the level of interference
Abstract
本发明公开了一种FD‑D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法,首先基于FD‑D2D用户到蜂窝用户的信道增益进行信道分配,在此基础上,通过一系列变换将待解的非凸问题转化为凸优化问题,由此得到FD‑D2D用户的最优发射功率。针对全双工设备直通通信中的干扰管理问题,在满足蜂窝用户的信干噪比要求的条件下,将干扰管理问题建模为最大化FD‑D2D用户总的吞吐量的问题,本发明在保证蜂窝用户性能的前提下,能够有效提高FD‑D2D用户的传输速率。
Description
技术领域
本发明属于5G无线通信技术领域,具体涉及一种FD-D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法。
背景技术
随着局域应用和智能终端的不断涌现,近距离移动数据业务迅速增多,FD-D2D技术被广泛的讨论和研究。FD-D2D通信重要的一个特点是FD-D2D用户数据不经过基站转发,而直接在FD-D2D用户终端之间传输,这不仅可以提高频谱利用率,还可以降低终端能耗。
全双工设备直通(FD-D2D,full duplex device-to-device)通信传输技术已成为下一代无线通信必不可少的技术之一。
为了减少蜂窝用户和FD-D2D用户之间的干扰,本发明在多对FD-D2D用户的场景中,联合优化蜂窝用户和FD-D2D用户的信道分配和发射功率,在满足蜂窝用户信干噪比要求的条件下最大化FD-D2D用户的传输速率。实际上,信道分配和功率控制相互耦合,并且信道分配属于组合优化问题,很难通过经典方法求解上述问题的最优解。
目前,现在的技术方案具有如下缺点:在当前的FD-D2D通信研究中,现今多数应用中的SINR模型仅针对单对FD-D2D用户的功率控制和信道资源分配,均没有考虑正交频分复用(OFDM,orthogonal frequency division multiplexing)系统中多对FD-D2D用为户对蜂窝用户的影响以及信道资源分配的问题。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺陷,本发明针对全双工设备直通(FD-D2D,fullduplex device-to-device)通信中的干扰管理问题,提出了一种FD-D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法,在满足蜂窝用户的信干噪比要求的条件下,将干扰管理问题建模为最大化FD-D2D用户总的吞吐量的问题,为求解上述问题,首先基于FD-D2D用户到蜂窝用户的信道增益进行信道分配,在此基础上,通过一系列变换将待解的非凸问题转化为凸优化问题,由此得到FD-D2D用户的最优发射功率。本发明在保证蜂窝用户性能的前提下,能够有效提高FD-D2D用户的传输速率。
为达到上述目的,本发明采用了以下技术方案:FD-D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法,包括以下步骤:
1)求解小区中蜂窝用户与FD-D2D用户的信噪比;
2)求解FD-D2D用户的传输速率;
3)建立存在多对FD-D2D用户的优化模型;
4)将步骤3)中的优化模型拆分为功率控制和信道资源分配两个问题;
5)提出信道资源分配优化算法,根据蜂窝用户与FD-D2D用户的不同比例,将信道分配方式分为以下两种情况:
当M≥N时,M为蜂窝用户的数量,N为FD-D2D用户数量,通过以下步骤求解道资源分配:
第一步,所有FD-D2D用户可通过复用蜂窝用户链路进行通信,即:
第二步,遍历蜂窝小区中的所有的FD-D2D用户和蜂窝用户并计算对应的平均路径增益即:
第三步,先采用降序对矩阵中的第i行,即将第i行的进行降序排序,然后取最大路径增益时对应的蜂窝用户的编号j(1),j(1)代表FD-D2D用户所选择复用的蜂窝用户的编号;然后从集合中去除元素j(1),更新集合 表示未被配对的蜂窝用户的集合;
当M<N时,此时蜂窝用户的数量少于FD-D2D用户数量,通过以下步骤求解道资源分配:
第一步,通信的M个FD-D2D用户通过复用蜂窝用户的信道进行通信,其余N-M个FD-D2D用户,直接复用基站资源通信,即:
第二步,遍历蜂窝小区中的所有的FD-D2D用户和蜂窝用户并计算对应的平均路径增益即:
第三步,降序对矩阵中的第j列,即将第j列的进行降序排序,然后取最大路径增益时对应的蜂窝用户的编号i(1),i(1)代表FD-D2D用户所选择的复用的蜂窝用户的编号,然后从集合中去除元素i(1),更新集合 表示未被配对的D2D用户的集合;
