基于能效的D2D模式选择和资源分配算法

张继荣，孟繁克

(1.西安邮电大学 继续教育学院，陕西 西安 710061; 2.西安邮电大学 通信与信息工程学院，陕西 西安 710121)

随着互联网技术的快速发展，移动终端的数量呈指数级的增长，巨大的能耗也成为亟需解决的关键问题[1]。端到端(Device-to-Device，D2D)通信是一种两个距离相近的终端直接建立通信链路的技术，D2D通信接入蜂窝通信系统主要有复用模式和专用模式[2]两种工作模式。将D2D通信技术引入蜂窝网络有诸多优点，如可以提高系统的频谱利用率和减少系统能耗，系统的覆盖范围和吞吐量也将得到提高[3]。能量效率本身就是D2D通信关注的主要问题之一，其目的在于利用D2D通信技术减少系统的能量消耗[4]。

相关研究者针对能耗问题展开研究，基于服务质量(Quality of Service,QoS)的联合模式选择和资源分配算法[5]，计算D2D用户的信干噪比(Signal to Interference Plus Noise Ratio，SINR)，根据其大小控制发射功率，在信道资源充足的情况下为D2D用户优先分配专用的信道资源，但是没有考虑系统信道资源有限的情况。文献[6]首先定义了一个实际通信链路速率的优化模型，在满足用户传输速率的同时，最小化能量消耗，提出了一种联合模式选择、信道分配和功率分配的算法。但是，只考虑了D2D用户的能量效率，没有考率蜂窝用户的能量效率。文献[7]针对能耗问题提出了模式选择、基站选择、资源分配和功率分配的联合解决方案，该方案采用粒子群算法，目标是最大程度地提高系统能效，但是该方案没有考虑用户间的干扰。文献[8]针对能效问题提出了一种基于拉格朗日分解的方法，在不同模式下联合求解具有整数约束松弛的子载波分配和功率分配，虽然该方法提高了能效，但是没有考虑用户间的干扰。文献[9]将原分式形式的非凸优化问题，转化为减法形式的等价优化问题，提出了一种有效的迭代资源分配和功率控制方案，在每一次的迭代过程中，通过利用罚函数方法消除能量优化问题的部分约束。该方案没有考虑到D2D用户对蜂窝用户产生的干扰，并且没有保证用户的通信质量。

针对以上问题，为了提高系统能量效率，联合模式选择与资源算法，拟提出一种基于能效最优的启发式资源分配策略，在系统能量效率最大化的前提下为每个D2D用户选择合适的通信模式，并为复用模式的D2D用户分配最优的复用信道，以期提高系统整体的能量效率。

1 系统模型与能量效率

考虑一个单小区的蜂窝网络上行链路场景，假设网络中有M个蜂窝用户、N个D2D用户对、K个可用上行无线信道资源块。根据蜂窝用户数M、D2D用户对N以及无线信道资源K的值，可以分为以下3种情况。

1)当K≥M+N时，小区中的可用信道资源充足，蜂窝用户和D2D用户均可以获得单独的信道资源，且两类用户之间不存在相互干扰。

2)当M

3)当K≤M时，小区中的信道资源匮乏，蜂窝用户和D2D用户对没有独立的信道资源可用。因此，D2D用户将与蜂窝用户共享信道资源。

假设M、N和K三者满足第二种关系，且D2D用户复用蜂窝用户的上行信道资源，基站具有所有链路的完美信道状态信息[10]。规定一个D2D用户只能复用一个蜂窝用户的频谱资源，单小区通信模型如图1所示。

图1 单小区通信模型

图1中BS表示小区中的基站，D2D1…D2Dn…D2DN表示D2D用户对，其中每个D2D用户对均包含一个发送端和接收端，CUE1…CUEm…CUEM表示蜂窝用户。

系统的能量效率是由链路的总传输速率和用户设备的总功耗决定的，其表达式[11]为

(1)

