CN108601077A - 一种d2d通信中基于超模博弈的功率控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法，其特征是，包括如下步骤：1）建立基于超模博弈的系统模型；2）获得蜂窝用户、D2D用户对的终端功率的帕累托占优解。这种方法具有提升系统效用值、保持系统公平性的优点。

Description

一种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法
技术领域
本发明涉及蜂窝网络中D2D通信技术，具体是一种D2D(Device—to—DeviceCommunication，简称D2D)通信中基于超模博弈的功率控制方法。
背景技术
蜂窝网络中引入D2D通信，在带来诸多优点的同时也面临着一些挑战，如会话建立、资源分配、功率控制和干扰协调等。D2D通信在一定程度上能解决无线频谱的匮乏，但其仍需在基站控制下复用小区资源，同时给系统带来干扰。D2D通信最主要的挑战是如何恰当地分配可复用的信道资源、传输功率及D2D链路和蜂窝链路的同信道干扰消除。
在超模博弈中，终端的最优响应是随干扰者策略单调递增的。超模博弈最大意义在于它具有纳什均衡，并且可以确定一个纳什均衡的解集，两个纳什均衡点组成解集的上界和下界，超模博弈的简单性使得凸性假设和可微性假设不再必要。
纳什均衡可以最大化每个参与博弈终端的效用值，但是对系统全局效用来说，往往不是帕累托有效的。若通过改变终端策略(新策略不同于纳什均衡)，可以在不降低某些终端效用值的前提下，提高其他终端效用值，并获得一个更优的全局有效策略组合，称为帕累托占优。
根据上述理论，设计双层迭代最优价格均衡算法求解超模博弈，在外层迭代中求解超模博弈中最优价格cbest，在内层迭代中求解最优价格下的帕累托占优解pcbest，并证明了该博弈策略空间中最小功率矢量帕累托占优其它功率矢量。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法。这种方法具有提升系统效用值、保持系统公平性的优点。
实现本发明目的的技术方案是：
一种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法，与现有技术不同的是，包括如下步骤：
1)建立基于超模博弈的系统模型：系统模型其中K＝{1,2,…,K}表示蜂窝用户和D个D2D用户对的终端集合，是终端j∈κ的策略空间，p是策略集合的最小功率，是用户终端的最大发射功率，为终端效用函数，c为价格因子，在上行链路通信期间，由于D个D2D用户对共享蜂窝用户的信道资源，并对基站接收信号造成干扰，因此蜂窝用户信干噪比为：
与此同时，蜂窝用户终端也会对D个D2D用户对的接收机产生干扰，相应的D2D用户对接收机信号的的信干噪比为：
其中pk,pd和pd'分别代表蜂窝用户k和D2D用户d,d'的发射功率，gke为蜂窝用户到基站之间的信道增益，gde为第d个D2D对和基站之间的信道增益，gij表示不同用户间的信道增益，σ2表示接收端的热噪声功率，表示D对D2D对基站的干扰功率和，表示蜂窝用户和D2D用户d'∈D,d'≠d对的干扰功率和，每一个终端的最优策略是其他终端策略的响应函数即：根据纳什均衡下的取值得到不同用户的响应函数，蜂窝用户响应函数：
D2D用户响应函数：
终端的效用函数如公式(5)所示：
多终端目标优化问题可以表示为：
终端功率的帕累托占优解为：
其中R是传输速率，为数据帧的准确接收概率，M为一帧比特数，γj为不同用户的信干噪比，即公式(1)或公式(2)，lj表示电池生存时间，使用Peukert’s定律C是电池容量，终端用户j的发射功率pj，电路消耗功率p0，工作电压V0，a是一个常数，是价格函数；
2)获得蜂窝用户、D2D用户对的终端功率的帕累托占优解：使用双层迭代，在外层迭代中求解超模博弈中最优价格cbest，在内层迭代中求解最优价格下的帕累托占优解pcbest，包括：
(1)初始化价格c，并将价格c的值广播给小区内所有终端，初始化所有终端的功率为并依据公式(5)得到初始效用
(2)进入纳什均衡迭代，重新设置参数n＝0,并依据公式(5)计算每个终端效用，进行迭代更新功率，依据公式(7)得纳什均衡解p，重新计算所有终端功率更新后的效用值
(3)如果则转到步骤(4)，否则转到步骤(5)；
(4)c＝c+△c，转到步骤(2)；
(5)cbest＝c+△c，pcbest＝p0，终止迭代；
步骤2)中所述的纳什均衡迭代包括：
(1)设置功率迭代序列初始化迭代次数n，原始功率截止系数为10-6到10-7之间的极小正数ε，用户最大发射功率
(2)由响应函数公式(3)、公式(4)式更新功率序列值，计算最佳响应函数然后分配发射功率(3)若或者成立，转到步骤(4)；否则转到步骤(2)，继续循环；
(4)如果成立，则否则保持不变，终止循环。
