CN116828618B - 一种基于用户能量效率控制的d2d通信的资源分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法，属于D2D通信技术领域，包括以下步骤：首先在仿真平台上搭建满足蜂窝网络的虚拟仿真通信环境；其次获得基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法所需的初始数据；最后当初始数据获取完毕后，在满足总的D2D用户能量效率目标的条件下，通过二阶段的方法求解最大化系统吞吐量，完成D2D通信的资源分配，本发明提供的一种基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法，利用蜂窝网络范围内的蜂窝用户与D2D用户的坐标、数量、总的D2D用户能量效率目标等参数，得到满足总的D2D用户能量效率目标，同时最大化系统吞吐量的D2D用户复用蜂窝用户的信道资源的最优复用策略。
Description
技术领域
本发明属于D2D通信技术领域，尤其是涉及一种基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法。
背景技术
为了提高移动网络的系统容量和频谱利用率，终端直连(Device-to-Device,D2D)通信作为一种增强蜂窝通信网络性能的技术被提出。D2D通信能够使D2D用户通过复用蜂窝网络用户频谱的方式，有效提高网络的频谱利用率。因为D2D通信为相邻的设备提供了直接通信的模式，能将部分业务从基站处卸载，避免了基站的高流量负载拥塞，从而获得了更优的吞吐量和较低的延迟，目前D2D通信在社交业务、数据传输业务、流量卸载和灾难救援等场景被广泛研究。然而，对于D2D通信而言，目前的研究只是将注意力集中在单目标的优化上，比如，实现蜂窝网络中系统吞吐量最大化、蜂窝网络中的能量效率最大化和蜂窝网络中的干扰最小化等，但是，满足单个性能优化时有时会导致其它性能的下降，比如最大化蜂窝网络中的系统吞吐量反而会增大用户间的干扰，最大化蜂窝网络中的能量效率的同时蜂窝网络的系统吞吐量反而会降低等。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法，解决上述技术存在的最大化蜂窝网络中的系统吞吐量会增大用户间的干扰，最大化蜂窝网络中的能量效率的同时会降低蜂窝网络的系统吞吐量的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法，包括以下步骤：
步骤1、首先在仿真平台上搭建满足蜂窝网络的虚拟仿真通信环境；
步骤2、获得基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法所需的初始数据；
步骤3、当初始数据获取完毕后，在满足总的D2D用户能量效率目标的条件下，通过二阶段的方法求解最大化系统吞吐量，完成D2D通信的资源分配。
优选的，所述蜂窝网络均考虑了慢衰落影响、路径损耗以及多径传播引起的快速衰落。
优选的，所述步骤1中的虚拟仿真通信环境包括蜂窝用户与D2D用户的数目分配、蜂窝用户与D2D用户坐标位置的均匀随机分布、总的D2D用户能量效率目标。
优选的，所述步骤2中的初始数据包括系统吞吐量最大化取值、D2D用户能量效率最大化取值和D2D用户的候选蜂窝用户集合。
优选的，所述步骤3中的二阶段的方法具体如下：
一阶段利用匈牙利最大化算法与系统吞吐量最大化取值得到蜂窝网络中使得系统吞吐量最大化时的D2D用户复用蜂窝用户的信道资源的复用策略并标记为系统吞吐量最大化复用策略，计算采取系统吞吐量最大化复用策略时的总的D2D用户能量效率是否满足总的D2D用户能量效率目标，满足则采用上述复用策略并作为最优复用策略，不满足则利用匈牙利最大化算法结合D2D用户能量效率最大化取值得到D2D用户复用蜂窝用户的D2D能量效率总和最大化复用策略，计算采取D2D能量效率总和最大化复用策略时的总的D2D用户能量效率并判断是否满足总的D2D用户能量效率目标，不满足则判定为当前情况没有解决方案，满足则将D2D能量效率总和最大化复用策略当作二阶段的初始复用策略；
