CN110611902A - 一种基于上下行频谱联合复用的d2d资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法，属于无线通信技术领域。本发明首先对D2D信道分配变量和相关的约束条件进行建模；分别对复用模式下D2D用户和蜂窝用户的传输速率进行建模，以最大化D2D网络的吞吐量为目标，将D2D资源分配问题构建为混合整数非线性规划问题Φ；将问题Φ分解为功率分配问题Φ¹和信道分配问题Φ²；利用拉格朗日对偶理论将问题Φ¹转化为凸优化问题；将问题Φ¹的解代入到Φ中，得到问题Φ²，将其转化为二分图最大权匹配问题，然后利用Hopcroft‑Karp算法进行求解，直到实现所有D2D用户的最佳信道资源分配，进而实现D2D网络吞吐量的最大化。

Description

一种基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法。

背景技术

智能终端的普及和移动5G网络的蓬勃发展推动了移动多媒体业务的发展，如在线直播、交互式在线游戏等，这些业务在人们的日常生活中扮演了非常重要的角色。但是这些多媒体业务的运行都需要大量的频谱资源做支撑，这给频谱资源受限的基站带来了巨大挑战。为了解决频谱资源需求的多媒体业务与频谱资源短缺的基站之间的矛盾，D2D频谱共享技术(device-to-device spectrum sharing technology)，即D2D用户可以选择共享蜂窝用户的频谱资源进行通信，该技术能够有效地提高频谱资源利用效率，进而满足本地业务对容量的需求，但这也不可避免地对蜂窝用户的通信产生影响。因此为了最大化频谱利用率同时保证蜂窝用户的通信质量要求，研究无线网络下的D2D资源分配具有重要的意义。

在D2D通信的蜂窝网络下，为了减少基站频谱资源的分配，最有效的方式是采用D2D用户与蜂窝用户共享资源的方式。目前在蜂窝网络通信领域已有很多文献对频谱共享技术提升网络性能进行了研究。第一类研究提出复用蜂窝用户的上行链路资源，这类研究大多采用博弈论或拍卖机制来决定蜂窝用户和D2D用户两者之间的传输功率，但是却没有考虑共享频谱资源对蜂窝用户通信质量的影响(Li Y,Jinn D,Yuan J,et al.Coalitionalgames for resource allocation in the device-to-device uplink undelayingcellular networks[J].IEEE Transactions on wireless communications,2014,13(7):3965-3977.)。第二类研究提出复用蜂窝用户的下行链路资源，允许D2D用户复用多个蜂窝用户或者微蜂窝用户的下行频谱资源，并提出相应的改进算法进行信道选择，但是却没有考虑用户功率对系统吞吐量的影响，并不能使网络的吞吐量达到最大。第三类研究提出联合复用蜂窝用户的上下行链路资源，但只允许每对D2D用户联合复用单个蜂窝用户的上下行频谱资源，这样并不能充分利用系统中的频谱资源。此外，这些研究进行信道分配时多采用传统的算法，如KM算法、匈牙利算法等，而这些算法复杂度很高(Song X,Han X,Ni Y,etal.Joint Uplink and Downlink Resource Allocation for D2D CommunicationsSystem[J].Future Internet,2019,11(1):12.)。

综上所述，目前的研究工作主要存在以下问题：

(1)大多数D2D资源分配的研究中只考虑了单一的频谱复用方式，没有考虑上下行频谱联合复用。

(2)大多数研究只允许每对D2D用户复用单个蜂窝用户的频谱资源。

(3)许多研究只粗略的考虑了D2D用户的功率对D2D网络吞吐量的影响，并没有考虑蜂窝用户传输功率对其影响。

发明内容

本发明提出了一种基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法，该方法允许每对D2D用户可以同时复用蜂窝用户上下行频谱资源，同时考虑功率值对通信速率的影响，通过对D2D用户和蜂窝用户的功率进行控制，以此来最大化D2D网络的吞吐量。

一种基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法，包含以下步骤：

步骤1：对D2D信道分配变量和相关的约束条件进行建模；

步骤2：分别对复用模式下D2D用户和蜂窝用户的传输速率进行建模，以最大化D2D网络的吞吐量为目标，将D2D资源分配问题构建为混合整数非线性规划问题Φ；

步骤3：将问题Φ分解为两个子问题，即功率分配问题Φ¹和信道分配问题Φ²；

步骤4：利用拉格朗日对偶理论将问题Φ¹转化为凸优化问题，采用梯度下降算法求解D2D最优功率然后根据D2D用户和蜂窝用户功率间的关系式得到蜂窝用户最优发射功率P_i ^*；

步骤5：将问题Φ¹的解代入到Φ中，得到问题Φ²，将其转化为二分图最大权匹配问题，然后利用Hopcroft-Karp算法进行求解，直到实现所有D2D用户的最佳信道资源分配，进而实现D2D网络吞吐量的最大化。

所述步骤1包括：

令和令分别表示D2D用户j复用蜂窝用户i的上行链路资源和下行链路资源，分别表示未复用蜂窝用户i的上行链路资源和下行链路资源；信道分配需要满足下面两个约束：

其中为D2D用户集合，q_j为D2D用户j能够复用的链路数目。

所述步骤2包括以下步骤：

步骤2.1：复用上行链路资源时D2D用户的传输速率和蜂窝用户的传输速率；D2D对j复用蜂窝用户上行链路资源时，令表示D2D用户j的传输速率：其中，表示D2D用户通信要求的最低速率，D2D用户j的上行通信的信噪比通过如下公式进行计算：

其中为D2D用户j复用蜂窝用户i链路资源的传输功率,h_ij为CUi与D2Dj发送者间的链路增益,为D2Dj是否复用CUi的上行链路，P_i ^C为CUi的传输功率；

D2D对j复用蜂窝用户上行链路资源时，令表示蜂窝用户i的上行传输速率，为了保证蜂窝用户的通信质量，蜂窝用户的通信速率需要满足约束蜂窝用户i的上行通信的信噪比表示为：

其中，P_i ^c、分别表示的是蜂窝用户i的传输功率、D2D用户j复用蜂窝用户i链路资源的传输功率，且蜂窝用户的传输功率和D2D用户的传输功率需要满足下面约束：

步骤2.2：复用下行链路资源时D2D用户的传输速率和蜂窝用户的传输速率；

D2D对j复用蜂窝用户下行链路资源时，令表示D2D对j的传输速率：为了保证D2D用户通信的要求，D2D用户的通信速率也需要满足约束其中，D2D对j的下行通信的信噪比公式表示为：

D2D对j复用蜂窝用户下行链路资源时，令表示蜂窝用户i的下行传输速率：为了保证蜂窝用户通信质量的要求，蜂窝用户的通信速率也需要满足约束其中，蜂窝用户i的下行通信的信噪比表示为：

步骤2.3：以D2D网络吞吐量最大化为目标，构建初始问题Φ：

所述步骤3包括以下步骤：

步骤3.1：设D2D用户复用的是蜂窝用户的上行链路资源，问题Φ将转化为功率分配问题Φ¹：

步骤3.2：将问题Φ¹的解代入Φ中，问题Φ转化为信道分配问题Φ²；

所述步骤4包括以下步骤：

步骤4.1：根据拉格朗日对偶理论，将问题Φ¹转化为凸优化问题进行求解；根据约束目标函数以及拉格朗日对偶理论，将Φ¹转化为如下形式：

其中λ表示乘法因数，上式被转化为如下形式：

其中，G_i(λ)被表示为如下公式：

从上述公式分析出蜂窝用户的发射功率P_i ^c与D2D用户的发射功率是耦合的，且根据约束条件和0≤P_i ^c≤P_i ^max得到如下公式：

根据上面公式，推出蜂窝用户最优功率值然后将蜂窝用户最优功率值代入G_i(λ)中得到如下公式：

此函数是关于的凸函数；

步骤4.2：求解D2D用户和蜂窝用户的最优功率值；

根据梯度下降算法对上述公式进行迭代求解，直到λ(t)-λ(t-1)≤ε，得到D2D用户最优功率的值，然后将D2D用户功率最优解代入得到蜂窝用户最优功率P_i ^*的值。

所述步骤5包括以下步骤：

步骤5.1：将问题Φ¹中求解得到的蜂窝用户功率最优值P_i ^*和D2D用户功率最优值代入Φ中，问题Φ转化为信道分配问题Φ²；

步骤5.2：将问题Φ²转化为二分图最大权匹配的问题，然后采用Hopcroft-Karp算法进行D2D用户信道资源的分配；包括以下步骤：

步骤5.2.1：将蜂窝链路与D2D用户间的资源分配关系转化为无向加权二分图并令L_ij表示D2D用户D2Dj复用的信道集合、|L_ij|已获得信道，令q_j表示允许D2Dj复用的信道数；令a存储所有D2D用户选择的信道；

步骤5.2.2：对|L_ij|进行初始化即|L_ij|＝0，对进行初始化即a＝0；

步骤5.2.3：判断集合中是否还有未分配信道的D2D对；若存在则执行步骤5.2.4，否则执行步骤5.2.8；

步骤5.2.4：判断|L_ij|是否小于q_j，若小于成立则执行步骤5.2.5，否则执行步骤5.2.6；

步骤5.2.5：采用Hopcroft-Karp算法为D2D用户分配信道，并将信道分配结果加入到集合L_ij中；

步骤5.2.6：判断L_ij集合中是否存在信道冲突即与同时存在，若存在冲突，则返回步骤5.2.8进行重新分配，否则执行步骤5.2.7；

步骤5.2.7：将此D2D对从集合中删除，并将L_ij添加到集合a中，返回步骤5.2.3；

步骤5.2.8：输出集合a。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

本发明提出的方法在保证蜂窝用户通信质量要求及允许D2D用户同时复用蜂窝用户上下行频谱资源的前提下，通过控制D2D用户和蜂窝用户的功率以及D2D用户信道资源的分配，使得D2D网络吞吐量达到最大。此外，在进行D2D信道资源分配过程中，利用Hopcroft-Karp算法进行信道资源分配，该算法具有更低的时间复杂度，能够更为合理的分配信道。

附图说明

图1是基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配的场景图；

图2是基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法的流程示意图。

具体实施方式

通过以下具体实施方式，对本发明的技术方案作进一步的详细描述。应当理解，此处所描述的具体实例仅仅用以解释本发明，并不用限定本发明。

图1是基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配的场景图。该场景代表的是在一个采用频分双工复用(FDD)的单小区系统中，m蜂窝用户和n对D2D用户共存，且蜂窝用户的数量是远大于D2D对用户数量的。其中，基站的作用是给每个蜂窝用户分配一个上行链路和一个下行链路资源，且假设上行链路与下行链路的频谱各占总频谱的一半。同时由于蜂窝用户的数量是远大于D2D用户的数量的，本发明允许每对D2D用户可复用q_j个蜂窝用户的链路资源，但每个蜂窝用户却至多只能被一个D2D用户所复用。

图2为本发明所述方法的流程示意图，如图2所示，本发明所述的基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法主要包括以下具体步骤：

步骤1：对D2D信道分配变量和相关的约束条件进行建模。

步骤2：分别对复用模式下D2D用户和蜂窝用户的传输速率进行建模，以最大化D2D网络的吞吐量为目标，将D2D资源分配问题构建为混合整数非线性规划问题Φ。

步骤3：将问题Φ分解为两个子问题，即功率分配问题Φ¹和信道分配问题Φ²。

步骤4：利用拉格朗日对偶理论将问题Φ¹转化为凸优化问题，采用梯度下降算法求解D2D最优功率然后根据D2D用户和蜂窝用户功率间的关系式可得到蜂窝用户最优发射功率P_i ^*。

