室內自由小區VLC協作的用戶接入和功率動態調整方法

劉煥淋 楊 帥 陳 勇 黃美娜 陳浩楠 陳 科 袁夕淋

①(重慶郵電大學通信與信息工程學院 重慶 400065)

②(重慶郵電大學自動化學院 重慶 400065)

1 引言

未來的6G網絡將為陸、海、空、天、地等多種復雜場景提供高速數據互聯服務，而無線通信的頻譜資源難以滿足飛速增長的帶寬需求[1]。通信與照明深度耦合的可見光通信(Visible Light Communication, VLC)技術利用其豐富的光譜資源，可以有效地分擔室內無線通信的數據流量，解決現有的無線頻譜的短缺問題。相比于無線射頻通信技術，VLC技術具有諸多優點，如抗電磁輻射干擾、超大帶寬、綠色健康等[2]。因此，VLC將在6G網絡中擔任重要的角色[3]。

然而，單個VLC接入點(Access Point, AP)的通信覆蓋范圍較小，難以實現通信全覆蓋，而多個VLC AP組網中小區邊緣用戶能接收到多個VLC AP發送的信號，小區間干擾導致小區邊緣用戶服務質量變差[4]。同時，用戶設備(User Equipment,UE)在移動時或者信道鏈路較差時在VLC AP之間頻繁切換，影響用戶的服務質量(Quality of Service, QoS)體驗。為了解決上述問題，文獻[5-7]提出了室內cell-free VLC的組網方式，同傳統的小區通信相比，cell-free VLC網絡取消小區劃分，即VLC小區沒有明確的小區邊界；此外，UE可同時接收在視場角(Field of View, FoV)內多個VLC AP的協作服務，避免了UE在AP之間的頻繁切換，還能提高邊緣用戶的服務質量。但是，VLC AP的密集部署、用戶數目增加和用戶位置的隨機性影響小區的協作傳輸，使UE接入多AP策略和功率分配問題變得更加復雜。

針對用戶接入VLC AP的問題，文獻[8]提出在室內VLC異構網絡中聯合收、發端需求的用戶接入算法，該算法采用萬有引力理論折中用戶與多個指標度量的AP匹配性能。文獻[9]針對室內VLC網絡設計基于QoS的AP關聯(QoS-Driven AP Association, QDAA)方法，該方法均衡網絡負載和用戶速率需求，但是，采用單小區接入的QDAA導致用戶的信干噪比(Signal to Interference Ratio, SINR)較低。文獻[10]提出基于二部圖的多用戶對多VLC AP關聯(Many-to-Many Association base on Bipartite Graph, MMABG)方法，該方法將用戶與AP關聯關系建模成多對多匹配模型，并根據設置的閾值控制協作VLC AP小區數目以提高系統吞吐量?；谏鲜鑫墨I分析，多小區接入方式有效地提高用戶SINR，但是用戶接入的小區數目過多，使VLC AP小區間干擾劣化，限制了系統吞吐量和資源利用率的提高。

針對功率分配問題，文獻[6]提出用戶連接VLC AP的時間分配和連續凸逼近的功率控制方法為關聯VLC AP的用戶分配時間和功率資源，以降低VLC AP小區間干擾(Inter Cell Interference, ICI)。文獻[11]根據各個VLC AP中服務用戶和干擾用戶的信道增益比值，并對強干擾的VLC AP進行休眠處理，降低ICI，提高用戶接入VLC AP的可達速率。文獻[12]針對VLC異構網絡提出基于殘余干擾抑制的控制發射功率系數，通過降低VLC AP的無效發射功率，緩解ICI影響。文獻[6,11,12]以系統吞吐量為優化目標優化VLC AP的發射率，忽略室內照明均勻度的要求。根據國際標準化組織(International Organization for Standardization, ISO)照明標準，室內照明均勻度應高于最小照明均勻度閾值，滿足人眼的視覺舒適性[13,14]；此外，照明不均勻可能使分布在房間內不同位置的用戶難以享受到公平的服務質量，甚至導致通信中斷。因此，有效的功率分配方法不僅需要考慮系統吞吐量，而且需兼顧VLC室內照明的質量。