二阶段采取本地搜索技术并利用系统吞吐量最大化取值与初始复用策略，在保持总的D2D用户能量效率不低于总的D2D用户能量效率目标的同时，优化初始复用策略。
优选的，所述本地搜索技术是从初始复用策略开始，随机选取一个D2D用户，并搜索不在当前复用策略的蜂窝用户且存在于被选取D2D用户的候选蜂窝用户集合中的蜂窝用户，使用系统吞吐量最大化取值，计算被选取的D2D用户复用被搜索到的蜂窝用户的系统吞吐量以及总的D2D用户能量效率，当满足系统吞吐量有提升并满足总的D2D用户能量效率目标时，更新复用策略然后从更新后的复用策略继续搜索直到达到一次本地搜索的搜索次数，当一次本地搜索结束时，记录此次本地搜索的复用策略、系统吞吐量与总的D2D用户能量效率，重新从初始复用策略开始进行新一次的本地搜索技术，直到达到本地搜索技术的迭代次数，并选取满足总的D2D用户能量效率目标并使系统吞吐量最大化的复用策略作为D2D用户复用蜂窝用户的最优复用策略。
优选的，复用策略在系统吞吐量没有提升但满足总的D2D用户能量效率目标时也会更新。
因此，本发明采用上述一种基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法，利用蜂窝网络范围内的蜂窝用户与D2D用户的坐标、数量、总的D2D用户能量效率目标等参数，得到满足总的D2D用户能量效率目标，同时最大化系统吞吐量的D2D用户复用蜂窝用户的信道资源的最优复用策略。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明整体模型图；
图2为本发明控制流程图；
图3为本发明以D2D用户数目为自变量的系统吞吐量对比仿真图；
图4为本发明以D2D用户数目为自变量的总的D2D用户能量效率对比仿真图；
图5为本发明以蜂窝用户的SINR阈值为自变量的系统吞吐量对比仿真图；
图6为本发明以蜂窝用户的SINR阈值为自变量的D2D用户能量效率对比仿真图。
具体实施方式
实施例
以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，一种基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法，包括以下步骤：
步骤一：首先在仿真平台上搭建满足蜂窝网络的虚拟仿真通信环境；
本发明采用的仿真环境基于Matlab开发，我们假设蜂窝网络中所有通信信道都受到的慢衰落影响、路径损耗以及多径传播引起的快速衰落。则蜂窝用户i与基站的瞬时信道增益模型为：
其中L为路径损耗常数，βi,B为具有指数分布的快速衰落增益，μi,B为具有对数正态分布的慢衰落增益，d表示为设备与设备的直接距离，α为路径损耗指数。此外，还有其余用户间的瞬时信道增益，gi,j指示蜂窝用户i与D2D用户j接收端之间的信道增益，gB,i指示基站与蜂窝用户i直接的信道增益，gj,i指示D2D用户j发射端与蜂窝用户i之间的信道增益，gj,B表示D2D用户j的发射端与BS之间的信道增益，gB,j指示基站与D2D用户j接收端之间的信道增益，gj,j作为D2D用户j发送端与接收端之间的信道增益。
其中蜂窝用户i的信干噪比公式为:
式(2)中二进制变量和/>分别表示D2D用户j复用蜂窝用户i的上行或下行信道频谱资源情况，如/>表明D2D用户j复用蜂窝用户i的上行子载波，不被复用的话则Pi表示蜂窝用户i的功率，Pj表示D2D用户j的功率。下行信道也类似。类似地，D2D用户j的信干噪比表示为：
其中，蜂窝用户i与D2D用户j的吞吐量表示为：
Rj＝Bc*log2(1+ξj). (5)
因此，总的系统吞吐量即为：
在蜂窝网络中，D2D用户的总功率损耗等于不同设备的功率损耗之和。能量效率定义为每单位功率的平均传输比特，那么D2D用户的总能量效率定义为总传输速率与总功率损耗之比。P0为单个设备的电路功率损耗，则总的D2D用户能量效率为：
最优化问题的公式如下为：
max Rs, (8a)
s.t.EE≥EEthr, (8b)
式(8a)给出了目标函数即系统内吞吐量最大化，(8b)到(8i)为约束条件。(8b)就是总的D2D用户能量效率目标要求。(8c)至(8e)分别表示D2D用户、蜂窝用户和基站的功率最小与最大限制。(8f)至(8g)分别表示D2D用户蜂窝用户的最小信干噪比需求。8h表示一个D2D用户只能复用蜂窝用户的一条信道资源，蜂窝用户的一条信道资源也只能被一个D2D用户复用。
