• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    機(jī)器類通信中集中式與分布式Q學(xué)習(xí)的資源分配算法研究

    2021-12-10 07:59:48余云河孫君
    電信科學(xué) 2021年11期
    關(guān)鍵詞:資源分配吞吐量分組

    余云河,孫君

    機(jī)器類通信中集中式與分布式Q學(xué)習(xí)的資源分配算法研究

    余云河,孫君

    (南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院,江蘇 南京 210023)

    針對(duì)海量機(jī)器類通信(massive machine type communication,mMTC)場(chǎng)景,以最大化系統(tǒng)吞吐量為目標(biāo),且在保證部分機(jī)器類通信設(shè)備(machine type communication device,MTCD)的服務(wù)質(zhì)量(quality of service,QoS)要求前提下,提出兩種基于Q學(xué)習(xí)的資源分配算法:集中式Q學(xué)習(xí)算法(team-Q)和分布式Q學(xué)習(xí)算法(dis-Q)。首先基于余弦相似度(cosine similarity,CS)聚類算法,考慮到MTCD地理位置和多級(jí)別QoS要求,構(gòu)造代表MTCD和數(shù)據(jù)聚合器(data aggregator,DA)的多維向量,根據(jù)向量間CS值完成分組。然后分別利用team-Q學(xué)習(xí)算法和dis-Q學(xué)習(xí)算法為MTCD分配資源塊(resource block,RB)和功率。吞吐量性能上,team-Q和dis-Q算法相較于動(dòng)態(tài)資源分配算法、貪婪算法分別平均提高了16%、23%;復(fù)雜度性能上,dis-Q算法僅為team-Q算法的25%及以下,收斂速度則提高了近40%。

    資源分配;集中式Q學(xué)習(xí);分布式Q學(xué)習(xí);余弦相似度;多維向量

    1 引言

    機(jī)器型通信(machine type communication,MTC)允許智能物體在沒(méi)有人為干預(yù)情況下實(shí)現(xiàn)相互通信,3GPP(3rd Generation Partnership Project)認(rèn)為MTC將會(huì)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)(internet of things,IoT)的發(fā)展起到關(guān)鍵作用[1-2]。隨著IoT的普及,對(duì)“物”之間的通信具有很高的需求,即使5G也不能保證滿足未來(lái)新業(yè)務(wù)的所有需求,因此在B5G(beyond 5G)和6G網(wǎng)絡(luò)中,MTC將會(huì)是研究人員關(guān)注的重點(diǎn)[3-4]。思科預(yù)測(cè)到2022年各行業(yè)中將會(huì)有39億個(gè)MTC設(shè)備連接到網(wǎng)絡(luò)中[5],而海量機(jī)器類通信設(shè)備(machine type communication device,MTCD)連接不僅導(dǎo)致頻譜資源匱乏,還會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)擁塞,給基站(base station,BS)帶來(lái)沉重負(fù)擔(dān)。

    在部署了高密度MTCD的mMTC網(wǎng)絡(luò)中,將MTCD分組為較小集群被視為一種有助于緩解MTC網(wǎng)絡(luò)擁塞,提高M(jìn)TCD接入成功率,進(jìn)而促進(jìn)吞吐量提升的技術(shù)[6]。為此,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了一系列關(guān)于MTCD分組聚類算法。文獻(xiàn)[6-7]分別依據(jù)設(shè)備的QoS要求、地理位置進(jìn)行分組,文獻(xiàn)[8]為了延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命,依據(jù)MTCD剩余能量以及與BS間的距離進(jìn)行聚類。文獻(xiàn)[9-10]在傳統(tǒng)-means算法基礎(chǔ)上作出改進(jìn),分別針對(duì)MTCD能量效率與MTC網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)延要求,對(duì)MTCD進(jìn)行聚類。然而,上述研究中提出的MTCD聚類策略,有的僅考慮了地理位置和QoS要求中的單個(gè)因素,并未充分發(fā)掘MTCD之間的關(guān)聯(lián)性,導(dǎo)致在MTCD聚簇內(nèi)不能很好地協(xié)調(diào)干擾,潛在影響系統(tǒng)吞吐量;有的僅針對(duì)特定優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行聚類,不具有普遍適用性。

