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    基于實(shí)際鏈路數(shù)據(jù)速率模型的D2D通信研究

    2015-03-07 11:42:57曾喜良高海波
    計(jì)算機(jī)工程 2015年10期
    關(guān)鍵詞:蜂窩功耗鏈路

    曾喜良,馮 艷,高海波,彭 浩

    (湖南涉外經(jīng)濟(jì)學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院,長(zhǎng)沙410205)

    基于實(shí)際鏈路數(shù)據(jù)速率模型的D2D通信研究

    曾喜良,馮 艷,高海波,彭 浩

    (湖南涉外經(jīng)濟(jì)學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院,長(zhǎng)沙410205)

    關(guān)于設(shè)備與設(shè)備(D2D)通信的研究大多以網(wǎng)絡(luò)吞吐量最大化為目的,忽略D2D鏈路模式選擇造成的巨大能耗。為此,基于實(shí)際鏈路數(shù)據(jù)速率模型,將正交頻分多址無線網(wǎng)絡(luò)的D2D問題建模為非線性整數(shù)規(guī)劃問題,在使能耗最小化的同時(shí),滿足用戶數(shù)據(jù)速率要求。給出一種多項(xiàng)式時(shí)間有效求解聯(lián)合算法,確定模式選擇、信道和功率分配。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與多種基準(zhǔn)算法相比,該算法可明顯降低功耗,節(jié)約幅度達(dá)57%以上。

    設(shè)備與設(shè)備通信;實(shí)際鏈路數(shù)據(jù)速率模型;非線性整數(shù)規(guī)劃;模式選擇;功耗

    DO I:10.3969/j.issn.1000-3428.2015.10.020

    1 概述

    無線用戶及其流量需求的快速增長(zhǎng),導(dǎo)致無線網(wǎng)絡(luò)的能耗激增[1-2]。 研究表明[3],目前全球大約有4百萬個(gè)基站(Base Station,BS),每個(gè)基站每年功耗大約為25 MW h。如此巨大的能耗現(xiàn)象已經(jīng)引起公眾對(duì)用電成本和溫室氣體排放問題的重視。設(shè)備與設(shè)備(Device-to-Device,D2D)通信技術(shù)成為無線網(wǎng)絡(luò)中降低能耗和提升容量的潛在技術(shù)。在D2D通信中,用戶設(shè)備單元可用較低的能耗水平傳輸信號(hào),進(jìn)而降低能耗。此外,D2D通信可以減輕卸載基站的流量負(fù)載,提高網(wǎng)絡(luò)容量。

    為了充分發(fā)揮D 2D通信的優(yōu)勢(shì),需要妥善分配信道及(每個(gè)信道)傳輸功率。然而,支持 D2D鏈路的無線網(wǎng)絡(luò)的資源分配問題不同于傳統(tǒng)的無線網(wǎng)絡(luò),此時(shí)存在模式選擇問題,即確定數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆绞绞荄 2D傳輸還是蜂窩傳輸。

    文獻(xiàn)[4-6]針對(duì)模式選擇問題進(jìn)行了研究,這些研究要么關(guān)注利用單個(gè)信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕?G WCDMA的蜂窩網(wǎng)絡(luò),要么關(guān)注如何實(shí)現(xiàn)移動(dòng)用戶數(shù)據(jù)率(網(wǎng)絡(luò)吞吐量)最大化。本文研究基于OFDMA無線網(wǎng)絡(luò)[7-8]的D 2D通信優(yōu)化問題,旨在滿足用戶數(shù)據(jù)速率要求的同時(shí)實(shí)現(xiàn)能耗最小化。

    2 相關(guān)研究

    D2D通信作為蜂窩網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ),在該網(wǎng)絡(luò)中,2個(gè)用戶設(shè)備單元可通過D2D鏈路直接進(jìn)行通信。基站只是幫助用戶設(shè)備單元建立連接,不會(huì)中繼傳輸任何數(shù)據(jù)流量。無線網(wǎng)絡(luò)中的機(jī)器通信如圖1所示。

