基于拍卖理论的蜂窝网络中D2D通信资源分配方法

摘要

本发明公开了一种基于拍卖理论的蜂窝网络中D2D通信资源分配方法，解决D2D用户和蜂窝用户之间的干扰协调问题，包括如下步骤：(1)基站搜集所有D2D用户对的位置信息；(2)基站公布一个初始的单位价格、迭代拍卖指数t、固定的价格增量Δ；(3)竞拍者(D2D用户)选择某一个信道k，然后根据自己通信质量和蜂窝用户的通信质量，计算在这个信道上的最大发送功率和最小发送功率(4)根据效用函数，计算最佳发送功率和最大效用函数；(5)基站进行资源分配。本发明在保证D2D用户和蜂窝用户通信质量的前提下，降低了D2D用户的发送功率，提高了蜂窝网络的系统频谱利用率，同时提高了终端用户在电池使用寿命中的平均可发送数据量。

说明书

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及蜂窝网络下D2D通信中的资源分配方法。

背景技术

随着移动通信技术的发展，移动业务量急剧增长，人们对带宽的需要逐渐增大，可分配 带宽已经满足不了日益膨胀的通信系统的发展需求。如何充分利用有限的频谱资源，提高频 谱利用率，已经成为了研究的热点问题。

D2D通信技术可以在小区基站的控制下，通过复用蜂窝小区的频谱资源来提高频谱资源 利用率，D2D通信允许两个距离相对较小的用户之间直接建立通信链路，而不需要通过基站 的中继，因此可以有效的减轻基站负荷，提高蜂窝系统的频谱利用率，由于D2D通信的两个 用户之间距离相对较短，信道条件很好，因此可以提高信道速率，降低传输时延，并且减小 D2D用户的发送功率，提高终端用户的电池续航能力。

但是由于D2D通信技术复用了蜂窝小区的频谱资源，D2D用户和蜂窝用户在同一个信道 上进行通信，所以二者之间会产生同频干扰，干扰严重的情况下会严重降低二者的通信质量， 降低系统的性能。通过合理有效的资源分配和功率控制方案，可以明显的降低两种用户之间 的互相干扰，提高系统的整体性能。因此D2D用户的资源分配和功率控制是蜂窝网络下D2D 通信研究的关键问题。D2D通信在蜂窝网中的资源分配模式有三种：上行链路共享、下行链 路共享和专用模式。其中前两种是复用模式。图1展示了上下行链路资源共享的干扰示意图。

D2D使用下行链路资源时，系统间干扰情况如下：D2D通信干扰本小区中使用相同资源 的蜂窝用户，同时本小区下行链路也会干扰D2D通信中的接收端。

D2D使用上行链路资源时，系统间干扰情况如下：D2D通信干扰本小区基站，同时本小 区的上行链路也会干扰D2D通信的接收端。

D2D复用上行链路时被干扰的是基站，复用下行链路资源时被干扰的是普通蜂窝用户， 一般来说，基站的发射功率比用户的发射功率大，所以在下行链路共享中，基站对D2D用户 接收端造成的干扰更大，因此大部分的研究都采用的是上行链路资源共享模式。

随着无线技术的发展和无线服务业务的增多，人们有更多的业务需求，因此这需要消耗 用户终端越来越多的能量。但是终端的电量是受限的。现有的研究大多只是考虑提高系统的 发送速率，或者提高用户的电池使用寿命，没有将二者结合起来，来提高电池使用寿命中的 课发送数据量，并且很少同时考虑蜂窝用户和D2D用户的通信质量的需求。

发明内容

为了解决上述技术的不足，本发明提出了一种基于拍卖理论的蜂窝网络下的D2D通信资 源分配方法，保证蜂窝用户和接入信道的D2D用户的通信质量的同时，降低D2D用户的发 送功率，提高终端用户在电池使用寿命中的平均可发送数据量。

本发明基于拍卖理论的蜂窝网络中D2D通信资源分配方法，包括以下步骤：

A1、基站搜集所有D2D用户对的位置信息，计算D2D用户间、蜂窝用户和D2D用户之 间以及蜂窝用户到基站之间的信道增益；

A2、基站公布初始的单位价格p⁰、拍卖指数t＝0、固定的价格增量Δ、每个蜂窝用户的 信道速率要求r^tar；

A3、根据D2D用户和蜂窝用户最低的通信质量要求，每个竞拍者计算在每一个信道上 的最大可发送功率和最小可发送功率，竞拍者在这个信道上的可发送功率介于最大发送功率 和最小发送功率之间；