    文獻(xiàn)[11-12]均考慮H2H(human to human)與M2M(machine to machine)共存場(chǎng)景中系統(tǒng)用戶過(guò)載情況下的資源分配問(wèn)題。然而,文獻(xiàn)[11]未考慮時(shí)延敏感M2M業(yè)務(wù)的傳輸需求,導(dǎo)致無(wú)法滿足此類M2M業(yè)務(wù)的QoS要求,文獻(xiàn)[12]則利用基于背包模型的資源分配算法,保證了時(shí)延敏感M2M通信業(yè)務(wù)的QoS,但在文獻(xiàn)[12]中僅將所提算法同傳統(tǒng)的優(yōu)先為H2H終端分配資源的算法進(jìn)行性能比較,無(wú)法充分驗(yàn)證該算法的優(yōu)越性。文獻(xiàn)[13]提出了一種動(dòng)態(tài)資源分配策略用于解決MTCD間的資源分配問(wèn)題,雖然考慮了MTCD請(qǐng)求過(guò)載的情況,但并不允許資源復(fù)用,導(dǎo)致頻譜利用率較低,同時(shí)由于接入網(wǎng)絡(luò)的MTCD數(shù)量較少,也造成系統(tǒng)吞吐量下降。文獻(xiàn)[14]針對(duì)多輸入多輸出系統(tǒng)中動(dòng)態(tài)資源分配問(wèn)題,提出了一種確保用戶最低QoS要求的資源分配算法,能獲得較高的系統(tǒng)吞吐量,然而該方法是在用戶功率等分配的前提下執(zhí)行的,并不符合實(shí)際,具有一定的局限性。文獻(xiàn)[15]討論了在頻譜資源匱乏條件下,基于設(shè)備到設(shè)備(device to device,D2D)分簇的車通信資源分配問(wèn)題,在保證車用戶正常通信下,最大化蜂窩用戶的吞吐量。文獻(xiàn)[16]研究了基于容量最大化地mMTC場(chǎng)景的資源分配問(wèn)題,但使用的是傳統(tǒng)粒子群算法,該算法對(duì)容量提升作用有限,且沒(méi)有考慮MTCD分組問(wèn)題。在功率有限、頻譜資源匱乏的MTC網(wǎng)絡(luò)中,傳統(tǒng)資源分配方法難以滿足MTCD不斷增長(zhǎng)的QoS要求。近年來(lái)研究表明基于機(jī)器學(xué)習(xí)的資源分配策略已經(jīng)優(yōu)于傳統(tǒng)的方法[17-18],而Q學(xué)習(xí)作為一種著名無(wú)模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)(reinforcement learning,RL)算法引起了人們的關(guān)注。

    基于以上分析,本文在確保承擔(dān)高信噪比傳輸任務(wù)的MTCD最低QoS要求前提下,提出兩種Q學(xué)習(xí)算法:team-Q學(xué)習(xí)算法和dis-Q學(xué)習(xí)算法,解決網(wǎng)絡(luò)內(nèi)MTCD之間的資源塊和功率聯(lián)合分配問(wèn)題。該資源分配算法分為兩個(gè)階段:第一階段設(shè)計(jì)一種基于CS的聚類方案,即借鑒商品推薦系統(tǒng)中求取用戶之間相似度的做法,分別為MTCD、DA構(gòu)造多維向量,再利用向量之間余弦相似度進(jìn)行分組。第二階段中,針對(duì)分組后的MTC網(wǎng)絡(luò)上行鏈路資源塊和功率分配問(wèn)題,提出了兩種基于Q學(xué)習(xí)的分配算法:team-Q學(xué)習(xí)和dis-Q學(xué)習(xí),其中dis-Q算法在team-Q算法基礎(chǔ)上改進(jìn)了Q值表和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。最后,通過(guò)仿真驗(yàn)證了所提算法能在復(fù)雜性、收斂速度以及對(duì)系統(tǒng)吞吐量促進(jìn)作用等方面的有效性。

    2 系統(tǒng)模型

    本文研究的系統(tǒng)模型如圖1所示,隨機(jī)分布的MTCD經(jīng)過(guò)聚類后形成MTCD聚簇,每個(gè)聚簇內(nèi)含有一個(gè)數(shù)據(jù)聚合器DA,構(gòu)成MTC網(wǎng)絡(luò)。在MTC網(wǎng)絡(luò)中,MTCD通過(guò)稀疏碼分多址技術(shù)[19]與DA連接,DA充當(dāng)數(shù)據(jù)接收和轉(zhuǎn)發(fā)的角色,即負(fù)責(zé)接收MTCD數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)發(fā)至BS,使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)變成雙層架構(gòu),可以減輕BS的接入負(fù)擔(dān)。假定聚簇與聚簇間使用正交的頻譜資源,而聚簇內(nèi)的MTCD之間以非正交多址方式共用資源塊。因此,在MTC網(wǎng)絡(luò)內(nèi)由于資源塊的復(fù)用會(huì)產(chǎn)生多址干擾,在接收端則可采用串行干擾消除(successive interference cancellation,SIC)技術(shù)進(jìn)行正確解調(diào)。

    圖1 系統(tǒng)模型

    所以針對(duì)使得整個(gè)MTC網(wǎng)絡(luò)吞吐量最大化的目標(biāo),根據(jù)香農(nóng)信道容量計(jì)算公式可以構(gòu)造出如下最優(yōu)化問(wèn)題:

    上述問(wèn)題屬于混合整數(shù)非線性規(guī)劃(mixed integer nonlinear programming,MINLP)問(wèn)題,通常是NP難[17]的,很難直接求解,在本文中使用Q學(xué)習(xí)算法解決。

    3 算法的提出

    3.1 MTCD聚簇形成

    算法1 基于余弦相似度的MTCD聚類算法

    初始化:

    循環(huán):

    3.2 MTC網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部資源分配

    (1)基于team-Q學(xué)習(xí)算法的資源分配策略

    (2)基于dis-Q學(xué)習(xí)算法的資源分配策略

    算法2 dis-Q學(xué)習(xí)資源分配算法

    初始化:

    迭代:

    根據(jù)式(10)更新Q值表;

    4 仿真結(jié)果與性能分析

    本節(jié)主要對(duì)本文所提算法的性能進(jìn)行分析驗(yàn)證,包括收斂性、復(fù)雜度和系統(tǒng)吞吐量等,仿真平臺(tái)是MATLAB工具,仿真參數(shù)見(jiàn)表1[12,20]。

    表1 仿真參數(shù)

    首先對(duì)比兩種Q學(xué)習(xí)算法的收斂速度。如圖2所示,可以得到team-Q算法和dis-Q算法隨著迭代次數(shù)增加都趨向于收斂,但從迭代次數(shù)角度出發(fā),dis-Q學(xué)習(xí)算法的收斂速度相比team-Q學(xué)習(xí)算法提高了近40%。這是由于在team-Q學(xué)習(xí)算法中,Q值表的維度遠(yuǎn)大于dis-Q學(xué)習(xí)算法,當(dāng)動(dòng)作空間和智能體agent數(shù)量都增大時(shí),team-Q算法復(fù)雜度會(huì)呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),最終導(dǎo)致dis-Q學(xué)習(xí)算法的收斂速度快于team-Q學(xué)習(xí)算法。

    圖2 兩種Q學(xué)習(xí)算法收斂性分析

    圖3 不同下team-Q、dis-Q算法中Q值表維度對(duì)比

    圖4 不同算法下系統(tǒng)吞吐量對(duì)比

    圖5 不同聚類算法下系統(tǒng)吞吐量對(duì)比

    5 結(jié)束語(yǔ)

    本文研究了在mMTC場(chǎng)景中以系統(tǒng)吞吐量最優(yōu)化為目標(biāo)的資源分配問(wèn)題。首先,提出了一種基于余弦相似度的聚類算法,根據(jù)MTCD與DA之間的相對(duì)位置和QoS要求,將MTCD分組。該算法能充分發(fā)掘出MTCD之間的關(guān)聯(lián)性,能更好地協(xié)調(diào)MTC聚簇內(nèi)的干擾,有利于提升系統(tǒng)性能。此外,針對(duì)MTC網(wǎng)絡(luò)中的資源分配問(wèn)題,提出了team-Q學(xué)習(xí)算法和dis-Q學(xué)習(xí)算法。仿真結(jié)果表明,兩種Q學(xué)習(xí)算法對(duì)系統(tǒng)吞吐量的提升作用相較于對(duì)比算法均有較大幅度的提高,其中team-Q算法在系統(tǒng)吞吐量性能上略優(yōu)于dis-Q算法,但是dis-Q算法在信令消耗、收斂速度方面明顯優(yōu)于team-Q算法,這也更加符合“綠色通信”的理念。

    [1] CHEN S Y, MA R F, CHEN H H, et al. Machine-to-machine communications in ultra-dense networks—A survey[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2017, 19(3): 1478-1503.

    [2] 錢(qián)志鴻, 王義君. 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用研究[J]. 電子學(xué)報(bào), 2012, 40(5): 1023-1029.

    QIAN Z H, WANG Y J. IoT technology and application[J]. Acta Electronica Sinica, 2012, 40(5): 1023-1029.

    [3] Service-aware transport network: opportunities and chanenges[J]. Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 2005.

    [4] ZHOU Y Q, TIAN L, LIU L, et al. Fog computing enabled future mobile communication networks: a convergence of communication and computing[J]. IEEE Communications Magazine, 2019, 57(5): 20-27.

    [5] Cisco visual networking index: global mobile data traffic forecast update 2014-2019[EB]. 2014.

    [6] LIANG L, XU L, CAO B, et al. A cluster-based congestion-mitigating access scheme for massive M2M communications in internet of things[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2018, 5(3): 2200-2211.

    [7] GHAVIMI F, LU Y W, CHEN H H. Uplink scheduling and power allocation for M2M communications in SC-FDMA-based LTE-A networks with QoS guarantees[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2017, 66(7): 6160-6170.

    [8] GAO H, XU X D, HAN S J. Homogeneous clustering algorithm based on average residual energy for energy-efficient MTC networks[C]//Proceedings of 2018 24th Asia-Pacific Conference on Communications (APCC). Piscataway: IEEE Press, 2018: 28-33.

