D2D多播場景下面向節能的資源分配機制

王 元,趙季紅,,唐 睿,曲 樺,董姣姣

(1.西安郵電大學通信與信息工程學院,陜西西安 710061; 2.西安交通大學電子與信息工程學院,陜西西安 710049)

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D2D多播場景下面向節能的資源分配機制

王 元1,趙季紅1,2,唐 睿2,曲 樺2,董姣姣1

(1.西安郵電大學通信與信息工程學院,陜西西安 710061; 2.西安交通大學電子與信息工程學院,陜西西安 710049)

摘要:設備間通信通過復用蜂窩通信的頻譜,能夠提升系統頻帶利用率,并大幅度降低終端能耗.在內容分發網絡場景中,借助設備間通信多播還能有效地增加系統容量,改善用戶的服務感受.但是,考慮到移動中繼電量受限,而且設備間通信與蜂窩通信之間由于頻帶復用會產生嚴重的同頻干擾,提出了一種基于圖論的資源分配機制來最小化移動中繼的總能耗,并同時保證蜂窩用戶和設備間通信用戶服務質量.此外,還考慮了上述能耗優化與系統容量之間的折中關系,實現了在接入用戶數量最大的前提下最小化能耗.

關鍵詞:設備間通信多播;移動中繼;節能;系統容量;資源分配;二分圖

隨著智能終端的普及和多媒體應用的涌現,用戶對于傳輸速率的需求不斷增加.在不改變通信模式的情況下,更高的傳輸速率意味著更高的功率開銷,這將大幅度增加終端的能耗.此外,隨著生活方式的改變,人們對于近距離通信的需求不斷增加.基于此,設備間通信(Device-to-Device Communication,D2D Communication)得到了廣泛的關注,其通過復用傳統蜂窩用戶的頻帶資源,使得數據直接在移動終端之間進行傳輸,而無須經過基站進行中繼.它的引入不但能夠大幅地提升系統的頻譜利用率和用戶的服務質量(Quality-of-Service,QoS),降低終端能耗和傳輸時延,而且能夠有效地拓展小區覆蓋范圍并緩解基站負荷.特別是,在內容分發網絡場景中,即當多用戶請求相同內容時,可將其附近已經接收到相同的內容的移動終端作為發射端,通過設備間通信廣播的形式向請求用戶傳送信息.設備間通信多播的引入進一步降低了基站對于相同信息的傳輸負荷,并且當用戶位于小區邊緣時,系統的容量,即接入的用戶數目,也能得到大幅提升.

在傳統通信系統中,主要的優化目標是系統的頻帶利用率.然而在上述內容分發場景中,由于移動中繼[1]電量受限,當它為其他的用戶提供無償的傳送服務時,如果電量消耗過多,對其不公平,所以其能耗應得到考慮.但是,不考慮用戶服務質量要求,單純的節能優化是沒有意義的,而且由于設備間通信與蜂窩用戶復用相同的信道資源,他們之間會存在同頻干擾.因此,優化終端能耗的前提是必須保證設備間通信多播請求用戶和傳統蜂窩用戶的服務質量需求.此外,隨著通信數目的激增,系統容量[2]逐漸成為衡量系統性能(特別是用戶公平性)的重要指標.為了實現上述目標,功率控制和信道分配是兩種有效的實現途徑[2-8].

目前已有較多的研究在關注蜂窩通信與設備間通信混合網絡場景.文獻[3]考慮的是只有一個傳統通信用戶和一個設備間通信對的場景,聯合頻帶復用模式選擇和功率控制最大化上述兩條鏈路的吞吐量,但是并沒有考慮設備間通信用戶的服務質量需求.文獻[4]考慮了多信道的場景,通過信道分配優化用戶公平性,即最大化最差用戶的性能,但同樣忽略了用戶的服務質量需求;在上述相同場景下,文獻[5]通過信道分配優化了整體吞吐量,但是忽略了聯合資源分配對于系統性能的提升效果;文獻[6]考慮了與文獻[5]相同的優化目標,但加入了功率控制,保證了所有接入用戶的服務質量需求;文獻[7-8]考慮了蜂窩網絡下設備間通信多播場景,對內容請求用戶進行分組形成多個設備間通信多播集群,并由每個集群中的中繼對其內成員進行廣播.文獻[7]通過用戶之間的協作形成集群和中繼節點來最小化能耗,但沒有考慮到用戶的服務質量;文獻[8]提出了一種基于博弈理論的聯合集群策略和功率控制的方案來最小化傳輸時間并同時保證用戶的服務質量,但忽略了信道分配.

基于此,筆者在同時保證設備間通信用戶和傳統蜂窩用戶服務質量需求的前提上,通過聯合多播信道分配和功率控制來最小化移動中繼的總能耗.在假設設備間通信用戶已經形成集群的前提下,本方案通過兩步實現上述優化:首先,分析了單設備間通信多播集群單信道的情況,得到最多能夠接入的請求用戶數目以及此時移動中繼所需的最小發射功率;之后,考慮設備間通信多播集群和多信道場景,結合上一步得到的信息,將原最小化中繼總能耗問題等價于圖論中經典的分配問題,繼而借助Kuhn-Munkres(K-M)算法得到最優解.此外,上述機制同樣可以拓展到最大化系統容量,即在能耗優化中加入用戶公平性.通過仿真,觀察了所提資源分配機制的性能以及系統整體性能與用戶公平性之間的折中關系.

圖1 系統場景圖

1 系統模型和問題

考慮單小區場景,包含以下3類用戶:蜂窩用戶(稱為CU),內容請求用戶(稱為DU)以及存儲上述服務內容的移動中繼(稱為RU).考慮到上下行負載的不對稱性,假設設備間通信鏈路復用蜂窩網絡上行頻譜.為了保證集群復用信道資源的公平性,假設單個RU用戶僅能復用單個信道,同時單個信道僅能被單個RU用戶復用.如圖1所示,DU用戶已形成了兩個集群,RU1和RU2分別是兩個集群中的中繼,復用CU2和CU1用戶的信道.因此,RU1對集群1的DU用戶DU1和DU2進行多播時會對基站產生干擾,CU2也會對集群1中DU1和DU2產生干擾,集群2與CU1之間的干擾情況同上.

其中,PkC和PjR

其中,ρj,k是二進制離散的信道分配變量,如果CU用戶k的信道被分配給了集群j中的RU用戶,則ρj,k=1;否則,ρj,k=0.因此,在給定Zj(?j∈R)的情況下,筆者所要解決的優化問題為

其中,式(3b)表示單個信道僅能被單個RU用戶復用和單個RU用戶僅能復用單個信道,式(3c)表示RU用戶的最大發射功率限制PRmax,式(3d)是為了保證CU用戶和DU用戶的服務質量需求.

2 資源分配機制

2.1 單集群單信道場景下的能耗優化

在單集群單信道場景下,考慮如何在保證接入DU用戶數目最多的前提下,最小化RU用戶的發射功率.不失一般性,考慮第j個集群復用第k個CU用戶信道的情況,優化模型為

2.2 聯合功率控制和信道分配

2.1節僅僅考慮了單集群單信道的情況,而沒有考慮集群間信道選擇對于整體性能的影響.在2.1節的基礎上,原優化式(3)可轉化為

圖2 二分圖模型

最后,筆者所提資源分配機制總的算法復雜度為O(MN)+O ( max{L,N}3),其中,O(MN)為2.1節對所有RU用戶復用所有信道情況進行遍歷的總復雜度,O ( max{L,N}3)是2.2節的復雜度.

3 仿真結果

考慮單小區場景,將小區分為中心區域和邊緣區域.CU用戶在小區中隨機分布,而對于RU和DU用戶,考慮到文中設備間通信多播主要用于解決傳統蜂窩網絡覆蓋不足的問題,因此將DU用戶隨機分布在邊緣區域.另外,為了保證設備間通信的高效性,將RU用戶均勻分布在中心與邊緣區域的交界處,從而保證設備間通信對之間的距離小于最大距離約束[1-8].但是,筆者所提的資源分配機制同樣適用于3類用戶完全隨機分布的場景.通過MATLAB軟件對比了4種算法:筆者提出的算法1,即通過K-M算法求解式(5);筆者提出的算法2,即通過K-M算法求解式(6);文獻[5]中的算法,根據2.1節得到的能耗從低到高依次分配信道;隨機分配,將信道依次隨機地分配給未接入的集群,而不考慮集群復用該信道時的性能.主要仿真參數設置如表1所示.

表1 仿真參數表

圖3顯示了總功耗和可接入DU用戶數隨RU數量的變化曲線.從圖3(a)可知,隨著RU的增多,各算法的功耗都呈下降趨勢.從圖3(b)看出,當RU數量增多時,DU用戶可以選擇更佳的RU,因此可接入的DU用戶數會增多.影響功耗的有以下兩個原因:一是集群中接入的DU用戶數增加時,RU的功率消耗會增大;二是由于RU的增多,DU用戶可接入更優RU,使得它們的信道條件更好,RU發功率消耗減小.

圖3 中繼數量變化時的性能比較　

圖4 設備間通信請求用戶數量變化時的性能比較

圖4顯示了總功耗和可接入的DU數量隨DU用戶數的變化曲線.從圖4(a)看到,當DU用戶的數量逐漸增大時,總功耗也逐漸增大.從圖4(b)看出,當DU用戶數增多時,可接入的DU用戶數也逐漸增大.主要原因是當DU用戶數增多時,每個集群中的平均可接入DU用戶增多,則集群中RU與最差DU用戶的信道質量變得更差,導致RU的功率消耗增大.

圖5顯示了總功耗和可接入的DU用戶數隨CU用戶的最小信干噪比閾值變化的曲線.從圖5(a)看出,隨著CU的最小信干噪比變大,功耗也逐漸減小.從圖5(b)看出,隨著CU用戶最小信干噪比值的增大,可接入的DU用戶數減少.主要原因是,可接入DU用戶數的減小使得每個集群中的平均接入DU數減少,因此,集群RU和最差DU用戶之間的信道質量相對較好,使得RU的功率消耗減少.

圖5 蜂窩用戶信噪比變化時的性能比較　

圖6 設備間通信請求用戶信噪比變化時的性能

圖6顯示了總功耗和可接入的DU用戶隨DU用戶最小信干噪比的變化曲線.從圖6(a)看到,各算法的功耗趨勢是先增加后減少.從圖6(b)看到,曲線呈下降趨勢,原因是當DU用戶最小信干噪比增大時,由于RU的發射功率有限,使得一部分信道質量差的DU無法接入,因此可接入DU數減少.導致功耗變化的因素有以下兩點:一是當DU用戶最小信干噪比值增大時,RU的發射功率會變大;二是由于可接入的DU用戶的減少,使得RU的發射功率減少.因此,當功耗變大時,前者占據主導地位;否則,后者趨于主導.

綜合圖3至圖6,隨機算法在接入鏈路數目方面性能最差,原因在于其沒有考慮信道分配與功率控制之間的關聯性;文獻[5]算法則過于注重個體性能而損失了一定的系統性能.此外,系統整體性能與用戶公平性之間具有一定的折中關系.筆者提出的算法1得到最小能耗,但相比于筆者提出的算法2犧牲了一定的接入鏈路數目.

4 結束語

針對設備間通信多播協助的內容分發場景,筆者提出了一種聯合多播信道分配和功率控制機制來最小化RU的總能耗,并同時保證DU和CU用戶的服務質量.首先從單集群單信道場景出發,得到任意集群分配到不同信道上時最多可接入DU用戶數以及此時的功率開銷.基于上述結果,將多集群多信道場景中的能耗優化問題轉化為RU用戶與CU用戶信道的匹配問題,其等價于圖論中經典的分配問題,繼而借助K-M算法得到最優配對結果.此外,可以在上述模型中加入對于用戶公平性的考慮,即最大化可接入的鏈路數目,在實際中可以按照不同的側重目標靈活設置.通過仿真,觀察了RU總能耗與最多可接入DU用戶數目隨系統參數的變化趨勢以及它們之間的折中關系.然而,筆者研究的是單信道只能被單鏈路復用,單鏈路只能復用單信道的情況,所以接下來可研究的方向是單信道可被多鏈路復用,單鏈路可復用多信道的情況,更好地提高系統的性能.

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(編輯:郭 華)

Energy-aware resource allocation for underlaid D2D multicast

WANG Yuan1,ZHAO Jihong1,2,TANG Rui2,QU Hua2,DONG Jiaojiao1
(1.School of Communication and Information Engineering,Xi’an Univ.of Posts& Telecommunication,Xi’an 710061,China;2.School of Electronics and Information Engineering,Xi’an Jiaotong Univ.,Xi’an 710049,China)

Abstract:The Device-to-Device(D2D)communication underlaying cellular network is a promising component to improve the spectral efficiency for the system and lower down energy consumption for mobile terminals.Besides,in the D2D-aided content delivery scenario,it is potential to enhance the system capacity and individual quality-of-service(QoS)experience when D2D multicast is further enabled,but due to the battery-driven feature of mobile relays and the co-channel interference between cellular and D2D links,the optimization of energy conservation should be addressed.So,we propose a bipartite graph based resource allocation to minimize the total power consumption at the mobile relays under the individual QoS requirement by incorporating channel assignment and power control,and we also leverage the optimization of energy saving for system capacity.

Key Words:device-to-device multicast;mobile relay;energy-saving;system capacity;resource allocation; bipartite graph

作者簡介:王 元(1989-),女,西安郵電大學碩士研究生,E-mail:1946495826@qq.com.

基金項目:國家自然科學基金資助項目(61371087);國家重大專項資助項目(2013ZX0302010-003)

收稿日期:2015-01-01 網絡出版時間:2015-05-21

doi:10.3969/j.issn.1001-2400.2016.02.028

中圖分類號:TN925.1

文獻標識碼:A

文章編號:1001-2400(2016)02-0162-06

網絡出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1076.TN.20150521.0902.025.html