一种数据传输方法、装置以及计算机存储介质和系统与流程

1.本技术涉及通信技术领域内的设备到设备(device to device，d2d)通信，尤其涉及一种数据传输方法、装置以及计算机存储介质和系统。


背景技术：

2.近年来，随着移动数据流量需求的爆发式增长，d2d通信被认为是下一代移动通信网络的关键技术，在增强系统容量和频谱利用率方面有极其明显的增益。其中，在通信范围内，用户设备(user equipment，ue)之间可以通过d2d通信完成信息的传送和交换；并且利用d2d通信的分组转发技术虽然能够提升蜂窝整体性能，但同时存在安全性和有效性差的问题，而通过引入社交属性的概念，可以有助于这些问题的改善。
3.然而，目前业界主流的解决方案虽然加入了对社交属性的考虑，但是并未很好的考虑用户设备之间的社交属性，比如忽略了实际场景下用户具有很强的移动性特点，从而仍然会导致d2d分组的有效性较差，严重影响了d2d通信的内容分发效率。


技术实现要素：

4.本技术提出一种数据传输方法、装置以及计算机存储介质和系统，可以提升高移动性下d2d分组的准确性和数据传输的安全性，能够减轻基站由于重复下载冗余内容所导致的压力。
5.为达到上述目的，本技术的技术方案是这样实现的：
6.第一方面，本技术实施例提供了一种数据传输方法，应用于d2d通信系统，该方法包括：
7.基于待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件，形成多个d2d组；
8.计算每一d2d组对应的平均连接概率，根据所计算的平均连接频率对每一d2d组进行初始资源分配；
9.根据所分配的初始资源信息，在d2d组内进行数据传输。
10.第二方面，本技术实施例提供了一种数据传输装置，该数据传输装置包括分组单元、资源分配单元和数据传输单元；其中，
11.所述分组单元，配置为基于待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件，形成多个d2d组；
12.所述资源分配单元，配置为计算每一d2d组对应的平均连接概率，根据所计算的平均连接频率对每一d2d组进行初始资源分配；
13.所述数据传输单元，配置为根据所分配的初始资源信息，在d2d组内进行数据传输。
14.第三方面，本技术实施例提供了一种数据传输装置，该数据传输装置包括存储器和处理器；其中，
15.所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；
16.所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行如第一方面所述的方法。
17.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有数据传输程序，所述数据传输程序被至少一个处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
18.第五方面，本技术实施例提供了一种d2d通信系统，该d2d通信系统包括用户设备和通信设备；其中，所述通信设备内至少包括有如第二方面或第三方面所述的数据传输装置。
19.本技术所提供的一种数据传输方法、装置以及计算机存储介质和系统，应用于d2d通信系统，基于待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件，形成多个d2d组；计算每一d2d组对应的平均连接概率，根据所计算的平均连接频率对每一d2d组进行初始资源分配；根据所分配的初始资源信息，在d2d组内进行数据传输。这样，利用社交独立的中餐馆算法，综合考虑包括社交信任度、兴趣相似度以及物理约束条件在内的社交属性，不仅提升了高移动性下d2d分组的准确性和有效性，提高了d2d通信的内容分发效率，而且还提高了数据传输的安全性；同时利用d2d分组还提升了频谱利用率，能够减轻基站由于重复下载冗余内容所导致的压力。
附图说明
20.图1为本技术实施例提供的一种数据传输方法的流程示意图；
21.图2为本技术实施例提供的一种d2d通信系统的架构示意图；
22.图3为本技术实施例提供的另一种数据传输方法的流程示意图；
23.图4为本技术实施例提供的一种数据传输装置的组成结构示意图；
24.图5为本技术实施例提供的另一种数据传输装置的组成结构示意图；
25.图6为本技术实施例提供的一种数据传输装置的具体硬件结构示意图；
26.图7为本技术实施例提供的一种d2d通信系统的组成结构示意图。
具体实施方式
27.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关申请，而非对该申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关申请相关的部分。