    [9] HUSSAIN F, HUSSAIN R, ANPALAGAN A, et al. A new block-based reinforcement learning approach for distributed resource allocation in clustered IoT networks[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2020, 69(3): 2891-2904.

    [10] XU Y Q, FENG G, LIANG L, et al. MTC data aggregation for 5G network slicing[C]//Proceedings of 2017 23rd Asia-Pacific Conference on Communications (APCC). Piscataway: IEEE Press, 2017: 1-6.

    [11] 王鑫, 邱玲. H2H與M2M共存場(chǎng)景的準(zhǔn)入控制及資源分配[J].中國(guó)科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào), 2016, 33(3): 427-432.

    WANG X, QIU L. Admission control and resource allocation of H2H & M2M co-existence scenario[J]. Journal of University of Chinese Academy of Sciences, 2016, 33(3): 427-432.

    [12] 蔣繼勝, 朱曉榮. H2H與M2M共存場(chǎng)景下的上行資源分配算法[J]. 電子學(xué)報(bào), 2018, 46(5): 1259-1264.

    JIANG J S, ZHU X R. An uplink resource allocation algorithm under the scenario of coexistence of H2H & M2M based on knapsack model[J]. Acta Electronica Sinica, 2018, 46(5): 1259-1264.

    [13] SALAM T, REHMAN W U, TAO X F. Cooperative data aggregation and dynamic resource allocation for massive machine type communication[J]. IEEE Access, 2018, 6: 4145-4158.

    [14] 郭濤, 李有明, 雷鵬, 等. MIMO中繼系統(tǒng)中一種基于用戶QoS的資源分配方法[J]. 電信科學(xué), 2015, 31(4): 121-126.

    GUO T, LI Y M, LEI P, et al. A resource allocation scheme based on user’s QoS in MIMO relay system[J]. Telecommunications Science, 2015, 31(4): 121-126.

    [15] 張海波, 向煜, 劉開(kāi)健, 等. 基于D2D通信的V2X資源分配方案[J]. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào), 2017, 40(5): 92-97.

    ZHANG H B, XIANG Y, LIU K J, et al. V2X resource allocation scheme based on D2D communication[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2017, 40(5): 92-97.

    [16] 劉佳言, 秦鵬, 趙雄文, 等. 基于容量最大化的mMTC場(chǎng)景的資源分配問(wèn)題研究[J]. 電力信息與通信技術(shù), 2020, 18(12): 17-22.

    LIU J Y, QIN P, ZHAO X W, et al. Research on resource allocation of m MTC scenario based on capacity maximization[J]. Electric Power Information and Communication Technology, 2020, 18(12): 17-22.

    [17] SHARMA S K, WANG X B. Toward massive machine type communications in ultra-dense cellular IoT networks: current issues and machine learning-assisted solutions[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2020, 22(1): 426-471.

    [18] HUSSAIN F, HASSAN S A, HUSSAIN R, et al. Machine learning for resource management in cellular and IoT networks: potentials, current solutions, and open challenges[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2020, 22(2): 1251-1275.

    [19] NIKOPOUR H, BALIGH H. Sparse code multiple access[C]//Proceedings of 2013 IEEE 24th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC). Piscataway: IEEE Press, 2013: 332-336.

    [20] KAI C H, LI H, XU L, et al. Joint subcarrier assignment with power allocation for sum rate maximization of D2D communications in wireless cellular networks[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2019, 68(5): 4748-4759.

    Research on resource allocation algorithm of centralized and distributed Q-learning in machine communication

    YU Yunhe, SUN Jun

    College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023, China

    Under the premise of ensuring partial machine type communication device (MTCD)’s quality of service (QoS) requirements, the resource allocation problem was studied with the goal of maximizing system throughput in the massive machine type communication (mMTC) scenario. Two resource allocation algorithms based on Q-learning were proposed: centralized Q-learning algorithm (team-Q) and distributed Q-learning algorithm (dis-Q). Firstly, taking into account MTCD’s geographic location and multi-level QoS requirements, a clustering algorithm based on cosine similarity (CS) was designed. In the clustering algorithm, multi-dimensional vectors that represent MTCD and data aggregator (DA) were constructed, and MTCDs can be grouped according to the CS value between multi-dimensional vectors. Then in the MTC network, the team-Q learning algorithm and dis-Q learning algorithm were used to allocate resource blocks and power for the MTCD. In terms of throughput performance, team-Q and dis-Q algorithms have an average increase of 16% and 23% compared to the dynamic resource allocation algorithm and the greedy algorithm, respectively. In terms of complexity performance, the dis-Q algorithm is only 25% of team-Q algorithm and even below, the convergence speed is increased by nearly 40%.