A4、每个竞拍者在自己感兴趣的每个信道上选择最佳发送功率，使得选择这个信道后的 效用函数最大，然后将该效用函数作为竞拍这个信道后的报价，提交给基站；

A5、在每一轮拍卖中，基站收集所有竞拍者提交的报价，并找到最大的报价，如果最大 的报价非负，则提交这个报价的竞拍者赢得相对应的信道，否则基站对该信道不进行任何资 源分配；

A6、基站设置t＝t+1，p^t+1＝p^t-Δ，重复执行A3-A5，直到所有的竞拍者各赢得一个信道， 或所有的信道资源都被拍卖。

优选的，D2D用户i在任一信道上的最大发送功率和最小发送功率分别为：

$p_{i,\max }^k=(\frac{p_k{h}_{\mathrm{kB}}}{2^{r_{\text{k}}^{\mathrm{tar}}-1}}-N_0)/h_{\mathrm{iB}}$

$p_{i,\min }^k=\frac{(2^{{\text{r}}_i^{\mathrm{tar}}}-1)(p_k{h}_{\mathrm{ki}}+N_0)}{h_{\mathrm{ii}}}$

其中，p_i和p_k分别是D2D用户i和第k个蜂窝用户的发送功率，h_kB和h_iB分别是蜂窝用 户k和D2D用户i到基站的信道增益；h_ii和h_ki分别是D2D用户i的发送端到接收端的信道增 益和蜂窝用户k到D2D用户i的信道增益；为D2D用户i的最小目标速率，为蜂窝用 户的最小速率，N₀表示加性高斯白噪声。

竞拍者i选择使用某个信道k时，在可以发送的功率范围内均匀取N点， 其中第m(m∈{1,2,...N})点对应的功率为分别计算在这N个点上 的效用函数，选择最佳发送功率为

${\stackrel{*}{p}}_i^k=\arg \underset{\left\{m\right\}}{\max }{U}_i^k\left(p_i^k\left(m\right)\right).$

竞拍者赢得某个信道后，该竞拍者和该信道均不能参与下一轮拍卖。

D2D用户i在电池使用寿命中的可发送数据量为其中rⁱ代表用户i 的发送速率；l_i是用户i的电池使用寿命；Q代表电池容量；V₀是电池的工作电压；p_i和p₀分 别代表用户的发送功率和电路功率消耗。

以上每一步骤中所述竞拍者为D2D用户。

本发明采用的资源分配方法同时考虑了D2D用户和蜂窝用户的速率要求，保证了两种用 户在存在互相干扰的情况下，仍能满足用户的通信服务质量的要求；其次本发明采用的资源 分配方法同时考虑了用户的发送速率和用户的电池续航能力两个方面，采用合理有效的资源 分配算法，提高了用户在电池使用寿命中的平均可发送数据量，因此更有实际指导意义。

附图说明

图1为蜂窝网络下的D2D通信中的上下行链路干扰示意图；

图2为本发明的系统模型图；

图3为本发明的流程图；

图4为本发明在不同D2D用户数下的功率消耗图；

图5为本发明在不同D2D用户数下的用户平均速率；

图6为本发明在不同D2D用户数下的用户平均可发送数据量。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发 明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用 于限定本发明。

如图2所示，本发明的资源分配方法的系统模型为：在单小区环境中，蜂窝用户和D2D 用户对的数量分别为C和D，C个蜂窝用户使用C个信道，信道之间互相正交，一个信道上 可以由一个蜂窝用户和一个D2D用户对使用，一个D2D用户对只能使用一个信道。为了满 足D2D用户的通信要求，每对D2D用户之间满足最大距离限制，也就是满足最大距离d≤L。 本发明的基于拍卖理论的资源分配算法是迭代的，如图3所示，包括以下步骤：

