蜂窝异构网络中d2d用户速率最大化的功率分配方法

蜂窝异构网络中d2d用户速率最大化的功率分配方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及D2D用户的功率分配方法，具体来说，涉及蜂窝异构网络中D2D用户速 率最大化的功率分配方法。
【背景技术】
[0002] 随着通信技术的飞速发展，为满足移动用户对高速业务的需求，5G关键技术中的 设备与设备（对应英文为Aevice-to-Device;文中简称：D2D)技术将允许某些通信设备 不必经过基站而直接进行通信，也就是可以像蓝牙功能那样以点对点的方式进行数据的传 输。D2D技术作为下一代蜂窝移动通信系统的关键技术，以提升系统容量为目标，允许蜂窝 用户和D2D用户通过无干扰或者存在干扰两种形式进行通信。前者由于不同的频率资源被 蜂窝用户和D2D用户分开使用，频谱效率不高。对于后者，蜂窝用户和D2D用户之间的干扰 来源于彼此对相同频率的复用。在这种场景下，D2D用户对蜂窝用户的干扰就始终存在，从 而可能极大地降低蜂窝用户的用户体验。具体说来，当相同的频率资源同时被蜂窝用户和 D2D用户使用时，蜂窝用户很有可能将受到来自D2D用户的无法容忍的干扰，导致蜂窝用户 的通信质量下降。这在某种程度上来说是不允许的。因此，如何将D2D用户产生的干扰控 制在理想的范围、同时最大程度提高D2D用户的通信速率，成为蜂窝异构网络中亟待解决 的关键问题。
[0003] 同时，由于蜂窝异构网络中各个D2D用户对于网络全局信息的了解非常有限，因 此集中式的算法难以实施。另外，集中式的算法会带来非常大的计算复杂度，尤其是在D2D 用户数目很多的情况下。所以，分布式算法对于蜂窝异构网络中的蜂窝用户和D2D用户间 干扰协调来说是非常重要的。现已有多种理论应用于蜂窝异构网络中的分布式资源管理。 而博弈论作为一种描述、反映参与人的策略选择动机以便找到参与人问题最优解的方法， 已成为以分布式方法解决最优化问题的重要工具。博弈论又被称为"对策论"，是研宄公式 化了的激励结构间相互作用的一种重要数学工具。它能有效解决理性决策者之间竞争或合 作的问题。博弈包含非合作博弈和合作博弈。非合作博弈考虑博弈中个人的预测行为和实 际行为，分析每个理性而自私的参与者会做出怎样的决策，以及博弈最终可能出现的结果 是什么。非合作博弈理论已经为解决无线通信网络中的诸多问题提供了完备的理论工具。 具体来说，通过设计特定的效用函数和定价机制，其后通过迭代求解使得每个用户"自动" 地达到系统所期望的性能，即一种相对稳定的动态平衡一一 "纳什均衡"。

【发明内容】

[0004] 技术问题：针对现有蜂窝用户和D2D用户干扰协调技术在分布式实现、算法复杂 度、D2D用户性能等性能方面的不足，本发明提供一种蜂窝异构网络中D2D用户速率最大化 的功率分配方法，可以实现在蜂窝用户干扰容忍约束下D2D用户速率最优的目的。
[0005] 技术方案：为解决上述技术问题，本发明实施例采用如下的技术方案：
[0006] -种蜂窝异构网络中D2D用户速率最大化的功率分配方法，设迭代时隙t= 1、 2、…、T，T表示最大迭代次数，#表示D2D用户i在迭代时隙t的发射功率，^t表示蜂窝 用户m在迭代时隙t针对k信道反馈回的定价因子，其中，ieN'，N'表示D2D用户的集 合，N' = {1、2、…、N}，N表示D2D用户的总数；mGM'，M'表示蜂窝用户集合，M' = {1、 2、…、M}，M表示蜂窝用户的总数；kGf表示信道集合，K' = {1、2、…、K}，K表示 信道总数；该方法包括以下步骤：
[0007] 步骤10)进行初始化操作；
[0008] 步骤20)蜂窝用户检测干扰，生成定价因子，并广播给每个D2D用户；
[0009] 步骤30)D2D用户根据蜂窝用户广播的定价因子确定发射功率，进行信息的传输；
[0010] 步骤40)各D2D用户接收各蜂窝用户广播的定价因子Am/+1)，判断是否更新功 率：如果|^n -Q，则D2D用户停止功率更新；如果-《| >。则返回步 骤2〇)，直至e表示判断阈值。
[0011] 作为第一种可能实现方式中，所述的步骤10)具体包括：令迭代时隙t为1， A^=0,Vm,t 表示蜂窝用户m在迭代时隙为1时，针对k信道反馈回的定价因子； D2D用户i在迭代时隙t= 1时随机选定一组发射功率及(1)作为发射功率，进行信息传输；
i其中，⑴表示在迭代时隙为1时，D2D用户i在第1信 道上所分配的发射功率，A(1) (2)表示在迭代时隙为1时，D2D用户i在第2信道上所分配 的发射功率，(K)表示在迭代时隙为1时，D2D用户i在第K信道上所分配的发射功率
[0012] 作为第二种可能实现方式中，所述的步骤20)具体包括：
[0013] 步骤201)每个蜂窝用户测量在各个信道上接收到的D2D用户产生的干扰；
[0014] 步骤202)每个蜂窝用户根据定价因子疋(,"=[<丨,02，…,^]以及步骤201)测得 的干扰，采用如式（1)所示的可变步长投影算法，生成下一个迭代时隙下的蜂窝用户定价 因子祀+1)
= 1+n，n表示步骤40)返回步骤20)的次数，n 的初始值为〇 ;尤)表示蜂窝用户m在迭代时隙t针对第1信道反馈回的定价因子，尤:2表 示蜂窝用户m在迭代时隙t针对第2信道反馈回的定价因子，表示蜂窝用户m在迭代 时隙t针对第K信道反馈回的定价因子；尤f表示蜂窝用户m在迭代时隙t+1针对第1信 道反馈回的定价因子，表示蜂窝用户m在迭代时隙t+1针对第2信道反馈回的定价因 子，尤丨表示蜂窝用户m在迭代时隙t+1针对第K信道反馈回的定价因子；
[0015]
_6]其中，
表示：当仏-"①#(仏）>〇时，
表示蜂窝用户m在迭代时隙t针对第k信道反馈回的定价因 子，a"+1)表示第t+1个迭代时隙的定价因子变化步长，且a(t+1)>0; 表示第t
个迭代时隙的干扰容忍盈余 ；)(幻，其中，/^1?表示蜂窝 i 川，k 用户m在信道k上最多可承受的干Jj
I示蜂窝用户m在第t个迭代时 隙第k个信道上实际接收的干扰，(k)表示蜂窝用户m与D2D用户i之间在信道k上的 瞬时信道状态信息；AU>(幻表示在迭代时隙为t时，D2D用户i在信道k上所分配的发射功 率；
[0017] 步骤203)每个蜂窝用户将其生成的定价因子式，广u广播给每个D2D用户。
[0018] 作为第三种可能实现方式中，所述的步骤30)具体包括：
[0019] 步骤301)各D2D用户接收各蜂窝用户广播的定价因子式，广
[0020] 步骤302)各D2D用户根据式（2)计算其在该迭代时隙使效用函数最大化的发射 功率：
[0021]
[0022] 式⑵
[0023] 其中，XOT"，於+1),#+1))表示效用函数，]Tn表示在t+1迭代时隙，D2D用户i为 了最大化自己的效用函数所使用的发射功率向量，]^丨+1)表示在t+1迭代时隙，除D2D用户 i以外的其他所有D2D用户为了最大化自己的效用函数各自所使用的发射功率矢量，奶+1) 表示在t+1迭代时隙，蜂窝用户m和信道k的二维定价因子矢量，dAu+U,i^+U)表示D2D用 户i在t+1迭代时隙的信息速率，
+u 0)表示在t+1迭代时隙时，D2 D用户i在第k信道上所分配的发射功率；氏(k) 表示D2D用户i到其目的端的瞬时信道状态信息；〇2表示蜂窝用户的背景噪声， ⑷|2if+1)㈨表示除D2D用户i以外的其他D2D用户对D2D用户i造成的干扰； Hn, (k)表示D2D用户i和D2D用户i'之间的瞬时信道状态信息；焯+1)⑷表示在t+1迭 代时隙时，D2D用户i'在第k信道上所分配的发射功率；Uk)表示蜂窝用户m与D2D用 户i之间在信道k上的瞬时信道状态信息；表示蜂窝用户m在迭代时隙t+1针对第k 信道反馈回的定价因子，AU+U(幻表示在迭代时隙为t+1时，D2D用户i在第k信道上所分配 的发射功率；
[0024] 步骤303)各D2D用户根据式（2)测得的最大化自身效用函数的发射功率，更新发 射功率，进行信息的传输，并等待蜂窝用户下一次广播定价因子。
[0025] 有益效果：与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下优点：
[0026] (1)可实现各个D2D用户的速率最大化。本发明实施例提供的方法基于注水功率 算法，注水功率算法就是对效用函数求偏导，并令导函数等于零，所得解即为极大值点。该 方法在总功率一定的条件下是最优功率分配。本方法能在满足蜂窝用户干扰限制的前提 下，根据注水功率算法，最大化D2D用户的传输速率。
[0027] (2)系统运行更稳健。本发明实施例步骤30)采用分布式的实施方式，各个D2D用 户作为独立的参与者，根据蜂窝用户反馈回的定价因子，自主的进行运算和功率分配策略 调整。本发明实施例不需要一个集中式的中心控制器来进行控制和计算。这种分布式方式 使得系统结构分散化，避免了因单点失效带来的系统崩溃，系统更稳健。
[0028] (3)降低计算复杂度，提升分配效率。本发明实施例的模型基于非合作博弈，步骤 30)中每个D2D用户都是参与博弈的独立个体，在收集定价因子和测量干扰以后，各自计算 下一个时隙各自的发射功率即可。与集中式那种由一个中心节点统计收集各类信息，再求 解各个节点的发射功率，再将求得的结果分发给每个D2D用户的方法相比，将串行操作转 变为了并行操作，降低了计算复杂度，也提高了计算效率，缩短了计算时间。
【附图说明】
[0029] 图1是本发明的流程图；
[0030] 图2是本发明实施例的系统模型图；
[0031] 图3是本发明实施例的系统和速率随算法迭代次数的变化曲线；
[0032] 图4是本发明实施例在各个信道上D2D用户对蜂窝用户的干扰示意图；
[0033] 图5是本发明实施例中D2D用户容量与干扰容忍的关系图。
【具体实施方式】
[0034] 下面结合附图，对本发明实施例的技术方案进行详细的说明。
[0035] 如图1所示，本发明实施例提供一种蜂窝异构网络中D2D用户速率最大化的功率 分配方法，设迭代时隙t=l、2、…、T，T表示最大迭代次数，A表示D2D用户i在迭代时 隙t的发射功率，尤匕表示蜂窝用户m在迭代时隙t针对k信道反馈回的定价因子，其中，iGN'，N'表示D2D用户的集合，N' ={1、2、...、N}，N表示D2D用户的总数；mGM'， M'表示蜂窝用户集合，M' = {1、2、…、M}，M表示蜂窝用户的总数；keK'，K'表示信道 集合，K' = {1、2、…、K}，K表示信道总数。该方法包括以下步骤：
[0036] 步骤10)进行初始化操作：令迭代时隙t为1，2么=0，Vm,t表示蜂窝用户m 在迭代时隙为1时，针对k信道反馈回的定价因子；D2D用户i在迭代时隙t= 1时随机选 定一组发射功率A(1)作为发射功率，进行信息传输；AU> ?(丨)，/^ (2X...，f(/〇]，i其中，A(1>⑴表示在迭代时隙为1时，D2D用户i在第1信道上所分配的发射功率，；^(2)表示在 迭代时隙为1时，D2D用户i在第2信道上所分配的发射功率，凡(1)(尤)表示在迭代时隙为1 时，D2D用户i在第K信道上所分配的发射功率。
[0037] 步骤20)蜂窝用户检测干扰，生成定价因子，并广播给每个D2D用户。步骤20)具 体包括步骤201)至步骤203)。
[0038] 步骤201)每个蜂窝用户测量在各个信道上接收到的D2D用户产生的干扰；
[0039] 步骤202)每个蜂窝用户根据定价因子心=[歧丨，^2，…,d]以及步骤201)测得 的干扰，采用如式（1)所示的可变步长投影算法，生成下一个迭代时隙下的蜂窝用户定价 因子疋;+1)，
t= 1+n，n表示步骤40)返回步骤20)的次数，n 的初始值为〇 ;疋!)表示蜂窝用户m在迭代时隙t针对第1信道反馈回的定价因子，^2表 示蜂窝用户m在迭代时隙t针对第2信道反馈回的定价因子，表示蜂窝用户m在迭代 时隙t针对第K信道反馈回的定价因子；表示蜂窝用户m在迭代时隙t+1针对第1信 道反馈回的定价因子，尤；^表示蜂窝用户m在迭代时隙t+1针对第2信道反馈回的定价因 子，尤表示蜂窝用户m在迭代时隙t+1针对第K信道反馈回的定价因子；
-又C表示蜂窝用户m在迭代时隙t针对第k信道反馈回的定价因 子，a"+1)表示第t+1个迭代时隙的定价因子变化步长，且a(t+1)>0; 表示第t
个迭代时隙的干扰容忍盈余 其中，ptaiw表示蜂窝 mX 用户111在信道1^上最多可承受的干扰，；￡|乂,.,.(幻|2;^)(幻表示蜂窝用户111在第七个迭代时 /=1 隙第k个信道上实际接收的干扰，(k)表示蜂窝用户m与D2D用户i之间在信道k上的 瞬时信道状态信息；(幻表示在迭代时隙为t时，D2D用户i在信道k上所分配的发射功 率；
[0042] 步骤203)每个蜂窝用户将其生成的定价因子疋"(m)广播给每个D2D用户。
[0043] 步骤30)D2D用户根据蜂窝用户广播的定价因子确定发射功率，进行信息的传输。 步骤30)具体包括步骤301)至步骤303):
[0044] 步骤301)各D2D用户接收各蜂窝用户广播的定价因子疋_(;+1);
[0045] 步骤302)各D2D用户根据式（2)计算其在该迭代时隙使效用函数最大化的发射 功率：
[0046]
[0047] 式⑵
[0048] 其中，_/；(贫+1>，冗+1)，+1>)表示效用函数，贫 +1)表示在t+1迭代时隙，D2D用户i为 了最大化自己的效用函数所使用的发射功率向量，疋丨+1>表示在t+1迭代时隙，除D2D用户 i以外的其他所有D2D用户为了最大化自己的效用函数各自所使用的发射功率矢量，沪+1) 表示在t+1迭代时隙，蜂窝用户m和信道k的二维定价因子矢量，/;.(贫+1)，]3!：+1>)表示D2D用 户i在t+1迭代时隙的信息速率，
Au+U(幻表示在t+1迭代时隙时，D2D用户i在第k信道上所分配的发射功率；& (k) 表示D2D用户i到其目的端的瞬时信道状态信息；〇2表示蜂窝用户的背景噪声， 凡.(幻|2巧_(幻表示除D2D用户i以外的其他D2D用户对D2D用户i造成的干扰； Hn, (k)表示D2D用户i和D2D用户i'之间的瞬时信道状态信息#y+1)⑷表示在t+1迭代 时隙时，D2D用户i'在第k信道上所分配的发射功率；Uk)表示蜂窝用户m与D2D用户 i之间在信道k上的瞬时信道状态信息；；表示 蜂窝用户m在迭代时隙t+1针对第k信 道反馈回的定价因子，W+1)(幻表示在迭代时隙为t+1时，D2D用户i在第k信道上所分配 的发射功率；
[0049] 步骤303)各D2D用户根据式（2)测得的最大化自身效用函数的发射功率，更新发 射功率，进行信息的传输，并等待蜂窝用户下一次广播定价因子。
[0050] 步骤40)各D2D用户接收各蜂窝用户广播的定价因子九，U，如果 |U，则D2D用户停止功率更新；如果|疋匕n _心| >s，则返回步骤20)，直 至I疋!e表示判断阈值。
[0051] 本发明的功率分配方法，采用迭代定价的方法，使得D2D用户的功率分配迭代收 敛于一个定值，从而既能满足蜂窝用户的QoS要求一一限制D2D用户所造成的干扰，又能在 此基础上使D2D用户的传输速率最大化，达到提高D2D用户传输性能的目的。鉴于集中式 算法复杂度高，信息交互量大，本发明采用分布式的方法来研宄在蜂窝用户的干扰容忍约 束下D2D用户的最优功率分配方案。D2D用户与蜂窝用户之间通过定价因子的交互迭代完 成功率分配，从而达到各个D2D用户在所有信道上的和速率最大化。各个D2D用户的效用 值定义为其自身通信速率与蜂窝用户接收到的各个信道上干扰的差。各个蜂窝用户计算其 当前接收到的干扰值，根据步长投影算法生成各自的定价因子，以迭代调整的方式进行D2D 用户功率分配策略的更新。
[0052] 下面例举一具体实例。
[0053] 参看图2,本实例的系统属于异构蜂窝系统，小区半径为500米，不考虑小区与 小区之间产生的干扰。小区中随机分布有3个蜂窝用户（图中三角形示意蜂窝用户） 和6个D2D用户（图中圆形示意D2D用户）。系统频带划分为32个子信道，每个子信道 带宽为200KHZ。系统中任意两节点间的信道是独立同分布的瑞利衰落信道，且信道状态 在一次算法收敛的期间内保持不变。D2D用户在任意时刻所有信道上的最大发射功率和
殳为1W，各个D2D用户根据其功率策略将发射功率分配在其子信道上。每条 通信链路上噪声方差相同，且为〇2=-130dBm。信道大尺度衰落模型为1^=(：/(1/，其中， 比表示信道大尺度衰落模型，c表示常数，v表示路径损耗因子，di表示D2D用户i到目的 端的距离，设c= 〇. 097,v= 3。算法的最大迭代次数设为450。定价因子的变化步长a 在所有时隙中均设为1〇_2。
[0054] 下面将本发明涉及的基于迭代定价的功率注水算法，与现有的其他两种类型的功 率注水算法进行比较。现有的两种类型的功率注水算法中，一种类型的功率注水算法是保 守功率注水算法，即D2D用户通过大幅度压制其发射功率来确保蜂窝用户的干扰限制，这 种方法虽然确保了蜂窝用户的通信需求，但D2D用户的通信质量非常低；另一种类型的功 率注水算法是传统功率注水算法，即完全无视蜂窝用户的干扰限制，最大化D2D用户通信 速率的同时会对蜂窝用户造成干扰。本发明涉及的基于迭代定价的功率注水算法的实施过 程如下：
[0055] 步骤1，令蜂窝用户定价因子<【=〇, 各个D2D用户选定一组相同的初始功 率策略
，并以此发射功率进行信 息传输。
[0056] 步骤2,每个蜂窝用户相互独立地测量在各个信道上接收到的D2D用户产 生的干扰。然后，每个蜂窝用户先根据定价因子疋以及测得的 干扰，使用可变步长投影算法更新一组定价因子公+1) ?广,。可变 步长投影算法的计算公式为。定价因子变化步长a(t+1)为第t+1个时隙中选取的一个大于0的数；第t个时隙的干扰容忍盈余定义为
J蜂窝用户m在子信道上k能承受的干扰，其 中/^'=0.0丨W，Vm，k,丈丨为现有的干扰，、㈨为蜂窝用户m与D2D用 /-I 户i之间的瞬时信道状态信息。最后，每个蜂窝用户将其生成的定价因子广播给每个 D2D用户。
[0057] 步骤3,各个D2D用户接收各个蜂窝用户生成并广播的定价因子乂f。之后，各个 D2D用户根据基于定价机制的香农公式计算其在该时隙使效用函数最大化的功率策略
其中各变量的含义为bD2D用户i K
1封 / 根据香农公式计算出来的信息速率，此处还考虑了蜂窝用户的背景噪声〇2和其他D2D用 户对自身造成的干
11+1时刻i用户在k信道上所分配的 发射功率。Hn, (k)和氏〇〇分别为D2D用户之间，D2D用户到其目的端的瞬时信道状态信 息。最后，各个D2D用户同时更新功率策略，并以此功率同时进行信息的传输。并等待蜂窝 用户下一次广播定价因子。
[0058] 步骤4,算法终止条件判定：对于每一次D2D用户收到的定价因子丄如果 满足此处e =10'则D2D用户停止功率策略的更新。否则，令t=t+1并转至步骤2。
[0059] 在上述条件下，用本发明的控制方法对D2D用户所造成干扰的降低过程如图3所 示。图3中，横坐标表示迭代次数，单位：次；纵坐标表示所有信道总的干扰超出量，单位： W。从图3可知：当步骤4中的算法终止条件满足时，迭代将收敛。因此，在实际系统中，该 方法只需迭代约100次即能满足终止条件。
[0060] 采用matlab仿真的方法对各方法在各个信道上D2D用户对蜂窝用户的干扰进行 测量。结果如图4所示。图4中，横坐标表示信道序号；纵坐标表示迭代收敛后D2D用户 对蜂窝用户所造成的干扰，单位：W。从图4中可知：在19和30号两个子信道上，传统注水 算法因为未考虑蜂窝用户的干扰限制而出现干扰溢出，而本发明将D2D用户在这两个子信 道上造成的干扰有效抑制在蜂窝用户允许的范围之内。此外，在其余无干扰溢出的子信道 上，本发明与传统注水算法性能一致。这说明本发明的方法对D2D用户发射功率控制的有 效性。图4中采用本发明的方法效果和保守注水算法是一样的，没有干扰超出。
[0061] 图5所示为D2D用户容量与蜂窝用户对干扰容忍程度的关系。由于传统注水算法 是多信道功率分配的最优解，当蜂窝用户在每个信道上的干扰容忍程度逐渐增大时，本发 明的方法的性能逐步逼近传统注水算法的性能，从而保证了本发明在保证蜂窝用户QoS前 提下能使D2D用户传输速率最大化。由于保守注水算法只考虑避免干扰超出，从而导致该 算法不能在允许范围内适当提高发射功率，使得D2D用户信息传输速率底下。而传统注水 算法是多信道功率分配的最优解，当蜂窝用户在每个信道上的干扰容忍程度逐渐增大时， 本发明的方法的性能能够逐步逼近传统注水算法的性能，从而验证了本发明能在保证蜂窝 用户QoS前提下使D2D用户传输速率最大化。
[0062] 本发明实施例为了保证蜂窝异构网络蜂窝用户的服务质量（文中简称：QoS)，D2D 用户功率控制技术通过对D2D用户发射功率进行合理有效的管理，从而将对蜂窝用户的干 扰水平保持在可控的状态下。其核心思想在于采用蜂窝用户和D2D用户间定价因子的迭代 交互，使得D2D用户能获知蜂窝用户当前所承受的干扰，并采用根据步长投影算法生成一 组定价因子，逐步调整D2D用户的发射功率，以达到在蜂窝用户干扰容忍约束下D2D用户速 率最大化的效果。D2D用户功率控制技术本质上是实现D2D用户的无线资源管理功能，通过 管理无线资源（主要是发射功率和时频资源块）来控制对蜂窝用户的干扰。它需要同时考 虑来自D2D用户的如下信息：其他D2D用户对自身的干扰、蜂窝用户反馈回来的定价因子以 及蜂窝用户造成的背景噪声和加性高斯噪声等。
[ 0063] 由于各个D2D用户到蜂窝用户的距离不同，所以各个D2D用户对蜂窝用户的干扰 也不相同。而且，随着蜂窝用户和D2D用户相对位置的不断变化，蜂窝用户和D2D用户间的 信道条件也在不断地发生变化，对信道条件的感知和获取是进行自适应无线资源管理与分 配的基础。下一代蜂窝异构网络中的无线资源分配主要是针对蜂窝用户和D2D用户复用相 同频率时的场景。这一分配方案的总体目标是根据份额用户和D2D用户间的信道特性、D2D 用户彼此之间的干扰情况及蜂窝用户当前所承受的干扰和QoS要求，采用优化算法或者静 /动态调整方法，确定对于每个D2D用户在哪些信道上分配多少发射功率值，从而将蜂窝用 户所承受的干扰减轻至可以容忍的范围内，同时提高D2D用户的吞吐量以及系统性能。
[0064] 以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本领域的技术人员应该 了解，本发明不受上述具体实施例的限制，上述具体实施例和说明书中的描述只是为了进 一步说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和 改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护的范围由权利要 求书及其等效物界定。
【主权项】
1. 一种蜂窝异构网络中D2D用户速率最大化的功率分配方法，其特征在于，设迭代时 隙t = 1、2、…、T，T表示最大迭代次数，W表示D2D用户i在迭代时隙t的发射功率， 表示蜂窝用户m在迭代时隙t针对k信道反馈回的定价因子，其中，ie N'，N'表示D2D 用户的集合小'={1、2、~、《』表示020用户的总数；111￡|^^表示蜂窝用户集合， M' = {1、2、"·、Μ}，Μ表示蜂窝用户的总数；keK'，K'表示信道集合，K' = {1、2、…、 Κ}，K表示信道总数；该方法包括以下步骤： 步骤10)进行初始化操作： 步骤20)蜂窝用户检测干扰，生成定价因子，并广播给每个D2D用户； 步骤30)D2D用户根据蜂窝用户广播的定价因子确定发射功率，进行信息的传输； 步骤40)各D2D用户接收各蜂窝用户广播的定价因子λπ/+1)，判断是否更新功率： 如果|C-仏|以，，则D2D用户停止功率更新；如果I疋;m|>s，则返回步骤 20)，直至|疋:.;1)-<)#^￡表示判断阈值。2. 按照权利要求1所述的蜂窝异构网络中D2D用户速率最大化的功率分配方法，其特 征在于，所述的步骤10)具体包括： 令迭代时隙t为I，= 0, Vmj，尤:,表示蜂窝用户m在迭代时隙为1时，针对k信道 反馈回的定价因子；D2D用户i在迭代时隙t = 1时随机选定一组发射功率反(1>作为发射功 率，进行信息传输；屁(1) (人％其中，表示在迭代时隙为1时， D2D 用户i在第1信道上所分配的发射功率，A(U(2)表示在迭代时隙为1时，D2D用户i在第2 信道上所分配的发射功率，Atu(K)表示在迭代时隙为1时，D2D用户i在第K信道上所分 配的发射功率。3. 按照权利要求1所述的蜂窝异构网络中D2D用户速率最大化的功率分配方法，其特 征在于，所述的步骤20)具体包括： 步骤201)每个蜂窝用户测量在各个信道上接收到的D2D用户产生的干扰； 步骤202)每个蜂窝用户根据定价因子?"(,η =[^丨,^..·,^]以及步骤201)测得的干 扰，采用如式（1)所示的可变步长投影算法，生成下一个迭代时隙下的蜂窝用户定价因子 祀ASV.a=]; t = l+n，n表示步骤4〇)返回步骤2〇)的次数，η的初 始值为〇 ; C1表示蜂窝用户m在迭代时隙t针对第1信道反馈回的定价因子，表示蜂 窝用户m在迭代时隙t针对第2信道反馈回的定价因子，祀^表示蜂窝用户m在迭代时隙 t针对第K信道反馈回的定价因子；尤f表示蜂窝用户 m在迭代时隙t+Ι针对第1信道反 馈回的定价因子，尤：f表示蜂窝用户m在迭代时隙t+Ι针对第2信道反馈回的定价因子， 祀f表示蜂窝用户m在迭代时隙t+Ι针对第K信道反馈回的定价因子；- ?(?+1)Φ", "<4=0; A=表示蜂窝用户m在迭代时隙t针对第k信道反馈回的定价因 子，a (t+1)表示第t+Ι个迭代时隙的定价因子变化步长，且a (t+1)> 0 ; 表示第t 个迭代时隙的干扰容忍盈；其中，表示蜂窝 用户m在信道k上最多可承受的干扰，W⑷表示蜂窝用户m在第t个迭代时 隙第k个信道上实际接收的干扰，Hnu (k)表示蜂窝用户m与D2D用户i之间在信道k上的 瞬时信道状态信息；；^(幻表示在迭代时隙为t时，D2D用户i在信道k上所分配的发射功 率； 步骤203)每个蜂窝用户将其生成的定价因子?/+1)广播给每个D2D用户。4.按照权利要求1所述的蜂窝异构网络中D2D用户速率最大化的功率分配方法，其特 征在于，所述的步骤30)具体包括： 步骤301)各D2D用户接收各蜂窝用户广播的定价因子疋广u ; 步骤302)各D2D用户根据式（2)计算其在该迭代时隙使效用函数最大化的发射功率：式⑵ 其中，Α?Γ'Κ?'表示效用函数，?Γ1):表示在t+Ι迭代时隙，D2D用户i为了 最大化自己的效用函数所使用的发射功率向量，疋!+1>:表示在t+Ι迭代时隙，除D2D用户i 以外的其他所有D2D用户为了最大化自己的效用函数各自所使用的发射功率矢量，# +1)表 示在t+Ι迭代时隙，蜂窝用户m和信道k的二维定价因子矢量，/:.(#+1)，疋丨 +1>)表示D2D用 户i在t+Ι迭代时隙的信息速率，AU+U⑷表示在t+Ι迭代时隙时，D2D用户i在第k信道上所分配的发射功率；Hi (k) 表示D2D用户i到其目的端的瞬时信道状态信息；〇2表示蜂窝用户的背景噪声， /Tir(幻I2巧(t+1)⑷表示除D2D用户i以外的其他D2D用户对D2D用户i造成的干扰； ?φι Hii, (k)表示D2D用户i和D2D用户y之间的瞬时信道状态信息；#+?)表示在t+1迭 代时隙时，D2D用户i'在第k信道上所分配的发射功率；HnuGO表示蜂窝用户m与D2D用 户i之间在信道k上的瞬时信道状态信息；表示蜂窝用户m在迭代时隙t+Ι针对第k 信道反馈回的定价因子，AU+1>(幻表示在迭代时隙为t+Ι时，D2D用户i在第k信道上所分 配的发射功率； 步骤303)各D2D用户根据式（2)测得的最大化自身效用函数的发射功率，更新发射功 率，进行信息的传输，并等待蜂窝用户下一次广播定价因子。
【专利摘要】本发明公开了一种蜂窝异构网络中D2D用户速率最大化的功率分配方法,包括以下步骤：步骤10)进行初始化操作：步骤20)蜂窝用户检测干扰，生成定价因子，并广播给每个D2D用户；步骤30)D2D用户根据蜂窝用户广播的定价因子确定发射功率，进行信息的传输；步骤40)各D2D用户接收各蜂窝用户广播的定价因子λm,k(t+1)，判断是否更新功率：如果则D2D用户停止功率更新；如果则返回步骤20)，直至ε表示判断阈值。该功率分配方法，可以实现在蜂窝用户干扰容忍约束下D2D用户速率最优的目的。
【IPC分类】H04W4/00, H04W52/24, H04W52/34
【公开号】CN104883727
【申请号】CN201510315070
【发明人】蔡跃明, 段博文, 郑建超, 杨文东, 吴丹
【申请人】中国人民解放军理工大学
【公开日】2015年9月2日
【申请日】2015年6月10日