求解最小功率p，博弈是超模博弈的条件是，效用函数在(pj,p-j)以及(pj,c)上具有非递减可微性，由非递减可微性条件得γ j≥2lnM，当γ j＝2lnM时是信干噪比变化率最大点，推导出策略集合的最小功率p j。
定理1：在策略空间下的NPGP博弈是超模博弈，证明：
(1)
化简上式括号内的子式得：
又在策略空间Pj下γj≥2lnM，故f”(γj)≤0，得证,即效用函数在(pj,p-j)上具有非递减可微性。
(2)在上述策略空间中求做量替换令ε＝-c，有所以效用函数在(pj,c)也具有非递减可微性。
综上效用函数在(pj,p-j)与(pj,c)上都具有非递减可微性，满足超模博弈的条件，定理1得证。
超模博弈均衡解集中最小元素ps(c)＝p，可证明ps(c)为帕累托占优解，并且在该功率下终端的效用最大。
本技术方案利用微观经济学的概念并使用超模博弈理论，将通信网络中的功率控制问题建模为经济学模型，得到有效的帕累托占优解。
传统能效函数仅能表示瞬时数据流量，本技术方案改进效用函数，使其更加接近实际的指标，考虑终端电池的非线性效应，使效用函数包含遍历能效；然后在效用函数中加入定价机制，通过定价激励合作来提高系统性能，但是仍然保持功率控制解决方案的不合作性质。
这种方法具有提升系统效用值、保持系统公平性的优点。
附图说明
图1为实施例中D2D通信的系统模型示意图；
图2为实施例中五个终端效用和随价格c的变化曲线示意图；
图3为实施例中总功率随D2D对数的变化曲线示意图；
图4为实施例中总效用随D2D对数的变化曲线示意图；
图5为实施例中信干噪比随D2D对数的变化曲线示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的内容作进一步的阐述，但不是对本发明的限定。
实施例：
一种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法，包括如下步骤：
1)建立基于超模博弈的系统模型：如图1所示，系统模型其中K＝{1,2,…,K}表示蜂窝用户和D个D2D用户对的终端集合，是终端j∈κ的策略空间，p是策略集合的最小功率，是用户终端的最大发射功率，为终端效用函数，c为价格因子，在上行链路通信期间，由于D个D2D用户对共享蜂窝用户的信道资源，并对基站接收信号造成干扰，因此蜂窝用户信干噪比为：
与此同时，蜂窝用户终端也会对D个D2D用户对的接收机产生干扰，相应的D2D用户对接收机信号的的信干噪比为：
其中pk,pd和pd'分别代表蜂窝用户k和D2D用户d,d'的发射功率，gke为蜂窝用户到基站之间的信道增益，gde为第d个D2D对和基站之间的信道增益，gij表示不同用户间的信道增益，σ2表示接收端的热噪声功率，表示D对D2D对基站的干扰功率和，表示蜂窝用户和D2D用户d'∈D,d'≠d对的干扰功率和，每一个终端的最优策略是其他终端策略的响应函数即：根据纳什均衡下的取值得到不同用户的响应函数，蜂窝用户响应函数：
D2D用户响应函数：
终端的效用函数如公式(5)所示：
多终端目标优化问题可以表示为：
终端功率的帕累托占优解为：
其中R是传输速率，为数据帧的准确接收概率，M为一帧比特数，γj为不同用户的信干噪比，即公式(1)或公式(2)，lj表示电池生存时间，使用Peukert’s定律C是电池容量，终端用户j的发射功率pj，电路消耗功率p0，工作电压V0，a是一个常数，本例a为1.3，是价格函数；
2)获得蜂窝用户、D2D用户对的终端功率的帕累托占优解：使用双层迭代，在外层迭代中求解超模博弈中最优价格cbest，在内层迭代中求解最优价格下的帕累托占优解pcbest，包括：
(1)初始化价格c，并将价格c的值广播给小区内所有终端，初始化所有终端的功率为并依据公式(5)得到初始效用
(2)进入纳什均衡迭代，重新设置参数n＝0,并依据公式(5)计算每个终端效用，进行迭代更新功率，依据公式(7)得纳什均衡解p，重新计算所有终端功率更新后的效用值
(3)如果则转到步骤(4)，否则转到步骤(5)；
(4)c＝c+△c，转到步骤(2)；
(5)cbest＝c+△c，，pcbest＝p0，终止迭代；
步骤2)中所述的纳什均衡迭代包括：
(1)设置功率迭代序列初始化迭代次数n，原始功率截止系数为ε、本例ε为10-6，用户最大发射功率
(2)由最佳效应函数公式(3)、公式(4)式更新功率序列值，计算最佳响应函数然后分配发射功率
(3)若或者成立，转到步骤(4)；否则转到步骤(2)，继续循环；
(4)如果成立，则否则保持不变，终止循环。
具体地：
本例为1个蜂窝用户和D＝(K-1)个D2D用户对均匀分布在小区中，位置相对静止，用户终端和基站配备单个天线，每个D2D用户对包含一个发射机和一个接收机终端，D2D用户对和蜂窝用户共享信道资源，蜂窝用户通过基站通信，D2D用户对间距离足够近且直接通信，假设信道系数为简单路径损耗模型：其中A＝0.097是一常数，其他参数见下表1：
表1
