CN113490275A - 一种基于noma的车联网广播通信资源分配方法 - Google Patents

一种基于noma的车联网广播通信资源分配方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113490275A
CN113490275A CN202110767610.4A CN202110767610A CN113490275A CN 113490275 A CN113490275 A CN 113490275A CN 202110767610 A CN202110767610 A CN 202110767610A CN 113490275 A CN113490275 A CN 113490275A
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
users
cluster
matrix
slot
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110767610.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113490275B (zh
Inventor
宋铁成
蒋伟
胡静
王聪
夏玮玮
燕锋
沈连丰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN202110767610.4A priority Critical patent/CN113490275B/zh
Publication of CN113490275A publication Critical patent/CN113490275A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113490275B publication Critical patent/CN113490275B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/30—Resource management for broadcast services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/14—Spectrum sharing arrangements between different networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/16—Central resource management; Negotiation of resources or communication parameters, e.g. negotiating bandwidth or QoS [Quality of Service]
    • H04W28/26—Resource reservation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/06—Selective distribution of broadcast services, e.g. multimedia broadcast multicast service [MBMS]; Services to user groups; One-way selective calling services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/46—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for vehicle-to-vehicle communication [V2V]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/04—TPC
    • H04W52/18—TPC being performed according to specific parameters
    • H04W52/24—TPC being performed according to specific parameters using SIR [Signal to Interference Ratio] or other wireless path parameters
    • H04W52/241—TPC being performed according to specific parameters using SIR [Signal to Interference Ratio] or other wireless path parameters taking into account channel quality metrics, e.g. SIR, SNR, CIR, Eb/lo
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/04—TPC
    • H04W52/18—TPC being performed according to specific parameters
    • H04W52/24—TPC being performed according to specific parameters using SIR [Signal to Interference Ratio] or other wireless path parameters
    • H04W52/243—TPC being performed according to specific parameters using SIR [Signal to Interference Ratio] or other wireless path parameters taking into account interferences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/04—TPC
    • H04W52/18—TPC being performed according to specific parameters
    • H04W52/26—TPC being performed according to specific parameters using transmission rate or quality of service QoS [Quality of Service]
    • H04W52/267—TPC being performed according to specific parameters using transmission rate or quality of service QoS [Quality of Service] taking into account the information rate
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/04—Wireless resource allocation
    • H04W72/044—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource
    • H04W72/0453—Resources in frequency domain, e.g. a carrier in FDMA
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/04—Wireless resource allocation
    • H04W72/044—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource
    • H04W72/0473—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource the resource being transmission power
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/50—Allocation or scheduling criteria for wireless resources
    • H04W72/54—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria
    • H04W72/541—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria using the level of interference
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/50—Allocation or scheduling criteria for wireless resources
    • H04W72/54—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria
    • H04W72/542—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria using measured or perceived quality

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于NOMA的车联网广播通信资源分配方法，引入分簇概念，基站根据V2V用户的地理位置将V2V Tx用户归并成簇，统一簇内的V2VTx用户可共享统一子信道。对V2I用户数与V2V Tx用户的簇数做适当调整后，采用Kuhn‑Munkres算法获取V2I用户与V2V Tx用户子信道共享结果，并采用基于PF函数的分布式多用户粒子群算法，获取V2V Tx用户的发射功率最优解。本发明将NOMA应用于V2V广播通信下行链路场景中，在确保V2I用户通信质量的基础上，获得V2V Rx用户吞吐量与传输时延的提升，并保证了V2V Rx用户公平性，为NOMA下的V2X资源分配问题提供了新的思路。

Description

一种基于NOMA的车联网广播通信资源分配方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种基于NOMA的车联网广播通信资源分配方法。
背景技术
车联网资源分配是提升车联网性能的重要因素，对车联网的优化具有重要的作用。基站BS集中式资源分配建立在基站可获知覆盖范围内的所有用户的信道状态信息(CSI)，而车联网场景中车辆信道是快速时变信道，集中式资源分配方法不再适用。此外，由于无线频谱资源与功率资源有限，传统OMA下，车联网中的网络接口规模受限。因此车联网资源分配受到多方面挑战。
车联网资源分配对频谱资源、功率资源存在优化需求，且在车辆用户逐日增多的情况下，车联网用户入网接入需求逐渐增多，车联网安全性受到挑战。因此有必要开发一种基于NOMA的车联网广播通信资源分配方法。现有文献大多数研究的是基站BS集中式资源分配，常见的有基于D2D的车联网资源分配方法、基于图论的V2V资源分配方法等。基站BS集中式资源分配在车联网通信场景中，因其难以获取快速时变信道CSI而难以实施。基于D2D的车联网资源分配方法除了上述原因，还会在基站BS端占用大量的计算开销，不适用于V2V通信场景，现有的基于图论的V2V资源分配方法文献多数对图的规模有限制而难以适配车联网大连接需求场景。此外，现有车联网资源分配方案多集中于车联网系统吞吐量的提升，对车联网用户公平性的研究较为欠缺。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于NOMA的车联网广播通信资源分配方法,以解决上述的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明的具体技术方案如下：
一种基于NOMA的车联网广播通信资源分配方法，包括以下步骤：
步骤1、在半静态调度(SPS)的开始阶段，基站BS根据覆盖范围内的车辆与车辆通信用户类型中的发送方(V2V Tx)用户的地理位置，对V2V Tx归并成簇，同簇内的用户数最多为θ，分簇条件为：各个簇内的V2V Tx用户彼此的距离不低于η且分簇过程使得各簇内V2VTx的最小间距最大化；
同簇内的V2V Tx用户可共享同一子信道，且每个蜂窝车辆用户V2I用户只与一个V2V Tx簇共享子信道：
步骤2、根据步骤1中产生的簇数与基站覆盖范围内的V2I用户数，对Kuhn-Munkres算法做出调整，将各V2V Tx簇与V2I用户的距离矩阵算出，记为DV2I_Cluster，将调整后的Kuhn-Munkres算法应用于距离矩阵DV2I_Cluster的负矩阵，即-DV2I_Cluster，以获取V2I用户与各V2ITx簇子信道共享结果；
步骤3、在SPS的数据传输阶段，V2V Tx用户发送广播信息给d≤r(其中，r为V2V Tx用户的最大发送距离)范围内的V2V Rx用户，V2V Rx用户根据SIC解码条件及NOMA下的接收各V2V Tx的信干噪比情况，以及V2V Tx对于V2I用户干扰受限的条件下，将PSO算法应用于分布式场景中，以PF函数作为适应度函数，设定迭代次数及精确度获取V2V Tx用户的发射功率最优解。
进一步的，步骤1具体包括以下步骤：
步骤1.1、定义迭代变量t，令t＝1，对基站BS覆盖范围内的所有V2V Tx建立标识，记为Tx1、Tx2、…、TxP，基站BS覆盖范围内存在P个V2V Tx用户，采用生成随机数的方法，将P个V2V Tx用户的标识自动填入一个空簇中，记单个簇的最大V2V Tx规模数为θ，填满一个空簇，继续下一个空簇填入余下的(P-θ)个V2V Tx用户的标识，以此类推，直至所有V2V Tx用户的标识全部填入，生成
Figure BDA0003152463760000031
个簇；当
Figure BDA0003152463760000032
为整数时，
Figure BDA0003152463760000033
否则
Figure BDA0003152463760000034
其中(P/θ)的运算结果为整数商值，不计余数；
步骤1.2、对步骤1.1中生成的簇，计算每个簇中V2V Tx车辆彼此之间的距离，并找出各个簇内V2V Tx车辆彼此之间距离的最小值，记为
Figure BDA0003152463760000035
Figure BDA0003152463760000036
步骤1.3、找出
Figure BDA0003152463760000037
中的最小值，记为
Figure BDA0003152463760000038
定义单个簇内可接受的V2V Tx用户之间最小距离为η，若
Figure BDA0003152463760000039
则回到步骤1.1；若
Figure BDA00031524637600000310
则继续步骤1.4；
步骤1.4、令t＝2，重复步骤1.1到步骤1.3，若新的V2V Tx分簇结果计算得到的
Figure BDA00031524637600000311
大于
Figure BDA00031524637600000312
则选择t＝2时的V2V Tx分簇结果作为更新后的分簇结果，然后t＝t+1；
步骤1.5、重复步骤1.1到步骤1.4，直至重复连续N0次后，结果不再更新，则把最后一次更新所对应的V2V Tx簇作为最终的V2V Tx分簇结果。
进一步的，步骤2具体包括以下步骤：
步骤2.1、计算每个V2I用户与步骤1中生成的每个V2V Tx簇之间的距离，计算方法为计算V2I用户与每个簇内V2V Tx用户距离的最小值，将其作为V2I用户与该V2V Tx簇的距离；
步骤2.2、若基站BS覆盖范围内有M个V2I用户，每个V2I用户不与其他V2I用户共享同一子信道，则步骤2.1中得到的V2I用户与V2V Tx簇的距离有
Figure BDA00031524637600000313
(其中，
Figure BDA00031524637600000314
为权利要求2中分簇算法生成的V2V Tx簇数)个数值，将这些距离数值保存在维度为
Figure BDA00031524637600000315
的矩阵中，记为
Figure BDA00031524637600000316
步骤2.3、若
Figure BDA00031524637600000317
直接对步骤2.2中的距离矩阵
Figure BDA00031524637600000318
的负矩阵，即
Figure BDA0003152463760000041
采用Kuhn-Munkres算法，获取M个V2I用户与V2V Tx簇的子信道共享结果；
步骤2.4、若
Figure BDA0003152463760000042
补充
Figure BDA0003152463760000043
个虚拟V2V Tx簇，即在
Figure BDA0003152463760000044
的右侧增加
Figure BDA0003152463760000045
个全零列，使得新的矩阵为维度(M×M)的方阵，记为
Figure BDA0003152463760000046
对
Figure BDA0003152463760000047
的负矩阵，即
Figure BDA0003152463760000048
采用Kuhn-Munkres算法，获取M个V2I用户与V2V Tx簇的子信道共享结果；
步骤2.5、若
Figure BDA0003152463760000049
补充
Figure BDA00031524637600000410
个V2I用户，在步骤2.2中的距离矩阵
Figure BDA00031524637600000411
的下方补充
Figure BDA00031524637600000412
个全零行，使得新的矩阵为维度
Figure BDA00031524637600000413
的方阵，记为
Figure BDA00031524637600000414
对
Figure BDA00031524637600000415
的负矩阵，即
Figure BDA00031524637600000416
采用Kuhn-Munkres算法，获取M个V2I用户与V2V Tx簇的子信道共享结果。
进一步的，步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1、对于基站BS覆盖范围内的所有V2V Rx用户，计算其与各V2VTx用户之间的距离数值，并将计算出的数值保存在维度为Q×P的矩阵中，其中Q为基站BS覆盖范围内的V2V Rx用户数，P为基站BS覆盖范围内的V2VTx用户数记该矩阵为