    resource allocation, centralized Q-learning, distributed Q-learning, consine similarity, multi-dimensional vector

    TP929.5

    A

    10.11959/j.issn.1000?0801.2021244

    余云河(1995? ),男,南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院碩士生,主要研究方向?yàn)榇笠?guī)模機(jī)器類通信網(wǎng)絡(luò)中的資源分配。

    孫君(1980? ),女,南京郵電大學(xué)碩士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)闊o(wú)線網(wǎng)絡(luò)資源管理。

    s: The National Natural Science Foundation of China (No.61771255), Open Project of Key Laboratory of Chinese Academy of Sciences (No.20190904)

    2021?04?30;

    2021?10?20

    孫君,sunjun@njupt.edu.cn

    國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61771255);中國(guó)科學(xué)院重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(No.20190904)

    猜你喜歡
    資源分配吞吐量分組
    新研究揭示新冠疫情對(duì)資源分配的影響 精讀
    分組搭配
    一種基于價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)的D2D通信資源分配算法
    怎么分組
    分組
    2016年10月長(zhǎng)三角地區(qū)主要港口吞吐量
    集裝箱化(2016年11期)2017-03-29 16:15:48
    2016年11月長(zhǎng)三角地區(qū)主要港口吞吐量
    集裝箱化(2016年12期)2017-03-20 08:32:27
    2014年1月長(zhǎng)三角地區(qū)主要港口吞吐量
    集裝箱化(2014年2期)2014-03-15 19:00:33
    OFDMA系統(tǒng)中容量最大化的資源分配算法
    上海港11月集裝箱吞吐量同比增長(zhǎng)4.25%
    廣東造船(2013年6期)2013-04-29 16:34:55
    国产欧美日韩综合在线一区二区| 国产精品三级大全| 久久久久精品人妻al黑| 国产成人欧美| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产一区二区三区av在线| 日韩av不卡免费在线播放| 91成人精品电影| 久久久久国产精品人妻一区二区| 丰满乱子伦码专区| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 熟女电影av网| 久久久a久久爽久久v久久| 下体分泌物呈黄色| av一本久久久久| 午夜久久久在线观看| xxx大片免费视频| 青春草亚洲视频在线观看| 最新中文字幕久久久久| 久久免费观看电影| 欧美激情 高清一区二区三区| 亚洲精品在线美女| 男男h啪啪无遮挡| 亚洲av福利一区| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 亚洲在久久综合| 韩国av在线不卡| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 国产一区亚洲一区在线观看| 色网站视频免费| 午夜福利视频在线观看免费| 欧美 日韩 精品 国产| 亚洲欧美精品综合一区二区三区 | 天美传媒精品一区二区| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 制服丝袜香蕉在线| 久久狼人影院| 亚洲av综合色区一区| 国产免费视频播放在线视频| 日韩三级伦理在线观看| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 国产一区二区激情短视频 | 精品少妇一区二区三区视频日本电影 | 免费av中文字幕在线| 亚洲美女黄色视频免费看| 午夜福利在线免费观看网站| 色94色欧美一区二区| 国产成人精品一,二区| 婷婷色av中文字幕| 国产av国产精品国产| 精品一区二区免费观看| 日本免费在线观看一区| 国产精品二区激情视频| 久久精品国产亚洲av天美| 女性被躁到高潮视频| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 中国三级夫妇交换| 麻豆av在线久日| 国产高清不卡午夜福利| 国产成人一区二区在线| av在线老鸭窝| 男女无遮挡免费网站观看| 欧美日韩一级在线毛片| 国产精品不卡视频一区二区| 老熟女久久久| 少妇 在线观看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 夫妻午夜视频| 男女边吃奶边做爰视频| 久久久精品94久久精品| 国产片内射在线| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 亚洲美女黄色视频免费看| 国产精品成人在线| 免费人妻精品一区二区三区视频| 男人操女人黄网站| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 中文字幕人妻丝袜制服| 日韩av不卡免费在线播放| 亚洲av中文av极速乱| 国产国语露脸激情在线看| 国产精品三级大全| 国精品久久久久久国模美| 美女福利国产在线| 亚洲国产精品成人久久小说| 国产精品久久久久久精品古装| 韩国精品一区二区三区| 美女中出高潮动态图| 久久久久精品人妻al黑| 一本一本久久a久久精品综合妖精 国产伦在线观看视频一区 | 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 国产成人精品久久二区二区91 | 