步骤二：获得基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法所需的初始数据；
求解蜂窝网络中以系统吞吐量最大化为目标时的D2D用户复用蜂窝用户的蜂窝用户功率与D2D用户功率并标记为系统吞吐量最大化取值。并得到D2D用户复用蜂窝用户后比蜂窝用户没有被复用时吞吐量有所增加的D2D用户的候选蜂窝用户集合。类似的，也求解蜂窝网络中以D2D用户能量效率总和目标最大化为目标时的D2D用户复用蜂窝用户时的蜂窝用户功率与D2D用户功率并标记为D2D能量效率总和最大化取值。
步骤三：当初始数据获取完毕后，在满足总的D2D用户能量效率目标的条件下，通过二阶段的方法求解最大化系统吞吐量，完成D2D通信的资源分配。首先，一阶段利用匈牙利最大化算法与系统吞吐量最大化取值得到蜂窝网络中使得系统吞吐量最大化时的D2D用户复用蜂窝用户的信道资源的复用策略并标记为系统吞吐量最大化复用策略。计算采取系统吞吐量最大化复用策略时的总的D2D用户能量效率是否满足总的D2D用户能量效率目标，满足则采用它的复用策略并作为最优复用策略，不满足则利用匈牙利最大化算法结合D2D能量效率最大化取值得到D2D用户复用蜂窝用户的D2D能量效率最大化复用策略，计算采取D2D能量效率最大化复用策略时的总的D2D用户能量效率并判断是否满足总的D2D用户能量效率目标，不满足则当前情况没有解决方案，满足则将D2D能量效率最大化复用策略当作二阶段的初始复用策略；其次，二阶段采取本地搜索技术并利用系统吞吐量最大化取值与初始复用策略，在保持总的D2D用户能量效率不低于总的D2D用户能量效率目标的同时，优化初始复用策略，逐步地提高系统吞吐量。
本地搜索技术是从初始复用策略开始，随机选取一个D2D用户，并搜索不在当前复用策略的蜂窝用户且存在于被选取D2D用户的候选蜂窝用户集合中的蜂窝用户，使用系统吞吐量最大化取值，然后计算被选取的D2D用户复用被搜索到的蜂窝用户的系统吞吐量以及总的D2D用户能量效率，当满足系统吞吐量有所提升并满足总的D2D用户能量效率目标时，此次搜索便是成功的，更新复用策略然后从更新后的复用策略继续搜索直到达到一次本地搜索的搜索次数，小概率当系统吞吐量没有提升但也满足总的D2D用户能量效率目标时，也会更新复用策略，目的是防止陷入局部最优解。当一次本地搜索结束时，记录此次本地搜索的复用策略、系统吞吐量与总的D2D用户能量效率，重新从初始复用策略开始进行新的一次本地搜索技术，直到达到本地搜索技术的迭代次数，并选取满足总的D2D用户能量效率目标并使系统吞吐量最大化的复用策略当作D2D用户复用蜂窝用户的最优复用策略。
图3-6为本发明中所采用的方法的仿真结果图，其中，240EEConstraint、200EEConstraint和160EEConstraint分别表示设定的不同的总的D2D用户能量效率目标，OU和OD是基准资源分配算法分别表示D2D用户复用蜂窝用户上行信道资源分配算法和D2D用户复用蜂窝用户下行信道的资源分配算法。
在图3和图4中，展示了蜂窝网络下五种方案在不同DUE数目下的系统吞吐量、总的D2D用户能量效率性能。随着D2D用户数目增多，带来较大的容量增益，各个方案的系统吞吐量均有提升。在总的D2D用户能量效率性能方面，我们的方案均能很好的维持DUE能效在总的D2D用户能量效率需求之上，在D2D用户的数目从4开始，总的D2D用户能量效率逐渐趋于稳定是因为蜂窝网络中D2D用户数目增多，局部搜索算法有更多的用户选择所以能保障能量需求的同时，搜索更能使系统吞吐量提升的复用策略。
在图5和图6中，展示了蜂窝网络下五种方案在不同蜂窝用户的SINR阈值下的系统吞吐量、总的D2D用户能量效率性能。我们的方案与OU方案的系统吞吐量随着蜂窝用户的SINR阈值的提升而降低，分析其原因是，蜂窝用户的SINR阈值降低减少了D2D用户的吞吐量，但蜂窝用户的吞吐量增量小于D2D用户的减少量。在总的D2D用户能量效率性能方面，我们的方案均能保证总的D2D用户能量效率的目标。
