D2D通信中聯合資源分配與功率控制算法

王全宇， 劉航宇， 潘昌杉

(蘭州交通大學 電子與信息工程學院，甘肅 蘭州 730000)

0 引 言

在蜂窩網絡中引入終端直通(device to device,D2D)通信可以提高頻譜效率(spectrum efficiency,SE)和能量效率(energy efficiency,EE)[1]，但卻帶來了很大的干擾和能量消耗。文獻[2]為了緩解蜂窩用戶對D2D用戶的干擾，提出了一種限制蜂窩用戶和D2D用戶復用相同的資源之間的最小距離方案。文獻[3]提出了一種干擾限制區域控制方案解決蜂窩用戶與D2D用戶之間的干擾。文獻[4]優化了系統吞吐量并且引入二次競爭作為分配機制。上述研究主要通過使用資源分配改善性能。

功率控制也是實現高性能[5～9]的一個關鍵技術。文獻[5]提出了一種功率控制方法，使信噪比降低到正常水平。文獻[6]針對不同的資源共享模式提出了一種最優功率分配。文獻[7]設計了一個新的分布式功率控制迭代算法，逐次分配目標信噪比(signal to noise ratio,SNR)和傳輸功率。文獻[8]提出了一種將用戶的要求的服務質量(quality of service,QoS) 作為約束條件的算法，最小化下行傳輸功率。文獻[9]中提出了適用于D2D通信在長期演進(long term evolution,LTE)網絡各種功率控制的策略。

許多無線系統目的在于提高頻譜效率[10]。但是隨著多媒體業務的增加，移動設備的功率消耗也隨之大幅度增加，加上電池技術的發展緩慢，導致了未來的發展會更加注重EE。文獻[11]提出了高效的功率控制方案,在3個不同的資源共享模式下達到最大傳輸功率。文獻[12]提出了一個全局優化方案，同時兼顧模式選擇、資源和功率分配，以達到最小化D2D通信功耗。文獻[13]提出了一種低復雜性封閉功率控制和資源分配計劃。對于現有的D2D通信研究，很少有方案將資源分配和功率控制二者兼顧起來。

本文制定了一個以D2D通信資源分配和功率控制問題作為核心的優化方案。利用分式規劃的性質，將優化問題轉化為一種容易處理解決的方案，然后通過迭代的方法獲得最優解。在每次迭代中，利用補償函數，部分優化問題的約束條件被消除。用一種聯合資源分配和功率控制的方案最大化EE，收斂到最優解的速度較快。

1 系統模型和問題制定

圖1中，列舉了單小區系統模型。假設蜂窩用戶(celluar users,CUs)上行資源被D2D資源對復用，所有的蜂窩用戶和D2D用戶隨機分布在網絡中。

圖1 系統模型

設L={1,2,…,Nc}，M={1,2,…,M},N={1,2,…,Nd}分別為蜂窩用戶、資源塊(resource blocks,RBs)以及D2D對的個數，并且Nc，M和Nd滿足Nd≤Nc=M。設Pk,B為基站接收的來自蜂窩用戶k的平均接收功率。Pk,B可以表示為

Pk,B=κPk,j(dk,B)-χ

(1)

式中Pk,j為第k個CUs發射第j個RBs的發射功率；dk,B為第k個CUs和基站(base station,BS)之間的距離;κ與χ分別為路徑損耗常數和路徑損耗指數。

設Pi,j為第i個D2D通信對發射第j個RBs時的發射功率，并且設R(Pi,j)為第i個D2D對傳輸第j個RBs數據時的速率。R(Pi,j)可以表示為

(2)

式中W為RBs的帶寬；hi,j為在第i個D2D通信對從發送端到接收端獲得的信道增益；hk,i為第k個CUs對第i個D2D對的接收端的信道增益;N0為噪功率。

為了達到高效率傳輸的目的，將所有的D2D通信對的EE作為優化目標。 設PC為所有被考慮到的D2D通信對的功率消耗。設UEE為所有的D2D通信對的EE，則

(3)

式中xi,j∈{0,1}。EE優化問題在數學上表示為

(4)

s.t.xi,j∈{0,1},?i∈N,?j∈M

(5)

(6)

(7)

R(Pi,j)≥γi,?xi,j=1

(8)

Pk,jhk,i≤τ,?xi,j=1

(9)

Pi,j≤Pmax,?xi,j=1

(10)

式中γi為每對D2D所需最小速率；τ為由于CUs與所對應D2D共享資源的允許的最大干擾；Pmax為每一對D2D發射機的最大傳輸功率。

2 聯合資源分配和功率控制方案的提出

2.1 問題等價

首先將式(4)視為非線性規劃，使Φ表示定義的可行域式(5)～式(10)。使q*表示D2D通信最大的EE，由文獻[14～16]可知EE最大值q*能夠取得，當且僅當

(11)

2.2 迭代算法

利用Dinkelbach迭代算法[14]，設S為迭代次數，qs為EE的瞬時值，ε為收斂閾值。Algorithm 復用模式下聯合資源分配與功率控制算法:

1)初始化：

2)s=1,e=0；

4)如果|F(qs)|≥ε,設置s=s+1；

5)重復步驟(3)和步驟(4)直到|F(qs)|<ε。

令式Φ′表示式(8)～式(10)的可用區間，對應的優化問題可以被改寫成

φ1Z1+φ2Z2}

(12)

fi,j(Pi,j)=R(Pi,j)-qsPi,j+

亦式(12)可以表示成

(13)

2.3 聯合資源分配和功率的控制方案

通過利用約束條件式(5)～式(7)，式(13)可等效為

maxPi,jfi,j(Pi,j)

只需將Pi,j與xi,j分別求出即可，并代入迭代算法中。

1)功率控制：

(14)

當qs≠0時，通過對fi,j(Pi,j)求Pi,j的導數，最優化傳輸速率

(15)

2)資源分配：

優化問題可以轉換成

(16)

s.t.xi,j∈{0,1},?i∈N,?j∈M

(17)

(18)

(19)

可以看出，上述xi,j的優化問題是一個典型的資源分配問題，可通過匈牙利解法或者分支界限算法解決[18]。

3 仿真結果

使用基于C++的系統級仿真器對所提出的算法進行了仿真分析[19]，具體參數設置：小區半徑為500 m；D2D對內部距離為10，20，30，…，100 m;系統帶寬為5 MHz；噪聲功率密度為-114 dBm/Hz；RB帶寬為180 kHz;蜂窩鏈路的路損模型為128.1+37.6lgd；D2D鏈路的路損模型為148+40lgd；蜂窩用戶的最大發射功率為23 dBm；D2D用戶的最大發射功率為20 dBm；D2D對數為4，8，12，16；蜂窩用戶數為16；ε為10-4；PC為10 dBm。

圖2給出了本文方法與文獻[6,8]在性能上的比較。文獻[6]采用最大化吞吐量方法。文獻[8]通過迭代分配最小的功率增量達到最優解?？梢钥闯觯核岢龅姆椒ㄏ啾任墨I[6,8]顯著提升了D2D EE。

圖2 在不同方案下能量效率隨著PB/N0的變化

圖3 不同D2D對數下能量效率與迭代次數關系

從圖3中目標方案的EE與不同迭代次數Nd的關系看出，EE隨著D2D的對數增加而增加,在此場景下，只需要用2次迭代即收斂到了最優的EE。

由圖4可以看出：隨著D2D用戶距離的增加EE會降低。因為隨著D2D使用者的距離的增長，衰落也隨之增長。距離從10 m增加到100 m，能量效率下降了大約66 %，顯然D2D內部之間的距離對目標算法的能量效率有著極大影響。

圖4 不同D2D對數下能量效率與D2D用戶距離關系

4 結束語

在移動蜂窩網絡下提出了資源分配與功率控制的高能效的D2D通信，通過利用分式規劃與補償函數的性質，得到了一種高效迭代聯合方案使D2D通信的能量效率最大化。仿真結果表明：方法在能量效率上有著顯著的提高。

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