一種基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)的D2D通信資源分配算法

陸 音 王慧茹 孫丹丹

(南京郵電大學(xué)江蘇省無線通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京，210003)

引 言

隨著移動(dòng)多媒體業(yè)務(wù)和相關(guān)應(yīng)用的快速發(fā)展，高清視頻、在線直播等多媒體業(yè)務(wù)呈爆發(fā)式增長，其大流量特性給運(yùn)營商的核心網(wǎng)和頻譜資源帶來巨大壓力，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[1]。在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中引入D2D通信技術(shù)不僅可以改善系統(tǒng)性能，還能進(jìn)一步改善用戶體驗(yàn)，因而受到廣泛關(guān)注，但同時(shí)也帶來了復(fù)雜的干擾問題。

D2D技術(shù)無需基站轉(zhuǎn)接而直接實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換和服務(wù)提供，可有效地減輕蜂窩用戶的網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)，降低移動(dòng)終端功耗，提升傳輸效率，提高網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的健壯性。文獻(xiàn)[2]指出基于D2D技術(shù)的本地媒體業(yè)務(wù)利用D2D通信的短距離通信特點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)頻譜資源的有效利用，獲得資源空分復(fù)用的增益。然而，在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中引入D2D技術(shù)會帶來D2D通信鏈路建立、資源調(diào)度、實(shí)時(shí)性、可靠性以及干擾抑制等問題。其中，干擾抑制問題是研究的難點(diǎn)和關(guān)鍵問題，文獻(xiàn)[3-4]針對D2D干擾抑制展開了研究。干擾抑制研究一般包含以下幾個(gè)方面工作：(1)模式選擇；(2)資源分配；(3)功率控制；(4)中繼選擇。文獻(xiàn)[5]研究了在跨小區(qū)、多小區(qū)存在D2D通信鏈路的情況下，借助中繼來改善通信鏈路的質(zhì)量。文獻(xiàn)[6]針對D2D對用戶與蜂窩用戶復(fù)用信道資源的優(yōu)先級提出一種啟發(fā)式算法，動(dòng)態(tài)地調(diào)整這兩種用戶復(fù)用信道資源的情況，有效地增加了允許D2D通信的用戶對數(shù)，同時(shí)降低了其對蜂窩用戶的干擾。文獻(xiàn)[7]提出了基于系統(tǒng)最大吞吐量的貪婪算法，從D2D通信用戶復(fù)用蜂窩用戶上、下行資源兩方面提出優(yōu)化策略，把D2D對用戶使用小區(qū)無線資源的分配問題總結(jié)為混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題。文獻(xiàn)[8]提出了D2D對用戶在下行鏈路的模式選擇方案，降低了通信用戶之間的干擾。文獻(xiàn)[9-10]提出了聯(lián)合模式選擇和資源分配算法，該算法達(dá)到了通信系統(tǒng)的容量最大以及干擾最小的效果。文獻(xiàn)[11]從D2D對用戶和蜂窩用戶發(fā)送功率方面進(jìn)行算法研究，提出在不同通信模式下調(diào)節(jié)用戶的發(fā)送功率來控制通信用戶間干擾的方案。文獻(xiàn)[12]針對最小化系統(tǒng)干擾同時(shí)保持目標(biāo)系統(tǒng)總和速率提出了一種兩階段資源分配算法，首先使用加權(quán)二分匹配算法使干擾最小化并獲得可行的初始解，然后用本地搜索技術(shù)來改進(jìn)解決方案。文獻(xiàn)[13-14]從用戶所處小區(qū)的地理位置進(jìn)行研究，根據(jù)用戶之間的干擾情況建立通信受限區(qū)域，在不同的區(qū)域內(nèi)實(shí)行不同的通信模式策略，使得系統(tǒng)的整體通信質(zhì)量得到提高。文獻(xiàn)[15]提出一種無線資源分配和功率控制方案，使用小區(qū)扇區(qū)化方法來減少D2D對復(fù)用上行鏈路蜂窩資源造成的干擾。文獻(xiàn)[16]提出一種資源分配與功率控制相結(jié)合的方案，通過為D2D用戶分配合理的復(fù)用資源，適當(dāng)調(diào)整D2D用戶的發(fā)射功率，以保證蜂窩鏈路干擾可控。在實(shí)際應(yīng)用場景中，一個(gè)小區(qū)隨機(jī)地分布著若干對D2D對用戶。本文在文獻(xiàn)[6]的基礎(chǔ)上，提出一種啟發(fā)式算法。在D2D對用戶和蜂窩用戶共存的通信系統(tǒng)中，蜂窩用戶與D2D對用戶按照干擾最小的規(guī)則分配復(fù)用資源。復(fù)用資源分配完成之后，給剩下的蜂窩用戶分配通信資源，最后按照干擾最小的規(guī)則給D2D對用戶分配通信資源。該算法與文獻(xiàn)[6]所提算法相比，能夠在保證用戶通信質(zhì)量的前提下，合理地為用戶分配通信資源，將D2D對用戶對蜂窩用戶的干擾降至最低，同時(shí)使得D2D對用戶通信數(shù)盡可能的多。

