CN108174448A - 蜂窝d2d通信的资源分配方法及在智慧交通网络的应用 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了蜂窝D2D通信的资源分配方法及在智慧交通网络的应用，该方法：设定保障蜂窝用户通信质量不受D2D用户影响的干扰门限；设定D2D用户的能量采集节点的供电质量参数，采用有效能量和有效功耗描述D2D能量采集节点的能量采集过程和能量消耗过程；以D2D节点供电能力和功率干扰门限为约束条件，以最大化D2D用户速率和为目标，构造资源分配优化问题；基于拉格朗日对偶定理得到所有D2D用户的功率分配和信道分配的表达式；***中D2D用户按照分配的功率进行数据传输；当D2D节点的供电质量参数发生改变时，按照S4重新计算次要用户的发射功率。本发明对信道适应性强，可获得最大***速率和，兼顾***的最优性与稳健性。

Description

蜂窝D2D通信的资源分配方法及在智慧交通网络的应用
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及蜂窝网络下的能量采集D2D通信***中保障统计时延QoS要求的一种蜂窝D2D通信的资源分配方法及在智慧交通网络的应用。
背景技术
D2D(Device to device)技术是一种通信终端设备之间直接交换信息的技术。在蜂窝通信网络中引入D2D通信技术，其利用通信终端间的近距离特性，通过复用无线资源建立通信链路，并且数据的传输无需核心设备或基站的干预。可见，D2D技术能够提高蜂窝网络的频谱利用率，在一定程度上解决了蜂窝网通信***中的频谱匮乏问题，成为近年来的研究热点。由于D2D用户复用蜂窝用户的无线资源会对蜂窝用户造成同频干扰，所以合理分配D2D终端的复用资源和有效的功率分配机制对于保证多媒体用户的时延服务质量（Quality of Service, QoS）要求是至关重要的。F. Wang等学者在“IEEE Transactionson Wireless Communications, 2015,14(4):2082-2092”发表的文章 “Energy-EfficientResource Allocation for Device-to-Device Underlay Communication”针对蜂窝网络下的D2D通信***，给出了提高D2D终端能量效能的功率和信道分配迭代算法。
目前，基于能量收集（Energy Harvesting，EH）技术由可再生能源为网络终端供电逐渐成为一种实现节能减排的绿色通信方式。实际上，在能源日益短缺、空气污染不断恶化的今天，能量收集技术已经成为未来新型无线网络体系结构中最重要的技术之一，近年来备受学术界的关注。但是可再生能源（太阳能、风能等）受自然因素（环境条件、气候变化等因素）影响很大，收集到的能量极其不稳定，并且具有突发性、随机性，一般情况下很难与通信网络业务量的变化情况匹配，给网络中的资源分配策略带来了巨大的挑战。可见，设计行之有效的网络资源分配方法是能量采集D2D通信***中亟待研究和解决的重要科学问题。目前对能量收集的研究大多是把能量收集过程视为一个随机过程，从随机过程的特征信息（如能量到达时间分布函数、能量到达速率等）的角度建模。H. SHRUTI GUPT等学者在“IEEEAccess, 2017, 5: 7405-7413”发表的文章 “Energy Harvesting Aided Device-to-Device Communication Underlaying the Cellular Downlink” 中假设能量模型为确定性能量收集模型，即能量到达时间、收集的能量数量在数据传输之前都是已知，并基于此模型提出了最大化D2D用户速率的资源块和功率分配算法。但只基于随机过程的特征信息很难或者是不可能分析出网络节点由于断电造成的休眠时间。再者，这种能量模型与具体的能量到达随机过程的耦合性过强，很难与多媒体业务的时延QoS 要求建立关联关系。
