一种提升系统吞吐量的D2D协作传输方法与流程

本发明属于移动通信领域，尤其涉及移动通信中的d2d通信领域。

背景技术：

随着移动互联网和物联网的发展，未来移动数据流量将呈现爆炸式增长，全球移动通信网络连接的设备总量将达到千亿规模。为此，第五代移动通信(5g)系统应运而生。5g系统的关键性能指标包括：用户体验速率、连接数密度、端到端时延、流量密度、移动性以及用户峰值速率等。此外，频谱效率、能耗和成本构成了的三大效率指标，是移动通信网络可持续发展的关键因素。

对互联网业务的分析研究表明，移动数据业务的本地化特征越来越明显。如今，越来越多的服务和应用都在距离比较近的用户之间展开，使得地理上邻近的用户之间产生的数据流量越来越大。在这种场景下，传统的以基站为中心的通信模式往往缺乏足够的灵活性，难以完全满足不同业务在实时性和可靠性方面的独特需求。终端直通技术(device-to-device,d2d)就是在这一背景下产生的。

d2d通信是指邻近的终端可以在基站的控制下，通过直连链路进行数据传输，而无需通过中心节点(基站)的转发。这种通信过程的建立、维持和结束是受控于基站的，主要过程包括：用户向基站请求资源、基站进行资源调度并维持直连通信业务、基站最终收回资源等。从数据和信令的角度看，用户与基站之间维持着信令链路，由基站维持用户数据链路、进行无线资源分配以及进行计费、鉴权、识别、移动性管理等传统移动通信网所具备的基本职责。不同之处在于，用户之间数据链路不需要基站中转转发了，而是直接在用户之间建立数据通道。

d2d技术本身的短距离通信特点和直接通信方式使其具有如下优势:第一，近距离优势。由于传输距离短，路损较小，因而可获得更高的传输速率、更低的时延和更小的发射功率。第二，复用增益。用户可通过复用方式共享蜂窝用户的资源，从而提高频谱利用率。第三，跳数优势。通信采用终端直连的方式，变两跳为一跳，节省了频率资源。此外，通信还可以拓展网络覆盖，并支持更灵活的网络架构和接入方法。

在现有的研究中研究d2d协作传输技术的人还比较少，而且几乎很少有人研究基于叠加编码的d2d协作传输方案，这是因为基于叠加编码的协作传输中，优化表达式中总是有非凸约束条件，因此，通常建模出的优化问题是一个非凸问题。而本发明专利提出了一种解决基于叠加编码的最大化系统吞吐量的传输方案，为了便于求解，我们假设d2d用户和宏蜂窝用户所使用的发射功率均为他们的最大发射功率，也就是说d2d用户和宏蜂窝用户的发射功率固定，此时我们通过优化叠加编码的功率分配因子,，以使得系统总的吞吐量最大，同时保证宏蜂窝用户和d2d用户各自的qos,但是此时的优化问题是一个非凸优化问题，因此，我们采用分段求解的方式，通过把原始优化问题的解空间分为几个区间，在每个区间之内求得各自的解析解，从而得到原始问题的解。

技术实现要素：

本发明针对现有技术的不足，提出了一种宏蜂窝上行链路中，基于叠加编码的d2d协作传输方案，并且设计了一种基于叠加编码的联合资源分配方案，解决了多用户同时使用叠加编码协作传输的问题。在本发明中，我们可以得到d2d用户和宏蜂窝用户最优传输功率的闭式解，并且我们给出了多用户宏蜂窝系统如何做联合信道资源分配的具体方法。

为了方便的描述本发明的内容，首先对本发明所使用的术语和模型进行介绍：

定义1基站(bs，basestation)：宏蜂窝基站。

定义2宏蜂窝用户(cu,cellularuser)：由基站服务的宏蜂窝用户。

定义3终端直通用户(d2d，device-to-device)：终端不经过基站，他们之间直接进行通信的用户。

定义4d2d发射用户(d-tx，device-transmission-signal)：进行通信的两个d2d用户中，负责发射信号的用户。

定义5d2d接收用户(d-rx，device-received-signal)：进行通信的两个d2d用户中，负责接收信号的用户

定义6信噪比(snr，signalnoiseratio)：信号功率与噪声功率的比值。

定义7解码转发(df，decode-and-forward)：中继节点对接收到的信号，解码之后，再转发给其他接收机。

定义8半双工(hd，half-duplex)：上、下行通信分别采用相同频率信道的不同时隙进行工作。

本发明所使用的系统为：

如图1所示，在该模型中，一对d2d用户和一个宏蜂窝用户共用同一个上行信道资源，d2d用户作为中继，辅助cu用户与基站之间的通信，通信将分为两个时隙进行，示意图如图2所示:

