李良，楊新杰

（寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，浙江 寧波 315211）

0 引言

近年來，隨著移動通信技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的迅速發(fā)展，智能無線終端得到了快速發(fā)展和普及，蜂窩網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長。根據(jù)《思科年度互聯(lián)網(wǎng)報告（2018—2023年）》，到2023年，全球手機用戶將增加到57億人（占總?cè)丝诘?1%），全球移動設(shè)備將增長到131億部[1]。如此龐大的用戶和設(shè)備數(shù)量，給蜂窩網(wǎng)絡(luò)的基站帶來了巨大的負(fù)載，同時導(dǎo)致無線頻譜資源短缺、頻譜利用率低下和網(wǎng)絡(luò)容量不足等問題日益凸顯[2]。研究人員因此提出了設(shè)備到設(shè)備（device-to-device，D2D）通信技術(shù)以應(yīng)對上述問題。不同于只允許設(shè)備和基站之間通過上行/下行鏈路進行通信的傳統(tǒng)移動通信技術(shù)，D2D允許鄰近的移動設(shè)備直接進行通信，有效地提高了蜂窩網(wǎng)絡(luò)的頻譜效率或吞吐量[3]。另一方面，D2D設(shè)備既可以通過使用非授權(quán)頻譜或?qū)Ｓ梅涓C頻譜實現(xiàn)通信，也可以通過復(fù)用蜂窩設(shè)備使用的頻譜實現(xiàn)通信[4]。這種復(fù)用模式能夠大幅提高頻譜利用率，有助于解決頻譜短缺問題[5]。由于具有多種優(yōu)勢，D2D技術(shù)被3GPP確定為5G關(guān)鍵技術(shù)之一，受到越來越多研究人員的關(guān)注。

傳統(tǒng)的直連D2D具有通信距離短，消耗設(shè)備電量多，對蜂窩網(wǎng)絡(luò)干擾大等問題。另外，在設(shè)備間距離較遠(yuǎn)時，直連D2D的源設(shè)備可能無法接入目的設(shè)備[6]。一些研究人員在 D2D中引入中繼技術(shù)，進一步提高了 D2D通信的性能，中繼選擇由此成為D2D中一個重要的研究方向。

為了減少算法執(zhí)行給基站帶來的負(fù)擔(dān)，研究人員提出了一些不需要基站參與的中繼選擇算法。文獻(xiàn)[7]提出了一種基于計時器的中繼選擇方法，該方法能夠分布式確定并選擇最好的中繼。文獻(xiàn)[8]提出了一種用以設(shè)備為中心的中繼選擇方案。該方案通過交換設(shè)備鄰居表獲得D2D通信設(shè)備的共同鄰近設(shè)備，然后基于信干噪比和剩余電量等多種參數(shù)從共同臨近設(shè)備中選出最佳的設(shè)備作為中繼，相比傳統(tǒng)的以網(wǎng)絡(luò)/基站為中心的方案，減少了基站負(fù)載和網(wǎng)絡(luò)開銷。

另外，為了進一步擴大 D2D通信范圍和提升通信性能，研究人員將研究從單跳延伸到多跳D2D 通信[9]。文獻(xiàn)[10]提出了一種基于 Dijkstra算法的 D2D多跳路由算法，仿真結(jié)果表明與單跳直接 D2D通信相比，多跳路徑可以實現(xiàn)更高的吞吐量。文獻(xiàn)[11]提出了一種用于D2D通信的自適應(yīng)干擾感知多跳路徑選擇算法。該算法通過了解用戶位置，使多跳路徑從 D2D發(fā)射端開始首先到達(dá)小區(qū)邊緣，然后沿小區(qū)邊緣移動，最后到達(dá)接收端附近時返回小區(qū)內(nèi)部。該算法在小幅度犧牲傳統(tǒng)蜂窩容量的情況下顯著提高了整體網(wǎng)絡(luò)容量。

