一种基于设备效用值的中继选择算法
时间：2023-04-22 10:55:05 来源：千叶帆 本文已影响人
李丹丹，刘丰年，梁利亭
(三门峡职业技术学院 信息传媒学院，河南 三门峡 472000)
移动通信网络的不断发展使人们的工作和生活方式出现了重大变化，同时人们对于移动通信的需求也在不断推动移动通信技术进步。如何充分利用有限的频谱资源，最大限度提升移动通信系统性能是当前移动通信网络技术研究的热点。非正交多址接入(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术[1-3]能显著提升频谱利用率、降低能耗，已成为5G通信领域最具发展前景的技术之一。目前，基于NOMA的协作通信技术处于起步阶段，还有较多问题需要进一步研究，如中继选择[4-6]、资源调配、用户配对、通信稳定性等。D2D(device-to-device)通信技术[7-9]可以有效减轻基站通信压力，是5G通信领域的重要技术之一。基于NOMA技术的D2D通信系统中，基站直连近端设备，通过协作中继连接远端设备，中继选择直接关系到D2D通信系统的性能，故有必要对系统的中继选择算法进行研究。
1.1 系统模型
蜂窝移动通信系统的基站大多设置在通信覆盖区域中心，但用户设备的位置不是固定的，有些位于通信覆盖区域的边缘甚至超出通信覆盖区域，还有些由于建筑物等物体的遮挡，通信稳定性大大降低。为解决该问题，采用NOMA+D2D的中继协作通信方案。在该方案中，基站采用NOMA技术与近端设备和远端设备通信。基站与近端设备通信常采用直连方式，而在与远端设备通信时，直连方式无法保证链路通信质量，故需要通过中继协作方式转发数据，以保证通信链路的可靠性。一个半径为250 m的蜂窝小区，基站采取NOMA方式与用户设备通信。其中，用户设备UE1与基站(BS)之间的距离是100 m，可直接与BS通信，而用户设备UE2位于小区边缘，与BS通信需要中继设备(Relay)协助。UE2和Relay采用D2D连接，每个节点配备单根天线，中继工作模式为半双工解码转发。系统模型见图1。
图1 系统模型
由图1可知，BS与UE之间的通信主要分为两个阶段。
第一阶段，BS以NOMA方式向UE1和Relay发送信号：
(1)
式中：x1(t1)表示BS发送到UE1的信号；
x2(t1)表示BS发送到UE2的信号；
Pb表示BS的发送功率；
a1、a2表示功率分配因子(a1+a2=1)。UE1、Relay的接收信号分别为
y1(t1)=h1，bxN(t1)+n1(t1)，
yr(t1)=hr，bxN(t1)+nr(t1)，
(2)
式中：n1(t1)、nr(t1)表示加性高斯白噪声。UE1会先解调x2(t1)，消除x2(t1)的干扰后再解调x1(t1)，而Relay只会解调x2(t1)，而将x1(t1)当作噪声。
第二阶段，Relay重新传输第一阶段中解调得到的信号x2(t1)，BS维持功率分配因子不变，给UE1发送新信号x1(t2)。UE1和UE2的接收信号分别为
(3)
系统模型(图1)中，UE1与BS的间距较小，UE2与BS的间距较大，甚至超出通信覆盖范围。通信系统下行链路基于NOMA，功率固定分配，UE1、UE2对应的功率分配因子分别为a1、a2，且a1
1.2 系统性能评价指标
根据用户服务质量(quality of service，QoS)的要求，在明确每个数据流目标通信速率的情况下，采用通信中断概率作为评价通信系统性能的主要指标。在通信传输速率满足目标通信速率要求的情况下，可以通过系统吞吐量评价系统性能。本次给出的系统模型假设通信传输速率满足预设速率要求，所以下一步就是根据系统吞吐量评价系统性能。根据用户QoS要求确定目标通信速率R1和R2后，可以通过以下公式求得系统吞吐量
Csum=C1(t1)+C1(t2)+C2(t2)，
(4)
式中：C1(t1)表示第一阶段中UE1与BS之间的通信速率；
C1(t2)表示第二阶段中UE1与BS之间的通信速率；
C2(t2)表示第二阶段中UE2与BS之间的通信速率。
2.1 基于最佳距离的D2D中继选择算法
UE2与BS之间的通信速率C2(t2)和两条通信链路相关，功率分配因子相同时，Relay与BS的距离、Relay与用户设备之间的距离对用户设备的通信速率有较大影响。在确保UE2的通信速率已满足预设速率要求的情况下，合理规划中继设备布局可以有效提高通信链路速率。如果已知BS的功率分配因子，那么UE2和BS之间的通信速率与Relay的位置及转发信噪比有较大关系，最佳距离D可通过下列公式表示：
D={dr，bmax[E(C2(t2))]}={dr，b|max[log2(1+min(E(γr)，E(γ2)))/2]}，
(5)
式中：dr，b表示BS、Relay、UE2共线时，Relay与BS的间距；
C2(t2)表示第二阶段中UE2与BS之间的通信速率；
E(X)表示X的均值；
γr表示UE1处x1(t1)信号的信噪比；
γ2表示UE2处Relay转发信号x2(t1)的信噪比。应确保通信全过程中UE2通信速率均为预设速率，Relay到BS的距离要小于某一特定值，即
Dr，b (6) 且Relay到UE2距离小于某一特定值，即 DUE2，b (7) 式中：dr，b(a1(t1)，ρb)表示满足功率因子为a1(t1)、信噪比为ρb、UE2通信速率达到预设速率时，Relay到BS的最远距离； 图2 基于最佳距离的通信中继选择区域 该算法的基本工作流程如下：如果BS判断与UE2的通信速率无法达到预设通信速率或无法建立通信连接，BS首先根据预设速率、信噪比、当前功率分配因子确定Relay与BS、UE2之间的最佳距离，从而确定中继选择区域，在中继选择区域内找到最接近最佳距离的空闲设备作为Relay。 中继通信速率，即BS与远端设备UE2之间的链路速率。该算法基本流程如下：如果BS检测到与UE2的链路质量变差，通信速率无法达到预设速率或者根本无法建立通信链路，BS首先向Relay选择范围内的空闲设备发出协作通信请求，接收到协作通信请求的空闲设备被认为是潜在的Relay，然后远端设备UE2发送检测信号，检测潜在Relay能提供的最大链路速率，潜在Relay将通信链路速率信息返回给BS，最后BS根据各潜在Relay返回的链路速率信息，选择能够提供最大中继通信速率的空闲设备作为Relay。当BS在选择Relay时，与基于最佳距离的算法相比，该算法的BS需要先知道Relay选择区域内所有空闲设备能够达到的最大通信速率，这意味着信令开销更大。 上述两种算法主要基于设备的物理位置和中继通信速率，且默认空闲设备都可以转发数据。但在实际应用中，因为设备位置可能变化、通信系统资源有限及隐私保护等因素存在，空闲设备不一定会配合进行协作通信，导致这两种算法在实际应用中往往无法达到预期效果。基于此，本研究设计了一种基于设备效用值的中继选择算法，综合考虑中继通信速率、设备位置及设备能耗等多种因素。前两种因素上述算法已经加以考虑，而Relay能耗是本算法主要考虑的因素，故将Relay原有电量及协作转发后的剩余电量作为衡量指标。假设Relay的原有电量为Emax，协作转发后Relay的剩余电量为E′，则 E′=φtEmax。 (8) 为确保Relay正常运行，应保证φt不低于阈值φmin，以避免系统通信中断。假设Relay静止，Relay的数据转发效用 β=Cφt>βth， (9) 式中：C表示中继通信速率； βth=R2φmin。 (10) 如果Relay非静止，则Relay的数据转发效用值可以表示为 (11) 式中：v表示Relay的移动速度，阈值为vth。 如果BS检测到与UE2通信链路的速率达不到要求或无法建立通信链路，则基站首先向潜在Relay发出协作通信请求，然后UE2向潜在Relay发出探测信号，潜在Relay将能提供的通信链路速率和剩余电量百分比返回给BS，BS基于反馈信息计算设备效用值，最后选择设备效用值最大且满足预设速率要求的空闲设备作为Relay。 仿真实验基于MATLAB 2016软件和Intel Core i7 CPU开发平台进行。假设蜂窝小区半径为250 m，用户设备与基站之间的距离为100 m，仿真时间为10 000 ms，系统带宽为5 MHz，蜂窝用户数为20，蜂窝用户最大发送功率的绝对值为25 dBm，D2D用户最大发送功率的绝对值为20 dBm，将本研究提出的算法与传统的基于最佳距离和最大中继速率的算法进行比较。当a1(t1)=0.1、φmin=0.3、vth=14 m/s时，3种算法对应的系统吞吐量如图3所示。 图3 当a1(t1)=0.1、φmin=0.3、vth=14 m/s时3种算法对应的系统吞吐量 由图3可知，3种算法的信噪比与系统吞吐量均成正比。当信噪比较低时，系统吞吐量均为0。实际上，如果信噪比低，无论哪种算法，系统通信都会中断。信噪比较高时，基于设备效用值的算法对应的系统吞吐量最大，而基于最佳距离的算法对应的系统吞吐量最小。原因在于基于设备效用值选择中继设备时综合考虑链路速率、设备转发能力，所选中继设备协作转发稳定，系统平均吞吐量较高； 当a1(t1)=0.2、φmin=0.3，vth=14 m/s，时，3种算法的系统吞吐量如图4所示。结合图3进行对比分析可知，随着a1(t1)的增加，信噪比高时，基于设备效用值的中继选择算法对应的系统吞吐量依然最高，而且随着a1(t1)的增加，采用3种算法的系统吞吐量都有所提高。 当a1(t1)=0.2、φmin=0.4、vth=10 m/s时，采用3种中继算法的系统吞吐量如图5所示。对比图3、图4和图5可以看出，vth减少后，采用3种中继选择算法的系统吞吐量都有所下降。这是因为当φmin增加、vth减少时，具备转发能力的潜在中继设备数量减少了，3种算法下系统中断概率均增加，但是中继设备的剩余电量、移动速度阈值的改变对系统的影响更大，所以基于设备效用值的算法对应的系统吞吐量依然最高。 图4 当a1(t1)=0.2、φmin=0.3、vth=14 m/s时3种算法对应的系统吞吐量 图5 当a1(t1)=0.2、φmin=0.4、vth=10 m/s时3种算法对应的系统吞吐量 本研究针对基于最佳距离和最大中继速率的中继选择算法忽视设备效用的问题，提出了一种基于设备效用值的中继选择算法。该算法综合考虑了中继通信速率、设备位置及设备能耗等多种因素。在实际D2D应用场景中，在给定功率分配因子、设备数据转发能力、设备剩余电量、设备移动速度的情况下，使用基于设备效用值的中继选择算法不仅可以保证系统中断概率降低，而且能保证系统具有最高的吞吐量，故更适用于实际的D2D通信场景。
dUE2，b(a1(t1)，ρb)表示满足功率因子为a1(t1)、信噪比为ρb、UE2通信速率达到预设速率时，Relay到UE2的最远距离。基于上述约束条件可以得到Relay选择区域，如图2所示。
2.2 基于最大中继通信速率的中继选择算法
2.3 基于设备效用值的中继选择算法
βth表示Relay数据转发效用限值。βth由预设速率R2和φmin决定：
基于最佳距离选择中继设备时只考虑设备的物理位置，所选的中继设备很可能因为协作转发能力不足导致系统通信中断；
基于最大中继通信速率选择的中继设备忽视了设备的实际转发能力，也容易造成系统中断。因此，对于系统吞吐量，基于设备效用值的中继选择算法效果最佳。
