CN108781442A - 在无线网络中的移动设备之间控制直接数据传输 - Google Patents

在无线网络中的移动设备之间控制直接数据传输 Download PDF

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Abstract

在一种用于控制在无线网络中的多个移动设备之间的直接数据传输的方法中，网络中的主节点或者多个所述移动设备被选择以计算平均网络负载的估计值。选择的主节点或者多个移动设备计算平均网络负载的估计值。根据平均网络负载，估计得到用于移动设备间的直接通信的最佳重复因子。根据最佳重复因子分配资源，并且使用分配的资源，将消息从至少一个移动设备发送到至少另一个移动设备。

Description

在无线网络中的移动设备之间控制直接数据传输
技术领域
本申请涉及在无线网络中的移动设备之间控制直接数据传输的方法和装置。
背景技术
用于移动设备(UE)的传统无线网络依赖于支持UE通信的蜂窝基础设施。在这些传统网络中，即便通信只在一对UE之间发生，通信也是由网络节点控制的。其中，上行链路(UL)和下行链路(DL)传输都发生在UE和网络节点之间。
与经由网络节点的UE间通信不同，直接通信使用UE间的直接链路。在这个过程中网络节点唯一的作用(如果存在)是建立直接链路以及分配资源。3GPP LTE版本13考虑了这种类型的非集中式通信，其中术语“侧链(sidelink)”用于指代UE之间的直接链路。各UE处的PC5接口有利于实现UE间的直接链路。
在建立UE之间的直接链路时，需要考虑两种场景，一种情况是UE处于“覆盖范围内(in coverage)”，另一种情况下UE处于“覆盖范围之外(out of coverage)”。当UE处于“覆盖范围内”时，UE可通过基站和UE之间的链路(Uu链路)同步到网络节点。在这种情况下，“覆盖范围内”的UE可以接收同步信号以及系统信息以访问PC5链路。另一方面，当UE处于“覆盖范围之外”时，UE不具有该权利，并且不能使用Uu链路来访问PC5链路。在这种情况下，UE需要同步源(synchronisation source)。
对于UE之间的直接通信，存在两种类型的资源池：调度分配(schedulingassignment,SA)池(也被称为侧链控制池)和数据池。消息通过SA池传输以指示数据池中的数据传输。数据池用于传输数据。每个资源池由多个资源或物理资源块(physicalresource block,PRB)组成。
每个数据传输与将数据参数通知给接收UE的SA传输关联。接收UE需要对控制传输进行盲解码，然而解码数据。
各UE在半双工模式下工作，其中各UE不能在同个子帧上进行接收和发送。因此，对于UE正在传输的每个SA时段，UE不能接收在同一子帧上发生的SA和数据传输。术语“SA”时段是指在小区内用于侧链控制传输的资源分配发生时的时段。
图6示出了SA时段和对应的SA和数据池的例子。SA时段由SA池和后续的数据池组成。每个池包括在时域和频域中定义的多个资源块。在另一个例子中，SA资源和数据资源是频分复用的，其中SA和数据资源位于时域中的相同子帧内但位于不同频率位置。
SA池中具有相应阴影的块显示特定的SA传输重复了两次，而数据池中具有相应阴影的块表明数据池中特定的数据传输重复了四次。因此，正在特定子帧内进行发送的UE有机会从其他UE处接受调度分配以及数据消息。这可以帮助客服半双工操作的问题。
有两种模式供传输UE使用以选择资源：模式1和模式2。在模式1中，SA和数据资源由网络节点分配。在这种情况下，UE在Uu链路上向网络节点发送请求，网络节点使用特定下行链路控制信息(downlink control information,DCI)来以许可分配(grantallocation)进行答复。因此，模式1是无竞争的资源分配方式。
在模式2中，UE无需借助网络节点就可以分配资源。在这个例子中，对于UE需要进行发送的每个SA时段，UE都可以随机地选择资源。因此，模式2代表基于竞争的资源分配方式。因此，在资源选择中容易发生冲突。这是在有许多UE以及数据流较高时容易出现的问题。
消息传输的成功率以及网络的性能与可用资源的数量、网络负载以及资源选择策略有关。为了说明这一点，图7示出了在每秒发送十个消息的情况下，调度分配消息的期望成功率随网络负载变化的示意图。可以看出，随着网络负载的增长，成功率逐渐下降。
需要在无线网络中的UE之间提供高可靠度的直接数据传输。这对于车对车(vehicle-to-vehicle，V2V)传输时尤为重要，因为此时传输的大部分消息是安全相关消息。
