C-V2X無線資源管理算法研究

林 峰，李傳偉，段建嵐，蔣建春，付仕明

（1.重慶郵電大學(xué)電子信息與網(wǎng)絡(luò)工程研究院，重慶 400065；2.重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院，重慶 400065；3.重慶郵電大學(xué)自動化學(xué)院，重慶 400065；4.重慶第二師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息工程學(xué)院，重慶 400065）

0 概述

為解決由于車輛增多造成的交通擁堵和事故等問題，提高出行效率并確保交通安全，智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transport System，ITS）應(yīng)運而生。蜂窩車聯(lián)網(wǎng)（Cellular Vehicle-to-everything，C-V2X）作為智能交通系統(tǒng)的重要支撐［1］，受到研究人員的廣泛關(guān)注。C-V2X因其良好的遠距離數(shù)據(jù)傳輸可達性和較高的非視距傳輸可靠性等優(yōu)勢，克服了傳統(tǒng)Ad-Hoc網(wǎng)絡(luò)的缺點，使其在高移動性情況下也能適用于高數(shù)據(jù)速率場景［2］。

針對V2X業(yè)務(wù)的低時延與高可靠特性［3］，D2D通信被認為是最有可能實現(xiàn)C-V2X側(cè)鏈通信的技術(shù)［4］，且其具有重用、跳躍和鄰近增益的優(yōu)勢［5］。在underlay模式下，車載用戶（Vehicle Users，V-UEs）與蜂窩用戶（Cellular Users，C-UEs）共享蜂窩上行頻譜［6］，這是因為上行子幀通常比下行鏈路占用頻譜更少［7］。該方案的頻譜利用率較高，但在非正交分配的情況下會產(chǎn)生復(fù)雜的同頻干擾問題。此外，基于3GPP標準，每個V2X消息在將其傳遞到較低層時應(yīng)通過應(yīng)用層安排的近場通信數(shù)據(jù)包優(yōu)先級（ProSe Per-Packet Priority，PPPP）排列［8］，這意味著用戶之間都應(yīng)該發(fā)送符合優(yōu)先級隊列的數(shù)據(jù)。不考慮PPPP的無線資源管理（Radio Resource Management，RRM）可能會危害道路安全。由此可見，RRM對C-V2X的性能產(chǎn)生至關(guān)重要作用的同時也面臨著諸多挑戰(zhàn)［9］。為解決同頻干擾問題與確定不同PPPP值用戶的傳輸優(yōu)先級，本文提出一種基于PPPP的RRM算法。該算法以最大化小區(qū)用戶信息值之和為目標，通過將PPPP引入RRM算法，使得高PPPP值用戶獲得傳輸機會的幾率增加，并將V-UEs通信可靠性作為優(yōu)化問題的約束條件以抑制同頻干擾。

1 相關(guān)工作

目前，C-V2X的研究多數(shù)以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)吞吐量和提升用戶速率為目標。文獻［10］設(shè)計一種基于群集的資源管理方案（CROWN），以最大化C-UEs的總速率為目標，保證V-UEs的可靠性。該方案研究了V-UEs和CUEs之間的資源共享，并將V-UEs分為不同的集群，在同一群集中，V-UEs使用正交的資源塊（Resource Block，RB），而在不同的群集中，允許V-UEs共享相同的RB。文獻［11］在保障C-UEs與安全V-UEs可靠性的前提下，以最大化非安全V-UEs與速率為目標，提出一種用于V2X通信的3D匹配資源分配算法。該算法在RB不能被同類型用戶共享的前提下復(fù)用RB。文獻［12］研究一種用于Overlay模式的群體智能資源分配算法，以在提高網(wǎng)絡(luò)總速率的同時滿足C-UEs和V-UEs的服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service，QoS）要求。該算法在C-UEs和V-UEs之間自適應(yīng)地分配RB，采用蟻群優(yōu)化機制來降低復(fù)雜度并獲得令人滿意的性能。文獻［13］開發(fā)一種車聯(lián)網(wǎng)通信測試系統(tǒng)，以測量車聯(lián)網(wǎng)丟包率和抖動時延作為關(guān)鍵指標。文獻［14］提出一種SCMF算法，該算法能夠有效降低車聯(lián)網(wǎng)開銷與傳輸時延，提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率。文獻［15］研究一種基于殘差的模糊自適應(yīng)算法，以提高算法準確性。文獻［16］提出一種基于車輛位置的V2V通信資源分配方案，該方案根據(jù)車輛位置的不同提出高速公路案例和城市案例這兩種資源分配策略。其中，針對城市情況，根據(jù)交通密度在交叉路口區(qū)域分配一組資源，而針對高速公路情況則根據(jù)車輛方向和位置來分配資源。高速公路的每個區(qū)域都有特定的資源池，它為進入一個區(qū)域內(nèi)的車輛分配資源。文獻［17-18］則討論了如何在滿足V2V用戶可靠性和時延的同時，最大化V2I用戶的速率。