步骤1.基站收集所有D2D用户对的位置信息，计算D2D用户之间、蜂窝用户和D2D 用户之间及蜂窝用户到基站之间的信道增益；

步骤2.基站公布初始的单位价格p⁰、迭代拍卖指数t＝0、固定的价格增量Δ和每个蜂窝 用户的发送速率要求

步骤3.根据D2D用户自己的速率要求和基站公布的每个蜂窝用户的通信质量要求，每 一个竞拍者计算在每一个信道上的最大可发送功率和最小可发送功率。当D2D用户i使用第 k个蜂窝用户占有的信道时，并且蜂窝用户k和D2D用户i的最小速率要求分别为和那么D2D用户i在信道k上的的最大发送功率和最小发送功率可以分别表示为：

$p_{i,\max }^k=(\frac{p_k{h}_{\mathrm{kB}}}{2^{r_{\text{k}}^{\mathrm{tar}}-1}}-N_0)/h_{\mathrm{iB}}$

$p_{i,\min }^k=\frac{(2^{{\text{r}}_i^{\mathrm{tar}}}-1)(p_k{h}_{\mathrm{ki}}+N_0)}{h_{\mathrm{ii}}}$

其中，p_i和p_k分别是D2D用户i和第k个蜂窝用户的发送功率，h_kB和h_iB分别是蜂窝用 户k到基站的信道增益和D2D用户i到BS的信道增益；h_ii和h_ki分别是D2D用户i的发送端 到接收端的信道增益和蜂窝用户k到D2D用户i的信道增益，N₀代表加性高斯白噪声。

因此D2D用户i在信道k上的可发送功率需要满足以下条件：

$p_{i,\min }^k\le p_i^k\le k_{i,\max }^k$

如果出现也就是D2D用户i和蜂窝用户k在这个信道上的互相干扰很严重， 导致两个用户的通信质量难以同时保证，那么D2D用户i就不选择使用这个信道。

步骤4.计算把第k个信道分配给第i个D2D用户后的效用函数：

在这里同时结合用户的发送速率和电池的使用寿命这两个方面，也就是考虑最大化在电 池的使用寿命中的可发送数据量，定义用户i在电池使用寿命中的可发送数据量为:

$u_i=r_i{l}_i·\frac{Q{V}_0^b}{{(p_i+p_0)}^b}$

其中，r_i代表用户的发送速率；l_i是用户的电池使用寿命；Q代表电池容量；V₀是电池 的工作电压；p_i和p₀分别代表用户设备的发送功率和电路功率消耗。

根据此定义，当D2D用户i使用第k个信道后，D2D用户i和蜂窝用户k在自己的电 池寿命内可以发送的数据量分别表示为：

$u_i^d=r_i{l}_i=\mathrm{lo}{g}_2(1+\frac{p_i{h}_{\mathrm{ii}}}{p_k{h}_{\mathrm{ki}}+N_0})*\frac{Q{V}_0^b}{{(p_i+2p_0)}^b}$

$u_k^c=r_k{l}_k=\mathrm{lo}{g}_2(1+\frac{p_k{h}_{\mathrm{kB}}}{p_i{h}_{\mathrm{iB}}+N_0})*\frac{Q{V}_0^b}{{(p_k+p_0)}^b}$

如果D2D用户i使用第k个信道，那么这个信道上的可发送数据量是在这个信道上的 蜂窝用户和D2D用户的可发送数据量之和，即：

$u(k,i)=u_i^d+u_k^c$

如果D2D用户i没有使用第k个信道，那么此信道上的用户的可发送数据量只剩下蜂 窝用户的可发送数据量，即：

考虑到正值限制，定义由于D2D通信而给第k个信道带来的性能增益为：

在拍卖中，竞拍者需要为自己拍卖的物品支付价格，在这里，这个价格由管理者公布的 单位价格α和竞拍者消耗的功率决定：

$T\left(p_i^k\right)=\alpha p_i^k$

综上所述，竞拍者i获得第k个信道后的效用函数，即它对信道k的满意程度，可以定 义为：

$U_i^k\left(p_i^k\right)=V(i,k)-T\left(p_i^k\right)$

步骤5.竞拍者i在它可以发送的功率范围内均匀取N点，其中第m (m∈{1,2,...N})点对应的功率为然后分别计算在每个点上的效用 函数，找出最大值，最佳发送功率表示为：