下面描述的实施例不限于解决已知系统的任何或全部缺点的实施方式。
发明内容
此发明内容部分用于简要地介绍一系列相关的概念，详细说明请参见具体实施方式。发明内容并不限定本发明的实质内容的关键特征或者基本特征，也不限定本发明的实质内容的保护范围。
根据本发明的一方面，提供一种在无线网络中的多个移动设备间控制直接数据传输的方法，该方法包括：选择所述网络中的主节点或者多个所述移动设备，以计算平均网络负载的估计值；在选择的所述主节点或者多个所述移动设备处，计算所述平均网络负载的估计值；根据所述平均网络负载，计算用于所述移动设备间的直接通信的最佳重复因子；根据所述最佳重复因子分配资源；以及使用分配的所述资源，从所述移动设备中的至少一个向所述移动设备中的至少另一个发送消息。
因此，移动设备可使用根据主节点或移动设备计算的平均网络负载分配的资源，来直接向另一移动设备发送消息。因此，发送移动设备可以分配资源并发送消息，而只有较低的可能出现冲突。这可以增加消息传输的平均成功率。
该方法还可包括：根据所述最佳重复因子，为所述多个移动设备中的每一个选择多个整数值，使得为所述移动设备选出的整数的平均值约等于所述主节点处计算得到的所述最佳重复因子；对每个所述移动设备，保存由所述多个选择的整数确定的多个最佳重复因子；以及将所述最佳重复因子中的每一个分配给不同类型的消息；其中，根据更新后的所述最佳重复因子分配资源。
因此，每个移动设备可根据整数值来分配资源。此整数值大多时候与实际的最佳重复因子不同。然而，该方法允许网络中各移动设备上的有效重复因子大约等于实际的最佳重复因子，这是因为选出的整数的平均值大约等于最佳重复因子。这在最佳重复因子具有至少一位小数或者最佳重复因子是非整数时尤为有用。
可选地，整数值在各移动设备处选择，可选地，最佳重复因子在各移动设备处选择。
该方法可包括，对每个移动设备：确定所述最佳重复因子的下限值、上限值和小数部分；随机选择所述上限值或者所述下限值，其中，选择所述上限值的概率等于所述最佳重复因子的小数部分的值；以及使用选择的值更新所述最佳重复因子；其中，根据更新后的所述最佳重复因子分配资源。
这里给出了为每个移动设备的最佳重复因子选择整数值的简单方法，其中网络中各移动设备的有效重复因子应当约等于主节点计算得到的最佳重复因子。可选地，该过程在各移动设备处执行。
该方法可包括：在至少一个移动设备处，计算第一负载值，所述第一负载值指示出根据接收自所述网络中至少另一个移动设备的信号确定的所述平均网络负载的估计值；在所述至少一个移动设备处，接收第二负载值，所述第二负载值指示出来自至少另一个移动设备的所述平均网络负载的估计值；在所述至少一个移动设备处，根据所述第二负载值更新所述第一负载值以生成更新的负载值；根据所述更新的负载值估计最佳重复因子。
通过这样的方式，移动设备能够根据接收自网络中的其他移动设备的信息生成准确的平均网络负载的估计值。这在移动设备不能与主节点连接的情况下尤为有用。移动设备然后可以相应地生成最佳重复因子。此信息可以通过在控制池上传输的消息来接收。
根据本发明的另一方面，提供一种用于在无线网络中的多个移动设备间控制直接数据传输的方法，该方法包括：在所述移动设备中的至少一个处，计算第一负载值，所述第一负载值指示出根据接收自所述网络中至少另一个移动设备的信号确定的平均网络负载的估计值；在所述至少一个移动设备处，接收第二负载值，所述第二负载值指示出来自至少另一个移动设备的所述平均网络负载的估计值；在所述至少一个移动设备处，根据所述第二负载值更新所述第一负载值以生成更新的负载值；根据所述更新的负载值估计最佳重复因子；根据所述最佳重复因子分配资源；以及使用分配的所述资源，从所述网络中的至少一个移动设备向所述网络中的另一个移动设备直接发送消息。
通过这种方式，移动设备能够根据接收自网络中的其他移动设备的信息来生成精确的平均网络负载的估计值。移动设备然后可以生成最佳重复因子，并且相应地传输数据。关于平均网络负载的信息可以经由控制池接收。这在移动设备不能与主节点连接或者分配资源的任务被交由移动设备的情况下尤为有用。因此，即便在移动设备不能与主节点连接或者分配资源的任务被交由移动设备的情况下，移动设备也可以自行分配资源，并且发送消息，且只有较低的可能性发生冲突。这可以增加消息传输的平均成功率。
根据本发明的另一方面，提供一种用于在无线网络中的多个移动设备间控制直接数据传输的系统，该系统包括：平均负载计算模块，在主节点和/或至少一个移动设备处，用于计算平均网络负载的估计值；最佳重复因子估计模块，在所述至少一个移动设备处，用于根据所述平均网络负载来估计用于所述移动设备间的直接通信的最佳重复因子；资源分配模块，在所述至少一个移动设备处，用于根据所述最佳重复因子分配资源；以及传输模块，在所述至少一个移动设备处，用于使用分配的所述资源向另一个移动设备直接发送消息。
