一种异步D2D网络中基于PPP分布和OFDM系统的建模方法与流程

本发明属于移动通信技术领域，针对异步d2d网络提出了一种基于ppp分布和ofdm系统的建模方法，可以用于异步d2d网络的系统级研究以解决系统级研究建模上的难题。

背景技术：

作为未来5g的关键技术，终端直通(d2d)技术允许移动终端不经过基站直接进行点到点的通信，它是一种允许终端之间通过复用小区资源直接进行通信的技术。5g传输所表现出的低时延、高可靠性、低功耗的特点，能够很好地服务于物联网应用。d2d技术可以提高网络的总吞吐量，在节约无线资源的同时还可以减轻基站负担，使通信时间缩短。此外，由于d2d通信的各终端设备间距离较近，所以消耗的功率也比较低，与传统模式下相比，可节约大约44％的能量。实际上，在d2d技术出现之前，已有类似的通信技术出现，如蓝牙，wi-fidirect和flashlinq技术。由于某些原因，wi-fidirect和flashlinq这两种技术没能大范围商用，而3gpp组织所研究的d2d技术在某种程度上弥补点到点通信的不足。d2d技术与其它不依靠基础网络设施的直通技术相比更加灵活，不仅在基站控制下可以实现连接和资源分配，而且在无网络基础设施的情况下同样可以实现信息之间的交互。d2d技术能够满足用户设备间大量的信息交互，同时传输速度也加快了，与免费的wi-fidirect相比更具可靠性。

在通常的仿真分析中，我们都习惯于假设d2d网络中各用户是同步的，但是在实际环境中，网络中各用户并不能做到精确的同步，所以对于异步d2d通信系统进行性能分析是非常有必要的。关于异步传输，公开号为cn106358247a、名称为“一种非均匀子带叠加的ofdm通信方法及系统”的发明公开了一种非均匀子带叠加的ofdm通信方法及系统，其原理是发射端根据不同的应用场景，把整个信道带宽划分为多个子带，且每个子带的子载波间隔和时域符号长度可以不同。继而把高速的码流通过子带划分变成低速的码流，以此降低信号采样速率，提高频谱利用率。接收端进行与发射端对应的一系列逆处理即可得到估计的发送数据，以此来实现带宽的灵活配置和信号的异步传输。但该发明的计算复杂度较高，而且对于时间未对准的异步网络而言，干扰功率的计算本身就是一个非常复杂的问题。

技术实现要素：

本发明针对d2d网络中各用户并不能做到精确同步且时间未对准的异步网络中干扰功率的计算较复杂等一系列问题，提出了一种异步d2d网络中基于ppp分布和ofdm系统的建模方法，对sinr的计算进行简化。该方法可以很方便地用于异步d2d网络的系统级研究，解决了系统级研究建模上的难题。除此之外，本发明还可用于自组网和蜂窝网络的系统级性能分析。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是一种异步d2d网络中基于ppp分布和ofdm系统的建模方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：在公共安全场景下，一个接收设备同时收到来自n个发送设备发来的发现信号，网络中各用户是异步的，每条通信链路均存在各自的时间偏差d，它们相互独立，假设该区域内用户位置服从泊松点过程分布，且用户设备分布密度用λ表示，建立合理的位置系统，确定网络中用户坐标参数；

步骤2：每个用户设备均携带发现信号信息，发现信号由训练序列和有用信号序列组成，有用信号序列采用ofdm波形表示；

步骤3：假设路径损耗系数为α，将信道增益gi表示为：gi＝||xi||^-αfi，其中α＞2是路径损耗指数，fi是从发送设备到接收设备链路上的衰落，考虑独立瑞利衰落情况，fi服从指数分布，fi～exp(1)；

步骤4：以某一移动设备位置为原点，以一定距离为半径作圆，当某一移动设备到坐标原点的距离不大于该距离时，则认为该移动设备可被搜索到，否则不能；

步骤5：若某移动设备在被搜索范围内，则执行步骤6；若某移动设备不在被搜索范围内，则执行步骤4；

步骤6：以原点位置处移动设备作为典型接收设备，即可得到接收端收到的发现信号的集合；

步骤7：在单链路情况下，对接收端收到的发现信号进行详细的链路级分析，对收到的发现信号进行处理，化简得到有用信号功率的表达式；

步骤8：仅考虑d2d用户对间和d2d用户自身的干扰，确定干扰来源，对干扰功率进行化简处理，得到简化后的总干扰功率表达式；

步骤9：根据上述的计算处理，得到简化后的sinr的表达式，根据该一阶sinr模型，可对异步d2d通信进行系统级性能分析；

步骤10：设定sinr门限值t，当sinr大于检测门限t时，表明d2d设备发现成功；当sinr小于检测门限t时，表明d2d设备发现未成功。

进一步，上述步骤1中所述λ值越小，代表用户设备分布越密集。

上述步骤2中，发送设备发出的是一个ofdm波形，故对于发送设备i，时域信号si(t)可表示为：

其中：ei为发送设备i每个采样点的发射功率，m为ofdm符号数，n为总的子载波数，k为子载波参数，si[k；m]为第m个ofdm符号的第k个子载波上发送设备i的数据符号，ts＝tcp+td为一个ofdm符号的持续时间，td为数据部分持续时间，tcp为循环前缀的持续时间，为一个分段函数，若t∈a结果为1，否则结果为0，这里假设数据符号{si[k；m]}是独立同分布的，且均值为0，方差为1。