6)在信道资源分配的基础上求解最优传输功率:将步骤5)得到的λi,j值带入步骤3)中的建立的优化模型得到一个非凸问题,通过变换将其转化为凸优化问题,求解出蜂窝用户和FD-D2D用户的最优传输功率。
进一步的,所述步骤1)具体包括以下步骤:
小区中随机分布着个蜂窝用户和对FD-D2D用户,上述所有用户相对静止;FD-D2D用户通过复用蜂窝用户的上行信道资源进行通信;每对FD-D2D用户中均包含两个用户为d1和d2;小区中系统总带宽为W,每个用户可进行通信的带宽为第i对FD-D2D用户d1、d2和蜂窝用户j的信噪比分别为:
式(1)-(3)中的符号含义如下:λi,j∈0,1:表示FD-D2D对是否复用蜂窝用户的信道资源;当第i对FD-D2D用户复用第j个蜂窝用户的信道资源时,λi,j=1;其他情况下为当第i对FD-D2D用户k(k∈1,2)的发射功率;为蜂窝用户j的发射功率;为第i对FD-D2D用户中两个用户之间的信道增益;为蜂窝用户j到第i对FD-D2D用户k的信道增益;为第i对FD-D2D用户k到基站的信道增益;为蜂窝用户j到基站的信道增益;η为剩余噪声比重;N0为噪声功率谱密度。
进一步的,所述的步骤2)具体包括如下步骤:根据香农公式,第i对FD-D2D用户中第k个终端的传输速率表示为
进一步的,所述的步骤3)具体包括如下步骤:以FD-D2D用户的链路速率总和为优化目标,保证蜂窝用户的信噪比大于一定门限,联合优化小区内所有用户的传输功率与信道分配为条件,建立优化模型,即问题P1;
P1:
公式中,为蜂窝用户的最小信干噪比;表示FD-D2D用户的最大发射功率,表示蜂窝用户的最大发射功率;公式(c)和(d)分别限定了一个蜂窝用户只能与一个FD-D2D对复用信道,一对FD-D2D用户也只能与一个蜂窝用户复用信道。
进一步的,所述的步骤4)具体步骤如下:根据步骤(3)建立的优化模型P1中可知,第i对FD-D2D用户的发射功率与系统中蜂窝用户的信道资源不会产生影响,将优化目标FD-D2D拆分为功率控制和信道资源分配两个问题。
进一步的,所述的步骤6)具体包括如下步骤:
步骤61):非凸问题转化为凸优化问题
蜂窝用户最小信噪比约束可转换为如下形式:
为了满足蜂窝用户的信干噪比要求并且减少蜂窝用户对FD-D2D用户的干扰,设定蜂窝用户的功率等于上述下界,即
将公式(8)带入公式(1)和(2)中得到如下形式:
其中
根据以上求解将问题P1转化为问题P2:
问题P2:
其中
式中,
引理:对于R z=log21+z,z≥0,对于给定的正数z0,那么Rz的下界由下式给出:
R z,z0=alog2z+b(36)
其中
根据引理,找到满足问题(11)的约束条件(a)、(b)的可行解p′,令计算ai,1、bi,1、ai,2、bi,2如下:
那么U p的下界可由下式给出:
根据引理可知U p≤Up,将问题P2转化为问题P3
P3:
令那么带入问题P3得到问题P4:
P4:
其中
因为是凹函数,并求最大值,约束条件也是凸函数,所以问题P4是凸优化问题;
步骤62):对步骤61)得到的凸优化问题进行求解。
进一步的,所述步骤62)包括如下步骤:
步骤621):定义l=0,根据公式(111)和(112)计算得到Ai,1、Bi,1、Ci,1、Ai,2、Bi,2、Ci,2,设定ε>0;
步骤622):根据公式(11)求解出一个p*0,
步骤623):迭代循环,令l:=l+1,p′:=p*l-1,按式(14)、(15)求解系数:
根据求解所得系数计算凸问题P4,得出最优解对进行指数变化,得出问题P3的最优解直至退出循环;得到最优解p*l。
进一步的,所述步骤6)中,将步骤5)得到的λi,j值带入问题P1。
本发明在多对FD-D2D用户的场景中,联合优化蜂窝用户和FD-D2D用户的信道分配和发射功率,在满足蜂窝用户信干噪比要求的条件下最大化FD-D2D用户的传输速率。实际上,信道分配和功率控制相互耦合,并且信道分配属于组合优化问题,很难通过经典方法求解上述问题的最优解。为了降低求解复杂度,本文分为两个步骤求解上述问题。首先根据FD-D2D用户到蜂窝用户的信道增益进行信道分配,尽可能降低FD-D2D用户与蜂窝用户之间的相互干扰。其次,在完成信道分配的基础上将求解最优功率的问题转化为凸优化问题,并且利用被求解问题的分解特性降低复杂度。
