蜂窩網(wǎng)絡(luò)中D2D 中繼通信的信道分配算法研究?

郁從瑞 劉 罡 李 暉 王夢姣 陳志偉

（1.南京信息工程大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 南京 210044）（2.無錫學(xué)院電子信息工程學(xué)院 無錫 214105）

關(guān)鍵字 D2D通信技術(shù)；中繼通信；同頻干擾；信道分配

1 引言

針對D2D用戶在復(fù)用過程中的干擾問題，合理分配信道，有利于提升通信系統(tǒng)的吞吐量，引起許多學(xué)者的關(guān)注。文獻(xiàn)［8］提出一種基于干擾區(qū)域限制的信道分配算法，根據(jù)D2D 接收端與其復(fù)用的CUE之間的距離以及預(yù)先設(shè)定的距離閾值，為D2D對選擇出最優(yōu)的信道資源。文獻(xiàn)［9］提出一種最優(yōu)資源分配算法，考慮不同信道之間的差異性，為每個(gè)用戶選擇質(zhì)量最好的信道。文獻(xiàn)［10］提出一種混合的集中-分布式的資源分配方案，基于聚類思想為D2D 用戶分配信道，將相互距離小的D2D 用戶分為一類。文獻(xiàn)［11］提出了一種基于QoS 的分簇信道分配算法，構(gòu)建D2D 用戶間的干擾圖，并建立D2D 用戶的可用顏色列表，最后為D2D 用戶分簇，在同一簇內(nèi)的用戶可以共享信道。文獻(xiàn)［12］以D2D 組復(fù)用蜂窩用戶的最大能效值與其原先的差值為權(quán)重，采用Kuhn-Munkres 算法為D2D 組分配信道。文獻(xiàn)［13］提出一種用于功率控制和信道分配的固定SINR 跟蹤算法，使D2D 用戶在保證CUE的QoS需求時(shí)，選擇蜂窩用戶子信道進(jìn)行復(fù)用。文獻(xiàn)［14］提出一種啟發(fā)式信道分配算法，利用Gale-Shapley 算法得到信道匹配的最優(yōu)解，同時(shí)增加了允許接入的D2D 對的數(shù)量。文獻(xiàn)［15］提出一種基于D2D 鏈路和蜂窩鏈路總和速率的信道分配方案，D2D鏈路通過頻譜聚合技術(shù)同時(shí)復(fù)用多個(gè)蜂窩用戶子信道，提高了蜂窩網(wǎng)絡(luò)的頻譜利用率。文獻(xiàn)［16］根據(jù)不同D2D 用戶復(fù)用不同蜂窩用戶的功率構(gòu)建二分匹配的容量矩陣，利用改進(jìn)的匈牙利算法分配信道，有效提升了蜂窩網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)吞吐量。文獻(xiàn)［17］基于能效構(gòu)造D2D 鏈路與蜂窩鏈路之間的二分圖，利用Gale-Shapley 算法解決D2D 用戶與蜂窩用戶之間的信道匹配問題。文獻(xiàn)［18］提出一種基于貪婪算法的信道分配方案，首先構(gòu)造一個(gè)描述多個(gè)D2D用戶共用同一信道時(shí)的干擾圖，然后基于貪婪算法為每對D2D用戶分配信道。

但是，目前在為D2D 對分配信道的研究中，未考慮復(fù)用過程中，多個(gè)D2D對同時(shí)選擇同一蜂窩信道的“競爭”問題。因此，本文提出了一種基于雙距離機(jī)制（channel allocation algorithm based on dual distance mechanism，DDCA）的改進(jìn)信道分配算法，該算法同時(shí)考慮了蜂窩用戶到D2D 接收端的距離和D2D 發(fā)送端到基站的距離，以解決D2D 用戶在復(fù)用過程中“競爭”同一信道資源的問題，可以在保證用戶通信質(zhì)量的前提下有效利用頻譜資源。

2 系統(tǒng)模型及問題描述

2.1 系統(tǒng)模型

如圖1 所示，假設(shè)是一個(gè)單小區(qū)蜂窩通信系統(tǒng)，基站（Base Station，BS）位于小區(qū)的中心，小區(qū)半徑為r，小區(qū)內(nèi)隨機(jī)均勻地分布有M個(gè)蜂窩用戶、N個(gè)D2D 對（每個(gè)D2D 對的發(fā)射端和接收端分別表示為DT、DR）以及K個(gè)空閑用戶IUE，其中M≥N，K≥N。其中，蜂窩用戶的集合表示為C={CUE1，CUE2，CUE3…CUEM}；D2D 對用戶的集合表示為D={DUE1，DUE2，DUE3…DUEN} ；空閑用戶的集合表示為R={IUE1,IUE2,IUE3…IUEK}。假設(shè)基站預(yù)先為蜂窩用戶分配好相互正交的頻譜資源，蜂窩用戶之間不存在同頻干擾問題。假設(shè)D2D 用戶對復(fù)用同小區(qū)中蜂窩用戶的上行頻譜資源，并且所有的D2D 對因鏈路質(zhì)量不佳，直接通信鏈路條件均無法滿足，必須借助空閑用戶IUE 進(jìn)行中繼通信?？臻e用戶的工作模式為半雙工模式，兩條D2D鏈路使用相同的蜂窩頻譜資源。

圖1 D2D中繼通信系統(tǒng)模型

在本文的通信場景中，D2D中繼通信只考慮兩跳中繼通信。其中，在D2D 通信第一跳鏈路中，被選作中繼的空閑用戶和基站處的信干噪比SINR（Signal to Interference plus Noise Ratio）表達(dá)式分別為

其中，Pd和Pc分別代表D2D用戶對的發(fā)射功率和蜂窩用戶的發(fā)射功率；Gdr、Gcr、Gcb、Gdb分別代表D2D 對發(fā)射端到中繼用戶、蜂窩用戶到中繼用戶、蜂窩用戶到基站、D2D 對發(fā)射端到基站的信道增益；N0則表示加性高斯白噪聲AWGN（Addictive White Gaussian Noise）。

同理，在第二跳D2D 鏈路中，D2D 用戶對的接收端和基站處的信干噪比SINR（Signal to Interference plus Noise Ratio）表達(dá)式分別為

其中，Pr代表中繼用戶的傳輸功率；Grd、Gcd、Gcb、Grb分別代表中繼用戶到D2D 接收端、蜂窩用戶到D2D 接收端、蜂窩用戶到基站、中繼用戶到基站之間的信道增益。

移動(dòng)客戶端通過針對不同人群進(jìn)行量身定位，打造出具有互動(dòng)性與個(gè)性化的移動(dòng)平臺，在方言傳播方面增強(qiáng)用戶黏性，發(fā)揮出深度傳播的優(yōu)勢。

上述公式中，蜂窩通信鏈路和D2D通信鏈路的信道增益，不但考慮了慢衰落與路徑損耗，同時(shí)也考慮了因多徑傳播導(dǎo)致的快衰落。因此，將通信鏈路的信道增益建模為

其中，β代表路徑損耗常數(shù)；fast代表快衰落因子，服從均值為1 的指數(shù)分布；slow代表慢衰落因子，服從均值為1、標(biāo)準(zhǔn)偏差8dB 的對數(shù)正態(tài)分布；L代表用戶間的距離；α代表路徑損耗指數(shù)。

由香農(nóng)公式C=B*log2(1+SINR)可知，基站處的吞吐量、D2D 通信第一跳和第二跳鏈路中的D2D用戶的吞吐量分別表示為

2.2 問題描述

根據(jù)式（6）～（8），D2D 中繼通信的總吞吐量為基站的吞吐量與D2D用戶的吞吐量之和，具體表達(dá)式如下：

其中，ρm,n表示信道分配因子，當(dāng)?shù)趎個(gè)D2D 對復(fù)用第m個(gè)CUE 的信道資源時(shí)，ρm,n=1，否則ρm,n=0；ρn,k表示中繼選擇因子，當(dāng)?shù)趎個(gè)D2D對選擇第k個(gè)空閑用戶IUE作中繼時(shí)，ρn,k=1，否則ρn,k=0。

本文的優(yōu)化目標(biāo)是最大化整個(gè)D2D 中繼通信系統(tǒng)的吞吐量，即：

其中，式（11）～（13）保證一個(gè)D2D 對只能復(fù)用一個(gè)蜂窩用戶信道，而且一個(gè)信道也只能被一個(gè)D2D對復(fù)用；式（14）～（16）保證一個(gè)D2D 對只能選擇一個(gè)空閑用戶作為中繼進(jìn)行通信，而且一個(gè)空閑用戶也只能被一個(gè)D2D 對選擇；式（17）～（19）是對蜂窩用戶、D2D用戶、空閑用戶的傳輸功率的約束。

3 信道分配算法設(shè)計(jì)

針對式（10）所提出來的優(yōu)化目標(biāo)，本文提出一種改進(jìn)的基于雙重距離機(jī)制的信道分配算法，為每個(gè)D2D對分配合適的信道，使得系統(tǒng)吞吐量得以最大化。D2D對復(fù)用蜂窩用戶信道資源時(shí)，蜂窩用戶距離D2D 用戶越遠(yuǎn)，蜂窩用戶對D2D 用戶的干擾值越小。同理，D2D 發(fā)射端距離基站越遠(yuǎn)，D2D 用戶對基站的干擾值也越小。算法的具體步驟如下：

Step1：考慮歐式幾何距離公式L=，計(jì)算小區(qū)內(nèi)蜂窩用戶與D2D 用戶對接收端、D2D 用戶對發(fā)射端與基站的距離，得到兩個(gè)干擾距離矩陣dist_c2dr、dist_d2bs；

Step2：根據(jù)距離越遠(yuǎn)，干擾越小準(zhǔn)則，找出dist_c2dr矩陣每一列的最大值，令其相對應(yīng)的信道分配因子ρm,n=1；

Step3：計(jì)算信道分配因子矩陣每行元素中“1”的個(gè)數(shù)，如果均為0或1，完成所有匹配且是一對一匹配，如果大于1，則存在“競爭”現(xiàn)象，將信道未被復(fù)用的CUE加入新的集合C1；

Step4：尋找信道分配因子矩陣每一行中存在“競爭”的D2D 對，根據(jù)dist_d2bs 矩陣，找出其中距離基站最遠(yuǎn)的D2D對，保留其信道分配因子的值不變，其余D2D 對的信道分配因子的值置零，同時(shí)將“競爭”失敗的D2D對加入新的集合D1；

Step5：對C1 和D1 集合中的CUE 和D2D 對，根據(jù)Step1 距離矩陣中的元素值，再次執(zhí)行Step2 到Step4的操作，以此循環(huán)，更新集合C1與D1，直至所有的D2D對完成一對一的信道分配。

根據(jù)上述信道分配算法的最終結(jié)果，結(jié)合基于距離的中繼選擇算法和隨機(jī)選擇算法進(jìn)行仿真，并與隨機(jī)信道分配進(jìn)行對比。

4 仿真結(jié)果與分析

本文借助Matlab 仿真平臺對所提算法進(jìn)行仿真，反復(fù)運(yùn)行1000 次蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)，并對仿真所得數(shù)據(jù)取平均值。每執(zhí)行一次，CUE、空閑用戶以及D2D 用戶在小區(qū)中的位置分布都隨之發(fā)生改變。將本文所提算法與隨機(jī)信道分配算法RCA（Random Channel Algorithm）進(jìn)行比較，并結(jié)合基于距離的中繼選擇算法DRS（Relay Selection Based On Distance）與隨機(jī)中繼選擇算法RRS（Random Relay Selection Algorithm）進(jìn)行通信仿真。主要仿真參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置

圖2 所示是D2D 中繼通信場景仿真圖，基站位于小區(qū)中心，蜂窩用戶、D2D用戶、空閑用戶隨機(jī)均勻的分布在小區(qū)內(nèi)。

圖2 通信系統(tǒng)仿真圖

隨著D2D對數(shù)量的增加，系統(tǒng)吞吐量的變化曲線如圖3 所示。由圖可知，隨著D2D 對數(shù)量的增加，4 種情況下的系統(tǒng)吞吐量都呈現(xiàn)遞增的趨勢，驗(yàn)證了D2D通信能有效提高吞吐量。此外，在同一種中繼選擇算法下，本文所提的信道分配算法明顯優(yōu)于隨機(jī)信道分配算法，能夠有效降低同頻干擾以及“競爭”問題，提升系統(tǒng)吞吐量。

圖3 D2D對的數(shù)量與系統(tǒng)吞吐量關(guān)系

圖4 所示為空閑用戶數(shù)目的變化與系統(tǒng)吞吐量的關(guān)系曲線。可以看出，隨著空閑用戶數(shù)量的不斷增加，D2D用戶對能夠選擇的潛在最優(yōu)中繼的概率也會(huì)增加，使得D2D 鏈路的吞吐量隨之增加，因此系統(tǒng)的吞吐量也會(huì)隨之逐漸增加。顯而易見，在相同條件下，本文所提的算法可以更好地提高系統(tǒng)吞吐量。

圖4 空閑用戶的數(shù)量與系統(tǒng)吞吐量的關(guān)系

圖5 描述了D2D 用戶對之間的距離逐漸加大時(shí)，系統(tǒng)吞吐量的變化曲線?？梢钥闯觯?dāng)D2D 對之間的距離變大時(shí)，D2D 鏈路的路徑損耗隨之變大，吞吐量將下降，從而導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的吞吐量在下降。但是，本文所提算法的性能始終優(yōu)于隨機(jī)信道分配算法。

圖5 D2D對間的距離與系統(tǒng)吞吐量的關(guān)系

圖6 給出了隨著D2D 用戶的發(fā)射功率增加，系統(tǒng)吞吐量的變化曲線。D2D 用戶對的發(fā)射功率逐漸增加，使D2D 鏈路的抗干擾能力不斷加強(qiáng)，D2D鏈路的吞吐量得以提升，從而提升了整個(gè)系統(tǒng)的吞吐量。

圖6 D2D用戶的發(fā)射功率與系統(tǒng)吞吐量的關(guān)系

5 結(jié)語

本文描述了在D2D中繼通信場景下，針對D2D用戶分配信道過程中，未考慮多個(gè)D2D對選擇同一信道資源的“競爭”問題，同時(shí)考慮蜂窩用戶與D2D接收端的距離和D2D 發(fā)射端與基站的距離這兩個(gè)因素，提出一種基于雙距離機(jī)制的改進(jìn)信道分配算法，解決了信道分配過程中的“競爭”問題。根據(jù)最后的仿真結(jié)果，明顯看出本文所提出的算法能夠有效改善蜂窩通信系統(tǒng)的吞吐量。