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    聯(lián)合資源分配和功率控制的干擾協(xié)調(diào)算法

    2016-10-11 03:00:10王瓊喬寬
    廣東通信技術(shù) 2016年6期
    關(guān)鍵詞:資源分配蜂窩報價

    [王瓊 喬寬]

    聯(lián)合資源分配和功率控制的干擾協(xié)調(diào)算法

    [王瓊 喬寬]

    為了解決現(xiàn)有的競拍模型的D2D干擾協(xié)調(diào)算法中,沒有考慮蜂窩用戶通信質(zhì)量以及用戶之間的競爭關(guān)系的問題,改進了原來的算法,使用基于多回合雙向拍賣的干擾協(xié)調(diào)算法。該算法利用拍賣模型將系統(tǒng)內(nèi)蜂窩用戶的無線資源進行雙向拍賣,同時對D2D用戶進行適當?shù)毓β士刂埔蕴岣呦到y(tǒng)的能量效率。結(jié)果不僅提高了頻譜效率同時提高了用戶的通信質(zhì)量以及系統(tǒng)的能量效率。

    干擾協(xié)調(diào) 資源分配 雙向拍賣 功率控制

    王瓊

    重慶郵電大學科技處,正高級工程師,主要研究方向為通信新技術(shù)應(yīng)用。

    喬寬

    重慶郵電大學,新一代寬帶移動終端研究所,碩士,主要研究方向為通信新技術(shù)應(yīng)用。

    引言

    最近幾年,由于移動互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展以及各種移動多媒體業(yè)務(wù)的發(fā)展,蜂窩網(wǎng)絡(luò)很難滿足高速數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)量的增加高速增長的需求,但是,可用的頻譜資源卻變得如此緊張。為了解決高需求和資源的相對緊張這一矛盾,目前眾多研究者主要關(guān)注在如何提高頻譜利用率上和功率控制這兩個方面,并做了大量的研究工作。在眾多的關(guān)于提高頻譜利用率的研究中,D2D(Device-to-Device,D2D)通信由于能夠共享蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的頻譜資源,得到了大量的研究者的重視。

    D2D通信作為3GPP(the 3rd Generation Partnership Project,3GPP)蜂窩通信的LTE-A(Long Term Evolution Advance, LTE-A)通信系統(tǒng)的主要特征,他被日益增長的高數(shù)據(jù)速率的需求所激發(fā)。它允許用戶設(shè)備在較近的距離不通過eNB(Evolved Node B,eNB)的情況下直接進行通信。這些用戶設(shè)備在蜂窩網(wǎng)絡(luò)的控制下通過復(fù)用蜂窩用戶的資源進行通信。D2D通信對于提高資源利用率、增大用戶吞吐量和節(jié)約電池壽命是很有前景的技術(shù)。因此,D2D技術(shù)最近得到了廣泛的關(guān)注。

    D2D通信系統(tǒng)中的干擾協(xié)調(diào)有3種基本途徑,即模式選擇、資源分配和功率控制。用于干擾協(xié)調(diào)的上述3種基本途徑也是相輔相成的,因此每一種具體的干擾協(xié)調(diào)機制都將包含上述三方面的內(nèi)容[1]。目前已經(jīng)有一些文獻對D2D通信系統(tǒng)中的干擾協(xié)調(diào)算法進行了研究。其中,文獻[2]中提出了一種基于圖論干擾感知的資源共享機制。文獻[3]中提出了一種基于D2D用戶位置和蜂窩網(wǎng)絡(luò)負載進行合理的資源調(diào)度,并同時允許單個D2D用戶對復(fù)用多個蜂窩用戶的無線資源以滿足其最大速率要求。文獻[41]中提出了一種基于最小干擾度的資源復(fù)用算法,允許多個D2D用戶對同時復(fù)用一個蜂窩用戶的無線資源。但是這些文獻中所提出的干擾協(xié)調(diào)算法均沒有考慮系統(tǒng)內(nèi)不同用戶各自的Qos需求和獲得無線資源的公平性。

    1 系統(tǒng)模型

    1.1D2D通信模型

    D2D通信作為TD-LTE蜂窩通信系統(tǒng)中的一種輔助通信方式而存在,并且D2D用戶以復(fù)用蜂窩用戶上行時隙無線資源的方式進行通信。如圖1所示,單小區(qū)內(nèi)包含多個UE(User Equipment,UE)以及一個位于小區(qū)中心的eNodeB。小區(qū)中的用戶分為D2D用戶和蜂窩用戶,其中蜂窩用戶記為CUE,D2D用戶對記為DUE,D2D用戶對發(fā)送端記為Tx,接收端記為Rx。另外設(shè)定小區(qū)內(nèi)有M個D2D用戶對和K個蜂窩用戶,同時小區(qū)內(nèi)所有的用戶均服從均勻分布,并分別構(gòu)成集合