本例求解最小功率p，博弈是超模博弈的条件是，效用函数在(pj,p-j)以及(pj,c)上具有非递减可微性，由非递减可微性条件得γ j≥2lnM，当γ j＝2lnM时是信干噪比变化率最大点，推导出策略集合的最小功率p j。
超模博弈均衡解集中最小元素ps(c)＝p，可证明ps(c)为帕累托占优解，并且在该功率下终端的效用最大。
如图2所示，图中p为不同c值时的均衡解，cbest对应着函数取最大值，pcbest最大程度地保证了所有终端总效用值的最大化，但是，由于cbest的值无法通过数学方法准确计算，受搜索精度的限制，pcbest是一个帕累托占优解，如果出现有一个用户效用值比以前的均衡效用值要差，我们终止递增定价因子。
如图3所示，图中NPG(p)表示纳什均衡解，M-NPGP(Pcbest)表示超模博弈均衡解，M-NPGPS(ps(cbest))表示超模博弈解集的下界，从图中可以看出系统总功率随D2D对数的增多而增大，并且ps(cbest)<pcbest<p，说明改进后M-NPGP提高了系统性能，ps(cbest)帕累托占优pcbest、p。
如图4所示，从图中可知，M-NPGP效用值较NPG的效用值有所提高，而在M-NPGP中较小的元素ps(cbest)可以得到比较大的元素pcbest更高的效用值，同时，随着D2D对数的增加，三种解的总效用值不断减小，最后趋于一致。
如图5所示，NPG中的值是固定值，M-NPGP中ps(cbest)对应的以上两种均衡解使得各终端的接收信干噪比均相等，而在本实施例中，每个终端的功率搜索空间变为从图中可以看出在D2D对数较少时，终端均衡时的信干噪比大。
综上可以得出M-NPGP与NPG的结果相比，所有终端的发射功率都下降了，而效用值和生存时间却都得到了提高，但是上述性能的改进是以降低一定的信干噪比为代价的，而降低后的信干噪比仍能保证基本通信，这种代价换取的效益符合应急通信的实际情况。

Claims (2)

1.一种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)建立基于超模博弈的系统模型：系统模型其中K＝{1,2,…,K}表示蜂窝用户和D个D2D用户对的终端集合，是终端j∈κ的策略空间，p是策略集合的最小功率，是用户终端的最大发射功率，为终端效用函数，c为价格因子，在上行链路通信期间，D个D2D用户对共享蜂窝用户的信道资源，并对基站接收信号造成干扰，蜂窝用户信干噪比为：
蜂窝用户终端会对D个D2D用户对的接收机产生干扰，相应的D2D用户对接收机信号的的信干噪比为：
其中pk,pd和pd'分别代表蜂窝用户k和D2D用户d,d'的发射功率，gke为蜂窝用户到基站之间的信道增益，gde为第d个D2D对和基站之间的信道增益，gij表示不同用户间的信道增益，σ2表示接收端的热噪声功率，表示D对D2D对基站的干扰功率和，表示蜂窝用户和D2D用户d'∈D,d'≠d对的干扰功率和，每一个终端的最优策略是其他终端策略的响应函数即：根据纳什均衡下的取值得到不同用户的响应函数，蜂窝用户响应函数：
D2D用户响应函数：
终端的效用函数如公式(5)所示：
多终端目标优化问题可以表示为：
终端功率的帕累托占优解为：
其中R是传输速率，为数据帧的准确接收概率，M为一帧比特数，γj为不同用户的信干噪比，即公式(1)或公式(2)，lj表示电池生存时间，使用Peukert’s定律C是电池容量，终端用户j的发射功率pj，电路消耗功率p0，工作电压V0，a是一个常数，cj(pj,p-j)＝cpj,是价格函数；
2)获得蜂窝用户、D2D用户对的终端功率的帕累托占优解：使用双层迭代，在外层迭代中求解超模博弈中最优价格cbest，在内层迭代中求解最优价格下的帕累托占优解pcbest，包括：
(1)初始化价格c，并将价格c的值广播给小区内所有终端，初始化所有终端的功率为并依据公式(5)得到初始效用
(2)进入纳什均衡迭代，重新设置参数n＝0,并依据公式(5)计算每个终端效用，进行迭代更新功率，依据公式(7)得纳什均衡解p，重新计算所有终端功率更新后的效用值
(3)如果则转到步骤(4)，否则转到步骤(5)；
(4)c＝c+△c，转到步骤(2)；
(5)cbest＝c+△c，pcbest＝p0，终止迭代。
2.根据权利要求1所述的D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法，其特征在于，步骤2)中所述的纳什均衡迭代包括：
(1)设置功率迭代序列初始化迭代次数n，原始功率截止系数为10-6到10-7之间的极小正数ε，用户最大发射功率
(2)由响应函数公式(3)、公式(4)式更新功率序列值，计算最佳响应函数然后分配发射功率
(3)若或者成立，转到步骤(4)；否则转到步骤(2)，继续循环；
(4)如果成立，则否则保持不变，终止循环。
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