CN108600999B - Fd-d2d基于信道分配与功率控制联合优化方法 - Google Patents

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

FD-D2D基于信道分配与功率控制联合优化方法

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λ_i,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：λ_i,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，λ_i,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a_i,1、b_i,1、a_i,2、b_i,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A_i,1、B_i,1、C_i,1、A_i,2、B_i,2、C_i,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λ_i,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：λ_i,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，λ_i,j＝1。其他情况下λ_i,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λ_i,j)。在确定λ_i,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λ_i,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λ_i,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a_i,1、b_i,1、a_i,2、b_i,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：

其中，λ_i,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，λ_i,j＝1；其他情况下λ_i,j＝0；

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：

其中，

为蜂窝用户j到第i对FD-D2D用户k的信道增益；

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{λ_i,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：

其中，

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

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公式(9)的下界，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)＝alog₂z+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a_i,1、b_i,1、a_i,2、b_i,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A_i,1、B_i,1、C_i,1、A_i,2、B_i,2、C_i,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{λ_i,j}值带入问题P1。

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