与现有技术相比,本发明至少具有以下有益效果:本文分为两个步骤求解上述问题,降低求解复杂度,首先根据FD-D2D用户到蜂窝用户的信道增益进行信道分配,尽可能降低FD-D2D用户与蜂窝用户之间的相互干扰。其次,在完成信道分配的基础上将求解最优功率的问题转化为凸优化问题,并且利用被求解问题的分解特性降低复杂度。仿真结果表明,相比于随机信道分配方案和最大发射功率方案,所提方法在保证蜂窝用户性能的条件下能够极大地提升FD-D2D用户的传输速率。
本发明相比于随机信道分配方案和最大发射功率方案,所提方法在保证蜂窝用户性能的条件下能够极大地提升FD-D2D用户的传输速率,同时改善用户间的干扰问题。
附图说明
图1为全双工设备直通通信场景
图2为不同蜂窝用户SINR要求下FD-D2D用户及蜂窝用户的平均传输速率,M/N=1.5,η=-100dB
图3为不同蜂窝用户数目下的FD-D2D用户的平均传输速率,η=-100dB
图4为不同自干扰比重下FD FD-D2D用户及蜂窝用的平均传输速率,M/N=1.5
表1为基于蜂窝用户到FD-D2D用户信道增益的信道分配算法
表2为算法2功率控制算法
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
如图1所示,本发明的FD-D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法,包括以下步骤:
(1)小区中随机分布着个蜂窝用户和对FD-D2D用户,所有用户相对静止。FD-D2D用户可通过复用蜂窝用户的上行信道资源进行通信。FD-D2D的两个用户表示为d1和d2。小区中系统总带宽为W,那么每个用户可进行通信的带宽为第i对FD-D2D用户d1、d2和蜂窝用户j的信噪比分别为:
式(1)-(3)中的符号含义如下:λi,j∈0,1:表示FD-D2D对是否复用蜂窝用户的信道资源。当第i对FD-D2D对复用第j个蜂窝用户的信道资源时,λi,j=1。其他情况下λi,j=0;FD-D2D对i中用户k(k∈1,2)的发射功率;蜂窝用户j的发射功率;FD-D2D对i中两个用户之间的信道增益;蜂窝用户j到FD-D2D对i中用户k的信道增益;FD-D2D对i中用户k到基站的信道增益;蜂窝用户j到基站的信道增益;η:剩余噪声比重;N0:噪声功率谱密度。
(2)根据香农公式,第i个FD-D2D对中第k个终端的传输速率可表示为
(3)因为用户的发射功率与系统中CU用户的信道资源不会产生影响,可以将优化目标FD-D2D拆分为功率控制和信道资源分配两个问题,进行分布式求解。
(4)实际上P1属于混合整数非线性规划(MINLP,mixed integer non-linearprogramming)问题,它是一个NP-hard问题。虽然经典方法如分支定界法可以求出该问题的最优解,但是复杂度过高。为了降低复杂度,本文将问题P1中的信道分配和功率控制解耦合,分解为两个子问题:信道分配和功率控制。
(5)首先基于蜂窝用户到FD-D2D用户的信道增益分配信道(即确定λi,j)。在确定λi,j后,问题P1转化为一般的非线性规划问题,通过变换将其转化为凸优化问题,求解出蜂窝用户和FD-D2D用户的最优发射功率。
(6)将λi,j值带入问题P1中得到一个非线性规划问题,它的目标函数不是关于和的凸函数,因此它不是一个凸优化问题。为求解上述问题,首先将非凸问题转化为凸问题。所述的步骤(3)具体为:
本发明以FD-D2D对的链路速率总和为优化目标,同时保证蜂窝用户的信干噪比大于一定门限,联合优化小区内所有用户的传输功率与信道分配。该问题可建模为如下优化问题:
P1:
公式中,为蜂窝用户的最小信干噪比;表示FD-D2D用户的最大发射功率,表示蜂窝用户的最大发射功率。(c)和(d)分别限定了一个蜂窝用户只能与一个FD-D2D对复用信道,一个FD-D2D对也只能与一个蜂窝用户复用信道。
所述的步骤(5)具体为:
由于本文考虑FD-D2D用户复用上行信道,无论怎样分配信道,FD-D2D用户对上行蜂窝用户造成的干扰是一定的,因此只能通过信道分配减少蜂窝用户对FD-D2D用户的干扰。当复用同一信道的蜂窝用户和FD-D2D用户相距较远时,由于路径损耗,蜂窝用户对FD-D2D用户的干扰较小。基于上述事实,本节提出一种基于蜂窝用户到FD-D2D用户路径增益的启发式的信道分配算法,具体如下。
令表示蜂窝用户j到FD-D2D对i的平均路径增益,即:
基于上述定义,算法1给出了基于蜂窝用户到FD-D2D用户信道增益的信道分配算法。该算法的具体细节如表1所述
表1基于蜂窝用户到FD-D2D用户信道增益的信道分配算法
通过上述信道分配算法,得到所有λi,j的值,带入问题P1中,得到功率控制问题。
所述的步骤(6)具体为:
蜂窝用户最小信干噪比约束可转换为如下形式:
为了满足蜂窝用户的信干噪比要求并且减少蜂窝用户对FD-D2D用户的干扰,设定蜂窝用户的功率等于上述下界,即
将(8)带入(1),(2)中得到如下形式:
其中
那么问题P1可转化为如下形式:
P2:
其中
U p不是关于p的凸函数,为了求解上述问题,首先给出如下引理。
引理:对于R z=log21+z,z≥0,对于给定的正数z0,那么R z的下界由下式给出:
R z,z0=alog2z+b(54)
其中
根据引理,找到满足问题(11)的约束条件(a)、(b)的可行解p′,令计算ai,1、bi,1、ai,2、bi,2如下:
那么U p的下界可由下式给出:
根据引理可知U p≤Up,建立如下优化问题:
P3:
U p仍然不是凸函数。为了使优化问题的目标函数变成凹函数,做如下变换,令 那么带入问题(17)得到如下优化问题:
P4:
其中
因为是凹函数,并求最大值,约束条件也是凸函数,所以问题P4是凸优化问题。此外P4具有分解特性,即目标函数可以分解为N项之和,每一项只是和的函数,而约束条件中和也不相互影响,所以P4可以分解为N个独立的子问题求解,每个问题都是简单的凸优化问题,可以用内点法或cvx工具箱求解。
以下定理给出了P3的最优解p*与可行解p′之间的关系。
定理:记P3的最优解为p*,将P2转化为P3的可行解为p′,那么U p*≥U p′。
由于P3的最优解仍然满足P2的约束条件,令其最优解p*为可行解,即p′:=p*,进一步求解P3得到最优解根据定理可知由于U(p)是闭区间上的连续函数,P2一定存在有限的最大值。重复上述步骤即可求出P2的最优解,算法2给出了具体步骤,该算法的具体细节如表2所述:
表2功率控制算法
下面结合图2、图3和图4对本方案的有益效果进行具体说明:
(1)图2表明,当增大时,所提算法的蜂窝用户的传输速率逐渐增大,而FD-D2D用户的传输速率逐渐减少。为保证蜂窝用户的信干噪比要求,FD-D2D用户的发射功率相应降低,因而FD-D2D用户的传输速率会减少。在随机信道分配和所提的功率控制方案下,蜂窝用户的平均传输速率与所提方案相近,而FD-D2D用户的平均传输速率较低,说明本发明提出的信道分配方法能够有效减少蜂窝用户对FD-D2D用户的干扰。在所提的信道分配和最大功率发射方案下,蜂窝用户的平均传输速率不随变化,因为此时设定的终端发射功率不能保证蜂窝用户的信干噪比需求,而FD-D2D用户的平均传输速率很低。当FD-D2D对中的两个用户都以最大功率发射时会导致严重的自干扰,进而降低的传输速率。
(2)固定FD-D2D对的数目,在不同的蜂窝用户的数目下,图3给出了FD-D2D用户的平均传输速率。当蜂窝用户数较少时(M/N<1),根据所提的信道分配方案,一部分FD-D2D对独占信道,因此他们没有受到来自蜂窝用户的干扰,FD-D2D用户的平均传输速率较大。随着M/N趋近于1,单独占用信道的FD-D2D对的数目减少,FD-D2D用户的平均速率下降。当蜂窝用户的数目较多时(M/N>1),所有的FD-D2D对都与蜂窝用户共享信道,他们都受到来自蜂窝用户的干扰,因此平均传输速率相对较低。随着蜂窝用户继续增多,在进行信道分配时,每个FD-D2D对的候选信道数目增多,与之共享信道的蜂窝用户远离相应的FD-D2D对,因此对FD-D2D用户的干扰减少,FD-D2D用户的平均传输速率进而增大。此外,对于特定的MN值,蜂窝用户的信干噪比门限越大,FD-D2D用户的平均速率越低,与图2的结论一致。
(3)图4给出了FD-D2D用户的平均速率随着自干扰比重的变化曲线。由图可知,在一定的值下,随着η的增大,FD-D2D用户的平均速率下降。η的增大导致自干扰增大,进而减少FD-D2D用户的传输速率。当自干扰比重小于-115dB时,自干扰相比于其他干扰和噪声较小,它不是影响FD-D2D用户速率的主要因素,因此FD-D2D用户的速率变化不大。与图2和图3的结论一致,随着的增大,FD-D2D用户的速率逐渐减少。
Claims (8)
1.FD-D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)求解小区中蜂窝用户与FD-D2D用户的信噪比;
2)求解FD-D2D用户的传输速率;
3)建立存在多对FD-D2D用户的优化模型;
4)将步骤3)中的优化模型拆分为功率控制和信道资源分配两个问题;
5)提出信道资源分配优化算法,根据蜂窝用户与FD-D2D用户的不同比例,将信道分配方式分为以下两种情况:
当M≥N时,M为蜂窝用户的数量,N为FD-D2D用户数量,通过以下步骤求解道资源分配:
第一步,所有FD-D2D用户可通过复用蜂窝用户链路进行通信,即:
