蜂窩與D2D混合網絡中干擾協調算法研究

劉振國，王旭文

(南京郵電大學 通信與信息工程學院，江蘇 南京 210003)

蜂窩與D2D混合網絡中干擾協調算法研究

劉振國，王旭文

(南京郵電大學 通信與信息工程學院，江蘇 南京 210003)

在蜂窩與D2D混合網絡中， D2D用戶復用蜂窩用戶的資源會給混合網絡帶來不能避免的干擾，這些干擾嚴重影響了系統性能。文章在資源分配與功率控制研究的基礎上，提出一種基于聯合資源分配與功率控制的干擾協調方案。資源分配時，首先對用戶進行分簇，分簇的結果是使簇與簇間的總干擾最大，然后以最大化系統容量為目標，采用一種迭代分配方案，對已經分好的簇進行資源塊的劃分。功率控制時，根據預設的干擾門限值，以及D2D用戶與蜂窩用戶、基站之間的信道增益估計值，對D2D用戶進行動態的功率調整。通過仿真驗證該算法能夠提高混合網絡的總吞吐量。

D2D通信;干擾協調;資源分配;功率控制

0 引言

隨著4G的大規模商用，以及智能設備和便攜式應用設計提供的多媒體服務的日益普及，人們對數據傳輸速率的要求越來越高，對于未來的移動通信系統，必須能夠支持更高速率和更大帶寬的數據業務。

為了適應未來高速率移動數據通信的標準，ITU制定了IMT-Advanced計劃，該計劃要求高速的數據傳輸速率，較大的網絡容量以及多種多樣的多媒體業務，因此，IMT-Advanced在頻率資源上面臨極大的挑戰[1]。當D2D通信作為一種比較先進的近場通信技術出現時，就得到了人們的密切關注。D2D的特點是當兩個相距比較近并且具備D2D通信功能的用戶(終端)進行通信時，數據可以繞過基站或者接入點直接通過D2D鏈路進行傳輸[2]。D2D通信可以提高蜂窩網絡的資源利用率，分擔蜂窩小區基站的負荷，具有很好的用戶體驗。

蜂窩網絡與D2D技術混合可以對通信系統帶來許多好處，但也帶來了干擾問題。在大部分情況下，D2D用戶通過復用蜂窩用戶的資源完成通信，此時系統中就會產生嚴重的干擾，如果不加以控制，干擾造成的損失甚至會超過D2D產生的增益，因此需要通過適當的干擾協調技術來減小干擾，更好地保障混合網絡的可控性、穩定性以及魯棒性，從而進一步地提高系統吞吐量與頻譜利用率。

D2D的無線資源包括三方面：模式選擇、資源分配與功率控制，這些也是蜂窩與D2D混合網絡干擾協調的主要技術。

(1)模式選擇

當基站收到D2D發送端的連接建立請求時，需要為D2D用戶選擇合適的通信模式來建立通信鏈路。模式選擇就是保證用戶在D2D通信與蜂窩通信之間進行軟切換，以便充分地利用信道資源。D2D的通信模式有三類：蜂窩模式、專用模式與復用模式[3]。由于頻譜資源比較寶貴，大部分系統都會采用復用模式，復用模式根據上下行鏈路又可分為上行復用和下行復用。據統計上行鏈路的數據流量遠遠小于下行鏈路，上行鏈路的資源利用率還有很大提升空間，因此，目前很多關于D2D通信的研究都是基于上行資源復用。

(2)資源分配

D2D通信進行資源分配的標準是在不打亂蜂窩網絡調度的前提下，以提高頻譜利用率和系統容量為目的，對資源進行分配。D2D的資源分配可以分為集中式和分布式[4]。按照資源的正交性又可分為兩類：正交資源分配和復用資源分配，前者一般用在蜂窩模式和專用模式下，后者用在復用模式下。在資源分配的研究中，最簡單的方式是隨機資源分配，但這種方式系統頻譜利用率不高。最優的方式需要考慮的因素較多，基站負載大，但系統整體性能優良[5-6]。

(3)功率控制

在蜂窩與D2D混合網絡中，如果D2D通信有專屬的資源，并不與蜂窩通信復用，這兩種通信系統間不會產生干擾， D2D用戶就可以以最大發射功率來獲得高傳輸速率。當D2D用戶采用復用資源分配方式時，兩種類型的用戶就會相互干擾，如果基站仍隨意為用戶分配功率而不加以有效控制，干擾甚至會導致整個混合網絡性能的嚴重下降。因此，需要通過合理的方案對混合網絡中的用戶的發射功率進行限制，以便減小系統中的干擾。D2D通信能夠借鑒LTE系統中的功率控制方案，分為靜態和動態的功率控制[7]。

1 系統模型

本文研究的系統模型如圖1所示，M個蜂窩用戶、N對D2D用戶隨機分布在系統中，且系統中有L個無線資源塊，分別用集合C={1,2,…M}，D={1,2,…N}，RB={1,2,…L}表示，其中，Cm表示第m個蜂窩用戶，Dtn和Drn表示進行通信的第n個D2D用戶的發送端以及接收端，RBk表示第k個資源塊。

圖1 系統模型

為了便于分析，只考慮單小區上行通信鏈路，并且規定D2D用戶可以復用任一蜂窩用戶的資源，D2D用戶之間也可以復用資源，但蜂窩用戶之間不可以復用資源。同時，為了保證通信鏈路的公平性，規定每條鏈路在每次進行通信時只能分配一個資源塊。

假設蜂窩用戶Cm分配了資源塊RBk，D2D用戶對Dn復用了該資源塊，則D2D用戶對應的接收端Drn在資源塊RBk上的信干噪比(Signal-to-Interference-plus-Noise-Ratio, SINR)為：

(1)

蜂窩用戶Cm在資源塊RBk上的SINR為：

(2)

(3)

假設用P=(PC,PD)表示蜂窩和D2D用戶的功率矩陣，用βk,m、ρk,n表示蜂窩和D2D用戶的資源分配，并且βk,m、ρk,n∈[0,1],k∈L,m∈M,n∈N。當βk,m=0時表示用戶Cm沒有使用資源塊RBk，βk,m=1表示RBk只分配給了用戶Cm，同理，ρk,n=0表示D2D用戶Dn沒有使用資源塊RBk，ρk,n=1表示資源塊RBk只分配給了D2D用戶Dn，結合香農容量，得出系統的目標函數及其約束條件為：

(4)

2 資源分配

在本文中，所提到的算法引入了多對D2D用戶，資源分配也比較復雜，因此，在為每一個用戶分配資源時，采用分步策略，首先利用簡略的干擾圖對用戶進行分簇，將干擾較大的用戶隔離開，然后再對每個用戶分配資源塊，這樣既可以減小干擾，也可以減輕資源分配的復雜度。

2.1用戶分簇

根據圖論中關于圖的定義，可以簡要地構建出如圖2所示的用戶干擾圖Q=(V,E)，其中V表示用戶的集合，E表示邊的集合。每一條邊受到的干擾用Ixy表示，在干擾圖中也稱為權重，Ixy越大，表示干擾越大。

圖2 用戶干擾圖

由于同一個小區內任意兩個蜂窩用戶是沒有資源復用的，所以兩個蜂窩用戶之間的邊的權重是極大的，假設基站可以獲取全部的鏈路狀態信息，則權重的計算規則如下式所示：

(5)

計算出每條邊的權重后，根據權重的大小進行分簇，分簇的目的是將可能產生較大干擾的用戶分離開，使得簇與簇間的總權重達到最大，這樣就能減少系統中的總干擾，提高系統容量。在干擾圖Q中，就是要將集合V分配到L個不相交的簇中，簇用集合R={R1,R2,…Rl}表示，其中Rk表示第k個簇，Rk中權重和用Wk表示，且

(6)

下面開始進行分簇：

如果系統資源充足，即M+N

如果系統資源不充足，即M≤L≤M+N時，需要按照以下步驟進行分配：

首先，將M個節點隨機分配到L個簇中，剩下的N個節點按照度的大小進行降序排列，用集合U表示，從U中取出度數最大的節點i，判斷是否存在空簇，如果存在，就分配給該節點，如果不存在，就按

(7)

計算出將節點i分配到L個簇中每個簇所增加的權重。然后，找出權重增加量最小的簇，驗證是否滿足式(3)中的SINR約束條件，若滿足就將節點i分配到該簇中，若滿足條件的簇不止一個，就將節點i隨機分配到這些簇中。最后，重新計算每個簇的權重Wk=Wk+ΔWk，并更新節點集合U，再次取出度數最大的節點，按照上述步驟進行操作，直到集合U為空，分簇完成。

對于M>L這種情況，因其無法將蜂窩用戶分配到不同的簇中以保證蜂窩用戶之間資源的正交性，所以不考慮。

2.2資源塊分配

分簇完成后，資源塊以簇為單元進行分配，決定哪個資源塊分配給哪個簇，可以獲得最大的吞吐量。在本節中，假定基站可以獲取全部的鏈路狀態信息,如果采用窮舉搜索的方法為L個簇分配資源塊，需要L！次才能搜索出容量最大的分配方法，這種方法對基站的計算處理能力是極大的考驗。因此，本文采用一種迭代算法，可以在降低計算復雜度的同時保證系統容量。

首先，將L個簇按照從小到大的順序進行排列，排列完成后，按順序取出一個簇Rk，對Rk中的節點進行以下計算：

(8)

3 功率控制

本文提出一種基于用戶位置的動態功率算法。該算法是根據蜂窩用戶能夠承受的最大干擾值來動態地調整D2D用戶功率。假設D2D用戶一直監控著其復用資源的蜂窩用戶，并將監聽到的信息發送給基站，基站分析這些信息得到D2D用戶和蜂窩用戶的位置，然后根據位置信息對D2D用戶進行功率調整。具體步驟如下：

(1)D2D用戶Dtn與Drn根據監聽到的蜂窩用戶Cm的位置信息對他們之間的通信鏈路進行信道增益的估計，信道增益包括路徑損耗與衰落，用公式表示如下：

(9)

其中，ICmDtn和ICmDrn就是通過監聽到的位置信息，然后按照式(5)進行計算得到的干擾值。假設預先設定的蜂窩用戶能夠承受的干擾的最大值為ICm，則用戶Dtn與Drn對蜂窩用戶的干擾必須滿足：

PDtnhCmDtn≤ICm,PDtnhCmDtn≤ICm

(10)

(2)基站通過處理監聽到的來自Dtn與Drn的信息，直接對自己和Dtn與Drn之間進行信道增益估計，其值為hDtnB和hDrnB，假設基站能夠承受的干擾的最大值為IBm，那么用戶Dtn與Drn對基站的干擾必須滿足：

PDtnhDtnB≤IBm,PDrnhDrnB≤IBm

(11)

(3)由步驟(1)和(2)分別得到Dtn與Drn和蜂窩用戶、基站之間的信道增益估計值，根據這些估計值，基站可以對D2D用戶的功率按下式進行設定：

(12)

4 仿真及結果分析

4.1參數設置

本文所實現的基于資源分配和功率控制的干擾協調算法仿真的參數設置如表1所示，仿真場景是半徑為500 m 的單小區，D2D用戶對之間的通信距離最大值為25 m，每個用戶都配備有全向單天線，D2D用戶復用的是蜂窩用戶的上行資源。仿真中將本文所提資源分配與功率分配算法和隨機分配算法以及固定功率下資源分配算法進行對比。

表1 仿真參數設置

4.2結果分析

圖3反映的是不同數量下的D2D用戶與系統容量的關系。設定蜂窩用戶數量M=8，資源塊數量L=10，從圖中可以看出，在一定范圍內，一方面，本文所提的資源分配算法在固定功率和動態功率下都比隨機資源分配算法在系統容量上要大很多，并且所提的動態功率控制下的系統容量比固定功率下系統容量高；另一方面，在蜂窩用戶和資源塊數量固定的前提下，隨著進行通信的D2D用戶對數量的增加，系統容量也隨之增加，并沒有因為通信用戶增多干擾增多而下降。

圖3 系統容量隨D2D用戶數量的變化

圖4反映的是不同資源塊數量與系統容量的關系。設定蜂窩用戶數量M=8，D2D用戶數量N=8，從圖中可以看出，在蜂窩和D2D用戶數量固定的前提下，隨著資源塊數量的增加，系統容量也在上升，這是因為資源塊的增加使得D2D用戶復用蜂窩資源的概率減小，用戶之間的干擾也會降低，增加了系統容量。

圖4 系統容量隨資源塊數量的變化

5 結束語

本文提出一種基于資源分配與功率控制的干擾協調算法，采用單小區內D2D用戶復用蜂窩用戶上行鏈路資源的場景，以提高系統容量為目的，解決最優資源分配矩陣和功率矩陣的問題。在求解資源分配矩陣時，首先根據用戶干擾圖對用戶進行分簇，將產生較大干擾的用戶分離開，然后采用一種迭代算法對簇進行資源塊的分配；在求解功率矩陣時，蜂窩用戶使用固定功率，D2D用戶采用一種基于位置的動態功率控制方案，根據D2D用戶和蜂窩用戶以及基站之間的信道增益估計值，周期性地調整D2D用戶的發射功率。仿真結果表明，該算法能夠獲得較好的系統容量性能。

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[2] DOPPLER K, RINNE M P, JANIS P, et al. Device-to-device communications: functional prospects for LTE-advanced networks[C]. Communications Workshops, 2009, ICC Workshops 2009. IEEE International Conference on, 2009: 1-6.

[3] XU C, SONG L Y, HAN Z, et al. Resource allocation using a reverse iterative combinatorial auction for device-to-device underlay cellular networks[C]. Wireless Communications Symposium, 2012: 4542-4547.

[4] CHEN H, LIU Z, PENG T, et al. Optimal power and density allocation of D2D communication under heterogeneous networks on multi-bands with outageconstraints[C]. Vehicular Technology Conference (VTC Spring), 2013 IEEE, 2013: 1-6.

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Research on interference coordination algorithm in cellular and D2D hybrid networks

Liu Zhenguo, Wang Xuwen

(College of Communication & Information Engineering, Nanjing University of Posts & Telecommunications, Nanjing 210003, China)

In the cellular and D2D hybrid network, D2D users reuse the resources of the cellular user will bring unavoidable interference to the hybrid network, which seriously affects the system performance. Based on the study of resource allocation and power control, this paper proposes a scheme based on joint resource allocation and power control to improve system throughput. When the resource is allocated, the users are clustered firstly, the result of clustering is that the total interference between the clusters is the largest. And then the partition has been divided into a large number of resource blocks to maximize the system capacity as the goal, using an iterative distribution scheme. On the power control, we adjust the power of the D2D users dynamically according to the preset interference threshold and the channel gain estimate between the D2D user and the cellular user and the base station. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the overall throughput of the hybrid network.

D2D communication; interference coordination; resource allocation; power control

TN911.4

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.19.021

劉振國，王旭文.蜂窩與D2D混合網絡中干擾協調算法研究[J].微型機與應用，2017,36(19)：74-77,80.

2017-04-13)

劉振國(1992-)，男，碩士，主要研究方向：通信與信號處理。王旭文(1992-)，女，碩士，主要研究方向:信息處理。