考慮在實際的系統(tǒng)中，設(shè)備充當(dāng)中繼時具有自身意愿問題，研究人員考慮更加現(xiàn)實的場景并將終端的社交域引入D2D研究中。文獻(xiàn)[12]提出了一種利用社交網(wǎng)絡(luò)的中繼選擇方法。該方法綜合考慮中繼的物理域和社交域因素，將根據(jù)用戶遭遇歷史計算得到的鏈路傳輸穩(wěn)定性和根據(jù)用戶親密度計算得到的合作意愿作為標(biāo)準(zhǔn)選擇中繼。相比傳統(tǒng)的方法，該方法可以提高中繼選擇成功的概率，減輕蜂窩網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)。文獻(xiàn)[13]提出了一種創(chuàng)新的社交感知節(jié)能中繼選擇機制，該機制考慮了移動用戶之間隱藏的社交關(guān)系，能夠確保更多用戶愿意參與合作通信。

上述 D2D中繼選擇算法均應(yīng)用于蜂窩網(wǎng)絡(luò)場景，文獻(xiàn)[14]提出了一種應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)場景的多跳 D2D通信最優(yōu)路由算法，在算法中融合了社交域信息，通過使用基于排序的信任模型推導(dǎo)得到 D2D連接的信任概率，由信任概率得到了節(jié)點間的可信任連接概率，并在算法中考慮了可信任連接概率的影響。最終所提出的路由算法可以使任意一對 D2D以分布式的方式實現(xiàn)最高的可信任連接概率，幾乎達(dá)到了通過窮舉搜索實現(xiàn)的性能。

綜上所述，目前在兩跳D2D方面已有一些關(guān)于分布式或以設(shè)備為中心的中繼選擇算法的研究，但有關(guān)多跳D2D中繼選擇的研究基本沒有考慮算法的執(zhí)行方式和復(fù)雜度這一問題。另一方面，現(xiàn)有關(guān)于多跳 D2D中繼選擇的研究是基于半雙工中繼，算法的吞吐量性能受到限制。同時，對社交域信息在實際系統(tǒng)中對算法性能的影響的研究還不充分。因此，本文提出了一種用于蜂窩網(wǎng)絡(luò)下多跳 D2D通信的中繼選擇算法。通過使用全雙工中繼，保證了多跳 D2D的吞吐量性能。通過合理地設(shè)計執(zhí)行流程，中繼選擇算法在工程實現(xiàn)上能夠以半分布式的方式執(zhí)行，有效地減少了基站負(fù)載?？紤]設(shè)備充當(dāng)中繼的意愿問題，在中繼選擇算法中引入了社交域信息，并與沒有引入社交域信息的方案進行了對比。仿真結(jié)果表明，相比于對比算法，所提算法在不考慮社交域信息時能夠改善系統(tǒng)的吞吐量和能量效率，在考慮社交域信息時能夠大幅提升系統(tǒng)的能量效率。

1 系統(tǒng)模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施模型

一個單小區(qū)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的多跳D2D通信物理模型如圖1所示，包括位于小區(qū)中心的基站（base station，BS），若干通過上行正交信道與基站通信的蜂窩設(shè)備（cellular equipment，CE），若干當(dāng)前沒有通信需求的空閑設(shè)備（idle equipment，IE），多跳D2D通信的源（source，S），多跳D2D通信的目的地（destination，D），以及若干為S和D之間的通信轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的中繼（relay，R）設(shè)備?；九鋫溆腥蛱炀€，所有設(shè)備配備有兩個天線且工作在全雙工模式。

圖1 多跳D2D通信物理模型

1.2 信道模型

在本文中，假設(shè)所有信道均為瑞利衰落信道，同時考慮自由空間傳播路徑損耗，則任意一個節(jié)點x向另一個節(jié)點y發(fā)送信號時節(jié)點y的接收信號功率為：