    圖1 無線網(wǎng)絡(luò)中的機(jī)器通信

    較多文獻(xiàn)對(duì) D2D通信問題進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[9]提出一種基于聯(lián)盟博弈的D2D鏈路模式選擇方法,以便在滿足速率要求的同時(shí)使得總能耗最小化。然而該方法在鏈路模式選擇過程中忽略了移動(dòng)用戶間的相互干擾,影響了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴N墨I(xiàn)[10]將聯(lián)合模式選擇和資源分配的D2D通信問題建模為一種混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題(Mixed Integer Nonlinear Programming,MINLP),其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一組用戶間的資源分配及傳輸功率最優(yōu)。為了求解這一問題,文中提出一種用于多個(gè)D2D對(duì)之間的復(fù)雜度較低的啟發(fā)式算法。然而由于該算法采用空間復(fù)用增益的思路來進(jìn)行求解,因此系統(tǒng)的能耗較大。文獻(xiàn)[4]從系統(tǒng)方程角度提出一種可確定系統(tǒng)中所有設(shè)備的最優(yōu)通信模式的方法,其中系統(tǒng)方程描述了鏈路增益、噪聲水平和SINR等網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。此外,該文給出了一種實(shí)用型通信模式選擇算法,并結(jié)合可實(shí)現(xiàn)性能邊界評(píng)估了算法性能。然而由于設(shè)備的通信模式受到物理距離的影響,因此該方法在確定系統(tǒng)中所有設(shè)備通信模式時(shí)的延時(shí)較高。文獻(xiàn)[11]針對(duì) D2D通信問題提出子信道和傳輸模式隨機(jī)調(diào)度方法,在滿足每個(gè)用戶服務(wù)質(zhì)量要求的同時(shí)使系統(tǒng)的平均數(shù)據(jù)傳輸速率最大。然而該方法雖然提高了用戶吞吐量,但是傳輸模式的隨機(jī)調(diào)度會(huì)不可避免地造成部分用戶負(fù)載失衡,能耗過大。文獻(xiàn)[5]提出一種基于窮盡搜索的模式選擇和功率分配算法進(jìn)行D2D通信。該算法對(duì)系統(tǒng)中所有設(shè)備的模式索引構(gòu)成的所有可能模式組合進(jìn)行搜索,因此算法的時(shí)間復(fù)雜度較高。文獻(xiàn)[12]分析了LTE-Advanced單蜂窩場(chǎng)景下D2D通信的underlay和 overlay模式選擇問題。仿真結(jié)果表明,當(dāng)蜂窩用戶比D2D用戶更接近基站或中繼結(jié)點(diǎn)時(shí),underlay模式更優(yōu)。然而該文沒有分析正交頻分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA)環(huán)境下機(jī)器通信對(duì)于用戶能耗的影響。文獻(xiàn)[6]提出一種距離無關(guān)算法及協(xié)作式模式選擇算法,兩種算法均試圖在滿足移動(dòng)用戶服務(wù)質(zhì)量要求和總體容量最大化的同時(shí),選擇最優(yōu)傳輸模式。然而這2種算法只考慮了單信道下的D2D數(shù)據(jù)傳輸問題,對(duì)于支持多信道且基于OFDMA的蜂窩網(wǎng)絡(luò)并不適用。文獻(xiàn)[13]分析了D2D通信中的最優(yōu)資源分配和功率控制問題,在滿足按照優(yōu)先級(jí)排序后的蜂窩服務(wù)約束時(shí)對(duì)基于共享資源的吞吐量進(jìn)行優(yōu)化。然而該優(yōu)化機(jī)制只適用于小規(guī)模蜂窩網(wǎng)絡(luò)中 D2D通信。鑒于以上不足,本文從能耗角度對(duì)OFDMA環(huán)境下的機(jī)器通信問題進(jìn)行了進(jìn)一步地研究,總的來說,本文主要貢獻(xiàn)如下:(1)基于實(shí)際鏈路數(shù)據(jù)速率模型(其中,鏈路數(shù)據(jù)率是關(guān)于接收器SINR的遞增階躍函數(shù)),闡述基于OFDMA的無線網(wǎng)絡(luò)的高能效D2D通信優(yōu)化問題。(2)提出一種可在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)完成的求解算法,可同時(shí)確定模型選擇、功率和信道分配。(3)進(jìn)行全面的仿真實(shí)驗(yàn),比較分析了本文算法能耗與其他基準(zhǔn)算法能耗。

