基于可再生能量協(xié)作的霧無線接入網(wǎng)絡資源分配

譚靜茹，徐東明，關(guān)文博

(1.西安郵電大學 通信與信息工程學院，西安 710121；2.西安電子科技大學 微電子學院,西安 710071)

0 引 言

近年來，隨著無線通信網(wǎng)絡的飛速發(fā)展，人們對于數(shù)據(jù)流量的需求激增。云無線接入網(wǎng)(Cloud Radio Access Network,C-RAN)可以很容易地覆蓋小區(qū)中所有用戶的業(yè)務數(shù)據(jù)信息，但網(wǎng)絡中前傳鏈路容量和傳輸時延面臨巨大壓力[1]，為此，具有緩存節(jié)點的霧無線接入網(wǎng)(Fog Radio Access Network,F-RAN)應運而生。在F-RAN網(wǎng)絡中，存在四種通信模式：C-RAN模式、本地分布協(xié)作(Fog Access Point,FAP)模式、終端直通(Device to Device,D2D)模式以及大功率節(jié)點(High Power Node,HPN)模式[2]。相較于C-RAN網(wǎng)絡，F(xiàn)-RAN網(wǎng)絡能夠有效緩解前傳鏈路壓力并為高移速用戶提供數(shù)據(jù)傳輸[3-4]。但與此同時，F(xiàn)-RAN中巨大的能耗開銷問題難以忽視，網(wǎng)絡壽命和能量約束影響著網(wǎng)絡的性能，解決此問題的首要突破點就是進行綠色通信和能量收集(Energy Harvesting,EH)的協(xié)作，在網(wǎng)絡高數(shù)據(jù)速率傳輸?shù)耐瑫r提高經(jīng)濟效益，解決環(huán)境污染。

網(wǎng)絡資源的低效利用往往導致負載失衡、呼叫阻塞事件增多和用戶服務質(zhì)量的下降。能量收集技術(shù)是解決上述問題最直接最可行的方法[5-8]。在F-RAN網(wǎng)絡能效問題的研究中,文獻[9]提出了一種節(jié)能虛擬化架構(gòu)的F-RAN，通過對所提結(jié)構(gòu)能量消耗的研究，得出網(wǎng)絡功能虛擬化技術(shù)可以提高F-RAN中邊緣設(shè)備的數(shù)據(jù)處理能力并提升F-RAN的能量效率；文獻[10]研究了F-RAN網(wǎng)絡中基帶處理單元(Building Baseband Unit,BBU)和遠端無線射頻單元(Remote Radio Head,RRH)之間的資源分配問題，通過合理的裝箱使得較少的BBU為RRH提供服務，從而減少系統(tǒng)的能量消耗；文獻[11]在考慮邊緣計算的前提下通過研究用戶關(guān)聯(lián)和波束賦形提出了一種節(jié)能的F-RAN網(wǎng)絡，以能量效率最大化為優(yōu)化目標，使用啟發(fā)式算法對優(yōu)化問題進行求解，可顯著提高系統(tǒng)能量效率；文獻[12]將F-RAN中無電網(wǎng)地區(qū)的FAP接入太陽能電池板，將城市中的FAP接入電網(wǎng)，為使能量效率最大化，在前傳容量和傳輸功率約束下聯(lián)合優(yōu)化了波束賦形和用戶分簇方案。

目前國內(nèi)外學者對于F-RAN網(wǎng)絡的研究大都集中在通信模式選擇、邊緣緩存以及資源調(diào)度這三個方面，但能量效率也是一個值得研究的熱點問題。筆者將EH技術(shù)應用于F-RAN網(wǎng)絡中，選擇了FAP模式和D2D模式作為傳輸模式，建立了系統(tǒng)吞吐量和能量收集模型，在能量約束下建立以吞吐量最大化為優(yōu)化目標的優(yōu)化問題。同時，由于D2D通信很容易產(chǎn)生跨層干擾和同層干擾，必須進行合理的資源分配來抑制干擾[13-14]，因此提出聯(lián)合模式選擇與功率分配算法。通過設(shè)立發(fā)射功率門限值來求出每個D2D用戶對選擇FAP模式和D2D模式下時的最佳發(fā)射功率，然后得出能量協(xié)作下的系統(tǒng)最大吞吐量。實驗結(jié)果表明，在有能量協(xié)作的F-RAN中，系統(tǒng)吞吐量和能量效率均高于傳統(tǒng)F-RAN網(wǎng)絡。