第一时隙：cu用户以广播的形式向基站和d2d用户发送自己的信号，d-tx和d-rx都只接收cu用户的信号，相互之间不进行通信，然后d-tx对接收到的cu的信号进行解码。

第二时隙：d-tx把解码得到的cu信号和自己要发送的信号，按照叠加码进行线性叠加，然后以广播的形式同时向基站和d-rx发送，基站和d-rx对两个时隙接收到的信号进行最大比合并，最后解码得到想要的信号。

假定两个时隙为等时隙划分。在本发明中，针对在满足d2d用户和宏蜂窝用户各自的qos要求的条件下，设计了一种提升系统吞吐量的d2d协作传输方法，具体就是用d2d辅助宏蜂窝用户与基站进行通信，同时我们还设计了一种基于上述协作传输方案的联合信道分配方法，最后达到最大化系统整体吞吐量的目的。

一种提升系统吞吐量的d2d协作传输方法，具体步骤如下：

s1、把一对d2d用户和一个宏蜂窝用户之间满足各自qos需求时进行最大化吞吐量传输问题，建模为一个最优化问题，其中，所述最优化问题是一个非凸优化问题；

s2、采用问题分解的方法，把原始问题分解为多个子问题，对于每个子问题都有一个唯一的解析解，组合这些子问题的解就可以得到原始问题的解，具体为：

s21、假设d2d用户和宏蜂窝用户各自的发射功率固定且为他们所允许的最大发射功率，优化叠加编码的功率分配因子；

s22、对d2d和宏蜂窝用户之间的配对进行优化，也就是一个d2d用户要复用哪一个宏蜂窝用户的信道，最终用0-1整数规划的方法进行优化，以使得系统整体的吞吐量最大。

本发明的有益效果是：

本发明方法可以在同时保证d2d用户和宏蜂窝用户qos的情况下，通过基于叠加编码的协作传输策略，以及多用户联合信道分配策略，可以使得系统总的吞吐量最大，通过仿真结果，如附3所示，相比于传统的方法，本发明的方法可以大幅度提升系统的吞吐量。

附图说明

图1是本发明的系统模型图。

图2叠加编码等时隙划分示意图。

图3仿真结果示意图-吞吐量对比。

具体实施方式

下面将结合实施例和附图，对本发明方法进行进一步说明。

首先对本发明的原理进行介绍：

叠加编码(superpositioncoding:sc)技术是一种分层编码调制技术，其最早可以追溯到1972年cover,t.m.的工作，在该文献中，cover,t.m.给出了sc技术的基本思想以及初步的性能分析；但是对其更加深入的、切合实际的研究始于2002年，y.liu等人指出，尽管理论上sc可以包括多层甚至无穷层不同速率调制信号的叠加，但是在实际系统中，采用两级sc就可以使系统吞吐量等性能接近最优的无穷多层sc系统的性能，所以，考虑到d2d用户的执行复杂度，在现有的文献中，主要研究两级速率叠加编码及其应用。

一般sc系统都是以总发射功率p为约束来进行研究、且与其它系统比较，如果假设基本信号和附加信号之间的功率分配因子为α(0＜α＜1)，附加信号的功率为p1＝αp，基本信号的功率为p0＝(1-α)p，则叠加编码发送信号x为：通过调整功率分配因子α的值，可以使系统工作在最佳状态。在进行功率分配时，可以考虑给信道质量差的用户信号分配较大的功率，而信道质量较好的用户信号分配较小的功率，这样可以保证吞吐量与公平性之间较好的折衷。

在接收端一般采用利用连续干扰消除(successiveinterferencecancellation:sic)技术来对信号进行分级解码接收。sic技术是一种多用户接收技术，其特点是当对其中的一个信号进行解码时，另一个信号当做干扰信号。

对于宏蜂窝用户来说，它通过与d2d用户协作，能够实现的最大传输速率为：为在第一个时隙，cu与d-tx之间的传输速率，为第二个时隙宏蜂窝用户的可实现数据率，他是基站执行最大比合并之后得到的结果，d-tx与基站之间的传输速率。

其中，p、q分别为宏蜂窝用户和d2d用户的发射功率，分别为固定值且为他们的最大发射功率，n0为噪声功率，g0,g1分别为cu-bs以及cu-d-tx之间的信道增益，h1为基站d-tx与基站之间的信道增益，如附图1所示。若宏蜂窝用户的最低速率要求为ρc，则可得：

d-rx利用接收到的两个时隙的信号，尝试对cu的信号进行解码。

对于d-rx来说，假设其总是能正确解码出cu的信号，这是合理的，因为d2d发射机和接收机之间的距离往往很近，大概只有10米左右，因此宏蜂窝用户到d2d发射机的信道增益和宏蜂窝用户到d2d接收机的增益应该很相近，因此，d2d接收机也有很大概率能够解码出宏蜂窝用户的信号。

则此时，d-rx利用连续干扰消除能够完全消除d-tx信号中的cu信号，因此d2d用户之间实现的通信速率为：

假设，d2d用户之间需要满足的数据率为ρd，则系统的优化目标函数为：

其中，g’0，g’1，g’2，h’0，h’1分别代表

最大化吞吐量的协作传输策略：

为了推导出在系统中只存在一对d2d用户和一个宏蜂窝用户时的功率分配因子的解析解。我们通过求解最优的α，以使得系统总的吞吐量最大，同时保证d2d和cu的qos。下面我们对以及两种情况分别进行讨论。

若

s.t.0＜α＜1

此时系统的优化函数为：

又因为求解最大化的问题等价于求解的最大化。则我们可以得到化简之后

s.t.0≤α≤1

的求解表达式如下：

上面的约束的条件可以简略的表示为：

lowerbound≤α≤upperbound

其中，

因此上述问题就变成了一个拥有线性约束的单变量优化问题，我们对r0求导可得：

令r0，＝0可得

化简可得：

进一步化为：

其中为一个常数。另外我们假设λ＝2q²h’0h’1(1+qh’1)pg’0，下面讨论α何值时，系统总的吞吐量最大。

若λ²-4κγ≤0

α＝lowerbound

若λ²-4κγ＞0

导数为0的两个点的值为：

因为α1和α2的值均大于零，我们根据α1，α2的取值范围来讨论何时取得最优值。

若α2＜lowerbound

α＝lowerbound

若

若，lowerbound≤α1≤upperbound，并且α2≥upperbound，此时

α＝upperbound

α1＜lowerbound，并且α2≥upperbound

α＝upperbound

α1≤lowerbound，lowerbound≤α2＜upperbound，此时可得

α＝α2

若

此时系统的优化函数为：

s.t.0＜α＜1

上式可以化简为：

s.t.0≤α≤1

因为r0的值随着α单调递减，因此为使得r0取得最大值，此时α的取值为：

通过上面的推导，我们得到了在各种情形下的α的取值，由此，我们也可以得到采用协作传输策略时系统总的吞吐量，d-tx和cu各自的发射功率固定且为最大值：

现在得到的结果是：系统中只存在一对d2d用户和一个宏蜂窝用户cu时的结果，下面我们将分析在系统中存在多个d2d通信对和多个宏蜂窝用户cu时的情形。

多用户d2d通信网络中联合信道分配的步骤：

我们考虑ofdm系统中，有n个宏蜂窝用户的集合为{cuei},i＝1,2,...,n，d对d2d用户的集合为{duej},j＝1,2,...,d，并且d≤n，每个宏蜂窝用户都拥有一个独立的子载波。我们用ηij表示duej复用cuei的信道时，由于增加了duej后，系统在信道i上总的吞吐量。我们用x＝[xij]n×d表示信道复用矩阵，当xij＝1时，表示duej可以共享cuei的信道，当xij＝0时，则表示duej不可以复用cuei的信道。

假定每个d2d最多只能共享一个宏蜂窝用户的子载波，每个宏蜂窝用户的子载波也最多只能同时被一个d2d用户所共享。所以，我们可以把载波复用分配问题建模为如下所示的优化问题：

xij∈{0,1}；

其中，为第i个宏蜂窝用户的传输速率，为第j个d2d用户所实现的传输速率，p_cu和p_d分别表示宏蜂窝用户和d2d用户的最大发射功率。

优化目标为：在拥有n个宏蜂窝用户的系统中，激活d对d2d用户时，使得系统总的吞吐量最大。

因此，为了使得系统在满足通信速率要求的同时，最大化系统总的吞吐量，此时的信道资源分配问题就变成了0-1指派问题，而该问题可以用匈牙利算法来求解。具体资源分配过程如下：

d2d用户有通信需求时，通过控制信道向基站发送通信请求。

基站根据信道状态信息，由上面分析的结果，确定d2d与每个宏蜂窝用户共享信道时采用的叠加编码功率分配因子，并由公式计算出采用该策略所花费的功率，并得出由于激活该d2d后系统总的吞吐量，并计算出此时d2d用户和宏蜂窝用户各自的通信速率，最终的到吞吐量矩阵、cue和d2d的速率矩阵以及协作策略、cue和d2d的功率分配矩阵，分别表示为：

基站根据速率矩阵对功耗矩阵进行修正。具体实施方法为：把得到的速率矩阵φc和φd中的元素分别与我们预先设定的目标速率ρc,ρd相比较，若或者则我们就把ηij置为无穷小。通过这种方式，我们可以降低实际计算过程中，d2d对和宏蜂窝用户之间配对的可能性。

基站在得到修正过的吞吐量矩阵之后，就可以基于我们修正过的吞吐量增加矩阵，利用匈牙利算法来求解得到信道复用矩阵x＝[xij]n×d。

基站再次根据速率矩阵的约束对信道复用矩阵进行修正，原因是，当目标速率要求比较高时，将会有很多的功率增加矩阵元素为无穷小，导致匈牙利算法仍然有可能得到不满足速率要求的信道分配策略，因此仍然需要二次检验；检验方法为：遍历所得到的信道复用矩阵中的每一个元素，如果元素xij＝1，那么我们就检查此时d2d用户和宏蜂窝用户各自的速率是否满足要求，即若满足，则xij＝1保持不变，如果不满足，则把xij＝0。从而得到最终的信道分配矩阵。

基站根据最终的信道复用矩阵以及d2d协作策略和功率分配方案发送给各个d2d用户和宏蜂窝用户。

如图1所示：

将每一对d2d用户和宏蜂窝用户cu进行配对，让他们共享信道资源，然后确定各自的发射功率或者功率分配因子，最终得到吞吐量矩阵、cue和d2d的速率矩阵以及协作策略、cue和d2d的功率分配矩阵，分别表示为：

若是采用协作传输策略，将协作矩阵c的相应位置1，则各自的发射功率和叠加编码功率分配因子为：

p＝p_cu

q＝p_d

功率分配因子α的确定步骤如下：

若

假设，

当λ²-4κγ≤0时

α＝lowerbound

当λ²-4κγ＞0时

若α2＜lowerbound

α＝lowerbound

若

若，lowerbound≤α1≤upperbound，并且α2≥upperbound，此时

α＝upperbound

若α1＜lowerbound，并且α2≥upperbound，此时

α＝upperbound

若α1≤lowerbound，lowerbound≤α2＜upperbound，此时可得

α＝α2

若

此时α的取值为：

得到最终的发射功率和功率分配因子后，我们可以通过下式获得系统总的吞吐量：

最后把得到的数据记入吞吐量矩阵、cue和d2d的速率矩阵以及cue和d2d的功率分配矩阵矩阵的相应位置：

在得到上面的数据后，系统要对d2d用户和cue用户之间的信道共享进行配对，即确定哪个d2d用户要共享哪个宏蜂窝用户的信道，根据下面的联合信道分配策略，进行最终的信道分配：

xij∈{0,1}；

采用匈牙利算法对上述问题进行优化，得到最终的信道分配策略，基站将最终信道分配策略、协作策略以及功率分配策略发送给各个用户，完成整个调度过程。