基于D2D通信网络的资源分配策略与性能分析

### 基于D2D通信网络的资源分配策略与性能分析 #### 1. 缓冲辅助D2D中继的频率复用 在D2D通信中，当D2D对之间距离足够远，覆盖区域不重叠时，可尝试频率复用，以充分利用可用频谱。之前针对正交传输提出的资源分配方案，由于未考虑频率复用，在这种场景下频谱效率可能不高。需要注意的是，在第一个时隙，基站正在广播消息，无法进行频率复用；但在第二个时隙，可以尝试在中继用户设备（relay - UE）和目标用户设备（d - UE）之间建立D2D通信时进行频率复用。 为了利用频率复用的优势，提出了一种使用缓冲辅助中继的通信协议。以一个包含两个D2D对和两个子载波的系统为例： - 第一个时隙，基站通过两个子载波向每个中继UE广播一个数据包。 - 第二个时隙，基站再次通过两个子载波广播另外两个数据包。此时，每个中继UE的缓冲区中有两个数据包。 - 由于两个D2D对的覆盖区域不重叠，在第三个时隙，每个中继UE可以通过两个子载波转发其两个数据包，且不会对其他中继UE造成干扰。 使用缓冲辅助中继和全频率复用，在三个时隙内将四个数据包传输到两个d - UE；而之前讨论的正交传输方案（无频率复用）则需要四个时隙来完成相同的传输任务。 为了理解频率复用的好处，制定了一个资源分配问题，目标是最大化系统的总吞吐量。该问题的数学表述如下： 最大化： \[ \sum_{k = 1}^{K}\sum_{m_k\in R_k}\sum_{i = 1}^{N}\sum_{j = 1}^{N}\sum_{t = 1}^{T}s_{k,m_k,i,j,t}R_{k,m_k,i,j,t} \] 约束条件： - \(C1\)：\(\sum_{k = 1}^{K}\sum_{m_k\in R_k}\sum_{i = 1}^{N}\sum_{j = 1}^{N}s_{k,m_k,i,j,t}P_{B,R_{k,m_k,i,t}}\leq P_{max},\forall t\) - \(C2\)：\(s_{k,m_k,i,j,t}\in\{0, 1\},\forall i,j,k,m_k,t\) - \(C3\)：\(\sum_{k = 1}^{K}\sum_{m_k\in R_k}\sum_{j = 1}^{N}s_{k,m_k,i,j,t}\leq 1,\forall i,t\) - \(C4\)：\(\sum_{t = 1}^{T}\sum_{m_k\in R_k}\sum_{i = 1}^{N}s_{k,m_k,i,j,t}\leq 1,\forall k,j\) - \(C5\)：\(\sum_{t = 1}^{T}\sum_{m_k\in R_k}\sum_{i = 1}^{N}\sum_{j = 1}^{N}s_{k,m_k,i,j,t}\leq N,\forall k\) - \(C6\)：\(P_{B,R_{k,m_k,i,t}}\geq 0,\forall i,k,m_k,t\) 其中，\(P = \{P_{B,R_{k,m_k,i,t}}\}\)和\(S = \{s_{k,m_k,i,j,t}\}\)分别表示功率分配和子载波分配策略。约束条件的含义如下： |约束条件|含义| | ---- | ---- | | \(C1\) | 基站的功率预算约束，\(P_{max}\)是基站的最大功率预算 | | \(C2\) | 子载波分配指标是二进制整数变量 | | \(C3\) | 基站在给定的广播时隙内不能复用任何子载波，以避免干扰 | | \(C4\) | 在给定的时隙内，D2D对内部通信不能复用子载波，以避免干扰 | | \(C5\) | 每个中继UE的缓冲区长度最多为\(N\)，因为在给定的时隙内，一个中继UE最多可以转发\(N\)条消息 | | \(C6\) | 功率变量为非负 | 下行链路从基站通过中继\(m_k\)到UE \(k\)，分别在第\(t\)个和第\((T + 1)\)个时隙通过子载波\(i\)和\(j\)的可实现吞吐量\(R_{k,m_k,i,j,t}\)为： \[ R_{k,m_k,i,j,t}=\frac{1}{2}\log_2\left(1+\frac{P_{B,R_{k,m_k,i,t}}P_Rg_{B,R_{k,m_k,i,t}}g_{R,U_{k,m_k,j,T + 1}}}{P_{B,R_{k,m_k,i,t}}g_{B,R_{k,m_k,i,t}}+P_Rg_{R,U_{k,m_k,j,T + 1}}\cdot\frac{1}{N_0W}}\right) \] 原问题是混合整数非线性规划（MINLP）问题。解决该问题的步骤如下： 1. 将整数变量松弛为连续区间，并定义辅助功率变量，使原问题变为凸问题。 2. 应用对偶分解技术，得到对应的对偶拉格朗日函数： \[ L(\lambda,\tilde{P},S)=\sum_{k = 1}^{K}\sum_{m_k\in R_k}\sum_{i = 1}^{N}\sum_{j = 1}^{N}\sum_{t = 1}^{T}s_{k,m_k,i,j,t}\frac{1}{2}\log_2\left(1+\frac{\tilde{P}_{B,R_{k,m_k,i,t}}g_{B,R_{k,m_k,i,t}}}{s_{k,m_k,i,j,t}N_0W + P_Rg_{R,U_{k,m_k,j,