在线观看www视频免费| 老汉色∧v一级毛片| 国产精品久久久av美女十八| 成年人免费黄色播放视频| 中文字幕人妻丝袜制服| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 国产视频首页在线观看| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 国产精品99久久99久久久不卡 | 啦啦啦啦在线视频资源| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 精品人妻在线不人妻| 亚洲经典国产精华液单| 成人手机av| 日日撸夜夜添| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 久久精品久久精品一区二区三区| 美女福利国产在线| www日本在线高清视频| 韩国av在线不卡| 97在线人人人人妻| 亚洲视频免费观看视频| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 久久婷婷青草| 人妻一区二区av| 交换朋友夫妻互换小说| 精品国产乱码久久久久久男人| 成人亚洲欧美一区二区av| 午夜福利一区二区在线看| 精品一区二区三卡| 国产爽快片一区二区三区| 99热全是精品| 老司机亚洲免费影院| 精品卡一卡二卡四卡免费| 青春草亚洲视频在线观看| 亚洲精品国产一区二区精华液| 免费观看a级毛片全部| a级毛片在线看网站| 寂寞人妻少妇视频99o| 天堂中文最新版在线下载| 久久久久久久久久久免费av| av视频免费观看在线观看| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 性色av一级| 午夜激情av网站| 亚洲国产最新在线播放| xxxhd国产人妻xxx| 国产视频首页在线观看| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 欧美精品一区二区免费开放| 男女下面插进去视频免费观看| 久久鲁丝午夜福利片| 18禁国产床啪视频网站| 久久精品国产a三级三级三级| 另类精品久久| 麻豆乱淫一区二区| 99久国产av精品国产电影| 午夜福利视频精品| 久久影院123| 啦啦啦在线观看免费高清www| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 中文天堂在线官网| 永久网站在线| 亚洲成人av在线免费| 性高湖久久久久久久久免费观看| 蜜桃在线观看..| 美女午夜性视频免费| 久久久a久久爽久久v久久| www.自偷自拍.com| 国产一级毛片在线| 最近的中文字幕免费完整| 欧美人与性动交α欧美软件| 亚洲国产欧美网| 美女福利国产在线| av国产久精品久网站免费入址| 亚洲欧洲日产国产| 777米奇影视久久| 中国三级夫妇交换| 桃花免费在线播放| 国产精品久久久久久av不卡| 亚洲精品第二区| 丁香六月天网| 亚洲美女搞黄在线观看| 麻豆乱淫一区二区| 国产精品久久久久久精品电影小说| 中文字幕av电影在线播放| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 国产一区二区在线观看av| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 26uuu在线亚洲综合色| 久久99蜜桃精品久久| 国产精品无大码| 亚洲欧洲日产国产| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 丰满迷人的少妇在线观看| 人人澡人人妻人| 久久ye,这里只有精品| 久久久久人妻精品一区果冻| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | av电影中文网址| 久久精品久久精品一区二区三区| 黄片播放在线免费| 青青草视频在线视频观看| 中文字幕最新亚洲高清| √禁漫天堂资源中文www| 国产片内射在线| 两个人看的免费小视频| 我的亚洲天堂| 看免费av毛片| 91在线精品国自产拍蜜月| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 黄片播放在线免费| 免费观看无遮挡的男女| 国产精品久久久久久av不卡| 大片免费播放器 马上看| 丰满少妇做爰视频| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 卡戴珊不雅视频在线播放| 久久99热这里只频精品6学生| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 91久久精品国产一区二区三区| 在线观看国产h片| 国产精品 欧美亚洲| 亚洲国产欧美在线一区| 久久久久视频综合| 午夜激情久久久久久久| 日韩中文字幕视频在线看片| 亚洲国产欧美在线一区| 国产激情久久老熟女| 有码 亚洲区| 国产精品欧美亚洲77777| 777米奇影视久久| 欧美精品国产亚洲| 午夜久久久在线观看| av一本久久久久| 青青草视频在线视频观看| 国精品久久久久久国模美| 高清不卡的av网站| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 99九九在线精品视频| 春色校园在线视频观看| 国产老妇伦熟女老妇高清| 久久久久网色| 一级黄片播放器| 三级国产精品片| 欧美 日韩 精品 国产| 欧美亚洲日本最大视频资源| 国产一级毛片在线| 久久久久久久国产电影| 波多野结衣av一区二区av| 国产日韩欧美在线精品| 亚洲国产精品国产精品| 美女午夜性视频免费| 亚洲视频免费观看视频| 久久精品国产亚洲av涩爱| 亚洲在久久综合| 老司机影院毛片| 熟女电影av网| 永久免费av网站大全| 免费在线观看黄色视频的| 少妇人妻 视频| 成人国产av品久久久| 亚洲色图综合在线观看| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 99九九在线精品视频| 涩涩av久久男人的天堂| 久久久国产精品麻豆| 99热网站在线观看| 春色校园在线视频观看| 九色亚洲精品在线播放| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 亚洲美女搞黄在线观看| 男女国产视频网站| xxxhd国产人妻xxx| 