    圖1 系統(tǒng)模型

    另外,利用該系統(tǒng)模型對小區(qū)內(nèi)D2D通信干擾協(xié)調(diào)分析中,還應(yīng)有以下假設(shè):

    (1)相鄰用戶以D2D方式進行通信之前Tx應(yīng)向Rx發(fā)送導(dǎo)頻信號并且Rx能夠根據(jù)接收的導(dǎo)頻信號估計出CSI。

    (2)所有用戶能夠預(yù)估受到的干擾,并利用GPS上報位置信息或者參考文獻[42,43]中提出的位置定位算法檢測到終端的位置信息。

    (3)通過CSI反饋,基站能夠了解整個系統(tǒng)內(nèi)所有通信鏈路的通信質(zhì)量狀況以及任一用戶的Qos需求。

    (4)eNodeB在每個TTI(Transmission Time Interval,TTI)中采用集中方式為D2D用戶對分配無線資源。

    2 聯(lián)合功率控制和資源分配的D2D干擾協(xié)調(diào)算法

    2.1小區(qū)內(nèi)信干噪比及吞吐量分析

    根據(jù)以上所建立的D2D通信模型,在未引入D2D通信時蜂窩小區(qū)中蜂窩用戶CUEL在上行時隙發(fā)送數(shù)據(jù)時,基站端的SINR為:

    在蜂窩小區(qū)中引入D2D通信作為其輔助通信方式,并且D2D用戶以復(fù)用蜂窩用戶上行時隙無線資源進行通信。此時,蜂窩小區(qū)中蜂窩用戶CUEL和D2D用戶DUEi 的SINR分別為:

    M1 ——復(fù)用同一RB的D2D用戶對數(shù),1≤ M1≤M

    β——D2D復(fù)用因子,(β=0,1)

    K1 ——一個D2D用戶對同時復(fù)用的RB數(shù),1≤ K1≤K

    δ=1表示蜂窩用戶的當前RB可以被多條D2D鏈路復(fù)用進行通信;否則蜂窩用戶的當前RB不允許D2D通信鏈路復(fù)用。β=1表示M1條D2D鏈路同時復(fù)用一個RB進行通信;否則不允許多條D2D鏈路復(fù)用一個RB進行通信[4]。

    因此,在引入D2D通信之后當前系統(tǒng)整體吞吐量增益為:

    其中,

    式中,?R——系統(tǒng)吞吐量增益

    BERtar ——目標誤比特率

    由此可以得出,只要對D2D通信系統(tǒng)中的干擾進行一定協(xié)調(diào)之后便會顯著地提升系統(tǒng)吞吐量。

    2.2現(xiàn)有聯(lián)合功率控制和資源分配的 D2D干擾協(xié)調(diào)算法

    D2D用戶發(fā)送功率控制作為D2D通信系統(tǒng)中一種重要的干擾協(xié)調(diào)方式得到了廣泛的研究與探討。目前很多文獻將功率控制與無線資源分配進行聯(lián)合考慮以進一步協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)的干擾,其中文獻[4]和文獻[5]則詳細地研究了現(xiàn)有的聯(lián)合功率控制和資源分配的D2D干擾協(xié)調(diào)機制,

    通過對文獻[5]中所提出的基于可逆迭代組合拍賣的干擾協(xié)調(diào)算法進行分析,發(fā)現(xiàn)該算法存在以下缺陷:

    (1)在進行D2D用戶發(fā)送功率控制時,以最大化能量效率為目標函數(shù)。但是該目標函數(shù)中并沒有考慮到蜂窩用戶的通信質(zhì)量需求。

    (2)采取可逆迭代組合拍賣的方式進行無線資源的分配,但是在分配無線資源時候并沒有考慮到D2D用戶之間的競爭關(guān)系和蜂窩用戶之間的競爭關(guān)系。因此這樣的無線資源拍賣并不是最優(yōu)的拍賣形式。

    另外,考慮到D2D通信運用于社交網(wǎng)絡(luò)時對電池壽命要求較高的特點,那么系統(tǒng)能量效率的提升也必然是D2D通信系統(tǒng)中干擾協(xié)調(diào)的一個主要考核指標。

    針對以上問題和需求,本文將在現(xiàn)有的基于競拍模型的D2D干擾協(xié)調(diào)算法的基礎(chǔ)上進行改進而設(shè)計出一種基于多回合雙向拍賣的干擾協(xié)調(diào)算法。

    2.3理論推導(dǎo)