    3 問題描述

    為了便于描述,首先給出了文中相關(guān)符號(hào)的含義說明,如表1所示。

    表1 主要符號(hào)說明

    考慮OFDMA蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的單個(gè)蜂窩,該蜂窩包括一個(gè)基站、N對(duì)D2D用戶(或稱D2D鏈路)、M個(gè)傳統(tǒng)用戶(只與基站通信)及 K個(gè)無重疊子信道。相鄰的蜂窩可被分配至不同的信道,所以它們可以獨(dú)立運(yùn)行,且不受干擾。每個(gè)D2D鏈路i包括

    一個(gè)D2D發(fā)射器T(i)及一個(gè)D2D接收器R(i)。與文獻(xiàn)[5,10]類似,本文主要關(guān)注上行鏈路的通信,因?yàn)楸疚牡哪繕?biāo)是通過利用D2D通信使用戶設(shè)備單元的功耗最小。每條D2D鏈路i可工作于如下2種模式:(1)D2D模式:T(i)與 R(i)直接通信;(2)蜂窩模式:T(i)通過基站(中繼)與 R(i)通信。假設(shè)部分可用信道用于滿足傳統(tǒng)用戶的流量要求,只要D2D鏈路的總功率未超過某一閾值Plegacy,這些可用信道可被D2D鏈路重用。因此,可以設(shè)置一個(gè)相對(duì)保守的閾值,以保證傳統(tǒng)的通信不會(huì)受到D2D通信的影響。本文使用GT(i),R(i),k表示子信道k鏈路i的增益,可以利用導(dǎo)頻信號(hào)對(duì)其進(jìn)行周期性測(cè)量。Pi,kGT(i),R(i),k表示 R(i)在子信道 k上接收到的功率,Pj,kGT(j),R(i),k(j≠i)表示 T(j)在子信道 k對(duì)R(i)的干擾,其中,Pi,k表示T(i)在子信道k上的發(fā)射功率。文獻(xiàn)[10-11]利用香農(nóng)公式來計(jì)算鏈路數(shù)據(jù)率。香農(nóng)公式給出的鏈路容量在實(shí)際中可能無法實(shí)現(xiàn)。此外,鏈路數(shù)據(jù)速率往往并不是接收器信號(hào)干擾加噪聲比(SINR)的連續(xù)函數(shù)。實(shí)際上,通過利用自適應(yīng)調(diào)制和編碼技術(shù)(Adaptive Modulation and Coding,AMC),子信道上的鏈路數(shù)據(jù)速率是關(guān)于(接收器)SINR的離散遞增階躍函數(shù)C(·)。例如,WiMAX標(biāo)準(zhǔn)中明確了5種SINR閾值[14],每個(gè)閾值對(duì)應(yīng)于一種不同的調(diào)制指數(shù)和數(shù)據(jù)率。因此,如果鏈路i的子信道k的SINR和頻譜寬度給定,則可以通過函數(shù)C(SINRi,k)求得鏈路i在子信道k上的數(shù)據(jù)率。本文仿真采用基于WiMAX標(biāo)準(zhǔn)的離散遞增階躍函數(shù),具體內(nèi)容見第5節(jié)。需要對(duì)每個(gè)D2D鏈路i施加一個(gè)數(shù)據(jù)率約束,要求其數(shù)據(jù)率不低于給定的閾值Γi。綜上所述,本文研究的面向能耗優(yōu)化的D2D通信問題定義如下:

    模式選擇變量m={mi|mi={0,1},1≤i≤N}:mi=1,前提是D2D鏈路工作于D2D模式下;否則,mi=0。

    信道功率分配變量P={Pi,k≥0|1≤i≤N,1≤k≤K}:Pi,k給出了T(i)在子信道k上的發(fā)射功率。注意,如果子信道k未被分配給D2D鏈路i,則Pi,k=0。

    綠色D2D通信:

    約束:

    其中:

    本文將該問題表述為如下綠色D2D通信問題。式(1)的目標(biāo)是使 D2D鏈路的總功耗最小,且必須滿足如下約束:

    (1)鏈路數(shù)據(jù)率約束式(2):每條 D2D鏈路的數(shù)據(jù)率不低于給定的閾值Γi。如上文所示,每個(gè)信道的鏈路數(shù)據(jù)率由關(guān)于SINR和信道指數(shù)的離散遞增階躍函數(shù)C(·)給出。

    (2)干擾約束式(3):對(duì)每個(gè)子信道,所有工作于D2D模式的鏈路的總體干擾功率不應(yīng)超過給定的閾值Plegacy。

    (3)信道分配約束式(4)和式(5):分配給傳統(tǒng)鏈路的子信道不得用于工作于蜂窩模式的D2D鏈路。此外,均工作于蜂窩模式的2條D2D鏈路不得共享一個(gè)共同信道。

    (4)功率分配約束式(6):每條 D2D鏈路的發(fā)射器將其功率分配給相關(guān)子信道集合,分配給這些信道的功率之和不得超過最大功率水平Pmax。

    該問題為非線性整數(shù)規(guī)劃問題,求解難度較大。下文將給出一種啟發(fā)式算法,可在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)有效求解上述問題。

    4 聯(lián)合算法

    綠色D2D問題可輕松分解為3個(gè)子問題:模式選擇,信道分配和功率分配。傳統(tǒng)的解決方案是分3個(gè)獨(dú)立步驟求解上述問題,然后綜合3個(gè)子問題的解。然而,這種方法的效果往往不佳。本節(jié)提出一種可對(duì)這3個(gè)子問題聯(lián)合求解的多項(xiàng)式時(shí)間啟發(fā)式算法。該算法首先以功耗為指導(dǎo),通過線性搜索來確定傳輸模式(D2D傳輸還是蜂窩傳輸),然后相應(yīng)地對(duì)信道分配和功率分配進(jìn)行聯(lián)合計(jì)算。

    模式選擇子問題的目標(biāo)是尋找一個(gè)可以實(shí)現(xiàn)低功耗信道-功率分配的解決方案。模式選擇是種組合問題。因?yàn)樗薪M合的數(shù)量隨著D2D鏈路數(shù)量(N)呈指數(shù)上升,所以不可能考察所有組合。本文希望D2D鏈路可工作于低功耗模式。然而,如果不知道其他鏈路的傳輸模式、信道分配和功率分配,則難以確定其功耗。本文的模式選擇思路是根據(jù)一種指標(biāo)對(duì)所有D2D鏈路排序,然后確定一個(gè)閾值將所

    有鏈路分配為2個(gè)子集,一個(gè)子集中的D2D鏈路工作于D2D模式,而另一個(gè)子集中的鏈路工作于蜂窩模式。

    直觀地,D2D鏈路i應(yīng)該工作于可獲得較高信道增益的模式下,因?yàn)檫@樣可以降低功耗。因此,使用如下信道增益比g(i)作為指標(biāo)來輔助模式選擇:

    g(i)表示 D2D模式平均信道增益與蜂窩模式平均信道增益之比。該比值越大,表示鏈路越應(yīng)工作于D2D模式。本文難點(diǎn)在于為該指標(biāo)確定一個(gè)閾值以便將D2D鏈路分為2種模式。本文算法對(duì)所有D2D鏈路的信道增益比進(jìn)行線性搜索,然后選擇可使總功耗最小的數(shù)值作為閾值。