Figure BDA00031524637600000417
步骤3.2、建立维度为Q×P的辅助矩阵
Figure BDA00031524637600000418
对于
Figure BDA00031524637600000419
Figure BDA00031524637600000420
(其中，i为V2V Rx的标识，j为V2V Tx的标识，逻辑符号
Figure BDA00031524637600000421
表示“任意”)，若
Figure BDA00031524637600000422
则
Figure BDA00031524637600000423
否则
Figure BDA00031524637600000424
若
Figure BDA00031524637600000425
则说明V2V Rx i接收到V2V Tx j的广播数据；
步骤3.3、对于基站BS覆盖范围内的每一个V2V Rx用户建立NOMA下的接收各V2VTx广播信息的传输速率计算。
进一步的，步骤3.3具体包括以下步骤：
步骤3.3.1、记当前所要计算的V2V Rx用户i接收V2V Tx用户j广播数据的信干噪比为
Figure BDA0003152463760000051
Figure BDA0003152463760000052
其中i为V2V Rx用户的标识，1≤i≤Q；j，k为V2V Tx用户的标识，1≤j，k≤P；m为V2I用户的标识，1≤m≤M；
Figure BDA0003152463760000053
为V2V Tx用户j的发射功率，
Figure BDA0003152463760000054
为V2I用户m的发射功率，
Figure BDA0003152463760000055
为V2V Tx用户k的发射功率，σ2为噪声功率；
Figure BDA0003152463760000056
为V2V Rx用户i到V2V Tx用户j的信道增益系数，
Figure BDA0003152463760000057
为V2V Rx用户i到V2I用户m的信道增益系数，
Figure BDA0003152463760000058
为V2V Rx用户i到V2V Tx用户k的信道增益系数；βi，m为二进制变量，当βi，m＝1时，表示V2V Rx用户i与V2I用户m共享同一子信道；当βi，m＝0时，表示V2V Rx用户i与V2I用户m占用不同的子信道；τi，k为二进制变量，当
Figure BDA0003152463760000059
时，τi，k＝1，此时V2V Rx用户i接收到V2V Tx用户j的广播信息；否则当
Figure BDA00031524637600000510
时，τi，k＝0，此时V2V Rx用户i不在V2V Tx用户j的覆盖范围，无法接收到V2V Tx用户j的广播信息；ρi，k为二进制变量，具体定义如下：
Figure BDA00031524637600000514
步骤3.3.2、考虑V2I用户对于同信道下V2V Tx用户干扰的承受能力，考虑对于V2I用户来说，保证V2I用户的信干噪比γm的下限，设定Pr{γm≤γ0}≤p0(其中，Pr{.}表示概率分布函数，γ0为可接收的V2I用户最小信干噪比，p0为V2I用户信干噪比小于γ0时可承受的概率阈值)；其中，V2I用户的信干噪比γm的信干噪比如下：
Figure BDA00031524637600000511
其中
Figure BDA00031524637600000512
为基站BS对于V2I用户m的发射功率，
Figure BDA00031524637600000513
为V2V Tx用户i的发射功率，
Figure BDA0003152463760000061
为基站BS与V2I用户m之间的信道增益常数，
Figure BDA0003152463760000062
为V2VTx用户i与V2I用户m之间的信道增益常数，μi，m为二进制变量，当V2V Tx用户i与V2I用户共享同一子信道时，μi，m＝1，否则μi，m＝0；σ2为噪声功率；
步骤3.3.3，定义时隙变量slot，令slot＝1，产生的NS个维数为P×1的向量
Figure BDA0003152463760000063
并计算其相对应的比例公平函数(PF)函数值，将其作为PS0算法的适应度函数值，从而得到第一个时隙的最优PF函数值；
步骤3.3.4，令slot＝slot+1，重复步骤3.3.3，直到slot＞NSPS(其中，NSPS为SPS的数据传输阶段的时隙数)时停止。
进一步的，所述步骤3.3.2中V2V Tx用户对于V2I用户的影响主要在于距离V2I用户最近的，且与V2I用户共享同一子信道的V2V Tx用户的发射功率的影响；在NOMA应用于V2V Tx的情况下，V2V Tx与V2V Rx之间信道差异较大，且发射功率随距离衰减较快，车辆之间的分布满足泊松分布，因此可对上述γm的信干噪比公式做近似运算，即：
Figure BDA0003152463760000064
其中角标i*表示与V2I用户m距离最近的V2V Tx用户的标识；考虑到V2I用户m的信干噪比QoS条件，即Pr{γm≤γ0}≤p0，可将其进行如下转化：
记
Figure BDA0003152463760000065
其中αBm、
Figure BDA0003152463760000068
为大尺度衰落系数，gBm、
Figure BDA0003152463760000069
为小尺度衰落系数，则可进一步转化γm≤γ0(其中，γ0为V2I用户可承受的最小信干噪比)得到：
Figure BDA0003152463760000066
故
Figure BDA0003152463760000067
所以Pr{γm≤γ0}可表示如下二重积分：
Figure BDA0003152463760000071
因此，可将Pr{γm≤γ0}≤p0表示为：
Figure BDA0003152463760000072
将与V2I用户m距离最近的V2V Tx用户i*发射功率转换为：
Figure BDA0003152463760000073
进一步的，所述步骤3.3.3具体包括以下步骤：
步骤3.3.3.1、在步骤3.3.2中与V2I用户m距离最近且共享同一子信道的V2V Tx用户i*发射功率约束下，对所有V2V Tx用户的传输功率做初始化，即产生NS个维数为P×1的功率值向量
Figure BDA0003152463760000074
生成方式为：对于接收到V2V Tx用户广播信息的V2V Rx用户，分担PSO算法计算量，不同的V2V Rx用户之间通过交叉区域的V2V Tx用户交换各自的功率分配、数据接收情况；
步骤3.3.3.2，设定一个SPS周期中的数据传输阶段有NSPS个时隙，定义PSO算法中的迭代变量itera，令itera＝1时，计算每个V2V Rx用户的传输速率，将所有的传输速率值记在维度为Q×P的RateRxTxQ×P矩阵中，RateRxTx(i，j)表示V2V Rx用户i接收到V2V Tx用户j广播信息的传输速率：
Figure BDA0003152463760000081
其中E[.]为期望运算符；
Figure BDA0003152463760000082
表示NOMA应用于V2V用户场景的情况下，V2VRx用户i接收到V2V Tx用户j的广播信息的信干噪比，已在步骤3.3.1中给出；对V2V Rx用户i所能接收到的所有V2V Tx广播信息的传输速率累加，即对RateRxTxQ×P矩阵各行求和，并将求和之后的各V2V Rx总传输速率保存在维度为Q×NSPS的矩阵中
Figure BDA0003152463760000083
中，初始化
Figure BDA0003152463760000084
为全零矩阵，即：
Figure BDA0003152463760000085
其中P为基站BS覆盖范围内V2V Tx用户的总数；
步骤3.3.3.3、计算目前在第slot个时隙时的适应度函数fitness值，适应度函数fitness定义如下：
当slot＝1时，设维度为1×Q的权重向量初始值为weight＝(1，1，...，1)
fitness＝weight·RateRxSlot(：，slot)
＝(1，1，...，1)(RateRxSlot(1，slot)，...，RateRxSlot(Q，slot))T；
当1＜slot≤NSPS时，weight的第i个分量记为weighti，其中1≤i≤Q，计算方法为：
Figure BDA0003152463760000086
fitness＝weight·RateRxSlot(：，slot)
＝(weight1，...，weightQ)(RateRxSlot(1，slot)，...，RateRxSlot(Q，slot))T
步骤3.3.3.4、对NS个维数为P×1的功率值向量
Figure BDA0003152463760000091
分别计算对应的NS个fitness值；将最大fitness值对应的功率值向量
Figure BDA0003152463760000092
记为
Figure BDA0003152463760000093
将各个功率向量目前最大fitness值对应的功率值向量
Figure BDA0003152463760000094
记为
