CN110691406A - 一种面向网联无人驾驶安全通信的d2d频谱高效共享方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法。由于在蜂窝用户和车辆D2D用户共享频谱资源时，两者会产生相互干扰，但是蜂窝用户又可以作为友好的干扰者提升车辆D2D通信的保密传输性能。基于该情况，本发明首先通过联合控制蜂窝用户和车辆D2D用户的发射功率，使蜂窝服务质量和车辆D2D通信保密性都得到了保障。接着基于匈牙利算法，得到了全局最优的频谱资源块匹配方案，从而提升了网联无人驾驶车辆通信系统的频谱效率。本发明通过功率控制最大程度降低同频干扰并提升网联无人驾驶车辆通信的安全性，能够适应高度动态的车辆通信环境。

Description

一种面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法。

背景技术

由于网联无人驾驶车辆在改善交通安全及减少能源消耗方面具有较大潜力，网联无人驾驶技术的发展吸引了来自学术界和工业界的大量关注。在网联无人驾驶技术中，对位置，速度和加速度等数据的实时传输，与云端交互控制信息，以及多媒体信息娱乐服务等应用需要大量的数据传输。因此，相比于传统车辆，网联无人驾驶车辆对更高通信容量的需求更为迫切。此外，通信安全问题也是网联无人驾驶车辆网络中的一个关键问题。事实上，黑客可以通过无线网络攻击技术，比如抓包以及暴力破解等技术攻击网联无人驾驶的车辆，进而引发难以预料的灾难性后果。考虑到上述问题，在网联无人驾驶车辆中应用D2D技术，通过与蜂窝用户共享频谱资源，可以提升车辆通信系统的频谱效率。此外，应用物理层通信安全技术，将蜂窝用户作为友好的干扰者，可以有效阻止窃听者获取车载通信/传输信息。

在车辆D2D通信中，车辆用户复用蜂窝频谱资源进行车辆间通信。车辆D2D用户与蜂窝用户通过底层复用的方式共享频谱资源。车辆D2D用户及蜂窝用户的发射功率可由基站协调以避免相互干扰。车辆D2D通信具有邻近增益大和资源利用率高等特点，因此具有较大潜力增强车辆间通信效率和可靠性。而在车辆通信的物理层安全方面，传统频谱资源共享带来车辆D2D通信和蜂窝通信的相互干扰经过功率控制，可以转化为保护车辆通信安全的优势。

通过对蜂窝发射功率以及车辆D2D发射功率的控制，可以在保证蜂窝用户服务质量的前提下最大化车辆D2D通信数据速率。同时要保证车辆D2D通信的保密速率满足最低门限要求，也需要进行蜂窝和车辆D2D通信的发射功率控制。

但是，现有的考虑D2D通信与物理层安全的工作多假设准静态蜂窝网络，且多以保护蜂窝用户通信安全为主。因此需要提出一种最新的网联无人驾驶车辆通信的解决方案，在高动态的网联无人驾驶车辆网络中进行功率控制机制及频谱资源块共享方案的优化来提升车辆通信的频谱效率和安全性。

发明内容

发明目的：本发明的目的在于提供一种面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法，该方法能有效提升网联无人驾驶车辆通信系统的频谱效率，同时满足车辆间通信的保密速率要求，提高网联无人驾驶车辆通信的安全性。

技术方案：为实现上述技术效果，本发明提出一种面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法，该方法应用于网联无人驾驶车辆网络，所述网联无人驾驶车辆网络中车辆D2D用户和蜂窝用户采用底层复用方式共享蜂窝上行链路频谱资源；

该方法包括步骤：

(1)在蜂窝用户上行链路服务质量所要求的可实现数据速率约束，以及车辆D2D通信安全通信所要求的保密速率的约束下，将优化目标设定为最大化车辆D2D通信总的可实现数据速率并构建优化问题模型：

其中，p_k为蜂窝用户k的发射功率，p_m，k为车辆D2D用户对m复用蜂窝用户k的资源块时的发射功率，

为蜂窝用户集，

为车辆用户集，R_m，k表示车辆D2D用户对m在复用蜂窝用户k时的数据速率，R_k表示蜂窝用户可实现的上行数据速率，ρ_q表示蜂窝用户上行链路服务质量要求的数据速率，R_ms表示车辆D2D用户对m的保密速率，ρ_s表示车辆D2D传输不发生安全中断所要求的最小保密速率，p_km为蜂窝用户的最大发射功率，p_mm为车辆用户的最大发射功率；

