文 凱,陳永麗,顏 飆

(1.重慶郵電大學(xué) 通信新技術(shù)應(yīng)用研究中心,重慶 400065; 2.重慶信科設(shè)計(jì)有限公司,重慶 401121)

0 概述

隨著移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量的指數(shù)式增長(zhǎng),目前頻譜資源緊張的現(xiàn)狀已然滿足不了通信發(fā)展的需要,因此需要擁有新技術(shù)的下一代無(wú)線通信系統(tǒng)[1-2]。在未來(lái)的5G網(wǎng)絡(luò)中,要結(jié)合運(yùn)用通信新技術(shù),以滿足日益增長(zhǎng)的移動(dòng)數(shù)據(jù)流量需求。毫米波(millimeter wave，mmWave)、終端直通(Device-to-Device,D2D)等技術(shù)得到了研究學(xué)者的關(guān)注。將D2D通信應(yīng)用于毫米波蜂窩網(wǎng)絡(luò)能提高網(wǎng)絡(luò)性能,如吞吐量、頻譜效率等,但如何減少網(wǎng)絡(luò)中復(fù)用頻譜資源帶來(lái)的干擾成為目前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。

毫米波屬于甚高頻段(30 GHz～300 GHz),此波段頻帶資源十分豐富,能夠?yàn)榫o張的頻譜資源現(xiàn)狀帶來(lái)很大的優(yōu)勢(shì)[3]。毫米波具有單跳通信距離較短、干擾源少、可提供千兆位的通信服務(wù)、能夠大幅提升系統(tǒng)容量和傳輸速率等優(yōu)點(diǎn)[4]。不過(guò)由于毫米波易受建筑物的阻擋,因此其適用于大型商場(chǎng)、機(jī)場(chǎng)、體育館等室內(nèi)場(chǎng)景和街道、車(chē)站等室外場(chǎng)景[5]。

D2D技術(shù)可以在基站的控制下,實(shí)現(xiàn)設(shè)備彼此間的直接通信,不再需要通過(guò)基站來(lái)轉(zhuǎn)發(fā)[6]。將D2D通信技術(shù)應(yīng)用于蜂窩網(wǎng)絡(luò)中具有以下優(yōu)勢(shì):可以增加通信系統(tǒng)容量,提高系統(tǒng)頻譜效率,提升數(shù)據(jù)傳輸速率,降低基站負(fù)載等[7]。但是當(dāng)D2D用戶進(jìn)行資源復(fù)用時(shí)會(huì)對(duì)蜂窩系統(tǒng)帶來(lái)干擾,這些干擾會(huì)嚴(yán)重影響系統(tǒng)性能[8]。因此,如何有效地管理這些干擾成為D2D通信的研究重點(diǎn)之一。目前,大量的研究已經(jīng)專(zhuān)注于這個(gè)方向并對(duì)資源分配方案進(jìn)行了研究。

文獻(xiàn)[9]提出一種資源分配方案,但是此方案只考慮單個(gè)D2D用戶帶來(lái)的干擾,而忽略了所有D2D用戶對(duì)系統(tǒng)帶來(lái)的整體干擾。文獻(xiàn)[10]研究一種能效算法,利用拉格朗日對(duì)偶理論,并聯(lián)合優(yōu)化功率和數(shù)據(jù)速率來(lái)增加D2D網(wǎng)絡(luò)的能效,但是該算法沒(méi)有考慮D2D通信對(duì)蜂窩通信造成的整體干擾。文獻(xiàn)[11]在28 GHz帶寬下提出一種頻譜資源管理方案,在一定程度上提高了系統(tǒng)吞吐量,但只是簡(jiǎn)單地對(duì)D2D用戶進(jìn)行資源分配。文獻(xiàn)[12]資源共享的方案,允許無(wú)干擾的D2D鏈路共享資源,并能在提高網(wǎng)絡(luò)容量的同時(shí)保持很好的網(wǎng)絡(luò)連通性,但是在實(shí)際應(yīng)用中不可避免的存在干擾。

本文在28 GHz毫米波蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,針對(duì)D2D用戶在復(fù)用蜂窩用戶資源時(shí)產(chǎn)生的干擾問(wèn)題提出一個(gè)解決方案,同時(shí)將最大化系統(tǒng)總吞吐量作為優(yōu)化目標(biāo)。首先,通過(guò)線性相關(guān)方法選擇出每一個(gè)D2D用戶可復(fù)用的蜂窩用戶集合;然后,為提高D2D用戶的吞吐量,對(duì)D2D用戶的發(fā)射功率進(jìn)行合理地調(diào)整;最后,提出一個(gè)基于最小化D2D用戶對(duì)蜂窩鏈路造成整體干擾的資源分配方案,以降低D2D用戶對(duì)蜂窩用戶的干擾。

1 系統(tǒng)模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型

在28 GHz下的D2D通信和蜂窩通信共存的城市蜂窩網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,由毫米波基站控制無(wú)線資源,如圖1所示,蜂窩用戶與D2D對(duì)共享下行鏈路資源。假設(shè)有N個(gè)蜂窩用戶存于集合C中,記為C{j=1,2,…,N},每個(gè)蜂窩用戶被分配一個(gè)固定的資源塊(Resource Block,RB);有M個(gè)D2D對(duì)用戶存于集合D中,記為D{i=1,2,…,M},并且D2D對(duì)滿足距離要求,同時(shí)符合通信要求。在此模型中,假設(shè)基站知道所有用戶的信道狀態(tài)信息,并且假設(shè)一個(gè)RB只能被一個(gè)D2D用戶復(fù)用,同時(shí)一個(gè)D2D用戶只能復(fù)用一個(gè)蜂窩用戶的RB。

圖1 下行鏈路的underlay蜂窩網(wǎng)絡(luò)模型

蜂窩用戶j和D2D對(duì)i的接收信號(hào)分別為

(1)

(2)

其中,pB和pi分別是BS、D2D對(duì)發(fā)射機(jī)的發(fā)送功率,hi,j是鏈路i-j的鏈路響應(yīng),nj和ni是高斯白噪聲,其單邊頻譜密度為N0,λi,j代表蜂窩用戶是否和D2D對(duì)分享資源,若λi,j=1代表兩者之間共享,λi,j=0代表兩者之間不共享。

1.2 信道模型

本文研究是在28 GHz毫米波中考慮實(shí)際的戶外傳輸條件,文獻(xiàn)[13]通過(guò)在紐約市進(jìn)行的大規(guī)模測(cè)量中得出,在這種用戶量比較大以及障礙物比較多的戶外城市環(huán)境中只是進(jìn)行視距的傳輸是不太現(xiàn)實(shí)的,因?yàn)槠涮卣髟谟诮嵌刃盘?hào)以不同的時(shí)延復(fù)制。因此,在此場(chǎng)景下接收信號(hào)經(jīng)歷的路徑損耗(Path Loss,PL)包括視距LOS和非視距NLOS分量,并結(jié)合每一部分相對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)正態(tài)陰影衰落。路徑損耗模型PL的計(jì)算為PL=PLLOS+PLNLOS。根據(jù)對(duì)數(shù)距離路徑損耗模型計(jì)算路徑損耗模型,對(duì)于一個(gè)距離d,各部分的PL值根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)線性模型PLX(d)[dB]=μ+10υlg[d(m)]+ε來(lái)計(jì)算,其中,ε為響應(yīng)對(duì)數(shù)正態(tài)陰影,服從N(0,σ2)分布,μ為路徑損耗系數(shù),υ為路徑損耗指數(shù)。在這里,本文將概率引入到對(duì)數(shù)正態(tài)路徑損耗和陰影模型中,由于D2D通信本身近距離的特性,D2D鏈路更易接收較多的LOS信號(hào)。因此,D2D鏈路的路徑損耗PL1為:

PL1=p1PLLOS+(1-p1)PLNLOS

(3)

其他鏈路的路徑損耗PL2為:

PL2=p2PLLOS+(1-p2)PLNLOS

(4)

并且毫米波通信中的多徑衰落是萊斯信道。

1.3 問(wèn)題描述

本文研究是在毫米波蜂窩網(wǎng)絡(luò)中對(duì)D2D用戶進(jìn)行資源分配,目標(biāo)是使蜂窩用戶和D2D用戶總吞吐量最大化。通過(guò)對(duì)D2D發(fā)射功率的調(diào)整,在滿足蜂窩用戶的信干擾比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)的條件下使得D2D對(duì)的吞吐量得到改善。在本文中,蜂窩用戶j和D2D用戶i的SINR分別為:

(5)

(6)

由香農(nóng)公式R=Blb(1+SINR)可得,蜂窩用戶j的數(shù)據(jù)速率為Rj=Blb(1+rj),D2D用戶i的數(shù)據(jù)速率為Ri=Blb(1+ri),因此總吞吐量的優(yōu)化問(wèn)題可以表示為:

(7)

約束條件:

(8)

(9)

文獻(xiàn)[14]已經(jīng)證明了式(7)中總吞吐量的優(yōu)化問(wèn)題為非線性限制優(yōu)化問(wèn)題,其很難直接獲得,這是因?yàn)橘Y源分配方案和功率控制直接影響整個(gè)系統(tǒng)的吞吐量。鑒于此,本文將優(yōu)化問(wèn)題分為3個(gè)方面去解決。首先,利用線性相關(guān)方法來(lái)找出D2D用戶的接入集合;然后,在保證蜂窩用戶服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)的條件下合理地調(diào)整D2D用戶的發(fā)射功率,以盡量提高D2D用戶的吞吐量;最后,為最大化系統(tǒng)總吞吐量,提出一種基于整體干擾最小的資源分配方案,合理地為D2D用戶分配蜂窩用戶資源。

2 資源分配

2.1 D2D對(duì)的接入集合

如圖2所示,引用文獻(xiàn)[15]使用的線性規(guī)劃方法,對(duì)于每一個(gè)D2D用戶,可以求出其接入集合Ωi。在滿足限制條件式(8)和式(9)時(shí),Ωi中包含D2D用戶i的所有潛在可進(jìn)行復(fù)用的蜂窩用戶。由限制條件式(8)和式(9)可以得到:

(10)

圖2 潛在的復(fù)用對(duì)象

由不等式(10)可以得出圖2中交點(diǎn)C所對(duì)應(yīng)的值的表達(dá)式:

只有當(dāng)a1和a2有交點(diǎn)C時(shí)D2D用戶才有可復(fù)用的蜂窩用戶資源,并且交點(diǎn)C要在圖2中虛線和坐標(biāo)所圍成的區(qū)域內(nèi)時(shí),才能保證蜂窩用戶和D2D用戶的服務(wù)質(zhì)量。圖2中的陰影區(qū)域?yàn)閜i和pB的可行域。

如果用戶的信道增益滿足：

(11)

那么蜂窩用戶j屬于D2D用戶i的接入集合。不等式(11)表明D2D用戶的可用傳輸功率,并且基站的發(fā)射功率不超過(guò)最大值。

2.2 D2D用戶的功率控制

假設(shè)D2D用戶i、復(fù)用蜂窩用戶j∈Ωi,即λi,j=1,對(duì)D2D用戶進(jìn)行功率分配。為在保證蜂窩用戶QoS的條件下盡量提高D2D用戶的吞吐量,需要增加D2D用戶的發(fā)射功率,并適當(dāng)?shù)臏p小基站的發(fā)射功率。由式(5)和式(8)可以得到:

(12)

因此,基站的最小發(fā)射功率為

(13)

將式(13)代入到Ri=Blb(1+ri)可得:

(14)

從式(14)可以看出,隨著pi的增加D2D用戶的吞吐量是呈單調(diào)遞增的。因此,D2D用戶i的發(fā)射功率在滿足蜂窩用戶通信質(zhì)量的條件下可以盡可能地大,從圖2中可以看出:

(15)

2.3 資源分配方案

本文是在已有方案的基礎(chǔ)上提出一種基于整體干擾最小的資源分配方案,以保證接入的所有D2D用戶對(duì)原有的蜂窩鏈路造成的干擾最小。

2.3.1 基于個(gè)體干擾最小的資源分配方案

文獻(xiàn)[9]提出一種基于個(gè)體干擾最小的資源分配方案,該方案的基本思想是首先估計(jì)出小區(qū)內(nèi)的D2D用戶對(duì)之間的信道增益;然后為鏈路質(zhì)量好的D2D用戶優(yōu)先選擇復(fù)用的資源,并且選擇復(fù)用受到該D2D用戶干擾最小的蜂窩用戶資源,選擇好后將此D2D用戶和其復(fù)用的蜂窩用戶從各自的集合中去除;再為鏈路質(zhì)量次優(yōu)的D2D用戶選擇合適的復(fù)用資源,直到所有的D2D用戶都分配到資源為止。

2.3.2 基于整體干擾最小的資源分配方案

參考文獻(xiàn)[9],本文提出一種基于整體干擾最小的資源分配方案。為了最大化系統(tǒng)總吞吐量,本文將優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)為最小化由D2D復(fù)用資源引起的整體干擾問(wèn)題,然后將整體干擾最小的求解問(wèn)題轉(zhuǎn)為蜂窩鏈路和D2D鏈路之間的最優(yōu)匹配問(wèn)題,以便能夠達(dá)到最小化D2D用戶復(fù)用蜂窩用戶帶來(lái)的干擾。因此需要找到每個(gè)D2D對(duì)的λi,j的優(yōu)化值,建立一個(gè)M×N維的優(yōu)化分配矩陣XM×N。

首先,每個(gè)D2D用戶在可復(fù)用的蜂窩用戶集合中計(jì)算其對(duì)蜂窩用戶的干擾值,記為ii,j,ii,j=piHi,j,并將對(duì)應(yīng)的優(yōu)化值設(shè)置為λi,j=1;將其對(duì)不可復(fù)用的蜂窩用戶的干擾記為無(wú)窮大,其對(duì)應(yīng)的λi,j=0。

其次,將干擾矩陣IM×N轉(zhuǎn)化為XM×N的0-1分配的優(yōu)化問(wèn)題,目標(biāo)是找到優(yōu)化資源分配方法,達(dá)到最小化總的信道干擾,可描述為:

(16)

約束條件:

其中,約束條件前2個(gè)式子代表一個(gè)蜂窩用戶只能與一個(gè)D2D對(duì)分享資源且一個(gè)D2D對(duì)也只能復(fù)用一個(gè)蜂窩用戶資源,第3個(gè)式子表示資源復(fù)用指示的值要么為0要么為1,第4個(gè)式子表明信道干擾是非負(fù)的。

綜上所述,為D2D用戶進(jìn)行資源分配的流程如下:

步驟1基站知道所有用戶信道鏈路的狀態(tài)信息。

步驟2為每一個(gè)D2D用戶選出可復(fù)用的蜂窩用戶資源。

步驟3為每一個(gè)D2D用戶選擇合適的發(fā)射功率。

步驟4根據(jù)步驟2計(jì)算出每一個(gè)D2D用戶對(duì)可復(fù)用的蜂窩用戶產(chǎn)生的干擾。

步驟5形成優(yōu)化分配矩陣XM×N。

2.4 算法復(fù)雜度分析

本文算法的時(shí)間復(fù)雜度主要來(lái)源于匈牙利算法,為O(NM2),復(fù)雜度較高,而個(gè)體干擾最優(yōu)算法只進(jìn)行一次選擇排序,其算法復(fù)雜度為O(NM),隨機(jī)分配算法只是蜂窩用戶和D2D用戶的隨機(jī)分配,因此其算法復(fù)雜度也為O(NM),它們相比于本文所提算法降低了一個(gè)冪次。因此,本文算法是在犧牲算法復(fù)雜度的基礎(chǔ)上提升系統(tǒng)性能的。

3 仿真驗(yàn)證

3.1 仿真參數(shù)

本文在5G mmWave 28 GHz下的戶外城市蜂窩網(wǎng)絡(luò)中對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證,其路徑損耗值是基于文獻(xiàn)[11]、文獻(xiàn)[13]計(jì)算,在此場(chǎng)景下提供資源分配的仿真結(jié)果,利用MATLAB進(jìn)行仿真,主要的仿真參數(shù)如表1所示。

表1 主要的仿真參數(shù)

3.2 仿真結(jié)果

圖3為系統(tǒng)總吞吐量和D2D用戶之間距離的關(guān)系曲線。從圖3可以看出,當(dāng)d<30 m時(shí),系統(tǒng)總吞吐量隨D2D對(duì)之間距離的增大而減少,且減少的程度較大;當(dāng)d>30 m時(shí),系統(tǒng)總吞吐量隨著D2D對(duì)之間距離的增大則變化甚微。這主要是因?yàn)楫?dāng)d較小時(shí),D2D鏈路質(zhì)量較好,對(duì)系統(tǒng)總吞吐量的影響很大,但是當(dāng)d較大時(shí),D2D鏈路質(zhì)量會(huì)變的很差,對(duì)系統(tǒng)總吞吐量幾乎沒(méi)有影響。并且從圖3可以看出,本文算法優(yōu)于其他2種算法,這表明本文方法能夠有效提高小區(qū)總吞吐量。

圖3 系統(tǒng)總吞吐量和D2D用戶之間距離的關(guān)系

圖4為不同資源分配算法下蜂窩用戶的信干擾比(SINR)的累積分布函數(shù)(Cumulative Disribution Function,CDF)曲線。從圖4可以看出,相比于其他2種算法,本文算法提高了蜂窩鏈路的SINR,原因是其旨在最小化整體蜂窩鏈路的頻譜復(fù)用干擾,根據(jù)目標(biāo)函數(shù)式(16),每一個(gè)D2D對(duì)和蜂窩用戶之間的優(yōu)化匹配關(guān)系將會(huì)被建立。然而個(gè)體干擾最小算法只關(guān)注單個(gè)蜂窩鏈路的干擾達(dá)到最小,而忽略了整體鏈路的干擾情況,因此,單個(gè)蜂窩鏈路和D2D對(duì)之間的資源分配可能是最優(yōu)的,但是對(duì)于整體蜂窩鏈路則不是最優(yōu)的。而對(duì)于隨機(jī)分配算法,其僅是蜂窩鏈路和D2D對(duì)之間的隨機(jī)分配,并沒(méi)有考慮干擾問(wèn)題,因此其性能是最差的。

圖4 不同算法下蜂窩用戶SINR的CDF曲線

圖5為不同資源分配算法下的系統(tǒng)吞吐量(每個(gè)蜂窩用戶和復(fù)用其資源的D2D用戶的吞吐量)的CDF曲線。由于D2D用戶和蜂窩用戶共同使用同一個(gè)資源,那么必然是存在干擾的,因此通過(guò)對(duì)干擾的控制可以使系統(tǒng)吞吐量提高。從圖5可以看出,本文算法的系統(tǒng)吞吐量是最高的,因?yàn)殡S機(jī)分配算法沒(méi)有考慮干擾問(wèn)題,個(gè)體干擾最小算法只考慮了個(gè)體干擾最小,而忽略了整體鏈路干擾問(wèn)題。

圖5 不同算法下系統(tǒng)吞吐量的CDF曲線

4 結(jié)束語(yǔ)

為降低D2D用戶對(duì)蜂窩用戶產(chǎn)生的干擾,達(dá)到最大化系統(tǒng)總吞吐量的優(yōu)化目標(biāo),本文基于城市毫米波小區(qū)中的蜂窩用戶和D2D用戶共存的混合網(wǎng)絡(luò),提出一種基于干擾管理的啟發(fā)式算法。為確保D2D用戶的通信質(zhì)量,對(duì)D2D用戶進(jìn)行功率控制,最后利用匈牙利算法求出最優(yōu)匹配。仿真結(jié)果表明,本文算法可以有效降低D2D用戶和蜂窩用戶之間的干擾,提高系統(tǒng)吞吐量,提升系統(tǒng)性能。本文主要研究的是28 GHz毫米波頻段中一對(duì)一復(fù)用的場(chǎng)景,下一步將考慮一個(gè)蜂窩用戶的資源被多個(gè)D2D用戶復(fù)用或者多個(gè)蜂窩用戶的資源被一個(gè)D2D用戶使用的場(chǎng)景,并且在其他毫米波頻段(如E帶寬)下對(duì)D2D資源分配進(jìn)行研究。