    算法1聯(lián)合算法

    該算法利用一個(gè)子程序來根據(jù)給定的模式選擇m確定信道-功率分配P。信道-功率分配子問題主要是確定分配給每條D2D鏈路的子信道及相應(yīng)的功率分配。目標(biāo)是根據(jù)給定的模式選擇,使總功耗最小。P表示信道-功率分配P的總功耗。信道-功率分配算法描述可見算法2。

    式(7)和式(8)為階梯函數(shù),所以對(duì)所有D2D鏈路,給定模式選擇m后,仍然無法求得信道功率分配問題的最優(yōu)解。本文提出一種類似于補(bǔ)水現(xiàn)象的算法,每步只將一條 D2D鏈路的數(shù)據(jù)率提升一個(gè)水平,同時(shí)使逐步遞增的總功耗最小。

    算法2信道-功率分配算法

    研究發(fā)現(xiàn),如果模式選擇m和信道速率分配r給定,則通過在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求解一種線性規(guī)劃問題即可獲得信道—功率分配 P。Pm,r表示總功耗,Pm,r表示信道-功率分配問題的解,其中信道數(shù)據(jù)速率分配為r,模式選擇的解為m。信道-功率分配線性規(guī)劃問題可用式(10)表述:

    該線性規(guī)劃問題相應(yīng)約束如下:

    其中,C-1(ri,k)表示對(duì)應(yīng)于鏈路i和子信道k的ri,k的 SINR值。該線性規(guī)劃問題利用Gurobi程序可在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求解。在開始時(shí),所有鏈路-信道對(duì)的數(shù)據(jù)率均被設(shè)置為0。算法試圖在每一步尋找出將鏈路-信道對(duì)的數(shù)據(jù)率增加一個(gè)水平且功率效率最高的更新。利用如下數(shù)據(jù)率-功率比來衡量功率效率:

    其中,Δri,k表示逐步遞增的數(shù)據(jù)率;ΔPm,r(Δri,k)表示相應(yīng)的逐步遞增的功耗。算法不斷地選擇功率效率最高的鏈路-信道對(duì)(根據(jù)數(shù)據(jù)率-功率比),以便在每一步對(duì)其速率進(jìn)行更新,直到滿足每條D2D鏈路的相應(yīng)數(shù)據(jù)率要求為止。

    5 性能評(píng)估

    本節(jié)給出仿真結(jié)果并做相應(yīng)分析。仿真時(shí),蜂窩的覆蓋區(qū)域?yàn)榘霃絉=300 m的圓盤?;疚挥诜涓C中心,Nlegacy=5個(gè)傳統(tǒng)用戶隨機(jī)分布于蜂窩中。Qlegacy=10個(gè)信道隨機(jī)分配給傳統(tǒng)用戶。對(duì)每一對(duì)D2D鏈路T(i),R(i),接收器R(i)隨機(jī)放置于以發(fā)射器T(i)為中點(diǎn)、半徑為Dmax的圓內(nèi),且服從二維均勻分布。對(duì)每條D2D鏈路i,隨機(jī)選擇在Γm in和Γ max之間服從均勻分布的數(shù)據(jù)速率要求Γi。假設(shè)信道增益服從自由空間路徑損失模型[15]:

    G=(20lg(d)+20lg(f)+92.45)(1+σ) (19)其中,d表示發(fā)射機(jī)和接收機(jī)間的距離(單位為km);f表示單位為GHz的中心頻率;σ表示服從標(biāo)準(zhǔn)分布的0均值隨機(jī)變量。仿真配置如表2所示。