然而，以上研究均沒有考慮V-UEs的PPPP，若不考慮PPPP優(yōu)化系統(tǒng)的吞吐量，基站將傾向于為CSI較好的用戶優(yōu)先分配資源，這將會導(dǎo)致PPPP較高的關(guān)鍵安全信息無法及時得到傳輸，從而對道路安全造成危害。文獻［19-20］雖然考慮了PPPP在V2X通信中的影響，但文獻［19］僅考慮了V-UEs，忽略了C-UEs的QoS，文獻［20］只在頻率分配階段考慮了PPPP，其在功率分配階段僅以最大化吞吐量為目標而忽略了PPPP，且其只允許C-UEs與V-UEs間的RB復(fù)用，而忽視了不同V2V對間的RB復(fù)用，同時每個用戶在每個傳輸時間間隔（Transmission Time Interval，TTI）內(nèi)只需求一個RB的假設(shè)也過于理想化。

2 系統(tǒng)模型

2.1 系統(tǒng)模型的構(gòu)建

本文提出的系統(tǒng)模型僅考慮了單小區(qū)場景，具體如圖1所示。其中，M個C-UEs和K個V-UEs發(fā)射機共享可用的上行頻譜資源，且在每個TTI內(nèi)，存在L個待分配的RB。分別使用C={C-UE1，C-UE2，…，C-UEM}和V={V-UE1，V-UE2，…，V-UEK}表示C-UEs與V-UEs的集合，F(xiàn)l={F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)L}表示待分配RB集合，C-UEs使用正交頻分復(fù)用技術(shù)進行多址接入。假設(shè)對于每個用戶，一個RB內(nèi)至多只能傳送一個分組，使用ρV=與ρC=表示C-UEs與V-UEs的PPPP值的集合，M′與K′分別為C-UEs與P-UEs待發(fā)送的分組數(shù)為所有用戶的PPPP值集合。C-UEs間使用正交的RB與基站進行通信，不會產(chǎn)生同頻干擾。然而，一個RB可以被C-UEs與V-UEs復(fù)用或同時被多條V2V鏈路復(fù)用，此時則會產(chǎn)生干擾。由于復(fù)雜的同頻干擾問題，考慮每個RB至多被兩條通信鏈路復(fù)用來簡化模型。

圖1 系統(tǒng)模型Fig.1 System model

假設(shè)C-UEm與V-UEk使用相同的RB進行通信，則會產(chǎn)生同頻干擾。與Hm是V-UEk和C-UEm的傳輸信道功率增益，Gmk是來自C-UEm到V-UEk的干擾信道功率增益，是V-UEk到基站的干擾信道功率增益。為執(zhí)行RRM，基站需要來自不同鏈路的信道狀態(tài)信息（Channel State Information，CSI），其中Hm與可以在基站處測量得到與Gmk可以在對應(yīng)的接收機處測量得出，然后上報至基站。假設(shè)H表示C-UEs傳輸信道增益的M維向量，H′為V-UEs傳輸信道功率增益的K維向量，G′為V-UEs到基站的干擾信道功率增益的K維向量，G為C-UEs到V-UEs干擾信道功率增益的M×K維矩陣。所有的信道功率增益都考慮路徑損耗與陰影衰落，但由于V-UEs的高移動性導(dǎo)致快速衰落的波動較快，為了減少信令開銷將不考慮快速衰落。同時，假設(shè)小尺度衰落（Small Scale Fading，SSF）在可分配的RB內(nèi)是相同的。