(2)在步骤(1)的约束条件下求解所述优化问题，得到全局最优的频谱资源块和功率联合分配方案。

进一步的，所述蜂窝用户可实现的上行数据速率R_k的计算公式为：

其中，h_k，s为蜂窝用户k到小蜂窝基站之间通信链路的平均功率增益，λ_m，k为资源块分配参数，λ_m，k＝1表示车辆D2D用户对m复用蜂窝用户k的资源块，λ_m，k＝0表示车辆D2D用户对m不复用蜂窝用户k的资源块，g_m，s为车辆D2D用户对m的发送者到小蜂窝基站之间干扰链路的平均功率增益，σ²为噪声功率。

进一步的，所述车辆D2D用户对m的保密速率R_ms的计算公式为：

其中，[x]⁺＝max(0，x)，

h_m为车辆D2D用户对m通信链路的平均功率增益，z_m，e为车辆D2D用户对m的发送者到窃听者的窃听链路的平均功率增益，g_k，m为蜂窝用户k到车辆D2D用户对m的接收者之间干扰链路的平均功率增益，g_m′，m为车辆D2D用户对m′的发送者到车辆D2D用户对m的接收者之间干扰链路的平均功率增益，g_k，e为蜂窝用户k到窃听者干扰链路的平均功率增益，g_m′，e为车辆D2D用户对m′发射者到窃听者干扰链路的平均功率增益；

进一步的，求解所述优化问题模型的具体步骤包括：

(41)首先约束蜂窝用户上行链路的服务质量得到满足，此时，求解蜂窝用户和车辆D2D用户发射功率满足的条件可得：蜂窝用户发射功率p_k落在一个与车辆D2D用户发射功率无关的可行域，而车辆D2D用户对m发射功率p_m，k的可行域随蜂窝用户发射功率的变化而变化，即有功率约束条件：

其中，

(42)然后约束车辆D2D用户通信要求的保密速率得到满足，此时，求解蜂窝用户和车辆D2D用户发射功率满足的条件可得：蜂窝用户发射功率p_k满足一个与车辆D2D用户发射功率无关的约束，而车辆D2D用户发射功率p_m，k的可行域随蜂窝用户发射功率的变化而变化，即有功率约束条件：

其中，F(x)＝(α_s+1)z_m，eg_k，mx+(α_s+1)z_m，eσ²-h_mg_k，ex-h_mσ²，G(x)＝-(α_sg_k，eg_k，mx²+α_sσ²g_k，mx+α_sσ²g_k，ex+α_sσ⁴)，

(43)小蜂窝基站根据步骤(41)和(42)得到的两个功率约束条件计算出车辆D2D用户对m复用任意蜂窝用户k的频谱资源时可实现的最大数据速率

(44)小蜂窝基站根据

对频谱资源块共享策略进行设计，具体步骤为：将所述优化问题抽象为一个加权二分图匹配问题，蜂窝用户集合和车辆用户集合划分为两个独立的顶点集，两个集合中的顶点可以任意连接，每次连接都产生一条边，每次连接的物理意义即蜂窝用户和车辆D2D用户共享频谱资源，而每条边都被赋予一个权值，该权值设置为此次资源复用中车辆D2D用户最大可实现的数据速率

将所述优化问题模型转化为：

s.t.λ_m，k∈{0，1}

通过匈牙利算法在多项式时间内可得全局最优匹配此即为使得总的车辆D2D通信可实现数据速率达到最大的频谱资源块共享策略。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优势：

本发明公开的一种面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法，通过对蜂窝用户和车辆D2D用户发射功率的控制，一方面满足蜂窝用户上行链路服务质量要求，另一方面满足网联无人驾驶车辆之间的保密通信需求。蜂窝用户和车辆D2D用户频谱资源块共享策略的优化进一步提升了网联无人驾驶车辆通信系统的频谱效率。本发明所提方案适用于大规模部署的小蜂窝基站进行网联无人驾驶车辆通信场景中的频谱资源共享方案的决策。其中，小蜂窝基站依赖于车辆用户报告的车辆频谱资源块状态信息中缓慢变化的部分进行功率控制方案的设计。本发明构造了最大化车辆D2D通信总的可实现数据速率的优化问题，并求解出了全局最优的功率控制和频谱资源块共享方案。通过频谱资源共享方案的优化，蜂窝用户通信链路的服务质量得到了保证，同时车辆D2D通信也可以在安全通信的前提下获得更高的可实现数据速率。

附图说明

图1为网联无人驾驶车辆通信网络框架和无线频谱资源块模型场景图；

图2为总的车间D2D通信可实现数据速率随车辆用户数目的变化示意图；

图3为车辆用户成功复用蜂窝频谱资源的概率随车辆用户数目的变化示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作更进一步的说明。

本发明提出一种面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法，该方法应用于网联无人驾驶车辆网络，所述网联无人驾驶车辆网络框架和无线频谱资源块模型场景如图1所示。宏蜂窝基站和小蜂窝基站分布在路侧，道路上的自由车流需要进行车辆间通信来完成媒体内容分发，道路拥塞信息共享等服务，同时传统的移动用户连接到小蜂窝基站来获取蜂窝服务。在本发明中，假设小蜂窝基站允许网联无人驾驶车辆复用蜂窝用户的上行链路资源进行车辆间D2D通信。

下面对本发明的原理进行阐述：

由于车辆用户的高速移动特性，涉及车辆用户传输链路的频谱资源块状态信息可以划分为快衰落部分和缓慢变化的部分分别进行衡量。其中，小蜂窝基站可以获得由车辆用户报告的缓慢变化的频谱资源块状态信息，而快衰落信息由统计特征来描述。例如，用α来表示接收机为车辆用户时的路径损耗参数，此时车辆D2D通信链路的频谱资源块增益可以表示为这里h₀为快衰落参数，可以假设其服从复瑞利分布。

表示对数正态阴影衰落，其形态参数为d_m ^-α表示路径损耗，这里d_m表示进行D2D通信的两辆车之间的距离。依此类推可得蜂窝用户k到小蜂窝基站之间通信链路的平均功率增益h_k，s，车辆D2D对m的发送者到窃听者之间窃听链路的平均功率增益z_m，e，以及k到m的接收者，k到窃听者，m的发送者到小蜂窝基站之间干扰链路的平均功率增益g_k，m，g_k，e，和g_m，s。

对于蜂窝用户，在建立与小蜂窝基站之间的上行通信链路时，服务质量所要求的可实现数据速率令为ρ_q。将蜂窝用户可实现的上行数据速率表示为R_k，此时蜂窝用户和车辆D2D用户的发射功率应满足：

其中，p_k为蜂窝用户k的发射功率，λ_m，k为资源块分配参数。λ_m，k＝1表示车辆D2D对m复用蜂窝用户k的资源块，否则λ_m，k＝0。p_m，k为车辆D2D用户对m复用蜂窝用户k的资源块时的发射功率，σ²为噪声功率。

对于车辆D2D用户，在复用蜂窝上行链路频谱资源进行车间通信时，为实现保密通信，要求的车辆D2D通信的最小保密速率为ρ_s＞0。将车辆D2D用户的保密速率表示为R_ms，此时蜂窝用户和车辆D2D用户的发射功率应满足：

其中，[x]+＝max(0，x)，

g_m′，m为车辆D2D对m′的发送者到m的接收者之间干扰链路的平均功率增益。g_m′，e为车辆D2D对m′发射者到窃听者干扰链路的平均功率增益。

基于上述分析，本发明所提出的一种面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法分为蜂窝和车辆D2D用户功率控制方案设计部分和蜂窝频谱资源块共享策略设计部分，具体实现过程为：

首先，在道路上行驶的网联无人驾驶车辆向小蜂窝基站发送建立车辆D2D通信链路的请求。车辆D2D接收者测量车间通信链路频谱资源块状态信息并报告给小蜂窝基站。小蜂窝基站负责分配蜂窝上行链路频谱资源给车辆D2D用户。在共享蜂窝频谱资源时，小蜂窝基站负责控制蜂窝用户和车辆D2D用户的发射功率。假设蜂窝用户上行链路服务质量要求的可实现数据速率为ρ_q，车辆D2D通信安全传输要求的保密速率为ρ_s，那么，使得车辆D2D通信可实现数据速率达到最大的蜂窝和车辆D2D用户发射功率可以通过求解以下优化问题得到：

其中，

为蜂窝用户集，

为车辆用户集，p_km为蜂窝用户的最大发射功率，p_mm为车辆用户的最大发射功率。

求解优化问题时，首先约束蜂窝用户上行链路的服务质量得到满足。此时，求解蜂窝用户和车辆D2D用户发射功率满足的条件可得，蜂窝用户发射功率p_k落在一个与车辆D2D用户发射功率无关的可行域，而车辆D2D用户发射功率p_m，k的可行域随蜂窝用户发射功率的变化而变化：

其中，

其次约束车辆D2D通信要求的保密速率得到满足。此时，求解蜂窝用户和车辆D2D用户发射功率满足的条件可得，蜂窝用户发射功率p_k满足一个与车辆D2D用户发射功率无关的约束，而车辆D2D用户发射功率p_m，k的可行域随蜂窝用户发射功率的变化而变化：