第二步,遍历蜂窝小区中的所有的FD-D2D用户和蜂窝用户并计算对应的平均路径增益即:
第三步,先采用降序对矩阵中的第i行,即将第i行的进行降序排序,然后取最大路径增益时对应的蜂窝用户的编号j(1),j(1)代表FD-D2D用户所选择复用的蜂窝用户的编号;然后从集合中去除元素j(1),更新集合M′,M′=1,2...,M表示未被配对的蜂窝用户的集合;
当M<N时,此时蜂窝用户的数量少于FD-D2D用户数量,通过以下步骤求解道资源分配:
第一步,通信的M个FD-D2D用户通过复用蜂窝用户的信道进行通信,其余N-M个FD-D2D用户,直接复用基站资源通信,即:
第二步,遍历蜂窝小区中的所有的FD-D2D用户和蜂窝用户并计算对应的平均路径增益即:
第三步,降序对矩阵中的第j列,即将第j列的进行降序排序,然后取最大路径增益时对应的蜂窝用户的编号i(1),i(1)代表FD-D2D用户所选择的复用的蜂窝用户的编号,然后从集合中去除元素i(1),更新集合 表示未被配对的D2D用户的集合;
6)在信道资源分配的基础上求解最优传输功率:将步骤5)得到的λi,j值带入步骤3)中的建立的优化模型得到一个非凸问题,通过变换将其转化为凸优化问题,求解出蜂窝用户和FD-D2D用户的最优传输功率。
2.根据权利要求1所述的FD-D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法,其特征在于,所述步骤1)具体包括以下步骤:
小区中随机分布着个蜂窝用户和对FD-D2D用户,上述所有用户相对静止;FD-D2D用户通过复用蜂窝用户的上行信道资源进行通信;每对FD-D2D用户中均包含两个用户为d1和d2;小区中系统总带宽为W,每个用户可进行通信的带宽为第i对FD-D2D用户d1、d2和蜂窝用户j的信噪比分别为:
式(1)-(3)中的符号含义如下:λi,j∈0,1:表示FD-D2D对是否复用蜂窝用户的信道资源;当第i对FD-D2D用户复用第j个蜂窝用户的信道资源时,λi,j=1;其他情况下λi,j=0;为当第i对FD-D2D用户k(k∈1,2)的发射功率;为蜂窝用户j的发射功率;为第i对FD-D2D用户中两个用户之间的信道增益;为蜂窝用户j到第i对FD-D2D用户k的信道增益;为第i对FD-D2D用户k到基站的信道增益;为蜂窝用户j到基站的信道增益;η为剩余噪声比重;N0为噪声功率谱密度。
3.根据权利要求1所述的FD-D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法,其特征在于,所述的步骤2)具体包括如下步骤:根据香农公式,第i对FD-D2D用户中第k个终端的传输速率表示为
4.根据权利要求1所述的FD-D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法,其特征在于,所述的步骤3)具体包括如下步骤:以FD-D2D用户的链路速率总和为优化目标,保证蜂窝用户的信噪比大于一定门限,联合优化小区内所有用户的传输功率与信道分配为条件,建立优化模型,即问题P1;
P1:
公式中,为蜂窝用户的最小信干噪比;表示FD-D2D用户的最大发射功率,表示蜂窝用户的最大发射功率;公式(c)和(d)分别限定了一个蜂窝用户只能与一个FD-D2D对复用信道,一对FD-D2D用户也只能与一个蜂窝用户复用信道。
5.根据权利要求4所述的FD-D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法,其特征在于,所述的步骤4)具体步骤如下:根据步骤(3)建立的优化模型P1中可知,第i对FD-D2D用户的发射功率与系统中蜂窝用户的信道资源不会产生影响,将优化目标FD-D2D拆分为功率控制和信道资源分配两个问题。
6.根据权利要求1所述的FD-D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法,其特征在于,所述的步骤6)具体包括如下步骤:
步骤61):非凸问题转化为凸优化问题
蜂窝用户最小信噪比约束可转换为如下形式:
为了满足蜂窝用户的信干噪比要求并且减少蜂窝用户对FD-D2D用户的干扰,设定蜂窝用户的功率等于上述下界,即
将公式(8)带入公式(1)和(2)中得到如下形式:
其中
根据以上求解将问题P1转化为问题P2:
问题P2:
其中
式中,
引理:对于R z=log2 1+z,z≥0,对于给定的正数z0,那么R z的下界由下式给出:
R z,z0=a log2 z+b(15)
其中
根据引理,找到满足问题(11)的约束条件(a)、(b)的可行解p′,令计算ai,1、bi,1、ai,2、bi,2如下:
那么U p的下界可由下式给出:
根据引理可知U p≤U p,将问题P2转化为问题P3
P3:
令那么带入问题P3得到问题P4:
P4:
其中
因为是凹函数,并求最大值,约束条件也是凸函数,所以问题P4是凸优化问题;
步骤62):对步骤61)得到的凸优化问题进行求解。
7.根据权利要求6所述的FD-D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法,其特征在于,所述步骤62)包括如下步骤:
步骤621):定义l=0,根据公式(111)和(112)计算得到Ai,1、Bi,1、Ci,1、Ai,2、Bi,2、Ci,2,设定ε>0;
步骤622):根据公式(11)求解出一个p*0,
步骤623):迭代循环,令l:=l+1,p':=p*l-1,按式(14)、(15)求解系数:
根据求解所得系数计算凸问题P4,得出最优解对进行指数变化,得出问题P3的最优解p*l;直至||p*l-p*l-1||≤ε,退出循环;得到最优解p*l。
8.根据权利要求4所述的FD-D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法,其特征在于,所述步骤6)中,将步骤5)得到的λi,j值带入问题P1。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810354263.0A CN108600999B (zh) | 2018-04-19 | 2018-04-19 | Fd-d2d基于信道分配与功率控制联合优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810354263.0A CN108600999B (zh) | 2018-04-19 | 2018-04-19 | Fd-d2d基于信道分配与功率控制联合优化方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108600999A true CN108600999A (zh) | 2018-09-28 |
CN108600999B CN108600999B (zh) | 2020-07-28 |
Family
ID=63613988
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810354263.0A Active CN108600999B (zh) | 2018-04-19 | 2018-04-19 | Fd-d2d基于信道分配与功率控制联合优化方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108600999B (zh) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109756874A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-05-14 | 西北大学 | 一种超密集毫米波d2d通信干扰管理方法 |
CN109905864A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-06-18 | 华北电力大学 | 一种面向电力物联网的跨层资源分配方案 |
CN110337111A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-10-15 | 北京科技大学 | 一种无线通信网络功率分配方法 |
CN110611902A (zh) * | 2019-09-19 | 2019-12-24 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于上下行频谱联合复用的d2d资源分配方法 |
CN109327894B (zh) * | 2018-10-29 | 2021-06-15 | 西安电子科技大学 | 基于干扰抑制的多小区mimo-noma最优功率分配方法 |
CN113055896A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-29 | 南京大学 | 基于无人机的d2d通信下联合功率控制和信道分配方法 |