2.2 C-UEs與V-UEs的通信要求

為保障V2X業(yè)務(wù)的高可靠與低時延特性，需要考慮更加適合V2X場景的約束條件。本文使用文獻［21］中的中斷概率，即任何編碼方案都不能無差錯地傳輸N比特的概率，其更符和V2X業(yè)務(wù)的需求，這是因為V2X業(yè)務(wù)通常要求在一定時間內(nèi)傳輸定量的數(shù)據(jù)。V-UEk的中斷概率表示為：

其中，Ek為V-UEk傳輸所使用的RB數(shù)量，λi為V-UEk在第i個RB上的信干噪比（Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR），Nk為傳輸?shù)谋忍財?shù)。通過設(shè)定門限值p0，并使V-UEk的中斷概率小于p0，即可保證V-UEk的傳輸可靠性，則有：

相對于V2X業(yè)務(wù)，傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)業(yè)務(wù)更關(guān)注實時速率與網(wǎng)絡(luò)吞吐量，因此對傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)用戶C-UEm設(shè)立約束條件如下：

其中，λm為C-UEm的SINR，λ0為設(shè)定的SINR門限，通過使C-UEm的SINR大于門限值來保證其速率。

2.3 信息值定義

本文在進行RRM時，需要同時考慮PPPP與信息速率以確保在一定的時間內(nèi)傳輸更多高PPPP的數(shù)據(jù)。使用信息值作為能效函數(shù)來確定不同用戶之間的傳輸優(yōu)先級。對于第i個分組，其信息值fi被定義為：

其中，ρi為第i個分組的PPPP值，ri為該分組被傳輸時的速率。相較于僅考慮CSI的RRM，使用信息值作為能效函數(shù)能夠使CSI較差的用戶獲得傳輸機會。

3 RRM問題描述

其中，式（6）與式（7）是V-UEs的中斷概率約束與C-UEs的SINR約束，式（8）表示C-UEs間正交使用RB，式（9）為假設(shè)的在一個TTI內(nèi)，單個RB至多被兩條通信鏈路復(fù)用的條件，式（10）與式（11）為C-UEs子用戶與V-UEs子用戶的最大功率約束。為簡化問題，本文定義子用戶的的最大功率為=Pmax/E，Pmax為該子用戶對應(yīng)的父用戶發(fā)射機最大功率，E為該用戶申請調(diào)度的RB數(shù)量，即將功率均分到每個RB上。

4 分組優(yōu)先算法

式（5）的優(yōu)化問題為一個混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題，為降低該問題求解復(fù)雜度，本文提出分組優(yōu)先求解算法。該算法包括最大化單個RB內(nèi)信息值的功率控制階段以及最大化整體信息值的頻率資源選擇階段。

4.1 功率控制階段

式（5）中的最大信息值可被視為L個RB中子用戶的信息值之和，由于不同RB之間不存在干擾，因此本文通過調(diào)整發(fā)送功率單獨優(yōu)化每個RB內(nèi)信息值。本節(jié)將先假定利用單個RB內(nèi)特定的子用戶組合來解決功率控制問題，而RB內(nèi)實際的子用戶組合將在頻率資源選擇章節(jié)中討論。

功率控制算法流程如圖2所示。類似地，當(dāng)兩條V2V鏈路復(fù)用一個RB時，只需要替換約束條件式（14）作為中斷概率約束，其最佳發(fā)射功率也可由以上步驟得出。

