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        5G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中終端直連方式下用戶發(fā)送功率自適應(yīng)優(yōu)化方法

        2017-03-06 10:05:12王宇鵬戴欣李凱麗
        電信科學(xué) 2017年2期
        關(guān)鍵詞:參考文獻(xiàn)分配速率

        王宇鵬,戴欣,李凱麗

        (沈陽航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院,遼寧 沈陽 110136)

        5G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中終端直連方式下用戶發(fā)送功率自適應(yīng)優(yōu)化方法

        王宇鵬,戴欣,李凱麗

        (沈陽航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院,遼寧 沈陽 110136)

        作為對(duì)傳統(tǒng)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的有力補(bǔ)充,終端直連(device to device,D2D)的概念被引入未來5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中。為了解決D2D方式中無基站中轉(zhuǎn)的通信問題及非基站控制用戶無序發(fā)送所帶來的復(fù)雜干擾環(huán)境及覆蓋盲區(qū)情況下發(fā)送資源的自適應(yīng)優(yōu)化分配問題,提出了一種基于博弈理論與模糊邏輯理論的發(fā)送功率自適應(yīng)分配算法,用以充分利用系統(tǒng)的功率與頻譜資源,同時(shí)降低功率分配對(duì)其他用戶產(chǎn)生的干擾影響。通過對(duì)計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果的分析,提出的算法相對(duì)于傳統(tǒng)的平均功率分配算法及分布式注水算法有一定的性能提高。

        5G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò);博弈論;模糊邏輯;功率分配

        1 引言

        移動(dòng)通信系統(tǒng)在由4G向5G演進(jìn)的過程中,一方面?zhèn)戎赜趥鹘y(tǒng)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)(如網(wǎng)絡(luò)容量、頻譜效率、移動(dòng)性支持等)的提高;另一方面?zhèn)戎赜谔峁└迂S富的通信模式及服務(wù)模式,以滿足用戶不斷變化的通信需求及終端用戶體驗(yàn)的提升需求。作為5G系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)之一的終端設(shè)備直連(device to device,D2D)通信在提高系統(tǒng)性能、提升用戶體驗(yàn)及擴(kuò)展移動(dòng)通信系統(tǒng)應(yīng)用方面具有廣泛的前景,受到學(xué)術(shù)界及業(yè)界的廣泛關(guān)注。

        D2D這一創(chuàng)新性通信方式的引入給傳統(tǒng)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中的資源分配帶來了一系列新的問題。如參考文獻(xiàn)[1]中指出了D2D方式將給系統(tǒng)中的傳統(tǒng)用戶帶來額外的干擾,應(yīng)對(duì)D2D用戶予以區(qū)分,從而使用不同的資源分配策略。參考文獻(xiàn)[2]與參考文獻(xiàn)[3]中討論了協(xié)同傳輸中干擾消除及服務(wù)質(zhì)量、自適應(yīng)等相關(guān)問題。此外,D2D通信過程中數(shù)據(jù)不經(jīng)過基站中轉(zhuǎn),并且在一些場景下終端用戶可以在基站覆蓋范圍外直接進(jìn)行通信,因此傳統(tǒng)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中常用的集中式或中心式資源分配方法,如參考文獻(xiàn)[4]與參考文獻(xiàn)[5]中所述基于中心控制節(jié)點(diǎn)的注水方法并不適用于D2D的通信場景,而需要終端用戶采用分布式、自主式的分配方法。在參考文獻(xiàn)[6]中描述了一種基于非合作博弈模型的分布式注水算法,通過使用一個(gè)簡化的代價(jià)常數(shù)來構(gòu)造用戶各自的效用模型及降低用戶間的信息交互需求,但這一簡化也帶來了一定的信道適應(yīng)性問題。與此同時(shí),模糊邏輯理論也被應(yīng)用到移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)資源相關(guān)控制策略中,如參考文獻(xiàn)[7-9]中的算法描述了如何使用模糊邏輯來優(yōu)化水平和垂直切換的性能。另外,參考文獻(xiàn)[10-12]講述了如何使用模糊邏輯來進(jìn)行接入控制。但是,參考文獻(xiàn)[7-12]中的方法只解決了簡單的二進(jìn)制判斷問題,例如切換與否、接入與否等,并未應(yīng)用到如資源分配等復(fù)雜的參數(shù)求解計(jì)算問題當(dāng)中。