圖1 系統(tǒng)模型Fig.1 System model

1 系統(tǒng)模型

為研究方便，本文僅考慮下行鏈路D2D對用戶復(fù)用蜂窩用戶通信資源的場景。假設(shè)小區(qū)中存在圍繞基站均勻分布的M個(gè)蜂窩用戶(CU1，CU2，…，CUm，…，CUM)和N對D2D對用戶(D2D1，D2D2，…，D2Dn，…，D2DN)，每個(gè)D2D對用戶包含發(fā)射用戶Dn和接收用戶Dn′，系統(tǒng)模型如圖1所示。

在下行鏈路中，基站會對D2D對用戶的接收用戶Dn′產(chǎn)生干擾，蜂窩用戶會受到與其復(fù)用相同通信資源的D2D對用戶的通信干擾。假設(shè)該小區(qū)中存在K個(gè)通信信道資源，K，M，N三者滿足N

在下行通信鏈路中，D2D對用戶接收端Dn′的信干噪比(Signal to interference plus noise ratio, SINR)為[6]

(1)

蜂窩用戶CUm的SINR為

(2)

式中：PBS,m是蜂窩用戶CUm接收到的基站發(fā)射功率；GBS,m是基站與蜂窩用戶CUm之間的鏈路增益；In,m是復(fù)用蜂窩用戶CUm通信資源的第n對D2D對發(fā)送端Dn對CUm產(chǎn)生的干擾，In,m=Pn,mGn,m，其中Pn,m是蜂窩用戶CUm接收到的D2D對用戶發(fā)送端Dn的干擾功率，Gn,m是Dn與CUm間的鏈路增益，N0是CUm的接收噪聲。

根據(jù)香農(nóng)公式，該系統(tǒng)的通信容量為

(3)

式(3)表示蜂窩用戶和D2D對用戶通過共同復(fù)用通信資源，蜂窩用戶與D2D對用戶分別占用系統(tǒng)的通信資源達(dá)到的整體容量。k代表單位通信資源值，將所有的k進(jìn)行求和乘以單位帶寬就是系統(tǒng)的通信帶寬。

2 問題描述

針對如何合理地分配通信資源，使蜂窩用戶與D2D對用戶之間干擾降低的問題，本文建立了系統(tǒng)優(yōu)化模型。求系統(tǒng)的最大和容量，本質(zhì)上是求蜂窩用戶與D2D對用戶的最大SINR之和。假設(shè)用戶之間的鏈路增益G以及接收的噪聲功率N0是固定值，用戶的發(fā)射功率可根據(jù)接收的干擾來確定，將求最大系統(tǒng)容量問題進(jìn)一步轉(zhuǎn)變成求最小干擾問題。式(3)可優(yōu)化為

(4)

(5)

式中：C5表示一個(gè)D2D對用戶只能分配一個(gè)蜂窩用戶資源，C6表示一個(gè)資源塊k只能分配給一個(gè)D2D對用戶或者一個(gè)蜂窩用戶或者一個(gè)D2D對用戶和一個(gè)蜂窩用戶，等式C7表示任何一個(gè)蜂窩用戶通信資源只能分配給一個(gè)D2D對用戶，等式C8表示每個(gè)D2D對用戶只能分配到一個(gè)通信資源塊。