    (1)無線資源競拍包分析

    在引入了D2D通信模式的蜂窩系統(tǒng)中,為了能夠有效地對D2D用戶進行無線資源分配而采用一種改進的多回合雙向拍賣算法。相比于傳統(tǒng)的雙向拍賣算法,其主要特色在于以下兩點:第一,采用多回合的報價競拍機制;第二,引入虛擬蜂窩用戶。下面對每一競拍回合中買賣雙方所提交的競拍包進行分析。

    由D2D用戶對和蜂窩用戶所構(gòu)成的K+M個競拍者在第j回合向eNB提交的競拍包集合由來描述,表示第m個競拍包

    j(j=1,2…)表示無線資源競拍回合數(shù)。

    m(0≤m≤K+M)表示參與第j回合競拍的用戶標號,m=0表示虛擬蜂窩用戶,1≤m≤K表示蜂窩用戶標號,K+1≤m≤K+M表示D2D用戶對標號。表示第j回合中無線資源的數(shù)量,表示蜂窩用戶或者虛擬蜂窩用戶在第j回合中的無線資源供給數(shù)量,表示D2D用戶在第j回合中的無線資源需求數(shù)量。表示第j回合中標號為m的用戶對無線資源所給出的價格信息。表示第j回合中對競拍包的報價信息;表示蜂窩用戶或虛擬蜂窩用戶的報價;表示D2D用戶的報價;表示對競拍包的保留報價;表示競拍包的報價調(diào)整步長值。

    (2)用戶報價策略分析

    在多回合雙向拍賣算法中,買賣雙方均需要對無線資源進行出價,當雙方的出價使得“社會剩余”達到最大值的時候便達成交易。在基于多回合的競拍中,每一回合拍賣結(jié)束后沒有中標的競拍者都會重新調(diào)整自己的報價以進入下一回合的無線資源競拍。為了增加系統(tǒng)內(nèi)的無線資源競拍成功交易率,蜂窩用戶作為無線資源的賣方在當前回合競拍失敗后會降低報價;D2D用戶則會提高報價。那么,用戶報價策略的具體描述如下:

    基于以上分析,該報價策略具有以下3大優(yōu)勢:第一,隨著競拍回合數(shù)的增加,用戶的報價逐漸接近各自的保留價格。即蜂窩用戶的報價收斂于能夠接受的最低交易價格;D2D用戶的報價收斂于能夠支付的最高交易價格。第二,由于報價調(diào)整步長值μm的設(shè)定可以使得每一回合用戶的報價均不會超過保留價格。第三,用戶在每一回合的報價增量隨著回合數(shù)的增加呈遞減趨勢,因此更能夠準確地反映出買賣雙方用戶的報價意愿。

    2.4算法流程

    在無線資源競拍過程中,假設(shè)第j回合K+M個競拍者的資源需求矩陣為;競拍者的報價矩陣為;中標矩 中,表示第m個用戶提交的競拍包交易成功;否則表示該競拍包交易失敗。那么要贏得中標的目標函數(shù)即為:

    另外當拍賣回合數(shù)j=2,3…時,用戶進入下一回合時的無線資源數(shù)量和競拍包價格的更新如下:

    對于虛擬蜂窩用戶,

    對于蜂窩用戶和D2D用戶對,

    綜合以上分析,基于多回合雙向拍賣的D2D通信干擾協(xié)調(diào)算法的具體流程如表1所示。

    表1 D2D通信聯(lián)合干擾協(xié)調(diào)算法描述

    3 仿真結(jié)果分析

    為了簡化仿真環(huán)境,這里仍然采用單小區(qū)模型。另外由于本文設(shè)計的聯(lián)合功率控制與資源分配的干擾協(xié)調(diào)算法采用了雙向拍賣機制,在仿真模型中特設(shè)置作為賣家的蜂窩用戶對其所有占無線資源的第一回合初始要價范圍為[10,25],作為買家的D2D用戶對無線資源的第一回合初

    始出價范圍為[5,20]。為了驗證本文所改進的基于多回合雙向拍賣的干擾協(xié)調(diào)算法的性能以及可行性,在相同仿真參數(shù)下分別對基于隨機分配的聯(lián)合算法、基于ICA的聯(lián)合算法、固定D2D發(fā)送功率下的改進聯(lián)合算法和帶功率控制的改進聯(lián)合算法分別進行仿真比較。其他的主要仿真參數(shù)參見表2所示。

    圖2給出了系統(tǒng)中D2D用戶數(shù)的增加對頻譜效率的影響。整體上來看,頻譜效率均會隨著D2D用戶數(shù)增加而得到提升,但是不同算法下系統(tǒng)所獲得的頻譜效率也不盡相同。