Figure BDA0003152463760000095
生成各
Figure BDA0003152463760000096
的更新梯度向量
Figure BDA0003152463760000097
其中：
当itera＝1时，
vt＝rand(1×P)；(其中，vt为第t个功率值向量
Figure BDA0003152463760000098
对应的更新梯度向量)
当itera＞1时，
Figure BDA0003152463760000099
(其中，
Figure BDA00031524637600000910
为上一次PSO迭代更新后的第t个功率值向量)
其中rand产生(0，1)之间的随机数，c1为各个功率向量自身的更新速度系数，c2为各功率向量的全局更新速度系数；
步骤3.3.3.5、利用步骤3.3.3.4的更新梯度向量
Figure BDA00031524637600000911
对NS个维数为P×1的功率值向量
Figure BDA00031524637600000912
进行更新，
Figure BDA00031524637600000913
步骤3.3.3.6，令itera＝itera+1，重复3.3.3.2至3.3.3.5，直到itera＝maxgen，其中maxgen为最大迭代次数，最终获得maxgen轮迭代的最优fitness值，及其对应的最优功率值向量
Figure BDA00031524637600000914
本发明的一种基于NOMA的车联网广播通信资源分配方法，具有以下优点：
本发明将NOMA应用于V2V广播通信下行链路场景中，在基站BS为V2V Tx用户预留子信道的基础上，基于Kuhn-Munkres方法，解决了V2V用户与V2I用户子信道共享问题，然后使用基于PF函数的分布式多用户粒子群算法，解决了V2V Rx用户吞吐量、传输时延及用户公平性的问题。
附图说明
图1为本发明的平直公路车联网广播通信下行链路场景图；
图2为本发明的基于NOMA的车联网广播通信资源分配方法的流程图；
具体实施方式
为了更好地了解本发明的目的、结构及功能，下面结合附图，对本发明一种基于NOMA的车联网广播通信资源分配方法做进一步详细的描述。
如图1所示，其中BS为基站，V2V Tx为车辆与车辆通信用户类型中的发送方，V2VRx为车辆与车辆通信用户类型中的接收方接受方，V2I为蜂窝车辆用户，R为基站服务半径，d0为基站到平直公路的距离。
一种基于NOMA的车联网广播通信下行链路资源分配方法，如图1、2所示，包括以下步骤：
步骤1、在半静态调度(SPS)的开始阶段，基站BS根据覆盖范围内的车辆与车辆通信用户类型中的发送方(V2V Tx)用户的地理位置，对V2V Tx归并成簇，同簇内的用户数最多为θ，分簇条件：1、各个簇内的V2V Tx用户彼此的距离不低于η；2、分簇过程使得各簇内V2V Tx的最小间距最大化。同簇内的V2V Tx用户可共享同一子信道，且每个V2I用户只与一个V2V Tx簇共享子信道，具体步骤如下：
步骤1.1、令t＝1，对基站BS覆盖范围内的所有V2V Tx建立标识，记为Tx1、Tx2、…、TxP(假设基站BS覆盖范围内存在P个V2V Tx用户)，采用生成随机数的方法，将P个V2V Tx用户的标识自动填入一个空簇中，记单个簇的最大V2V Tx规模数为θ，填满一个空簇，继续下一个空簇填入余下的(P-θ)个V2V Tx用户的标识，以此类推，直至所有V2V Tx用户的标识全部填入，生成
Figure BDA0003152463760000101
个簇。当
Figure BDA0003152463760000102
为整数时，
Figure BDA0003152463760000103
否则
Figure BDA0003152463760000104
其中(P/θ)的运算结果为整数商值，不计余数；
步骤1.2、对步骤1.1中生成的簇，计算每个簇中V2V Tx车辆彼此之间的距离，并找出各个簇内V2V Tx车辆彼此之间距离的最小值，记为
Figure BDA0003152463760000111
Figure BDA0003152463760000112
步骤1.3、找出
Figure BDA0003152463760000113
中的最小值，记为
Figure BDA0003152463760000114
定义单个簇内可接受的V2V Tx用户之间最小距离为η，若
Figure BDA0003152463760000115
则回到步骤1.1；若
Figure BDA0003152463760000116
则继续步骤1.4；
步骤1.4、令t＝2，重复步骤1.1到步骤1.3，如果新的V2V Tx分簇结果计算得到的
Figure BDA0003152463760000117
大于
Figure BDA0003152463760000118
则选择t＝2时的V2V Tx分簇结果作为更新后的分簇结果，然后t＝t+1；
步骤1.5、重复步骤1.1到步骤1.4，直至重复连续N0次后，结果不再更新，则把最后一次更新所对应的V2V Tx簇作为最终的V2V Tx分簇结果。
步骤2、根据步骤1中产生的簇数与基站覆盖范围内的V2I用户数，对Kuhn-Munkres算法做出调整，将各V2V Tx簇与V2I用户的距离矩阵算出，记为DV2I_Cluster，将调整后的Kuhn-Munkres算法应用于距离矩阵DV2I_Cluster的负矩阵，即-DV2I_Cluster，以获取V2I用户与各V2ITx簇子信道共享结果，具体步骤如下：
步骤2.1、计算每个V2I用户与步骤1中生成的每个V2V Tx簇之间的距离，计算方法为计算V2I用户与每个簇内V2V Tx用户距离的最小值，将其作为V2I用户与该V2V Tx簇的距离；
步骤2.2、若基站BS覆盖范围内有M个V2I用户(假设每个V2I用户不与其他V2I用户共享同一子信道)，则步骤2.1中得到的V2I用户与V2V Tx簇的距离有
Figure BDA0003152463760000119
个数值，其中，
Figure BDA00031524637600001110
为权利要求2中分簇算法生成的V2V Tx簇数，将这些距离数值保存在维度为
Figure BDA00031524637600001111
的矩阵中，记为
Figure BDA00031524637600001112
步骤2-3、若
Figure BDA00031524637600001113
直接对步骤2.2中的距离矩阵
Figure BDA00031524637600001114
的负矩阵，即
Figure BDA0003152463760000121
采用Kuhn-Munkres算法，获取M个V2I用户与V2V Tx簇的子信道共享结果；
步骤2.4、若
Figure BDA0003152463760000122
补充
Figure BDA0003152463760000123
个虚拟V2V Tx簇，即在
Figure BDA0003152463760000124
的右侧增加
Figure BDA0003152463760000125
个全零列，使得新的矩阵为维度(M×M)的方阵，记为
Figure BDA0003152463760000126
对
Figure BDA0003152463760000127
的负矩阵，即
Figure BDA0003152463760000128
采用Kuhn-Munkres算法，获取M个V2I用户与V2V Tx簇的子信道共享结果；
步骤2.5、若
Figure BDA0003152463760000129
补充
Figure BDA00031524637600001210
个V2I用户，在步骤2.2中的距离矩阵
Figure BDA00031524637600001211
的下方补充
Figure BDA00031524637600001212
个全零行，使得新的矩阵为维度
Figure BDA00031524637600001213
的方阵，记为
Figure BDA00031524637600001214
对
Figure BDA00031524637600001215
的负矩阵，即
Figure BDA00031524637600001216
采用Kuhn-Munkres算法，获取M个V2I用户与V2V Tx簇的子信道共享结果；
步骤3、在半静态调度(SPS)的数据传输阶段，V2V Tx用户发送广播信息给d≤r范围内的V2V Rx用户，其中r为V2V Tx用户的最大发送距离，V2V Rx用户为车辆与车辆通信用户类型中的接收方用户；V2V Rx用户根据SIC解码条件及NOMA下的接收各V2V Tx的信干噪比情况，以及V2V Tx对于V2I用户干扰受限的条件下，将PSO算法应用于分布式场景中，以PF函数作为适应度函数，设定迭代次数及精确度获取V2V Tx用户的发射功率最优解，具体步骤如下：
步骤3.1、对于基站BS覆盖范围内的所有V2V Rx用户，计算其与各V2VTx用户之间的距离数值，并将计算出的数值保存在维度为Q×P的矩阵中，其中Q为基站BS覆盖范围内的V2V Rx用户数，P为基站BS覆盖范围内的V2VTx用户数记该矩阵为
Figure BDA00031524637600001217
步骤3.2、建立维度为Q×P的辅助矩阵
Figure BDA00031524637600001218
对于
Figure BDA00031524637600001219
Figure BDA00031524637600001220