99久久精品国产国产毛片| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 国产精品久久久久成人av| 狂野欧美激情性bbbbbb| av国产久精品久网站免费入址| a级毛片黄视频| 在线观看www视频免费| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 乱人伦中国视频| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 亚洲欧美成人精品一区二区| 看免费成人av毛片| 欧美xxⅹ黑人| 亚洲欧洲国产日韩| 少妇人妻久久综合中文| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 色哟哟·www| 中文字幕精品免费在线观看视频| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 亚洲少妇的诱惑av| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | 国产极品粉嫩免费观看在线| 一级片'在线观看视频| 一二三四中文在线观看免费高清| 少妇熟女欧美另类| 国产日韩欧美亚洲二区| 少妇的逼水好多| 99国产综合亚洲精品| 久久99蜜桃精品久久| 久久久久视频综合| 青春草亚洲视频在线观看| 我要看黄色一级片免费的| 十八禁高潮呻吟视频| 免费看不卡的av| 日本-黄色视频高清免费观看| 黄片无遮挡物在线观看| 高清av免费在线| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 国产片特级美女逼逼视频| 老汉色∧v一级毛片| 精品国产一区二区三区四区第35| 欧美人与善性xxx| a级毛片在线看网站| 看非洲黑人一级黄片| 男女高潮啪啪啪动态图| 亚洲 欧美一区二区三区| 黄色视频在线播放观看不卡| 日本91视频免费播放| 亚洲成色77777| 国产一区二区在线观看av| 欧美另类一区| 嫩草影院入口| 丰满饥渴人妻一区二区三| 精品亚洲成a人片在线观看| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 成人毛片a级毛片在线播放| 色婷婷av一区二区三区视频| 久久综合国产亚洲精品| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 97在线人人人人妻| 熟女av电影| 国产成人精品久久久久久| 最新的欧美精品一区二区| av又黄又爽大尺度在线免费看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 久久久久国产精品人妻一区二区| 亚洲图色成人| 久久av网站| 亚洲精品,欧美精品| 大码成人一级视频| 卡戴珊不雅视频在线播放| 一级毛片我不卡| 麻豆乱淫一区二区| tube8黄色片| 伦理电影大哥的女人| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 少妇被粗大猛烈的视频| 中文字幕最新亚洲高清| 水蜜桃什么品种好| 午夜影院在线不卡| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| av片东京热男人的天堂| 黄色毛片三级朝国网站| 免费看av在线观看网站| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 免费观看av网站的网址| 亚洲美女视频黄频| 啦啦啦在线免费观看视频4| 黄色视频在线播放观看不卡| 亚洲伊人色综图| 90打野战视频偷拍视频| 国产一区二区三区av在线| 色哟哟·www| av在线播放精品| 久久人人97超碰香蕉20202| 亚洲,欧美精品.| av网站免费在线观看视频| av网站在线播放免费| 老司机亚洲免费影院| 天天影视国产精品| 最近中文字幕2019免费版| 久久精品国产自在天天线| 久久ye,这里只有精品| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 久久精品人人爽人人爽视色| 国产熟女午夜一区二区三区| 综合色丁香网| 午夜激情av网站| 国产一区有黄有色的免费视频| 丝袜美腿诱惑在线| 大码成人一级视频| 色婷婷久久久亚洲欧美| a 毛片基地| 精品亚洲成a人片在线观看| 亚洲成人av在线免费| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 久久久久网色| 国产又爽黄色视频| 国产福利在线免费观看视频| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 欧美国产精品va在线观看不卡| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 大香蕉久久网| 婷婷色综合大香蕉| 午夜日韩欧美国产| 欧美成人午夜免费资源| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 免费在线观看黄色视频的| 一本大道久久a久久精品| 久久狼人影院| 丝袜人妻中文字幕| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 国产精品国产三级国产专区5o| 久久鲁丝午夜福利片| 大香蕉久久成人网| 免费观看性生交大片5| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 国产成人午夜福利电影在线观看| 亚洲人成电影观看| xxxhd国产人妻xxx| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 亚洲精品美女久久av网站| 欧美日韩视频精品一区| 日日爽夜夜爽网站| av线在线观看网站| 人体艺术视频欧美日本| 99热网站在线观看| 热99国产精品久久久久久7| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 在线看a的网站| www.熟女人妻精品国产| 亚洲伊人色综图| 在线天堂最新版资源| 国产一区亚洲一区在线观看| 亚洲一区中文字幕在线| 亚洲欧美色中文字幕在线| 久久久久国产网址| 在线观看免费日韩欧美大片| 伦理电影免费视频| 妹子高潮喷水视频| 国产av码专区亚洲av| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 下体分泌物呈黄色| 蜜桃在线观看..