    基于隨機分配的聯(lián)合算法由于隨機將蜂窩用戶無線資源分配給D2D通信用戶,加之又隨機指派D2D用戶的發(fā)送功率,因此這種聯(lián)合算法下頻譜效率最低?;贗CA的聯(lián)合算法則采用可逆組合拍賣形式將D2D用戶拍賣給蜂窩用戶,并在拍賣的同時對D2D用戶的發(fā)送功率進行了適當?shù)乜刂?,因此該算法下頻譜效率有明顯的提高。相比于前兩種算法,本文所改進的聯(lián)合算法則在進行無線資源拍賣時引入了買賣雙方各自的競爭關(guān)系,由此有效協(xié)調(diào)了系統(tǒng)中D2D鏈路與蜂窩鏈路之間的干擾。但是,改進的聯(lián)合算法(固定功率)下D2D用戶均采用最大發(fā)送功率,因此該算法下系統(tǒng)獲得的頻譜效率要低于基于ICA聯(lián)合算法。然而,當對改進的聯(lián)合算法(固定功率)加上功率控制時則其獲得的頻譜效率變?yōu)樽畲蟆?/p>

    表2 主要仿真參數(shù)

    圖2 不同聯(lián)合算法下系統(tǒng)速率變化

    圖3 不同聯(lián)合算法下系統(tǒng)內(nèi)用戶所消耗總功率的變化

    圖3對不同聯(lián)合算法下系統(tǒng)內(nèi)所有終端用戶所消耗的總功率進行了對比分析。其中,基于隨機分配的聯(lián)合算法對D2D用戶進行隨機功率指派;基于ICA聯(lián)合算法指派給D2D用戶的發(fā)送功率是以最大化能量效率為目標函數(shù)計算得到的;本文改進的算法不僅考慮到了最大化系統(tǒng)能量效率還兼顧了D2D發(fā)送功率對蜂窩用戶產(chǎn)生的中斷影響。因此相比之下,使用改進的聯(lián)合算法系統(tǒng)所消耗的總功率最低,而使用改進聯(lián)合算法(固定功率)系統(tǒng)所消耗的總功率最高。

    如圖4所示,描述了引入D2D通信之后系統(tǒng)能量效率的變化。在TD-LTE系統(tǒng)中引入D2D通信之后,雖然通過資源復(fù)用能夠提高系統(tǒng)速率,但是隨著D2D用戶數(shù)的增加系統(tǒng)用戶所消耗的總功率也會大大增加,因此會出現(xiàn)隨著D2D用戶數(shù)增加系統(tǒng)能量效率反而降低的現(xiàn)象。

    不過,當對D2D用戶發(fā)送功率進行有效地調(diào)控之后,則系統(tǒng)能量效率便會得到提升。仿真表明,基于ICA的聯(lián)合算法和本文改進的聯(lián)合算法均對D2D用戶進行了發(fā)送功率的有效控制,因而這兩種算法下系統(tǒng)的能量效率得到了提升。但是相對而言,本文改進的聯(lián)合算法對功率控制更為嚴格,對無線資源的分配更為有效,故而能夠最大程度地減小了系統(tǒng)內(nèi)的同頻干擾。因此該算法下系統(tǒng)獲得的能量效率相比于改進之前的基于ICA聯(lián)合算法有0.5dB的增益。另外,在采用本文所改進算法時候固定D2D用戶發(fā)送功率,此時系統(tǒng)能量效率會隨著D2D用戶數(shù)的增加而下降,并相比于帶功率控制的多回合雙向拍賣算法而言其能量效率下降1.6dB。

    圖4 不同聯(lián)合算法下系統(tǒng)能量效率的變化

    4 結(jié)束語

    本文在現(xiàn)有聯(lián)合功率控制和資源分配的D2D干擾協(xié)調(diào)算法的基礎(chǔ)上,在基于競拍模型的D2D干擾協(xié)調(diào)算法的基礎(chǔ)上進行改進,一種基于多回合雙向拍賣的干擾協(xié)調(diào)算法。在不影響蜂窩用戶通信質(zhì)量的前提下,聯(lián)合D2D用戶的功率控制來進行無線資源分配則不僅可以更加有效地協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)的干擾以提高頻譜效率還能提高系統(tǒng)能量效率。

    1 向上文. 蜂窩與D2D混合網(wǎng)絡(luò)中模式選擇與干擾協(xié)調(diào)控制技術(shù)的研究[D]. 北京: 北京郵電大學, 2012

    2 Zhang Rongqing, Cheng Xiang, Yang Liuqing, et al. Interference-aware graph based resource sharing for device-to-device communications underlaying cellular networks[C]//IEEE Wireless Communications and Networking Conference. Shanghai: IEEE Press, 2013: 140-145

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    10.3969/j.issn.1006-6403.2016.06.009

    (2016-05-03)

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