    表2 仿真配置

    如上文所示,鏈路數(shù)據(jù)率是關(guān)于SNR水平的遞增階躍函數(shù)。根據(jù)IEEE 802.16e標(biāo)準(zhǔn)[12],下面討論如何利用表3設(shè)置各信道的鏈路數(shù)據(jù)率。本文給出的數(shù)值均假設(shè)是在子信道帶寬為0.4 MHz,天線增益為2 dBi的基礎(chǔ)上計(jì)算所得。

    表3 SNR閾值及其對(duì)應(yīng)的各信道數(shù)據(jù)率

    鏈路數(shù)據(jù)率是信道帶寬的線性函數(shù),所以如果已知不同的信道帶寬,便可輕松獲得類似的階躍函數(shù)。在仿真時(shí)將本文算法與如下基準(zhǔn)算法做比較:

    (1)工作于蜂窩模式的所有D2D鏈路,采取隨機(jī)信道分配(全蜂窩算法):在該算法中,工作于蜂窩模式的所有D2D鏈路及子信道被隨機(jī)分配給D2D鏈路,于是每條D2D鏈路獲得相同數(shù)量的子信道。

    (2)工作于D2D模式的所有D2D鏈路,采取隨機(jī)信道分配((A ll-D2D,全D2D算法):在該算法中,工作于D2D模式的所有D2D鏈路及子信道被隨機(jī)分配給D2D鏈路,于是每條D2D鏈路獲得相同數(shù)量的子信道。

    (3)隨機(jī)模式選擇和隨機(jī)信道分配算法(隨機(jī)算法):每條D2D鏈路的模式隨機(jī)確定,各種模式有50%的概率。信道分配與其他基準(zhǔn)算法相同。

    所有這些基準(zhǔn)算法在信道隨機(jī)分配后,均利用一種貪婪子程序?yàn)槊總€(gè)信道分配功率:從某一水平開始進(jìn)行信道—功率分配,以便鏈路可以獲得最大的SNR(可獲得最高數(shù)據(jù)率的SNR);降低信道-功率分配,只要相應(yīng)的鏈路數(shù)據(jù)率足以滿足指定要求即可?;谌缦?種場(chǎng)景從總功耗角度比較本文算法和其他基準(zhǔn)算法的性能。

    場(chǎng)景1 將最大速率要求Γmax從0.6 Mb/s增至6 M b/s,步進(jìn)量為0.4 M b/s。其他參數(shù)設(shè)置為:N=12,K=60。

    場(chǎng)景2 將D2D鏈路的數(shù)量N從4條增至22條,步進(jìn)量為2條。其他參數(shù)設(shè)置為:Γmax= 3.6 M b/s,K=60。

    場(chǎng)景3 將可用信道數(shù)量K從60增至140,步進(jìn)量為10。其他參數(shù)設(shè)置為:Γmax=3.6 Mb/s,N=12。

    仿真結(jié)果如圖2所示,從圖2中可以看出:

    (1)在所有場(chǎng)景下,本文算法的性能始終優(yōu)于其他基準(zhǔn)算法。平均來說,與全蜂窩算法相比,本文算法可節(jié)能86%。這表明與其他傳統(tǒng)的通信方法相比,D2D通信可顯著降低能耗。此外,與全D2D算法和隨機(jī)算法相比,本文算法平均節(jié)能幅度分別達(dá)到57%和78%。這說明在采用D2D通信模式時(shí),需要細(xì)致確定模式選擇、信道分配和功率分配方案。

    (2)從圖2(a)、圖2(b)中可以看出,無論采取哪種算法,總功耗均隨著最大數(shù)據(jù)率要求和D2D鏈

    路數(shù)量單調(diào)上升而上升。然而,本文聯(lián)合算法的性能優(yōu)于基準(zhǔn)算法,相應(yīng)的功耗隨著這2個(gè)重要參數(shù)的變化呈緩慢上升趨勢(shì)。這表明與簡(jiǎn)單的貪婪算法相比,將聯(lián)合決策與基于線性規(guī)劃的優(yōu)化問題結(jié)合起來可顯著提升算法性能。

