[发明专利]一种用于单个蜂窝小区的中继辅助D2D通信系统的优化方法有效
申请号: | 201810640245.9 | 申请日: | 2018-06-20 |
公开(公告)号: | CN108882206B | 公开(公告)日: | 2020-04-17 |
发明(设计)人: | 林世俊;陈小峰 | 申请(专利权)人: | 厦门大学 |
主分类号: | H04W4/70 | 分类号: | H04W4/70;H04W16/14;H04W40/22;H04W52/02 |
代理公司: | 厦门市新华专利商标代理有限公司 35203 | 代理人: | 罗恒兰 |
地址: | 361000 福建*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | 本发明涉及一种用于单个蜂窝小区的中继辅助D2D通信系统的优化方法,其将问题转化为基于三维分配的D2D通信用户上行资源分配以及中继选择问题;根据拉格朗日松弛算法的思想将问题转化为二维分配问题,结合匈牙利方法等对问题进行求解。本发明在保证各个链路通信质量的前提下,对系统单位时间各链路总发射功率优化,对比常见的分配策略,通过本发明的优化方法极大的减小了能量损耗。 | ||
搜索关键词: | 一种 用于 单个 蜂窝 小区 中继 辅助 d2d 通信 系统 优化 方法 | ||
【主权项】:
1.一种用于单个蜂窝小区的中继辅助D2D通信系统的优化方法,所述通信系统中D2D用户与蜂窝用户为一对一的关系,其特征在于:所述优化方法方法包括以下步骤:步骤1、求取通信系统中不同分配情况下的所有链路最小发射功率总和;将通信系统的总发射功率用所有用户的发射功率求和公式来表示,则通信系统总发射功率可以表示为:![]()
式(1)中,蜂窝用户数量为M,用集合C={CU1,CU2,…,CUM}表示各个蜂窝用户;D2D用户对数量为N,用集合D={DU1,DU2,…,DUN}表示各个D2D用户对;空闲蜂窝用户数量为K,用集合R={RU1,RU2,…,RUK}表示各个空闲蜂窝用户,其中有M≥N,K≥N;定义zijk∈{0,1},1≤i≤M,1≤j≤N,0≤k≤K来表示D2D用户对DUj和蜂窝用户CUi资源复用以及中继选择的情况,用Pijk表示分组(CUi,DUj,RUk)的最小发射功率;当k=0时,Pijk表示D2D用户对DUj复用蜂窝用户CUi频谱直接通信时用户的总最小发射功率,且:![]()
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当k>0时,Pijk表示当D2D用户对DUj复用蜂窝用户CUi频谱的同时通过空闲蜂窝用户RUk建立中继辅助D2D通信时的总最小发射功率,且:![]()
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式(2)‑(9)中,huv表示u到v之间的信道增益;
表示链路保证通信质量的最小SINR值;Pu表示u的发送功率;N0为噪声功率谱密度;
与
分别表示D2D用户对DUj的源节点与目的节点;步骤2、根据蜂窝用户CUi、D2D用户对DUj、空闲蜂窝用户RUk的每一个可能分组
求出该分组单位时间内的所有链路最小发射功率总和Pijk,得到初始化的M*N*(K+1)的三维功率矩阵P(i,j,k),1≤i≤M,1≤j≤N,0≤k≤K;同时,初始化拉格朗日乘子u_k=0,0≤k≤K,对偶解q(u)=‑∞,可行解f(u)=+∞,当前迭代次数count=0,最大迭代次数count_max=100;步骤3、将三维功率矩阵P(i,j,k)转化为二维功率矩阵P'(i,j);二维功率矩阵
即对于每个蜂窝用户与D2D用户对的组合
求出改造后最小发射功率总和Pijk′=(Pijk‑u_k)的最小值,即得到二维功率矩阵P'(i,j);步骤4、通过匈牙利方法对二维功率矩阵P'(i,j)求解,得到当前对偶解q’(u)以及蜂窝用户与D2D用户对的分配情况
此时若q’(u)>q(u),就令q(u)=q’(u);步骤5、对于
的组合
找到使(Pijk‑uk)最小的空闲蜂窝用户RUk;根据k是否为0将各个组合分为不连接中继和连接中继的组合;对于k=0的组合
即不连接中继的各个组合,此时最低发射功率和P1;对于k≠0的组合
即连接中继的各个组合;此时,初始化的三维功率矩阵P(i,j,k)减去拉格朗日乘子后得到改造后的三维功率矩阵P'(i,j,k),从三维功率矩阵P'(i,j,k)找出各个组合
的Pijk'值,就得到求可行解的二维功率矩阵P″(i,k);然后使用匈牙利方法对二维功率矩阵P″(i,k)求解,求出最低发射功率和P2以及当前可行的中继分配;当前的可行解f’(u)=P1+P2,若f’(u)<f(u),就令f(u)=f’(u);步骤6、若相对对偶间隙[f(u)‑q(u)]/q(u)小于0.001或者当前迭代次数count超过了最大迭代次数count_max,则停止迭代,将当前可行解对应的蜂窝用户、D2D用户、中继的分配情况应用到通信系统中,即可获取系统总发射功率最小化的通信系统,实现系统的优化;否则继续步骤7;步骤7、根据以下各式更新拉格朗日乘子u_k=0,0≤k≤K;定义一个长度为n3的次梯度向量
其中的元素
的值为1减去i3在对偶解中被用到的次数:
其中
与二维分配变量
的最优值相关:
拉格朗日乘子u(l)的更新根据下式进行:
其中
q*(l)分别表示第l次对偶迭代后获取的最优可行解与对偶解;步骤8、更新对偶问题,并计算其代价;在原三维功率矩阵P(i,j,k)中对应可行解分配各个组合的功率分别减去对应的拉格朗日乘子分量,计算二维功率矩阵
将三维功率矩阵P(i,j,k)转化为二维功率矩阵P'(i,j);然后转到步骤4继续进行。
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