其中：R为用户的传输速率；P为小区中用户的发射功率。

D2D用户的通信模式有复用和专用两种模式，专用模式下用户间没有干扰，当采用复用模式，用户间将存在同频干扰。因此，第m个蜂窝用户在基站端的SINR为

(2)

式中：Pm指第m个蜂窝用户的发送功率；Gm指第m个蜂窝用户与基站间的增益；Gn指第n个D2D对的发送端到基站的增益；σ2表示加性高斯白噪声的功率；ω为复用因子，其取值为0或1。当ω=1时，第m个蜂窝的信道资源将被第n个D2D用户对复用，否则ω=0。

根据香农公式可得蜂窝用户的传输速率

RC=log2(1+RSIN,m)

(3)

第n个D2D对在接收端的信干噪比可以表示为

(4)

式中：Pn指第n个D2D用户对发送端的发送功率；Gnm指第m个蜂窝用户到第n个D2D用户对发送端间的信道增益。

同理，D2D用户的传输速率

Rnm=log2(1+RSIN,n)

(5)

系统的能量效率计算表达式为

(6)

式中，Pi表示用户的电路功率，假设所有用户的电路损耗功率是一样的。

优化模型为

max:E

(7)

0≤ω≤1,∀m∈M,∀n∈N
00RSIN,m≥ζ
RSIN,n≥γ

其中：Pnmax和Pmmax分别为允许D2D用户对发送端和蜂窝用户的最大发送功率；ζ和γ分别为蜂窝用户和D2D用户信干噪比的阈值。

2 联合模式选择和资源分配算法

2.1 模式选择

首先假设D2D用户对和蜂窝用户在同一小区中的极坐标分别表示为(ρc,θc)、(ρDt,θDt)、(ρDr,θDr)，蜂窝用户和D2D用户对的位置关系如图2所示。

图2 蜂窝用户和D2D用户对的位置关系

考虑蜂窝用户的优先级高于D2D用户，因此，优先为蜂窝用户分配专用的信道资源，这里只分析D2D用户对的模式选择。

根据余弦定理可以计算D2D用户对发送端到蜂窝用户的距离为

(8)

其中，Δθ=θc-θDt。

在引入D2D用户前蜂窝用户端的信噪比为

(9)

式中，β为路径损耗指数，通常取值为4。

蜂窝用户的发送功率为

(10)

将D2D用户引入到蜂窝网络后，蜂窝用户将对D2D用户产生干扰,D2D用户对接收端的信干噪比为

(11)

Imn=Pmμd-β

式中：μ为路损常数，大小为0.01；r为D2D用户对之间的距离；Imn为第m个蜂窝用户对第n个D2D用户对接收端产生的干扰，这里没有考虑由多径衰落带来的快衰落和由阴影衰落带来的慢衰落。

将γ设置为D2D用户对在接收端的信干噪比阈值，当

当D2D用户对选择复用模式时，由复用模式的条件可得

(12)

将式(12)简化为

(13)

将式(8)和式(10)代入式(13)，可得

(14)

令

式(14)可化简为

(15)

该不等式的判别式为

通过将极坐标的角度大小代入判别式中可得Λ>0，因此，该不等式存在两个不同的解。

由于z值为非负数，z1,z2需均大于0，z≤z1，舍去，要满足式(12)，则z≥z2。

2.2 资源分配

资源分配是在模式选择之后进行的，对于选择好通信模式的D2D用户对，为其分配合适的信道资源。提出基于能量效率的频谱资源分配策略，D2D对选择复用蜂窝用户的上行链路频谱资源。用户的功率设置为在0和最大值之间随机分配。

启发式算法是相对于最优化算法提出的，其是一种“邻域搜索”算法。可以定义为一个直观或经验构造算法，在一定的时间和空间下，给出带解决问题的可行解。算法由初始值出发，在相关参数的控制下，以目标函数最大化为目标寻找优化模型的最优解。

启发式算法的设计目标是让每一个选择复用模式的D2D用户对都选择一个合适的信道资源，以达到系统的能效最大化。

启发式算法具体步骤如下。

步骤1遍历D2D对的发送端和蜂窝用户的极坐标，分别计算每一个D2D用户对的发送端与每一个蜂窝用户坐标的比值，将比值放在一个N×M的矩阵中，表达式为

步骤2对于在矩阵中不能满足

步骤3蜂窝用户M全部分配独立的信道资源，专用模式的D2D用户对分配信道资源为K-M。

步骤4基于系统能效最大为目标，为复用模式的D2D用户对分配合适的蜂窝信道资源，对于复用因子其为一个n×M的矩阵，即

该复用因子矩阵可以看成是0～1分配问题。

步骤5求得复用信道资源最优分配矩阵。

3 仿真与分析

3.1 仿真参数

仿真场景为一个单小区，为了验证所提算法的性能，利用MATLAB仿真工具进行仿真。假设蜂窝用户为M个、D2D用户对为N个、可用资源块为K个，考虑D2D用户对的通信距离较短，因此其发射功率小于蜂窝用户的发射功率，其他仿真参数[12-17]设置如表1所示。

表1 仿真的主要参数

3.2 仿真结果分析

为了验证所提算法的有效性，随机将蜂窝用户和D2D用户的发送端和接收端分布在小区中，模拟了一个单小区场景中用户的分布图，基站位于小区的正中心，小区中蜂窝用户和D2D用户对及基站随机分布场景如图3所示。

图3 小区中蜂窝用户和D2D用户对及基站随机分布场景

系统能量效率与D2D用户对间距的变化关系如图4所示。

图4 系统能量效率与D2D用户对间距变化间的变化关系

由图4可以看出，随着D2D用户对间距的增加，能量效率呈下降趋势，D2D用户对间距的增加，路径损耗也相应的增加，导致用户的传输速率下降，从而使能量效率的降低。通过与随机选择匹配组合的随机分配算法和根据用户间的干扰为D2D用户对分配资源最优分配算法相比较，可以看出，所提算法在能量效率方面始终优于另外两种算法。

系统能量效率与用户电路损耗功率间的关系如图5所示。

图5 系统能量效率与用户电路损耗功率间的关系

由图5可以看出，随着用户电路损耗功率损耗的增加，能量效率是逐渐减小，相比于其他两种算法，所提算法在能量效率方面是一直高于另外两种算法的。因此，在能效方面，所提算法能有效提高系统的能量效率。

能量效率与D2D用户对数变化间的关系如图6所示。

图6 系统能量效率与D2D用户对数变化间的关系

由图6可以看出，随着小区中D2D用户数的增加，能量效率也在呈增加的趋势。当D2D用户对引入到蜂窝网络中后，将对蜂窝用户带来干扰，所提算法对资源进行合理的分配，使用户间的这种干扰减小，最终提高了能量效率。对比其他两种算法，所提算法的能量效率始终高于另外两种算法。

将所提算法与最优算法和随机算法相比，通过图4-图6可以得到能量效率均高于另外两种算法，表明所提策略能够有效地提高系统的能量效率。

4 结语

针对提高D2D通信系统的能量效率问题，联合资源分配，提出一种基于能效最优的启发式资源分配算法。以D2D用户的发送端与蜂窝用户间的距离为基准，将D2D用户对的通信模式进行分类，再建立基于能效的优化模型，对所有用户的信干噪比和用户发送功率设置阈值，利用启发式算法为复用模式的D2D用户选择最优的复用资源。仿真结果表明，所提的联合模式选择和资源分配的算法在能量效率方面明显优于随机算法和最优算法。在具体的研究中可以考虑频谱效率下的资源分配和能效与频谱效率折中的资源分配问题。