CN110784856B - 一种面向实时控制的d2d传输调度方法 - Google Patents

一种面向实时控制的d2d传输调度方法 Download PDF

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本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种面向实时控制的D2D传输调度方法。本发明在分析了控制与通信的关系的基础上，将控制约束转化为通信可靠性约束，提出了一种基于概率的D2D激活方法，通过设置阈值来确定传感器的传输策略。这使得每个传感器能够自主决定是否参与控制过程，在保证URLLC对实时无线控制***严格要求的同时，大大降低了功耗，这也体现了本发明的优势。

Description

一种面向实时控制的D2D传输调度方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种面向实时控制的设备对设备(D2D)传输调度方法。
背景技术
超可靠低延迟通信(URLLC)是支持触觉互联网实时无线控制***的一个重要场景，实时控制需要极高的服务质量(QoS)来保证控制性能，采用D2D通信可以显著降低功耗、降低传输延迟并提高可靠性。然而，在这样一个***中，有两个关键的挑战需要解决。第一个挑战是D2D对的激活。现有的方案有小区辅助和自主两种方法，小区辅助方法可以确定D2D对匹配的基站(BS)信息，然而，信令开销会导致通信延迟。在传统的自主方法中，设备需要传输参考信号来处理D2D对匹配，由于设备主要是电池供电的，这种方法对URLLC来说非常具有挑战性。综上所述，由于URLLC中的通信约束，现有方法很难调度D2D对。第二个挑战是是通过在URLLC和控制中共同考虑D2D来获得良好的***整体性能，然而，目前的一些研究都是基于现有的无线通信协议，不能保证URLLC对实时无线控制***的QoS要求。
发明内容
本发明的目的是在URLLC中保持极高的服务质量(QoS)来进行实时控制，提出一种基于概率的D2D方法，允许每个传输设备自主决定是否参与控制过程，在保证URLLC对实时无线控制***严格要求的同时，优化功耗。
本发明的技术方案如下：
首先分析控制和通信之间的关系，然后给出了具有通信约束和控制约束的最优问题，最后，给出基于最优概率的激活方法和功率分配方法。
给出URLLC中具有传输时延和包错误概率的通信子模型***，如图1所示。M个传感器作为发射装置均匀分布在半径为R的圆形区域内，受控设备作为接收装置位于该区域的中心。每个传感器都以一定的概率被激活，此外，设备只处理来自传感器的最强的信号而忽略其它信号。
信道模型由大尺度衰减系数gm和小尺度衰落系数hm组成。
从传感器m到设备的上行链路的大尺度衰减系数用路径损耗来表示为
Figure GDA0003172952980000021
其中，lm为收发器之间的距离，C是一个常数，α∈[2,6]为路径损耗因子。
距离为l的传感器的概率分布函数(PDF)为：
Figure GDA0003172952980000022
路径损耗的PDF为
Figure GDA0003172952980000023
其中，采用α＝2。
小尺度衰落hm服从均值为0，方差为1的瑞利分布，其PDF可以表示为
Figure GDA0003172952980000024
由于端到端(E2E)延迟在URLLC中不超过1ms，小于通道相干时间，小尺度衰落在传输周期内是恒定的。
传感器m对应的受控设备接收信噪比为
Figure GDA0003172952980000025
其中，Bm是占用的带宽，pm为第m个传感器的单侧传输功率，N0是噪声的功率。
根据香农容量公式
Cm＝TuBmlog(1+γm)
其中，Tu允许的传输时延。
URLLC应用有限块编码，信道色散为
Figure GDA0003172952980000031
则在URLLC中传感器m在一帧内成功传输的比特数可以表示为
Figure GDA0003172952980000032
其中，εm是传输错误概率，
Figure GDA0003172952980000033
是Q函数的逆。
我们的目标是在控制和通信约束下最小化能源消耗，能源消耗表示为
Figure GDA0003172952980000034
其中，E[·]为期望算子，pm,n为第m个传感器在n时刻的能量消耗。
我们将控制状态降低率作为保持控制性能的控制要求，采用李亚普诺夫代价函数评价控制状态降低率对控制性能的影响
Figure GDA0003172952980000035
其中，Q是正定的。为保证控制稳定，对任意的ξn，李雅普诺夫函数需要满足以下控制约束
E[△(ξn+1)|ξn]≤ρ△(ξn)+Tr(QR')
其中，ρ<1，Tr(·)计算矩阵的迹，R'＝(R 0)，R是噪声的方差；
对于可靠性概率计算问题，采用图2所示模型，考虑一个典型的圆环，它的内径为a，外径为b，内界到外界的长度为2r，圆环内传感器数量可以表示为
Figure GDA0003172952980000036
发射功率为p(a)，激活概率为Pa(a)，圈内传感器的信噪比的累计分布函数(CDF)表达式为
Figure GDA0003172952980000041
其中，γ为信噪比，l为传感器到受控设备的距离，Pr{·}表示概率，h为小尺度衰落系数，g为大尺度衰减系数，p(l)表示距离为l的传感器的发射功率，N0表示噪声的功率，C是一个常数；
考虑到信噪比阈值γth，圆环内丢包概率可表示为
Figure GDA0003172952980000042
对于激活概率为Pa(a)的Ma个圆环内传感器，丢包概率为
Figure GDA0003172952980000043
此外，我们假设传输错误概率εm是常数，用ε0表示。那么，整体丢包概率的CDF可以表示为
Figure GDA0003172952980000044
其中，圆环内外界长度r→0，即l→a时，fa(a)＝2a/R2，则受控设备的整体可靠性概率为
Pr{αn＝1}＝1-ε0-FΓ(γth)
因此，在保证URLLC对实时无线控制***严格要求的同时，可以优化功耗，即
Figure GDA0003172952980000051
其中，能量消耗
Figure GDA0003172952980000052
fa(a)为距离为a的传感器的概率分布函数，εth表示M个传感器传输失败，pmax表示传感器发送功率的最大值。
通过对上述问题求解，可以得到最优的
Figure GDA0003172952980000053
和p*(a)，即得到基于概率的激活方法。
与现有技术相比，本发明的优点在于：针对URLLC中实时无线控制***，同时考虑了通信和控制，在URLLC和控制的约束下提出了一种基于概率的D2D激活方法，通过设置阈值来确定传感器的传输策略，使得每个传感器能够自主决定是否参与控制过程，与传统的D2D传输方式相比，大大降低了功耗。
附图说明
图1为D2D通信服务于设备的无线控制模型示意图；
图2为计算可靠性概率的模型示意图；
图3为不同的传感器与设备距离时传感器的激活概率示意图；
图4为不同信噪比阈值下的传输功率分配。
具体实施方式
下面将结合附图，详细描述本发明的技术方案。
采用图1所示的无线控制模型，具有丢包和时延的离散时间控制***方程为
Figure GDA0003172952980000054
其中，x表示受控设备的状态，u表示控制输入，n表示均值为0，方差为R的高斯白噪声干扰，下标n表示n时刻，
Figure GDA0003172952980000055
A和B为***的参数矩阵。
定义广义状态为
Figure GDA0003172952980000061
则控制***方程为
Figure GDA0003172952980000062
其中，
Figure GDA0003172952980000063
考虑***丢包，有Pr{αn＝1}＝1-ε和Pr{αn＝0}＝ε。ε表示M传感器传输失败。假设状态估计完美，那么闭环控制***方程为
Figure GDA0003172952980000064
由李雅普诺夫函数可以得到
Figure GDA0003172952980000065
其中，Tr(·)为求矩阵的迹；
带入控制约束得
Figure GDA0003172952980000066
定义上式左侧的极大值为
Figure GDA0003172952980000067
可以求出最优解c*，那么问题P0可以改写为
Figure GDA0003172952980000071
对问题1进行简化求解，进行如下处理：
1)引入FRE
平均功耗:
Jc(a)＝Pa(a)p(a)
丢包概率可以改写为
Figure GDA0003172952980000072
FRE定义为丢包概率与功耗之比，由对Jc(a)求偏导得到。
Figure GDA0003172952980000073
2)利用FRE对问题1进行简化：
Figure GDA0003172952980000074
解决P2等价于给定a和Jc(a)的条件下解决P1。对于问题2，采用穷尽搜索的方法获得最优的p*(a)。
3)获得p*(a)＝f(a,Jc(a))后，FER表示为D(Jc(a),p*(a),a)且随功耗Jc(a)的增加而增加，为确定传感器的发送功率，我们设置一个FRE阈值
Figure GDA0003172952980000075
得到功耗Jc(a)的表达式为
Figure GDA0003172952980000081
上式带入FRE定义式中，可得到最优的功耗
Figure GDA0003172952980000082
Figure GDA0003172952980000083
采用图1所示的无线控制模型，图2所示的可靠性概率的计算模型。假设带宽为1MHz,单边功率谱为-174dBm/Hz，大尺度衰落值为C＝-133.4dB，圆的半径R＝100m，传感器的个数M＝-200，传感器的最大传输功率为-17dBm，传输错误概率ε0＝10-6，传输时延Tu＝0.5ms，假设对通信可靠性的控制降低率要求是c＝99.999％。
图3示出了不同的传感器与设备距离时传感器的激活概率。从图中可以看出，考虑不同信噪比阈值，激活概率曲线均随距离的增大而减小，这是由于在传输功率约束下，传感器与设备距离较小导致的信噪比高，可以保证具有较大的传感器激活概率。当传感器和设备之间的距离固定时，信噪比阈值高的激活概率大于信噪比阈值高的，这意味着需要更多的激活状态的传感器来满足高信噪比。此外可以看出，与传统的激活概率为1的方法相比，本发明提出的方法不需要所有的传感器都保持激活状态。
图4示出了不同信噪比阈值下的传输功率分配。从图中可以看出，该方法分配的传输功率随着γth单调增加，意味着传感器需要更多的传输功率保证更大的信噪比阈值，而传统的方法由于没有利用设备的信息，需要以最大的功率进行传输，与传统方法相比，该方法最多可以减少32％左右的功耗。
综上所述，本发明在分析了控制与通信的关系的基础上，将控制约束转化为通信可靠性约束，提出了一种基于概率的D2D激活方法，通过设置阈值来确定传感器的传输策略。这使得每个传感器能够自主决定是否参与控制过程，在保证URLLC对实时无线控制***严格要求的同时，大大降低了功耗，这也体现了本发明的优势。

Claims (1)

1.一种面向实时控制的D2D传输调度方法，通信***模型包括M个传感器和1个受控设备，其中M个传感器作为发射装置均匀分布在半径为R的圆形区域内，受控设备作为接收装置位于该区域的中心，每个传感器都以一定的概率被激活，受控设备只处理来自传感器的最强的信号而忽略其它信号；其特征在于，所述传输调度方法包括：
S1、设定目标为在控制和通信约束下最小化能源消耗，能源消耗为：
Figure FDA0003202514720000011
其中，E[·]为期望算子，pm,n为第m个传感器在n时刻的能量消耗；
S2、令控制状态降低率作为保持控制性能的控制要求，采用李亚普诺夫代价函数评价控制状态降低率对控制性能的影响：
Figure FDA0003202514720000012
其中，Q是正定的，为保证控制稳定，
Figure FDA0003202514720000013
为n时刻受控设备的广义状态，xn为n时刻设备的状态，un-1为n-1时刻控制的输入，对任意的ξn，李雅普诺夫函数需要满足以下控制约束：
E[Δ(ξn+1)|ξn]≤ρΔ(ξn)+Tr(QR')
其中，ρ＜1，Tr(·)计算矩阵的迹，R'＝(R 0)，R是噪声的方差；
S3、通信可靠性约束为传感器根据其可靠性概率，在阈值的约束下，每个传感器自主决定是否参与控制过程；所述可靠性概率的计算方法为：
在半径为R的圆形区域中，设定内径为a，外径为b的圆环，内界到外界的长度为2r，则圆环内传感器数量为：
Figure FDA0003202514720000014
传感器的发射功率表示为p(a)，激活概率为Pa(a)，圆环内传感器的信噪比的累计分布函数为：
Figure FDA0003202514720000021
其中，γ为信噪比，l为传感器到受控设备的距离，Pr{·}表示概率，h为小尺度衰落系数，g为大尺度衰减系数，p(l)表示距离为l的传感器的发射功率，N0表示噪声的功率，C是一个常数；
设定信噪比阈值为γth，则圆环内丢包概率FrΓ为：
Figure FDA0003202514720000022
对于激活概率为Pa(a)的Ma个传感器，丢包概率FΓ为：
Figure FDA0003202514720000023
定义传输错误概率εm是常数，用ε0表示，则整体丢包概率的累计分布函数为：
Figure FDA0003202514720000024
其中，圆环内外界长度r→0，即l→a时，fa(a)＝2a/R2，则受控设备的整体可靠性概率为：
Pr{an＝1}＝1-ε0-FΓ(γth)
S4、根据步骤S2和S3的约束条件建立目标函数为：
P0:
Figure FDA0003202514720000027
s.t.E[Δ(ξn+1|ξn)]≤ρΔ(ξn)+Tr(QR'),
Pr{an＝1}≥1-εth,
0≤Pa(a)≤1,
0≤p(a)≤pmax,
其中，能量消耗
Figure FDA0003202514720000026
fa(a)为距离为a的传感器的概率分布函数，εth表示M个传感器传输失败概率阈值，pmax表示传感器发送功率的最大值；
S5、考虑通信和控制之间的关系，将控制约束转化为通信可靠性约束，具体如下：
考虑***丢包，有Pr{αn＝1}＝1-ε和Pr{αn＝0}＝ε，ε表示M个传感器传输失败的概率，假设状态估计完美，那么闭环控制***方程为
Figure FDA0003202514720000031
其中，
Figure FDA0003202514720000032
n表示均值为0，方差为R的高斯白噪声干扰，下标n表示n时刻，
Figure FDA0003202514720000033
A和B为***的参数矩阵；
由李雅普诺夫函数得到
Figure FDA0003202514720000034
由S2的控制约束得到
Figure FDA0003202514720000035
考虑S3中的受控设备的整体可靠性概率为
Pr{an＝1}＝1-ε0-FΓ(γth)
则转化为通信约束
FΓ(γth)≤1-ε0-c*
上式表示丢包率小于某一阈值，其中，
Figure FDA0003202514720000036
为c*为c的最优解；
S6、根据步骤S5的约束条件简化S4步骤的目标函数为
P1:
Figure FDA0003202514720000043
s.t.FΓ(γth)≤1-ε0-c*
0≤Pa(a)≤1,
0≤pa(a)≤pmax,
通过求解目标函数，得到最优的
Figure FDA0003202514720000042
和p*(a)，即得到基于概率的激活方法。
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