上述步骤4中，作为优选，所述一定距离不小于20米。

上述步骤7具体包括：考虑发送设备i和一个典型接收设备，忽略来自其他用户设备发射的发现信号，发送设备i发出的信号si(t)的第m个ofdm符号的第n次时域采样信号可表示为：

其中：ncp＝ntcp/td为循环前缀采样点的个数，di为发送设备i与接收设备之间的时间偏差，一般情况下假设

对于每个ofdm符号m，接收设备为了解码发送设备i发射的第m个ofdm符号，需要丢掉当前接收窗中的前ncp个采样点，再对剩下的n个采样点进行fft变换，下面对接收设备收到的数据的起点位置分四种情况进行考虑，假设信道增益为1：

1)-(n+ncp)≤di≤-n：此时接收设备收到的第m个ofdm符号中用于做fft变换的n个采样点可表示为：

y[n；m]＝si[n-di-n-ncp；m+1],n＝0,...,n-1(3)

2)-n≤di＜0：此时接收设备收到的第m个ofdm符号中用于做fft变换的n个采样点可表示为：

3)0≤di＜ncp：此时接收设备收到的第m个ofdm符号中用于做fft变换的n个采样点可表示为：

y[n；m]＝si[-di+n；m],n＝0,...n-1(5)

4)ncp≤di≤n+ncp：此时接收设备收到的第m个ofdm符号中用于做fft变换的n个采样点可表示为：

即对于不同的起点，接收设备收到的n个采样点各不相同，第m个ofdm符号的第l个子载波上接收到的信号可表示为：

发送设备i的第m个ofdm符号的第l个子载波上总的接收功率表示为：

pi[l；m]＝e[|y[l；m]|²](8)

通过进行上述运算和化简处理，如果认为si[l；m]是接收设备想要的信息符号，则四种情况下接收设备收到的有用信号功率可表示为：g(di)gi[m]ei，其中

由于假设的信道是平坦衰落信道，故信道增益与子载波无关，总的接收功率中除了有用信号功率外，剩余部分即为干扰信号功率。

上述步骤8具体包括对于一个窄带平坦衰落的ofdm信道，不需要考虑时间偏差dj和子载波变量l的数值，发送设备j发出信息，对接收设备而言，接收到的总的信号功率约等于pj(l)＝gjej，由此，假设不同的用户设备发送的符号是相互独立的，故接收设备i受到的总干扰功率约等于

上述步骤9中所述一阶sinr模型在时间未对准的异步网络的系统级研究中，子载波sinri[l]可表示为：

在系统级研究中，先做三点假设：(1)发送设备的发射功率均设为e；(2)发送与接收的时间偏差di与累计分布函数是相互独立的；(3)将信道增益gi表示为：gi＝||xi||^-αfi，其中α＞2是路径损耗指数，fi是从发送设备到接收设备链路上的衰落，为处理方便，考虑独立瑞利衰落情况，fi服从指数分布，fi～exp(1)，此时，sinri[l]可表示为：

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

1，本发明通过对ofdm发送时间未对准分四种情况进行详细的链路级分析，得到信号功率的表达式，并通过进一步的假设验证，对接收端受到的总干扰功率进行简化，提出一个易处理的一阶sinr模型。

2，本发明的建模方法具有两大优势：

1)计算sinr只需要考虑发射设备和接收设备之间的时间偏差；

2)对发射设备j来说，接收设备收到的信号功率可简化为pj(l)＝gjej，大大简化了系统级研究工作。该模型与实际通信环境非常吻合，可以很方便地用于异步d2d网络的系统级研究，解决了系统级研究建模上的难题。

3，本发明还可用于自组网和蜂窝网络的系统级性能分析。

附图说明

图1为本发明的建模流程图。

图2为本发明的d2d通信系统整体架构图。

图3为本发明的异步d2d通信系统模型图。

图4为本发明的fft窗口位置情况分布图。

图5为本发明的有时间偏差的ofdm信号的接收功率分布图。

图6为本发明的泊松网络中总干扰功率与仿真链路中总干扰功率图。

具体实施方式

现结合附图对本发明作更进一步说明。

如图1所示，本发明提出的一种异步d2d网络中基于ppp分布和ofdm系统的建模方法，包含10个步骤。

一般的d2d通信系统如图2所示，包括小区内d2d通信，小区间d2d通信等模式。本发明所提出的建模方法是基于同一小区内d2d通信研究的，假设d2d网络中，各用户位置服从ppp分布，基于ppp的异步d2d网络系统模型如图3所示。一个接收设备同时收到来自n个不同的发送设备发来的发现信号，网络中各用户是异步的，每条通信链路均存在各自的时间偏差d，它们相互独立。假设d2d网络中，发送设备发出的是一个ofdm波形，故对于发送设备i，时域信号si(t)可表示为：

其中：ei为发送设备i每个采样点的发射功率，m为ofdm符号数，n为子载波总数，k为子载波参数，si[k；m]为第m个ofdm符号的第k个子载波上发送设备i的数据符号，ts＝tcp+td为一个ofdm符号的持续时间，td为数据部分持续时间，tcp为循环前缀的持续时间，为一个分段函数，若t∈a结果为1，否则结果为0。由于数据符号{si[k；m]}很复杂，故假设它是独立同分布的，且均值为0，方差为1。

假设在d2d网络中，所有用户设备的位置服从密度为λ的ppp分布，我们将所有d2d用户的集合用φ表示。发送设备i∈φ用xi表示。

在链路级研究中，我们考虑发送设备i和一个典型接收设备，忽略来自其他发送设备发射的信号。对发送设备i发出的信号si(t)的第m个ofdm符号的第n次时域采样表示为：

其中：ncp＝ntcp/td为循环前缀采样点的个数，di为发送设备i与接收设备之间的时间偏差。一般情况下，我们假设

对于每个ofdm符号m，接收设备为了解码发送设备i发射的第m个ofdm符号，需要丢掉当前接收窗中的前ncp个采样点，再对剩下的n个采样点进行fft变换。下面对接收设备收到的数据的起点位置分四种情况进行考虑，如图4所示，假设信道增益为1。

1)-(n+ncp)≤di≤-n：此时接收设备收到的第m个ofdm符号中用于做fft变换的n个采样点可表示为：

y[n；m]＝si[n-di-n-ncp；m+1],n＝0,...,n-1(3)

2)-n≤di＜0：此时接收设备收到的第m个ofdm符号中用于做fft变换的n个采样点可表示为：

3)0≤di＜ncp：此时接收设备收到的第m个ofdm符号中用于做fft变换的n个采样点可表示为：

y[n；m]＝si[-di+n；m],n＝0,...n-1(5)

4)ncp≤di≤n+ncp：此时接收设备收到的第m个ofdm符号中用于做fft变换的n个采样点可表示为：

从上述分析可见，对于不同的起点，接收设备收到的n个采样点各不相同。第m个ofdm符号的第l个子载波上接收到的信号可表示为：

发送设备i的第m个ofdm符号的第l个子载波上总的接收功率表示为：

pi[l；m]＝e[|y[l；m]|²](8)

通过进行上述运算和化简处理，如果认为si[l；m]是接收设备想要的信息符号，则四种情况下接收设备收到的有用信号功率可表示为：g(di)gi[m]ei。其中

由于假设的信道是平坦衰落信道，故信道增益与子载波无关。总的接收功率中除了有用信号功率外，剩余部分即为干扰信号功率。由于干扰信号功率的表达式较复杂，此处就不予列举。

从链路级分析结果可见，在一个时间未对准的异步网络中，干扰功率的计算非常复杂，即时间偏差的细节化的模型在系统级研究中很难处理，所以sinr值的计算很困难。

为了解决系统级研究建模上的困难，通过观察图5可发现，不同时间偏差下，除了少数边界子载波外，有用子载波上接收功率都是一样的。对于一个窄带平坦衰落的ofdm信道，不需要考虑时间偏差dj和子载波变量l的数值，发送设备j发出信息，对接收设备而言，接收到的总的信号功率约等于pj(l)＝gjej。由此，我们假设不同的用户设备发送的符号是相互独立的，故接收设备i受到的总干扰功率约等于下面对这一假设进行验证。我们假设时间偏差di服从均值为0，标准差为σ的高斯分布，在ofdm系统中残留时间偏差服从高斯分布。将假设的总干扰功率与仿真链路中总的干扰功率进行仿真对比，如图6所示。从图6可见，在有用子载波范围内，仿真曲线与估计的值几乎是完全重合的，假设成立。

基于以上一系列的分析验证，本发明提出一个简单的一阶sinr模型，它可以很方便地用于系统级的研究中，为保证模型的精确性，假设信道是平坦的且子载波的数目足够大从而将边缘子载波的影响降到最小。

在时间未对准的异步网络的系统级研究中，子载波sinri[l]可表示为：

在系统级研究中，先做三点假设：(1)发送设备的发射功率均设为e；(2)发送与接收的时间偏差di与累计分布函数(cdf)是相互独立的；(3)将信道增益gi表示为：gi＝||xi||^-αfi，其中α＞2是路径损耗指数，fi是从发送设备到接收设备链路上的衰落，为处理方便，考虑独立瑞利衰落情况，fi服从指数分布，fi～exp(1)。此时，sinri[l]可表示为：

根据本发明提出的一阶sinr模型，设定sinr的门限值t，若sinr大于t，则d2d设备发现成功；否则，d2d设备发现不成功。通过该一阶sinr模型可对异步d2d通信进行系统级性能分析，包括可解码的发送设备的平均数目系统吞吐量最靠近用户设备的解码率p(sinri≥t|x0＝x,f0＝f,d0＝τ)等。

需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明所限定的范围。