${\stackrel{*}{p}}_i^k=\arg \underset{\left\{m\right\}}{\max }{U}_i^k\left(p_i^k\left(m\right)\right)$

计算出最佳发送功率，然后计算使用这个信道后的效用函数最大值。

步骤6.在每一轮拍卖中，所有未获得任何信道的竞拍者根据步骤3、步骤4和步骤5计 算在每个信道上的最佳发送功率和效用函数的最大值，如果出现则意味着蜂窝 用户和D2D用户间的干扰很严重，导致两种用户的通信质量难以同时保证，那D2D用户就 不参与竞拍这个蜂窝用户占有的信道资源。然后竞拍者将在每个信道上的最大效用函数作为 报价提交给基站。

步骤7.基站收集所有竞拍者提交的报价，找到最大的报价如果这个报价 那么就将信道k*分配给D2D用户i*，同时标注信道k*和D2D用户i*，使它们不能 参加下一轮拍卖过程；否则就不将信道k*分配给D2D用户i*。然后设置t＝t+1，p^t+1＝p^t-Δ， 拍卖进入到下一轮。

步骤8.重复执行步骤3-步骤7，直到所有的D2D用户获得一个信道资源，或者每个信道 都被拍卖出去，整个基于拍卖理论的D2D通信中的资源分配算法结束。

本发明的效果用如下的仿真结果进一步说明：

1.仿真场景

本发明的仿真场景是在单小区环境中，基站位于小区中心。D2D用户对之间满足最大距 离d≤L。所有的蜂窝用户和D2D用户对都均匀分布在该小区中。信道模型采用自由空间传输 路径损耗模型，小区半径为350m，蜂窝用户的数量为30个，蜂窝用户的发送功率为200Mw， 电池容量Q为800mA.h，工作电压V为4V，蜂窝用户和D2D用户的最小目标速率均为 1bit/(s*Hz)。

2.仿真结果与分析

在仿真中，将本发明算法和一种贪婪资源分配算法进行了对比。贪婪资源分配算法只是 进行了资源的分配，没有进行功率控制，每个D2D用户的功率固定在150mA。在这两种算 法下，仿真分析了系统在不同D2D用户数量下的功率消耗，用户的平均发送速率和用户在电 池使用寿命中的平均可发送数据量。

从图4中可以看出，随着D2D用户数的增多，系统的总功率消耗都逐渐增大。同时，本 发明的功率消耗比固定功率下的贪婪算法消耗的功率低，这是因为本发明在进行资源分配的 同时进行了功率的优化，每个用户在每个信道上选择使自己效用函数最大的发送功率，因此 D2D用户会选择降低发送功率来减小同频干扰，从而降低了系统的功率消耗。

在图5中给出了在不同的D2D用户数量下的用户平均速率。从图中可以看出，D2D用户 的平均速率比蜂窝用户的平均速率高，这是因为D2D用户对里面的两个用户距离都很近，因 此信道条件比较好，可以获得比蜂窝用户更高的发送速率。另一方面，随着D2D用户数的增 多，蜂窝用户的平均发送速率逐渐降低，这是由于随着更多的D2D用户接入系统，会对蜂窝 系统产生更多的干扰，从而降低蜂窝用户的平均发送速率。由于D2D用户对之间的信道条件 较好，因此D2D用户的发送速率主要是由D2D用户之间的通信距离决定的，所以D2D用户 的平均发送速率基本上不变。另外，由于在本发明中采用了功率优化，D2D用户消耗的功率 比贪婪算法的小，降低了对蜂窝用户的干扰，所以D2D用户的平均速率比贪婪算法的小，但 是蜂窝用户的平均速率比贪婪算法的平均速率大。

在图6中仿真了系统在不同D2D用户数下，在电池使用寿命中的平均可发送数据量。从 图中得知，D2D用户的平均可发送数据量比蜂窝用户的高，并且由于D2D的通信质量主要是 由两个用户间的距离决定的，因此D2D用户对的平均可发送数据量几乎不变；而随着D2D 用户数的增多，对蜂窝用户的干扰也逐渐严重，降低了蜂窝用户的性能，因此蜂窝用户的可 发送速率随着D2D用户数的增多逐渐减小。从图6中也可以看出，由于拍卖算法同时进行了 资源分配和功率控制，因此平均可发送数据量比固定功率的分配算法高。