設備直通中基于組合拍賣的聯合資源分配機制

董姣姣 趙季紅, 唐 睿 曲 樺 朱正倉 王璐瑤 曹照鑫

1(西安郵電大學通信與信息工程學院 陜西 西安 710061)2(西安交通大學電信學院 陜西 西安 710049)

設備直通中基于組合拍賣的聯合資源分配機制

董姣姣1趙季紅1,2唐 睿2曲 樺2朱正倉2王璐瑤2曹照鑫2

1(西安郵電大學通信與信息工程學院 陜西 西安 710061)2(西安交通大學電信學院 陜西 西安 710049)

設備直通D2D(Device-to-Device Communication)通信是5G系統中的關鍵技術，通過復用傳統蜂窩通信的頻譜資源，能夠大幅度提升系統頻譜利用率，但卻給傳統蜂窩用戶帶來了同頻干擾。針對上述問題，提出一種聯合功率控制和信道分配的資源分配機制來最大化D2D鏈路的總吞吐量，并保證蜂窩鏈路的服務質量需求。該方案分為兩步：底層功率控制考慮給定信道組合下的最大吞吐量，首先證明原問題屬于凸優化，繼而利用Karush-Kuhn-Tucker條件分析得到最優解；基于功率優化的結果，上層的信道分配等價于整數線性規劃問題，一般意義下屬于NP-hard難題，因此提出基于組合拍賣的分配機制來實現性能與復雜度之間的折中。最后，通過仿真驗證了所提資源分配機制的有效性，并展示了聯合無線資源分配的優勢。

設備直通通信 系統吞吐量 資源分配 凸優化 組合拍賣

0 引 言

隨著智能終端以及高清視頻等媒體業務的快速普及，網絡通信量爆炸式增長，促使新的無線通信技術的產生來進一步提高有限且日益緊張的無線頻譜資源的利用率，此時設備直通D2D(Device-to-Device Communication)通信廣受關注。作為5G的關鍵候選技術[1]，D2D通信是指一種在系統的控制下，允許鄰近信道質量良好的終端用戶通過復用傳統蜂窩通信的頻譜資源直接進行通信，而不用經過基站中轉的新型通信技術。它能夠增加蜂窩網絡的系統頻譜資源利用率，降低終端用戶發射功率，因此在一定程度上可以解決無線頻譜資源嚴重匱乏的問題。

然而，由于頻帶復用，D2D通信必然會給傳統蜂窩通信產生同頻干擾。目前，已有較多的研究關注如何協調這種同頻干擾的難題。文獻[2]在單信道場景下將D2D發射機作為全雙工中繼復用蜂窩下行鏈路，保證蜂窩用戶最小速率的前提下采用功率控制來優化D2D鏈路的傳輸速率，但忽略了信道分配對目標性能的影響。文獻[3]使用一種基于最大信干噪比的信道選擇策略來觀察已用信道和可用信道的總數對D2D通信的總吞吐量的影響。文獻[4]在多信道多用戶場景下，僅利用信道分配設計了貪婪啟發式算法來優化系統吞吐量。文獻[5]基于高級長期演進LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)蜂窩系統上行鏈路，聯合模式選擇和信道分配最大化系統吞吐量。但文獻[3-5]均未考慮功率控制對目標性能的影響，即忽略了單用戶發射功率在多個信道上的耦合性，也未涉及保證傳統蜂窩用戶的性能。文獻[6]聯合功率控制和信道分配進行優化系統吞吐量，但文獻[6]僅考慮單用戶復用單信道且單信道分配單用戶的簡單場景，并未考慮單用戶復用多信道和單信道分配多用戶的場景，頻譜利用率不高。然而，在容許單用戶復用多信道或者單信道分配給多用戶的D2D通信場景中，更能充分利用多用戶分集增益以及信道復用增益來進一步降低發射功率[7]，提升系統網絡的整體吞吐量[8-10]，進而降低通信時延，達到提升用戶體驗的目的。文獻[7]引入D2D多播場景，聯合信道分配和功率控制來最小化移動中繼的總能耗，但未考慮頻帶利用率這個重要性能。文獻[8-9]都是在單信道容許被多用戶復用的場景下，不同的是，文獻[8]聯合功率控制和信道分配最大化D2D的吞吐量，文獻[9]通過反向迭代組合拍賣的方式利用信道分配來優化下行鏈路時系統的整體吞吐量，但都沒有對容許單用戶復用多信道的上行鏈路場景的研究。文獻[10]在單用戶復用多信道的場景下，僅利用信道分配優化D2D鏈路的總效益，但忽略了功率控制對性能的影響。

