一种能量获取D2D异构网络中频效能效优化方法与流程

本发明属于无线网络
技术领域：
，能量获取d2d异构网络中频谱效率和能量效率α公平性优化的资源分配方法，涉及到蜂窝用户qos约束、能量获取约束，通过求解通信系统中信道分配、功率分配和能量获取时间分配的联合优化问题，来最大化能量获取d2d异构网络的频谱效率和能量效率。
背景技术：
：从以语音业务为代表的模拟通信系统，到如今即将大规模商用，具有广阔应用场景的第五代(5thgeneration，5g)移动通信系统，蜂窝通信网络在不断的进步与发展。在传统的蜂窝网络中，用户需要通过基站(basestation,bs)进行通信，利用上行链路通信与下行链路通信进行信息交互，这会降低信息的传输效率及资源利用率，同时由于智能接入设备及各种业务场景的大量增加，使得频谱资源日显匮乏，网络流量迅速上升，能量消耗不断增大。为提升网络容量，提高资源利用率，设备直通(device-to-device，d2d)通信技术应运而生，d2d通信即是设备到设备的通信，避免了蜂窝通信中用户数据通过网络中转传输，降低了基站负载，提高了传输效率。作为5g通信系统中的关键技术，d2d通信具有高速率，低功耗的特点，具有广阔的发展前景。d2d通信存在优势的同时，还面临着挑战。一方面在复用模式下，d2d用户复用蜂窝(cellularuser,cu)用户的信道资源，这导致设备之间会产生干扰，降低了频谱资源利用效率，因此如何提高频谱效率对于d2d通信来说具有十分重要的意义；另一方面，d2d设备在传输和处理信号的过程中，会消耗大量的能量，而无线终端设备典型的能量来源是预先充电的电池，一旦电池电量耗尽，无线终端设备就会处于空闲状态，资源利用率低，所以考虑d2d发射端设备进行能量获取，能量获取技术可以使设备将环境中的射频能量，风能，热能等转为电能并存储以供设备正常运行，相比与传统电池供电方式，提高了设备寿命。本发明不考虑具体的能量获取技术，而且在能量获取技术下，研究如何控制能量获取时间，以及怎样对获取的能量进行充分利用，提高能量效率，是一个非常值得研究的问题。在此背景下，本发明考虑d2d用户复用蜂窝用户上行资源，在保证蜂窝用户通信质量的前提下，解决了能量获取d2d异构网络中信道分配、传输时间分配、功率分配的优化问题，可以同时最大化系统频谱效率(spectral-efficiency，se)和能量效率(energy-efficiency，ee)。技术实现要素：本发明所要解决的技术问题是提供一种最优化方法，在d2d用户复用蜂窝用户上行资源的通信系统中，解决信道分配、功率分配和能量获取时间分配的联合优化问题，使得能量获取d2d异构网络中，在满足蜂窝用户qos约束、能量获取约束的情况下，最大化频谱效率和能量效率。发明的技术解决方案如下：一种能量获取d2d异构网络中频效能效优化方法，首先网络场景，在能量获取d2d异构网络中，以基站bs为圆心位置，d2d用户复用cu用户上行资源，cu用户与d2d用户随机分布在以bs为圆心，500m为半径的圆形区域内。假设存在个上行cu用户的集合为其中表示第i个cu用户，|γ|对d2d用户的集合为γ＝{1,2,3...,|γ|}，其中l∈γ表示第l对d2d用户。设每个cu用户都提前分配到了信道且每个cu用户所使用的信道是相互正交的(第i个cu用户使用第i个信道)，其中设备通过从环境中收集能量为自己充能，能量获取速率服从泊松分布。在所考虑的通信系统模型中，系统传输总时槽数目为|t|，t表示第t个时槽,t＝{1,2,3...,|t|}，每个时槽的时长为τt。本发明提出的能量获取d2d异构网络中频效能效优化方法，步骤如下：1、构建能量获取d2d异构网络中系统的数学模型，步骤如下：d2d链路可以复用不同信道进行通信，信道分配变量为当时，表示t时槽d2d链路l复用信道i进行通信，为其它情况，公式如下：t时槽，第l对d2d链路复用信道i进行通信时的数据率为公式如下：其中表示第l对d2d用户在时槽t复用第i个信道的传输功率。表示时槽t第i个cu用户的传输功率。hl,i表示第l对d2d用户复用信道i时d2d发送端到d2d接收端的信道增益，hl,i＝dl-3，dl表示第l对d2d发送端到接收端的距离。表示cu用户i对复用信道i的d2d用户l的信道干扰，di,l表示cu用户i到第l对d2d用户接收端的距离。