CN115567903A (zh) * | 2022-09-05 | 2023-01-03 | 山东科技大学 | 一种双向放大转发中继的通信资源分配方法、系统及应用 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130157676A1 (en) * | 2011-12-14 | 2013-06-20 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Control method for device-to-device communication |
CN104284407A (zh) * | 2014-10-28 | 2015-01-14 | 中国矿业大学 | 嵌入d2d的蜂窝网络中基于全双工中继的功率控制方法 |
CN107172706A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-09-15 | 电子科技大学 | 一种基于d2d通信的联合无线资源分配和功率控制方法 |
CN107613556A (zh) * | 2017-09-19 | 2018-01-19 | 西安交通大学 | 一种基于功率控制的全双工d2d干扰管理方法 |
-
2018
- 2018-04-19 CN CN201810354263.0A patent/CN108600999B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130157676A1 (en) * | 2011-12-14 | 2013-06-20 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Control method for device-to-device communication |
CN104284407A (zh) * | 2014-10-28 | 2015-01-14 | 中国矿业大学 | 嵌入d2d的蜂窝网络中基于全双工中继的功率控制方法 |
CN107172706A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-09-15 | 电子科技大学 | 一种基于d2d通信的联合无线资源分配和功率控制方法 |
CN107613556A (zh) * | 2017-09-19 | 2018-01-19 | 西安交通大学 | 一种基于功率控制的全双工d2d干扰管理方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
RUI TANG 等: "Resource Allocation for Underlaid Device-to-Device Communication by Incorporating Both Channel Assignment and Power Control", 《2015 FIFTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMMUNICATION SYSTEMS AND NETWORK TECHNOLOGIES》 * |
曲桦 等: "蜂窝网络下设备到设备通信中的联合资源优化", 《北京邮电大学学报》 * |
赵季红 等: "蜂窝网络中全双工D2D通信功率控制", 《电信科学》 * |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109327894B (zh) * | 2018-10-29 | 2021-06-15 | 西安电子科技大学 | 基于干扰抑制的多小区mimo-noma最优功率分配方法 |
CN109905864A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-06-18 | 华北电力大学 | 一种面向电力物联网的跨层资源分配方案 |
CN109905864B (zh) * | 2019-02-28 | 2020-11-03 | 华北电力大学 | 一种面向电力物联网的跨层资源分配方案 |
CN109756874A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-05-14 | 西北大学 | 一种超密集毫米波d2d通信干扰管理方法 |
CN109756874B (zh) * | 2019-03-12 | 2021-08-24 | 西北大学 | 一种超密集毫米波d2d通信干扰管理方法 |
CN110337111A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-10-15 | 北京科技大学 | 一种无线通信网络功率分配方法 |