圖2 功率分配算法流程Fig.2 Procedure of power allocation algorithm

4.2 頻率資源選擇階段

利用功率控制的結(jié)果可以得出任意兩個子用戶配對形成的最大信息值。由于SSF在可分配的RB內(nèi)是相同的，因此可將頻率資源選擇問題轉(zhuǎn)換成子用戶的配對問題，即組合子用戶形成子用戶對，并讓其復(fù)用一個RB。只要不同的子用戶對正交使用RB，具體使用哪一個RB對結(jié)果沒有影響。

為了在配對問題中考慮單個子用戶獨享RB的情況，本文將L個虛擬子用戶加入集合S，形成拓展子用戶集虛擬子用戶將不發(fā)送任何數(shù)據(jù)，其傳輸信道功率增益與干擾信道功率增益均為0。當(dāng)某一子用戶與虛擬子用戶配對時，表示將由該子用戶獨享RB。

為降低求解復(fù)雜度，本文提出利用啟發(fā)式算法來解決頻率資源選擇問題。首先，根據(jù)式（22）求出S′中每個子用戶的最大信息值fmax，并將子用戶按照fmax降序排序。其次，為S′中前L個子用戶分配RB，將其移出集合S′并加入到集合S0中，這一步是為了確保fmax較大的子用戶能夠優(yōu)先獲取RB。此時，S′與S0可形成如圖3所示的帶權(quán)二部圖G。

圖3 帶權(quán)二部圖Fig.3 Weighted bipartite graph

對于?si∈S0，?sj∈S'，其權(quán)值Wi，j被定義為si與sj復(fù)用同一RB時的最大信息值：

其中：當(dāng)sj為虛擬子用戶時，si獨享RB，以最大功率發(fā)送；當(dāng)pi與pj無法同時滿足約束時，如si與sj屬于同一父用戶或均為C-UEs子用戶時，si與sj無法復(fù)用RB，且權(quán)值為0；其他情況的權(quán)值均可由功率控制算法得出。當(dāng)G的權(quán)值確定后，頻率資源選擇問題可轉(zhuǎn)換為二部圖G的最大權(quán)匹配問題，并采用匈牙利算法進行求解。

值得注意的是，隨著小區(qū)內(nèi)用戶的增加，一個TTI內(nèi)所需求的RB總量也隨之增加，由于可分配的RB有限，此時可能會出現(xiàn)一個用戶的調(diào)度無法全部得到滿足的情況。如功率控制小結(jié)中所討論的子用戶的最大功率為其父用戶的最大功率除以申請的RB數(shù)，當(dāng)一個用戶只得到部分RB時，其子用戶的最大功率約束需要得到更新，并再次進行功率分配。頻率資源選擇算法描述如算法2所示。

算法2頻率資源選擇算法

圖4 頻率資源選擇算法流程Fig.4 Procedure of frequency resource selection algorithm

5 仿真結(jié)果與分析

為簡化系統(tǒng)，本文僅考慮單小區(qū)環(huán)境下的RRM。假設(shè)小區(qū)的載波為800 MHz，單個RB的帶寬為180 kHz，小區(qū)的布局選用曼哈頓網(wǎng)格布局，在該環(huán)境下，小區(qū)為道路圍成的440 m×250 m的方格，基站位于方格中心。V-UEs發(fā)射機按照空間泊松過程分布在道路上，V-UEs接收機均勻地分布在以相應(yīng)V-UEs發(fā)射機為圓心的半徑為r的圓內(nèi)，C-UEs以固定的間距分布在人行道上。每個用戶申請調(diào)度的RB數(shù)與V-UEs的PPPP值設(shè)置為均勻分布的隨機數(shù)，C-UEs的PPPP值為固定的常數(shù)。為了使仿真結(jié)果更加平滑，本文使用蒙特卡羅仿真方法執(zhí)行10 000次，具體的參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置Table 1 Setting of simulation parameters

