一种基于社交网络的D2D设备发现方法与流程

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基于社交网络的D2D设备发现方法。

背景技术：

就目前而言，随着移动通信流量的爆炸性增长，增加系统容量，提升频谱效率成为了通信网络迫切需要解决的问题。D2D(Device-to-Device)通信是一种在系统的控制下，在多个支持D2D功能的用户设备之间直接进行通信的新型技术，其能够有效地减少系统资源占用，增加蜂窝通信系统频谱效率，降低终端发送功耗，并在很大程度上节省了网络运营成本。与WLAN、Wifi、蓝牙等技术相比，D2D通信可以复用蜂窝网络的授权频谱资源进行通信，具有更高的可靠性与安全性，基于蜂窝网的D2D的工作方式如图1所示。

D2D通信的一个重要技术和前提是D2D用户设备间的相互发现过程，即D2D设备发现过程。目前，目前设备发现主要分为两种，一种是网络辅助的发现，即基站的网关检测发现潜在的D2D通信对，第二种是设备通过发送发现信号自主的发现潜在的通信伙伴，后者由于其精准、快速等特点，是当前研究的重点。但这两种发现策略都是基于移动通信系统，由于用户端是不断移动的，这对精准的设备发现无疑是个挑战。

考虑到移动用户总是不可避免的与周围用户的用发生社交关系交换大量数据，因此移动用户可以通过智能手机等移动设备组成一个拥有稳定社交特性的社交网络。移动用户通过不同的爱好和兴趣构成了不同的社交群体。在这些社交群体中，用户通常会有相似的感兴趣的内容，例如朋友间通常会分享相同的内容。通常处于同一个社群体的用户，都具有比较稳定的社交关系，相对来说 彼此是安全的，要比传统的D2D通信系统直接建立通信链路的安全性要高很多，因此我们可以考虑把社交网络的概念来引入D2D通信。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于社交网络的设备发现方法，能够在控制方案复杂度下，有效的提高设备发现比率，提高数据投递率和降低平均传输时延从而提高整个系统的性能。

本发明通过以下技术手段解决上述技术问题：

步骤一：基站记录本小区内所用D2D用户的通信信息，比如用户接触次数、连接时间等，从而得出用户的社交中心值；

步骤二：基站根据获知的用户的社交信息，将用户按照社交中心值进行分组；

步骤三：分组以后，进行信标探测模式的选择，最终选择双向信标探测模式来进行设备发现；

步骤四：基站在有限的能量预算下，按照不同组的社交中心值的高低为不同分组分配能量用于设备发现。

作为优化，所述的用户的社交中心值可以表示为：

其中是社交群体c的影响因子，表示节点i在社交群体c中同其他节点平均接触率，N_c表示社交群体c的用户数，是D2D对接触率，是D2D对接触时间间隔CI_ij的累积分布函数。

作为优化，将用户按照社交中心值的大小来分组，可以表示为：

将用户分成G组，尽量减小组内用户的社交中心值与社交中心值均值的偏离度，其中pi是g_i组用户社交中心值的均值。

作为优化，所述的选择合适的信标探测模式，采用周期性的双向信标探测模式，即源节点和目的节点同时周期性的发送信标来进行探测。

作为优化，所述的在有限的能量预算下，合理的为不同的组分配不同的信标探测率，包括：

社交中心值较高的用户往往在网络中扮演更重要的角色，与周围用户的联系次数要多，所以应该分配给更多资源用以设备发现，也就是多的能量预算增大其探测频率，从而实现能量的合理分配，具体的分配准就是为不同的组分配不同的能量，准则如下:

ε为总的能量预算，其中

ξ_i＝Ng_iμ_i

ξ_i表示第i组以μ_i的探测率进行探测时的耗能。

本发明的有益效果：本发明通过一种新颖的基于社交网络的D2D设备发现方法对在固定能量预算情况下的设备发现方案进行合理的资源分配，能够在控制方案复杂度下，有效的提高设备发现比率，提高数据投递率和降低平均传输时延从而提高整个系统的性能。

附图说明

图1是本发明的系统模型图；

图2是本发明的流程示意图。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明进行详细说明：

如图1-2所示：

蜂窝系统有一定覆盖范围，总共有N个用户，这里的用户指的是移动手机用户或其他移动的设备，位置一直在变，将所有的移动用户用表示，任意用户可以通过基站进行通信，也可以在基站的功率控制下，与其传输范围内的临近用户进行通信。对于任意的两个移动用户当它们移动到彼此的传输范围内时，它们即可进行D2D通信。基于图1所示的系统，本发明公开了一种基于社交网络的D2D设备发现方法，如图2所示，基于社交网络的D2D设备发现方法可以包括以下步骤：

步骤一：基站记录本小区内所用D2D用户的通信信息，比如用户接触次数、连接时间等等，从而得出用户的社交中心值；

具体如下：

1)基站获知任意D2D用户对的接触时间间隔、接触率、接触时间等相关信息：

当节点i和节点j移动到彼此传输范围之外时，两者再次到达彼此传输范围内所需时间为D2D对用户的接触时间间隔，可以表示为

D2D对接触时间间隔，L_i(t)、L_i(t)分别表示节点i、j的位置，表示节点i、j的传输范围。

假如节点i、j在时间t_c到达彼此通信范围内，则和表示t_c之前。接触时间为节点i、j离开彼此传输范围之前的时间，为

CI_i,j＝t-t_c (3)

CT_i,j是平稳随机变量，其累积分布函数为F_CTi,j(x)。

基于用户在过去的持续时间内的接触次数，权衡地将用户的接触率转化为接触图，然后用群体算法K-CLIQUE来划分社交群体，划分后用C表示所有的社交群体，社交群体的划分是依据用户的接触率和中心值，所以不同社交群体对整个网络的影响是不同的，用社交影响因子f表示群体的影响，对于任意社交群体c其影响因子为f_c，表示在这个社交群体中用户彼此联系的频繁度，是通过所有用户的平均接触率得到的：

其中表示节点i在社交团体c中同其他节点平均接触率，N_c表示群体c的用户数，是D2D对接触率。

基站计算社交中心值：

其中是D2D对接触时间间隔CI_ij的累积分布函数。、

步骤二：基站根据获知的用户的社交信息，将用户按照社交中心值进行分组；

按照以下原则分成G组：

其中pi是gi组用户社交中心值的平均值，意思就是尽量减小组内用户的社交中心值与中心值均值的偏离度。

步骤三：进行玩社交化的分组后，接下来就是需要用户发送信标来探测邻居用户，需要进行探测模式的选择。具体如下：探测模式有两种，单向探测和双向探测。单向探测就是目的节发送信标进行探测，如果目的节点没有检测到源节点的信标则视为本次信标探测失败，为了降低设备发现过程的漏检概率，本使用新型采用双向信标探测，就是在D2D对接触时间间隔内目的源节点和目的节点同时发送信标进行探测。综上，采用adhoc式双向信标探测模式，即源节点和目的节点周期性发送信标进行彼此的探测。

步骤四：信标探测率的决策，就是在有限的能量预算下，合理的为不同的组分配不同的信标探测率，具体如下：社交中心值较高的用户往往在网络中扮演着更重要的角色，与周围用户的联系较为频繁，为避免拥堵，应该给中心值较高的用户分配更多的资源用以设备发现，也就是更多的能量预算，增大其探测的频率。

假设第i组是以以μ_i的探测频率进行探测时，则第i组的号能为：

ξ_i＝Ng_iμ_i (8)

具体的分配准就是为不同的组分配不同的能量，准则如下:

即我们是根据组的内用户中心值的大小，按比例分配能量预算，区别与传统的不考虑用户在网络中的中心度统一信标探测频率的模式，我们实现了能量较为合理的分配。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例 对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。