式(5)是一個(gè)非確定性多項(xiàng)式(Non-deterministic polynomial, NP)問題，可通過窮舉搜索法求得最優(yōu)解。窮舉搜索算法的復(fù)雜度達(dá)到OK2logK，在實(shí)際情況中算法復(fù)雜度呈指數(shù)上升且K的數(shù)值很大，不利于通信系統(tǒng)整體性能提升。

3 資源分配算法

文獻(xiàn)[16]提出一種資源分配與功率控制相結(jié)合的方案，通過為D2D用戶分配合理的復(fù)用資源，在一定程度上降低了D2D引入的干擾，通過適當(dāng)調(diào)整D2D用戶的發(fā)射功率，在保證蜂窩鏈路干擾可控的前提下，有效地提高了D2D用戶的通信性能。但該方案僅考慮了D2D用戶對分布較少的場景，沒有考慮D2D用戶大規(guī)模分布的實(shí)際場景。

(1) 計(jì)算所有的D2D對用戶復(fù)用所有蜂窩用戶資源的N×M維干擾矩陣IN×M，以及基站對復(fù)用蜂窩用戶通信資源的D2D對用戶的干擾矩陣IM×N。

(3) 把資源塊k從集合K中刪除，將干擾矩陣IN×M中的第n行和第m列的干擾值全部設(shè)置為∞，表示第n對D2D對用戶及第m個(gè)蜂窩用戶不再參與資源分配。

(5) 若未分配通信資源的蜂窩用戶數(shù)不為0，則將集合K中的資源塊分配給這些蜂窩用戶，直到未分配蜂窩用戶數(shù)為0，再對D2D用戶進(jìn)行專用通信資源分配。

(7) 將資源塊k*從集合K中刪除，把干擾矩陣IN×M中的n*行m*列干擾值全部置為∞，表示第n*對D2D對用戶不再參與專用通信資源的分配。

(8) 循環(huán)執(zhí)行步驟(6，7)，直到通信集合K為空集，結(jié)束循環(huán)。

算法執(zhí)行完畢，所有的蜂窩用戶都分配到通信資源，部分D2D對用戶分配到復(fù)用通信資源或?qū)Ｓ猛ㄐ刨Y源，復(fù)用相同通信資源對蜂窩用戶造成干擾較大的D2D對用戶不被允許接入通信系統(tǒng)。

表1 系統(tǒng)仿真參數(shù)

4 仿真結(jié)果與分析

4.1 仿真參數(shù)

考慮單一小區(qū)中存在一個(gè)基站BS，D2D對用戶和蜂窩用戶均勻分布在小區(qū)中。每個(gè)蜂窩用戶只可以占用1個(gè)通信資源塊，并且每1個(gè)D2D對用戶只能復(fù)用1個(gè)蜂窩用戶資源。1個(gè)資源塊只分配給1個(gè)D2D對用戶，或者1個(gè)蜂窩用戶，或者1個(gè)D2D對用戶和1個(gè)蜂窩用戶。使用MATLAB進(jìn)行仿真，每次隨機(jī)生成數(shù)據(jù)，求取平均值。仿真參數(shù)見表1。d為D2D發(fā)射機(jī)與接收機(jī)之間的距離，單位km。

圖2 不同算法下允許通信的D2D對數(shù)Fig.2 Number of allowed D2D users in different algorithms

圖3 不同算法下平均每對D2D造成的干擾Fig.3 Average disturbance caused by D2D in different algorithms

4.2 仿真結(jié)果分析

本文對所提的啟發(fā)式算法、最佳算法和文獻(xiàn)[7]的貪心

算法以及隨機(jī)算法進(jìn)行了仿真，仿真結(jié)果見圖2，3。圖2顯示了不同算法下基站干擾閾值與系統(tǒng)允許通信的D2D對數(shù)之間的關(guān)系。可以看出，隨著基站干擾閾值逐漸增大，允許通信的D2D對數(shù)也逐漸增加。當(dāng)基站干擾閾值達(dá)到-90 dBm時(shí)，D2D對數(shù)達(dá)到系統(tǒng)允許最大值。