在智慧交通网络中，由于车辆移动范围广、移动速度快，蜂窝接入是车载终端进行通信的首要方式。车对车通信是实现车辆互联和智能交通的重要技术。由于车辆移动的高速特性，传统的经过蜂窝基站的一次甚至多次转发，会造成很大的时延，很难满足车辆之间通信对实时性的要求。而基于上述终端直通的D2D技术由于在通信时延、邻近发现等方面的特性，使得其应用于智慧交通网络领域具有先天优势。
发明内容
本发明旨在提供一种蜂窝D2D通信的资源分配方法及在智慧交通网络的应用。该方法通过分析能量队列来剖析能量采集节点的供电能力，并将此供电能力作为限制条件来约束最大化D2D用户速率和，从而提出与能量采集能力相匹配的信道和功率分配方法。
本发明所采用的技术方案如下：
一种蜂窝D2D通信的资源分配方法，其是在蜂窝网络下的能量采集D2D通信***中实现。假设在一个蜂窝网内有个蜂窝用户和对D2D用户。所有的D2D用户，包括发送端和接收端，都可采集可再生资源。蜂窝网中有个信道可用，每个蜂窝用户占用一个信道，并假设每个信道只能分配给一个蜂窝用户。在此***中，假设表示第个D2D发送端在第个信道上的发送功率，表示第对D2D用户间在第个信道上的功率增益，分别表示第个蜂窝用户、基站与第个D2D接收端在第个信道上的功率增益，表示第个信道上的噪音功率。包括如下步骤：
S1、设定保障所述蜂窝用户正常通信质量不受D2D用户影响的干扰门限；
S2、规划D2D用户的能量采集节点的供电质量参数，基于可在大偏差理论体系下分析能量队列长度信息及能量队列为空的概率，此概率体现了D2D能量采集节点的供电能力。假设在每帧内，D2D发送端能采集到的能量为焦耳, 按照概率和分别取值为和。我们基于有效容量理论来描述此能量采集过程，
，
记为有效能量。在每帧内，D2D发送端消耗的能量包括两个部分，一部分为进行无线电传输消耗的能量，一部分是维持D2D发送端运行消耗的常功率，即，。我们采用有效带宽来描述能量消耗过程，，记为有效功耗。基于能量守恒原则（即消耗的能量一定小于或等于收集到的能量）建立有效能量和有效功耗的关系，其中表示第对D2D用户终端。只要上述关系得到满足，D2D能量采集节点的供电质量就能得到满足；
S3、以D2D节点供电能力和功率干扰门限为约束条件，以最大化D2D用户速率和为目标，构造资源分配优化问题：
(3a) 规划资源分配优化问题：
以最大化D2D***速率和为目标函数，以有效的供电能力和功率干扰限制为约束条件，构造如下优化问题：
（1）；
其中表示蜂窝网基站在第个信道上能够承受的干扰门限；
(3b) 转化为凸优化问题：
式(1)中的优化问题是一个非凸的优化问题，求解该问题的复杂度非常高。为了简化问题的求解，引入一个D2D用户间的干扰门限限制条件
（2）；
其中，表示占用第个信道的D2D用户间的干扰限制。当两个相邻的D2D用户使用相同的信道时，会存在相互的干扰，因此针对实际通信***，表示消除D2D用户间干扰的门限。基于，我们分别表示干扰功率的上限和第对D2D用户的速率下限为，。在此情况下，式(1)中的优化问题转变为：
（3）；
其中；
S4、求解式(3)中的优化问题：
基于凸优化理论可证明式(3)中的优化问题是凸优化问题，因此该原问题的最优解是唯一的，并且基于拉格朗日对偶理论可求得其解。其拉格朗日函数可表示为：
；
其中为拉格朗日因子。基于此，主对偶函数可表示为：
（4）；
相应地，其对偶问题：
（5）；
其中，。通过验证可知原问题具有强对偶性，所以原问题的最优解可通过求解此对偶问题得到。考虑到对偶问题的凸性，可通过子梯度迭代法求解最优的拉格朗日因子，其子梯度可表示为：
式(4)中的最大化优化问题可转化为下面的问题
（6）；
可证明式(6)中的优化问题是一个凸优化问题。经验证优化问题(6)为凸优化问题，存在唯一的最优解。对(6)建立其拉格朗日函数：
其中为拉格朗日因子。根据互补松弛条件，可推导最优的功率分配值需满足下面的充分必要条件：
（7）；
于是基于式(7)可以将信道集合分为两个互补的集合和，其中；
(4a) 求解基于的功率值：
对于给定的组合，设置。对于，根据式(7)中的条件得到，
（8）；
而由可得到下式，
（9）；
由式(8)和式(9)的得到如下关系：
（10）；
将式(10)带入式(8)得到
（11）；
在式(11)中，只有一个变量，于是通过求解式(11)得到其解。接着通过式(11)，可求得；
(4b) 信道分配策略：
为了进一步确认，也即是最优的信道分配策略，基于Karush-Kuhn-Tucker优化条件可推导出两个准则：
（一）如果，则必有；（二）假设，并且，则必有；
我们基于上述准则提出如下确定最优的迭代算法如下：
a)计算，把所有满足条件的设置为集合的元素，也就是；
b)定义，并设置对中的元素按照的升序排序，生成的新的排列为。设置，基于排列，可表示为，也就是设置
c)把所有中的元素带入公式(10)计算。更新，随之更新并同时验证是否满足式(6)中的优化条件。如果满足则得到最优的功率值，及最优的信道分配算法，否则令，跳转至步骤c), 继续迭代直到满足式(6)中的优化条件；
S5、所述***中的D2D用户按照最优的功率值进行数据传输；
S6、查看所述***中能量收集D2D节点的供电质量参数是否发生变化，如果发生改变，则按照S4重新计算次要用户的发射功率；否则按照原有的发射功率进行数据传输。
本发明的技术方案还包括有上述蜂窝D2D通信的资源分配方法在智慧交通网络中用于车辆间通信的应用。
本发明的有益效果在于：针对蜂窝网络下的能量收集D2D通信***中能量收集的随机性与不可预知性,本发明设计了一种在保证D2D节点供电能力情况下最大化D2D用户速率和的资源分配算法。与现有的技术相比具有以下优点：第一，本发明充分考虑了D2D节点采集到的能量情况，所设计的资源分配算法可协调D2D节点的发射功率、信道分配使之与D2D能量采集节点的供电能力相匹配，避免D2D节点因为能量补给不足而进入休眠状态，从而兼顾***的最优性与稳健性；第二，本发明提出的资源分配算法保障了D2D通信***能够达到最大的速率和，使得有限的频谱和功率资源得到最高效地使用，具有重大的理论和现实意义。
附图说明
图1为实现本发明方法的通信***示意图。
图2 为本发明方法的流程图。
图1中，D2D TX表示D2D用户对的发射端，D2D RX表示D2D用户对的接收端，CU表示蜂窝用户，BS表示基站，椭圆曲线内部分表示第个D2D用户对重用第个资源块，表示第个D2D用户对重用第个信道的传输信道功率增益，和分别表示在第个信道上第个蜂窝用户到D2D接收端RX、D2D发送端TX到基站的干扰信道功率增益。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步地描述，但不限于此。
实施例1
参照图1，该实施例采用的一种蜂窝网络下的能量采集D2D通信模型包括一个拥有个蜂窝用户的蜂窝网和对D2D用户。蜂窝网中有个信道可用，每个蜂窝用户占用一个信道，并假设每个信道只能分配给一个蜂窝用户。在此通信模型中，我们考虑蜂窝网络的上行链路，在保障对基站的干扰功率低于干扰温度的条件下，D2D用户发送端向D2D用户接收端发送信号。在此通信过程中，D2D用户发送端根据采集到的能量信息及信道状态的变化进行动态功率和信道分配，使得通信***在能够保证一定供电质量的前提下达到最大的D2D网络速率和。
参照图2，本发明对蜂窝网络下的能量采集D2D通信模型（见图1）进行功率和信道分配的具体实施步骤如下：
步骤1，设定保障所述蜂窝用户正常通信质量不受D2D用户影响的干扰门限；
步骤2，设定D2D用户的能量采集节点的供电质量参数，采用有效能量和有效功耗描述D2D能量采集节点的能量采集过程和能量消耗过程，分别表示为
；
步骤3，以D2D节点供电能力和功率干扰门限为约束条件，以最大化D2D用户速率和为目标，构造资源分配优化问题；
以最大化D2D***速率和为目标函数，以有效的供电能力和功率干扰限制为约束条件，构造如下优化问题：
（12）；
其中表示蜂窝网基站在第的信道上能够承受的干扰门限；
为了简化问题的求解，引入一个D2D用户间的干扰门限限制条件：
（13）；
其中， 表示D2D用户间干扰的门限；因此针对实际通信***，我们分别表示D2D用户受到的干扰功率的上限和第对D2D用户的速率下限为，；于是，式(12)中的优化问题转变为：
（14）；
步骤4，求解式(14)中的优化问题：
式(14)中的优化问题式是一个凸优化问题，其拉格朗日函数可表示为：
；
其中为拉格朗日因子。基于此，主对偶函数可表示为：
（15）；
相应地，其对偶问题：
（16）；
考虑到对偶问题的凸性，可通过子梯度迭代法求解最优的拉格朗日因子，其子梯度可表示为：
；
式(15)中的最大化优化问题可转化为下面的问题
（17）；
经验证优化问题(17)为凸优化问题，存在唯一的最优解；对(17)建立其拉格朗日函数：
；
其中为拉格朗日因子；根据互补松弛条件，可推导最优的功率分配值需满足下列的充分必要条件：
（18）；
于是基于式(18)可以将信道集合分为两个互补的集合和，其中；
(4a) 求解基于的功率值：
对于给定的组合，设置。对于，根据式(18)中的条件得到，
（19）；
而由可得到下式：
（20）；
由式(19)和式(20)得到如下关系：
（21）；
将式(21)带入式(19)得到
（22）；
在式(22)中，只有一个变量，于是通过求解式(22)得到解。接着通过关系式(21)，可求得；
(4b) 信道分配策略：
为了进一步确认，也即是最优的信道分配策略，基于Karush-Kuhn-Tucker优化条件可推导出两个准则：
（一）如果，则必有；（二）假设，并且，则必有；
我们基于上述准则提出如下确定最优的迭代算法如下：
i)计算，把所有满足条件的设置为集合的元素，也就是；
ii)定义，并设置对中的元素按照的升序排序，生成的新的排列为；设置，基于排列可表示为，也就是设置；
iii)把所有中的元素带入公式(21)计算。更新，随之更新并同时验证是否满足式(6)中的优化条件；如果满足则得到最优的功率值及最优的信道分配算法，否则令，跳转至步骤iii), 继续迭代，直到满足式(18)中的优化条件；
步骤5，所述***中的D2D用户按照最优的功率值进行数据传输；
步骤6，查看所述***中能量收集D2D节点的供电质量参数是否发生变化，如果发生改变，则按照步骤4重新计算次要用户的发射功率；否则按照原有的发射功率进行数据传输。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做成若干改进和替换，这些改进和替换也应视为发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种蜂窝D2D通信的资源分配方法，其是在蜂窝网络下的能量采集D2D通信***中实现,该***包括一个拥有个蜂窝用户的蜂窝网和对D2D用户，所有的D2D用户，包括发送端和接收端，都可采集可再生资源，蜂窝网中有个信道可用，每个蜂窝用户占用一个信道，并假设每个信道只能分配给一个蜂窝用户，在此***中，假设表示第个D2D发送端在第个信道上的发送功率，表示第对D2D用户间在第个信道上的功率增益，分别表示第个蜂窝用户、基站与第个D2D接收端在第个信道上的功率增益，表示第个信道上的噪音功率，则所述方法包括如下步骤：
S1、设定保障所述蜂窝用户正常通信质量不受D2D用户影响的干扰门限；
S2、设定D2D用户的能量采集节点的供电质量参数，采用有效能量和有效功耗描述D2D能量采集节点的能量采集过程和能量消耗过程；
S3、以D2D节点供电能力和功率干扰门限为约束条件，以最大化D2D用户速率和为目标，构造资源分配优化问题；
S4、基于拉格朗日对偶定理得到所有D2D用户的功率分配和信道分配的表达式；
S5、所述***中的D2D用户按照分配的功率进行数据传输；
S6、查看所述***中能量收集D2D节点的供电质量参数是否发生变化，如果发生改变，则按照S4重新计算次要用户的发射功率；否则按照原有的发射功率进行数据传输。
2.根据权利要求1所述蜂窝D2D通信的资源分配方法，其特征在于：S2，规划D2D用户的能量采集节点的供电质量参数，基于在大偏差理论体系下分析能量队列长度信息及能量队列为空的概率，此概率体现了D2D能量采集节点的供电能力，假设在每帧内，D2D发送端能采集到的能量为焦耳, 按照概率和分别取值为和，基于有效容量理论来描述此能量采集过程，，记为有效能量，在每帧内，D2D发送端消耗的能量包括两个部分，一部分为进行无线电传输消耗的能量，一部分是维持D2D发送端运行消耗的常功率，即，，我们采用有效带宽来描述能量消耗过程，，记为有效功耗，基于能量守恒原则建立有效能量和有效功耗的关系，其中表示第对D2D用户终端，只要上述关系得到满足，D2D能量采集节点的供电质量就能得到满足。
3.根据权利要求1所述蜂窝D2D通信的资源分配方法，其特征在于：S3，以D2D节点供电能力和功率干扰门限为约束条件，以最大化D2D用户速率和为目标，构造资源分配优化问题；
(3a) 规划资源分配优化问题：
以最大化D2D***速率和为目标函数，以有效的供电能力和功率干扰限制为约束条件，构造如下优化问题：
（1）；
其中表示蜂窝网基站在第个信道上能够承受的干扰门限；
(3b) 转化为凸优化问题：
式(1)中的优化问题是一个非凸的优化问题，求解该问题的复杂度非常高，为了简化问题的求解，引入一个D2D用户间的干扰门限限制条件：
（2）；
其中，表示占用第个信道的D2D用户间的干扰限制，当两个相邻的D2D用户使用相同的信道时，会存在相互的干扰，因此针对实际通信***，表示消除D2D用户间干扰的门限，基于，我们分别表示收到的干扰功率的上限和第对D2D用户的速率下限为，，在此情况下，式(1)中的优化问题转变为：
（3）；
其中。
4.根据权利要求1所述蜂窝D2D通信的资源分配方法，其特征在于：S4，求解式(3)中的优化问题：
基于凸优化理论可证明式(3)中的优化问题是凸优化问题，因此该原问题的最优解是唯一的，并且基于拉格朗日对偶理论可求得其解，其拉格朗日函数可表示为：
；
其中为拉格朗日因子，基于此，主对偶函数可表示为：
（4）；
相应地，其对偶问题：
（5）；
通过验证可知原问题具有强对偶性，所以原问题的最优解可通过求解此对偶问题得到，考虑到对偶问题的凸性，可通过子梯度迭代法求解最优的拉格朗日因子，其子梯度可表示为：
式(4)中的最大化优化问题可转化为下面的问题：
（6）；
可证明式(6)中的优化问题是一个凸优化问题，经验证优化问题(6)为凸优化问题，存在唯一的最优解，对(6)建立其拉格朗日函数：
；
其中为拉格朗日因子，根据互补松弛条件，可推导最优的功率分配值需满足下面的充分必要条件：
（7）；
于是基于式(7)可以将信道集合分为两个互补的集合和，其中；
(4a) 求解基于的功率值：
对于给定的组合，设置，对于，根据式(7)中的条件得到：
（8）；
而由可得到下式：
（9）；
由式(8)和式(9)的得到如下关系：
（10）；
将式(10)带入式(8)得到：
（11）；
在式(11)中，只有一个变量，于是通过求解式(11)得到其解，接着通过式(11)，可求得；
(4b) 信道分配策略：
为了进一步确认，也即是最优的信道分配策略，基于Karush-Kuhn-Tucker优化条件可推导出两个准则：一、如果，则必有；二、假设，并且，则必有；
我们基于上述准则提出如下确定最优的迭代算法如下：
a）计算，把所有满足条件的设置为集合的元素，也就是；
b）定义，并设置对中的元素按照的升序排序，生成的新的排列为；设置，基于排列，可表示为，也就是设置；
c）把所有中的元素带入公式(10)计算；更新，随之更新并同时验证是否满足式(6)中的优化条件；如果满足则得到最优的功率值，及最优的信道分配算法，否则令，跳转至步骤c), 继续迭代直到满足式(6)中的优化条件。
5.根据权利要求1所述蜂窝D2D通信的资源分配方法，其特征在于：S5，所述***中的D2D用户按照最优的功率值进行数据传输。
6.一种如权利要求1-6中任一项所述蜂窝D2D通信的资源分配方法在智慧交通网络中的应用。
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