(其中，i为V2V Rx的标识，j为V2V Tx的标识，逻辑符号
Figure BDA00031524637600001221
表示“任意”)，若
Figure BDA00031524637600001222
则
Figure BDA00031524637600001223
否则
Figure BDA0003152463760000131
若
Figure BDA0003152463760000132
则说明V2V Rx i接收到V2V Tx j的广播数据。
步骤3.3、对于基站BS覆盖范围内的每一个V2V Rx用户建立NOMA下的接收各V2VTx广播信息的传输速率计算，具体步骤如下：
步骤3.3.1、记当前所要计算的V2V Rx用户i接收V2V Tx用户j广播数据的信干噪比为
Figure BDA0003152463760000133
Figure BDA0003152463760000134
其中i为V2V Rx用户的标识(1≤i≤Q)，j，k为V2V Tx用户的标识(1≤j，k≤P)，m为V2I用户的标识(1≤m≤M)。
Figure BDA0003152463760000135
为V2V Tx用户j的发射功率，
Figure BDA0003152463760000136
为V2I用户m的发射功率，
Figure BDA0003152463760000137
为V2V Tx用户k的发射功率，σ2为噪声功率。
Figure BDA0003152463760000138
为V2V Rx用户i到V2V Tx用户j的信道增益系数，
Figure BDA0003152463760000139
为V2V Rx用户i到V2I用户m的信道增益系数，
Figure BDA00031524637600001310
为V2V Rx用户i到V2V Tx用户k的信道增益系数。βi，m为二进制变量，当βi，m＝1时，表示V2V Rx用户i与V2I用户m共享同一子信道；当βi，m＝0时，表示V2V Rx用户i与V2I用户m占用不同的子信道。τi，k为二进制变量，当
Figure BDA00031524637600001311
时，τi，k＝1，此时V2V Rx用户i可以接收到V2V Tx用户j的广播信息；否则当
Figure BDA00031524637600001312
对，τi，k＝0，此时V2V Rx用户i不在V2V Tx用户j的覆盖范围，无法接收到V2V Tx用户j的广播信息。ρi，k为二进制变量，具体定义如下：
Figure BDA00031524637600001313
步骤3.3.2、考虑V2I用户对于同信道下V2V Tx用户干扰的承受能力，考虑对于V2I用户来说，保证V2I用户的信干噪比γm的下限，设定Pr{γm≤γ0}≤p0(其中，Pr{.}表示概率分布函数，γ0为可接收的V2I用户最小信干噪比，p0为V2I用户信干噪比小于γ0时可承受的概率阈值)；其中，V2I用户的信干噪比γm的信干噪比如下：
Figure BDA0003152463760000141
其中
Figure BDA0003152463760000142
为基站BS对于V2I用户m的发射功率，
Figure BDA0003152463760000143
为V2V Tx用户i的发射功率，
Figure BDA0003152463760000144
为基站BS与V2I用户m之间的信道增益常数，
Figure BDA0003152463760000145
为V2VTx用户i与V2I用户m之间的信道增益常数，μi，m为二进制变量，当V2V Tx用户i与V2I用户共享同一子信道时，μi，m＝1，否则μi，m＝0；σ2为噪声功率。
实际场景中，V2V Tx用户对于V2I用户的影响主要在于距离V2I用户最近的，且与V2I用户共享同一子信道的V2V Tx用户的发射功率的影响。在NOMA应用于V2V Tx的情况下，V2V Tx与V2V Rx之间信道差异较大，且发射功率随距离衰减较快，车辆之间的分布满足泊松分布，因此可对上述γm的信干噪比公式做近似运算，即：
Figure BDA0003152463760000146
其中角标i*表示与V2I用户m距离最近的V2V Tx用户的标识。考虑到V2I用户m的信干噪比QoS条件，即Pr{γm≤γ0}≤p0。可将其进行如下转化：
记
Figure BDA0003152463760000147
其中αBm、
Figure BDA00031524637600001411
为大尺度衰落系数，gBm、
Figure BDA00031524637600001410
为小尺度衰落系数。则可进一步转化γm≤γ0(其中，γ0为V2I用户可承受的最小信干噪比)得到：
Figure BDA0003152463760000148
故
Figure BDA0003152463760000149
所以Pr{γm≤γ0}可表示如下二重积分：
Figure BDA0003152463760000151
因此，可将Pr{γm≤γ0}≤p0表示为：
Figure BDA0003152463760000152
此时，可将与V2I用户m距离最近的V2V Tx用户i*发射功率转换为：
Figure BDA0003152463760000153
步骤3.3.3、定义时隙变量slot，令slot＝1，产生的NS个维数为P×1的向量
Figure BDA0003152463760000154
并计算其相对应的比例公平函数(PF)函数值，将其作为PSO算法的适应度函数值，从而得到第一个时隙的最优PF函数值。具体步骤如下：
步骤3.3.3.1、在步骤3.3.2中与V2I用户m距离最近且共享同一子信道的V2V Tx用户i*发射功率约束下，对所有V2V Tx用户的传输功率做初始化，即产生Ns个维数为P×1的功率值向量
Figure BDA0003152463760000155
生成方式为：对于接收到V2V Tx用户广播信息的V2V Rx用户，分担PSO算法计算量，不同的V2V Rx用户之间通过交叉区域的V2V Tx用户交换各自的功率分配、数据接收情况。
步骤3.3.3.2，设定一个SPS周期中的数据传输阶段有NSPS个时隙，定义PSO算法中的迭代变量itera，令itera＝1时，计算每个V2V Rx用户的传输速率，将所有的传输速率值记在维度为Q×P的RateRxTxQ×P矩阵中，RateRxTx(i，j)表示V2V Rx用户i接收到V2V Tx用户j广播信息的传输速率：
Figure BDA0003152463760000161
其中E[.]为期望运算符；
Figure BDA0003152463760000162
表示NOMA应用于V2V用户场景的情况下，V2VRx用户i接收到V2V Tx用户j的广播信息的信干噪比，已在步骤3.3.1中给出；对V2V Rx用户i所能接收到的所有V2V Tx广播信息的传输速率累加，即对RateRxTxQ×P矩阵各行求和，并将求和之后的各V2V Rx总传输速率保存在维度为Q×NSPS的矩阵中
Figure BDA0003152463760000163
中，初始化
Figure BDA0003152463760000164
为全零矩阵，即：
Figure BDA0003152463760000165
其中P为基站BS覆盖范围内V2V Tx用户的总数。
步骤3.3.3.3、计算目前在第slot个时隙时的适应度函数fitness值，适应度函数fitness定义如下：
当slot＝1时，设维度为1×Q的权重向量初始值为weight＝(1，1，...，1)
fitness＝weight·RateRxSlot(：，slot)
＝(1，1，...，1)(RateRxSlot(1，slot)，...，RateRxSlot(Q，slot))T；
当1＜slot≤NsPs时，weight的第i个分量记为weighti，其中1≤i≤Q，计算方法为：
Figure BDA0003152463760000171
fitness＝weight·RateRxSlot(：，slot)
＝(weight1，...，weightQ)(RateRxSlot(1，slot)，...，RateRxSlot(Q，slot))T
步骤3.3.3.4、对NS个维数为P×1的功率值向量
Figure BDA0003152463760000172
分别计算对应的NS个fitness值；将最大fitness值对应的功率值向量
Figure BDA0003152463760000173
记为
Figure BDA0003152463760000174
将各个功率向量目前最大fitness值对应的功率值向量
Figure BDA0003152463760000175
记为
Figure BDA0003152463760000176
生成各
Figure BDA0003152463760000177
的更新梯度向量
Figure BDA0003152463760000178
其中：
当itera＝1时，
vt＝rand(1×P)；(其中，vt为第t个功率值向量
Figure BDA0003152463760000179
对应的更新梯度向量)
当itera＞1时，
Figure BDA00031524637600001710
(其中，
Figure BDA00031524637600001711
为上一次PSO迭代更新后的第t个功率值向量)
其中rand产生(0，1)之间的随机数，c1为各个功率向量自身的更新速度系数，c2为各功率向量的全局更新速度系数；
