文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.170281
中文引用格式： 薛建彬，梁艷慧. 異構網(wǎng)絡中D2D資源優(yōu)化算法研究[J].電子技術應用，2017，43(10)：99-102.
英文引用格式： Xue Jianbin，Liang Yanhui. Research on D2D resource optimization algorithm in heterogeneous network[J].Application of Electronic Technique，2017，43(10)：99-102.
0 引言
隨著5G的迅速推進，傳統(tǒng)蜂窩通信的頻譜資源已經無法滿足越來越高的通信要求[1]。因此引入D2D通信顯得至關重要，它在一定程度上減緩了資源短缺的問題[2]。D2D通信是一種短距離的端到端通信，不需要基站進行中轉信息。它以非正交的方式復用蜂窩用戶的無線資源，大大提高了系統(tǒng)的頻譜利用率[3]。但當D2D用戶去復用蜂窩用戶的資源時，必定會給蜂窩用戶帶來同頻干擾。因此如何找到一種有效的機制來減輕兩個子系統(tǒng)之間的干擾，使系統(tǒng)的吞吐量達到最大化，具有很重要的研究意義[4]。文獻[5]提出了一種魯棒分布式資源分配方案，顯著改善了網(wǎng)絡性能，但是成本較高，并且用戶和中繼之間的干擾沒有得到有效控制。文獻[6]提出了一種基于地理位置的資源分配方案，這種方案適用于多小區(qū)的場景，但是沒有考慮到詳細的功率控制方案。文獻[7]提出了兩種資源分配方案，即雙重度量方案和容限干擾度方案，實現(xiàn)了資源的平均分配，但系統(tǒng)的吞吐量相對其他方法沒有顯著的提高。文獻[8]提出了一種交替優(yōu)化算法，用凸優(yōu)化的方法實現(xiàn)功率的分配，但該方法忽略了對D2D的干擾問題，影響了引入D2D用戶的通信質量。
為了有效控制D2D用戶和蜂窩用戶之間的干擾，增加系統(tǒng)的吞吐量，并且使無線資源塊得到充分利用，本文提出了一種資源選擇和功率分配的聯(lián)合優(yōu)化算法。該算法避免了D2D用戶對蜂窩用戶造成嚴重干擾，同時保證了引入次用戶的吞吐量。
1 系統(tǒng)模型
假設在一個小區(qū)內，基站可以獲取所有鏈路的信道質量狀況。D2D用戶對有M個，表示為D={Di|i=1，2，…，M}，蜂窩用戶有N個，表示為C={Cj|j=1，2，…，N}。為了充分利用小區(qū)中的頻譜資源，D2D用戶對選擇性地復用蜂窩用戶的上行資源，K={1，2，…，k}表示可復用的頻率資源塊。系統(tǒng)模型如圖1所示。
式中，gm為D2D通信鏈路的信道增益，gn.m為蜂窩用戶到D2D用戶接收端干擾鏈路的信道增益。
2 基于拉格朗日對偶的資源分配優(yōu)化算法
基于系統(tǒng)模型的分析，本文首先在保證蜂窩用戶QoS的前提下給D2D用戶分配資源。其次，利用拉格朗日對偶算法對D2D用戶的發(fā)射功率進行控制協(xié)調，從而得到D2D用戶的最佳發(fā)射功率。 既保證了通信質量，又提高了系統(tǒng)的吞吐量以及頻譜利用率。
2.1 資源分配算法
在網(wǎng)絡負載嚴重時，D2D通信會選擇復用蜂窩用戶的資源。作為終端直通系統(tǒng)的主要通信方式，蜂窩通信的傳輸速率必須得到保障，蜂窩用戶被D2D用戶復用之后的數(shù)據(jù)傳輸速率可由香農公式表示為：
D2D用戶對m要選擇復用的資源塊k要滿足的條件如下：
式中，Cmin表示蜂窩用戶的傳輸速率閾值。若D2D用戶接入無線資源塊時，原有的蜂窩用戶無法達到正常通信時的傳輸速率，D2D用戶將不復用此資源塊。
從式(5)可以看出，在達到蜂窩用戶傳輸速率閾值的前提下，D2D用戶選擇復用了負載最小的一個上行資源塊。然而資源的分配不但要控制D2D通信鏈路對蜂窩鏈路的干擾在一定范圍內，而且還要保障D2D用戶的傳輸質量。D2D用戶信噪比滿足的條件如下：
式中，TargetγD表示D2D用戶的信噪比閾值。滿足此條件，系統(tǒng)的吞吐量才能得到提升。但D2D信噪比越高，對蜂窩通信的干擾也會越大，成本、能耗以及對設備的要求也會越來越高。所以，對D2D用戶發(fā)射端的功率進行控制很有必要。
式(7)說明，在異構網(wǎng)絡中，D2D用戶的發(fā)射功率不超過其允許的最大發(fā)射功率pmax。因為D2D用戶只能選擇一個資源塊去復用，則有：
式中，a表示一個D2D用戶只能復用一個資源塊。這個公式說明進行協(xié)作通信時，首先要保證蜂窩用戶正常通信質量。然后通過對D2D用戶對m的發(fā)射功率進行調節(jié)，最大化所有無線資源塊上吞吐量。
2.2 最優(yōu)功率分配
基于以上的資源分配方法，構造了以D2D用戶吞吐量為目標的函數(shù)。它是一個以D2D用戶的發(fā)射功率為自變量的非線性函數(shù)。為了求解這個函數(shù)，把效用函數(shù)變?yōu)椋瑿k，也就是把最大化問題轉化為了最小化問題。所以，式(10)可寫為：
3 仿真與性能分析
為了驗證提出方案的性能及其對系統(tǒng)的影響，進行了一系列的仿真實驗。仿真場景為在半徑為1 km的LTE單小區(qū)，D2D用戶復用蜂窩用戶上行資源。主要的仿真參數(shù)設置如表1所示。通過將提出的資源分配(TPRA)方法與隨機資源分配(RRA)方法，以及考慮D2D速率的資源分配(RCRA)方法進行比較，主要對比了系統(tǒng)的吞吐量和不同算法下功率的分配情況。