n0表示噪声功率，b是信道带宽，单位为hz,。t时槽，cu用户i的数据率为公式如下：其中gi表示cu用户i到基站bs的信道增益。gi＝di-3，di表示cu用户i到到bs的距离。表示复用第i个信道的第l对d2d用户对bs的干扰。dl,bs表示第l对d2d用户发送端到bs的距离。t时槽，第l对d2d链路的数据率为公式如下：t时槽，第l对d2d链路使用的功率公式如下：其中pc表示d2d发送设备硬件电路自身消耗的功率，ε0表示放大器效率。t时槽，所有d2d发送设备的功率总和为公式如下：定义数学模型ρ1的目标函数，在满足蜂窝用户qos约束、能量获取约束的情况下，最大化频谱效率和最大化能量效率，频谱效率的目标函数如(7a)所示，能量效率的目标函数如(7b)所示：其中uα(x)表示α公平性函数，公式如下：数学模型的约束条件如下：公式(9)表示一个信道最多只能被一对d2d链路复用。公式(10)表示一对d2d链路最多只能复用一个信道。公式(11)表示一对d2d链路发送端消耗的能量不能超过d2d设备初始能量与当前时槽之前获取的能量之和，其中表示第l对d2d链路的初始能量，表示时槽z第l对d2d链路获取的能量，其中表示时槽z第l对d2d链路的能量获取速率，能量获取速率服从泊松分布，表示在时槽z第l对d2d链路的传输时间，τz表示时槽z的长度。公式(12)表示d2d链路传输时间不能超过时槽长度τt，表示时槽t第l对d2d链路的传输时间。公式(13)表示d2d链路的传输(发射)功率不能超过设备的最大传输功率，pt表示所有d2d链路的最大传输功率。公式(14)表示cu用户的qos约束，rc表示cu用户的最小数据率。公式(15)表示各变量的取值范围。2、化简频效能效优化的能量获取d2d异构网络的数学模型，步骤如下：1)通过分析约束(14)得到蜂窝用户传输功率的闭合表达式。对于蜂窝用户的qos约束如式(14)所示，即结合的定义，可得到如下公式：在t时槽第i个信道被第l个d2d链路复用的情况下，对式(16)进行变型可得到如下公式：令式(17)可变型得到如下公式：因为d2d链路的数据率以及α公平性函数uα(x)是严格递增函数，所以目标函数是严格递增函数。同时，分析目标函数可以看出，目标函数以及是关于蜂窝用户传输功率的递减函数，若要使得目标函数最大取，则应该取最小值，分析式(18)可得的取值如下所示：2)化简数学模型的目标函数。将蜂窝用户传输功率的式(19)代入式(4)得到d2d链路的数据率化简之后的表达式，如下所示：其中3)得到化简后的数学模型ρ2，如下所示：(9)，(10)，(11)，(12)，(13)化简之后的数学模型与之前的数学模型的差别在于，目标函数(21)中的优化变量为而目标函数(7)中的优化变量为优化变量减少1个，d2d链路的数据率也化简为式(20)所示。3、多目标优化问题转化为单目标优化问题，步骤如下：1)归一化数学模型的两个目标函数。能量获取d2d异构网络的频效能效优化问题有两个优化目标，由于两个优化目标的取值范围相差较大，采用归一化方法将变型两个目标函数(21)，得归一化之后的目标函数如式(22)所示：其中分别表示在约束条件下目标函数的最大值和最小值，pmax表示能量获取d2d异构网络中消耗总功率的最大值，其取值如式(23)，(24)，(25)所示：pmax＝γ×pc+ε0×pt(25)其中pc表示d2d发送设备硬件电路自身消耗的功率，ε0表示放大器效率，pt表示所有d2d链路的最大传输功率。对于所有d2d链路的数据率都大于β，β是一个足够小的值，即并且β＞0。2)将多目标优化问题转化为单目标优化问题ρ3。数学模型ρ1和ρ2是多目标优化问题，包括频谱效率最大化目标和能量效率最大化目标。根据加权和理论将多目标优化问题转化为单目标优化问题，将目标函数式(23)转化为单目标函数，如式(26)所示，单目标优化数学模型ρ3，如下所示：(9)，(10)，(11)，(12)，(13)其中w∈[0,1]，表示权重参数。3)在给定α值的情况下，通过改变w的值可以实现频谱效率、能量效率的折衷优化。下面分α＞0和α＝0两种情况分别进行求解。如果α＞0，则进入步骤4，如果α＝0，则进入步骤5。4、基于凸优化理论求解α＞0时的频效能效优化问题，步骤如下：1)对单目标优化问题ρ3进行等价变化。