基于上述分析，本文在單條D2D鏈路可以復用多條連續信道的LTE-A上行鏈路場景下，聯合功率控制和信道分配來優化系統中D2D通信的總吞吐量，并保證傳統蜂窩用戶的最低服務質量QoS需求。該聯合資源分配方案分為兩步實現：第一步，給定信道組合下的功率優化，我們證明了原問題屬于凸優化，并利用Karush-Kuhn-Tucker (KKT)條件求得D2D鏈路復用所給信道組合時的吞吐量和發射功率最優解；第二步，基于上述求到的任意D2D鏈路復用任意信道組合時對應的最大吞吐量和最優功率，信道分配部分的求解等價于整數線性規劃問題，一般意義下仍為NP-hard難題，因此本文借助組合拍賣[11]模型，設計基于組合拍賣的貪婪啟發式信道分配算法來求解D2D總吞吐量的最大值。最后，通過幾種對比算法的仿真，充分驗證了所提聯合資源分配機制能有效提高研究場景下系統中D2D鏈路的總吞吐量。

1 系統模型和問題制定

(1)

(2)

(3)

其中，(a)保證了Ci的最低QoS需求；(b)是對Ci的發射功率限制；(c)和(d)表示對Dj的發射功率限制；(e)表示單條Dj只能獲得Sj中的單個集合Sj|k；(f)表示Sj中的任意一個信道i只能分配給單條Dj。

2 聯合資源分配機制

2.1 功率控制部分

功率控制部分在確定的信道組合下，通過優化DL和CL的發射功率來最大化DL的吞吐量。由于不同信道之間的正交性，多信道下的功率控制問題被分解成多個單信道下的功率控制問題。不失一般性，我們以Dj復用Sj|k為例，?i∈Sj|k,j∈D，優化模型P2如式(4)所示：

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

2.2 信道分配部分

(10)

P4:maximizeYRTYsubjectto: AY≤eN(a) BY≤eM(b)

(11)

(11a)的意義同(3e)，表示單條DL最多可以得到單個信道集合，(11b)的意義同(3f)，表示單個信道最多也只能分配給單條DL。由式(11)可以得出，二元變量Y中的取值只能為整數0或者1，同時模型也是線性的，因此，式(11)為整數線性規劃問題。由于P4和P3的等價性，因此優化問題P3也屬于整數線性規劃問題。

算法1 貪婪啟發式信道分配算法

信道分配過程：

(5) 重復以上步驟，直到?j∈D獲得一個Sj|k包或者?i∈Sj|k被拍賣結束。

對于所提基于組合拍賣的貪婪啟發式信道分配算法，我們分析相關性質如下：

(3) 復雜性：假設信道的數量和D2D鏈路的數目分別為M和N個，對于詳盡優化算法，一個信道有N種分配可能，因此，M個信道就有NM個可能的分配結果，算法的復雜度為O(NM)；文中所提信道分配算法需要投標者對所有可能的信道集合進行估價，信道集合的數目為1+2+…+N=N(N+1)/2，如果總的迭代次數為t，則所提算法的復雜度為O(MN(N+1)/2+t)。顯然，對于數量足夠多的數目M和N，有限的迭代次數t，本文所提算法具有較低復雜性。即O(NM)>Ο(MN(N+1)/2+t)。

3 仿真結果

仿真考慮一個半徑為200m圓形單小區，BS在中心，所有CL和DL均勻分布在小區內，D2D用戶對之間的距離隨機分布在5～20m之間，其他一些參數總結見表1所示[7]。本文通過MATLAB平臺進行仿真，本文對比了以下6種算法來優化系統中D2D鏈路的總吞吐量：1) 文獻[6]中在單用戶復用單信道和單信道僅分配給單用戶的場景下，聯合功率控制和信道分配(即參考算法1)；2)-6)均在單用戶復用多信道場景下，其中，2) 為本文功率控制機制聯合隨機信道分配(即為D2D鏈路隨機分配信道) (即參考算法2)；3) 為固定功率算法(即將DL的發射功率值設為固定值)聯合本文信道分配機制(即參考算法3)；4) 固定功率算法聯合隨機信道分配(即參考算法4)；5) 本文優化問題的最優解(即參考算法5)；6) 為本文所提聯合功率控制和信道分配方案(即本文算法)。其中，引入參考算法1是為了體現當單條D2D鏈路同時復用多個信道資源時能夠得到更大的多用戶分集；參考算法2-4是為了觀察對比多維無線資源聯合優化的優勢；參考算法5是為了觀察驗證本文所提聯合優化機制的有效性。

表1 仿真參數表

圖1 D2D用戶總吞吐量隨蜂窩用戶的SINR門限值變化

如圖2所示，固定蜂窩用戶的SINR門限值為15dB，觀察各算法系統中D2D鏈路的總吞吐量隨蜂窩資源數目從3增加到8時的變化曲線。從圖中可以看出，隨著蜂窩資源數目的增大，所有算法的系統中D2D鏈路總吞吐量都在增加，這是因為更多蜂窩資源即信道的加入，提供了更多的機會使D2D鏈路可以選擇復用后性能更優的信道資源進行配對，這就使得系統中D2D鏈路的總吞吐量不斷增大。同樣可以看出，由于限制了單用戶只能復用單信道，參考算法1相比于其他算法，系統中D2D鏈路的總吞吐量整體較低，如表2所示，在蜂窩資源數目為3和8時本文算法比參考算法1的D2D總吞吐量分別提高了139.67和96.23個百分點，而且在蜂窩資源數目達到D2D鏈路的數目為5時，明顯的其算法的吞吐量增長緩慢，因為只是不同D2D鏈路的互換換來的吞吐量曲線稍微增大。相比于參考算法2、3、4，本文所提的聯合優化算法充分利用單用戶復用多信道的優勢盡可能的提升D2D鏈路的整體性能增益，對應所提升的百分比如表2所示，可見本文算法比參考算法2、3、4的吞吐量提高百分比最大值分別為85.55%、47.19%、122.16%。同樣，相比于參考算法5所得到的優化問題的最優解而言，本文算法的吞吐量性能有所下降，但換來的是多項式運算復雜度的降低。因此，幾種算法的對比驗證了本文在單用戶復用多信道場景下所提的聯合資源分配機制的有效性。

圖2 D2D用戶總吞吐量隨蜂窩資源數目的變化

蜂窩資源數目/個345678本文算法吞吐量提升百分比參考算法285.5567.1856.6359.3455.9853.62參考算法3-2.008.5520.4233.7939.6747.19參考算法4122.1674.2966.7173.6474.29

4 結 語

本文在容許單用戶復用多信道的場景下，提出了一種聯合功率控制和信道分配的資源分配機制，同時保證傳統蜂窩用戶的最低QoS需求來優化系統中D2D鏈路的總吞吐量：功率控制部分首先證明了在任意給定信道組合下的功率控制屬于凸優化，然后利用KKT條件進行求解吞吐量和功率最優解；基于上述最優信息的反饋；信道分配部分首先證明了原問題等價于整數線性規劃問題，一般仍屬于NP-hard難題，因此我們設計了基于組合拍賣的貪婪啟發式信道分配算法來實現復雜度與性能的折中。最后，通過仿真觀察了D2D鏈路的整體吞吐量隨蜂窩用戶的SINR門限值和蜂窩資源數目的變化趨勢，驗證了所提聯合資源優化機制能有效提升系統中D2D鏈路的整體吞吐量。

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JOINT RESOURCE ALLOCATION SCHEME BASED ON COMBINATORIAL AUCTION MODEL FOR DEVICE-TO-DEVICE COMMUNICATION

Dong Jiaojiao1Zhao Jihong1,2Tang Rui2Qu Hua2Zhu Zhengcang2Wang Luyao2Cao Zhaoxin2

1(SchoolofTelecommunicationandInformationEngineering,Xi’anUniversityofPostsandTelecommunications,Xi’an710061,Shaanxi,China)2(SchoolofElectronicsandInformationEngineering,Xi’anJiaotongUniversity,Xi’an710049,Shaanxi,China)

Device-to-Device (D2D) communication is a key technology in 5G system, and it can greatly improve the spectral efficiency by reusing the spectrum resources of traditional cellular communication, but it brings the co-channel interference to the traditional cellular users. Aiming at the above problem, a resource allocation mechanism combining joint power control (PC) and channel assignment (CA) is proposed to maximize the aggregate throughput of D2D links and guarantee the quality of service requirement of cellular links. The mechanism is divided into two steps. Considering the maximum throughput of a given channel assignment, the lower-layer PC first proves that the problem belongs to convex optimization, and then uses Karush-Kuhn-Tucker conditions analysis to get the optimal solution. Based on the results of power optimization, the upper-layer CA belongs to the integer linear programming, which is NP-hard in the general sense. Therefore, the allocation mechanism based on combination auction is proposed to realize the trade-off between performance and complexity. Finally, the effectiveness of the resource allocation mechanism is verified by simulation, and the advantages of joint wireless resource allocation are showed.

D2D communication System throughput Resource allocation Convex optimization Combinatorial auction

2016-03-03。國家自然科學基金項目(61372092)；國家高技術研究發展計劃項目(2014AA01A706)。董姣姣，碩士生，主研領域：D2D通信等。趙季紅，教授。唐睿，博士生。曲樺，教授。朱正倉，碩士生。王璐瑤，碩士生。曹照鑫，博士生。

TP393

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.04.021