根据本发明的另一方面，提供一种无线网络中的移动设备，包括：连接接口，用于从无线网络中的主节点接收平均网络负载的估计值，和/或平均负载估计模块，用于计算所述平均网络负载的估计值；最佳重复因子估计模块，用于根据所述平均网络负载估计最佳重复因子以在移动设备间进行直接通信；资源分配模块，用于根据所述最佳重复因子分配资源；以及传输模块，用于使用分配的所述资源，从所述移动设备向所述无线网络中的另一移动设备直接发送消息。
根据本发明的另一方面，提供一种无线网络中的移动设备，包括：平均负载计算模块，用于计算第一负载值，所述第一负载值指示出根据接收自所述网络中至少另一移动设备的信号确定的平均网络负载的估计值；连接接口，用于接收第二负载值，所述第二负载值指示出来自至少另一个移动设备的所述平均网络负载的估计值；其中，所述平均负载计算模块还用于根据所述第二负载值更新所述第一负载值以生成更新的负载值；最佳重复因子估计模块，用于根据更新的所述负载值估计最佳重复因子；资源分配模块，用于根据所述最佳重复因子分配资源；以及传输模块，用于使用分配的所述资源，从所述网络中的至少一个移动设备向所述网络中的另一个移动设备直接发送消息。
附图说明
结合以下附图，通过示例的方式，将对本发明实施例进行描述，其中：
图1示出了网络的结构示意图；
图2示出了在无线网络中的移动设备(UE)之间控制直接数据传输的方法的流程示意图；
图3示出了在UE接收eNB或其他主节点的平均负载并且使用固定整数作为重复因子(repetition factor)的情况下，平均成功率随负载变化的示意图；
图4示出了在UE接收eNB或其他主节点的平均负载并且重复因子基于参考图2描述的方法来确定的情况下，平均成功率随负载变化的示意图；
图5示出了由UE确定重复因子的情况下，平均成功率随负载变化的示意图；
图6示出了调度分配(SA)时段的一个例子；以及
图7示出了期望成功率随网络负载变化的示意图。
具体实施方式
下面仅以示例的方式描述本发明的实施例。这些例子代表了将本发明付诸实践的优选方式，但它们并不是实现的唯一方式。在描述中将阐述实施例的功能以及构建和操作示例的步骤顺序。但是，相同或等同的功能和操作流程可以由不同的示例来完成。
图1示出了LTE网络1中选出的多个元素的结构示意图。
网络1包括与通过Uu链路6与多个移动设备(UE)5连接的演进型Node B(eNB)3。另外，多个UE 5之间通过侧链8连接。
eNB 3包括平均负载计算模块7、最佳重复因子估计模块9和连接接口11。平均负载计算模块7用于通过确定网络1中数据传输缓冲器内有数据的UE 5的数量来估计平均网络负载。平均负载计算模块7也可用于通过测量其他参数，例如消息传输周期性，来估计平均网络负载。最佳重复因子估计模块9用于估计最佳重复因子，重复因子可指出消息应当被发送的次数，或者用于发送消息的资源的数量。连接接口11可便于eNB 3和各UE 5之间的连接。
各UE 5，例如UE 1，还可包括平均负载计算模块13，最佳重复因子估计模块15和连接接口17。这些模块可以实现与eNB 3中的对应模块类似的功能，详细说明请参见下文。
UE1还包括重复因子选择模块19、资源分配模块21和传输模块23。重复因子选择模块19根据最佳重复因子来选择重复因子。资源分配模块21根据选择的重复因子来分配资源。传输模块23用于基于分配的资源，通过使用连接接口17建立的连接来向另一UE 5直接发送消息。
图2示出了在无线网络1中的UE 5之间控制直接数据传输的方法的流程示意图。
在步骤100中，eNB 3使用平均负载计算模块7来估计平均网络负载(L)。平均网络负载可以通过测量传输缓冲器中存在待通过侧链8发送的消息的UE 5的平均数量来确定。换言之，在步骤100中，eNB 3通过接收关于每个UE 5在其传输缓冲器中是否具有消息的指示来估计平均网络负载。平均网络负载也可以使用其他参数来确定，例如消息传输周期性。
在步骤120中，最佳重复因子估计模块9根据平均网络负载计算最佳重复因子(m*)的估计值。最佳重复因子可通过指示消息应当被发送的次数或者用于发送消息的资源的数量来向UE 5指示应当如何分配资源。
实际上，消息重复的次数和资源的数量都可以定义为整数。然而，步骤120中计算得到的最佳重复因子可以是非整数值。例如，最佳重复因子的值可以由最佳重复因子估计模块计算至小数点后至少一位。