CN110337111B (zh) * | 2019-04-17 | 2020-07-10 | 北京科技大学 | 一种无线通信网络功率分配方法 |
CN110611902A (zh) * | 2019-09-19 | 2019-12-24 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于上下行频谱联合复用的d2d资源分配方法 |
CN110611902B (zh) * | 2019-09-19 | 2022-08-02 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于上下行频谱联合复用的d2d资源分配方法 |
CN113055896A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-29 | 南京大学 | 基于无人机的d2d通信下联合功率控制和信道分配方法 |
CN115567903A (zh) * | 2022-09-05 | 2023-01-03 | 山东科技大学 | 一种双向放大转发中继的通信资源分配方法、系统及应用 |
CN115567903B (zh) * | 2022-09-05 | 2024-04-16 | 山东科技大学 | 一种双向放大转发中继的通信资源分配方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108600999B (zh) | 2020-07-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108600999A (zh) | Fd-d2d基于信道分配与功率控制联合优化方法 | |
CN107087305B (zh) | 一种基于能量收集的终端直通通信资源管理方案 | |
CN103260244B (zh) | 一种蜂窝系统中d2d上行资源复用模式切换方法 | |
CN104717755A (zh) | 一种蜂窝网络中引入d2d技术的下行频谱资源分配方法 | |
CN107466069A (zh) | 无线网络中基于双连接与非正交多址接入的能效优化方法 | |
CN101925070A (zh) | 一种基于空间复用的认知系统资源分配方法 | |
CN110191489B (zh) | 一种超密集网络中基于强化学习的资源分配方法及装置 | |
CN108990160B (zh) | 一种基于改进蝙蝠算法的5g通信系统容量优化方法 | |
CN105163379A (zh) | 一种应用于信能同传系统的资源分配优化方法 | |
CN104902431A (zh) | 一种lte网络中跨小区d2d通信频谱分配方法 | |
CN110337148A (zh) | 基于非正交多址接入的认知无线电能效资源分配方法 | |
CN104796991B (zh) | 基于势博弈的ofdma系统的资源分配方法 | |
CN110753329B (zh) | 蜂窝网络中d2d中继通信的功率控制与中继选择方法 | |
CN109272167B (zh) | 一种基于uudn和q神经网络的绿色能量合作方法 | |
CN110139282A (zh) | 一种基于神经网络的能量采集d2d通信资源分配方法 | |
CN105451268B (zh) | 一种高能效的异构小区接入方法 | |
CN104684051A (zh) | 一种LTE和LTE-Advanced系统在非满负载下的资源分配方法 | |
CN108064070B (zh) | 一种用于大规模mimo多小区网络的用户接入方法 | |
CN107888524B (zh) | 一种干扰广播信道下基于最大信漏噪比的干扰对齐方法 | |
CN110225494A (zh) | 一种基于外部性和匹配算法的机器类通信资源分配方法 | |
CN107172574B (zh) | 一种d2d用户对与蜂窝用户共享频谱的功率分配方法 | |
CN107995034B (zh) | 一种密集蜂窝网络能量与业务协作方法 | |
CN110691383A (zh) | 一种资源分配方法及装置 | |
CN103442421B (zh) | 基于一元三次方程求根和匈牙利算法的高能效资源优化法 | |
CN109104768A (zh) | 一种基于模拟退火算法的非正交多址接入联合带宽和速率分配方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |