CN108540964B - 一种频谱资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种频谱资源分配方法，属于无线网络资源分配技术领域，该方法是应用于移动通信网络下行方向异种通信模式共存情况下的频谱资源分配方法，包括如下步骤：(1)蜂窝用户侧频谱分配；(2)利用匈牙利算法进行用户配对；(3)D2D用户侧频谱资源分配；上述三个步骤依次循环直至所有频谱资源分配完毕；并通过仿真结果，可以看出相对于传统频频分配方法，本发明中所提出算法给***频谱效率带来了一定的增益。

Description

一种频谱资源分配方法

技术领域

本发明涉及一种频谱资源分配方法，属于无线网络资源分配技术领域。

背景技术

随着移动互联网业务的快速发展和智能手机的大力普及，人们对数据传输能力的要求不断增加，然而，有限的资源不能满足这一要求。因此，为了提高资源利用率、网络的整体性能及用户体验，基于点对点直接通信的终端直连(Device-to-Device，D2D)技术被应用到第五代通信***之中。D2D技术的使用一方面可以降低传统基站载荷同时在一些应用场景下为用户提供高速数据服务，另一方面可以利用终端的中继通信能力在一定程度上解决***的覆盖黑洞问题。作为第五代移动通信***的关键技术之一，D2D技术具备以下的优势：(1)D2D用户之间数据传输不再由基站中转，从而减少了***的传输时延，提高了用户体验；(2)由于直接链路传输距离相对较短，用户可以在较小的发送功率下获得较高的传输速率,同时延长了电池的使用时间，进而提高了***传输的能源效率；(3)D2D通信可以利用现有移动通信***频谱，提高了频谱的利用率；(4)D2D技术由于其点对点对等通信的特点，可以实现无架构快速组网，在面对自然灾害，如地震火灾等基础被破坏的情况下，仍可以提供服务，从而提高了整个网络的鲁棒性。但由于D2D技术的引入，传统移动通信***的干扰环境将更加复杂，因此，如何寻找***效率与干扰之间的最佳平衡是5G通信***资源分配策略亟待解决的问题之一。

目前针对D2D场景下资源分配策略的研究，国内外的诸多学者均提出了一些解决方案。例如现有技术中，(1)从功率控制及频谱资源共享模式如非正交共享与正交资源共享等方面探讨了传统蜂窝用户传输模式与D2D模式共存情况下的资源分配问题，但未详细阐述两种类型用户的频谱资源分配问题；(2)提出了基于裕度因子的功率分配算法来保障小区内用户的QoS需求，基站通过功率裕度因子补偿蜂窝用户受到D2D用户干扰造成的SINR下降，D2D用户通过调整发射功率来满足QoS需求，然而在实际的网络中，功率裕度因子是很难选取的，若取值过大，能满足该功率裕度因子的蜂窝用户数量将会很少，若取值过小，D2D用户的QoS需求很难得到满足。为了减少蜂窝用户对D2D用户的干扰，(3)设计了基站重传干扰协调机制，即在两种传统接收模式的基础上引入新的接收模式，以不降低蜂窝用户设备功率前提下提高D2D通信在上行链路中的可靠性，把三种模式下D2D用户的最小中断概率作为模式选择的依据，分别处理不同强度的干扰；(4)提出了D2D通信距离受限的资源共享标准，用于D2D链路对蜂窝用户选择，通过保持蜂窝用户与D2D用户之间的最小距离来控制蜂窝用户对D2D用户的干扰，提高D2D通信的质量。然而这些并未同时实现降低D2D用户与蜂窝用户之间的干扰，上述这些方法往往只从蜂窝用户性能或者D2D***用户性能角度考虑，同时并未考虑算法所带来的公平性牺牲。为了解决上述算法中存在的问题，本文以***总体吞吐量最大化为目标同时兼顾用户间的公平性问题，利用图论及优化理论着手解决D2D用户及蜂窝用户之间的匹配及信道分配问题，同时将用户位置、信道衰减情况及干扰情况考虑到所提出算法之中，以实现***效率、干扰与公平性之间的最佳折衷。

发明内容

本发明的目的在于提供一种应用于移动通信网络下行方向异种通信模式共存情况下的频谱资源分配方法；

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明中所提出算法首先利用贪婪算法对蜂窝用户进行频谱资源分配以求最大化***吞吐率，因为蜂窝用户的频谱资源分配结果不会对D2D用户侧干扰情况造成显著影响，反之则不同；然后基于蜂窝用户与D2D用户的有用信号及干扰信号传输路径对蜂窝用户及D2D用户进行资源占用一对一匹配(即寻找在同一频谱资源上进行信号传输的蜂窝用户与D2D用户对)，最后根据蜂窝用户资源占用情况及配对情况使用贪婪算法对D2D用户进行频谱资源分配。此外，为了保证用户之间的公平性，所提出算法使用round-robin算法对待分配用户进行了预选，以防止个别用户占用***的全部资源。

包括如下步骤：(1)蜂窝用户侧频谱分配；(2)利用匈牙利算法进行用户配对；(3)D2D用户侧频谱资源分配；上述三个步骤依次循环直至所有频谱资源分配完毕。

所述步骤(1)具体为利用贪婪算法对蜂窝用户进行频谱资源分配以求最大化***吞吐率。

所述步骤(2)所述匈牙利算法的基本流程为：a、开始；b、系数矩阵减去最小值且保证每一列至少一个0；c、对独立0元素画圈并划去同行或者同列其他0；d、判断独立元素的个数是否为N；e、如果步骤d的结论是肯定的，则进行步骤f；如果步骤d的结论是否定的，则回到步骤c,再依次往下进行；f、得到最优解矩阵；g、结束。

所述步骤(3)是具体涉及根据蜂窝用户资源占用情况及配对情况使用贪婪算法对D2D用户进行频谱资源分配。

该方法使用round-robin算法对待分配用户进行了预选，以防止个别用户占用***的全部资源。

传统蜂窝用户与D2D用户共存的资源分配问题建模；首先是***模型，由于D2D模式的引入，未来移动通信***的干扰环境更加复杂，传统蜂窝用户将遭受来自D2D用户的额外干扰(即D2D用户与传统蜂窝用户均位于***覆盖范围内)，而D2D用户也将遭受来自基站或用户的干扰，本文主要围绕移动通信网络下行场景开展研究，在此场景下***内干扰源主要来自D2D用户发射端及基站，其干扰强度及影响远远大于上行场景，因此相对于上行场景具有较高的研究意义。

为简化计算及分析，本发明基于单基站场景建立了资源分配问题模型，但相关模型及算法可以直接应用到多基站场景下。图1展示了本文中所考虑场景的示意简图，在此场景下假设基站覆盖下存在N个蜂窝用户设备，C表示蜂窝用户集合，即C＝{1,2,...,N}，M个D2D用户设备，S表示D2D用户集合,即S＝{1,2,...,M}，在同一通信模式(传统基站中继传输模式或D2D通信传输模式)下，下行链路的频谱资源只能由一个用户占用，同时***资源负载及链路资源共享率均为100％，即蜂窝用户和D2D用户共享全部频谱资源，***未向蜂窝用户或者D2D用户分配独享频谱资源。本文主要考虑由D2D模式引入所带来的资源分配问题，但与资源分配相关的用户调度、信道测量及上报问题未在本文范围之内。其中，H_B,i表示第i个蜂窝用户和基站之间的有用信号信道功率增益；H_j表示第j对D2D通信链路的有用信号信道功率增益。g_B,j表示基站对第j个D2D接收端干扰信号的信道功率增益。g_j,i表示第j个D2D用户发射端对第i个蜂窝用户接收端的干扰信号信道功率增益。

资源分配问题建模；D2D模式的使***频谱资源可以同时被传统蜂窝用户及D2D用户复用，因此本文建立了如式(1)所示的优化问题，以最大化***整体的吞吐量。

约束条件：

q_f*,i·w_f*,j＝1,则ρ_i,j＝1 (6)

其中：

在该优化问题中，式(1)为优化目标，其中第一项为蜂窝用户的吞吐量，第二项为D2D用户的吞吐量，式(2)为约束条件，为了保障一个蜂窝用户的资源最多只能由一对D2D用户所复用，类似的，式子(3)用于保障一个D2D用户最多只能与一个蜂窝用户共享***资源。式子(4)表示若存在一个f，蜂窝用户占用该信道资源块的情况，式子(5)与式子(4)相类似，表示D2D用户对该信道资源块的占用情况(q_f,i＝1时，蜂窝用户i占用该信道资源；w_f,j＝1时，D2D用户j占用该信道资源)。式子(6)表示若存在一个f*，使得q_f*,i＝1,w_f*,j＝1，那么蜂窝用户与D2D用户共同复用此资源。ρ_i,j、q_f,i、w_f,j是二进制数，ρ_i,j表示D2D用户j与蜂窝用户i信道资源复用情况(当ρ_i,j＝1时，D2D用户j复用蜂窝用户i的信道资源，当ρ_i,j＝0，D2D用户j不复用蜂窝用户i的信道资源)，σ²表示信道中加性高斯白噪声的功率，

和

分别表示第i个蜂窝用户的发送功率和第j个D2D用户发射端的发送功率。然而，很明显公式(1)中所示优化问题为属于NP-hard的非凸优化问题，无法直接求得最优解，因此本文利用图论中的匈牙利算法提出了一种次优解，同时兼顾了***中用户的公平性问题。

观察公式(1)可以发现，最优化的***资源分配策略需要同时考虑用户在相应频谱资源上的信道情况及干扰情况，由于公式(1)属于NP-hard优化问题，直接对蜂窝用户及D2D用户同时进行资源分配较为困难，因此本发明所提出算法先对一类用户进行频谱资源分配，然后根据用户之间的干扰影响关系对另一类型用户进行频谱资源分配，以寻找***吞吐量与干扰之间的最佳折衷。

通过分析移动通信网络下行场景下蜂窝用户与D2D用户所受干扰情况，我们发现蜂窝用户主要遭受来自非移动基站及D2D发射用户两种干扰，而D2D发射用户所产生干扰与D2D用户频谱资源分配结果紧密相关；相反，D2D用户遭受的来自移动网络基站的干扰主要由干扰路径损耗等信道衰落情况限制，与蜂窝用户的频谱资源占用情况关联较少。

基于匈牙利算法的传输用户对匹配；D2D引入到蜂窝网络且复用蜂窝用户资源，会给蜂窝网络带来干扰，而D2D用户与蜂窝用户的匹配可以有效的降低干扰，因此以实现网络整体性能的最大化为目标，为D2D用户寻找最优的蜂窝用户的复用搭档变得尤为重要。

对于任意一个蜂窝用户i*，当其独享信道资源，即没有D2D用户与其共享信道资源时，该蜂窝用户的吞吐量最大值可表示为：

当第j个D2D用户与第i蜂窝用户共享信道资源时，即此时ρ_i,j＝1，D2D用户与蜂窝用户两者的最大吞吐量之和可以表示为：

为了通过用户配对达到(10)中所示目标，本文基于匈牙利算法对该问题进行求解。然而匈牙利算法是对目标函数极小值的求解，因此需要将对极大值的求解转化为对极小值的求解，因此通过将(10)翻转得到与(10)等效的用于匈牙利算法中的目标表达式(11)。

匈牙利算法的主要思想是基于Konig理论，即独立零元素理论：系数矩阵中独立0元素的最多个数等于能覆盖所有0元素的最小直线数，是用于实现最优匹配的方法，该理论主要是通过矩阵变换的方式实现，使指派问题的目标函数值达到最小，求得的组合解便是最优解，此算法在求解指派问题时使原本复杂的问题简单化，极大降低了指派问题的难度。

在本发明所提出的算法中，将D2D用户与蜂窝用户复用同一频谱资源看成匈牙利算法中的指派问题，主要考虑存在N个蜂窝用户和M个D2D用户(N>M)。当第i个蜂窝用户与第j个D2D用户匹配占用相同频谱资源时，在当前频谱上的匹配系数可以表示为

据此我们可以建立N维匹配系数矩阵，后续通过对该系数矩阵进行线性变换从而得到指派问题的最终解。图2展示了利用匈牙利算法的基本流程。

本发明的有益效果：

为了解决未来移动通信***下行方向D2D通信模式所带来的干扰恶化问题，基于图论中经典的匈牙利算法提出了一种兼顾***频谱效率与用户间公平性的频谱资源分配算法，将D2D模式所引入的干扰考虑到频谱资源分配问题之中。通过计算机蒙特卡罗仿真及与传统贪婪算法进行性能比较，本发明所提出算法可以为***整体吞吐量带来3％的提高。此外，得益于所提出算法中的用户配对过程，D2D模式所引入的干扰影响被最小化，我们发现所提出算法可以为蜂窝用户侧提供10.9％和11.1％的用户速率及吞吐量增益，而对D2D用户侧基本无任何影响。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明引入D2D模式的移动通信***示意图；

图2为本发明匈牙利算法基本流程；

图3为本发明提出的算法流程示意图；

图4本发明***仿真流程图；

图5为本发明D2D用户组合对的匹配结果示意图；

图6为本发明所述专利中提出算法与传统贪婪算法下蜂窝用户速率累积分布函数(CDF)性能比较；

图7为本发明所述专利中提出算法与传统贪婪算法下蜂窝用户吞吐量CDF性能比较；

图8为本发明所述专利中提出与传统贪婪算法下D2D用户速率CDF性能比较；

图9为本发明所述专利中提出算法与传统贪婪算法下D2D用户吞吐量CDF性能比较；

图10为本发明所述专利中提出算法与传统贪婪算法下***总体吞吐量CDF性能比较。

具体实施方式

实施例1

为了验证所提出的基于图论的资源分配算法的性能，构建了如图4所示计算机仿真平台并通过蒙特卡洛仿真的方式比较了文中所提出算法与传统贪婪资源分配方法在***吞吐量、用户速率方面的性能差异，具体参数配置如表1所示。

表1详细仿真参数设置

性能分析：为了简化D2D用户选取及配对过程，同时降低该过程对资源分配性能验证的影响，本仿真首先从用户集合中随机选取了D2D链路发射用户，之后按接收功率最大准则选取了对应于D2D链路发射用户的D2D链路接收用户，同时要保证D2D链路接收用户要在相应的D2D发射用户覆盖范围之内否则要重新进行选取及配对流程。图5展示了D2D用户选取及配对的一个实例。

图6及7分别展示了***使用本文中所提出算法与传统贪婪算法情况下蜂窝用户速率及蜂窝用户侧吞吐量的累积分布函数性能比较。从仿真结果我们可以看出，得益于本文中所提出算法的用户匹配步骤，D2D用户侧所产生的干扰被考虑到蜂窝用户频谱分配过程之中，蜂窝用户速率及蜂窝用户侧吞吐量均值分别由2.1062Mbit/s、187.17Mbit/s提高到2.3640Mbit/s、210.77Mbit/s，从而为蜂窝用户及***分别带来10.9％及11.1％的增益。

图8及9分别展示了***使用本文中所提出算法与传统贪婪算法情况下D2D用户速率及D2D用户侧吞吐量的累积分布函数性能比较。从仿真结果我们可以看出，D2D用户的速率及吞吐量均值未发生明显改变。虽然本文算法为了降低D2D用户产生的干扰而未在一些资源块上选择信道条件最好的用户进行传输，但其对D2D用户性能造成的影响可以忽略不计。

图10展示了***使用本文中所提出算法与传统贪婪算法情况下整体吞吐量(即蜂窝用户侧与D2D用户侧吞吐量之和)的累积分布函数性能比较。从仿真结果我们可以看出，整体吞吐量均值分别由785.52Mbit/s提高到810.06Mbit/s，从而为***整体吞吐量分带来3.0％的增益。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (1)

1.一种频谱资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)蜂窝用户侧频谱分配；(2)利用匈牙利算法进行用户配对；(3)D2D用户侧频谱资源分配；上述三个步骤依次循环直至所有频谱资源分配完毕；

基于单基站场景建立了资源分配问题模型，该场景下假设基站覆盖下存在N个蜂窝用户设备，C表示蜂窝用户集合，即C＝{1,2,...,N}，M个D2D用户设备，S表示D2D用户集合,即S＝{1,2,...,M}；

首先，建立如式(1)所示的优化问题，以最大化***整体的吞吐量；

约束条件：

q_f*,i·w_f*,j＝1,则ρ_i,j＝1 (6)

其中：

H_B,i表示第i个蜂窝用户和基站之间的有用信号信道功率增益；H_j表示第j对D2D通信链路的有用信号信道功率增益；g_B,j表示基站对第j个D2D接收端干扰信号的信道功率增益；g_j,i表示第j个D2D用户发射端对第i个蜂窝用户接收端的干扰信号信道功率增益；

式(1)为优化目标，其中第一项为蜂窝用户的吞吐量，第二项为D2D用户的吞吐量，式(2)为约束条件，为了保障一个蜂窝用户的资源最多只能由一对D2D用户所复用，类似的，式子(3)用于保障一个D2D用户最多只能与一个蜂窝用户共享***资源；式子(4)表示若存在一个f，蜂窝用户占用该信道资源块的情况，式子(5)与式子(4)相类似，表示D2D 用户对该信道资源块的占用情况，q_f,i＝1时，蜂窝用户i占用该信道资源；w_f,j＝1时，D2D用户j占用该信道资源；式子(6)表示若存在一个f*，使得q_f*,i＝1,w_f*,j＝1，那么蜂窝用户与D2D用户共同复用此资源，ρ_i,j、q_f,i、w_f,j是二进制数，ρ_i,j表示D2D用户j与蜂窝用户i信道资源复用情况，当ρ_i,j＝1时，D2D用户j复用蜂窝用户i的信道资源，当ρ_i,j＝0，D2D用户j不复用蜂窝用户i的信道资源，σ²表示信道中加性高斯白噪声的功率，

和

分别表示第i个蜂窝用户的发送功率和第j个D2D用户发射端的发送功率；

所述步骤(1)为基于公式(9)对蜂窝用户进行频谱资源分配以求最大化***吞吐率；

对于任意一个蜂窝用户i*，当其独享信道资源，即没有D2D用户与其共享信道资源时，蜂窝用户i*可以公式(9)为准则进行频谱资源选择；

所述步骤(2)所建立匹配系数矩阵为：

考虑存在N个蜂窝用户和M个D2D用户(N>M)，当第i个蜂窝用户与第j个D2D用户匹配占用相同频谱资源时，在当前频谱上的匹配系数可以表示为

据此：可以建立N维匹配系数矩阵；

所述步骤(3)为基于公式(10)进行D2D用户侧频谱资源分配；

当第j*个D2D用户与第i*蜂窝用户共享信道资源时，即此时ρ_i,j＝1，D2D用户j*可按公式(10)进行频谱资源选择：

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