圖2比較了兩種算法下系統(tǒng)吞吐量的CDF分布圖。由圖可知，RRA的吞吐量明顯低于TPRA的吞吐量。因為RRA算法沒有合理地給主次用戶分配資源，導致主次用戶之間的干擾沒有得到有效控制。而TPRA算法，通過高效的干擾協(xié)調，提高了系統(tǒng)性能。
由圖3可知，TPRA算法下D2D的發(fā)射功率要高于RRA和RCRA算法，并且隨著迭代次數(shù)的增加，發(fā)射功率隨之增加。當?shù)螖?shù)超過21次時，發(fā)射功率逐漸趨于平衡，達到0.864 W。此功率值小于本文給出的最大發(fā)射功率。因為本算法是在保證蜂窩用戶正常通信的情況下對D2D用戶的發(fā)射功率在一定范圍內進行迭代調節(jié)，大大增加了頻譜利用率。
由圖4可知，當D2D對數(shù)增加時，系統(tǒng)的吞吐量也會隨之增加。但是根據(jù)接入系統(tǒng)的D2D對數(shù)不同，不同算法表現(xiàn)出了不同的優(yōu)劣性。D2D用戶對數(shù)M≤14時，算法RCRA的系統(tǒng)吞吐量高于其他算法。而當M≥16時，本文提出的方法TPRA開始占優(yōu)勢。相反，RCRA算法只是增加了次用戶的傳輸速率，忽略了其與主用戶之間的干擾。所以當系統(tǒng)接入的D2D用戶對的數(shù)量較多時，TPRA算法的性能是最佳的。
4 結論
本文使用了拉格朗日對偶以及迭代算法解決異構網(wǎng)絡中D2D的資源分配問題。研究結果表明：此算法相比其他兩種算法，更適用于D2D對數(shù)多的異構網(wǎng)絡。并且對D2D發(fā)射功率的迭代計算，有效減少了系統(tǒng)損耗，且保證了D2D通信的吞吐量。避免了負載重的資源塊超負荷，而負載輕的資源塊不被充分利用的問題，使系統(tǒng)的通信質量得到了顯著提高。
參考文獻
[1] ASADI A，WANG Q，MANCUSO V.A survey on Device-to-Device communication in cellular networks[J].IEEE Communications Surveys & Tutorials，2014，16(4)：1801-1819.
[2] DOPPLER K，RINNE M，WIJTING C，et al.Device-to-Device communication as an underlay to LTE-advanced networks[J].IEEE Communications Magazine，2009，47(12)：42-49.
[3] 黃雅.D2D通信系統(tǒng)中模式選擇和系統(tǒng)容量的研究[D].南京：南京郵電大學，2015.
[4] XU S，KWAK K S，RAO R.Interference-aware resource sharing in D2D underlaying LTE-A networks[J].Transactions on Emerging Telecommunications Technologies，2015，26(12)：1306-1322.
[5] HASAN M，HOSSAIN E，DONG I K.Resource allocation under channel uncertainties for relay-aided Device-to-Device communication underlaying LTE-A cellular networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications，2014，13(4)：2322-2338.
[6] WANG H，XIA K，CHU X.On the position-based resource-sharing for Device-to-Device communications underlaying cellular networks[C].IEEE/CIC International Conference on Communications in China，2013：135-140.
[7] XU Y，LIU Y，LI D.Resource management for interference mitigation in device-to-device communication[J].IET Communications，2015，9(9)：1199-1207.
[8] ZHAO W，WANG S.Resource allocation for Device-to-Device communication underlaying cellular networks：An alternating optimization method[J].IEEE Communications Letters，2015，19(8)：1398-1401.
作者信息：
薛建彬1，2，梁艷慧1
(1.蘭州理工大學 計算機與通信學院，甘肅 蘭州730050；2.東南大學 移動通信國家重點實驗室，江蘇 南京210096)