定义一个向量x＝[χ1,χ2,...,χl]t，将数学模型ρ3重写，得到数学模型ρ4，如下所示：(9)，(10)，(11)，(12)，(13)由于目标函数是严格递增函数，所以ρ4获得最优值时，一定满足并且数学模型ρ4与数学模型ρ3具有相同的最优解。表明引入向量x后，最优值不变。2)构造优化问题ρ4的拉格朗日函数和对偶问题。令定义约束(28)的拉格朗日乘子μ＝[μ1,μ2,...,μγ]t，构造ρ4的拉格朗日函数如下所示：拉格朗日对偶函数定义为g(μ)，如下所示：原问题的对偶问题如下所示：3)分解对偶函数为两个子优化问题。通过分析式(29)和(30)，发现对偶函数包含两个优化变量集合，其中一个优化变量集合包含应用层优化变量χl，另一个优化变量集合包含物理层优化变量因此，对偶问题可以分解出两个优化子问题，即g(μ)＝g1(μ)+g2(μ)，其中一个最大化的应用层优化问题g1(μ)，如下所示：另外一个最大化的物理层优化问题g2(μ)，如下所示：4)求解应用层优化问题g1(μ)。根据α公平性函数uα(x)的定义式(8)，对于0＜α＜1，和α＝1，g1(μ)的表达式分别如下所示：由于uα(χl)是关于χl的凹函数，f(χl)也是关于χl的凹函数。因此，对函数f(χl)求导数，并令其等于0，可分别求出0＜α＜1，和α＝1时的值，如下所示：5)求解物理层优化问题g2(μ)，构造拉格朗日函数。定义g2(μ)中的约束条件，如式(11)、(12)、(13)的拉格朗日乘子λ＝(λ1,l,t,λ2,l,t,λ3,t)，则构造的拉格朗日函数为：6)g2(μ)的对偶函数定义为对偶问题为7)求解d2d链路的传输功率拉格朗日函数式(38)对求偏导，如下所示：根据kkt条件，求得如下：其中8)求解d2d链路的传输时间拉格朗日函数式(38)对求偏导，如下所示：根据kkt条件，求得如下：9)求解信道分配变量因信道分配变量是二值变量，经过变量松弛，对拉格朗日函数式(38)提取变量如下所示：10)求解蜂窝用户的传输功率5、基于凸优化理论求解α＝0时的频效能效优化问题，步骤如下：1)根据式(8)α公平性函数uα(x)的定义，可知当α＝0时，因此数学模型ρ3可表示为数学模型ρ5，如下所示：(9)，(10)，(11)，(12)，(13)2)构造优化问题ρ5的拉格朗日函数和对偶问题。令定义约束(11)、(12)、(13)的拉格朗日乘子γ＝(γ1,l,t,γ2,l,t,γ3,t)，构造ρ5的拉格朗日函数如下所示：3)数学模型ρ5的对偶函数定义为对偶问题为4)求解d2d链路的传输功率拉格朗日函数式(48)对求偏导，如下所示：根据kkt条件，求得如下：其中5)求解d2d链路的传输时间拉格朗日函数式(48)对求偏导，如下所示：取根据kkt条件，求得如下：6)求解信道分配变量因信道分配变量是二值变量，经过变量松弛，拉格朗日函数式(48)提取变量如下所示：7)求解蜂窝用户的传输功率6、基于梯度下降法求解频效能效优化问题，步骤如下：1)初始化频谱效率和能量效率的权重因子w，公平性函数uα(x)的α，约束(28)的拉格朗日乘子μ，拉格朗日乘子λ，拉格朗日乘子γ，外层迭代次数n＝1，内层迭代次数m＝1；2)判断α的值，如果α＞0，则转步骤3)，如果α＝0，则转步骤11)；3)进行第n次外层迭代，求解应用层问题g1(μ)；计算如果0＜α＜1，则用式(36)计算如果α＝1，则用式(37)计算4)求解物理层问题g2(μ)；根据式(40)、(42)、(44)和(46)依次计算变量根据式(4)、(6)计算根据式(38)计算拉格朗日函数的值；根据式(29)计算拉格朗日函数5)进行第m次内层迭代，基于梯度下降法更新拉格朗日乘子λ1,l,t,λ2,l,t,λ3,t，如下所示：6)根据式(40)、(42)、(44)和(46)依次计算变量根据式(4)、(6)计算根据式(38)计算拉格朗日函数的值；7)判断是否成立，如果成立，则结束内层迭代，转步骤8)，如果不成立，则继续下一轮内层迭代，m＝m+1，转步骤5)；8)基于梯度下降法更新拉格朗日乘子μl，如下所示：9)根据式(29)计算拉格朗日函数10)判断是否成立，如果成立，则结束外层迭代，说明已经求得最优解；如果不成立，则继续下一轮外层迭代，n＝n+1，转步骤3)；11)根据式(50)、(52)、(54)和(56)依次计算变量根据式(4)、(6)计算根据式(48)计算拉格朗日函数的值；12)进行第n次迭代，基于梯度下降法更新拉格朗日乘子γ1,l,t,γ2,l,t,γ3,t，如下所示：13)根据式(50)、(52)、(54)和(56)依次计算变量根据式(4)、(6)计算根据式(48)计算拉格朗日函数的值；14)判断是否成立，如果成立，则结束迭代，说明已经求得最优解；如果不成立，则继续下一轮迭代，n＝n+1，转步骤12)。