［王瓊 喬寬］

聯(lián)合資源分配和功率控制的干擾協(xié)調(diào)算法

［王瓊 喬寬］

為了解決現(xiàn)有的競(jìng)拍模型的D2D干擾協(xié)調(diào)算法中，沒有考慮蜂窩用戶通信質(zhì)量以及用戶之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的問題，改進(jìn)了原來的算法，使用基于多回合雙向拍賣的干擾協(xié)調(diào)算法。該算法利用拍賣模型將系統(tǒng)內(nèi)蜂窩用戶的無線資源進(jìn)行雙向拍賣，同時(shí)對(duì)D2D用戶進(jìn)行適當(dāng)?shù)毓β士刂埔蕴岣呦到y(tǒng)的能量效率。結(jié)果不僅提高了頻譜效率同時(shí)提高了用戶的通信質(zhì)量以及系統(tǒng)的能量效率。

干擾協(xié)調(diào) 資源分配 雙向拍賣 功率控制

王瓊

重慶郵電大學(xué)科技處，正高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)橥ㄐ判录夹g(shù)應(yīng)用。

喬寬

重慶郵電大學(xué)，新一代寬帶移動(dòng)終端研究所，碩士，主要研究方向?yàn)橥ㄐ判录夹g(shù)應(yīng)用。

引言

最近幾年，由于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展以及各種移動(dòng)多媒體業(yè)務(wù)的發(fā)展，蜂窩網(wǎng)絡(luò)很難滿足高速數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)量的增加高速增長(zhǎng)的需求，但是，可用的頻譜資源卻變得如此緊張。為了解決高需求和資源的相對(duì)緊張這一矛盾，目前眾多研究者主要關(guān)注在如何提高頻譜利用率上和功率控制這兩個(gè)方面，并做了大量的研究工作。在眾多的關(guān)于提高頻譜利用率的研究中，D2D（Device-to-Device，D2D）通信由于能夠共享蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的頻譜資源，得到了大量的研究者的重視。

D2D通信作為3GPP（the 3rd Generation Partnership Project，3GPP）蜂窩通信的LTE-A（Long Term Evolution Advance， LTE-A）通信系統(tǒng)的主要特征，他被日益增長(zhǎng)的高數(shù)據(jù)速率的需求所激發(fā)。它允許用戶設(shè)備在較近的距離不通過eNB（Evolved Node B，eNB）的情況下直接進(jìn)行通信。這些用戶設(shè)備在蜂窩網(wǎng)絡(luò)的控制下通過復(fù)用蜂窩用戶的資源進(jìn)行通信。D2D通信對(duì)于提高資源利用率、增大用戶吞吐量和節(jié)約電池壽命是很有前景的技術(shù)。因此，D2D技術(shù)最近得到了廣泛的關(guān)注。

D2D通信系統(tǒng)中的干擾協(xié)調(diào)有3種基本途徑，即模式選擇、資源分配和功率控制。用于干擾協(xié)調(diào)的上述3種基本途徑也是相輔相成的，因此每一種具體的干擾協(xié)調(diào)機(jī)制都將包含上述三方面的內(nèi)容［1］。目前已經(jīng)有一些文獻(xiàn)對(duì)D2D通信系統(tǒng)中的干擾協(xié)調(diào)算法進(jìn)行了研究。其中，文獻(xiàn)［2］中提出了一種基于圖論干擾感知的資源共享機(jī)制。文獻(xiàn)［3］中提出了一種基于D2D用戶位置和蜂窩網(wǎng)絡(luò)負(fù)載進(jìn)行合理的資源調(diào)度，并同時(shí)允許單個(gè)D2D用戶對(duì)復(fù)用多個(gè)蜂窩用戶的無線資源以滿足其最大速率要求。文獻(xiàn)［41］中提出了一種基于最小干擾度的資源復(fù)用算法，允許多個(gè)D2D用戶對(duì)同時(shí)復(fù)用一個(gè)蜂窩用戶的無線資源。但是這些文獻(xiàn)中所提出的干擾協(xié)調(diào)算法均沒有考慮系統(tǒng)內(nèi)不同用戶各自的Qos需求和獲得無線資源的公平性。

1　系統(tǒng)模型

1.1D2D通信模型

D2D通信作為TD-LTE蜂窩通信系統(tǒng)中的一種輔助通信方式而存在，并且D2D用戶以復(fù)用蜂窩用戶上行時(shí)隙無線資源的方式進(jìn)行通信。如圖1所示，單小區(qū)內(nèi)包含多個(gè)UE（User Equipment，UE）以及一個(gè)位于小區(qū)中心的eNodeB。小區(qū)中的用戶分為D2D用戶和蜂窩用戶，其中蜂窩用戶記為CUE，D2D用戶對(duì)記為DUE，D2D用戶對(duì)發(fā)送端記為Tx，接收端記為Rx。另外設(shè)定小區(qū)內(nèi)有M個(gè)D2D用戶對(duì)和K個(gè)蜂窩用戶，同時(shí)小區(qū)內(nèi)所有的用戶均服從均勻分布，并分別構(gòu)成集合

圖1　系統(tǒng)模型

另外，利用該系統(tǒng)模型對(duì)小區(qū)內(nèi)D2D通信干擾協(xié)調(diào)分析中，還應(yīng)有以下假設(shè)：

（1）相鄰用戶以D2D方式進(jìn)行通信之前Tx應(yīng)向Rx發(fā)送導(dǎo)頻信號(hào)并且Rx能夠根據(jù)接收的導(dǎo)頻信號(hào)估計(jì)出CSI。

（2）所有用戶能夠預(yù)估受到的干擾，并利用GPS上報(bào)位置信息或者參考文獻(xiàn)［42，43］中提出的位置定位算法檢測(cè)到終端的位置信息。

（3）通過CSI反饋，基站能夠了解整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)所有通信鏈路的通信質(zhì)量狀況以及任一用戶的Qos需求。

（4）eNodeB在每個(gè)TTI（Transmission Time Interval，TTI）中采用集中方式為D2D用戶對(duì)分配無線資源。

2　聯(lián)合功率控制和資源分配的D2D干擾協(xié)調(diào)算法

2.1小區(qū)內(nèi)信干噪比及吞吐量分析

根據(jù)以上所建立的D2D通信模型，在未引入D2D通信時(shí)蜂窩小區(qū)中蜂窩用戶CUEL在上行時(shí)隙發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)，基站端的SINR為：

在蜂窩小區(qū)中引入D2D通信作為其輔助通信方式，并且D2D用戶以復(fù)用蜂窩用戶上行時(shí)隙無線資源進(jìn)行通信。此時(shí)，蜂窩小區(qū)中蜂窩用戶CUEL和D2D用戶DUEi 的SINR分別為：

M1 ——復(fù)用同一RB的D2D用戶對(duì)數(shù)，1≤ M1≤M

β——D2D復(fù)用因子，（β=0,1）

K1 ——一個(gè)D2D用戶對(duì)同時(shí)復(fù)用的RB數(shù)，1≤ K1≤K

δ=1表示蜂窩用戶的當(dāng)前RB可以被多條D2D鏈路復(fù)用進(jìn)行通信；否則蜂窩用戶的當(dāng)前RB不允許D2D通信鏈路復(fù)用。β=1表示M1條D2D鏈路同時(shí)復(fù)用一個(gè)RB進(jìn)行通信；否則不允許多條D2D鏈路復(fù)用一個(gè)RB進(jìn)行通信［4］。

因此，在引入D2D通信之后當(dāng)前系統(tǒng)整體吞吐量增益為：

其中，

式中，?R——系統(tǒng)吞吐量增益

BERtar ——目標(biāo)誤比特率

由此可以得出，只要對(duì)D2D通信系統(tǒng)中的干擾進(jìn)行一定協(xié)調(diào)之后便會(huì)顯著地提升系統(tǒng)吞吐量。

2.2現(xiàn)有聯(lián)合功率控制和資源分配的 D2D干擾協(xié)調(diào)算法

D2D用戶發(fā)送功率控制作為D2D通信系統(tǒng)中一種重要的干擾協(xié)調(diào)方式得到了廣泛的研究與探討。目前很多文獻(xiàn)將功率控制與無線資源分配進(jìn)行聯(lián)合考慮以進(jìn)一步協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)的干擾，其中文獻(xiàn)［4］和文獻(xiàn)［5］則詳細(xì)地研究了現(xiàn)有的聯(lián)合功率控制和資源分配的D2D干擾協(xié)調(diào)機(jī)制，

通過對(duì)文獻(xiàn)［5］中所提出的基于可逆迭代組合拍賣的干擾協(xié)調(diào)算法進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)該算法存在以下缺陷：

（1）在進(jìn)行D2D用戶發(fā)送功率控制時(shí)，以最大化能量效率為目標(biāo)函數(shù)。但是該目標(biāo)函數(shù)中并沒有考慮到蜂窩用戶的通信質(zhì)量需求。

（2）采取可逆迭代組合拍賣的方式進(jìn)行無線資源的分配，但是在分配無線資源時(shí)候并沒有考慮到D2D用戶之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系和蜂窩用戶之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。因此這樣的無線資源拍賣并不是最優(yōu)的拍賣形式。

另外，考慮到D2D通信運(yùn)用于社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)對(duì)電池壽命要求較高的特點(diǎn)，那么系統(tǒng)能量效率的提升也必然是D2D通信系統(tǒng)中干擾協(xié)調(diào)的一個(gè)主要考核指標(biāo)。

針對(duì)以上問題和需求，本文將在現(xiàn)有的基于競(jìng)拍模型的D2D干擾協(xié)調(diào)算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)而設(shè)計(jì)出一種基于多回合雙向拍賣的干擾協(xié)調(diào)算法。

2.3理論推導(dǎo)

（1）無線資源競(jìng)拍包分析

在引入了D2D通信模式的蜂窩系統(tǒng)中，為了能夠有效地對(duì)D2D用戶進(jìn)行無線資源分配而采用一種改進(jìn)的多回合雙向拍賣算法。相比于傳統(tǒng)的雙向拍賣算法，其主要特色在于以下兩點(diǎn)：第一，采用多回合的報(bào)價(jià)競(jìng)拍機(jī)制；第二，引入虛擬蜂窩用戶。下面對(duì)每一競(jìng)拍回合中買賣雙方所提交的競(jìng)拍包進(jìn)行分析。

由D2D用戶對(duì)和蜂窩用戶所構(gòu)成的K+M個(gè)競(jìng)拍者在第j回合向eNB提交的競(jìng)拍包集合由來描述，表示第m個(gè)競(jìng)拍包

j（j=1，2…）表示無線資源競(jìng)拍回合數(shù)。

m（0≤m≤K+M）表示參與第j回合競(jìng)拍的用戶標(biāo)號(hào)，m=0表示虛擬蜂窩用戶，1≤m≤K表示蜂窩用戶標(biāo)號(hào)，K+1≤m≤K+M表示D2D用戶對(duì)標(biāo)號(hào)。表示第j回合中無線資源的數(shù)量，表示蜂窩用戶或者虛擬蜂窩用戶在第j回合中的無線資源供給數(shù)量，表示D2D用戶在第j回合中的無線資源需求數(shù)量。表示第j回合中標(biāo)號(hào)為m的用戶對(duì)無線資源所給出的價(jià)格信息。表示第j回合中對(duì)競(jìng)拍包的報(bào)價(jià)信息；表示蜂窩用戶或虛擬蜂窩用戶的報(bào)價(jià)；表示D2D用戶的報(bào)價(jià)；表示對(duì)競(jìng)拍包的保留報(bào)價(jià)；表示競(jìng)拍包的報(bào)價(jià)調(diào)整步長(zhǎng)值。

（2）用戶報(bào)價(jià)策略分析

在多回合雙向拍賣算法中，買賣雙方均需要對(duì)無線資源進(jìn)行出價(jià)，當(dāng)雙方的出價(jià)使得“社會(huì)剩余”達(dá)到最大值的時(shí)候便達(dá)成交易。在基于多回合的競(jìng)拍中，每一回合拍賣結(jié)束后沒有中標(biāo)的競(jìng)拍者都會(huì)重新調(diào)整自己的報(bào)價(jià)以進(jìn)入下一回合的無線資源競(jìng)拍。為了增加系統(tǒng)內(nèi)的無線資源競(jìng)拍成功交易率，蜂窩用戶作為無線資源的賣方在當(dāng)前回合競(jìng)拍失敗后會(huì)降低報(bào)價(jià)；D2D用戶則會(huì)提高報(bào)價(jià)。那么，用戶報(bào)價(jià)策略的具體描述如下：

基于以上分析，該報(bào)價(jià)策略具有以下3大優(yōu)勢(shì)：第一，隨著競(jìng)拍回合數(shù)的增加，用戶的報(bào)價(jià)逐漸接近各自的保留價(jià)格。即蜂窩用戶的報(bào)價(jià)收斂于能夠接受的最低交易價(jià)格；D2D用戶的報(bào)價(jià)收斂于能夠支付的最高交易價(jià)格。第二，由于報(bào)價(jià)調(diào)整步長(zhǎng)值μm的設(shè)定可以使得每一回合用戶的報(bào)價(jià)均不會(huì)超過保留價(jià)格。第三，用戶在每一回合的報(bào)價(jià)增量隨著回合數(shù)的增加呈遞減趨勢(shì)，因此更能夠準(zhǔn)確地反映出買賣雙方用戶的報(bào)價(jià)意愿。

2.4算法流程

在無線資源競(jìng)拍過程中，假設(shè)第j回合K+M個(gè)競(jìng)拍者的資源需求矩陣為；競(jìng)拍者的報(bào)價(jià)矩陣為；中標(biāo)矩 中，表示第m個(gè)用戶提交的競(jìng)拍包交易成功；否則表示該競(jìng)拍包交易失敗。那么要贏得中標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)即為：

另外當(dāng)拍賣回合數(shù)j=2，3…時(shí)，用戶進(jìn)入下一回合時(shí)的無線資源數(shù)量和競(jìng)拍包價(jià)格的更新如下：

對(duì)于虛擬蜂窩用戶，

對(duì)于蜂窩用戶和D2D用戶對(duì)，

綜合以上分析，基于多回合雙向拍賣的D2D通信干擾協(xié)調(diào)算法的具體流程如表1所示。

表1　D2D通信聯(lián)合干擾協(xié)調(diào)算法描述

3　仿真結(jié)果分析

為了簡(jiǎn)化仿真環(huán)境，這里仍然采用單小區(qū)模型。另外由于本文設(shè)計(jì)的聯(lián)合功率控制與資源分配的干擾協(xié)調(diào)算法采用了雙向拍賣機(jī)制，在仿真模型中特設(shè)置作為賣家的蜂窩用戶對(duì)其所有占無線資源的第一回合初始要價(jià)范圍為［10，25］，作為買家的D2D用戶對(duì)無線資源的第一回合初

始出價(jià)范圍為［5，20］。為了驗(yàn)證本文所改進(jìn)的基于多回合雙向拍賣的干擾協(xié)調(diào)算法的性能以及可行性，在相同仿真參數(shù)下分別對(duì)基于隨機(jī)分配的聯(lián)合算法、基于ICA的聯(lián)合算法、固定D2D發(fā)送功率下的改進(jìn)聯(lián)合算法和帶功率控制的改進(jìn)聯(lián)合算法分別進(jìn)行仿真比較。其他的主要仿真參數(shù)參見表2所示。

圖2給出了系統(tǒng)中D2D用戶數(shù)的增加對(duì)頻譜效率的影響。整體上來看，頻譜效率均會(huì)隨著D2D用戶數(shù)增加而得到提升，但是不同算法下系統(tǒng)所獲得的頻譜效率也不盡相同。

基于隨機(jī)分配的聯(lián)合算法由于隨機(jī)將蜂窩用戶無線資源分配給D2D通信用戶，加之又隨機(jī)指派D2D用戶的發(fā)送功率，因此這種聯(lián)合算法下頻譜效率最低?；贗CA的聯(lián)合算法則采用可逆組合拍賣形式將D2D用戶拍賣給蜂窩用戶，并在拍賣的同時(shí)對(duì)D2D用戶的發(fā)送功率進(jìn)行了適當(dāng)?shù)乜刂?，因此該算法下頻譜效率有明顯的提高。相比于前兩種算法，本文所改進(jìn)的聯(lián)合算法則在進(jìn)行無線資源拍賣時(shí)引入了買賣雙方各自的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，由此有效協(xié)調(diào)了系統(tǒng)中D2D鏈路與蜂窩鏈路之間的干擾。但是，改進(jìn)的聯(lián)合算法（固定功率）下D2D用戶均采用最大發(fā)送功率，因此該算法下系統(tǒng)獲得的頻譜效率要低于基于ICA聯(lián)合算法。然而，當(dāng)對(duì)改進(jìn)的聯(lián)合算法（固定功率）加上功率控制時(shí)則其獲得的頻譜效率變?yōu)樽畲蟆?/p>

表2　主要仿真參數(shù)

圖2　不同聯(lián)合算法下系統(tǒng)速率變化

圖3 不同聯(lián)合算法下系統(tǒng)內(nèi)用戶所消耗總功率的變化

圖3對(duì)不同聯(lián)合算法下系統(tǒng)內(nèi)所有終端用戶所消耗的總功率進(jìn)行了對(duì)比分析。其中，基于隨機(jī)分配的聯(lián)合算法對(duì)D2D用戶進(jìn)行隨機(jī)功率指派；基于ICA聯(lián)合算法指派給D2D用戶的發(fā)送功率是以最大化能量效率為目標(biāo)函數(shù)計(jì)算得到的；本文改進(jìn)的算法不僅考慮到了最大化系統(tǒng)能量效率還兼顧了D2D發(fā)送功率對(duì)蜂窩用戶產(chǎn)生的中斷影響。因此相比之下，使用改進(jìn)的聯(lián)合算法系統(tǒng)所消耗的總功率最低，而使用改進(jìn)聯(lián)合算法（固定功率）系統(tǒng)所消耗的總功率最高。

如圖4所示，描述了引入D2D通信之后系統(tǒng)能量效率的變化。在TD-LTE系統(tǒng)中引入D2D通信之后，雖然通過資源復(fù)用能夠提高系統(tǒng)速率，但是隨著D2D用戶數(shù)的增加系統(tǒng)用戶所消耗的總功率也會(huì)大大增加，因此會(huì)出現(xiàn)隨著D2D用戶數(shù)增加系統(tǒng)能量效率反而降低的現(xiàn)象。

不過，當(dāng)對(duì)D2D用戶發(fā)送功率進(jìn)行有效地調(diào)控之后，則系統(tǒng)能量效率便會(huì)得到提升。仿真表明，基于ICA的聯(lián)合算法和本文改進(jìn)的聯(lián)合算法均對(duì)D2D用戶進(jìn)行了發(fā)送功率的有效控制，因而這兩種算法下系統(tǒng)的能量效率得到了提升。但是相對(duì)而言，本文改進(jìn)的聯(lián)合算法對(duì)功率控制更為嚴(yán)格，對(duì)無線資源的分配更為有效，故而能夠最大程度地減小了系統(tǒng)內(nèi)的同頻干擾。因此該算法下系統(tǒng)獲得的能量效率相比于改進(jìn)之前的基于ICA聯(lián)合算法有0.5dB的增益。另外，在采用本文所改進(jìn)算法時(shí)候固定D2D用戶發(fā)送功率，此時(shí)系統(tǒng)能量效率會(huì)隨著D2D用戶數(shù)的增加而下降，并相比于帶功率控制的多回合雙向拍賣算法而言其能量效率下降1.6dB。

圖4　不同聯(lián)合算法下系統(tǒng)能量效率的變化

4　結(jié)束語

本文在現(xiàn)有聯(lián)合功率控制和資源分配的D2D干擾協(xié)調(diào)算法的基礎(chǔ)上，在基于競(jìng)拍模型的D2D干擾協(xié)調(diào)算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，一種基于多回合雙向拍賣的干擾協(xié)調(diào)算法。在不影響蜂窩用戶通信質(zhì)量的前提下，聯(lián)合D2D用戶的功率控制來進(jìn)行無線資源分配則不僅可以更加有效地協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)的干擾以提高頻譜效率還能提高系統(tǒng)能量效率。

1 向上文. 蜂窩與D2D混合網(wǎng)絡(luò)中模式選擇與干擾協(xié)調(diào)控制技術(shù)的研究［D］. 北京： 北京郵電大學(xué)， 2012

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（2016-05-03）