其中，Px表示x的發(fā)射功率，表示x和y之間的信道增益，且h~CN(0,1)，表示x0和y之間的距離，α表示路徑損耗指數(shù)。

1.3 社交模型

在實際的D2D通信中進行中繼選擇時，由于自身有通信需求或電池電量有限等原因，持有中繼設(shè)備的用戶可能不愿意充當(dāng)他人的中繼，或者不愿意為轉(zhuǎn)發(fā)他人的數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)太多的功率。但是，如果持有中繼設(shè)備的用戶和進行D2D通信的用戶有親密的社交關(guān)系，那么該用戶就很有可能愿意充當(dāng)中繼或為轉(zhuǎn)發(fā)D2D通信的數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)更多的功率。因此，在實際的系統(tǒng)中，有必要將社交域信息引入多跳D2D通信的中繼選擇算法中。

在現(xiàn)實生活中，兩個關(guān)系密切的人之間一般會通過電話或社交軟件等頻繁地聯(lián)系，并且每次聯(lián)系時持續(xù)的時間比較長；而兩個關(guān)系疏遠(yuǎn)的人之間一般很少聯(lián)系，并且聯(lián)系時持續(xù)的時間比較短。另一方面，考慮基站可以從數(shù)據(jù)庫中獲取用戶的通話記錄，并且在用戶通過社交軟件聯(lián)系時可以很方便地記錄次數(shù)、時長等數(shù)據(jù)，因此用持有設(shè)備的用戶之間通過電話或社交軟件進行聯(lián)系的次數(shù)和時長來量化他們之間的社交關(guān)系，具體的計算式如下：

其中，ui,j表示用戶j與用戶i之間的社交關(guān)系強度，Ti,j表示用戶j與用戶i之間的總聯(lián)系次數(shù)，表示用戶i與所有用戶進行過的聯(lián)系的次數(shù)之和，Di,j表示用戶j與用戶i之間的總聯(lián)系時長，表示用戶i與所有用戶進行過的聯(lián)系的時長之和。

根據(jù)文獻(xiàn)[15]的研究，絕大多數(shù)用戶之間的社交關(guān)系強度比較弱，只有少數(shù)用戶與其他用戶之間有著較強的社交關(guān)系，類似于帕累托分布。帕累托分布的概率密度函數(shù)如下：

其中，尺度參數(shù)xmin＞0。

在本文中，用帕累托分布建模用戶之間的社交關(guān)系強度，并規(guī)定中繼的發(fā)射功率與他們和源、目的地之間的社交關(guān)系強度有關(guān)。用uS,j和uD,j分別表示設(shè)備j與S和D之間的社交關(guān)系強度，則由社交關(guān)系強度得到的設(shè)備j的發(fā)射功率為：

其中，max{?}表示取最大值，Pmax表示中繼的最大發(fā)射功率。

2 中繼選擇算法

在某個時刻設(shè)備S想要與D進行D2D通信，由于他們之間的距離過遠(yuǎn)，因此只能在多個中繼的幫助下才能成功建立D2D通信。在這種情況下需要從源和目的地之間的空閑設(shè)備中選出合適的設(shè)備作為中繼，幫助轉(zhuǎn)發(fā)S和D之間的數(shù)據(jù)。但是S和D之間的空閑設(shè)備數(shù)量眾多，而且不同的空閑設(shè)備作為中繼時D2D通信鏈路的性能不同，因此如何選擇中繼成為一個重要的問題。本文提出的中繼選擇算法主要由候選中繼確定方法、被復(fù)用頻譜的蜂窩設(shè)備確定方法以及中繼選擇算法執(zhí)行方法3部分組成。