在步骤140中，“模式1”或“模式2”可使用eNB 3和/或UE 5处的选择模块(图未示)来进行选择。在此步骤中，可以确定eNB 3和特定UE 5之间是否已使用连接接口11和17建立了连接。如果UE 5通过Uu链路6连接至eNB 3，那么UE 5就可以从eNB 3接收最佳重复因子，并且因此UE 5就可以从eNB 3接收网络负载的指示。在这种情况下，UE 5可被称为处于“覆盖范围内”。
在步骤140中，如果确定了eNB 3和UE 5之间已建立了连接，那么可以选择“模式1”。或者，即便已建立了连接，如果决定由UE 5来估计平均网络负载和分配资源，那么也可以选择“模式2”。
如果UE 5没有通过Uu链路6连接至eNB 3，那么UE 5就不可以从eNB 3接收最佳重复因子，并且因此UE 5也不可以从eNB 3接收网络负载的指示。在这种情况下，UE 5可被称为处于“覆盖范围之外”。在这种情况下，可以选择“模式2”。
如果选择了“模式1”，那么该方法继续执行步骤160，其中eNB 3使用连接接口11和17向UE 5发送最佳重复因子。在步骤260中，使用与最佳重复因子估计模块15关联的存储方法，将最佳重复因子存储在UE 5处。
如前面所述，UE 5将基于重复因子的一个整数值来分配资源。例如，UE 5不会重复发送消息2.4次，或者在1.3个资源上发送消息，因为重复的数量和资源的数量是离散的。因此，UE 5需要为最佳重复因子选择一个整数值。
在步骤280中，UE 5使用重复因子选择模块19，根据最佳重复因子(m*)的非整数值为重复因子(m)选择一个整数值。为了实现这一点，UE 5确定m*的下限和上限，以及它的小数部分。UE 5通过确定小于m*的最大整数来确定m*的下限。UE 5通过确定大于m*的最小整数来确定m*的上限。UE 5从m*中减去其下限从而得到它们小数部分。例如，如果m*为2.4，那么UE 5计算得到的下限为2，上限为3，且小数部分为0.4。
接着，重复因子选择模块19随机选择该上限或者下限作为重复因子(m)。选择m*的上限的概率等于m*的小数部分的值。如果没有选择上限，那么就说明选择它的下限来作为m的值。例如，如果m*为2.4，UE 5将有40％的时候选择令m等于3，而有60％的时候选择令m等于2。因此，当此算法被应用于所有试图互相通信的UE 5时，所有UE5中最终的平均重复因子将等于最佳重复因子m*(在这个例子中为2.4)。
可以理解，如果UE 5被配置为随机地令m等于m*的下限，那么结果也是一样的，其中选择m*的下限的概率等于1减去m*的小数部分的值，如果不选择下限那么就选择它的上限作为m的值。
实现步骤280的代码的例子如下所示：
此处sat是在t时刻的侧链控制时段中的(大小为S的)侧链控制池的一个大小为m的子集。此外，f1(x；m’)和f2(x；m’)是平均值m’的两个一维、可逆、累积概率分布。
负载(L)被作为输入接收，且两个参数Lmin和Lmax被用来生成随机变量(概率密度函数为f1或f2))，该随机变量被用于选择重复因子。这个随机变量可以取任何非负值。小于1的值对应削弱或者放弃消息，而大于1的值对应重复消息。
在这个例子中：
在步骤300中，UE使用资源分配模块21，根据它选择的重复因子(m)的值来分配用于传输的资源。其中，当UE 5向其他UE 5进行传输时，它根据重复因子将消息重复一定的次数。例如，如果m等于2，那么UE 5可决定发送该消息两次，如果m等于1，那么UE可决定只发送一次该消息。
在另一个例子中，UE 5可根据重复因子，来选择使用一定数量的资源来发送消息。例如，如果m等于2，那么UE 5可选择使用两个资源来发送消息，如果m等于1，那么UE 5可选择只使用一个资源来发送消息。
在步骤320中，UE 5使用传输模块23，并按照步骤300中确定的资源分配来发送消息。
如果在步骤140中选择了“模式2”，那么该方法继续执行步骤180。如先前所述，当eNB 3和UE 5之间没有建立连接时，可以选择“模式2”。或者，如果要由UE 5来估计平均网络负载的话，也可以选择“模式2”。
在步骤180中，UE 5使用平均负载计算模块13生成第一负载值，第一负载值是平均网络负载(L)的第一估计值。此计算是基于网络中的空闲资源和/或冲突的数量来计算的。UE 5通过测量接收信号强度指示符(received signal strength indicator,RSSI)并将其与阈值进行比较来实现这一点。同样的方法也可以在网络中的多个UE 5上实现。