圖5是在M=10，L=50，r=20，V-UEs車速為60 km/h的場景下，正交分配算法、文獻［20］算法以及本文算法的系統(tǒng)信息值與V-UEs數(shù)量K的關(guān)系。從圖5可以看出：當(dāng)V-UEs數(shù)量K小于30時，3種算法達到的信息值基本相同，這是因為當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)用戶較少時，用戶需求的RB總數(shù)小于待分配RB數(shù)，所以用戶都能正交使用RB并以最大功率發(fā)送；當(dāng)V-UEs數(shù)量K大于30時，正交分配的RB被使用完全，正交分配算法的系統(tǒng)信息值將不再發(fā)生變化。由于文獻［20］算法允許C-UEs與V-UEs復(fù)用資源，因此后續(xù)V-UEs可以復(fù)用C-UEs占據(jù)的RB，系統(tǒng)信息值還有上升的空間，但此時會發(fā)生同頻干擾，則系統(tǒng)信息值的上升趨勢比之前要?。划?dāng)V-UEs數(shù)量K大于40時，文獻［20］算法的系統(tǒng)信息值則不再繼續(xù)增大，本文所提算法由于允許V2V對間的RB復(fù)用，同時還將PPPP值考慮進功率分配，因此該算法的信息值在同頻干擾發(fā)生后優(yōu)于其他2種對比算法。

圖5 V-UEs數(shù)量對3種算法系統(tǒng)信息值的影響Fig.5 Effect of the number of V-UEs on the system information value of three algorithms

圖6是在M=40，K=50，L=60，r=20的場景下，3種算法的系統(tǒng)信息值隨V-UEs速度的變化趨勢。從圖6可以看出，隨著車速的增加，3種算法的系統(tǒng)信息值都呈降低的趨勢，這是因為車速的增加使得鏈路的快速衰落變得更加明顯，造成RRM結(jié)果的準確性與系統(tǒng)信息值下降。然而，本文算法因其頻譜利用率與功率控制的優(yōu)勢，系統(tǒng)信息值仍優(yōu)于其他2種對比算法。

圖6 V-UEs速度對3種算法系統(tǒng)信息值的影響Fig.6 Effect of speed of V-UEs on the system information value of three algorithms

圖7是在M=10，L=50，r=20，V-UEs速度為60 km/h的場景下，3種算法在不同數(shù)量V-UEs下的系統(tǒng)可靠性。從圖7可以看出：當(dāng)V-UEs數(shù)量較小時，3種算法的可靠性都很高，這是因為3種算法都為用戶設(shè)定了可靠性約束，在滿足可靠性約束的情況下，數(shù)據(jù)傳輸都能正常進行；隨著V-UEs數(shù)量的增加，小區(qū)內(nèi)所有用戶需求的RB總量增加，此時逐漸有用戶因為無法得到RB而造成系統(tǒng)可靠性的降低，在正交分配算法中，不同用戶正交使用RB，所以其容納的用戶數(shù)最小，可靠性最差；文獻［20］算法考慮了V-UEs與C-UEs間的RB復(fù)用，因此可靠性比正交分配算法高；本文所提算法不僅考慮了V-UEs與C-UEs間的RB復(fù)用，還考慮了V-UEs間的RB復(fù)用，系統(tǒng)能容納的用戶較其他2種算法多，因此其可靠性最優(yōu)。

圖7 V-UEs數(shù)量對3種算法系統(tǒng)可靠性的影響Fig.7 Effect of the number of V-UEs on the system reliability of three algorithms

6 結(jié)束語

本文在保障V-UEs與C-UEs通信可靠性的前提下，以最大化小區(qū)用戶信息值之和為優(yōu)化目標，提出一種新的RRM算法。該算法通過引入子用戶的概念將RRM問題分解成2個子問題：最大化單個資源塊內(nèi)信息值的功率控制與最大化全體用戶信息值的頻率資源分配。利用功率控制的結(jié)果將頻率資源分配問題轉(zhuǎn)換成無向圖最大權(quán)匹配問題，并利用啟發(fā)式算法實現(xiàn)低復(fù)雜度的頻率資源選擇。仿真結(jié)果表明，該算法不僅可提升整個系統(tǒng)的信息值，同時還可有效保障系統(tǒng)可靠性。后續(xù)將在本文研究基礎(chǔ)上增加同一RB內(nèi)的用戶數(shù)量，以進一步提高頻譜利用率。