CN109257145B - 面向rlnc辅助的d2d协作传输过程优化方法和装置 - Google Patents

面向rlnc辅助的d2d协作传输过程优化方法和装置 Download PDF

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CN109257145B CN201811207685.1A CN201811207685A CN109257145B CN 109257145 B CN109257145 B CN 109257145B CN 201811207685 A CN201811207685 A CN 201811207685A CN 109257145 B CN109257145 B CN 109257145B
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Abstract

本发明公开了一种面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法和装置。所述方法包括：建立面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型；根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型；根据建立的所述线性相关模型，优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程。本发明通过上述建立的线性相关模型，在考虑RLNC编码有限域大小以及用户间协作频率的影响因素下，精确分析RLNC辅助的D2D协作传输***的传输完成时间，进而可以对优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程提供有效的数据和理论支撑。

Description

面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法和装置
技术领域
本发明涉及D2D通信技术领域，特别涉及一种面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法和装置。
背景技术
设备到设备(Device-to-Device，简称“D2D”)通信通过设备间的协作，可以使有损传输环境下丢失的数据包能通过相邻设备恢复，减小了基站的重传次数，可以显著提高资源的利用率、并降低数据的传输完成时间，这种D2D协作在许多5G新兴应用场景下都将起到重要的作用。
当数据包通过存在丢包的中继链路时，如果中间节点能够对收到的分组进行编码转发，即网络编码(Network Coding，简称“NC”)，那么***的传输完成时间将会减小。如果将NC应用到D2D协作场景中，将能进一步降低传输完成时间。此外，随机线性网络编码(Random Linearly Network Coding，简称“RLNC”)作为一种广泛使用的NC方法，具备类似LT码、Raptor码的无速率就删特性。这意味着编码端能够在未知信道丢包率且无接收端反馈的情况下不间断地产生编码包直至接收端完成解码。如果在网络拓扑和信道条件多变的D2D协作***中采用RLNC，将有助于简化***协作的设计。
但是，在D2D协作传输中应用RLNC任存在一些问题。在实际中，诸如V2V这样的***传输的数据包往往不大，而RLNC需要在分组中携带编码系数，将会产生较大的overhead(即***开销)。编码中采用的有限域大小对overhead将产生直接影响。一方面。使用较大的有限域将增加overhead，且增加译码复杂度；但另一方面，使用较小的有限域则会导致编码分组线性相关概率增加，使得传输完成时间延长。另外由于***能量有限等约束条件，D2D用户间的协作频次也将对传输完成时间产生重大影响。因此，需要分析上述因素对面向RLNC辅助的D2D协作传输过程进行线性分析，以便为优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程提供有效的数据支撑。
发明内容
为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法和装置。所述技术方案如下：
一方面，本发明实施例提供了一种面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法，所述方法包括：
建立面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型；
根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型；
根据建立的所述线性相关模型，优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程。
在本发明实施例上述的面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法中，所述面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型，包括：
基站分别向第一用户和第二用户发送RLNC编码数据包的第一时隙，和第一用户与第二用户之间协作传输RLNC编码数据包的第二时隙，所述第二时隙包括：第一用户向第二用户协作传输RLNC编码数据包的第一子时隙和第二用户向第一用户协作传输RLNC编码数据包的第二子时隙。
在本发明实施例上述的面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法中，所述根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型，包括：
根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取D2D协作传输***转移概率模型，并建立相应的马尔科夫链转移矩阵；
根据马尔科夫链转移矩阵，获取D2D协作传输***传输完成时间。
在本发明实施例上述的面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法中，所述D2D协作传输***转移概率模型，包括：
第一时隙结束时，D2D协作传输***发生如下潜在转移且对应的概率如下：