2.1 候選中繼確定方法

毫無疑問，如果將源和目的地之間所有的空閑設(shè)備當(dāng)作候選中繼，并從中選出最佳的中繼可以得到更準(zhǔn)確的結(jié)果，但這樣會導(dǎo)致算法復(fù)雜度過高，不利于實際應(yīng)用。受多跳認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)[16]和認(rèn)知中繼網(wǎng)絡(luò)[17]中中繼選擇和路由策略方向相關(guān)研究的啟發(fā)，同時為了減少算法復(fù)雜度，本文提出了一種基于中繼簇（cluster）的候選中繼確定方法，在中繼選擇時只把某些區(qū)域中的空閑設(shè)備當(dāng)作候選中繼，然后從中選出最后所需的中繼。

假設(shè)S到D之間需要進行M（M≥3）跳D2D通信，則共需要從M-1個中繼簇中選出M-1個空閑設(shè)備作為中繼。中繼簇的位置由S和D的位置以及事先設(shè)定的距離在S和D之間確定，S和D之間的中繼簇示意圖如圖2所示。每一個中繼簇均為圓心在S和D的連線上、半徑為r的圓形區(qū)域。第一個中繼簇的圓心與S之間的距離為r，之后的每一個中繼簇的圓心與前一個中繼簇的圓心之間的距離為L（L＞2r），D與最后一個中繼簇的圓心之間的距離用l表示，0＜l≤L。

圖2 S和D之間的中繼簇示意圖

2.2 被復(fù)用頻譜的蜂窩設(shè)備確定方法

在本文中，為了提高頻譜利用率，D2D設(shè)備通過復(fù)用蜂窩設(shè)備的頻譜實現(xiàn)通信。為了避免多跳鏈路之間的互干擾以及全雙工帶來的自干擾，D2D通信的每一跳復(fù)用不同蜂窩設(shè)備的頻譜，即中繼工作在頻分雙工模式。另外，D2D通信復(fù)用蜂窩設(shè)備的上行頻譜，一方面復(fù)用下行頻譜時蜂窩設(shè)備接收干擾信號，復(fù)用上行頻譜時基站接收干擾信號，而基站處理干擾的能力一般強于蜂窩設(shè)備；另一方面，相比于下行頻譜，上行頻譜通常未被充分利用[18]。另外，D2D通信的每一跳復(fù)用不同蜂窩設(shè)備的頻譜，所以雖然在本文的模型中所有中繼均工作在全雙工模式，但各跳的信道干擾情況可以單獨分析。多跳D2D通信第m跳干擾示意圖如圖3所示，假設(shè)Tm和Rm分別為多跳D2D通信第m跳的發(fā)射設(shè)備和接收設(shè)備，Cm為該跳復(fù)用的頻譜所對應(yīng)的蜂窩設(shè)備。

圖3 多跳D2D通信第m跳干擾示意圖

為了保證蜂窩設(shè)備的正常通信，BS從Cm處接收的信號的信干噪比（）需要達(dá)到一定的門限值，即：

其中，PCm表示Cm的發(fā)射功率（假設(shè)對于所有m，PCm均等于PC），PTm表示Tm的發(fā)射功率，，分別表示Cm和BS之間的距離和信道增益，、分別表示Tm和BS之間的距離和信道增益，rth表示BS能正確解碼Cm發(fā)送的信號所需要的最小信干噪比（signal to interference plus noise ratio，SINR），N0表示背景高斯白噪聲的功率。由式（5）可以得到：

?。?/p>

綜上所述，多跳D2D通信第m跳復(fù)用蜂窩設(shè)備選擇示意圖如圖4所示，做一直線連接Rm所在中繼簇的圓心和基站并反向延長（在最后一跳Rm即是D，中繼簇的圓心即是D的位置），以延長線上一點為圓心、r/2為半徑做一與保護區(qū)域邊界內(nèi)切的圓，從該圓形區(qū)域內(nèi)的蜂窩設(shè)備中選出到基站的接收信號功率最大的蜂窩設(shè)備作為第m跳復(fù)用的蜂窩設(shè)備。合理地設(shè)置R的數(shù)值既能避免D2D對基站造成嚴(yán)重的干擾，又能減小，增加，由式（8）可知第m跳的將增加，即該跳的吞吐量將增加。綜上所述，根據(jù)上述過程選取的蜂窩設(shè)備可以改善D2D鏈路的吞吐量性能，同時又能保證蜂窩設(shè)備的QoS。

圖4 多跳D2D通信第m跳復(fù)用蜂窩設(shè)備選擇示意圖

2.3 中繼選擇算法執(zhí)行方法

多跳D2D通信在每一跳中既要從多個蜂窩設(shè)備中選出被復(fù)用頻譜的設(shè)備，又要從中繼簇中的多個空閑設(shè)備中選出中繼，涉及的設(shè)備數(shù)量過多，如果完全由基站以集中式完成中繼選擇過程，必然會給基站帶來過量負(fù)載和大量信令開銷。本文提出的中繼選擇算法能夠以半集中式的方式執(zhí)行，基站只需完成D2D多跳通信開始時的信道參數(shù)、節(jié)點位置等信息的收集及少量的數(shù)據(jù)處理，中繼選擇則由參與多跳D2D通信的設(shè)備自行完成。

假設(shè)S和D之間的D2D通信總共M跳，則需要復(fù)用M個蜂窩設(shè)備的頻譜，用F={f1,f2,…,fM}表示第一跳到第M跳復(fù)用的頻譜。另外需要M-1個中繼設(shè)備，這M-1個中繼設(shè)備從M-1個中繼簇中選出，從簇 1到簇M-1確定的中繼分別用R1,R2,…,RM?1表示，每個中繼簇中有N個空閑設(shè)備作為候選中繼。用Pn′,m表示由式（4）得到的第m個中繼簇中第n個空閑設(shè)備在考慮社交關(guān)系的情況下的發(fā)射功率，用P′ ={P1′,1,… ,Pn′,m,… ,PN′,M?1}表示各中繼簇內(nèi)的空閑設(shè)備在考慮社交關(guān)系情況下的發(fā)射功率集。用Pn′′,m表示由式（7）得到的第m個中繼簇中第n個空閑設(shè)備在考慮干擾的情況下的最大發(fā)射功率。

忽略設(shè)備發(fā)現(xiàn)過程，具體的中繼選擇過程如下。

步驟1S、D發(fā)送D2D多跳通信請求到BS。

步驟2BS首先確定S、D的位置，然后根據(jù)第2.1節(jié)的方法確定各中繼簇的位置、范圍、其中包含的空閑設(shè)備和各空閑設(shè)備的位置，并通知各中繼簇中的空閑設(shè)備其已被選作對應(yīng)簇中的候選中繼。接著根據(jù)數(shù)據(jù)庫內(nèi)的通話記錄計算所有空閑設(shè)備與S和D的社交關(guān)系并得到集合P'，根據(jù)D及各簇的位置由第2.2節(jié)的方法確定各跳復(fù)用頻譜對應(yīng)的蜂窩設(shè)備共M個，記錄這些蜂窩設(shè)備的頻譜F。最后，BS記錄S、各簇中的空閑設(shè)備與BS之間的信道增益，連同S、D和各簇中空閑設(shè)備的位置以及集合P'、F發(fā)送給D。

步驟3D將從BS處接收的數(shù)據(jù)發(fā)送給簇M-1中的空閑設(shè)備并將自己信號接收頻率設(shè)為fm。

步驟4簇M-1中的各空閑設(shè)備根據(jù)式（7）計算在考慮干擾的情況下其發(fā)射功率最大值然 后 取{P1,M?1,… ,PN,M?1}=min{{·},{·}}表示取集合對應(yīng)元素最小值。假設(shè)簇M-1中的各空閑設(shè)備在從D處收到數(shù)據(jù)的同時可以獲得他們與 D之間的信道增益，則根據(jù){P1,M?1,… ,PN,M?1}、簇M-1中的各空閑設(shè)備到D的信道增益由式（1）可得到他們發(fā)送信號給D時D的接收信號功率。然后各個空閑設(shè)備開啟一個終止時間與其到D的接收信號功率成反比的計時器，接收信號功率最大的空閑設(shè)備的計時器最先結(jié)束，該設(shè)備即RM?1。然后RM?1向簇M-1中的其他空閑設(shè)備廣播一條自己已被選作中繼的消息，簇M-1中的其他空閑設(shè)備遂停止計數(shù)并得知自己未被選中。最后RM?1將從D處接收到的數(shù)據(jù)發(fā)送給簇M-2中的空閑設(shè)備，并將自己的信號發(fā)送頻率設(shè)為fM，信號接收頻率設(shè)為fM?1。

步驟 5各簇中的空閑設(shè)備重復(fù)步驟 4中的處理過程直至S根據(jù)式（7）確定其發(fā)射功率，并將其信號發(fā)送頻率設(shè)為f1。

步驟6S開始D2D通信。

可以看出，根據(jù)上述步驟確定多跳通信鏈路后，每一跳的 SINR也即確定，故可用香農(nóng)公式計算每一跳的吞吐量。假設(shè)蜂窩設(shè)備頻譜帶寬用B表示，則第一跳的吞吐量為：

中間第m跳的吞吐量為：

最后一跳的吞吐量為：

由于所有中繼設(shè)備均工作在全雙工模式，因此整條多跳D2D通信鏈路的吞吐量由吞吐量最小的那一跳的吞吐量決定，即多跳D2D通信的吞吐量為：

3 仿真結(jié)果及分析

本節(jié)給出所提出的算法通過仿真得到的數(shù)值結(jié)果，并與對比算法進行比較。仿真模擬了一個半徑為 500 m、以配備全方向天線的基站為中心的圓形單小區(qū)蜂窩場景，蜂窩設(shè)備和空閑設(shè)備在小區(qū)內(nèi)隨機均勻分布。詳細(xì)的仿真參數(shù)及其取值見表1。仿真中的社交感知（social awareness，SA）和非社交感知（social unawareness，SUA）算法為本文所提算法，SA算法中空閑設(shè)備的發(fā)射功率既考慮對蜂窩設(shè)備的干擾、同時也考慮社交關(guān)系，SUA算法中空閑設(shè)備的發(fā)射功率只考慮對蜂窩設(shè)備的干擾，不考慮社交關(guān)系；MLS0（max link selection，最大鏈路選擇）、HTPRS0（highest transmit power relay selection，最大發(fā)射功率中繼選擇）為對比算法，由于認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中的一些多跳中繼選擇算法所考慮的系統(tǒng)模型與本文的系統(tǒng)模型類似，因此MLS和HTPRS均選自認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)相關(guān)文獻(xiàn)。

表1 仿真參數(shù)及其取值

不同S和D間距離下算法吞吐量比較如圖5所示，可以看出所有算法的吞吐量均隨著距離的增加而減少，這是因為隨著距離的增加，所增加的跳只會導(dǎo)致各跳吞吐量的最小值不變或減少，所以整條鏈路的吞吐量會相應(yīng)減少。在距離相等的情況下 SUA算法的吞吐量高于 MLS和HTPRS，這是因為SUA算法選擇中繼的指標(biāo)與每一跳的 SINR直接相關(guān)，能夠選出性能更好的中繼。而在距離相等的情況下 SA算法的吞吐量不如SUA，這是因為SA算法對所有空閑設(shè)備的發(fā)射功率施加了額外的社交關(guān)系約束，所以 SA算法選出的中繼的發(fā)射功率必定小于SUA算法選出的中繼。

圖5 不同S和D間距離下算法吞吐量比較

不同中繼簇中空閑設(shè)備數(shù)量下算法吞吐量比較如圖6所示。結(jié)果表明，SUA、SA和MLS 3種算法的吞吐量均隨著空閑設(shè)備數(shù)量的增加而增加，這是因為隨著空閑設(shè)備數(shù)量的增加，這3種算法能有更大的概率選出性能更好的空閑設(shè)備作為中繼，而HTPRS算法選擇中繼時隨機性更大，無法利用更多的空閑設(shè)備這一優(yōu)勢。在空閑設(shè)備數(shù)量相同的情況下 SUA算法的吞吐量大于MLS和 HTPRS的吞吐量，而 SA算法的吞吐量不如SUA算法的吞吐量。

圖6 不同中繼簇中空閑設(shè)備數(shù)量下算法吞吐量比較

不同S和D間距離下算法能量效率比較如圖7所示，能量效率定義為鏈路吞吐量與所有參與多跳D2D通信的設(shè)備的實際發(fā)射功率之和的比。結(jié)果表明所有算法的能量效率均隨著距離的增加而減少，這是因為隨著距離的增加參與D2D通信的中繼數(shù)量也在增加，這導(dǎo)致發(fā)射功率之和隨之增加，而所有算法的吞吐量隨著距離的增加而減小，因此能量效率減小。在距離相等的情況下SUA算法的能量效率優(yōu)于MLS和HTPRS，而SA算法的能量效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他3種算法。這是由于SA算法通過對所有空閑設(shè)備施加額外的社交關(guān)系約束，減少了每一跳被選出的中繼的發(fā)射功率，因此發(fā)射功率之和大幅減少，雖然SA算法比SUA的吞吐量要低，它的能量效率卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了另外3種算法。

圖7 不同S和D間距離下算法能量效率比較

不同中繼簇中空閑設(shè)備數(shù)量下算法能量效率比較如圖8所示。結(jié)果表明SUA、SA和MLS 3種算法的能量效率均隨空閑設(shè)備數(shù)量的增加而增加，HTPRS的能量效率均隨空閑設(shè)備數(shù)量的增加基本保持不變。在空閑設(shè)備數(shù)量相同的情況下SUA的能量效率優(yōu)于MLS和HTPRS，而SA算法的能量效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他3種算法。

圖8 不同中繼簇中空閑設(shè)備數(shù)量下算法能量效率比較

SA和SUA算法性能比較見表2，總結(jié)了SA和SUA兩種算法在不同S和D之間距離下的性能比較。可以看出，SA和SUA兩種算法在吞吐量和能量效率兩方面的性能差異很大，且在能量效率方面 SA相比于 SUA有很大優(yōu)勢，因此在D2D中繼選擇算法的研究中不能忽略社交域信息的作用。

表2 SA和SUA算法性能比較

4 結(jié)束語

本文提出了一種用于單小區(qū)蜂窩網(wǎng)絡(luò)下多跳D2D通信的中繼選擇算法。首先在算法中引入了持有設(shè)備的用戶之間的社交關(guān)系，以解決設(shè)備充當(dāng)中繼時的意愿問題，并使算法更具有現(xiàn)實意義；其次為了提高多跳D2D鏈路的吞吐量，不同于以往假設(shè)中繼是半雙工設(shè)備的研究，本文的模型基于全雙工中繼；然后為了避免全雙工帶來的嚴(yán)重的干擾，令中繼工作在頻分雙工模式；最后通過合理設(shè)計，算法能夠在較少依賴基站的情況下運行，有利于實際工程實現(xiàn)。蒙特卡洛仿真驗證了所提算法的性能。仿真結(jié)果表明所提算法在不考慮社交關(guān)系信息時吞吐量和能量效率均優(yōu)于對比算法，在考慮社交關(guān)系信息時吞吐量會小幅下降，但能量效率會大幅提高。這使本文所提算法在電池技術(shù)沒有突破性進展和倡導(dǎo)節(jié)能減排的今天具有一定的實際應(yīng)用價值。