文獻[15]提出了改進遺傳模擬退火算法優化發光二極管(Light Emitting Diode, LED)陣列的AP功率調節因子，提高了接收平面的照明均勻度，但是，該算法忽略了用戶的通信需求。文獻[16]分析了AP發射功率的優化對用戶SINR和室內照明均勻度的影響，并提出了低復雜度的SINR優先方法(SINR First Approach, SFA)和照明均勻度優先方法(Uniformity First Approach, UFA)，SFA先為所有AP分配最大功率，再根據服務用戶和干擾用戶的距離比值，調整部分AP的發射功率，以降低ICI和提高系統吞吐量為目標；而UFA先采用二分法和凸優化方法求解照明均勻度的AP發射功率，再根據用戶之間的距離，調整AP發射功率，以滿足室內照明均勻度需求。隨著用戶數增加，用戶之間距離變小，用戶之間的干擾加重，導致用戶的SINR和系統的吞吐量下降。

綜上所述，本文提出聯合優化照明和吞吐量的VLC協作用戶接入和功率動態調整(VLC Cooperative User Access and Dynamic Power Adjustment,VCUA-DPA)方法。所提VCUA-DPA包括2部分：首先是考慮AP負載均衡、用戶速率需求和協作小區數目約束，設計基于用戶需求的VLC協作用戶接入(VLC Cooperating User Access, VCUA)算法；然后，設計聯合優化照明和吞吐量的AP動態功率調整(Dynamic Power Adjustment, DPA)算法，降低ICI，提高系統吞吐量和滿足室內照明均勻度需求。

2 系統模型與問題建模

2.1 室內cell-free VLC網絡的傳輸信道

室內cell-free VLC網絡模型如圖1所示。VLC APs部署在天花板上，負責室內照明和下行鏈路的數據傳輸，VLC APs之間通過電力線連接到中央控制單元(Central Control Unit, CCU)，CCU負責收集用戶請求、鏈路信息和執行VLC資源分配。設VLC APs集合和用戶集合分別記為NA={1,2,..., N}和MU={1,2,..., M}。信號經過調制并驅動VLC APs發出光信號，再經過VLC信道到達隨機分布在房間的用戶，用戶的PD將接收到的光信號轉換為電信號，則輸出電流信號為[9,10]

圖1 室內cell-free VLC網絡模型

式中，xi,j為AP j傳輸到用戶i的光信號；Pj為AP j發射功率；γ為PD光電轉換效率；ni為加性高斯白噪聲；hi,j為AP j到用戶 i信道增益。本文僅考慮LED視距鏈路，則AP j到用戶i信道增益為[9,10]

式中，APD為光接收面積；di,j為AP j與用戶i的直線距離；朗伯輻射系數為m=-ln2/ln[cos(?1/2)]，?1/2為VLC AP半功率角；VLC AP發射角為?；光接收機視場角為ψc；光接收機的入射角為ψ。

室內cell-free VLC網絡采用多AP密集部署方式，存在重疊覆蓋區域，位于重疊覆蓋區域的多個用戶復用相同頻段，容易產生ICI。若AP j使用頻段f為用戶i提供服務，AP j+1也使用相同頻段f為用戶 i+1提供服務，且AP j在用戶i+1的FoV內，則用戶i和用戶i+1存在同頻干擾。為了降低干擾，本文采用協作傳輸方式，即每個用戶選擇接入在FoV內的多個AP，則用戶i的SINR為

式中，若用戶i接入AP j，接入因子ai,j=1，否則，ai,j=0；Bi為AP分配給用戶的帶寬；Ni為用戶i的協作AP集合；n0為加性高斯白噪聲功率譜密度，室內取值為 1×10-21[12]。則用戶i可達速率為[9,17]

2.2 室內Cell-free VLC網絡的照明指標

根據ISO規定，室內照明強度范圍為300～1500 lx，且室內最小可接受照明均勻度應大于0.7[14]。由于LED光源按朗伯輻射模型向外發射光信號，則第s個接收平面接收點的水平照明強度為[9,16]

式中，Es為第s個接收平面接收點的水平照明強度，δ為LED的發射光功率和光通量的轉換系數。

照明均勻度μ為最小照明強度與平均照明強度的比值[14,16]，式(6)中的S為接收平面接收點的數目。

2.3 室內cell-free VLC網絡的照明和吞吐量問題模型

在室內Cell-free VLC網絡中，聯合優化照明和吞吐量的優化問題可表示為

式中，A為 用戶接入因子矩陣；為各AP發射功率集合；Di為用戶i的速率需求；Emin和Emax分別為室內最小和最大照明強度；Pmin和Pmax分別為AP最小和最大發射功率。目標O1為最大化系統吞吐量；O2為最大化室內照明均勻度。約束條件C1表示QoS速率需求約束，Di為用戶最小速率需求；C2表示室內照明強度約束；C3表示各VLC AP的發射功率約束；約束條件C4表示用戶是否關聯VLC AP。式(7)表示的聯合優化用戶接入和功率分配的優化目標是非凸問題，無法直接采用凸優化方法求解[6,18]。本文提出聯合優化照明和吞吐量的VLC協作用戶接入和功率動態調整(VCUADPA)方法。

3 聯合優化照明和吞吐量的VLC協作用戶接入和功率動態調整方法

VCUA-DPA方法包括VLC協作用戶接入(VCUA)算法和動態功率調整(DPA)算法，在VCUA算法中，設計考慮用戶速率需求、信道增益和AP負載的算法，實現用戶關聯協作的VLC AP，抑制ICI和提高系統吞吐量；在DPA算法中，首先采用Dinkelback算法[6,16]求解最大化照明均勻度為目標的各VLC AP的基準發射功率，然后，設計考慮用戶速率、用戶數目和ICI影響的提高系統吞吐量的動態功率調整策略，調整部分AP的發射功率，旨在滿足室內照明均勻度最小閾值前提下提高系統吞吐量。

3.1 基于用戶需求的VLC協作用戶接入算法(VCUA)

根據用戶速率需求，首先為每個用戶分配初始帶寬，由式(7)約束條件C1得用戶i初始帶寬為

式中，Bmin=B/|Yj*|為AP給候選用戶i分配的最小帶寬，AP j*為用戶i信道條件最好的AP，B為AP最大通信帶寬，Yj*為AP中滿足信道增益閾值要求的候選用戶集合，Xi為用戶i的候選AP集合。

根據用戶速率需求和用戶在VLC中獲得可達速率，用戶i的需求權重因子為

由式(9)知，隨著協作VLC AP數增加，用戶i在VLC中的可達速率Ri增加，則用戶的資源需求權重因子下降。AP j為用戶i提供帶寬資源的供應權重因子可表示為

式中，wi,j越大，用戶i的優先級越高，表明用戶i的需求越大或者AP j為用戶i提供服務更有利于提高系統吞吐量。基于用戶需求的VLC協作用戶接入算法見算法1。

算法1 基于用戶需求的VLC協作用戶接入(VCUA) 算法

3.2 聯合優化照明和吞吐量的動態功率調整算法(DPA)

本文所提的DPA算法先采用Dinkelbach算法求解最大化照明均勻度的各VLC AP的基準發射功率；然后，在滿足用戶速率需求、室內照明強度和室內最小照明均勻度條件下，動態調整部分AP發射功率。

3.2.1 基于Dinkelbach算法優化照明均勻度的AP基準功率分配

為了優化室內Cell-free VLC照明均勻度，根據式(7)，滿足C2和C3約束條件的最大化室內照明均勻度的優化目標O2可以進一步轉換為最大最小化各VLC AP的室內照明強度問題O3[16]

本文采用Dinkelbach算法將優化目標O3的分式形式轉換為等效的減法形式[6]，再通過更新迭代以確定照明均勻度的VLC AP的最優發射功率[11,13]。優化目標O3的最大照明均勻度表示為

式中，Γ為優化目標O3的約束條件C2和C3的可行域，為優化目標O3的最優解集合。

對式(13)的分式形式進行等價轉換[6]，其表達式為

式中，當F(μ*)=[0時，獲得最優解μ*和]Pl*。引入變量，則O3轉換為

式中，給定μ值，目標函數和約束條件都是線性函數，因此，優化目標O3'為線性規劃問題，可由Dinkelbach單純形法[6,16]求解，從而得到滿足照明均勻度的優化的AP基準功率。

3.2.2 基于動態功率調整策略的聯合優化照明和吞吐量的動態功率調整

本文的動態功率調整策略的優化目標轉換為：在滿足最小照明均勻度的約束下，優化AP發射功率以提高SINR，增加系統吞吐量，則式(7)的功率分配優化問題O1轉換為

式中，μmin為最小照明均勻度閾值，μ≥μmin表示室內照明均勻度不小于最小照明均勻度閾值。

為了衡量VLC AP的基準發射功率增加ΔP后，該小區內服務用戶的吞吐量增加收益和對小區外周圍用戶增加干擾造成的吞吐量損失，VLC AP j的吞吐量增益的計算公式為

同理，為了衡量VLC AP的基準發射功率減少ΔP后小區內服務用戶的吞吐量損失和小區外干擾用戶的吞吐量收益，VLC AP j的吞吐量增益的計算公式為

基于各個VLC AP的吞吐量增益，在滿足照明均勻度的約束下，動態功率調整策略有選擇性地調整部分VLC AP的基準發射功率，以提高系統吞吐量。DPA步驟見算法2。

4 仿真分析

4.1 仿真環境及評價指標

本文使用蒙特卡羅法對本文所提VCUA-DPA方法的子算法VCUA和DPA的性能進行仿真，仿真參數如表1所示。在圖1所示的室內Cell-free VLC網絡中，5 m×5 m×3 m的房間布置有9個VLC AP和50×50個接收點。為了驗證VCUA算法的有效性，QDAA[9]和MMABG[10]算法作為VCUA算法的對比算法。同時，為了消除功率分配對系統性能的影響，VCUA算法和對比的QDAA, MMABG算法都使用本文所提的DPA算法分配和調整AP的發射功率；為了驗證DPA算法的功率調整的有效性，本文將SFA[16]和UFA[16]作為DPA算法的對比算法，而且，這3種功率分配算法的用戶接入策略都采用用戶滿意度閾值ρth=0.8的VCUA算法。用戶的速率需求隨機取值為Di ∈{10,20,30}Mbit/s。本文對各算法的系統吞吐量、用戶滿意度[12]和照明均勻度3個性能指標進行仿真和分析。

表1 仿真參數

4.2 仿真結果及分析

圖2展示了QDAA-DPA, MMABG-DPA和本文所提VCUA-DPA算法的系統吞吐量隨用戶數目的變化情況。3種算法的系統吞吐量隨用戶數目增加均呈現上升趨勢，而本文VCUA-DPA算法的系統吞吐量優于2種對比算法。QDAA-DPA算法采用單小區接入方式，小區邊緣用戶容易受到ICI影響，導致系統吞吐量較低；MMABG-DPA算法采用多小區接入方式，但是MMABG算法沒有考慮各VLC AP負載均衡的問題，致使各VLC AP資源不充分利用，因而系統吞吐量提升值較小。本文VCUADPA算法考慮用戶側速率需求和網絡側AP的負載均衡，優化用戶和多VLC AP協作的雙向選擇，提高各VLC AP資源利用率，其系統吞吐量優于2種對比算法。其次，本文的VCUA-DPA算法結合用戶滿意度閾值ρth和AP的剩余資源情況自適應地控制協作小區數目，當用戶數較少時，VLC AP資源競爭小，若用戶滿意度閾值較小時，可協作的小區數目較多，有利于提高系統吞吐量，而當用戶滿意度閾值較大時，可協作小區數目減少，限制了系統吞吐量的增加；當用戶數目持續增加時，由于VLC AP的帶寬資源有限，即使用戶滿意度閾值減小，協作小區數目也難繼續增加，3種滿意度閾值ρth獲得的系統吞吐量差距越來越小。

算法2 聯合優化照明和吞吐量的動態功率調整 (DPA) 算法

圖2 系統吞吐量與用戶數目關系

圖3展示了QDAA-DPA, MMABG-DPA和VCUA-DPA算法的用戶滿意度隨用戶數目的變化情況。3種算法的用戶滿意度隨用戶數目增加均呈現下降趨勢，因為用戶數目增加，AP的帶寬資源競爭更加激烈，導致部分用戶不能滿足請求的速率需求，則用戶的滿意度下降。QDAA-DPA算法根據用戶速率需求確定用戶接入優先級，高速率需求的用戶優先選擇性能更優AP，但是，邊緣用戶受到ICI影響大且因為不支持多VLC AP協作傳輸的機制，使邊緣用戶的用戶滿意度較低。MMABGDPA算法采用固定閾值控制協作AP小區數目，且沒有區分用戶接入VLC AP的優先級，因此，需求速率有差異的中、高速率用戶的用戶滿意度下降。而本文VCUA-DPA算法既考慮用戶側的用戶速率需求設計接入VLC AP和帶寬分配的優先級，又考慮AP的負載均衡，并根據用戶滿意度閾值和AP資源剩余情況控制協作小區數目，所以本文VCUA-DPA算法的用戶滿意度普遍優于對比算法。此外，當用戶數較多時，資源比較緊缺，VLC將更多AP協作資源分配給不滿足用戶速率需求的用戶，有利于提高用戶的滿意度。

圖3 平均用戶滿意度與用戶數目關系

圖4展示了用戶數目M=10的條件下，本文VCUADPA算法中DPA優化后的系統吞吐量和照明均勻度隨迭代次數增加的變化情況。其中，在各VLC AP的發射功率優化前，照明強度范圍為460.90～880.36 lx，照明均勻度為0.611。如圖4所示，隨著迭代次數增加，系統吞吐量先增加后開始變平緩，而照明均勻度持續下降到最小照明均勻度閾值，且優化后的室內照明強度范圍為316.62～506.24 lx，照明均勻度為0.708，高于優化前的室內照明均勻度，滿足室內照明需求。這是因為DPA策略先根據每個VLC AP的吞吐量增益值大小調整滿足照明約束條件的VLC AP的發射功率以增加系統吞吐量，剛開始時候，VLC AP可調整的功率幅度ΔP值較大，系統吞吐量增加較為明顯；隨著迭代次數增加，各AP發射功率偏離最優化照明均勻度確定的基準發射功率越來越遠，照明均勻度越來越接近最小的照明均勻度閾值，導致VLC AP可調整的功率幅度ΔP值越來越小，由于各VLC AP的發射功率受限，所以系統吞吐量增加的速度越來越慢，并最終趨于平穩。

圖4 系統吞吐量和照明均勻度與迭代次數關系(M = 10)

圖5展示了本文所提VCUA-DPA算法與對比的VCUA-UFA和VCUA-SFA算法采用不同功率分配策略對系統吞吐量與用戶數目關系的影響。3種算法的功率分配策略都使系統吞吐量隨用戶數目增加均呈現上升趨勢。當用戶數目為10時，相比SFA算法，本文VCUA-DPA算法獲得的系統吞吐量降低了8.1%，VCUA-UFA降低了18.5%，而本文VCUADPA算法較VCUA-UFA算法的系統吞吐量提高了9.5%。這是因為：SFA算法以系統吞吐量為主要目標，能協調各AP的發射功率，在滿足用戶速率需求的前提下，以犧牲照明均勻度為代價最大限度地提高系統吞吐量。相比SFA算法，本文VCUA-DPA算法在損失部分吞吐量的代價下，兼顧了照明均勻度和提高系統吞吐量兩個目標。而對比的VCUAUFA通過測量用戶間的距離調整各VLC AP的發射功率最優化室內的照明均勻度，UFA策略沒有考慮用戶之間的干擾和不同速率需求用戶所需的AP發射功率對系統吞吐量影響，因此，隨著用戶數目增加，VCUA-UFA的系統吞吐量增加值較??；相比UFA算法，本文的DPA算法先根據照明均勻度和系統吞吐量目標優化各VLC AP的基準發射功率，并采用動態功率調整策略，有選擇地調整滿足吞吐量增益的VLC AP的發射功率，設計功率調整幅度迭代衰減的方法，使其系統吞吐量提升效果優于VCUA-UFA。

圖5 系統吞吐量受用戶數目的影響

5 結束語

為了優化自由小區VLC的系統吞吐量和滿足室內照明均勻度需求，本文設計基于用戶需求和VLC AP資源約束的多VLC AP協作用戶接入算法和動態調整VLC AP發射功率方法，實現了室內Cell-free VLC的聯合優化室內照明均勻和提高系統吞吐量的目標。隨著寬帶室內移動接入需求和移動互聯網發展，本文所提方法能促進VLC系統在滿足室內照明舒適需求的同時，為室內高速數據傳輸提供較為理想的綠色無線傳輸方式。