步骤3.3.3.5、利用步骤3.3.3.4的更新梯度向量
Figure BDA00031524637600001712
对NS个维数为P×1的功率值向量
Figure BDA00031524637600001713
进行更新，
Figure BDA00031524637600001714
步骤3.3.3.6，令itera＝itera+1，重复3.3.3.2至3.3.3.5，直到itera＝maxgen，其中maxgen为最大迭代次数，最终获得maxgen轮迭代的最优fitness值，及其对应的最优功率值向量
Figure BDA00031524637600001715
步骤3-3-4，令slot＝slot+1，重复步骤3.3.3，直到slot＞NSPS(其中，NSPS为SPS的数据传输阶段的时隙数)时停止。最终给出各时隙的功率分配与所对应的最优PF函数值。
本发明综合使用NOMA在V2V广播通信下行链路的应用特征，解决了基站BS在车联网快速时变信道场景下，难获取车辆用户CSI以解决资源分配的问题，并保证了V2V Rx用户公平性，算法可有效收敛至最优解，有效提升了频谱利用率，扩大了网络接口规模。
可以理解，本发明是通过一些实施例进行描述的，本领域技术人员知悉的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本申请的权利要求范围内的实施例都属于本发明所保护的范围内。

Claims (7)

1.一种基于NOMA的车联网广播通信资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、在半静态调度的开始阶段，基站BS根据覆盖范围内V2V Tx用户的地理位置，对V2V Tx归并成簇，同簇内的用户数最多为θ，分簇条件为：各个簇内的V2V Tx用户彼此的距离不低于η且分簇过程使得各簇内V2V Tx的最小间距最大化，其中V2V Tx用户为车辆与车辆通信用户类型中的发送方；
同簇内的V2V Tx用户可共享同一子信道，且每个V2I用户只与一个V2V Tx簇共享子信道，其中V2I用户为蜂窝车辆用户；
步骤2、根据步骤1中产生的簇数与基站覆盖范围内的V2I用户数，对Kuhn-Munkres算法做出调整，将各V2V Tx簇与V2I用户的距离矩阵算出，记为DV2I_Cluster,将调整后的Kuhn-Munkres算法应用于距离矩阵DV2I_Cluster的负矩阵，即-DV2I_Cluster，以获取V2I用户与各V2ITx簇子信道共享结果；
步骤3、在半静态调度的数据传输阶段，V2V Tx用户发送广播信息给d≤r范围内的V2VRx用户，其中r为V2V Tx用户的最大发送距离，V2V Rx用户为车辆与车辆通信用户类型中的接收方用户；V2V Rx用户根据SIC解码条件及NOMA下的接收各V2V Tx的信干噪比情况，以及V2V Tx对于V2I用户干扰受限的条件下，将PSO算法应用于分布式场景中，以PF函数作为适应度函数，设定迭代次数及精确度获取V2V Tx用户的发射功率最优解。
2.根据权利要求1所述的基于NOMA的车联网广播通信下行链路的资源分配方法，其特征在于，所述步骤1具体包括以下步骤：
步骤1.1、定义迭代变量t，令t＝1，对基站BS覆盖范围内的所有V2V Tx建立标识，记为Tx1、Tx2、…、TxP，基站BS覆盖范围内存在P个V2V Tx用户，采用生成随机数的方法，将P个V2VTx用户的标识自动填入一个空簇中，记单个簇的最大V2V Tx规模数为θ，填满一个空簇，继续下一个空簇填入余下的(P-θ)个V2V Tx用户的标识，直至所有V2V Tx用户的标识全部填入，生成
Figure FDA0003152463750000021
个簇；当
Figure FDA0003152463750000022
为整数时，
Figure FDA0003152463750000023
否则
Figure FDA0003152463750000024
其中(P/θ)的运算结果为整数商值，不计余数；
步骤1.2、对步骤1.1中生成的簇，计算每个簇中V2V Tx车辆彼此之间的距离，并找出各个簇内V2V Tx车辆彼此之间距离的最小值，记为
Figure FDA0003152463750000025
Figure FDA0003152463750000026
步骤1.3、找出
Figure FDA0003152463750000027
中的最小值，记为
Figure FDA0003152463750000028
定义单个簇内的V2V Tx用户之间最小距离为η，若
Figure FDA0003152463750000029
则回到步骤1.1；若
Figure FDA00031524637500000210
则继续步骤1.4；
步骤1.4、令t＝2，重复步骤1.1到步骤1.3，若新的V2V Tx分簇结果计算得到的
Figure FDA00031524637500000211
大于
Figure FDA00031524637500000212
则选择t＝2时的V2V Tx分簇结果作为更新后的分簇结果，然后t＝t+1；
步骤1.5、重复步骤1.1到步骤1.4，直至重复连续N0次后，结果不再更新，则把最后一次更新所对应的V2V Tx簇作为最终的V2V Tx分簇结果。
3.根据权利要求2所述的基于NOMA的车联网广播通信下行链路的资源分配方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：
步骤2.1、计算每个V2I用户与步骤1中生成的每个V2V Tx簇之间的距离，计算方法为计算V2I用户与每个簇内V2V Tx用户距离的最小值，将其作为V2I用户与该V2V Tx簇的距离；
步骤2.2、若基站BS覆盖范围内有M个V2I用户，每个V2I用户不与其他V2I用户共享同一子信道，则步骤2.1中得到的V2I用户与V2V Tx簇的距离有
Figure FDA00031524637500000213
个数值，将这些距离数值保存在维度为
Figure FDA00031524637500000214
的矩阵中，记为
Figure FDA00031524637500000215
其中，
Figure FDA00031524637500000216
为权利要求2中分簇算法生成的V2V Tx簇数；
步骤2.3、若
Figure FDA0003152463750000031
直接对步骤2.2中的距离矩阵
Figure FDA0003152463750000032
的负矩阵
Figure FDA0003152463750000033
采用Kuhn-Munkres算法，获取M个V2I用户与V2V Tx簇的子信道共享结果；
步骤2.4、若
Figure FDA0003152463750000034
补充
Figure FDA0003152463750000035
个虚拟V2V Tx簇，即在
Figure FDA0003152463750000036
的右侧增加
Figure FDA0003152463750000037
个全零列，使得新的矩阵为维度(M×M)的方阵，记为
Figure FDA0003152463750000038
对
Figure FDA0003152463750000039
的负矩阵，即
Figure FDA00031524637500000310
采用Kuhn-Munkres算法，获取M个V2I用户与V2V Tx簇的子信道共享结果；
步骤2.5、若
Figure FDA00031524637500000311
补充
Figure FDA00031524637500000312
个V2I用户，在步骤2.2中的距离矩阵
Figure FDA00031524637500000313
的下方补充
Figure FDA00031524637500000314
个全零行，使得新的矩阵为维度
Figure FDA00031524637500000315
的方阵，记为
Figure FDA00031524637500000316
对
Figure FDA00031524637500000317
的负矩阵即
Figure FDA00031524637500000318
采用Kuhn-Munkres算法，获取M个V2I用户与V2V Tx簇的子信道共享结果。
4.根据权利要求3所述的基于NOMA的车联网广播通信下行链路的资源分配方法，其特征在于，所述步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1、对于基站BS覆盖范围内的所有V2V Rx用户，计算其与各V2V Tx用户之间的距离数值，并将计算出的数值保存在维度为Q×P的矩阵中，其中Q为基站BS覆盖范围内的V2VRx用户数，P为基站BS覆盖范围内的V2V Tx用户数记该矩阵为
Figure FDA00031524637500000319
步骤3.2、建立维度为Q×P的辅助矩阵
Figure FDA00031524637500000320
对于
Figure FDA00031524637500000321
Figure FDA00031524637500000322
其中，i为V2V Rx的标识，j为V2V Tx的标识，逻辑符号
Figure FDA00031524637500000323
表示任意，若
Figure FDA00031524637500000324
则
Figure FDA00031524637500000325
否则
Figure FDA00031524637500000326