步骤5：将问题Φ¹的解代入到Φ中，得到问题Φ²，将其转化为二分图最大权匹配问题，然后利用Hopcroft-Karp算法进行求解，直到实现所有D2D用户的最佳信道资源分配，进而实现D2D网络吞吐量的最大化。

本发明的主要参数如表1所示：

表1基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法参数表

本发明提出的一种基于上下行频谱联合复用得D2D资源分配方法中，前述步骤1具体内容为：

针对采用频分双工复用(FDD)的单小区系统，网络中D2D用户与蜂窝用户共存，其中，基站的作用是为获取覆盖范围内所有蜂窝用户分配一个上行链路和一个下行链路，且假设上行链路和上行链路的频谱资源各占总频谱资源的一半。令和令分别表示D2D用户j复用蜂窝用户i的上行链路资源和下行链路资源，分别表示未复用蜂窝用户i的上行链路资源和下行链路资源。其中，由于蜂窝用户的数量是远大于D2D用户的数量的，本发明允许每对D2D用户可复用q_j个蜂窝用户的链路资源，但每个蜂窝用户却至多只能被一个D2D用户所复用。因此，信道分配需要满足下面两个约束：

本发明提出的一种基于上下行频谱联合复用得D2D资源分配方法中，前述步骤2具体还包括：

(2.1)复用上行链路资源时D2D用户的传输速率和蜂窝用户的传输速率。

D2D对j复用蜂窝用户上行链路资源时，令表示D2D用户j的传输速率：其中，表示D2D用户通信要求的最低速率，D2D用户j的上行通信的信噪比可以通过如下公式进行计算：

D2D对j复用蜂窝用户上行链路资源时，令表示蜂窝用户i的上行传输速率，为了保证蜂窝用户的通信质量，蜂窝用户的通信速率需要满足约束蜂窝用户i的上行通信的信噪比可以表示为：

其中，P_i ^c、分别表示的是蜂窝用户i的传输功率、D2D用户j复用蜂窝用户i链路资源的传输功率，且蜂窝用户的传输功率和D2D用户的传输功率需要满足下面约束：

(2.2)复用下行链路资源时D2D用户的传输速率和蜂窝用户的传输速率。

D2D对j复用蜂窝用户下行链路资源时，令表示D2D对j的传输速率：为了保证D2D用户通信的要求，D2D用户的通信速率也需要满足约束其中，D2D对j的下行通信的信噪比公式可以表示为：

D2D对j复用蜂窝用户下行链路资源时，令表示蜂窝用户i的下行传输速率：为了保证蜂窝用户通信质量的要求，蜂窝用户的通信速率也需要满足约束其中，蜂窝用户i的下行通信的信噪比可以表示为：

(2.3)以D2D网络吞吐量最大化为目标，将资源分配问题构建为混合整数非线性规划问题Φ：

本发明提出的一种基于上下行频谱联合复用得D2D资源分配方法中，前述步骤3具体还包括为：

(3.1)假设D2D用户复用的是蜂窝用户的上行链路资源，问题Φ将转化为功率分配问题Φ¹：

(3.2)将问题Φ¹的解代入Φ中，问题Φ转化为信道分配问题Φ²；

本发明提出的一种基于上下行频谱联合复用得D2D资源分配方法中，前述步骤4具体还包括：

(4.1)根据拉格朗日对偶理论，将问题Φ¹转化为凸优化问题进行求解。根据约束目标函数以及拉格朗日对偶理论，将Φ¹转化为如下形式：

其中λ表示乘法因数，上式可以被转化为如下形式：

其中，G_i(λ)可以被表示为如下公式：

从上述公式可以分析出蜂窝用户的发射功率P_i ^c与D2D用户的发射功率是耦合的，且根据约束条件和0≤P_i ^c≤P_i ^max可以得到如下公式：

根据上面公式，可以推出蜂窝用户最优功率值然后将蜂窝用户最优功率值代入G_i(λ)中可得到如下公式：

针对此公式对变量求二阶是小于0的，因此，此函数是关于的凸函数。

(4.2)求解D2D用户和蜂窝用户的最优功率值。

根据梯度下降算法对上述公式进行迭代求解，直到λ(t)-λ(t-1)≤ε，得到D2D用户最优功率的值，然后将D2D用户功率最优解代入可以得到蜂窝用户最优功率P_i ^*的值。

在本发明提出的一种基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法中，前述步骤5具体还包括：

(5.1)将问题Φ¹中求解得到的蜂窝用户功率最优值P_i ^*和D2D用户功率最优值代入Φ中，问题Φ转化为信道分配问题Φ²；

(5.2)将问题Φ²转化为二分图最大权匹配的问题，然后采用Hopcroft-Karp算法进行D2D用户信道资源的分配。

进一步的步骤(5.2)为D2D用户进行信道资源分配的具体步骤还包括：

Step1：将蜂窝链路与D2D用户间的资源分配关系转化为无向加权二分图并令L_ij表示D2D用户D2Dj复用的信道集合、|L_ij|已获得信道，令q_j表示允许D2Dj复用的信道数。令a存储所有D2D用户选择的信道；

Step2：对|L_ij|进行初始化即|L_ij|＝0，对进行初始化即a＝0；

Step3：判断集合中是否还有未分配信道的D2D对；若存在则执行Step4，否则返回Step8；

Step4：判断|L_ij|是否小于q_j，若小于成立则执行Step5，否则执行Step6；

Step5：采用Hopcroft-Karp算法为D2D用户分配信道，并将信道分配结果加入到集合L_ij中；

Step6：判断L_ij集合中是否存在信道冲突即与同时存在，若存在冲突，则返回Step8进行重新分配，否则执行Step7；

Step7：将此D2D对从集合中删除，并将L_ij添加到集合a中，返回Step3；

Step8：输出集合a。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1：对D2D信道分配变量和相关的约束条件进行建模；

步骤2：分别对复用模式下D2D用户和蜂窝用户的传输速率进行建模，以最大化D2D网络的吞吐量为目标，将D2D资源分配问题构建为混合整数非线性规划问题Φ；

步骤3：将问题Φ分解为两个子问题，即功率分配问题Φ¹和信道分配问题Φ²；

步骤4：利用拉格朗日对偶理论将问题Φ¹转化为凸优化问题，采用梯度下降算法求解D2D最优功率然后根据D2D用户和蜂窝用户功率间的关系式得到蜂窝用户最优发射功率P_i ^*；

步骤5：将问题Φ¹的解代入到Φ中，得到问题Φ²，将其转化为二分图最大权匹配问题，然后利用Hopcroft-Karp算法进行求解，直到实现所有D2D用户的最佳信道资源分配，进而实现D2D网络吞吐量的最大化。

2.根据权利要求1所述的一种基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法，其特征在于，所述步骤1包括：

令和令分别表示D2D用户j复用蜂窝用户i的上行链路资源和下行链路资源，分别表示未复用蜂窝用户i的上行链路资源和下行链路资源；信道分配需要满足下面两个约束：

其中为D2D用户集合，q_j为D2D用户j能够复用的链路数目。

3.根据权利要求1所述的一种基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：

步骤2.1：复用上行链路资源时D2D用户的传输速率和蜂窝用户的传输速率；

D2D对j复用蜂窝用户上行链路资源时，令表示D2D用户j的传输速率：其中，表示D2D用户通信要求的最低速率，D2D用户j的上行通信的信噪比通过如下公式进行计算：

其中为D2Dj复用CUi链路资源的传输功率，h_ij为CUi与D2Dj发送者间的链路增益，为D2Dj是否复用CUi的上行链路，P_I ^C为CUi的传输功率；

D2D对j复用蜂窝用户上行链路资源时，令表示蜂窝用户i的上行传输速率，为了保证蜂窝用户的通信质量，蜂窝用户的通信速率需要满足约束蜂窝用户i的上行通信的信噪比表示为：

其中，P_i ^c、分别表示的是蜂窝用户i的传输功率、D2D用户j复用蜂窝用户i链路资源的传输功率，且蜂窝用户的传输功率和D2D用户的传输功率需要满足下面约束：

0≤P_i ^c≤P_i ^max

步骤2.2：复用下行链路资源时D2D用户的传输速率和蜂窝用户的传输速率；

D2D对j复用蜂窝用户下行链路资源时，令表示D2D对j的传输速率：为了保证D2D用户通信的要求，D2D用户的通信速率也需要满足约束其中，D2D对j的下行通信的信噪比公式表示为：

D2D对j复用蜂窝用户下行链路资源时，令表示蜂窝用户i的下行传输速率：为了保证蜂窝用户通信质量的要求，蜂窝用户的通信速率也需要满足约束其中，蜂窝用户i的下行通信的信噪比表示为：

步骤2.3：以D2D网络吞吐量最大化为目标，构建初始问题Φ：

4.根据权利要求1所述的一种基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：

步骤3.1：设D2D用户复用的是蜂窝用户的上行链路资源，问题Φ将转化为功率分配问题Φ¹：

步骤3.2：将问题Φ¹的解代入Φ中，问题Φ转化为信道分配问题Φ²；

5.根据权利要求1所述的一种基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法，其特征在于，所述步骤4包括以下步骤：

步骤4.1：根据拉格朗日对偶理论，将问题Φ¹转化为凸优化问题进行求解；根据约束目标函数以及拉格朗日对偶理论，将Φ¹转化为如下形式：

其中λ表示乘法因数，上式被转化为如下形式：

其中，G_i(λ)被表示为如下公式：

从上述公式分析出蜂窝用户的发射功率P_i ^c与D2D用户的发射功率是耦合的，且根据约束条件和0≤P_i ^c≤P_i ^max得到如下公式：

根据上面公式，推出蜂窝用户最优功率值然后将蜂窝用户最优功率值代入G_i(λ)中得到如下公式：

此函数是关于的凸函数；

步骤4.2：求解D2D用户和蜂窝用户的最优功率值；

根据梯度下降算法对上述公式进行迭代求解，直到λ(t)-λ(t-1)≤ε，得到D2D用户最优功率的值，然后将D2D用户功率最优解代入得到蜂窝用户最优功率P_i ^*的值。

6.根据权利要求1所述的一种基于上下行频谱联合复用的D2D资源分配方法，其特征在于，所述步骤5包括以下步骤：

步骤5.1：将问题Φ¹中求解得到的蜂窝用户功率最优值P_i ^*和D2D用户功率最优值代入Φ中，问题Φ转化为信道分配问题Φ²；

步骤5.2：将问题Φ²转化为二分图最大权匹配的问题，然后采用Hopcroft-Karp算法进行D2D用户信道资源的分配；包括以下步骤：

步骤5.2.1：将蜂窝链路与D2D用户间的资源分配关系转化为无向加权二分图并令L_ij表示D2D用户D2Dj复用的信道集合、|L_ij|已获得信道，令q_j表示允许D2Dj复用的信道数；令a存储所有D2D用户选择的信道；

步骤5.2.2：对|L_ij|进行初始化即|L_ij|＝0，对进行初始化即a＝0；

步骤5.2.3：判断集合中是否还有未分配信道的D2D对；若存在则执行步骤5.2.4，否则步骤5.2.8；

步骤5.2.4：判断|L_ij|是否小于q_j，若小于成立则执行步骤5.2.5，否则执行步骤5.2.6；

步骤5.2.5：采用Hopcroft-Karp算法为D2D用户分配信道，并将信道分配结果加入到集合L_ij中；

步骤5.2.6：判断L_ij集合中是否存在信道冲突即与同时存在，若存在冲突，则返回步骤5.2.8进行重新分配，否则执行步骤5.2.7；

步骤5.2.7：将此D2D对从集合中删除，并将L_ij添加到集合a中，返回步骤5.2.3；

步骤5.2.8：输出集合a。