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蜂窩網絡中D2D 中繼通信的信道分配算法研究?

2024-01-23 13:37郁從瑞王夢姣陳志偉
計算機與數字工程 2023年10期
關鍵詞:中繼蜂窩吞吐量

郁從瑞 劉 罡 李 暉 王夢姣 陳志偉

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

關鍵字 D2D通信技術;中繼通信;同頻干擾;信道分配

1 引言

針對D2D用戶在復用過程中的干擾問題,合理分配信道,有利于提升通信系統的吞吐量,引起許多學者的關注。文獻[8]提出一種基于干擾區域限制的信道分配算法,根據D2D 接收端與其復用的CUE之間的距離以及預先設定的距離閾值,為D2D對選擇出最優的信道資源。文獻[9]提出一種最優資源分配算法,考慮不同信道之間的差異性,為每個用戶選擇質量最好的信道。文獻[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[11]提出了一種基于QoS 的分簇信道分配算法,構建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,在同一簇內的用戶可以共享信道。文獻[12]以D2D 組復用蜂窩用戶的最大能效值與其原先的差值為權重,采用Kuhn-Munkres 算法為D2D 組分配信道。文獻[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,選擇蜂窩用戶子信道進行復用。文獻[14]提出一種啟發式信道分配算法,利用Gale-Shapley 算法得到信道匹配的最優解,同時增加了允許接入的D2D 對的數量。文獻[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同時復用多個蜂窩用戶子信道,提高了蜂窩網絡的頻譜利用率。文獻[16]根據不同D2D 用戶復用不同蜂窩用戶的功率構建二分匹配的容量矩陣,利用改進的匈牙利算法分配信道,有效提升了蜂窩網絡的系統吞吐量。文獻[17]基于能效構造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[18]提出一種基于貪婪算法的信道分配方案,首先構造一個描述多個D2D用戶共用同一信道時的干擾圖,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,未考慮復用過程中,多個D2D對同時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制(channel allocation algorithm based on dual distance mechanism,DDCA)的改進信道分配算法,該算法同時考慮了蜂窩用戶到D2D 接收端的距離和D2D 發送端到基站的距離,以解決D2D 用戶在復用過程中“競爭”同一信道資源的問題,可以在保證用戶通信質量的前提下有效利用頻譜資源。

2 系統模型及問題描述

2.1 系統模型

如圖1 所示,假設是一個單小區蜂窩通信系統,基站(Base Station,BS)位于小區的中心,小區半徑為r,小區內隨機均勻地分布有M個蜂窩用戶、N個D2D 對(每個D2D 對的發射端和接收端分別表示為DT、DR)以及K個空閑用戶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}。假設基站預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D2D 用戶對復用同小區中蜂窩用戶的上行頻譜資源,并且所有的D2D 對因鏈路質量不佳,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)表達式分別為

其中,Pd和Pc分別代表D2D用戶對的發射功率和蜂窩用戶的發射功率;Gdr、Gcr、Gcb、Gdb分別代表D2D 對發射端到中繼用戶、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。

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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,同時也考慮了因多徑傳播導致的快衰落。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;fast代表快衰落因子,服從均值為1 的指數分布;slow代表慢衰落因子,服從均值為1、標準偏差8dB 的對數正態分布;L代表用戶間的距離;α代表路徑損耗指數。

由香農公式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,具體表達式如下:

其中,ρm,n表示信道分配因子,當第n個D2D 對復用第m個CUE 的信道資源時,ρm,n=1,否則ρm,n=0;ρn,k表示中繼選擇因子,當第n個D2D對選擇第k個空閑用戶IUE作中繼時,ρn,k=1,否則ρn,k=0。

本文的優化目標是最大化整個D2D 中繼通信系統的吞吐量,即:

其中,式(11)~(13)保證一個D2D 對只能復用一個蜂窩用戶信道,而且一個信道也只能被一個D2D對復用;式(14)~(16)保證一個D2D 對只能選擇一個空閑用戶作為中繼進行通信,而且一個空閑用戶也只能被一個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 信道分配算法設計

針對式(10)所提出來的優化目標,本文提出一種改進的基于雙重距離機制的信道分配算法,為每個D2D對分配合適的信道,使得系統吞吐量得以最大化。D2D對復用蜂窩用戶信道資源時,蜂窩用戶距離D2D 用戶越遠,蜂窩用戶對D2D 用戶的干擾值越小。同理,D2D 發射端距離基站越遠,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=,計算小區內蜂窩用戶與D2D 用戶對接收端、D2D 用戶對發射端與基站的距離,得到兩個干擾距離矩陣dist_c2dr、dist_d2bs;

Step2:根據距離越遠,干擾越小準則,找出dist_c2dr矩陣每一列的最大值,令其相對應的信道分配因子ρm,n=1;

Step3:計算信道分配因子矩陣每行元素中“1”的個數,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”現象,將信道未被復用的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dist_d2bs 矩陣,找出其中距離基站最遠的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Step1 距離矩陣中的元素值,再次執行Step2 到Step4的操作,以此循環,更新集合C1與D1,直至所有的D2D對完成一對一的信道分配。

根據上述信道分配算法的最終結果,結合基于距離的中繼選擇算法和隨機選擇算法進行仿真,并與隨機信道分配進行對比。

4 仿真結果與分析

本文借助Matlab 仿真平臺對所提算法進行仿真,反復運行1000 次蒙特卡洛實驗,并對仿真所得數據取平均值。每執行一次,CUE、空閑用戶以及D2D 用戶在小區中的位置分布都隨之發生改變。將本文所提算法與隨機信道分配算法RCA(Random Channel Algorithm)進行比較,并結合基于距離的中繼選擇算法DRS(Relay Selection Based On Distance)與隨機中繼選擇算法RRS(Random Relay Selection Algorithm)進行通信仿真。主要仿真參數設置如表1所示。

表1 仿真參數設置

圖2 所示是D2D 中繼通信場景仿真圖,基站位于小區中心,蜂窩用戶、D2D用戶、空閑用戶隨機均勻的分布在小區內。

圖2 通信系統仿真圖

隨著D2D對數量的增加,系統吞吐量的變化曲線如圖3 所示。由圖可知,隨著D2D 對數量的增加,4 種情況下的系統吞吐量都呈現遞增的趨勢,驗證了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于隨機信道分配算法,能夠有效降低同頻干擾以及“競爭”問題,提升系統吞吐量。

圖3 D2D對的數量與系統吞吐量關系

圖4 所示為空閑用戶數目的變化與系統吞吐量的關系曲線??梢钥闯?,隨著空閑用戶數量的不斷增加,D2D用戶對能夠選擇的潛在最優中繼的概率也會增加,使得D2D 鏈路的吞吐量隨之增加,因此系統的吞吐量也會隨之逐漸增加。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吞吐量。

圖4 空閑用戶的數量與系統吞吐量的關系

圖5 描述了D2D 用戶對之間的距離逐漸加大時,系統吞吐量的變化曲線??梢钥闯?,當D2D 對之間的距離變大時,D2D 鏈路的路徑損耗隨之變大,吞吐量將下降,從而導致整個系統的吞吐量在下降。但是,本文所提算法的性能始終優于隨機信道分配算法。

圖5 D2D對間的距離與系統吞吐量的關系

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

圖6 D2D用戶的發射功率與系統吞吐量的關系

5 結語

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D2D對選擇同一信道資源的“競爭”問題,同時考慮蜂窩用戶與D2D接收端的距離和D2D 發射端與基站的距離這兩個因素,提出一種基于雙距離機制的改進信道分配算法,解決了信道分配過程中的“競爭”問題。根據最后的仿真結果,明顯看出本文所提出的算法能夠有效改善蜂窩通信系統的吞吐量。

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