1 模型建立

1.1 傳輸模型

圖1 F-RAN系統(tǒng)模型

(1)

(2)

式中：Bi表示第i個D2D用戶對的可用帶寬。

(3)

(4)

式中：Bl表示第l個D2D用戶對中rF-UE可用的帶寬。

引入二進制變量am∈{0,1}表示F-RAN網(wǎng)絡中的傳輸模式選擇。當am=0時，選擇D2D模式;當am=1時，選擇FAP模式。因此，第m個D2D用戶對的下行數(shù)據(jù)傳輸速率可表示為

(5)

系統(tǒng)的總吞吐量為

(6)

1.2 能量收集模型

在F-RAN網(wǎng)絡中，當D2D用戶對選擇FAP或D2D作為通信模式時，默認其需要的文件存儲于鄰近的F-AP或tF-UE的邊緣緩存中，因此不必連接BBU池進行數(shù)據(jù)通信，可以節(jié)省BBU中的計算資源并緩解前傳鏈路的壓力，所以本文忽略BBU中的能量消耗。同時，本文忽略了FAP在活躍狀態(tài)和休眠狀態(tài)下的固定功耗，只考慮其發(fā)射功耗。

F-APk的發(fā)射功率為

(7)

在F-AP上安裝太陽能電池板和儲能裝置，F(xiàn)-AP可以從智能電網(wǎng)和鄰近的F-AP中購買能量，也可以使用收集到的綠色能量。在一個時隙t中，F(xiàn)-APk存儲的能量數(shù)量為[15]

φk(t)=αφk(t-1)+Ek(t)-Pk(t) 。

(8)

式中：α表示儲能百分比，且α∈(0,1)；Ek(t)為F-APk在時隙t收集到的能量；Pk(t)為F-APk在時隙t消耗的能量。

由于數(shù)據(jù)業(yè)務的不同，各個F-AP所消耗的能量也不同，可分為兩種情況。

(1)當φk(t)>Pk(t)時，即F-APk的能量消耗全部來自于自身所收集到的綠色能量，則F-APk在時隙t完成數(shù)據(jù)傳輸和文件緩存后剩余的總能量為

qk(t)=φk(t)-Pk(t) 。

(9)

(10)

(2)當φk(t)

gk(t)=Pk(t)-φk(t) 。

(11)

(12)

則在時隙t時，整個網(wǎng)絡中的總電費為

(13)

1.3 優(yōu)化問題建立

本文研究了F-AP和D2D兩種通信模式下包含能量收集的F-RAN網(wǎng)絡中的可再生能源協(xié)作和功率分配聯(lián)合優(yōu)化。優(yōu)化問題如下：

(14)

2 聯(lián)合模式選擇與功率分配算法

2.1 通信模式選擇

通信模式的選擇本質(zhì)來說是一個0-1規(guī)劃問題，本文用分枝定界法來求解，該方法是由Dakin等人于20世紀60年代初提出的。其主要思想是先求出MILP的松弛問題，確定原問題最優(yōu)值的上下界，進而通過增加約束條件將問題分枝來減小可行域，將每個問題分成若干子問題再求解，通過一系列子問題的松弛問題不斷調(diào)整原問題最優(yōu)值的上下界，最后得到原問題的最優(yōu)解[16]。具體步驟如下：

Step1 松弛。原優(yōu)化問題記為A，將M個表示通信模式選擇的二元離散變量松弛到實數(shù)區(qū)間[0,1]，得到松弛問題A0：

(15)

(16)

(17)

(18)

Step4 重復Step 2～Step 3，直至查明所有分枝，此時的可行解a*即為最優(yōu)的通信模式選擇結(jié)果。

2.2 基于吞吐量注水的最優(yōu)功率分配

原優(yōu)化目標經(jīng)過2.1節(jié)的凸松弛[17]之后，形成的最優(yōu)功率分配問題為

(19)

(20)

問題OP1和問題OP2中的目標函數(shù)都是一個凸函數(shù)，且約束條件C2、C3是線性約束，因此該優(yōu)化問題為凸優(yōu)化問題，都可用拉格朗日乘子法進行求解。本文對問題OP1的求解為

(21)

式中：λk是發(fā)射功率限制的拉格朗日乘子且λk≥0。對該拉格朗日函數(shù)關(guān)于Pk求偏導，得

(22)

(23)

1當U-Q≥0時，

2i=i+1 ；

3U=Bi/ln2·λk；

4否則令Pk=[U-Q]+；

5 如果i=1,2,…,I；

6 則Pk=U-Q；

4 否則Pk=0；

5結(jié)束循環(huán)

輸出：Pk

對于拉格朗日乘子λk的最優(yōu)解，可以通過二分法(算法2)求解，其偽代碼如下:

1當λmax-λmin≥ζ時，

5 否則λmax=λk；

6當λmax-λmin<ε時，結(jié)束循環(huán)

輸出：λk

問題OP2的求解與問題OP1相同，此時可得出D2D模式下的最優(yōu)功率表達式為

(24)

所提聯(lián)合模式選擇與功率分配算法具體實現(xiàn)步驟如下：

Step1 確定系統(tǒng)的傳輸模式。

Step2 若為FAP模式，則根據(jù)信道增益矩陣確定D2D用戶對的優(yōu)先級；若為D2D模式，則直接進行Step 3。

Step3 判斷信道增益和門限功率的關(guān)系，信道增益越大，分配到的功率就越多；若信道增益太小，即信道噪聲大于注水門限時，不分配功率。

Step4 得到各D2D用戶對分配到的發(fā)射功率。

3 數(shù)值仿真與結(jié)果分析

3.1 仿真參數(shù)設(shè)置

為了驗證所提資源分配算法有效性，本節(jié)使用Matlab仿真平臺進行數(shù)值仿真，仿真場景示意圖[18]如圖2所示，設(shè)置HPN的覆蓋范圍為直徑1 000 m的圓形區(qū)域，將4個F-AP和8個D2D用戶對放置在此區(qū)域內(nèi)。為了能夠更公平地服務于區(qū)域內(nèi)的用戶，將F-AP均勻放置。D2D模式中隨機放置tF-UE并將rF-UE放置在與其進行通信的tF-UE周圍，距離小于150 m。圖3為基于“潮汐效應”下F-RAN網(wǎng)絡的蜂窩移動活躍用戶占比[19]，圖4為使用System Advisory Model仿真西安市某天收集的太陽能隨時間變化曲線圖，其他仿真參數(shù)如表1所示。

圖2 仿真場景

圖3 一天中活躍用戶占比

圖4 平均每小時太陽能發(fā)電量

表1 仿真參數(shù)

3.2 結(jié)果分析

圖3中太陽能在每個時刻發(fā)電量是動態(tài)變化的，因此圖5仿真中取t=12PM。圖5為能量收集隨信道增益變化曲線圖，門限值U分別取1.0 W、2.0 W、5.0 W，存儲裝置電量飽和。可以看出，當門限值固定時，F(xiàn)-AP采集到的能量隨著信道增益的增加而增加，這是因為信道條件越好，D2D用戶對分配到的功率也就越大，系統(tǒng)消耗的能量也越大，因此就會激勵太陽能電池板持續(xù)提供能量收集。當信道增益固定時，采集能量同樣隨注水門限的增加而增加，此時意味著D2D用戶對可分配到更多的功率，與公式(23)契合，驗證了所提算法的準確性。

圖5 系統(tǒng)能量收集與信道增益曲線圖

在信道增益固定為0.6時，對一天中系統(tǒng)的總吞吐量、電網(wǎng)能量消耗以及系統(tǒng)能量效率進行了仿真。圖6是24小時中系統(tǒng)總吞吐量變化曲線圖，圖中吞吐量的走勢遵循圖3中活躍用戶占比的變化。在凌晨1點至凌晨6點，EH協(xié)作的F-RAN系統(tǒng)中存儲的太陽能量幾乎已經(jīng)耗盡，電網(wǎng)能量為主要供能來源，因此與傳統(tǒng)F-RAN吞吐量接近；在凌晨6點至下午4點，由于蜂窩網(wǎng)絡中活躍用戶數(shù)量增多，因此兩種網(wǎng)絡的吞吐量也增加，但EH協(xié)作的F-RAN系統(tǒng)吞吐量始終比傳統(tǒng)F-RAN吞吐量大，是因為傳統(tǒng)F-RAN網(wǎng)絡中能量供應僅僅來自智能電網(wǎng)，電費的限制使得網(wǎng)絡無法一直從電網(wǎng)中購買過多能量，無法支撐過剩的流量業(yè)務，導致一部分用戶無法接入網(wǎng)絡。在下午4點至晚上7點，由于蜂窩網(wǎng)絡中活躍用戶數(shù)量減少，因此兩種網(wǎng)絡的吞吐量也減少，EH協(xié)作的F-RAN系統(tǒng)由于存在太陽能，因此吞吐量高于傳統(tǒng)F-RAN；在下午7點至凌晨12點，EH協(xié)作的F-RAN系統(tǒng)中收集的可再生能量在逐漸減少，因此吞吐量逐漸與傳統(tǒng)F-RAN接近。同時，在下午7點至凌晨12點，功率門限值較低時的吞吐量大于較高門限值的吞吐量，這是因為此時門限值高的系統(tǒng)更容易受到電費的制約使得不能滿足部分用戶的通信需求，導致吞吐量變低。

圖6 24 h內(nèi)的系統(tǒng)吞吐量曲線圖

圖7展示的是在24 h中整個系統(tǒng)消耗的電網(wǎng)中的能量曲線圖。在EH協(xié)作的F-RAN網(wǎng)絡中，白天F-AP將采集的電能儲存起來，供夜間使用。傳統(tǒng)F-RAN網(wǎng)絡對于電網(wǎng)能量消耗的曲線走勢與吞吐量相關(guān)。在凌晨1點至凌晨6點，網(wǎng)絡中的活躍用戶占比基本保持不變，EH協(xié)作的F-RAN系統(tǒng)中存儲的太陽能量幾乎已經(jīng)耗盡，電網(wǎng)能量為主要供能來源，因此對電網(wǎng)的能量消耗接近于傳統(tǒng)F-RAN；在凌晨6點至清晨7點，網(wǎng)絡中的活躍用戶占比與前一時間段相比變化不大，但EH協(xié)作的F-RAN系統(tǒng)由于電池板開始收集太陽能，此時電網(wǎng)能量消耗銳減；在清晨7點至下午7點，活躍用戶占比逐漸增加，在下午4點達到峰值，下午4點至下午7點仍有較高的活躍用戶占比，在此時間內(nèi)太陽能收集量可完全滿足EH協(xié)作的F-RAN系統(tǒng)的能量需求，系統(tǒng)可以最大限度地利用綠色能源降低電網(wǎng)消耗，因此電網(wǎng)能耗為0；在下午7點至凌晨12點，EH協(xié)作的F-RAN系統(tǒng)中首先使用白天存儲的能量，雖然此時活躍用戶占比降低，但存儲的太陽能也在逐漸減小，因此表現(xiàn)為電網(wǎng)能量消耗逐漸上升。同時，發(fā)射功率越大，在沒有太陽能供電的時刻電網(wǎng)能量消耗也越大。

圖7 24 h內(nèi)電網(wǎng)的能量消耗

在本文中，我們通過電網(wǎng)的能量效率ηgrid=Rtotal/Pgrid來側(cè)面反映所提EH協(xié)作的F-RAN網(wǎng)絡的優(yōu)越性，Pgrid是消耗的智能電網(wǎng)中的能量。圖8展示的是在24 h中電網(wǎng)的能量效率曲線圖。傳統(tǒng)F-RAN網(wǎng)絡下的電網(wǎng)能量效率曲線走勢與電網(wǎng)能量消耗相關(guān)。在凌晨1點至凌晨6點，網(wǎng)絡中的活躍用戶占比較穩(wěn)定，電網(wǎng)能量為主要供能來源，此時兩種網(wǎng)絡下電網(wǎng)的能量效率比較接近；在凌晨6點至下午4點，太陽能代替了電網(wǎng)供電，因此EH協(xié)作的F-RAN網(wǎng)絡下電網(wǎng)能效為無窮大，圖中線條間斷處即為無窮大區(qū)域，表明此時沒有電網(wǎng)能量消耗；在下午7點至凌晨12點，電網(wǎng)中的耗能開始增加，所以電網(wǎng)能效開始降低。同時，在下午7點至凌晨12點，功率門限為5 W的EH協(xié)作F-RAN網(wǎng)絡的電網(wǎng)能效低于其他兩種門限的能效，是因為此時電網(wǎng)為主要供能源，系統(tǒng)發(fā)射功率越對電網(wǎng)能量消耗越大，因此電網(wǎng)能效較低。

圖8 24 h內(nèi)電網(wǎng)的能量效率

因此，運營商可根據(jù)時間段對網(wǎng)絡的功率門限進行合理設(shè)置，以達到和用戶之間的雙贏。

4 結(jié)束語

本文嘗試在F-RAN網(wǎng)絡能耗方面展開創(chuàng)新性研究。從經(jīng)濟角度看，可再生能量采集能夠降低電網(wǎng)運營成本；從環(huán)境角度看，可再生能源的使用能夠替代部分傳統(tǒng)發(fā)電，使環(huán)境更加清潔。因此，本文在F-RAN網(wǎng)絡下行鏈路FAP模式和D2D模式聯(lián)合傳輸?shù)膱鼍跋拢芯苛四芰渴占c功率分配的聯(lián)合優(yōu)化技術(shù)。所提模型中，將太陽能作為F-RAN網(wǎng)絡的第一能源為網(wǎng)絡的運行提供電能保障。在此基礎(chǔ)上，將發(fā)射功率作為約束條件，以吞吐量最大為優(yōu)化目標，用分枝定界法對系統(tǒng)通信模式選擇進行了研究，用吞吐量注水法對所提模型給出了合理的功率分配。最后從吞吐量、電網(wǎng)能量消耗、電網(wǎng)能量效率三方面將傳統(tǒng)F-RAN與本文所提網(wǎng)絡模型進行了對比，仿真結(jié)果表明，EH協(xié)作的F-RAN網(wǎng)絡能夠更大地提高網(wǎng)絡吞吐量和電網(wǎng)的能量效率。

在F-RAN網(wǎng)絡中，D2D用戶作為能量受限設(shè)備同樣需要對其進行能量收集的研究，無線攜能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技術(shù)在傳遞信息的時候又攜帶能量，能夠很好地解決終端設(shè)備的供電問題。因此接下來計劃將D2D用戶分為能量需求用戶和信息需求用戶，對SWIPT協(xié)作下的F-RAN網(wǎng)絡的終端可持續(xù)供電問題進行研究。