[发明专利]基于k均值原型聚类算法的终端直通通信分簇方法

说明书

本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于k均值原型聚类算法的终端直通通信分簇方法；将所有m个D2D用户，存储在集合中；随机选取k个D2D用户，将D2D用户位置坐标作为初始均值向量；确定第i个D2D簇的用户集合C_i；对第j个D2D用户，j＝1,..,m，分别计算它到k个均值向量的距离，选取最近的一个距离的均值向量所对应的簇号作为它选择的簇；将用户j划入该簇；对每一个簇，计算新的均值向量；判断新的均值向量与当前簇的均值向量是否相等,如果不相等，将新计算的均值向量替换原均值向量；如果相等，原均值向量的值不做改变；直到所有簇的均值向量都和前一轮计算的均值向量相等；得到分簇结果。本发明是一种简单可行、分簇性能效果良好的基于k均值原型聚类的D2D多播通信分簇方法。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种基于k均值原型聚类的终端直通通信用户分簇方法。

背景技术

目前移动无线核心网络的发展面临着井喷的移动流量和丰富的业务需求带来的压力。为了降低基站的负荷，移动运营商和设备商在第3代合作伙伴计划(3GPP)先进的长期演进计划(LTE-Advanced)的R12标准中，将终端直通(D2D)技术引入蜂窝通信系统。D2D技术指的是一种能够使设备之间互相直接进行通信，而不借助于接入点、基站一类的通信基本设施进行通信的技术。D2D通信技术的引入不仅能够降低基站的负载，同时还能够很大程度上提高系统的通信容量、降低传输时延、减少功率损耗、提高小区边缘用户的性能以及扩大网络的覆盖范围。D2D通信作为第五代(5G，5^th-Generation)通信的一项重点技术，研究D2D通信技术具有重要意义。随着智能手机的普及，多媒体业务种类越来越丰富。相邻区域的多个用户定制相同业务的情况越来越多，当某些信道条件不好的用户无法正确接收多媒体信息的时候，利用D2D通信链路的短距离特点可以实现用户间本地数据共享。在利用D2D通信技术完成数据传输的时候，如果通过一对一的单播通信进行传输，多个用户需求的数据需要通过多次传输才可完成，这样会带来较大的频率资源浪费和系统时延。如果同时存在多个用户都需要共享相同数据，可以考虑用D2D多播通信代替D2D单播通信。随着多媒体业务的急剧增加，D2D多播通信的应用越来越广泛。D2D多播通信技术指的是一个D2D发射结点同时发送相同的数据给多个D2D接收节点。D2D多播通信方式不仅可以提高D2D通信的传输效率，还可以节约宝贵的频率资源。如何对D2D多播用户进行分簇是提高D2D多播通信效率和通信质量的关键环节之一。现有的D2D通信分簇方法主要为静态分簇：根据某种约束条件，系统完成分簇算法之后维持该分簇结果不变。并且，目前的分簇算法都是通过基站集中控制的。这样会给系统带来大量的信令消耗，并且，操作延时也是不可忽略的。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)在同时存在多个用户都需要共享相同数据的情况下，一对一的D2D单播通信会带来较大的频率资源浪费和系统时延。

(2)在采用D2D多播通信时静态分簇算法的灵活性较差，在用户移动情况下系统性能无法得到保障。

(3)现有的D2D多播通信集中控制的分簇算法给系统带来较大开销，并且带来时延问题。

随着对机器学习的研究的不断深入，各种聚类算法可以应用在无线通信领域，解决无线通信领域的各种问题。为了适应现在用户移动性带来的D2D多播分簇问题，并且进一步降低基站的负载，本发明将机器学习中的原型聚类算法应用到移动通信系统中解决D2D多播分簇问题。为了提高该方法的实用性，降低算法复杂度，本发明采用k均值算法来进行分簇。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于k均值原型聚类算法的终端直通通信分簇方法。

本发明是这样实现的，一种基于k均值原型聚类算法的终端直通通信分簇方法，所述基于k均值原型聚类算法的终端直通通信分簇方法包括：