其中，F(x)＝(α_s+1)z_m，eg_k，mx+(α_s+1)z_m，eσ²-h_mg_k，ex-h_mσ²，G(x)＝-(α_sg_k，eg_k，mx²+α_sσ²g_k，mx+α_sσ²g_k，ex+α_sσ⁴)，

小蜂窝基站根据上述两个功率约束条件(

和

)可以计算出车辆D2D用户对m复用任意蜂窝用户k的频谱资源时可实现的最大数据速率

接着，小蜂窝基站据此对频谱资源块共享策略进行设计。蜂窝频谱资源块共享策略设计的目标是提升网联无人驾驶车辆通信系统的频谱效率。在本场景中，蜂窝频谱资源块共享问题可以抽象为一个加权二分图匹配问题。其中蜂窝用户和车辆D2D用户分别作为两个顶点集中的顶点。两个顶点集中的顶点可以任意连接。每次连接都产生一条边与两个顶点关联，它的物理意义即由两个顶点分别代表的蜂窝用户和车辆D2D用户共享相同的资源块。注意每条边都拥有自己的权值，这里将其设置为由上一步功率控制方案推导得到的此时，车辆D2D通信总的数据速率最大化问题就转化为：

s.t.λ_m，k∈{0，1}

此问题通过匈牙利算法在多项式时间内可得全局最优匹配

此即为使得总的车辆D2D通信可实现数据速率达到最大的频谱资源块共享策略。

为了对本发明的技术效果进行验证，下面结合具体实施例与现有技术进行比对。

实施例：

我们将对所提面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法进行仿真验证。在我们的仿真中，小蜂窝基站的覆盖半径为500米。一个6车道的道路处在距离小蜂窝基站100米远的地方。道路的设置基于3GPP TR 36.885中的自由道路案例。蜂窝用户和车辆D2D用户的最大传输功率均为23dBm，默认的蜂窝服务质量要求的最小可实现数据速率为10bps/Hz，车辆D2D最小保密速率门限为1bps/Hz。

此外，我们将所提算法与3个对照算法，以及贪婪算法作对比。对照算法1单独优化频谱资源块共享策略，而蜂窝和车辆用户发射功率都设为固定值；对照算法2单独优化了功率控制方案，而对频谱资源块进行随机分配。对照算法3采用了固定发射功率和随机匹配频谱资源块的策略。在贪婪算法中，将车辆D2D对随机排序，接着从第一位车辆用户开始，每个车辆用户都从剩余的蜂窝用户中选择使得它的R_k，m达到最大的频谱资源块资源进行复用，重复此过程直到没有剩余的蜂窝资源。

在图2中，我们分析了总的车辆D2D可实现数据速率随车辆D2D用户数目变化的情况。我们观察到对功率控制和频谱资源块匹配联合优化的方法可以达到最大的车辆D2D总的可实现数据速率。而单独优化的方法不能达到最优的频谱效率。注意到在对照算法3中采用了固定的发射功率和随机的资源块匹配方法，频谱效率在所有方法中是最低的。这主要是由于，在随机方法下，蜂窝用户的服务质量和车辆D2D通信的保密速率门限很难得到满足。这也证实了我们所提功率控制方案和频谱资源块匹配优化策略的有效性。

在图3中，我们得到了进行资源复用时，蜂窝服务质量和车辆D2D保密速率同时满足要求的概率。这个概率简称成功复用概率。它可以通过计算成功复用的车辆用户对数占总的车辆用户对数的比例得到。我们观察到在蜂窝资源块的数目为25或35时，所提算法成功复用的概率都高于贪婪算法。注意到，当蜂窝用户的数目从25升高到35时，两种算法得到的性能增益越来越明显。这意味着，更多的蜂窝用户带来了更多的可复用蜂窝资源块。蜂窝资源块增加时，车辆用户对有更大概率找到合适的蜂窝频谱资源进行复用。当车辆用户对数目较小时，蜂窝资源块的数目并不是限制性能提升的主要因素。此时大部分的车辆用户都能找到合适的蜂窝资源。而当车辆用户对的数目接近蜂窝用户的数目时，增加可复用的蜂窝资源块可以带来更大的性能增益。

通过以上对仿真结果的分析，可证实本方案可以有效提升网联无人驾驶车辆通信系统的频谱效率和安全性。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法，其特征在于，该方法应用于网联无人驾驶车辆网络，所述网联无人驾驶车辆网络中车辆D2D用户和蜂窝用户采用底层复用方式共享蜂窝上行链路频谱资源；

该方法包括步骤：

(1)在蜂窝用户上行链路服务质量所要求的可实现数据速率约束，以及车辆D2D通信安全通信所要求的保密速率的约束下，将优化目标设定为最大化车辆D2D通信总的可实现数据速率并构建优化问题模型：

其中，p_k为蜂窝用户k的发射功率，p_m，k为车辆D2D用户对m复用蜂窝用户k的资源块时的发射功率，

为蜂窝用户集，

为车辆用户集，R_m，k表示车辆D2D用户对m在复用蜂窝用户k时的数据速率，R_k表示蜂窝用户可实现的上行数据速率，ρ_q表示蜂窝用户上行链路服务质量要求的数据速率，R_ms表示车辆D2D用户对m的保密速率，ρ_s表示车辆D2D传输不发生安全中断所要求的最小保密速率，p_km为蜂窝用户的最大发射功率，p_mm为车辆用户的最大发射功率；

(2)在步骤(1)的约束条件下求解所述优化问题，得到全局最优的频谱资源块和功率联合分配方案。

2.根据权利要求1所述的一种面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法，其特征在于，所述蜂窝用户可实现的上行数据速率R_k的计算公式为：

其中，h_k，s为蜂窝用户k到小蜂窝基站之间通信链路的平均功率增益，λ_m，k为资源块分配参数，λ_m，k＝1表示车辆D2D用户对m复用蜂窝用户k的资源块，λ_m，k＝0表示车辆D2D用户对m不复用蜂窝用户k的资源块，g_m，s为车辆D2D用户对m的发送者到小蜂窝基站之间干扰链路的平均功率增益，σ²为噪声功率。

3.根据权利要求2所述的一种面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法，其特征在于，所述车辆D2D用户对m的保密速率R_ms的计算公式为：

其中，[x]⁺＝max(0，x)，

h_m为车辆D2D用户对m通信链路的平均功率增益，z_m，e为车辆D2D用户对m的发送者到窃听者的窃听链路的平均功率增益，g_k，m为蜂窝用户k到车辆D2D用户对m的接收者之间干扰链路的平均功率增益，g_m′，m为车辆D2D用户对m′的发送者到车辆D2D用户对m的接收者之间干扰链路的平均功率增益，g_k，e为蜂窝用户k到窃听者干扰链路的平均功率增益，g_m′，e为车辆D2D用户对m′发射者到窃听者干扰链路的平均功率增益。

4.根据权利要求3所述的一种面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法，其特征在于，求解所述优化问题模型的具体步骤包括：

(41)首先约束蜂窝用户上行链路的服务质量得到满足，此时，求解蜂窝用户和车辆D2D用户发射功率满足的条件可得：蜂窝用户发射功率p_k落在一个与车辆D2D用户发射功率无关的可行域，而车辆D2D用户对m发射功率p_m，k的可行域随蜂窝用户发射功率的变化而变化，即有功率约束条件：

其中，

(42)然后约束车辆D2D用户通信要求的保密速率得到满足，此时，求解蜂窝用户和车辆D2D用户发射功率满足的条件可得：蜂窝用户发射功率p_k满足一个与车辆D2D用户发射功率无关的约束，而车辆D2D用户发射功率p_m，k的可行域随蜂窝用户发射功率的变化而变化，即有功率约束条件：

其中，F(x)＝(α_s+1)z_m，eg_k，mx+(α_s+1)z_m，eσ²-h_mg_k，ex-h_mσ²，G(x)＝-(α_sg_k，eg_k，mx²+α_sσ²g_k，mx+α_sσ²g_k，ex+α_sσ⁴)，

(43)小蜂窝基站根据步骤(41)和(42)得到的两个功率约束条件计算出车辆D2D用户对m复用任意蜂窝用户k的频谱资源时可实现的最大数据速率

(44)小蜂窝基站根据

对频谱资源块共享策略进行设计，具体步骤为：将所述优化问题抽象为一个加权二分图匹配问题，蜂窝用户集合和车辆用户集合划分为两个独立的顶点集，两个集合中的顶点可以任意连接，每次连接都产生一条边，每次连接的物理意义即蜂窝用户和车辆D2D用户共享频谱资源，而每条边都被赋予一个权值，该权值设置为此次资源复用中车辆D2D用户最大可实现的数据速率

将所述优化问题模型转化为：

s.t.λ_m，k∈{0，1}

通过匈牙利算法在多项式时间内可得全局最优匹配

此即为使得总的车辆D2D通信可实现数据速率达到最大的频谱资源块共享策略。

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