對比4種算法的仿真結(jié)果，可以看出本文所提的啟發(fā)式算法比隨機(jī)算法和貪心算法的D2D對接入數(shù)增加更快。當(dāng)基站干擾閾值在-120 dBm時(shí)，啟發(fā)式算法最先達(dá)到D2D通信數(shù)的上限值，比隨機(jī)算法和貪心算法低了30 dBm左右。本文所提算法優(yōu)先考慮給蜂窩用戶分配通信資源，然后使?jié)M足干擾關(guān)系的D2D對用戶復(fù)用相應(yīng)蜂窩用戶的通信資源，在復(fù)用資源分配完成之后，給剩下的D2D對用戶分配專用資源。貪心算法基于D2D對用戶和蜂窩用戶之間的競爭，先分配復(fù)用資源，之后分配專用資源。蜂窩用戶是小區(qū)的主要用戶，具有通信優(yōu)先級，在通信資源有限的條件下就限制了接入系統(tǒng)的D2D對數(shù)。分配到通信資源的蜂窩用戶和D2D對用戶將不再參與遍歷循環(huán)，但最佳算法仍會遍歷這些數(shù)據(jù)，所以本文算法比最佳算法能較快達(dá)到接入D2D對的上限值，從而盡可能多地允許D2D對用戶通信。

圖3顯示了不同算法下基站干擾閾值與平均每對D2D用戶造成干擾之間的關(guān)系。每對D2D對用戶產(chǎn)生的干擾值隨著基站干擾值的增大而增大。隨著基站干擾值的增大，D2D對用戶的發(fā)射功率也在增大，從而造成的干擾也在增大。當(dāng)基站的干擾閾值升高到-120 dBm時(shí)，啟發(fā)式算法中每個(gè)D2D對用戶產(chǎn)生的干擾不再增大。造成這種現(xiàn)象的原因是因?yàn)镈2D對數(shù)在基站干擾閾值達(dá)到-120 dBm時(shí)達(dá)到最大，之后盡管基站干擾閾值進(jìn)一步增加，D2D對數(shù)卻不再增加，所以造成的干擾值是固定的，也不再增加。當(dāng)基站干擾閾值達(dá)到-90 dBm時(shí)，最佳算法的D2D對用戶產(chǎn)生的干擾趨于穩(wěn)定。在基站干擾閾值約為-85 dBm時(shí)，貪心算法的干擾值達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。隨機(jī)算法產(chǎn)生的干擾值一直在增大，因?yàn)殡S機(jī)算法是隨機(jī)分配通信資源，D2D對用戶和蜂窩用戶隨機(jī)獲取通信資源，這導(dǎo)致了D2D對用戶對蜂窩用戶產(chǎn)生的干擾無法達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)，干擾值一直在增加。圖3說明本文所提的啟發(fā)式算法造成的干擾明顯比其他算法低。

5 結(jié)束語

本文首先建立了基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)的D2D通信模型，研究了通信系統(tǒng)資源最優(yōu)化問題。在最佳算法的基礎(chǔ)上提出一種啟發(fā)式算法，最佳算法的復(fù)雜度較高，進(jìn)行改進(jìn)后降低了算法的復(fù)雜度，同時(shí)又提升了整體性能。本文算法將D2D對用戶中對蜂窩用戶產(chǎn)生干擾較大的用戶進(jìn)行了舍棄，從而將D2D對用戶對蜂窩用戶的干擾降至最低，保證了算法的性能優(yōu)于其他3種算法。仿真結(jié)果表明，該算法在最大程度上允許接入通信系統(tǒng)的D2D對數(shù)達(dá)到最多，同時(shí)顯著降低了D2D對用戶對蜂窩用戶造成的干擾。在通信資源有限的條件下，該算法避免使用復(fù)雜度較高的算法，保證了用戶服務(wù)質(zhì)量和信道資源的充分利用，同時(shí)盡可能多地提高D2D接入數(shù)量。后續(xù)工作將對蜂窩用戶和D2D對用戶共存的異構(gòu)系統(tǒng)進(jìn)行上下行鏈路編碼方式的研究，以期達(dá)到通信系統(tǒng)的通信公平性與系統(tǒng)和容量最大。