因此，本发明采用上述一种基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法，利用蜂窝网络范围内的蜂窝用户与D2D用户的坐标、数量、总的D2D用户能量效率目标等参数，得到满足总的D2D用户能量效率目标，同时最大化系统吞吐量的D2D用户复用蜂窝用户的信道资源的最优复用策略，解决现有技术存在的最大化蜂窝网络中的系统吞吐量会增大用户间的干扰，最大化蜂窝网络中的能量效率的同时会降低蜂窝网络的系统吞吐量的问题。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (3)
1.一种基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、首先在仿真平台上搭建满足蜂窝网络的虚拟仿真通信环境；
步骤2、获得基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法所需的初始数据；
步骤3、当初始数据获取完毕后，在满足总的D2D用户能量效率目标的条件下，通过二阶段的方法求解最大化系统吞吐量，完成D2D通信的资源分配；
所述步骤1中的虚拟仿真通信环境包括蜂窝用户与D2D用户的数目分配、蜂窝用户与D2D用户坐标位置的均匀随机分布、总的D2D用户能量效率目标；
所述步骤2中的初始数据包括系统吞吐量最大化取值、D2D用户能量效率最大化取值和D2D用户的候选蜂窝用户集合；
求解蜂窝网络中以系统吞吐量最大化为目标时的D2D用户复用蜂窝用户的蜂窝用户功率与D2D用户功率并标记为系统吞吐量最大化取值，并得到D2D用户复用蜂窝用户后比蜂窝用户没有被复用时吞吐量有所增加的D2D用户的候选蜂窝用户集合，也求解蜂窝网络中以D2D用户能量效率总和目标最大化为目标时的D2D用户复用蜂窝用户时的蜂窝用户功率与D2D用户功率并标记为D2D用户能量效率最大化取值；
所述步骤3中的二阶段的方法具体如下：
一阶段利用匈牙利最大化算法与系统吞吐量最大化取值得到蜂窝网络中使得系统吞吐量最大化时的D2D用户复用蜂窝用户的信道资源的复用策略并标记为系统吞吐量最大化复用策略，计算采取系统吞吐量最大化复用策略时的总的D2D用户能量效率是否满足总的D2D用户能量效率目标，满足则采用上述复用策略并作为最优复用策略，不满足则利用匈牙利最大化算法结合D2D用户能量效率最大化取值得到D2D用户复用蜂窝用户的D2D能量效率总和最大化复用策略，计算采取D2D能量效率总和最大化复用策略时的总的D2D用户能量效率并判断是否满足总的D2D用户能量效率目标，不满足则判定为当前情况没有解决方案，满足则将D2D能量效率总和最大化复用策略当作二阶段的初始复用策略；
二阶段采取本地搜索技术并利用系统吞吐量最大化取值与初始复用策略，在保持总的D2D用户能量效率不低于总的D2D用户能量效率目标的同时，优化初始复用策略；
所述本地搜索技术是从初始复用策略开始，随机选取一个D2D用户，并搜索不在当前复用策略的蜂窝用户且存在于被选取D2D用户的候选蜂窝用户集合中的蜂窝用户，使用系统吞吐量最大化取值，计算被选取的D2D用户复用被搜索到的蜂窝用户的系统吞吐量以及总的D2D用户能量效率，当满足系统吞吐量有提升并满足总的D2D用户能量效率目标时，更新复用策略然后从更新后的复用策略继续搜索直到达到一次本地搜索的搜索次数，当一次本地搜索结束时，记录此次本地搜索的复用策略、系统吞吐量与总的D2D用户能量效率，重新从初始复用策略开始进行新一次的本地搜索技术，直到达到本地搜索技术的迭代次数，并选取满足总的D2D用户能量效率目标并使系统吞吐量最大化的复用策略作为D2D用户复用蜂窝用户的最优复用策略。
2.根据权利要求1所述的一种基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法，其特征在于：所述蜂窝网络均考虑了慢衰落影响、路径损耗以及多径传播引起的快速衰落。
3.根据权利要求1所述的一种基于用户能量效率控制的D2D通信的资源分配方法，其特征在于：复用策略在系统吞吐量没有提升但满足总的D2D用户能量效率目标时也会更新。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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