有益效果：本发明解决了能量获取d2d异构网络中以最大化频谱效率和能量效率为目标的资源分配问题，使d2d设备在运行中采用合理的通信工作模式，并且高效的利用了系统资源，提高了通信资源利用率以及d2d异构网络的频谱效率和能量效率。下面结合附图对本发明进一步的详细描述。图1为本发明场景模型示意图；图2为本发明最大化频谱效率和能量效率的资源分配算法流程图；图3为基于凸优化理论求解α＞0时的频效能效优化问题流程图；图4为基于凸优化理论求解α＝0时的频效能效优化问题流程图；图5为基于梯度下降法求解频效能效优化问题流程图。具体实施方式：以下将结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明：实施例1：本实施例中的通信场景如图1所示，以bs为圆心，500m为半径的区域内，随机分布5个cu用户(|υ|＝5)，5个d2d用户(|γ|＝5)，d2d用户复用cu用户上行资源进行通信。系统传输的时槽个数为5(|t|＝5)，时槽长度都为10s，即τt＝10s，能量获取速率为5mj/s，蜂窝用户qos约束rc＝12bit/s/hz，d2d发送端与接收端的距离为10m，b＝1.25mhz，n0＝-174dbm/hz，e0＝300mj，pt＝100mw，pc＝100mw，s1建立构建能量获取d2d异构网络场景，并求各通信节点之间的信道增益。s1-1以bs为原点建立直角坐标系(横坐标为x，纵坐标为y)。1)5个cu用户的坐标为ii＝1i＝2i＝3i＝4i＝5x-1.82924-39.530777.92836212.3445-23.4703y-228.74491.87429187.0515-26.2899-98.65392)5个d2d用户发送端的坐标为ll＝1l＝2l＝3l＝4l＝5x103.0648137.4018133.4336-36.1291-98.277y-157.916231.3758117.7477265.0595229.52913)5个d2d用户接收端的坐标为ll＝1l＝2l＝3l＝4l＝5x101.9344138.993125.6969-26.1928-101.277y-147.981221.5032111.4119266.1861219.9896s1-2基于bs、蜂窝用户、d2d用户的坐标，可以计算出他们之间的距离，从而可以算出信道增益hl,i，gi，和根据可求得变量sl,i,fl,i,el,i的值分别如下表所示：sl,ii＝1i＝2i＝3i＝4i＝5l＝11.29e-172.56e-163.96e-173.38e-173.09e-16l＝21.35e-171.33e-161.55e-171.99e-173.13e-16l＝31.26e-172.67e-164.33e-172.42e-171.29e-16l＝41.72e-171.97e-161.58e-172.34e-171.35e-16l＝52.78e-173.04e-161.62e-172.87e-172.01e-16el,ii＝1i＝2i＝3i＝4i＝5l＝12.76e-201.65e-211.50e-211.91e-203.83e-20l＝21.20e-221.35e-214.60e-209.44e-223.43e-22l＝37.31e-221.89e-201.29e-191.19e-203.93e-21l＝46.28e-233.64e-215.66e-212.68e-222.71e-22l＝51.92e-221.17e-203.02e-211.48e-225.72e-22s2初始化频谱效率和能量效率的权重因子w，公平性函数uα(x)的α，约束(28)的拉格朗日乘子μ，拉格朗日乘子λ，拉格朗日乘子γ，迭代步长ζ，w＝0.5，α＝0.5，ε0＝0.38，μl＝0.05，l∈γ，χl＝1.2804，l∈γ，λ1,l,t＝200，λ2,l,t＝1000，λ3,t＝0.01，ζv＝1.0e-05，v∈{1,...,7}。s2由α＝0.5，采用步骤4的基于凸优化理论求解α＞0时的频效能效优化问题的方法进行求解。下面以第1个时槽第1对d2d链路为例，即t＝1，l＝1。s2-1求解应用层问题g1(μ)；计算0＜α＜1，则用式(36)计算基于第一次迭代时初始值μl＝0.05,可求得s2-2求解物理层问题g2(μ)；基于第一次迭代时初始值λ1,l,t＝200，λ2,l,t＝1000，λ3,t＝0.01，根据式(40)、(42)、(44)依次计算变量根据式(4)、(6)计算根据式(38)计算拉格朗日函数的值；根据式(29)计算拉格朗日函数1)得到t＝1时的值如下：2)得到t＝1时的值如下：3)得到t＝1时的值如下：s2-3根据式(57)的梯度下降法更新拉格朗日乘子λ1,l,t，λ2,l,t，λ3,t。算出新的拉格朗日乘子λ1,l,t，λ2,l,t，λ3,t，便根据式(40)、(42)、(44)依次计算变量根据式(4)、(6)计算根据式(38)计算拉格朗日函数的值，直到满足收敛条件此时算得的λ1,1,1＝4.127e-06，λ2,1,1＝6.4838e-05，λ3,1＝1.1108e-05。s2-4根据收敛时s2-3算得的λ1,1,1＝4.127e-06，λ2,1,1＝6.4838e-05，λ3,1＝1.1108e-05。根据式(40)计算式(42)计算式(46)计算算得t＝1，l＝1，i＝2时s2-5根据式(58)的梯度下降法更新拉格朗日乘子μl。在μl＝0.05的情况下，两次迭代差值为则更新μl，步长ζ4＝1.0e-05，更新后，μl＝4.8461e-02。s2-6采用式(58)更新后的μl，求解应用层问题g1(μ)；计算s2-7求解物理层问题g2(μ)；采用式(57)更新后的λ1,l,t，λ2,l,t，λ3,t，根据式(40)、(42)、(44)依次计算变量根据式(4)、(6)计算根据式(38)计算拉格朗日函数的值。s2-8判断收敛条件是否满足，如果满足，则转s2-9，如果不满足，则转s2-7。s2-9根据式(29)计算拉格朗日函数s2-10判断收敛条件是否成立，如果满足，则结束迭代，说明已经求得最优解，如果不满足，则转s2-6。算法收敛时，收敛条件μl＝1.4082e-02，χl＝1.6141e+01，λ1,1,1＝1.7703e-06，λ2,1,1＝1.3332e-05，λ3,1＝2.2591e-06；t＝1，l＝1，i＝2，说明第1个时槽第1对d2d链路复用第2个信道；并且求得下面分别给出t＝1,2,3,4,5时槽，d2d链路l＝1,2,3,4,5，目标收敛时拉格朗日乘子λ，拉格朗日乘子μ，以及的值，其中表示时槽t第l对d2d链路的初始能量，1)λ1,l,t的值如下：λ1,l,tt＝1t＝2t＝3t＝4t＝5l＝11.77e-063.04e-068.02e-061.41e-062.38e-06l＝25.14e-062.41e-061.88e-061.99e-066.54e-05l＝39.62e-076.54e-061.01e-061.97e-061.11e-05l＝42.83e-069.39e-063.57e-061.04e-064.04e-06l＝56.44e-069.15e-069.87e-074.11e-068.93e-062)λ2,l,t的值如下：λ2,l,tt＝1t＝2t＝3t＝4t＝5l＝11.33e-052.27e-056.67e-051.06e-051.78e-05l＝24.80e-052.28e-051.79e-051.89e-050.000465l＝37.29e-064.84e-057.61e-061.49e-058.09e-05l＝42.60e-058.32e-053.27e-059.63e-063.68e-05l＝55.19e-057.30e-058.14e-063.35e-057.12e-053)λ3,t的值如下：λ3,tt＝1t＝2t＝3t＝4t＝51.02e-051.23e-054.45e-072.18e-061.74e-064)μl的值如下：μll＝1l＝2l＝3l＝4l＝51.41e-021.34e-022.04e-021.46e-021.42e-025)时槽t＝1时的值如下：6)时槽t＝2时的值如下：7)时槽t＝3时的值如下：8)时槽t＝4时的值如下：9)时槽t＝5时的值如下：当前第1页12