        為了滿足 D2D方式下無基站中轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)傳輸特點(diǎn),降低功率分配算法對(duì)交互信息的依賴性,提高算法自身的自適應(yīng)性,本文提出了一種基于博弈論和模糊邏輯的自適應(yīng)功率分配方法,以滿足D2D方式特殊的傳輸特點(diǎn)及復(fù)雜多變的傳輸信道情況。

        2 D2 D模式下功率優(yōu)化問題建模

        D2D方式作為對(duì)傳統(tǒng)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的有力補(bǔ)充,可以使用戶在進(jìn)入系統(tǒng)覆蓋盲區(qū)或者遭遇由大型災(zāi)難、電力中斷所引起的系統(tǒng)癱瘓情況下,依然獲得高速穩(wěn)定的通信服務(wù)。目前3GPP標(biāo)準(zhǔn)化組織已完成了針對(duì)D2D應(yīng)用場景及工作模式等的相關(guān)學(xué)習(xí)預(yù)研工作,并完成了相應(yīng)的技術(shù)報(bào)告[13,14]。針對(duì)參考文獻(xiàn)[14]中所列D2D的典型應(yīng)用場景,本文主要圍繞基站弱覆蓋或無覆蓋情況下的用戶功率分配優(yōu)化相關(guān)問題展開研究,考慮用戶在獲得系統(tǒng)D2D服務(wù)授權(quán)并獲取D2D通信資源如頻點(diǎn)、帶寬等相關(guān)配置信息后,如何在系統(tǒng)覆蓋盲區(qū)利用傳輸功率的優(yōu)化配置來獲取高速穩(wěn)定的通信服務(wù)。圖1展示了本文所考慮的場景,D2D用戶在獲取系統(tǒng)相關(guān)配置信息后,由于用戶移動(dòng)、建筑物遮擋、系統(tǒng)失敗等原因進(jìn)入系統(tǒng)覆蓋盲區(qū),為了保持通信從而由傳統(tǒng)基站中轉(zhuǎn)方式轉(zhuǎn)入 D2D方式進(jìn)行通信。由于用戶無法接收到基站發(fā)送的資源分配RRC指令,因此用戶需根據(jù)自身通信狀況對(duì)發(fā)送功率進(jìn)行自主優(yōu)化以尋找資源使用效率與用戶干擾之間的最佳折中。

        圖1 終端直連(D2D)方式通信場景

        同時(shí),為了考慮通信過程中無中心控制節(jié)點(diǎn)的應(yīng)用限制,本文將博弈論的概念引入所設(shè)計(jì)算方法當(dāng)中??梢园慈缦路绞綐?gòu)筑一個(gè)非合作博弈實(shí)例:

        其中,N={1,2,…,N}是這個(gè)博弈的參與者,即D2D用戶, {Pn×An}是每一個(gè)D2D用戶的策略空間,un是用戶n的效用函數(shù)。然后,關(guān)于發(fā)送功率分配的非合作博弈實(shí)例可以寫為:

        如果給定發(fā)送功率集合P,那么第n個(gè)用戶在第m個(gè)資源塊上的接收信干噪比可以被計(jì)算為:

        其中,Gm,n與 Glm,n分別代表有效信道增益及干擾信道增益,其中包括快速衰落信道、路徑損耗、陰影衰落損耗和天線增益,其可以通過D2D方式下同步及路由查找等輔助流程獲得;σ2代表加性高斯白噪聲功率。由式(3)可以計(jì)算用戶n在資源塊m上的傳輸速率為:

        其中,B表示系統(tǒng)的帶寬;M表示系統(tǒng)的資源塊個(gè)數(shù);Γ為誤碼率相關(guān)修正系數(shù)[15]。

        本文可以使用資源塊分配指示函數(shù)am,k按式(6)進(jìn)一步計(jì)算用戶n的數(shù)據(jù)傳輸速率。

        其中,am,n=1代表資源塊 m 被分配給用戶 n,否則am,n=0。

        3 基于博弈論與模糊邏輯的下行發(fā)送功率自優(yōu)化算法

        由式(1)~式(6)可以發(fā)現(xiàn),上述優(yōu)化問題旨在基于D2D用戶傳輸功率限制的基礎(chǔ)上最大化其自身的傳輸效率,同時(shí)降低其發(fā)送信號(hào)對(duì)其他用戶所產(chǎn)生的干擾,基于這種思想,本文提出了式(7)所示的用戶效用函數(shù)函數(shù) un為:

        其中,un代表用戶的服務(wù)等級(jí)系數(shù);Bn表示用戶n所分配的帶寬。由式(7)可知,代表用戶 n自身的傳輸效率,代表由于用戶n發(fā)送信號(hào)可能給其他用戶所帶來的影響,用代價(jià)系數(shù)cn來表示這種影響的大小,并且該值為非負(fù)值,ckn越大意味著用戶k對(duì)用戶n的發(fā)送功率變化越敏感。

        根據(jù)博弈論及最佳響應(yīng)原理可知,式(2)中所述優(yōu)化問題的解可以通過尋找該博弈的納什均衡獲得,其可以通過拉格朗日方法和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)條件進(jìn)行計(jì)算。那么,在用戶n的第m個(gè)資源塊上的最佳響應(yīng)為:

        在通常的基于中心節(jié)點(diǎn)的注水方法中,用戶向中心控制節(jié)點(diǎn)上報(bào)有用信號(hào)路徑增益及干擾路徑增益,中心控制節(jié)點(diǎn)根據(jù)用戶上報(bào)結(jié)果將變量所代表的干擾影響考慮到其集中式優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)中。然而在D2D模式下,由于中心控制節(jié)點(diǎn)的缺失,造成傳統(tǒng)集中式注水算法無法適用于D2D特殊的應(yīng)用場景。

        為了避免上述算法中的不利因素,參考文獻(xiàn)[6]中提出使用一個(gè)簡化的常數(shù)e對(duì)用戶間干擾影響進(jìn)行近似,以避免用戶間頻繁的信息交互。但是這種簡化的常數(shù)c并不能適應(yīng)快速變化的干擾環(huán)境并且仍然依賴多次信道測量來支持。為了解決以上問題,本文在此應(yīng)用模糊邏輯來獲得合適的代價(jià)系數(shù),使D2D用戶僅依靠自身發(fā)送功率變化所引起的傳輸效率變化來自主地猜測的變化趨勢,從而獲得最佳的設(shè)置。

        在模糊邏輯理論中,語言變量是一項(xiàng)非常重要的概念。例如本文中所考慮功率分配問題中的發(fā)送功率就是一個(gè)語言變量,它可以取高、中、低3個(gè)不同的語言值。如此的語言變量被嵌入模糊控制器的規(guī)則庫中并且允許通過控制經(jīng)驗(yàn)來表示。一個(gè)簡單的模糊控制器主要由3部分組成:負(fù)責(zé)將測量值/觀察值轉(zhuǎn)化為模糊變量的模糊器、推理規(guī)則庫及根據(jù)模糊控制結(jié)果產(chǎn)生控制命令的解模糊器。更加復(fù)雜的控制器可能同時(shí)包含預(yù)測能力和時(shí)間延遲補(bǔ)償。模糊器用來將測量結(jié)果和控制規(guī)則相關(guān)聯(lián),每一個(gè)測量結(jié)果需要被轉(zhuǎn)換為可以被規(guī)則所使用的相應(yīng)表示。規(guī)則庫負(fù)責(zé)指示由經(jīng)驗(yàn)知識(shí)啟發(fā)出的控制行動(dòng)。在規(guī)則被處理后,解模糊器將采取由所有相關(guān)控制規(guī)則結(jié)合而得到的控制行動(dòng)來產(chǎn)生一個(gè)新的控制設(shè)定。

        圖2展示了本文中所使用的模糊邏輯推理系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu),其主要由輸入、推理規(guī)則庫、輸出和成員函數(shù)構(gòu)成。在本模糊推理系統(tǒng)中,使用了單位頻率發(fā)送功率變化值(W/Hz)和單位頻率功率傳輸效率(bit/(s·w·Hz))作為輸入變量,并且兩個(gè)變量都被分為{增加,不變,降低}3個(gè)水平。相似地,輸出變量可取{增加,不變,降低}3個(gè)不同的輸出值。在本文中,模糊規(guī)則庫由表1中所示9個(gè)模糊控制規(guī)則組成。另外,在模糊邏輯推理系統(tǒng)中使用了中心面積解模糊方法。

        在由圖2所示的模糊邏輯推理系統(tǒng)根據(jù)用戶發(fā)送功率及傳輸效率的變化計(jì)算相應(yīng)的后,可以基于式 (8)使用二進(jìn)制搜索方法找到最佳的系數(shù),從而獲得用戶在當(dāng)前傳輸環(huán)境下的最佳功率分配。

        圖2 本算法中所應(yīng)用的模糊推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        表1 推理規(guī)則庫

        4 自適應(yīng)功率分配算法性能驗(yàn)證

        4.1 仿真環(huán)境設(shè)置

        比較了本文所提出的自適應(yīng)功率分配算法、平均功率分配算法和分布式注水算法的性能。為了避免用戶由于不分配傳輸功率而造成的傳輸數(shù)據(jù)損失,從而影響系統(tǒng)的公平性,使用了功率動(dòng)態(tài)分配比例系數(shù)α,將總傳輸功率中的1-α平均分配到用戶所獲得每個(gè)資源塊,而將余下的部分使用本文所提出的方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)功率分配,每個(gè)資源塊上分配的功率為兩部分功率之和。在本仿真中,選取0.1、0.5、1共3個(gè)不同的α值,來檢驗(yàn)不同的功率動(dòng)態(tài)分配比例系數(shù)α對(duì)系統(tǒng)性能的影響。表2展示了詳細(xì)的相關(guān)仿真參數(shù)設(shè)置[16,17]。

        在傳統(tǒng)移動(dòng)通信系統(tǒng)中,一般將平均接收速率在系統(tǒng)整體用戶速率累計(jì)分布函數(shù)5%及以下的用戶定義為小區(qū)邊緣用戶,其較低的接收速率主要由系統(tǒng)間較強(qiáng)的小區(qū)干擾所致。本文主要考慮系統(tǒng)覆蓋盲區(qū)情況下D2D用戶發(fā)送功率的自主分配問題,干擾主要來自其他D2D用戶間的信息傳輸。為驗(yàn)證不同干擾情況下算法的性能,因此繼續(xù)沿用這一概念進(jìn)行用戶區(qū)分,將用戶平均接收速率在系統(tǒng)整體用戶速率累計(jì)分布函數(shù)5%及以下的用戶定義為強(qiáng)干擾用戶,從強(qiáng)干擾用戶速率及系統(tǒng)整體平均速率兩個(gè)方面對(duì)算法性能展開分析。

        表2 詳細(xì)仿真參數(shù)

        4.2 驗(yàn)證結(jié)果

        圖3和圖4展示了平均功率分配算法、分布式注水算法和本文中所提出的自適應(yīng)功率分配算法的用戶平均接收速率的累積分布函數(shù)(cumulative distribution function, CDF)曲線。為便于比較,選取了圖3及圖4中所示CDF曲線值為5%所對(duì)應(yīng)的速率作為強(qiáng)干擾用戶速率,將不同參數(shù)取值與分配方法情況下的強(qiáng)干擾用戶速率與系統(tǒng)平均速率記錄在表3中進(jìn)行比較。

        圖3 本文算法在不同功率動(dòng)態(tài)分配比例系數(shù)情況下與平均功率分配算法的用戶接收平均速率性能比較

        圖4 3種功率分配算法用戶接收平均速率性能比較(功率全部重新分配情況)

        從仿真結(jié)果上可以發(fā)現(xiàn),參數(shù)的取值可以用來平衡D2D方式下受強(qiáng)干擾用戶和其他用戶之間的性能。當(dāng)所有的發(fā)送功率都被用來動(dòng)態(tài)分配時(shí)(例如α=1),大多數(shù)的發(fā)送功率將會(huì)被分配到信道條件較好及所受干擾較小的D2D用戶,但是這種分配方法會(huì)給遭受強(qiáng)干擾的D2D用戶帶來很大的性能損失,從而引起系統(tǒng)公平性問題,因?yàn)樵馐軓?qiáng)干擾的D2D用戶幾乎分配不到發(fā)送功率。與分布式注水算法相比,本文的算法在功率全部動(dòng)態(tài)分配情況下系統(tǒng)平均和受強(qiáng)干擾D2D用戶的接收速率分別提高36.2%和 5.3%。在使用本文算法的情況下,當(dāng)α減小時(shí),小區(qū)用戶平均接收速率降低但是受強(qiáng)干擾的D2D用戶接收速率增加。

        5 結(jié)束語

        本文提出了一種適用于未來5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò) D2D方式的用戶發(fā)送功率自適應(yīng)分配算法,通過信息論和模糊邏輯理論的優(yōu)勢來實(shí)現(xiàn)分布式自適應(yīng)功率分配及交互信息的最小化。本文方法解決了現(xiàn)存集中式和分布式注水法在D2D方式下的適用性問題,并且將用戶干擾考慮到發(fā)送功率分配的流程之中。從仿真結(jié)果中可以觀察到,本文方法為系統(tǒng)帶來了相對(duì)于傳統(tǒng)平均功率算法及分布式注水方法超過30%的增益,并且不同用戶間信道差異引起的公平性問題可以通過動(dòng)態(tài)功率分配比例進(jìn)行調(diào)節(jié)。

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        表3 用戶接收速率比較

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        Adaptive transmission power allocation algorithm in device to device manner of 5G mobile networks

        WANG Yupeng,DAI Xin,LI Kaili
        College of Electrical and Information Enginering,Shenyang Aerospace University,Shenyang 110136,China

        As a strong supplementary technique to the traditional mobile communication networks,the concept of device to device was introduced into the future 5G mobile communication networks.To solve the problems of base station-free transmission manner and the complex interference environment induced by the non-coordinated user data transmission,an adaptive transmission power allocation algorithm based on game theory and fuzzy logic was proposed,to utilize the system power and frequency in a more efficient way while minimizing the interference to other users.Through the simulation results,the proposed algorithm outperformed the conventional equal power allocation and distributed water-filling algorithms in the aspect of user received data rates.

        5G mobile network,game theory,fuzzy logic,power allocation

        TN915

        A

        10.11959/j.issn.1000-0801.2017028

        王宇鵬(1981-),男,博士,沈陽航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院副教授,主要研究方向?yàn)橐苿?dòng)通信網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、多天線技術(shù)和無線資源分配等。

        戴欣(1992-),女,沈陽航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院碩士生,主要研究方向?yàn)闊o線與移動(dòng)通信技術(shù)等。

        李凱麗(1991-),女,沈陽航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院碩士生,主要研究方向?yàn)闊o線與移動(dòng)通信技術(shù)等。

        2016-12-21;

        2017-01-09

        遼寧省教育廳科技研究項(xiàng)目(No.L2014067);遼寧省科技廳聯(lián)合封閉基金資助項(xiàng)目(No.2015020097);沈陽航空航天大學(xué)校博士科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(No.16YB04)

        Foundation Items:Research Foundation of Liaoning Provincial Education Department(No.L2014067),Research Foundation of Liaoning Provincial Science and Technology Department(No.2015020097),The Doctoral Startup Research Foundation of Shenyang Aerospace University(No.16YB04)

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