| av免费观看日本| 嫩草影院入口| 美女中出高潮动态图| 视频在线观看一区二区三区| 亚洲情色 制服丝袜| videos熟女内射| 老鸭窝网址在线观看| 久久久久人妻精品一区果冻| 国产精品久久久久久精品古装| 99re6热这里在线精品视频| 精品国产乱码久久久久久小说| 一本大道久久a久久精品| 精品人妻在线不人妻| 中文欧美无线码| 亚洲 欧美一区二区三区| 日韩欧美一区视频在线观看| 亚洲精品视频女| 在线观看国产h片| 亚洲图色成人| 精品人妻偷拍中文字幕| 最近2019中文字幕mv第一页| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 久久免费观看电影| 久久精品国产综合久久久| 亚洲第一青青草原| 有码 亚洲区| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 满18在线观看网站| 卡戴珊不雅视频在线播放| 天天影视国产精品| 久久精品国产自在天天线| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 大陆偷拍与自拍| 久久久久人妻精品一区果冻| 国产日韩欧美亚洲二区| 国产精品国产三级专区第一集| 精品久久久精品久久久| 伦精品一区二区三区| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 久久久久久久国产电影| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 日韩在线高清观看一区二区三区| 日韩大片免费观看网站| 亚洲精品国产av蜜桃| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 综合色丁香网| 日韩电影二区| 最新中文字幕久久久久| 少妇人妻精品综合一区二区| 成人亚洲欧美一区二区av| 91久久精品国产一区二区三区| 少妇人妻精品综合一区二区| 看免费成人av毛片| 美女大奶头黄色视频| 国产av国产精品国产| 午夜福利乱码中文字幕| 午夜av观看不卡| 日本欧美国产在线视频| 岛国毛片在线播放| av在线播放精品| 亚洲欧美成人精品一区二区| 久久久国产一区二区| 蜜桃国产av成人99| 18在线观看网站| 美女福利国产在线| 久久久国产欧美日韩av| 国产 一区精品| 免费日韩欧美在线观看| www.av在线官网国产| 久久久久视频综合| 18禁动态无遮挡网站| 成人毛片a级毛片在线播放| 激情视频va一区二区三区| 精品国产乱码久久久久久男人| 亚洲精品久久午夜乱码| h视频一区二区三区| 最新中文字幕久久久久| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 嫩草影院入口| 久久久精品免费免费高清| 性少妇av在线| 欧美日韩av久久| 久久精品aⅴ一区二区三区四区 | 亚洲第一区二区三区不卡| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 国产精品久久久久久精品电影小说| 亚洲中文av在线| 综合色丁香网| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 国产成人91sexporn| 国产精品熟女久久久久浪| 九草在线视频观看| www.熟女人妻精品国产| 久久久久久久亚洲中文字幕| 这个男人来自地球电影免费观看 | 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 一区二区三区激情视频| 久久国产精品大桥未久av| 校园人妻丝袜中文字幕| av在线老鸭窝| 久久精品国产自在天天线| 色婷婷久久久亚洲欧美| 亚洲成人av在线免费| 毛片一级片免费看久久久久| 一区福利在线观看| 少妇的丰满在线观看| 如何舔出高潮| 在线观看免费日韩欧美大片| 99久国产av精品国产电影| 国产熟女欧美一区二区| 在线观看国产h片| av在线app专区| 人人妻人人澡人人看| 最近的中文字幕免费完整| 男的添女的下面高潮视频| 男男h啪啪无遮挡| 欧美在线黄色| 2022亚洲国产成人精品| 嫩草影院入口| 国产又色又爽无遮挡免| 日韩人妻精品一区2区三区| av电影中文网址| 国产成人午夜福利电影在线观看| 日韩精品有码人妻一区| 欧美成人午夜免费资源| 亚洲美女黄色视频免费看| 亚洲国产色片| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 国产精品不卡视频一区二区| 免费av中文字幕在线| 熟妇人妻不卡中文字幕| 性少妇av在线| 香蕉精品网在线| 亚洲一码二码三码区别大吗| 国产成人aa在线观看| 老鸭窝网址在线观看| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 永久免费av网站大全| 欧美精品亚洲一区二区| 男的添女的下面高潮视频| 青春草国产在线视频| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 永久网站在线| 一本大道久久a久久精品| 国产成人精品久久久久久| 99九九在线精品视频| 在线天堂最新版资源| 精品少妇内射三级| 黑丝袜美女国产一区| 中文字幕av电影在线播放| 高清视频免费观看一区二区| 天美传媒精品一区二区| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 久久青草综合色| 在线精品无人区一区二区三| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 老女人水多毛片| 国产精品人妻久久久影院| 久久久久久人妻| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 美女国产高潮福利片在线看| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 亚洲欧美一区二区三区久久| 99国产综合亚洲精品| 久久国产亚洲av麻豆专区| 亚洲成色77777| 久久 成人 亚洲| 午夜福利在线免费观看网站| 91精品伊人久久大香线蕉| 精品国产一区二区三区久久久樱花| av不卡在线播放| av在线观看视频网站免费| 99热全是精品| 免费观看a级毛片全部|