若
Figure FDA00031524637500000327
则说明V2V Rx i接收到V2V Tx j的广播数据；
步骤3.3、对于基站BS覆盖范围内的每一个V2V Rx用户建立NOMA下的接收各V2V Tx广播信息的传输速率计算。
5.根据权利要求4所述的基于NOMA的车联网广播通信下行链路的资源分配方法，其特征在于，所述步骤3.3具体包括以下步骤：
步骤3.3.1、记当前所要计算的V2V Rx用户i接收V2V Tx用户j广播数据的信干噪比为
Figure FDA0003152463750000041
Figure FDA0003152463750000042
其中i为V2V Rx用户的标识，1≤i≤Q；j，k为V2V Tx用户的标识，1≤j，k≤P；m为V2I用户的标识，1≤m≤M；
Figure FDA0003152463750000043
为V2V Tx用户j的发射功率，
Figure FDA0003152463750000044
为V2I用户m的发射功率，
Figure FDA0003152463750000045
为V2V Tx用户k的发射功率，σ2为噪声功率；
Figure FDA0003152463750000046
为V2V Rx用户i到V2V Tx用户j的信道增益系数，
Figure FDA0003152463750000047
为V2V Rx用户i到V2I用户m的信道增益系数，
Figure FDA0003152463750000048
为V2V Rx用户i到V2V Tx用户k的信道增益系数；βi，m为二进制变量，当βi，m＝1时，表示V2V Rx用户i与V2I用户m共享同一子信道；当βi，m＝0时，表示V2V Rx用户i与V2I用户m占用不同的子信道；τi，k为二进制变量，当
Figure FDA0003152463750000049
时，τi，k＝1，此时V2V Rx用户i接收到V2V Tx用户j的广播信息；否则当
Figure FDA00031524637500000410
时，τi，k＝0，此时V2V Rx用户i不在V2V Tx用户j的覆盖范围，无法接收到V2V Tx用户j的广播信息；ρi，k为二进制变量，具体定义如下：
Figure FDA00031524637500000411
步骤3.3.2、考虑V2I用户对于同信道下V2V Tx用户干扰的承受能力，考虑对于V2I用户来说，保证V2I用户的信干噪比γm的下限，设定Pr{γm≤γ0}≤p0，其中，Pr{.}表示概率分布函数，γ0为可接收的V2I用户最小信干噪比，p0为V2I用户信干噪比小于γ0时承受的概率阈值；V2I用户的信干噪比γm的信干噪比如下：
Figure FDA0003152463750000051
其中
Figure FDA0003152463750000052
为基站BS对于V2I用户m的发射功率，
Figure FDA0003152463750000053
为V2V Tx用户i的发射功率，
Figure FDA0003152463750000054
为基站BS与V2I用户m之间的信道增益常数，
Figure FDA0003152463750000055
为V2V Tx用户i与V2I用户m之间的信道增益常数，μi，m为二进制变量，当V2V Tx用户i与V2I用户共享同一子信道时，μi，m＝1，否则μi，m＝0；σ2为噪声功率；
步骤3.3.3，定义时隙变量slot，令slot＝1,产生的NS个维数为P×1的向量
Figure FDA0003152463750000056
并计算其相对应的比例公平函数(PF)函数值，将其作为PSO算法的适应度函数值，从而得到第一个时隙的最优PF函数值；
步骤3.3.4，令slot＝slot+1，重复步骤3.3.3，直到slot＞NSPS时停止，其中，NSPS为SPS的数据传输阶段的时隙数。
6.根据权利要求5所述的基于NOMA的车联网广播通信下行链路的资源分配方法，其特征在于，所述步骤3.3.2中γm的信干噪比公式做近似运算，即：
Figure FDA0003152463750000057
其中角标i*表示与V2I用户m距离最近的V2V Tx用户的标识；因为V2I用户m的信干噪比QoS条件，即Pr{γm≤γ0}≤p0，将其进行如下转化：
记
Figure FDA0003152463750000058
其中αBm、
Figure FDA00031524637500000510
为大尺度衰落系数，gBm、
Figure FDA00031524637500000511
为小尺度衰落系数，则进一步转化γm≤γ0其中，γ0为V2I用户承受的最小信干噪比，得到：
Figure FDA0003152463750000059
故
Figure FDA0003152463750000061
所以Pr{γm≤γ0}表示如下二重积分：
Figure FDA0003152463750000062
因此，将Pr{γm≤γ0}≤p0表示为：
Figure FDA0003152463750000063
将与V2I用户m距离最近的V2V Tx用户i*发射功率转换为：
Figure FDA0003152463750000064
7.根据权利要求6所述的基于NOMA的车联网广播通信下行链路的资源分配方法，其特征在于，所述步骤3.3.3具体包括以下步骤：
步骤3.3.3.1、在步骤3.3.2中与V2I用户m距离最近且共享同一子信道的V2V Tx用户i*发射功率约束下，对所有V2V Tx用户的传输功率做初始化，即产生NS个维数为P×1的功率值向量
Figure FDA0003152463750000065
生成方式为：对于接收到V2V Tx用户广播信息的V2V Rx用户，分担PSO算法计算量，不同的V2V Rx用户之间通过交叉区域的V2V Tx用户交换各自的功率分配、数据接收情况；
步骤3.3.3.2，设定一个SPS周期中的数据传输阶段有NSPS个时隙,定义PSO算法中的迭代变量itera，令itera＝1时，计算每个V2V Rx用户的传输速率，将所有的传输速率值记在维度为Q×p的RateRxTxQ×P矩阵中，RateRxTx(i，j)表示V2V Rx用户i接收到V2V Tx用户j广播信息的传输速率：
Figure FDA0003152463750000071
其中E[.]为期望运算符；
Figure FDA0003152463750000072
表示NOMA应用于V2V用户场景的情况下，V2V Rx用户i接收到V2V Tx用户j的广播信息的信干噪比，已在步骤3.3.1中给出；对V2V Rx用户i所能接收到的所有V2V Tx广播信息的传输速率累加，即对RateRxTxQ×P矩阵各行求和，并将求和之后的各V2V Rx总传输速率保存在维度为Q×NSPS的矩阵中
Figure FDA0003152463750000074
中，初始化
Figure FDA0003152463750000075
为全零矩阵，即：
Figure FDA0003152463750000073
其中P为基站BS覆盖范围内V2V Tx用户的总数；
步骤3.3.3.3、计算目前在第slot个时隙时的适应度函数fitness值，适应度函数fitness的定义如下：
当slot＝1时，设维度为1×Q的权重向量初始值为weight＝(1，1，...，1)
fitness＝weight·RateRxSlot(：，slot)
＝(1，1，...，1)(RateRxSlot(1，slot)，...，RateRxSlot(Q，slot))T；
当1＜slot≤NSPS时，weight的第i个分量记为weighti，其中1≤i≤Q，计算方法为：
Figure FDA0003152463750000081
fitness＝weight·RateRxSlot(：，slot)
＝(weight1，...，weightQ)(RateRxSlot(1，slot)，...，RateRxSlot(Q，slot))T
步骤3.3.3.4、对NS个维数为P×1的功率值向量
Figure FDA0003152463750000082
分别计算对应的NS个fitness值；将最大fitness值对应的功率值向量
Figure FDA0003152463750000083
记为
Figure FDA0003152463750000084
将各个功率向量目前最大fitness值对应的功率值向量
Figure FDA0003152463750000085
记为
Figure FDA0003152463750000086
生成各
Figure FDA0003152463750000087
的更新梯度向量
Figure FDA0003152463750000088
其中：
当itera＝1时，
vt＝rand(1×P)，其中，vt为第t个功率值向量
Figure FDA0003152463750000089
对应的更新梯度向量；
当itera＞1时，
Figure FDA00031524637500000810
其中，
Figure FDA00031524637500000811
为上一次PSO迭代更新后的第t个功率值向量；
其中rand产生(0，1)之间的随机数，c1为各个功率向量自身的更新速度系数，c2为各功率向量的全局更新速度系数；
步骤3.3.3.5、利用步骤3.3.3.4的更新梯度向量
Figure FDA00031524637500000812
对NS个维数为P×1的功率值向量