在步骤200中，UE 5接收来自网络中的其他UE 5的负载值，这是在网络中的其他UE5处计算的平均网络负载(L)的估计值。各UE 5根据各自关于网络的特定的感知，来单独计算这些估计值，使用的方法与步骤180中描述的相同。
这些UE 5彼此间共享它们的估计值，并且在步骤220中，各UE 5使用平均负载计算模块13，结合其他接收到的平均网络负载的估计值来更新它们的负载值。
在步骤240中，各UE 5使用最佳重复因子估计模块15来计算最佳重复因子(m*)。这可以是根据更新的平均网络负载的估计值来计算的。如前所述，最佳重复因子在步骤260-320中被使用。
在步骤240的特定例子中，UE 5测量空闲资源的数量，并且，如果该数量大于给定阈值，那么它将减少它的负载值，并因此增加它的最佳重复因子的估计值。另一方面，如果空闲资源的数量低于另一给定阈值，那么它将增加它的负载值，并因此减少它的最佳重复因子的估计值。在这个例子中，增长率和下降率是最佳重复因子的函数。通常，该方法在最佳重复因子偏低时能够大幅增加最佳重复因子，且当最佳重复因子偏高时能够大幅降低最佳重复因子。
实现此特定步骤240的代码的例子如下所示：
类似地，sat是时刻t处的侧链控制时段内的(大小为S的)侧链控制池的大小为m的子集。Zt是时刻t处的侧链控制时段内侧链控制池中的空闲资源的数量。此外，f3(x,y；βH,βL)为一函数，该函数可接收当前估计的空闲资源的数量和先前的重复/减弱的数量，并返回当前的重复/减弱的平均数量。
getM子程序被用来产生随机变量，随机变量的经调整的平均值对应当前的重复/减弱的平均数量。注意，在发生传输的侧链控制池上以及没有发生传输的子帧内，仍可以执行空闲时段的部分测量
总之，在上述步骤100-320中描述的方法使得UE 5可以估计平均网络负载，并且根据网络1的物理资源的平均负载来分配用于传输的资源。这可以帮助减少冲突，并最大化平均成功率。
在“模式1”中，eNB 3提供了平均负载的估计值，eNB 3与单独的UE 5相比对网络1的整体情况有更好的了解。而后，UE 5可根据eNB 3提供的平均负载的估计值，按照分配的资源来发送数据。
在“模式2”中，单个UE 5可基于本地测量和/或通过控制资源池接收自其它UE 5的消息来估计平均网络负载。另外，单个UE 5可使用PC5链路和侧链控制消息，将它的平均网络负载估计值与其他UE 5共享。因此，UE 5之间能够互相通信，从而估计一个精确的、收敛的平均网络负载的值，而不用使用eNB 3。这代表了分配资源的分布式方法。
在上述方法中，eNB 3建立与UE 5的连接，并且向其提供最佳重复因子。或者，在另一个例子中，远程设备单元，例如路边单元(road side unit)，可与UE 5建立连接，并向其提供最佳重复因子。在另一个例子中，任意移动设备(UE)可以向其他UE 5提供最佳重复因子。在另一个例子中，以相似速度在高速路上行驶的一组车辆中的领先的UE 5可以与其他UE 5建立连接，并向它们提供该区域的最佳重复因子。实际上，任何“主节点”，例如eNB 3或其他类型的基站，可以为UE 5提供最佳重复因子，只要“主节点”具有对网络足够宽的感知能力以确定精确的平均网络负载。
在这个方法中，假设了UE 5一次确定单个最优重复因子。然而，各UE 5也可以建立多于一个的重复因子，UE 5可以将不同重复因子分配给不同类型/种类的消息。例如，UE 5可为高优先级消息分配较高的重复因子，而为低优先级消息分配较低的重复因子。
图3示出了在UE接收eNB或其他主节点的平均负载并且使用固定整数作为重复因子(repetition factor)的情况下，平均成功率随负载变化的示意图。
图3给出了两个实际的例子，分别以标签为m＝1的实线以及m＝2的虚线示出，另外还给出一个理论上的例子，以粗虚线示出。粗虚线的例子代表了理论上最大平均成功率随负载变化的关系。
标签为m＝1的实线示出了平均成功率在重复因子(m)等于1的情况下是如何随负载变化的。可以看出，当m＝1时，对于负载大于0.4的情况平均成功率接近理论最大值。但是，对于负载小于0.4的情况，性能表现不佳。
标签为m＝2的实线示出了平均成功率在重复因子(m)等于2的情况下是如何随负载变化的。可以看出，当m＝2时，对于负载小于0.4的情况平均成功率接近理论最大值。但是，对于负载大于0.4的情况，性能表现不佳。
图4示出了在UE 5接收eNB 3或其他主节点的平均负载并且重复因子基于上述方法来确定的情况下，平均成功率随负载变化的示意图。粗虚线代表了理论上的最大平均成功率。实线示出了使用前述方法时平均成功率相对负载的表现。
图5示出了由UE确定平均负载和重复因子的情况下，平均成功率随负载变化的示意图。