28.在当前的通信和互联网领域中，万物互联已经成为科技发展的必然趋势。然而人们各种需求的多样化所带来的数据量急速增长，与当前的通信技术的发展产生了不同步的现象。这时候，d2d通信技术从出现至今，已经成为通信研究的热点。作为面向新兴5g网络的关键技术，d2d通信具有潜在的提高系统性能、提升用户体验、扩展蜂窝通信应用的前景，受到了各界的广泛关注。
29.不同于传统的蜂窝用户设备(cell user equipment，cue)严重依赖于基站进行数据传输与控制，d2d通信技术允许用户仅依赖基站进行控制信息的处理，而数据则通过d2d用户设备(d2d user equipment，due)直连的方式进行传输，无需经过基站。也就是说，d2d通信技术又可以称作终端直通技术，它可以在基站的控制下对设备与设备之间进行直接通信，并且不需要基站来转发。
30.在实际应用中，ue之间可以通过d2d通信技术直接完成信息的传送与交换。利用d2d通信技术进行分组转发的策略虽然能够提升蜂窝整体性能，但是同时存在安全性和有效性差的问题，这时候社交属性的加入将有助于这些问题的改善。传统的d2d通信由于未考虑通信双方的社交背景，导致在d2d通信过程中安全性较差，通信效率低下。而通过引入社交属性的概念，可以极大地改善这一现象。然而，目前业界主流的解决方案虽然加入了对社交属性的考虑，但是并未很好的考虑用户设备之间的社交属性，比如并未针对用户状态实时变化的情况进行考量，忽略了实际场景下用户具有很强的移动性特点，从而仍然会导致d2d分组的有效性较差，严重影响了d2d通信的内容分发效率。
31.基于此，本技术实施例提供了一种数据传输方法，应用于d2d通信系统，基于待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件，形成多个d2d组；计算每一d2d组对应的平均连接概率，根据所计算的平均连接频率对每一d2d组进行初始资源分配；根据所分配的初始资源信息，在d2d组内进行数据传输。这样，利用社交独立的中餐馆算法，综合考虑包括社交信任度、兴趣相似度以及物理约束条件在内的社交属性，利用用户设备之间的社交关系强度可以评估出用户设备之间的信任度，滤除大部分不被信任的节点，从而不仅提升了高移动性下d2d分组的准确性和有效性，提高了d2d通信的内容分发效率，而且还提高了数据传输的安全性；同时利用d2d分组还提升了频谱利用率，能够减轻基站由于重复下载冗余内容所导致的压力。
32.下面将结合附图对本技术各实施例进行详细说明。
33.本技术的一实施例中，参见图1，其示出了本技术实施例提供的一种数据传输方法的流程示意图。如图1所示，该方法可以包括：
34.s101：基于待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件，形成多个d2d组；
35.需要说明的是，该方法应用于d2d通信系统。在该d2d通信系统中，包括有用户设备和通信设备。其中，用户设备可以包括新增加的待分组用户设备和已有的d2d用户设备，通信设备内可以集成有数据传输装置，从而在d2d通信系统中，通信设备能够实现对用户设备的d2d分组。
36.还需要说明的是，用户设备可以是平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、个人数字助理(personal digital assistant，pda)、导航装置、可穿戴设备、台式计算机等，而通信设备可以是基站、服务器等，本技术实施例不作任何限定。
37.如图2所示，其示出了本技术实施例提供的一种d2d通信系统的架构示意图。在图2中，该d2d通信系统除了包括有用户设备和基站之外，还包括有手持用户设备的用户；一个用户对应一个用户设备。其中，用户设备又分为普通设备和组中心设备，用户又分为普通用户和组中心用户；这里，假定有2个d2d组，每个d2d组内包括有3个普通设备和1个组中心设备；而且每个d2d组内的用户设备(包括3个普通设备和1个组中心设备)均可以通过网络与基站进行通信。以图2所示的架构为例，本技术实施例考虑了经典的单蜂窝超密集网络场景，即单个蜂窝网络内拥有大量的用户设备(比如校园和办公室等)。利用社交的相互作用和用户间的相互距离，可以将d2d用户设备的分组过程建模为社交独立的中餐馆(social-department chinese restaurant process，s-dcrp)模型，以实现强社交关系的分组。
38.具体来讲，s-dcrp模型可以根据兴趣相似性和用户之间的社交互动，将多个d2d用
户设备进行d2d分组。假定有n个d2d用户，而且只有其中物理距离足够近的用户由于物理限制而形成d2d组，预设k＝{1，2，3.，k}为具有基数|k|的簇集，表示d2d群集。中餐馆算法是通过模仿客人到达餐厅后选择与人共用一桌还是自己单独成桌的过程，将每一个新到达的用户所持有的用户设备分配进已有的d2d组内或者独立成组。第一个到达的用户所持有的用户设备独立成组，而当用户n到来时，之前已到来的用户所持有的用户设备已经被分为k个组，假定已有的d2d组可以用ξ＝{c1,c2,c3,...,ck}表示。假定ci是第i个d2d组的用户设备集合，nk是第k个d2d组的用户集合，这里，i和k用于表示序号，且i和k均为大于0的正整数。
39.结合图2所示的架构示例，根据多个用户设备的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件等社交属性，可以计算出待分组用户设备加入第i个d2d组(用ci表示)的概率，并以此概率加入ci组或者独立成组，从而形成多个d2d组。然后，根据经计算出的分组活跃度为分组选择合适的蜂窝用户进行资源复用，活跃度高的组分配拥有更多的资源的蜂窝用户。
40.s102：计算每一d2d组对应的平均连接概率，根据所计算的平均连接频率对每一d2d组进行初始资源分配；
41.需要说明的是，分组活跃度可以用平均连接概率表示。当d2d分组完成之后，可以计算出每一d2d组对应的平均连接概率，用θc表示，然后根据θc值对每一d2d组进行初始资源分配。具体来讲，高θc值的d2d分组倾向于高频连接，即可能同时处理多个d2d连接，因此会分配给拥有更多资源块的蜂窝用户进行复用，以保证其性能。
42.s103：根据所分配的初始资源信息，在d2d组内进行数据传输。
43.需要说明的是，在完成d2d分组以及资源分配之后，可以根据所分配的初始资源信息在d2d组内进行数据传输；也可以是d2d组内至少一个用户设备上传目标资源信息，然后将目标资源信息在该d2d组内进行数据传输。
44.这样，由于社会群体代表了用户间的兴趣相似度，正如同一句古语“物以类聚，人以群分”，兴趣爱好相似的用户设备上可能会拥有其他用户也需要的文件，通过将拥有共同兴趣的人分为一组，当用户申请该文件时，便可以直接在d2d组内通过d2d通信链接进行数据传输，而无需通过基站进行重复下载。
45.本实施例提供了一种数据传输方法，应用于d2d通信系统。基于待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件，形成多个d2d组；计算每一d2d组对应的平均连接概率，根据所计算的平均连接频率对每一d2d组进行初始资源分配；根据所分配的初始资源信息，在d2d组内进行数据传输。这样，利用社交独立的中餐馆算法，综合考虑包括社交信任度、兴趣相似度以及物理约束条件在内的社交属性，不仅提升了高移动性下d2d分组的准确性和有效性，提高了d2d通信的内容分发效率，而且还提高了数据传输的安全性；同时利用d2d分组还提升了频谱利用率，能够减轻基站由于重复下载冗余内容所导致的压力。
46.本技术的另一实施例中，参见图3，其示出了本技术实施例提供的另一种数据传输方法的流程示意图。如图3所示，该方法可以包括：
47.s301：接收待分组用户设备发送的请求信息；
48.s302：根据所存储的历史记录，判断待分组用户设备是否存在违法信息；
49.需要说明的是，d2d通信系统中存储有历史记录，比如用户历史记录；这样，待分组用户设备可以向通信设备(比如基站)发送请求信息；在通信设备接收到请求信息后，根据
所存储的用户历史记录，判断待分组用户设备是否存在违法信息；如果判断结果为是，即待分组用户设备存在违法信息；那么将直接结束流程；如果判断结果为否，即待分组用户设备不存在违法信息；那么可以继续执行步骤s303。
50.具体来讲，可以利用预设函数模型将该用户的社交信任度、兴趣相似度以及物理约束条件统一起来，能够计算出待分组用户设备的综合距离值；然后将该综合距离值与预设阈值进行比较，如果该综合距离值大于预设阈值，表明了该待分组用户设备是合法有效的，那么可以将其加入d2d分组中，以便后续进行d2d分组。
51.s303：若所述待分组用户设备不存在违法信息，则确定所述待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的物理距离、社交距离和兴趣距离；
52.需要说明的是，可以通过确定待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的物理距离、社交距离和兴趣距离，以确定出待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件。
53.在一些实施例中，所述确定所述待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件，可以包括：
54.计算所述待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的物理距离；
55.计算所述待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交距离；
56.计算所述待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的兴趣距离；
57.这里，社交距离用于反映待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度，兴趣距离用于反映待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的兴趣相似度，物理距离用于反映待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的物理约束条件。
58.可以理解地，通过用户设备自身携带的定位传感器(或称为位置传感器)，比如全球定位系统(global positioning system，gps)、北斗星定位系统等，能够获得待分组用户设备的位置信息，以及多个d2d用户设备各自的位置信息，从而能够计算出待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的物理距离。
59.考虑到用户设备之间的物理距离限制，可以构造出d2d通信图g
p
＝(v,ε
p
)；其中，节点集合ν表示顶点集合，边集合表示边缘集合，这里，每一个节点代表一个用户设备，为节点m与节点n之间的边缘；仅当节点m和节点n在d2d通信范围内以便在集群中时，否则，为了考虑社交对用户分组的影响，还可以建立基于兴趣的社交图g
is
＝(v,ε
is
)来建模用户节点之间的社会关系，其中，为边缘集，为节点的兴趣相似度。
60.进一步地，社交关系代表了用户之间的关系亲密程度。通常用户会倾向于与朋友或家人分享自己设备中私人信息，而对陌生人保持保守态度，本技术实施例基于社交信任度的概念，引入用户间的社交距离，以提升d2d转发机制的安全性。这里，社交距离可以用下式表示，
61.s(n,l)＝-log2(p(n,l))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
62.其中，p(n,l)∈[0,1]为用户n和用户l之间的社交信任度。两个用户之间的信任度p(n,l)越大，那么社交距离越短。
[0063]
另外，社会群体代表了用户之间的兴趣相似度。正如同一句古语“物以类聚，人以群分”，兴趣爱好相似度的用户设备上可能拥有其他用户设备也需要的文件，通过将拥有共同兴趣的人分为一组，当用户申请该文件时，便可以直接在组内通过d2d进行文件传输，而无需通过基站重复下载。这里，可以引入加权余弦兴趣相似性的概念用于衡量两个用户之间的兴趣异同，如下式所示，
[0064][0065][0066]
其中，bi表示拥有兴趣i的用户数量，表示衡量一个兴趣的权重，i
n,l
表示用户n和用户l之间共有的兴趣。这里，
[0067][0068]
其中，bn表示用户n所拥有的兴趣数。与社交距离类似，可以定义兴趣距离用下式表示，
[0069]
i(n,l)＝-log2(sc(n,l))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0070]
这样，在得到待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的物理距离、社交距离和兴趣距离之后，可以计算待分组用户设备选择某一个d2d用户设备为d2d通信伙伴的概率，即可以计算出待分组用户与多个d2d用户设备分别对应的通信概率。
[0071]
s304：基于所述物理距离、所述社交距离以及所述兴趣距离，计算所述待分组用户设备与所述多个d2d用户设备分别对应的通信概率；
[0072]
这样，在得到待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的物理距离、社交距离和兴趣距离之后，在本技术实施例中，还可以加入物理距离、社交距离和兴趣距离，为了与传统的中餐馆(chinese restaurant process，crp)算法进行区分，可以将本技术实施例中的中餐馆算法用is-dcrp表示。
[0073]
根据上述式(1)和式(5)，能够得到用户n手持的待分组设备选择用户l手持的用户设备为d2d通信伙伴的概率如下式所示，
[0074][0075]
其中，p(n,l)表示用户n选择用户l为d2d通信伙伴的概率，即待分组用户设备与其他用户设备所对应的通信概率；m(n,l)表示用户n和用户l之间的距离；参数α为用户n独立成组期望的标量参数；同时兴趣距离与社交距离的联合函数如下，
[0076][0077]
其中，β1和β2分别表示社交距离和兴趣距离的权重的常参数，且β1+β2＝1。
[0078]
s305：根据所计算的通信概率，确定所述待分组用户设备加入已有分组或者独立成组的概率；
[0079]
这里，在根据式(6)计算出通信概率后，可以进一步确定出新到来的待分组用户n手持的待分组用户设备加入已有的第i个d2d组ci或者独立成组的概率，该概率的计算公式如下，
[0080][0081]
s306：根据所确定的概率，形成多个d2d组；
[0082]
还需要说明的是，由于d2d通信依赖于相近的物理位置来避免过大的路径损耗，同时由于分组需要复用蜂窝用户的资源，组内的用户数量必须控制在合理的预设数值之内以避免拥塞；其中，该预设数值根据实际情况进行设定，但是本技术实施例不作具体限定。
[0083]
进一步地，本技术实施例还可以定义一个判断因子，用μ
n,ci
表示；根据该判断因子来确定待分组用户设备是否能够加入已有分组或者独立成组。具体地，对于s306来说，所述根据所确定的概率，形成多个d2d组，可以包括：
[0084]
确定判断因子的取值；其中，所述判断因子用于判断所述待分组用户是否加入已有分组或者独立成组；
[0085]
若所述判断因子的取值等于1，则确定所述待分组用户按照所述概率加入已有分组或者独立成组，以形成多个d2d组。
[0086]
也就是说，判断因子为0-1的分布，具体计算公式如下，
[0087][0088]
其中，表示用于判断用户n手持的待分组用户设备是否满足加入已有分组ci的地理相近条件。如果待分组用户设备与当前分组ci的距离非常远，那么将会产生巨大的功率损耗，这时候失去了d2d通信的意义，因此，必须将两者之间的距离限制在可以接受的范围内，具体如下式所示，
[0089][0090]
其中，d
max
表示待分组用户设备与d2d组ci的位置中心qi(x,y)之间的物理距离，位置中心表示已经存在于d2d组ci中的用户设备的距离中心，具体公式如下，
[0091][0092]
其中，xj和yj分别为d2d组ci中用户设备的横坐标值与纵坐标值，mi为d2d组ci中用户设备的数量。
[0093]
对于判断因子而言，除了需要满足地理相近条件之外，还需要考虑d2d组ci中用户设备的数量是否已经达到上限，若已达到上限，就不能在接收新到达用户n所手持的待分组用户设备，因此定义如下，
[0094][0095]
很显然，当为1时，意味着待分组用户设备满足加入已有d2d组ci或独立成组的条件，可以依据式(8)中的概率加入已有分组ci或独立成组；反之，当为0时，意味着待分组用户设备不满足加入已有d2d组ci或独立成组的条件，这时候式(8)的概率等于0。
[0096]
当d2d分组完成之后，可以计算出每一d2d组相应的θc值。其中，高θc值的d2d组倾向于高频连接，即可能同时处理多个d2d连接，因此，该d2d组将会分配给拥有更多资源块的蜂窝用户进行复用，以保证其性能。
[0097]
进一步地，回顾前述实施例中所提到的基于加权兴趣的社交图g
is
＝(v,ε
is
)，其中,ν表示节点集，ε
is
表示节点之间的边。边缘的权重通常是基于物理距离、兴趣距离、社交距离、内容访问时间和中断概率的度量，但这里采用的是一种称为功能距离(functional distance，fd)的复合距离。给定社交图g
is
，社交信任度和兴趣相似度(social trust and interest similarity，si-cc)定义如下所示，
[0098][0099]
其中，df(m,n)是节点m和节点n的最短路径距离。具有si-cc最大值的节点作为d2d网络的中心具备高可靠性的传输信息。对于大规模网络来说，由于计算所有d2d对的最短路径距离将需要昂贵的计算成本，这可能是不实用的。然而，在本技术实施例中，这是可行的，主要是因为所有对最短路径距离的计算仅局限于集群规模，而集群规模被限制在一个相对较小的数字。
[0100]
为了充分利用兴趣和社交属性，可以将它们用于d2d集群中的数据内容共享，这时候提出了基于si-cc选择社交能力强的用户设备(socially powerful user equipment，sue)的内容分发方案，并定义fd作为所提出的基于兴趣的社交图的边缘。这样，在进行si-cc计算之后，sue被确定为充当基站(enodeb)和普通用户设备之间的桥梁。fd是由物理距离(用d表示)、社会距离(用s表示)和兴趣距离(用i表示)等三个评价指标所组成的综合距离；将综合距离与预设阈值进行比较，可以判断是否将该待分组用户设备加入到d2d分组中，以便后续执行d2d分组。
[0101]
具体地，在一些实施例中，所该方法还可以包括：
[0102]
利用预设函数模型将所述物理距离、所述社交距离以及所述兴趣距离进行统一，计算所述待分组用户设备的综合距离值；
[0103]
将所计算的综合距离值与预设阈值进行比较；
[0104]
若所计算的综合距离值大于预设阈值，则将所述待分组用户设备加入d2d分组，执行所述基于待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件，形成多个d2d组的步骤。
[0105]
需要说明的是，预设函数模型可以为效用函数。按照综合指数评价(composite index evaluation，cie)方式的定义，综合距离值的计算如下所示，
[0106]
[0107]
其中，d0、s0、i0则是这些评价指标的基准值，作为所有一对一距离的平均值；w1、w2、w3作为相应索引的权重值，即w1，w2和w3表示不同指标对应的权重值，且w1、w2、w3。例如，对于第一评价指标，即物理距离d(m,n)，可以将标准值d0作为同一集群中移动用户之间所有对等物理距离的平均值，s0作为同一集群中移动用户之间所有对等社交距离的平均值，i0作为同一集群中移动用户之间所有对等兴趣距离的平均值。
[0108]
这样，在计算出综合距离值之后，可以将所计算的综合距离值与预设阈值进行比较；若所计算的综合距离值大于预设阈值，则将待分组用户设备加入d2d分组，然后执行基于待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件，形成多个d2d组的步骤。
[0109]
s307：计算每一d2d组对应的平均连接概率，根据所计算的平均连接频率对每一d2d组进行初始资源分配；
[0110]
需要说明的是，当d2d分组完成之后，可以计算出每一d2d组相应的θc值。其中，高θc值的d2d组倾向于高频连接，即可能同时处理多个d2d连接。具体地，集中度传统的定义是，在连通图中，任意两个节点间的最短路径经过当前节点的次数的总和。在本技术实施例中，集中度代表了哪些用户倾向于更频繁地与其他用户通信，集中度越高则通信频率相对更高。在此，本技术实施例定义一个连接间隔的概念，如下式所示，
[0111][0112]
其中，ci
n,l
定义了当用户n和用户l再次进入到设定的d2d通信范围中时距离上次进入范围时间t0的时间间隔；||ln(t)-l
l
(t)||表示在时间t时用户n和用户l之间的距离。同时，由此可以引出连接频率的概念，如下式所示，
[0113][0114]
其中，λ
n,l
可以表示用户n和用户l之间的连接频率，也就是单位时间内两者连接的次数，其中的e[ci
n,l
]为连接间隔ci
n,l
的期望值，由此可以计算出d2d组ci中用户设备的平均连接频率，具体如下公式所示，
[0115][0116]
这样，由于θc高的d2d组可能同时进行多个d2d通信，为了保证通信质量，将对该d2d组分配拥有更多资源的蜂窝用户，以避免在高峰期产生拥塞，同时提升频谱效率，改善服务质量(quality of service，qos)。
[0117]
s308：根据所分配的初始资源信息，在d2d组内进行数据传输。
[0118]
需要说明的是，在完成d2d分组以及资源分配之后，可以根据所分配的初始资源信息在d2d组内进行数据传输；也可以是d2d组内至少一个用户设备上传目标资源信息，然后将目标资源信息在该d2d组内进行数据传输。
[0119]
还需要说明的是，对于s307来说，在根据所分配的初始资源信息，在d2d组内进行数据传输之后，该方法还可以包括：
[0120]
接收至少一个用户设备的业务内容请求；
[0121]
根据所述业务内容请求，在所述d2d组内进行业务内容分发。
[0122]
也就是说，由于d2d分组综合考虑了社交信任度、兴趣相似度和物理约束条件，使得高移动下d2d分组的准确性更高。这样，由于兴趣爱好相似的用户可能会拥有其他用户也需要的文件或者业务数据，通过将拥有共同兴趣的人分为一个d2d组，如此，当用户申请该文件或者业务数据时，便可以直接在d2d组内通过d2d通信链路进行文件或者业务数据的分发，无需通过基站重复下载，也就减轻了基站由于重复下载冗余内容所导致的压力。
[0123]
可以理解，信任度传统的定义是指在连通图中，任意两个节点间的最短路径经过当前节点的次数的总和。而在申请实施例中，信任度代表了哪些用户设备倾向于更频繁地与其他用户设备通信，信任度越高，则通信频率相对更高。
[0124]
集中度传统的定义是，在连通图中，任意两个节点间的最短路径经过当前节点的次数的总和。社会群体代表了用户间的兴趣相似度。正如同一句古语“物以类聚，人以群分”，兴趣爱好相似的用户设备上可能会拥有其他用户也需要的文件，通过将拥有共同兴趣的人分为一组，当用户申请该文件时，便可以直接在d2d组内通过d2d通信链接进行数据传输，而无需通过基站重复下载冗余内容。
[0125]
这样，在本技术实施例中，可以实现d2d通信中基于社交属性的分组安全转发，还可以基于实际场景用户的情况，利用中餐馆算法，结合社交信任度、兴趣相似度和物理距离等社交属性为高移动性下的d2d分组用户和内容分发提供一种可行的实现方案；而且是基于社交属性进行d2d分组或者是采用基于社交独立的中餐馆分组模式，如此为利用社交属性改善d2d通信表现提供了新的思路。
[0126]
本实施例提供了一种数据传输方法，通过上述实施例对前述实施例的具体实现进行了详细阐述，从中可以看出，本实施例充分利用了社交属性，采用基于社交独立的中餐馆算法来实现分组以及分组转发；另外，结合包括社交关系、兴趣相似度和距离度在内的社交属性，为高移动性下的d2d分组用户和内容分发提供一种可行的实现方案，而且还可以提高数据传输的安全性，提升频谱利用率，减轻基站由于重复下载冗余内容所导致的压力。
[0127]
基于前述实施例相同的发明构思，参见图4，其示出了本技术实施例提供的一种数据传输装置40的组成结构示意图。如图4所示，数据传输装置40可以包括分组单元401、资源分配单元402和数据传输单元403；其中，
[0128]
分组单元401，配置为基于待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件，形成多个d2d组；
[0129]
资源分配单元402，配置为计算每一d2d组对应的平均连接概率，根据所计算的平均连接频率对每一d2d组进行初始资源分配；
[0130]
数据传输单元403，配置为根据所分配的初始资源信息，在d2d组内进行数据传输。
[0131]
在上述方案中，参见图5，数据传输装置40还可以包括接收单元404和判断单元405；其中，
[0132]
接收单元404，配置为接收待分组用户设备发送的请求信息；
[0133]
判断单元405，配置为根据所存储的历史记录，判断所述待分组用户设备是否存在违法信息；以及若所述待分组用户设备不存在违法信息，则确定所述待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件。
[0134]
在上述方案中，参见图5，数据传输装置40还可以包括计算单元406，配置为计算所述待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的物理距离；以及还配置为计算所述待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交距离；以及还配置为计算所述待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的兴趣距离；
[0135]
其中，所述社交距离用于反映所述待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度，所述兴趣距离用于反映所述待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的兴趣相似度，所述物理距离用于反映所述待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的物理约束条件。
[0136]
在上述方案中，参见图5，数据传输装置40还可以包括比较单元407；其中，
[0137]
计算单元406，还配置为利用预设函数模型将所述物理距离、所述社交距离以及所述兴趣距离进行统一，计算所述待分组用户设备的综合距离值；
[0138]
比较单元407，配置为将所计算的综合距离值与预设阈值进行比较；以及若所计算的综合距离值大于预设阈值，则将所述待分组用户设备加入d2d分组，执行所述基于待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件，形成多个d2d组的步骤。
[0139]
在上述方案中，计算单元406，还配置为基于所述物理距离、所述社交距离以及所述兴趣距离，计算所述待分组用户设备与所述多个d2d用户设备分别对应的通信概率；
[0140]
分组单元401，具体配置为根据所计算的通信概率，确定所述待分组用户设备加入已有分组或者独立成组的概率；以及根据所确定的概率，形成多个d2d组。
[0141]
在上述方案中，分组单元401，具体配置为确定判断因子的取值；其中，所述判断因子用于判断所述待分组用户是否加入已有分组或者独立成组；以及若所述判断因子的取值等于1，则确定所述待分组用户按照所述概率加入已有分组或者独立成组，以形成多个d2d组。
[0142]
在上述方案中，接收单元404，还配置为接收至少一个用户设备的业务内容请求；
[0143]
数据传输单元403，具体配置为根据所述业务内容请求，在所述d2d组内进行业务内容分发。
[0144]
可以理解地，在本实施例中，“单元”可以是部分电路、部分处理器、部分程序或软件等等，当然也可以是模块，还可以是非模块化的。而且在本实施例中的各组成部分可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
[0145]
所述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并非作为独立的产品进行销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中，基于这样的理解，本实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或processor(处理器)执行本实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0146]
因此，本实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有数据传输程序，所述数据传输程序被至少一个处理器执行时实现前述实施例中任一项所述的方法的步骤。
[0147]
基于上述数据传输装置40的组成以及计算机存储介质，参见图6，其示出了本技术实施例提供的数据传输装置40的具体硬件结构示例，可以包括：通信接口601、存储器602和处理器603；各个组件通过总线系统604耦合在一起。可理解，总线系统604用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统604除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图6中将各种总线都标为总线系统604。其中，通信接口601，用于在与其他外部网元之间进行收发信息过程中，信号的接收和发送；
[0148]
存储器602，用于存储能够在处理器603上运行的计算机程序；
[0149]
处理器603，用于在运行所述计算机程序时，执行：
[0150]
基于待分组用户设备与多个d2d用户设备之间的社交信任度、兴趣相似度及物理约束条件，形成多个d2d组；
[0151]
计算每一d2d组对应的平均连接概率，根据所计算的平均连接频率对每一d2d组进行初始资源分配；
[0152]
根据所分配的初始资源信息，在d2d组内进行数据传输。
[0153]
可以理解，本技术实施例中的存储器602可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(static ram，sram)、动态随机存取存储器(dynamic ram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddrsdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步链动态随机存取存储器(synchronous link dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，drram)。本技术描述的系统和方法的存储器602旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
[0154]
而处理器603可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器603中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器603可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器602，处理器603读取存储器602中的信息，结合其硬件完成上述方法的步
骤。
[0155]
可以理解的是，本技术描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(application specific integrated circuits，asic)、数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、数字信号处理设备(dsp device，dspd)、可编程逻辑设备(programmable logic device，pld)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本技术所述功能的其它电子单元或其组合中。
[0156]
对于软件实现，可通过执行本技术所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本技术所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
[0157]
可选地，作为另一个实施例，处理器603还配置为在运行所述计算机程序时，执行前述实施例中任一项所述的方法的步骤。
[0158]
参见图7，其示出了本技术实施例提供的一种d2d通信系统的组成结构示意图。如图7所示，d2d通信系统70至少可以包括有用户设备701和通信设备702；其中，用户设备701包括有待分组用户设备和其他d2d用户设备，而通信设备701内至少包括有前述实施例中任一项所述的数据传输装置40。这样，在该d2d通信系统70中，可以利用社交独立的中餐馆算法，综合考虑包括社交信任度、兴趣相似度以及物理约束条件在内的社交属性，不仅提高了高移动性下d2d分组的准确性，还提高了数据传输的安全性，同时还提升了频谱利用率，能够减轻基站由于重复下载冗余内容所导致的压力。
[0159]
需要说明的是，在本技术中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
[0160]
上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0161]
本技术所提供的几个方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。
[0162]
本技术所提供的几个产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。
[0163]
本技术所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。
[0164]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。