Figure FDA00031524637500000813
进行更新，
Figure FDA00031524637500000814
步骤3.3.3.6，令itera＝itera+1，重复3.3.3.2至3.3.3.5，直到itera＝maxgen，其中maxgen为最大迭代次数,最终获得maxgen轮迭代的最优fitness值，及其对应的最优功率值向量
Figure FDA00031524637500000815
CN202110767610.4A 2021-07-07 2021-07-07 一种基于noma的车联网广播通信资源分配方法 Active CN113490275B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110767610.4A CN113490275B (zh) 2021-07-07 2021-07-07 一种基于noma的车联网广播通信资源分配方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110767610.4A CN113490275B (zh) 2021-07-07 2021-07-07 一种基于noma的车联网广播通信资源分配方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113490275A true CN113490275A (zh) 2021-10-08
CN113490275B CN113490275B (zh) 2024-03-08

Family

ID=77941086

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110767610.4A Active CN113490275B (zh) 2021-07-07 2021-07-07 一种基于noma的车联网广播通信资源分配方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113490275B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115190544A (zh) * 2022-07-08 2022-10-14 东南大学 基于QoS的车联网网络切片与NOMA分簇联合优化方法
CN115209554A (zh) * 2022-06-24 2022-10-18 东南大学 一种基于网络切片与noma的车联网半正定资源分配方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110418399A (zh) * 2019-07-24 2019-11-05 东南大学 一种基于noma的车联网资源分配方法
CN111314889A (zh) * 2020-02-26 2020-06-19 华南理工大学 车联网中基于移动边缘计算的任务卸载与资源分配方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110418399A (zh) * 2019-07-24 2019-11-05 东南大学 一种基于noma的车联网资源分配方法
CN111314889A (zh) * 2020-02-26 2020-06-19 华南理工大学 车联网中基于移动边缘计算的任务卸载与资源分配方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
唐伦;肖娇;赵国繁;杨友超;陈前斌;: "基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源分配算法", 电子与信息学报, no. 02 *
蒋伟；宋铁成；王聪；胡静: "基于 NOMA 的车联网资源分配算法", 《JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY ( ENGLISH EDITION)》, no. 1, pages 8 - 13 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115209554A (zh) * 2022-06-24 2022-10-18 东南大学 一种基于网络切片与noma的车联网半正定资源分配方法
CN115190544A (zh) * 2022-07-08 2022-10-14 东南大学 基于QoS的车联网网络切片与NOMA分簇联合优化方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113490275B (zh) 2024-03-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Lim et al. Proportional fair scheduling of uplink single-carrier FDMA systems
US8797983B2 (en) Apparatuses and methods for allocating spectrum resources in a wireless communication network
EP2066084B1 (en) Wireless telecommunication system including a base station, relay node and method for global fair scheduling
EP2681886B1 (en) Lte scheduling
CN102804831A (zh) 无线通信系统中的用于系统内干扰协调的无线电资源调度
CN102036354B (zh) 一种为下行控制信道分配功率的方法、装置和基站
CN106658733B (zh) 多用户MIMO-OFDM中基于用户公平性和QoS的吞吐量优化方法
CN103826312A (zh) 一种基于指数准则改进的lte调度方法
JP4353302B2 (ja) マルチキャリア通信基地局装置及びサブキャリア割り当て方法
Lozano et al. Optimum power allocation for multiuser OFDM with arbitrary signal constellations
US10122505B2 (en) Wireless communication system, wireless communication device, and wireless communication method
CN103179617A (zh) 航空移动通信系统无线资源调度分配方法、设备及系统
CN113490275A (zh) 一种基于noma的车联网广播通信资源分配方法
CN102652451B (zh) 一种多载波通信的方法
CN112839383A (zh) 一种资源分配指示的方法、设备及系统
US11864158B2 (en) Distributed method for allocating transmission resources to D2D terminals in a cellular access network
Sadr et al. Suboptimal rate adaptive resource allocation for downlink OFDMA systems
Ferreira et al. Power and delay optimization based uplink resource allocation for wireless networks with device-to-device communications
Kukade et al. Optimal performance of resource allocation in LTE-A for heterogeneous cellular network
CN101252768B (zh) 调度装置和方法
Shahab et al. Downlink resource scheduling technique for maximized throughput with improved fairness and reduced BLER in LTE
Prathyusha et al. Resource Allocations for Coexisting eMBB and URLLC Services in Multi-UAV Aided Communication Networks for Cellular Offloading
CN111132312B (zh) 一种资源分配方法和装置
Jagadeesha et al. User satisfaction based resource allocation schemes for multicast in D2D networks
Ferreira et al. A resource allocation scheme with delay optimization considering mmwave wireless networks

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant