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      提高蜂窩網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)分發(fā)效率的D2D協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)算法

      2012-07-25 04:07:14胡宏林
      電子與信息學(xué)報 2012年3期
      關(guān)鍵詞:單播多播中繼

      周 斌 胡宏林

      ①(中國科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所 上海 200050)

      ②(中國科學(xué)院無線傳感網(wǎng)與通信重點實驗室 上海 200335)

      ③(上海無線通信研究中心 上海 200335)

      1 引言

      當(dāng)前的蜂窩移動通信系統(tǒng)是一種基于預(yù)設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施的集中式通信網(wǎng)絡(luò),系統(tǒng)中的移動終端不允許進行點到點直接通信,終端間通信需要經(jīng)過有線骨干網(wǎng)或中心控制節(jié)點的路由和轉(zhuǎn)發(fā)。與這種集中式控制的通信方式不同,D2D(Device to Device)通信是一種新穎的應(yīng)用于蜂窩系統(tǒng)中的終端間直接通信技術(shù),它允許移動終端在蜂窩系統(tǒng)的控制下使用蜂窩系統(tǒng)授權(quán)頻段進行點到點通信[1-4]。由于具有降低終端發(fā)射功率、延長電池使用時間、增強多播和廣播傳輸速率、提高系統(tǒng)頻譜效率等諸多優(yōu)勢,D2D通信逐漸成為無線通信領(lǐng)域的研究熱點。蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)分發(fā)(data dissemination)是指網(wǎng)絡(luò)中某些擁有特定數(shù)據(jù)的固定節(jié)點采用單播、多播或廣播的方式將數(shù)據(jù)通過無線鏈路發(fā)送到多個移動終端上,從而提供用戶指定的信息服務(wù)[5]。典型場景包括:音樂或電影文件下載、實時音頻視頻接收、遠(yuǎn)程教育和分布式會議等。在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,數(shù)據(jù)分發(fā)的發(fā)射方通常為基站,接收方為多個指定的用戶終端。

      D2D通信可用來提高蜂窩網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)分發(fā)的效率[5,6](以下簡稱為D2D增強型數(shù)據(jù)分發(fā))。以多個終端協(xié)作下載同一文件為例:首先,在地理位置上彼此接近的多個終端建立起一個D2D協(xié)作簇[7],簇內(nèi)各終端間可以進行點到點直接通信;其次,待分發(fā)的數(shù)據(jù)文件在網(wǎng)絡(luò)側(cè)被切分為多個小數(shù)據(jù)包,基站以單播的方式將各數(shù)據(jù)包分別發(fā)送給不同的終端;最后,各終端通過D2D通信交換彼此接收到的數(shù)據(jù)包,重新生成完整的數(shù)據(jù)文件,達到數(shù)據(jù)分發(fā)的目的。通過上述接收終端間的D2D數(shù)據(jù)協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā),多個低速的下行信道被匯聚成了一個虛擬的高速下行信道,數(shù)據(jù)分發(fā)的速率得以大大提高;同時,由于短距離的D2D鏈路具有較好的信道質(zhì)量,能支持高速率的簇內(nèi)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā),進而數(shù)據(jù)分發(fā)的頻譜利用率也可獲得較大的提升。

      由于 D2D通信需要使用蜂窩系統(tǒng)的授權(quán)頻段來確??煽氐母蓴_環(huán)境和傳輸質(zhì)量[8],提高D2D增強型數(shù)據(jù)分發(fā)效率的關(guān)鍵在于提高協(xié)作簇內(nèi)終端間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的效率。經(jīng)典的協(xié)作簇內(nèi)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)算法大致可分為兩種,D2D單播轉(zhuǎn)發(fā)和D2D多播轉(zhuǎn)發(fā)。在文獻[6]中,協(xié)作簇內(nèi)各終端以單播的方式與其它終端交換視頻子流,能夠?qū)崿F(xiàn)接收圖像質(zhì)量的共同提高;然而,該方案沒有考慮D2D信道容量的差異性,所有的單播速率均設(shè)定為相同值,轉(zhuǎn)發(fā)效率受限于簇內(nèi)最差的D2D鏈路。文獻[5]給出了一種基于多播的D2D轉(zhuǎn)發(fā)算法,信源終端能一次性向多個目標(biāo)終端進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā);但是,多播傳輸?shù)娜秉c在于,為了確保所有目標(biāo)終端的正確接收,多播速率必須取決于鏈路質(zhì)量最差的目標(biāo)終端。上述現(xiàn)有的D2D單播或多播數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)算法,均沒有充分考慮D2D鏈路的差異性,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的傳輸速率很容易受限于少數(shù)較差的D2D鏈路,因而無法最大限度地利用寶貴的頻譜資源。

      為此,本文提出了一種高效的基于多跳中繼的D2D協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)算法,包括多播和單播兩種模式。在每次信源終端向簇內(nèi)所有其他終端進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的過程中,該算法能根據(jù)D2D鏈路的信道容量自適應(yīng)地搜索出最優(yōu)中繼節(jié)點、轉(zhuǎn)發(fā)路由、多播對象和傳輸跳數(shù),通過充分利用協(xié)作簇內(nèi)的多信道分集增益,達到提高轉(zhuǎn)發(fā)速率、增大數(shù)據(jù)分發(fā)吞吐量的目的。

      2 系統(tǒng)模型

      圖1 D2D增強型數(shù)據(jù)分發(fā)

      蜂窩系統(tǒng)中 D2D增強型數(shù)據(jù)分發(fā)的通信過程如圖1所例示。隸屬于同一蜂窩系統(tǒng)且地理位置上彼此接近的終端1,終端2和終端3組成了一個D2D協(xié)作簇;其中,簇內(nèi)任意兩個終端可進行點到點直接通信。基站將待分發(fā)的數(shù)據(jù)包D切分為3個小數(shù)據(jù)包D1,D2和D3,通過下行鏈路將它們分別發(fā)送給終端1,終端2和終端3。在正確接收到各自的小數(shù)據(jù)包后,終端1向終端2和終端3轉(zhuǎn)發(fā)D1,終端2向終端1和終端3轉(zhuǎn)發(fā)D2,終端3向終端1和終端2轉(zhuǎn)發(fā)D3。最后,每個終端將分別從基站和簇內(nèi)其他終端處獲得的數(shù)據(jù)包合并,以重新生成完整的數(shù)據(jù)包D。

      當(dāng)上述D2D增強型數(shù)據(jù)分發(fā)被應(yīng)用于TD-LTE蜂窩系統(tǒng)中,其幀結(jié)構(gòu)[9]可由圖2所例示。工作在時分雙工的模式下TD-LTE系統(tǒng),其每個MAC幀由一個特殊子幀和若干個上行或下行子幀組成。當(dāng)D2D增強型數(shù)據(jù)分發(fā)需要在某個下行子幀中進行傳輸時,該子幀可被劃分為兩個時段。在時段 1,基站以單播的方式向 D2D協(xié)作簇內(nèi)的每個終端分別傳輸不同的數(shù)據(jù)包,各個單播占據(jù)不同的時頻資源;在時段 2, D2D協(xié)作簇內(nèi)的各個終端依次進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā),轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容為該終端在時段1成功接收到的數(shù)據(jù)包,轉(zhuǎn)發(fā)對象是該簇內(nèi)的所有其他終端。

      3 現(xiàn)有的D2D轉(zhuǎn)發(fā)算法和缺陷分析

      圖2 TD-LTE系統(tǒng)中的D2D通信幀結(jié)構(gòu)

      D2D協(xié)作簇的拓?fù)淇梢钥醋魇怯山K端(節(jié)點)和D2D鏈路構(gòu)成的圖,記為G=(V,E),其中V表示簇內(nèi)節(jié)點序號的集合,E表示簇內(nèi)D2D鏈路的集合。節(jié)點序號是用來唯一標(biāo)識該節(jié)點的自然數(shù)。對于任何i,j∈V,符號(i,j)表示連接節(jié)點i和節(jié)點j的D2D鏈路。兩節(jié)點之間的距離d(i,j)定義為在鏈路(i,j)上傳輸1 bit信息所需要的調(diào)制符號個數(shù)。例如,節(jié)點1和節(jié)點2之間的鏈路支持QPSK調(diào)制和1/3碼率的傳輸,則d(1,2)=3/2。

      現(xiàn)有的典型 D2D協(xié)作簇內(nèi)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)算法可分為兩種:單播模式(如文獻[6]所述)和多播模式(如文獻[5]所述)。在單播(“一對一”)模式下,每個終端在一次 D2D傳輸中只能將數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)給一個其他終端[6];因此,對于每個終端而言,為了完成向簇內(nèi)所有其他終端轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包的任務(wù),需要進行多次獨立的D2D單播傳輸。考慮一個包含N個終端的D2D協(xié)作簇VN= {1, 2,…,N},在單播模式下實現(xiàn)每個終端都完成1 bit信息的轉(zhuǎn)發(fā),需要進行N× (N- 1)次D2D單播,總共所需要的調(diào)制符號數(shù)可表示為

      在多播(“一對多”)模式下,信源終端通過一次D2D多播傳輸即可向簇內(nèi)所有其他終端進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)[5];然而,為了確保每個接收終端都能正確接收轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)包,D2D多播的傳輸速率必須由連接信源終端和接收終端的多條鏈路中最差的那條鏈路來決定。在上述包含N個終端的D2D協(xié)作簇VN內(nèi),以多播的模式實現(xiàn)每個終端都完成1 bit信息的轉(zhuǎn)發(fā),需要進行N次D2D多播,總共所需要的調(diào)制符號數(shù)可表示為

      雖然上述 D2D單播和多播轉(zhuǎn)發(fā)算法都能實現(xiàn)協(xié)作簇內(nèi)的信息共享,達到數(shù)據(jù)分發(fā)的目的;但是其傳輸效率并不高。原因在于:(1)D2D鏈路的信道容量存在較大的差異。盡管D2D協(xié)作簇是由位置上彼此接近的終端組成,但由于較低的天線高度、不規(guī)則分布的陰影區(qū)域以及信道衰落和路損的差異,協(xié)作簇內(nèi)各條 D2D鏈路所能夠支持的傳輸速率差別很大。(2)現(xiàn)有D2D單播或多播轉(zhuǎn)發(fā)算法的效率,如式(1),式(2)所示,很大程度上取決于協(xié)作簇內(nèi)最差的若干條鏈路。這些較差的D2D鏈路,形成了簇內(nèi)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的容量瓶頸,進而也降低了整個數(shù)據(jù)分發(fā)的效率。

      4 本文提出的基于多跳中繼 D2D協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)算法

      為了有效提高D2D轉(zhuǎn)發(fā)算法的傳輸效率,需要盡可能地“繞開”簇內(nèi)那些信道質(zhì)量較差的鏈路,通過信道容量較大的D2D鏈路進行數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā);換言之,根據(jù)一定的策略在D2D協(xié)作簇內(nèi)選擇合適的終端作為數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)的中繼節(jié)點,適當(dāng)?shù)卦黾訑?shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù),以高速率的多跳傳輸取代低速率的單跳傳輸,可有效地提高D2D轉(zhuǎn)發(fā)的傳輸速率。

      以圖3為例,如果終端1直接向所有其他終端進行 D2D多播轉(zhuǎn)發(fā),多播速率取決于最差鏈路(1,3),資源消耗為 5;若以終端 4作為中繼,進行兩跳的D2D多播傳輸,則資源消耗可降為3,其中第1跳和第2跳多播的資源消耗分別為1和2。同理,如圖4所示,終端1直接終端3進行D2D單播轉(zhuǎn)發(fā)的資源消耗為 5,如果選擇終端 5為中繼進行兩跳D2D單播傳輸,則資源消耗可降為1.5。由此可見,多跳的D2D轉(zhuǎn)發(fā)方案能夠利用簇內(nèi)的多信道分集增益,達到提高傳輸效率的目的;然而,獲取多信道分集增益的關(guān)鍵在于選擇合適的中繼節(jié)點和轉(zhuǎn)發(fā)路由(對于多播算法還包括了多播接收對象的選擇)。上述因素共同決定了D2D轉(zhuǎn)發(fā)的實際效率,需要根據(jù) D2D鏈路的信道質(zhì)量情況進行自適應(yīng)的選擇。下面具體介紹基于多跳中繼的D2D多播和單播協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)算法。

      定義在D2D協(xié)作簇VN={1, 2,…,N}中,當(dāng)終端i需要向簇內(nèi)所有其他終端轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包,信源終端集合可定義為VT= {i},接收終端集合可定義為VT在VN中的余集,即VR=VNVT。對于VN的任意一個非空子集U以及VN內(nèi)的任意一個元素i,定義函數(shù):

      算法1(基于多跳中繼的 D2D多播協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)算法):

      輸入:D2D協(xié)作簇G=(VN,E),信源終端集合VT={i},接收終端集合VR,簇內(nèi)任意兩終端間距離d。

      圖3 單跳多播與多跳多播示例

      圖4 單跳單播與多跳單播示例

      輸出:在D2D多播轉(zhuǎn)發(fā)跳數(shù)不大于2的約束下,從VT到VR的最優(yōu)多播轉(zhuǎn)發(fā)路徑及相應(yīng)的資源消耗costopt。

      第1步 根據(jù)式(4)計算初始門限值T(0)。

      第2步 對于第n次迭代的門限值T(n),根據(jù)式(5)和式(6)分別計算“候選中繼集合”和“兩跳終端集合”。若候選中繼集合為空集,轉(zhuǎn)入第6步;否則轉(zhuǎn)入第3步。

      第3步 根據(jù)式(7)在候選中繼集合中尋找最優(yōu)中繼節(jié)點,根據(jù)式(8)分別計算第1跳D2D多播和第2跳D2D多播的資源消耗。

      第4步 根據(jù)式(9),計算并記錄當(dāng)前路徑下兩跳D2D多播的資源消耗總和。

      第5步 根據(jù)式(10),計算第n+1次迭代的門限值T(n+1),并返回第2步。

      第7步 根據(jù)式(12),計算單跳D2D多播方案中的資源消耗。

      算法2(基于多跳中繼的 D2D單播協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)算法):

      輸入:D2D協(xié)作簇G=(VN,E),信源終端集合VT= {i},接收終端集合VR,簇內(nèi)任意兩終端間距離d。

      輸出:在D2D單播轉(zhuǎn)發(fā)跳數(shù)不大于2的約束下,從VT到VR的最優(yōu)單播轉(zhuǎn)發(fā)路徑樹及相應(yīng)的資源消耗costopt。

      第1步 對集合VR中的所有元素(節(jié)點序號)進行排序,排序后序列記為R={r1,r2,…,rN-1}。排序的規(guī)則為:對于任何rm,rn∈R,若m<n,則d(i,rm)≤d(i,rn)。

      第2步 算法初始化:生成一顆空的路徑樹并將終端i設(shè)為該樹的根節(jié)點;令終端i的資源消耗函數(shù)cost(i)=0;令集合VSR={i},循環(huán)變量k=1。

      第 3步 根據(jù)式(14),在集合VSR中尋找終端rk的最優(yōu)父節(jié)點xopt。在路徑樹中,將終端rk添加為節(jié)點xopt的子節(jié)點。

      第4步 根據(jù)式(15),計算終端rk的資源消耗函數(shù)。

      第5步 若終端rk是終端i(路徑樹根節(jié)點)的子節(jié)點,則終端rk加入集合VSR。

      第6步 若k<N- 1,將循環(huán)變量k更新為k+1,并返回第3步;否則,根據(jù)式(16)計算并記錄從VT到VR的最小資源消耗。

      由于D2D通信需要在蜂窩系統(tǒng)的控制下進行,過多次數(shù)的簇內(nèi)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)可能會增加數(shù)據(jù)分發(fā)業(yè)務(wù)的時延以及蜂窩系統(tǒng)的信令開銷;因此,上述算法在提高 D2D傳輸效率的同時都對數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)進行了限制,即:從任意信源終端到其目標(biāo)接收終端,D2D傳輸(單播或多播)的跳數(shù)不超過兩跳。

      5 性能仿真

      本文采用 MATLAB語言進行仿真實驗,比較了現(xiàn)有的D2D轉(zhuǎn)發(fā)方案和基于多跳中繼的D2D轉(zhuǎn)發(fā)方案的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)效率;性能對比分為單播轉(zhuǎn)發(fā)方案對比和多播轉(zhuǎn)發(fā)方案對比兩個部分。不失一般性,本文假設(shè):所有的移動終端在D2D協(xié)作簇內(nèi)均勻分布,D2D鏈路的小尺度衰落為慢變平坦瑞利衰落模型,終端間的 D2D通信采用自適應(yīng)編碼調(diào)制技術(shù)(AMC)以充分利用信道容量。參考LTE系統(tǒng)的鏈路自適應(yīng)傳輸方案[10],編碼調(diào)制格式共分為15級,因此,仿真中所對應(yīng)的簇內(nèi)節(jié)點間距離d(定義見第3節(jié))的有效取值如表1所示。

      度量 D2D轉(zhuǎn)發(fā)效率的性能指標(biāo)為歸一化資源消耗,其定義為:D2D協(xié)作簇內(nèi)的每個終端都向簇內(nèi)所有其他終端成功轉(zhuǎn)發(fā)1 bit信息,所需的調(diào)制符號總數(shù)。在仿真中,D2D協(xié)作簇的大小分別設(shè)定為包含4, 6, 8和12個終端,以觀察協(xié)作簇大小對算法性能的影響。對于每一種進行仿真的簇大小,隨機產(chǎn)生 D2D協(xié)作簇(包括終端位置和鏈路質(zhì)量)100,000次,即每個數(shù)據(jù)點都進行 100,000次獨立仿真,計算平均歸一化資源消耗。

      表1 對應(yīng)于LTE系統(tǒng)編碼調(diào)制格式的節(jié)點間距離取值

      圖5對比了本文所提出的基于多跳中繼的D2D多播轉(zhuǎn)發(fā)方案(簡稱為多跳多播算法)和傳統(tǒng)的單跳D2D 多播轉(zhuǎn)發(fā)方案(簡稱為單跳多播算法)[5]在不同大小協(xié)作簇中的轉(zhuǎn)發(fā)效率。圖中所示的百分比為資源消耗比值,計算方法為多跳多播算法的歸一化資源消耗除以單跳多播算法的歸一化資源消耗。結(jié)果表明,在所有被仿真的D2D協(xié)作簇中,多跳多播算法的傳輸效率均大大優(yōu)于傳統(tǒng)的單跳多播算法,資源消耗比約為30%;而且,隨著D2D協(xié)作簇的增大,多跳多播轉(zhuǎn)發(fā)算法的優(yōu)勢更加明顯,資源消耗比從簇大小等于 4時的 37%逐步降低到簇大小等于 12時24%。

      原因在于,盡管傳統(tǒng)的單跳多播算法能夠最大限度地利用“多播增益”,即僅通過一次多播完成向所有接收終端的轉(zhuǎn)發(fā),但多播的傳輸速率嚴(yán)重受限于最差的D2D收發(fā)鏈路;多跳多播算法則不然,通過自適應(yīng)的選擇最優(yōu)中繼節(jié)點、最優(yōu)多播接收對象和最優(yōu)傳輸跳數(shù),在獲取“多播增益”的同時也充分利用了D2D協(xié)作簇內(nèi)的多信道“分集增益”。當(dāng)D2D協(xié)作簇較小時,簇內(nèi)的D2D鏈路差異趨同,多信道分集增益相對較小,因此多跳多播算法增益相對較??;隨著D2D協(xié)作簇逐步增大,D2D鏈路差異趨于明顯,分集增益隨之變大,因此多跳多播算法的優(yōu)勢也更加明顯。

      圖6對比了本文所提出的基于多跳中繼的D2D單播轉(zhuǎn)發(fā)方案(簡稱為多跳單播算法)和傳統(tǒng)的單跳D2D 單播轉(zhuǎn)發(fā)方案[6](簡稱為單跳單播算法)在不同大小協(xié)作簇中的轉(zhuǎn)發(fā)效率。圖中所示的百分比為資源消耗比值,計算方法同上。結(jié)果與多播算法仿真類似,在所有被仿真的D2D協(xié)作簇中,多跳單播算法的傳輸效率均大大優(yōu)于傳統(tǒng)的單跳單播算法,隨著D2D協(xié)作簇的增大,多跳單播轉(zhuǎn)發(fā)算法的優(yōu)勢更加明顯,平均資源消耗比約為36%。

      值得注意的是,本文所提出的多跳單播算法與計算單源最短路徑的經(jīng)典Dijkstra算法不同:(1)通過對接收終端集合VR內(nèi)元素的排序操作,多跳單播算法不需要在每次循環(huán)中反復(fù)修正每個節(jié)點的資源消耗函數(shù),從而大大降低了算法復(fù)雜度;(2)通過算法2的第1步和第5步的操作,該算法將D2D轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)限制在兩跳之內(nèi),在降低了D2D轉(zhuǎn)發(fā)的時延和信令開銷的同時,確保了對簇內(nèi)多信道“分集增益”的充分利用。

      6 結(jié)束語

      利用 D2D通信提高蜂窩網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)分發(fā)效率的關(guān)鍵在于設(shè)計高效的終端間轉(zhuǎn)發(fā)算法。在傳統(tǒng)的基于單跳多播或單跳單播的轉(zhuǎn)發(fā)方案中,轉(zhuǎn)發(fā)速率嚴(yán)重受限于信道質(zhì)量較差的若干條D2D鏈路。本文提出了一種高效的基于多跳中繼的 D2D協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)算法,包括多播和單播兩種模式。通過自適應(yīng)地選擇最優(yōu)的中繼、路由、接收對象和傳輸跳數(shù),該算法能充分利用D2D協(xié)作簇內(nèi)的多信道分集增益。仿真結(jié)果表明,該算法能明顯提高終端間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的資源利用率,進而大幅提升數(shù)據(jù)分發(fā)業(yè)務(wù)的吞吐量;此外,隨著D2D協(xié)作簇的增大,該算法的優(yōu)勢愈加明顯。

      圖5 本文算法與文獻[5]算法的性能對比

      [1]Janis P, Yu C H, Doppler K,et al.. Device-to-Device communication underlaying cellular communications systems [J].International Journal Communications, Network and System Sciences, 2009, 2(3): 169-178.

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      [3]Doppler K, Rinne M, Wijting C,et al.. Device-to-Device communication as an underlay to LTE-advanced networks [J].IEEE Communications Magazine, 2009, 47(12): 42-49.

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