标签为m＝1的虚线示出了平均成功率在重复因子(m)等于1的情况下是如何随负载变化的。标签为m＝2的虚线示出了平均成功率在重复因子(m)等于2的情况下是如何随负载变化的。粗虚线的例子代表了理论上最大平均成功率随负载变化的关系。实线示出了当实施“模式2”时，平均成功率是如何随负载变化的。参考图4和图5可以看出，前述方法的“模式1”和“模式2”所展现的性能都很接近理论上最佳的性能。
在实施上述方法时，需要考虑到两方面的制约条件。第一个制约条件是，需要限制UE 5仅在相同子帧内的连续物理资源块(PRB)上进行发送，以便降低峰均功率比(peak-to-average power ratio,PAPR)。可以发现，对于在具有8个或更多子帧的侧链控制池上发送的侧链控制消息，此限制不会引起任何性能的显著降低。
第二个制约条件是，需要将UE 5限制为半双工。换句话说，正在一子帧上进行发送的UE不能在同一子帧上进行任何接收。相反，UE 5可以在任何UE没有进行传输的子帧上进行接收。此限制将UE 5分为两组：TX组和非TX组。TX组中的UE 5具有PC5消息，以在特定的侧链控制时段发送，而非TX组的UE则不发送。
对于TX组中的UE 5，可以发现，对于高负载的情况，即负载大于1时，性能劣化很小并且恰好等于常数因子(1-1/Ssf)，其中Ssf是以子帧数为单位的资源池的大小。对于高负载的情况，UE 5从eNB或其他主节点获取平均负载的方法以及UE自己估计平均负载的方法对于TX组中的UE 5和非TX组中的UE 5来说在性能、公平性和动态性方面是差不多的。
对于低负载的情况，即负载小于1时，情况相对更为复杂。此时，由半双工导致的性能劣化可能较为明显，这是因为TX组的最佳重复因子(mTX)和非TX组的最佳重复因子(mnon-TX)相互发散，因此不能同时被满足。
可以发现，若对于TX组使用mnon-TX，那么其损失可能小于0.3，但是若对于非TX组使用mTX，那么损失可能没有那么高。因此，对于这段区间可以优选mTX作为参考。在更高的负载范围内，非TX组的性能劣化可能更为明显。然而，由于mTX可以使TX组的性能更优，因此此重复因子也可以被用作整个范围内的参考值。这牺牲了非TX组的性能来提升TX组的性能。
如果峰均功率比PAPR是个问题的话，那么UE 5可被配置为在每个子帧内的单个PRB上进行发送。对于负载小于1的情况，我们建议牺牲非TX组UE 5的性能，来提升TX的性能，也就是说重复的数量将会较小。如果PAPR不是个问题，即UE可以在同一子帧的多个(非连续的)PRB上进行发送，那么对于TX组合非TX组两者的最优选项可以同时被满足。
本领域技术人员可知，根据实施例的方法可以通过软件计算机程序，硬件或软件和计算机硬件的组合进行实施。
这些方法仅以示例形式提供。本申请公开的内容并不限于附图中示出的以及本文所描述的步骤，而是包括以任何适当的顺序执行的步骤的子集合或者组合。该方法的各个部分可以被并行实施。
本文使用的术语“用户设备”指的是具有处理和电子通信能力的任何设备，使得其可以执行根据本发明的实施例的方法。本领域技术人员可知，这类处理和电子通信能力的设备可以被合并到多个不同的设备中，因此，术语“用户设备”包括移动电话、个人数字助理、PC和许多其他设备。
应该理解的是，上述方法可以应用于任何其他无线技术而不损失所寻求的效果。
对技术人员而言是显而易见的是，本文给出的任何范围或设备值可以被扩展或改变，而不会失去所要的效果。
将可以理解的是，上述的有益效果和优点可以涉及一个实施例，或者可以涉及几个实施例。实施例不限于解决任何或所有的所阐述的问题的这些，或者具有任何或所有的所阐述的有益效果和优点的这些。
对“一个”项目的引用指的是这些项目中的一个或多个。此处使用的“包括”意味着包括所识别的方法步骤或者元件，但是这些步骤和元件不包括排他列表，并且一方法和装置可以包括额外的步骤和元件。
本文描述的方法的步骤可以以任何合适的顺序执行，或者在适当的情况下同时执行。另外，可以从任何方法中删除单个步骤，而不脱离此处所描述的主题的精神和范围。上述的任何示例的各方面可以与所述描述的任何其他示例的方面进行组合以形成进一步的示例，而不会失去所要的效果。
可以理解的是，优选实施例的上述描述仅以示例的方式被给出，本领域技术人员可以作出各种变型。尽管以一定的具体性，或者用一个或多个单个实施例，已描述了各种实施例，但是本领域技术人员可以对所公开的实施例进行很多改变而不偏离本发明的范围。

Claims (36)

1.一种用于控制在无线网络中的多个移动设备之间的直接数据传输的方法，其特征在于，包括：
