徐勇軍 谷博文 楊 洋* 吳翠先 陳前斌 盧光躍
①(重慶郵電大學通信與信息工程學院 重慶 400065)
②(西安郵電大學陜西省信息通信網絡及安全重點實驗室 西安 710121)
設備與設備(Device-to-Device,D2D)通信技術通過復用蜂窩用戶的頻譜資源已成為一種新的分布式、協作通信方式[1–3]。該通信技術可以允許終端設備在沒有基礎網絡設施的情況下,利用宏蜂窩小區頻譜資源完成終端之間直接通信任務,是一種有效提高頻譜效率、減小網絡負擔的新技術。D2D技術的引入,使得原本基于頻譜共享的認知無線電動態資源分配變得更加復雜。另外,D2D技術的引入同時也導致同頻干擾與用戶間干擾增加。因此,如何設計有效的資源分配算法對提升D2D網絡通信性能至關重要[4,5]。
目前,關于動態資源分配的研究主要集中在速率、能效提升兩個方面。具體來講,認知無線電(Cognitive Radio,CR)技術可以動態監測頻譜利用情況,并通過頻譜共享方式機會式接入到主用戶頻譜,從而極大提高了無線頻譜資源的利用率[6,7]。因此,認知無線電與D2D通信結合成為基于認知協作的新型通信方式,可以有效地復用蜂窩用戶頻譜,獲得較好的信道復用增益,是未來第5代通信系統的關鍵技術。文獻[8]利用博弈論研究了全負載多復用D2D蜂窩網絡下功率分配問題。文獻[9]利用幾何注水方法研究了D2D用戶總速率最大的資源分配問題,來降低算法計算復雜度。針對能量收集輔助的認知D2D網絡,文獻[10]通過聯合優化功率分配、信道分配、用戶配對來實現D2D用戶總吞吐量最大。針對認知多播D2D網絡,文獻[11]研究了總系統容量最大的聯合信道分配和功率控制策略,來減小蜂窩網絡對D2D用戶分簇組的干擾。考慮基站和D2D協同接入模式下,文獻[12]利用了進化論的方法來實現D2D用戶的資源分配,使得總用戶數據速率最大。針對認知D2D全雙工通信網絡,文獻[13]提出了D2D用戶速率最大化的功率分配算法,提高了傳輸速率和頻譜效率。針對多天線基站的認知D2D融合網絡,文獻[14]利用序列分式規劃方法研究了能效最大的資源分配問題。針對相同的優化目標,文獻[15]利用博弈論和匹配理論來聯合優化傳輸功率和用戶信道復用模式。
但上述工作沒有考慮實際場景的參數不確定性對資源分配與系統性能的影響,同時也缺少兼顧子信道分配及用戶服務質量(Quality of Service,QoS)的需求。由于感知誤差、量化誤差、信道時延的影響,假設系統參數信息完美已知是不切實際的。因此,傳統資源分配算法無法保障系統的魯棒性和用戶的QoS。因此本文在已有研究基礎上,提出了一種基于用戶QoS保護的D2D網絡魯棒資源分配算法。具體內容為:
(1)考慮每個D2D用戶的最小速率需求約束,蜂窩用戶最大容忍干擾功率約束,資源塊分配約束,建立D2D用戶總能效最大的聯合功率控制和子信道分配的資源分配模型。基于有界信道不確定性,獲得對應的魯棒資源分配模型。該模型是一個含有整數規劃的非凸優化問題,很難直接獲得解析解。(2)基于最壞準則方法,將魯棒最小速率約束和最大干擾約束轉換為凸約束條件。并結合變量松弛方法將原問題轉換為凸優化問題。利用拉格朗日對偶理論求得資源分配的解析解。(3)仿真結果表明,本文提出的算法可以有效保障用戶的QoS,具有較好的魯棒性和能效。
為了提高頻譜利用率,本文考慮下墊式頻譜共享模式,如圖1所示。網絡中含有1個蜂窩基站,M個蜂窩用戶和N對D2D用戶對進行通信,其中D2D用戶集合定義為n ∈{1,2,···,N}。為了減小用戶間的共道干擾,采用正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的方式共享頻譜資源。基站給每個蜂窩用戶分配1個正交的子信道,定義子信道集合為m∈{1,2,···,M}。

圖1 多用戶D2D通信網絡
假設每個子信道由1個蜂窩用戶占用,若D2D用戶對n占用第m個子信道,則第n個D2D用戶接收機的信干噪比為

為了使得D2D用戶接入到網絡中實現頻譜共享的同時,不影響蜂窩用戶的正常通信質量,需要滿足如式(3)的干擾功率約束

因此,考慮每個D2D用戶的基本通信質量前提條件下的能效最大化優化問題為

由于無線通信系統固有的隨機性和信道反饋時延,完美的信道狀態信息難以獲得。因此,實際信道增益可以用式(5)的加性不確定性模型[16]描述





根據最壞情況準則與信道不確定性集合式(6)的定義,可以得到





由于問題式(17)目標函數為分式形式,該問題仍然是一個非凸問題。因此,基于Dinkelbach法[20],該分式規劃問題可轉換為










算法1 基于次梯度的魯棒資源分配算法





圖2 D2D用戶傳輸功率收斂性能


圖3 不同信道估計誤差下,蜂窩用戶接收的實際干擾功率



圖4 D2D用戶總速率與D2D用戶數量的關系


圖5 D2D用戶總能效與信道不確定性的關系
本節將通過與現有算法比較,以驗證本文所提算法的性能。為方便仿真展示,將本文提出的魯棒資源分配算法描述為“本文算法”。將文獻[9]中基于完美信道狀態信息,同時考慮了傳輸功率約束、干擾功率約束和最小速率約束的速率最大化算法描述為“文獻[9]算法”。將文獻[23]中考慮了傳輸功率和干擾約束的最壞情況準則魯棒資源分配算法描述為“文獻[23]算法”。將文獻[24]中基于完美信道狀態信息,考慮了傳輸功率約束、最小速率約束的能效最大化算法描述為“文獻[24]算法”。最小速率低于最小速率門限,在實際通信系統中可能會引起通信中斷。由于本文算法在考慮了最小速率約束并對其引入了魯棒性設計,保證了D2D用戶的服務質量。能夠滿足干擾功率約束,以保障蜂窩用戶的服務質量。



圖6 D2D用戶總速率與最大傳輸功率的關系


圖7 D2D用戶總能效與最大傳輸功率的關系

圖8 D2D用戶最小速率與信道不確定性上界 的關系

圖9 蜂窩用戶干擾功率與信道不確定性上界的關系
本文針對D2D網絡多用戶復用蜂窩用戶時無法克服信道不確定性影響的問題,研究了下墊式頻譜共享模式下的魯棒能效最大化資源分配問題。首先,考慮了共道干擾與用戶服務質量約束,建立了多用戶D2D網絡能效最大化資源分配模型。考慮D2D鏈路和蜂窩用戶與D2D用戶鏈路之間有界信道增益不確定性的影響,將多變量耦合的、不確定的魯棒資源分配問題轉換為確定性的、凸優化問題求解。利用拉格朗日對偶原理獲得資源分配的解析解。最后,該方案能夠有效提高網絡的魯棒性。