    圖2 不同場(chǎng)景下的總功耗

    (3)從圖2(c)中還可得到2個(gè)結(jié)論。1)隨著信道數(shù)量的增多,所有基準(zhǔn)算法的功耗維持不變。這是因?yàn)榛鶞?zhǔn)算法對(duì)功率分配采取簡(jiǎn)單的貪婪策略。如果用戶的數(shù)據(jù)率要求利用一定數(shù)量的信道即可滿足,則算法便不會(huì)動(dòng)用更多信道。由圖2(c)可知,60個(gè)信道足以滿足D2D用戶的數(shù)據(jù)速率要求。于是信道增多未必一定帶來性能提升。2)當(dāng)信道增多時(shí),本文算法可降低功耗。這是因?yàn)楸疚乃惴ㄔ诿恳徊绞冀K選擇使用功效最高的子信道??捎玫男诺涝蕉啵砻魉惴ǖ倪x擇越多。如果在可選用的信道集合中有更合適的信道,則本文算法的總功耗便會(huì)下降。否則,它的功耗將與基準(zhǔn)算法一樣保持不變。這證明將聯(lián)合決策與基于線性規(guī)劃的優(yōu)化過程結(jié)合起來的算法,其性能要優(yōu)于簡(jiǎn)單的貪婪算法。

    6 結(jié)束語

    本文研究了OFDMA無線網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下的綠色D2D通信。首先以一種實(shí)際鏈路數(shù)據(jù)率模型為基礎(chǔ),給出優(yōu)化問題的定義,在保證滿足用戶數(shù)據(jù)率要求的同時(shí)使總功耗最低。然后給出模式選擇、功率和信道分配聯(lián)合算法,可在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)有效求解上述問題。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法與其他基準(zhǔn)算法相比,功耗可節(jié)約57%以上。下一步工作的重點(diǎn)是研究基于截止時(shí)間約束的機(jī)器通信可靠性問題。

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    編輯 索書志

    Research on Device-to-Device Communication Based on Practical Link Data Rate Model

    ZENG Xiliang,F(xiàn)ENG Yan,GAO Haibo,PENG Hao
    (School of Information Science and Engineering,Hunan International Economics University,Changsha 410205,China)

    Most existing works on Device-to-Device(D2D)communications aim to maximize network throughput,which ignoring the huge energy consumption caused by the link mode selection of D2D.To solve this problem,the D2D communication problem of Orthogonal Frequency Division Multiple Access(OFDMA)wireless network is modeled as a nonlinear integer programming problem based on a practical link data rate model,whose objective is to minimize power consumption while meeting the user data rate requirements.Therefore,an effective algorithm is proposed to solve it in polynomial time,which jointly determines mode selection,channel allocation and power assignment.Simulation experimental results show that the proposed algorithm can achieve over 57%power savings,compared with several baseline methods.

    Device-to-Device(D2D)communication;practical link data rate model;nonlinear integer programming;mode selection;power consumption

    曾喜良,馮 艷,高海波,等.基于實(shí)際鏈路數(shù)據(jù)速率模型的D2D通信研究[J].計(jì)算機(jī)工程,2015,41(10):105-110,116.

    英文引用格式:Zeng Xiliang,F(xiàn)eng Yan,Gao Haibo,et al.Research on Device-to-Device Communication Based on Practical Link Data Rate Model[J].Computer Engineering,2015,41(10):105-110,116.

    1000-3428(2015)10-0105-06

    A

    TP393

    湖南省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題基金資助項(xiàng)目(XJK014BGD046)。

    曾喜良(1979-),女,講師、碩士,主研方向:機(jī)器通信,信息安全;馮 艷,講師、碩士;高海波、彭 浩,副教授、碩士。

    2015-04-08

    2015-06-10E-m ail:499855033@qq.com

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