选择所述网络中的主节点或者多个所述移动设备，以计算平均网络负载的估计值；
在选择的所述主节点或者多个所述移动设备处，计算所述平均网络负载的估计值；
根据所述平均网络负载，计算用于所述移动设备间的直接通信的最佳重复因子；
根据所述最佳重复因子分配资源；以及
使用分配的所述资源，从所述移动设备中的至少一个向所述移动设备中的至少另一个发送消息。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述主节点被选择以计算所述平均网络负载的估计值，其中，多个所述移动设备可与所述主节点建立连接。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述主节点估计所述最佳重复因子，并将所述最佳重复因子通知给所述移动设备中的至少一个。
4.如权利要求2所述的方法，其中，所述主节点将所述平均网络负载通知给所述移动设备中的至少一个，并且所述至少一个移动设备根据所述平均网络负载估计所述最佳重复因子。
5.如权利要求1所述的方法，其中，多个所述移动设备被选择以计算所述平均网络负载的估计值，其中，多个所述移动设备不可与所述主节点建立连接。
6.如前述任一权利要求所述的方法，还包括：
在所述移动设备中的至少一个处，计算第一负载值，所述第一负载值指示出根据接收自所述网络中至少另一个移动设备的信号确定的所述平均网络负载的估计值；
在所述至少一个移动设备处，接收第二负载值，所述第二负载值指示出来自至少另一个移动设备的所述平均网络负载的估计值；
在所述至少一个移动设备处，根据所述第二负载值更新所述第一负载值以生成更新的负载值；
根据所述更新的负载值估计最佳重复因子。
7.如权利要求6所述的方法，其中，所述第一负载值通过根据接收自所述网络中的至少另一个移动设备的信号，来估计所述网络中的空闲资源和/或冲突的数量计算得到。
8.如权利要求7所述的方法，其中，所述估计所述网络中的空闲资源和/或冲突的数量的步骤包括：
在第一移动设备处测量接收信号强度指示符(RSSI)的值；以及
将所述RSSI值与阈值比较。
9.如权利要求8所述的方法，其中，所述阈值由本地信噪比(SNR)推导得到。
10.如权利要求6-9任一项所述的方法，还包括：
在所述至少一个移动设备处，估计所述网络中的空闲资源的数量；
若所述空闲资源的数量低于给定阈值，那么增加所述第一负载值；
若所述空闲资源的数量高于给定阈值，那么降低所述第一负载值。
11.如前述权利要求任一项所述的方法，还包括：
根据所述最佳重复因子，为每个所述移动设备选择一整数，使得为所述移动设备选出的整数的平均值约等于所述主节点处计算得到的所述最佳重复因子；以及
为每个所述移动设备，使用选择的所述整数更新所述最佳重复因子；
其中，根据更新后的所述最佳重复因子分配资源。
12.如权利要求11所述的方法，还包括：
根据所述最佳重复因子，为所述多个移动设备中的每一个选择多个整数值，使得为所述移动设备选出的整数的平均值约等于所述主节点处计算得到的所述最佳重复因子；
对每个所述移动设备，保存由所述多个选择的整数确定的多个最佳重复因子；以及
将所述最佳重复因子中的每一个分配给不同类型的消息；
其中，根据更新后的所述最佳重复因子分配资源。
13.如权利要求12所述的方法，其中，高优先级消息被分配较高的重复因子，低优先级消息被分配较低的重复因子。
14.如前述权利要求任一项所述的方法，其中，对每个所述移动设备，所述方法包括：
确定所述最佳重复因子的下限值、上限值和小数部分；
随机选择所述上限值或者所述下限值，其中，选择所述上限值的概率等于所述最佳重复因子的小数部分的值；以及
使用选择的值更新所述最佳重复因子；
其中，根据更新后的所述最佳重复因子分配资源。
15.如前述权利要求任一项所述的方法，其中，分配资源的步骤包括：根据所述最佳重复因子，选择消息将被发送的次数。
16.如前述权利要求任一项所述的方法，其中，分配资源的步骤包括：根据所述最佳重复因子，选择用于发送消息的资源的数量。
17.如前述权利要求任一项所述的方法，其中，各所述移动设备包括传输缓冲器；并且所述方法还包括：
从各所述移动设备接收指示，所述指示表明各所述移动设备的传输缓冲器中是否有消息；以及
计算所述网络中传输缓冲器内有消息的设备的平均数量，其中，根据计算得到的平均值，确定所述网络平均网络负载处的平均负载的估计值。
18.如前述权利要求任一项所述的方法，其中所述移动设备是基于车辆的移动设备。
19.如前述权利要求任一项所述的方法，其中，所述主节点包括路边单元。
20.如前述权利要求任一项所述的方法，其中，所述主节点是移动设备。
21.如前述权利要求任一项所述的方法，其中，所述主节点是演进型Node B(eNB)。
22.一种用于在无线网络中的多个移动设备间控制直接数据传输的方法，其特征在于，包括：
在所述移动设备中的至少一个处，计算第一负载值，所述第一负载值指示出根据接收自所述网络中至少另一个移动设备的信号确定的平均网络负载的估计值；
在所述至少一个移动设备处，接收第二负载值，所述第二负载值指示出来自至少另一个移动设备的所述平均网络负载的估计值；
在所述至少一个移动设备处，根据所述第二负载值更新所述第一负载值以生成更新的负载值；
根据所述更新的负载值估计最佳重复因子；
根据所述最佳重复因子分配资源；以及
使用分配的所述资源，从所述网络中的至少一个移动设备向所述网络中的另一个移动设备直接发送消息。
23.如权利要求22所述的方法，还包括：
根据所述最佳重复因子，为每个所述移动设备选择一整数，使得为所述移动设备选出的整数的平均值约等于所述主节点处计算得到的所述最佳重复因子；以及
为每个所述移动设备，使用选择的所述整数更新所述最佳重复因子；
其中，根据更新后的所述最佳重复因子分配资源。
24.如权利要求22或23所述的方法，其中，对每个所述移动设备，所述方法包括：
确定所述最佳重复因子的下限值、上限值和小数部分；
随机选择所述上限值或者所述下限值，其中，选择所述上限值的概率等于所述最佳重复因子的小数部分的值；以及
使用选择的值更新所述最佳重复因子；
其中，根据更新后的所述最佳重复因子分配资源。
25.如权利要求22-24任一项所述的方法，其中，所述第一负载值通过根据接收自所述网络中的至少另一个移动设备的信号，来估计所述网络中的空闲资源和/或冲突的数量计算得到。
26.如权利要求25所述的方法，其中，所述估计所述网络中的空闲资源和/或冲突的数量的步骤包括：
在第一移动设备处测量接收信号强度指示符(RSSI)的值；以及
将所述RSSI值与阈值比较。
27.如权利要求26所述的方法，其中，所述阈值由本地信噪比(SNR)推导得到。
28.如权利要求22-27任一项所述的方法，还包括：
在所述至少一个移动设备处，估计所述网络中的空闲资源的数量；
若所述空闲资源的数量低于给定阈值，那么增加所述第一负载值；
若所述空闲资源的数量高于给定阈值，那么降低所述第一负载值。
29.如权利要求22-28任一项所述的方法，其中，分配资源的步骤包括：根据所述最佳重复因子，选择消息将被发送的次数。
30.如权利要求22-29任一项所述的方法，其中，分配资源的步骤包括：根据所述最佳重复因子，选择用于发送消息的资源的数量。
31.一种用于在无线网络中的多个移动设备间控制直接数据传输的系统，其特征在于，包括：
平均负载计算模块，在主节点和/或至少一个移动设备处，用于计算平均网络负载的估计值；
最佳重复因子估计模块，在所述至少一个移动设备处，用于根据所述平均网络负载来估计用于所述移动设备间的直接通信的最佳重复因子；
资源分配模块，在所述至少一个移动设备处，用于根据所述最佳重复因子分配资源；以及
传输模块，在所述至少一个移动设备处，用于使用分配的所述资源向另一个移动设备直接发送消息。
32.一种无线网络中的移动设备，其特征在于，包括：
连接接口，用于从无线网络中的主节点接收平均网络负载的估计值，和/或平均负载估计模块，用于计算所述平均网络负载的估计值；
最佳重复因子估计模块，用于根据所述平均网络负载估计最佳重复因子以在移动设备间进行直接通信；
资源分配模块，用于根据所述最佳重复因子分配资源；以及
传输模块，用于使用分配的所述资源，从所述移动设备向所述无线网络中的另一移动设备直接发送消息。
33.一种无线网络中的移动设备，其特征在于，包括：
平均负载计算模块，用于计算第一负载值，所述第一负载值指示出根据接收自所述网络中至少另一移动设备的信号确定的平均网络负载的估计值；
连接接口，用于接收第二负载值，所述第二负载值指示出来自至少另一个移动设备的所述平均网络负载的估计值；
其中，所述平均负载计算模块还用于根据所述第二负载值更新所述第一负载值以生成更新的负载值；
最佳重复因子估计模块，用于根据更新的所述负载值估计最佳重复因子；
资源分配模块，用于根据所述最佳重复因子分配资源；以及
传输模块，用于使用分配的所述资源，从所述网络中的至少一个移动设备向所述网络中的另一个移动设备直接发送消息。
34.一种参考本申请附图所描述的方法。
35.一种参考本申请附图所描述的系统。
36.一种参考本申请附图所描述的移动设备。
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