Figure GDA0002585075640000021
Figure GDA0002585075640000022
Figure GDA0002585075640000023
Figure GDA0002585075640000024
Figure GDA0002585075640000031
Figure GDA0002585075640000032
其中，δ1为基站向第一用户发送RLNC编码数据包的丢包率，δ2为基站向第二用户发送RLNC编码数据包的丢包率，m表示仅第一用户所接收到的线性无关的RLNC编码包数量，l表示仅第二用户所接收到的线性无关的RLNC编码包数量，k表示第一用户和第二用户都接收到的线性无关的RLNC编码数据包数量，m、k、l均为小于或等于M的整数且m+k+l≤M，M为用户成功解码出RLNC编码数据包的数量，Φm表示m个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000033
Φk表示k个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000034
Φl表示l个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000035
Φnew表示不属于第一用户和第二用户已经接收到的RLNC编码数据包的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000036
q为RLNC编码有限域大小，
第二时隙结束时，D2D协作传输***发生如下潜在转移且对应的概率如下：
Figure GDA0002585075640000037
Figure GDA0002585075640000038
Figure GDA0002585075640000039
Figure GDA00025850756400000310
其中，PD2D为D2D协作传输***中用户间的协作的概率，ε1为第一用户向第二用户发送RLNC编码数据包的丢包率，ε2为第二用户向第一用户发送RLNC编码数据包的丢包率，向量空间用集合Ψk表示RLNC编码数据包编码向量与第二用户中已经接收的RLNC编码数据包属于同一编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA00025850756400000311
向量空间用集合Ψm表示RLNC编码数据包的编码向量不属于第二用户中已经接收的RLNC编码数据包的编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA00025850756400000312
向量空间用集合Ωk表示RLNC编码数据包的编码向量与第一用户中已经接收的RLNC编码数据包属于同一编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA00025850756400000313
向量空间用集合Ωl表示RLNC编码数据包的编码向量不属于第一用户中已经接收的RLNC编码数据包的编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA00025850756400000314
所述马尔科夫链转移矩阵为
Figure GDA00025850756400000315
IM+1为一个(M+1)*(M+1)的单位矩阵，Q是一个(n-M-1)*(n-M-1)的矩阵并且其中的元素由转移态之间的转移概率构成，R是一个(n-M-1)*(M+1)的矩阵并且其中的元素由转移态到吸收态之间的转移概率构成，其中每个状态对应马尔科夫链转移矩阵的序列号由如下函数求得：
Figure GDA0002585075640000041
其中，τ＝m+k+l。
在本发明实施例上述的面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法中，所述D2D协作传输***传输完成时间为：
Figure GDA0002585075640000042
其中，矩阵N满足N＝(I-Q)-1，I为单位矩阵。
另一方面，本发明实施例提供了一种面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化装置，所述装置包括：
建立模块，用于建立面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型；
获取模块，用于根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型；
优化模块，用于根据建立的所述线性相关模型，优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程。
在本发明实施例上述的面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化装置中，所述面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型，包括：
基站分别向第一用户和第二用户发送RLNC编码数据包的第一时隙，和第一用户与第二用户之间协作传输RLNC编码数据包的第二时隙，所述第二时隙包括：第一用户向第二用户协作传输RLNC编码数据包的第一子时隙和第二用户向第一用户协作传输RLNC编码数据包的第二子时隙。
在本发明实施例上述的面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化装置中，所述获取模块包括：
第一获取单元，用于根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取D2D协作传输***转移概率模型，并建立相应的马尔科夫链转移矩阵；
第二获取单元，用于根据马尔科夫链转移矩阵，获取D2D协作传输***传输完成时间。
在本发明实施例上述的面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化装置中，所述D2D协作传输***转移概率模型，包括：
第一时隙结束时，D2D协作传输***发生如下潜在转移且对应的概率如下：
Figure GDA0002585075640000051
Figure GDA0002585075640000052
Figure GDA0002585075640000053
Figure GDA0002585075640000054
Figure GDA0002585075640000055
Figure GDA0002585075640000056
其中，δ1为基站向第一用户发送RLNC编码数据包的丢包率，δ2为基站向第二用户发送RLNC编码数据包的丢包率，m表示仅第一用户所接收到的线性无关的RLNC编码包数量，l表示仅第二用户所接收到的线性无关的RLNC编码包数量，k表示第一用户和第二用户都接收到的线性无关的RLNC编码数据包数量，m、k、l均为小于或等于M的整数且m+k+l≤M，M为用户成功解码出RLNC编码数据包的数量，Φm表示m个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000057
Φk表示k个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000058
Φl表示l个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000059
Φnew表示不属于第一用户和第二用户已经接收到的RLNC编码数据包的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA00025850756400000510
q为RLNC编码有限域大小，
第二时隙结束时，D2D协作传输***发生如下潜在转移且对应的概率如下：
Figure GDA00025850756400000511
Figure GDA00025850756400000512
Figure GDA00025850756400000513
Figure GDA00025850756400000514
其中，PD2D为D2D协作传输***中用户间的协作的概率，ε1为第一用户向第二用户发送RLNC编码数据包的丢包率，ε2为第二用户向第一用户发送RLNC编码数据包的丢包率，向量空间用集合Ψk表示RLNC编码数据包编码向量与第二用户中已经接收的RLNC编码数据包属于同一编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA00025850756400000515
向量空间用集合Ψm表示RLNC编码数据包的编码向量不属于第二用户中已经接收的RLNC编码数据包的编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000061
向量空间用集合Ωk表示RLNC编码数据包的编码向量与第一用户中已经接收的RLNC编码数据包属于同一编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000062
向量空间用集合Ωl表示RLNC编码数据包的编码向量不属于第一用户中已经接收的RLNC编码数据包的编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000063
所述马尔科夫链转移矩阵为
Figure GDA0002585075640000064
IM+1为一个(M+1)*(M+1)的单位矩阵，Q是一个(n-M-1)*(n-M-1)的矩阵并且其中的元素由转移态之间的转移概率构成，R是一个(n-M-1)*(M+1)的矩阵并且其中的元素由转移态到吸收态之间的转移概率构成，其中每个状态对应马尔科夫链转移矩阵的序列号由如下函数求得：
Figure GDA0002585075640000065
其中，τ＝m+k+l。
在本发明实施例上述的面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化装置中，所述D2D协作传输***传输完成时间为：
Figure GDA0002585075640000066
其中，矩阵N满足N＝(I-Q)-1，I为单位矩阵。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
通过建立面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型，然后根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型，最后根据上述建立的线性相关模型，在考虑RLNC编码有限域大小以及用户间协作频率的影响因素下，精确分析RLNC辅助的D2D协作传输***的传输完成时间，进而可以对优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程提供有效的数据和理论支撑，实现对面向RLNC辅助的D2D协作传输过程的优化和改进。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种面向RLNC辅助的D2D协作传输场景示意图；
图2是本发明实施例一提供的一种面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法流程图；
图3是本发明实施例一提供的一种分析数据和仿真数据对比图；
图4是本发明实施例一提供的又一种分析数据和仿真数据对比图；
图5是本发明实施例一提供的一种面向RLNC辅助的D2D协作传输***性能分析图；
图6是本发明实施例一提供的又一种面向RLNC辅助的D2D协作传输***性能分析图；
图7是本发明实施例一提供的又一种面向RLNC辅助的D2D协作传输***性能分析图；
图8是本发明实施例一提供的又一种面向RLNC辅助的D2D协作传输***性能分析图；
图9是本发明实施例二提供的一种面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例一
本发明实施例提供了一种面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法，适用于在使用RLNC的D2D协作传输过程进行传输优化分析，参见图2，该方法可以包括：
步骤S11，建立面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型。
具体地，步骤S11中建立的面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型可以，包括：基站分别向第一用户和第二用户发送RLNC编码数据包的第一时隙，和第一用户与第二用户之间协作传输RLNC编码数据包的第二时隙，第二时隙包括：第一用户向第二用户协作传输RLNC编码数据包的第一子时隙和第二用户向第一用户协作传输RLNC编码数据包的第二子时隙。
在本实施例中，参见图1，源节点S(即基站)、用户节点U1(即第一用户)和用户节点U2(即第二用户)轮流进行传输，***的传输过程由一系列的network use组成，这里每个network use包含两个阶段：广播和协作。其中广播阶段占据一个时隙(即第一时隙)，在这一时隙，源节点S向两个用户节点发送编码数据包；协作阶段占据一个时隙，并且这个时隙又被进一步分成了两个子时隙，在第一个子时隙中，用户U1将会向用户U2发送编码数据包，在第二个子时隙中，用户U2将会向用户U1发送编码数据包。假设RLNC编码选用的有限域大小为q。
步骤S12，根据马尔科夫链原理并结合建立的时隙模型，获取RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型。
具体地，上述步骤S12可以由如下方式实行：
a，根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取D2D协作传输***转移概率模型，并建立相应的马尔科夫链转移矩阵。
具体地，D2D协作传输***转移概率模型，包括：
第一时隙结束时(即在广播阶段之后)，D2D协作传输***发生如下潜在转移且对应的概率如下：
Figure GDA0002585075640000081
Figure GDA0002585075640000082
Figure GDA0002585075640000083
Figure GDA0002585075640000084
Figure GDA0002585075640000085
Figure GDA0002585075640000086
其中，δ1为基站向第一用户发送RLNC编码数据包的丢包率，δ2为基站向第二用户发送RLNC编码数据包的丢包率，m表示仅第一用户所接收到的线性无关的RLNC编码包数量，l表示仅第二用户所接收到的线性无关的RLNC编码包数量，k表示第一用户和第二用户都接收到的线性无关的RLNC编码数据包数量，m、k、l均为小于或等于M的整数且m+k+l≤M，M为用户成功解码出RLNC编码数据包的数量，Φm表示m个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000087
Φk表示k个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000088
Φl表示l个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000091
Φnew表示不属于第一用户和第二用户已经接收到的RLNC编码数据包的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000092
q为RLNC编码有限域大小。
在本实施例中，可以采用一个三元组(m,k,l)来描述***数据包的接收情况,其中m表示仅用户U1所接收到的线性无关的编码包数量，也就是说这些编码包的编码向量不属于用户U2所接收到的线性无关的编码包的编码向量空间内；相似地，l表示仅用户U2所接收到的线性无关的编码包数量；k表示用户U1和用户U2都接收到的线性无关的数据包数量，这里的这些数据包的编码向量属于对方用户缓存中所接收到的数据包的编码向量空间。
第二时隙结束时(即在协作阶段之后)，D2D协作传输***发生如下潜在转移且对应的概率如下：
Figure GDA0002585075640000093
Figure GDA0002585075640000094
Figure GDA0002585075640000095
Figure GDA0002585075640000096
其中，PD2D为D2D协作传输***中用户间的协作的概率(PD2D＝0和PD2D＝1分别对应两种特殊的情况：用户间完全没有协作传输以及用户之间在每个network use中都会执行协作传输)，ε1为第一用户向第二用户发送RLNC编码数据包的丢包率，ε2为第二用户向第一用户发送RLNC编码数据包的丢包率，向量空间用集合Ψk表示RLNC编码数据包编码向量与第二用户中已经接收的RLNC编码数据包属于同一编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000097
向量空间用集合Ψm表示RLNC编码数据包的编码向量不属于第二用户中已经接收的RLNC编码数据包的编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000098
向量空间用集合Ωk表示RLNC编码数据包的编码向量与第一用户中已经接收的RLNC编码数据包属于同一编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000099
向量空间用集合Ωl表示RLNC编码数据包的编码向量不属于第一用户中已经接收的RLNC编码数据包的编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA00025850756400000910
马尔科夫链转移矩阵为
Figure GDA00025850756400000911
IM+1为一个(M+1)*(M+1)的单位矩阵，Q是一个(n-M-1)*(n-M-1)的矩阵并且其中的元素由转移态之间的转移概率构成，R是一个(n-M-1)*(M+1)的矩阵并且其中的元素由转移态到吸收态之间的转移概率构成，其中每个状态对应马尔科夫链转移矩阵的序列号由如下函数求得：
Figure GDA0002585075640000101
在本实施例中，假设源节点S有M个数据包发要送给两个用户节点U1和U2，所以有m∈{0,1,2,…,M}，k∈{0,1,2,…,M}，l∈{0,1,2,…,M}，且满足m+k+l≤M，这样***的状态总数为：
Figure GDA0002585075640000102
下面以计算用户U1的完成时间为例，使用该模型来进行计算(用户U2的完成时间同理可得)。在这个例子中，马尔科夫链的初始状态为(0，0，0)，终止状态满足{(m,k,l)|m+k＝M}，这个机会包含了M+1个吸收态，且满足概率Pr{(m,k,l)→(m,k,l)}＝1。要构建马尔科夫链的转移矩阵，可以通过对所有的***状态进性排序，每个状态对应的序列号由函数
Figure GDA0002585075640000103
求得。也就是说当***中两个用户没有接收到任何一个数据包时，我们定义这个***状态为初始状态，其序列号为0。
在***模型中，每经过一个network use，***的状态将会发生三次转移，例如，1)在广播阶段完后之后；2)在第一个协作子时隙结束之后；3)在第二个协作子时隙结束之后。一个network use结束之后，完整的一个状态转移过程为：{(m,k,l)→(m,k+2,l-1)}为例。这个完整的状态转移包含两种情况：1){(m,k,l)→(m+1,k,l)→(m,k+1,l)→(m,k+2,l-1)}，2){(m,k,l)→(m,k+1,l)→(m,k+1,l)→(m,k+2,l-1)}。在马尔可夫链的分析模型中，所有的状态转移都是考察每经过一个network use之后所发生的转台转移变化。所以该例子中的转移概率为：
Figure GDA0002585075640000104
使用Δm，Δk，Δl来表示m,k,l在每经过个network use之后的增加或者减小量，那么Δm,Δl∈{-2,-1,0,1}，Δk∈{0,1,2,3}。设***状态序列号i＝f(m,k,l)，以及j＝f(m+Δm,k+Δk,l+Δl)，i是转移之前的状态，j是转移之后的状态。我们可以得到一个n*n的转移矩阵：
Figure GDA0002585075640000105
矩阵中的每个元素Πi,j对应于前面所求得的在每一次network use之后的状态转移概率Pr{(m,k,l)→(m+Δm,k+Δk,l+Δl)}。初始状态(0,0,0)对应的状态序列号为1，并且M+1个吸收态对应的序列号为n-M,…,n-1,n。矩阵中的IM+1为一个(M+1)×(M+1)的单位阵，Q是一个(n-M-1)×(n-M-1)的矩阵并且其中的元素由转移态之间的转移概率构成，最后R是一个(n-M-1)×(M+1)的矩阵并且其中的元素由转移态到到吸收态之间的转移概率构成。
我们用(Π)t来表示矩阵Π的t次方，那么在经过t个network use之后，矩阵(Π)t的(i，j)位置上的元素就是***状态由i转移到j的概率，用[(Π)t]i,j来表示,所以用户U1在在t个network use之后接收到m+k个线性无关的编码包的概率为：
Figure GDA0002585075640000111
b，根据马尔科夫链转移矩阵，获取D2D协作传输***传输完成时间。
具体地，D2D协作传输***传输完成时间为：
Figure GDA0002585075640000112
其中，矩阵N满足N＝(I-Q)-1，I为单位矩阵。
在本实施例中，有因为每个network use占有两个时隙，所以用户U1成功解码出M个文件所需的时隙为：
Figure GDA0002585075640000113
其中，矩阵N满足N＝(I-Q)-1，I为单位矩阵。
步骤S13，根据建立的线性相关模型，优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程。
在本实施例中，可以通过上述建立的RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型，在考虑RLNC编码有限域大小以及用户间协作频率的影响因素下，精确分析RLNC辅助的D2D协作传输***的传输完成时间，进而可以对优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程提供有效的数据和理论支撑。
需要说明的是，图3和4给出了分析数据和仿真数据对比图，验证了在不同RLNC编码有限域大小以及不同协作概率条件下***完成时间的分析值和仿真值的对比。图3给出了完成时间在不同有限域大小条件下分析值和仿真值的对比图，假设PD2D＝1,M＝16；图4给出了完成时间在不同协作概率条件下分析值和仿真值的对比图，假设q＝256，M＝32。本发明的分析值与仿真值基本吻合。
图5-8给出了***性能分析图，图5给出了完成时间关于不同有限域q的函数，假设PD2D＝1,M＝16。在两组不同的丢包率情况下，随着q的不断增加，完成时间将趋近于最小完成时间。证明了采用RLNC可以实现网络的最大流容量。
图6给出了传输速率关于不同有限域q的函数，假设PD2D＝1,δ1＝0.4,δ2＝0.2,ε1＝0.3,ε2＝0.3，M取不同大小的值。这里传输速率
Figure GDA0002585075640000121
传输速率随着q的增加而增加，并且当q足够大时，传输速率曲线会变得很平坦。另外，随着M增加传输速率也将增加。证明了随着M逐渐增加，采用RLNC可实现网络的最大流容量。
图7给出了传输速率关于不同协作概率PD2D的函数曲线，假设M＝16，q＝256。一方面，当广播阶段两条广播链路的丢包率相差不大时，增加用户间的协作概率，***的传输速率不会获得明显的性能提升。另外一方面，当链路S→U1的丢包率明显大于S→U2的丢包率时，用户U1的接收数据包的传输速率会随着协作概率的增加而得到明显提升。所以用户间的协作过程非常适合于广播链路状态差异较大的应用场景。
图8给出了传输速率关于不同有限域q的函数曲线，假设M＝16,δ1＝0.4,δ2＝0.2,ε1＝0.3,ε2＝0.3，我们取多组不同的协作概率。当用户间存在协作时，***的传输速率会得到显著提升。***传输速率会随着q的增加而增加。
本发明实施例通过建立面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型，然后根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型，最后根据上述建立的线性相关模型，在考虑RLNC编码有限域大小以及用户间协作频率的影响因素下，精确分析RLNC辅助的D2D协作传输***的传输完成时间，进而可以对优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程提供有效的数据和理论支撑，实现对面向RLNC辅助的D2D协作传输过程的优化和改进。
实施例二
本发明实施例提供了一种面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化装置，实施了实施例一所述的方法，参见图9，该装置可以包括：建立模块100、获取模块200、以及优化模块300。
建立模块100，用于建立面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型。
具体地，上述建立的面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型可以，包括：基站分别向第一用户和第二用户发送RLNC编码数据包的第一时隙，和第一用户与第二用户之间协作传输RLNC编码数据包的第二时隙，第二时隙包括：第一用户向第二用户协作传输RLNC编码数据包的第一子时隙和第二用户向第一用户协作传输RLNC编码数据包的第二子时隙。
获取模块200，用于根据马尔科夫链原理并结合建立的时隙模型，获取RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型。
优化模块300，用于根据建立的线性相关模型，优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程。
在本实施例中，可以通过上述建立的RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型，在考虑RLNC编码有限域大小以及用户间协作频率的影响因素下，精确分析RLNC辅助的D2D协作传输***的传输完成时间，进而可以对优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程提供有效的数据和理论支撑。
具体地，参见图9，获取模块200可以包括：第一获取单元201和第二获取单元202，
第一获取单元201，用于根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取D2D协作传输***转移概率模型，并建立相应的马尔科夫链转移矩阵。
具体地，D2D协作传输***转移概率模型，包括：
第一时隙结束时(即在广播阶段之后)，D2D协作传输***发生如下潜在转移且对应的概率如下：
Figure GDA0002585075640000131
Figure GDA0002585075640000132
Figure GDA0002585075640000133
Figure GDA0002585075640000134
Figure GDA0002585075640000135
Figure GDA0002585075640000136
其中，δ1为基站向第一用户发送RLNC编码数据包的丢包率，δ2为基站向第二用户发送RLNC编码数据包的丢包率，m表示仅第一用户所接收到的线性无关的RLNC编码包数量，l表示仅第二用户所接收到的线性无关的RLNC编码包数量，k表示第一用户和第二用户都接收到的线性无关的RLNC编码数据包数量，m、k、l均为小于或等于M的整数且m+k+l≤M，M为用户成功解码出RLNC编码数据包的数量，Φm表示m个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000141
Φk表示k个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000142
Φl表示l个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000143
Φnew表示不属于第一用户和第二用户已经接收到的RLNC编码数据包的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000144
q为RLNC编码有限域大小。
在本实施例中，可以采用一个三元组(m,k,l)来描述***数据包的接收情况,其中m表示仅用户U1所接收到的线性无关的编码包数量，也就是说这些编码包的编码向量不属于用户U2所接收到的线性无关的编码包的编码向量空间内；相似地，l表示仅用户U2所接收到的线性无关的编码包数量；k表示用户U1和用户U2都接收到的线性无关的数据包数量，这里的这些数据包的编码向量属于对方用户缓存中所接收到的数据包的编码向量空间。
第二时隙结束时(即在协作阶段之后)，D2D协作传输***发生如下潜在转移且对应的概率如下：
Figure GDA0002585075640000145
Figure GDA0002585075640000146
Figure GDA0002585075640000147
Figure GDA0002585075640000148
其中，PD2D为D2D协作传输***中用户间的协作的概率(PD2D＝0和PD2D＝1分别对应两种特殊的情况：用户间完全没有协作传输以及用户之间在每个network use中都会执行协作传输)，ε1为第一用户向第二用户发送RLNC编码数据包的丢包率，ε2为第二用户向第一用户发送RLNC编码数据包的丢包率，向量空间用集合Ψk表示RLNC编码数据包编码向量与第二用户中已经接收的RLNC编码数据包属于同一编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA0002585075640000149
向量空间用集合Ψm表示RLNC编码数据包的编码向量不属于第二用户中已经接收的RLNC编码数据包的编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA00025850756400001410
向量空间用集合Ωk表示RLNC编码数据包的编码向量与第一用户中已经接收的RLNC编码数据包属于同一编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA00025850756400001411
向量空间用集合Ωl表示RLNC编码数据包的编码向量不属于第一用户中已经接收的RLNC编码数据包的编码向量空间，它对应的概率为
Figure GDA00025850756400001412
马尔科夫链转移矩阵为
Figure GDA0002585075640000151
IM+1为一个(M+1)*(M+1)的单位矩阵，Q是一个(n-M-1)*(n-M-1)的矩阵并且其中的元素由转移态之间的转移概率构成，R是一个(n-M-1)*(M+1)的矩阵并且其中的元素由转移态到吸收态之间的转移概率构成，其中每个状态对应马尔科夫链转移矩阵的序列号由如下函数求得：
Figure GDA0002585075640000152
其中，τ＝m+k+l。
第二获取单元202，用于根据马尔科夫链转移矩阵，获取D2D协作传输***传输完成时间。
具体地，D2D协作传输***传输完成时间为：
Figure GDA0002585075640000153
其中，矩阵N满足N＝(I-Q)-1，I为单位矩阵。
本发明实施例通过建立面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型，然后根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型，最后根据上述建立的线性相关模型，在考虑RLNC编码有限域大小以及用户间协作频率的影响因素下，精确分析RLNC辅助的D2D协作传输***的传输完成时间，进而可以对优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程提供有效的数据和理论支撑，实现对面向RLNC辅助的D2D协作传输过程的优化和改进。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
需要说明的是：上述实施例提供的面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化装置在实现面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化装置与面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化方法，其特征在于，所述方法包括：
建立面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型；
根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型；
根据建立的所述线性相关模型，优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程；
其中，所述面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型，包括：
基站分别向第一用户和第二用户发送RLNC编码数据包的第一时隙，和第一用户与第二用户之间协作传输RLNC编码数据包的第二时隙，所述第二时隙包括：第一用户向第二用户协作传输RLNC编码数据包的第一子时隙和第二用户向第一用户协作传输RLNC编码数据包的第二子时隙；
其中，所述根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型，包括：
根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取D2D协作传输***转移概率模型，并建立相应的马尔科夫链转移矩阵；
根据马尔科夫链转移矩阵，获取D2D协作传输***传输完成时间；
其中，所述D2D协作传输***转移概率模型，包括：
第一时隙结束时，D2D协作传输***发生如下潜在转移且对应的概率如下：
Figure FDA0002585075630000011
Figure FDA0002585075630000012
Figure FDA0002585075630000013
Pr{(m,k,l)→(m-1,k+1,l)}＝PΦm(1-δ2)，
Figure FDA0002585075630000014
Figure FDA0002585075630000015
其中，δ1为基站向第一用户发送RLNC编码数据包的丢包率，δ2为基站向第二用户发送RLNC编码数据包的丢包率，m表示仅第一用户所接收到的线性无关的RLNC编码包数量，l表示仅第二用户所接收到的线性无关的RLNC编码包数量，k表示第一用户和第二用户都接收到的线性无关的RLNC编码数据包数量，m、k、l均为小于或等于M的整数且m+k+l≤M，M为用户成功解码出RLNC编码数据包的数量，Φm表示m个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure FDA0002585075630000021
Φk表示k个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure FDA0002585075630000022
Φl表示l个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure FDA0002585075630000023
Φnew表示不属于第一用户和第二用户已经接收到的RLNC编码数据包的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure FDA0002585075630000024
q为RLNC编码有限域大小，
第二时隙结束时，D2D协作传输***发生如下潜在转移且对应的概率如下：
Figure FDA0002585075630000025
Figure FDA0002585075630000026
Figure FDA0002585075630000027
Figure FDA0002585075630000028
其中，PD2D为D2D协作传输***中用户间的协作的概率，ε1为第一用户向第二用户发送RLNC编码数据包的丢包率，ε2为第二用户向第一用户发送RLNC编码数据包的丢包率，向量空间用集合Ψk表示RLNC编码数据包编码向量与第二用户中已经接收的RLNC编码数据包属于同一编码向量空间，它对应的概率为
Figure FDA0002585075630000029
向量空间用集合Ψm表示RLNC编码数据包的编码向量不属于第二用户中已经接收的RLNC编码数据包的编码向量空间，它对应的概率为
Figure FDA00025850756300000210
向量空间用集合Ωk表示RLNC编码数据包的编码向量与第一用户中已经接收的RLNC编码数据包属于同一编码向量空间，它对应的概率为
Figure FDA00025850756300000211
向量空间用集合Ωl表示RLNC编码数据包的编码向量不属于第一用户中已经接收的RLNC编码数据包的编码向量空间，它对应的概率为
Figure FDA00025850756300000212
所述马尔科夫链转移矩阵为
Figure FDA00025850756300000213
IM+1为一个(M+1)*(M+1)的单位矩阵，Q是一个(n-M-1)*(n-M-1)的矩阵并且其中的元素由转移态之间的转移概率构成，R是一个(n-M-1)*(M+1)的矩阵并且其中的元素由转移态到吸收态之间的转移概率构成，其中每个状态对应马尔科夫链转移矩阵的序列号由如下函数求得：
Figure FDA0002585075630000031
其中，τ＝m+k+l。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述D2D协作传输***传输完成时间为：
Figure FDA0002585075630000032
其中，矩阵N满足N＝(I-Q)-1，I为单位矩阵。
3.一种面向RLNC辅助的D2D协作传输过程优化装置，其特征在于，包括：
建立模块，用于建立面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型；
获取模块，用于根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取RLNC编码有限域大小和D2D协作传输***中用户间的协作频次，建立D2D协作传输***传输完成时间的线性相关模型；
优化模块，用于根据建立的所述线性相关模型，优化面向RLNC辅助的D2D协作传输过程；
其中，所述面向RLNC辅助的D2D协作传输***的时隙模型，包括：
基站分别向第一用户和第二用户发送RLNC编码数据包的第一时隙，和第一用户与第二用户之间协作传输RLNC编码数据包的第二时隙，所述第二时隙包括：第一用户向第二用户协作传输RLNC编码数据包的第一子时隙和第二用户向第一用户协作传输RLNC编码数据包的第二子时隙；
其中，所述获取模块包括：
第一获取单元，用于根据马尔科夫链原理并结合建立的所述时隙模型，获取D2D协作传输***转移概率模型，并建立相应的马尔科夫链转移矩阵；
第二获取单元，用于根据马尔科夫链转移矩阵，获取D2D协作传输***传输完成时间；
其中，所述D2D协作传输***转移概率模型，包括：
第一时隙结束时，D2D协作传输***发生如下潜在转移且对应的概率如下：
Figure FDA0002585075630000033
Figure FDA0002585075630000034
Figure FDA0002585075630000035
Pr{(m,k,l)→(m-1,k+1,l)}＝PΦm(1-δ2)，
Figure FDA0002585075630000036
Figure FDA0002585075630000041
其中，δ1为基站向第一用户发送RLNC编码数据包的丢包率，δ2为基站向第二用户发送RLNC编码数据包的丢包率，m表示仅第一用户所接收到的线性无关的RLNC编码包数量，l表示仅第二用户所接收到的线性无关的RLNC编码包数量，k表示第一用户和第二用户都接收到的线性无关的RLNC编码数据包数量，m、k、l均为小于或等于M的整数且m+k+l≤M，M为用户成功解码出RLNC编码数据包的数量，Φm表示m个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure FDA0002585075630000042
Φk表示k个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure FDA0002585075630000043
Φl表示l个线性无关的RLNC编码数据包所构成的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure FDA0002585075630000044
Φnew表示不属于第一用户和第二用户已经接收到的RLNC编码数据包的编码向量空间集合，它对应的概率为
Figure FDA0002585075630000045
q为RLNC编码有限域大小，
第二时隙结束时，D2D协作传输***发生如下潜在转移且对应的概率如下：
Figure FDA0002585075630000046
Figure FDA0002585075630000047
Figure FDA0002585075630000048
Figure FDA0002585075630000049
其中，PD2D为D2D协作传输***中用户间的协作的概率，ε1为第一用户向第二用户发送RLNC编码数据包的丢包率，ε2为第二用户向第一用户发送RLNC编码数据包的丢包率，向量空间用集合Ψk表示RLNC编码数据包编码向量与第二用户中已经接收的RLNC编码数据包属于同一编码向量空间，它对应的概率为
Figure FDA00025850756300000410
向量空间用集合Ψm表示RLNC编码数据包的编码向量不属于第二用户中已经接收的RLNC编码数据包的编码向量空间，它对应的概率为
Figure FDA00025850756300000411
向量空间用集合Ωk表示RLNC编码数据包的编码向量与第一用户中已经接收的RLNC编码数据包属于同一编码向量空间，它对应的概率为
Figure FDA00025850756300000412
向量空间用集合Ωl表示RLNC编码数据包的编码向量不属于第一用户中已经接收的RLNC编码数据包的编码向量空间，它对应的概率为
Figure FDA00025850756300000413
所述马尔科夫链转移矩阵为
Figure FDA00025850756300000414
IM+1为一个(M+1)*(M+1)的单位矩阵，Q是一个(n-M-1)*(n-M-1)的矩阵并且其中的元素由转移态之间的转移概率构成，R是一个(n-M-1)*(M+1)的矩阵并且其中的元素由转移态到吸收态之间的转移概率构成，其中每个状态对应马尔科夫链转移矩阵的序列号由如下函数求得：
Figure FDA0002585075630000051
其中，τ＝m+k+l。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述D2D协作传输***传输完成时间为：
Figure FDA0002585075630000052
其中，矩阵N满足N＝(I-Q)-1，I为单位矩阵。
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