設(shè)備到設(shè)備（Device To Device,D2D）通信允許移動終端無需通過基站而進行直接通信。為提高蜂窩系統(tǒng)能效,引入D2D通信共享頻譜資源形成異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)。本文將D2D通信的能效優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為博弈收益最大化問題,并提出了一種基于Stackelberg博弈的分布式功率控制算法。針對系統(tǒng)模型中存在的跨層干擾以及層內(nèi)干擾,該算法建立了干擾價格系數(shù)與D2D對發(fā)送功率之間的函數(shù)關(guān)系,并求解出給定干擾價格系數(shù)下D2D對最佳發(fā)送功率的閉合表達式。仿真結(jié)果表明所提算法能夠在最大化基站端蜂窩用戶收益的基礎(chǔ)上有效提高D2D對的總能效。 

【文章來源】：信號處理. 2020,36(11)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

系統(tǒng)模型

圖2為每個子信道中D2D個數(shù)與D2D對總能效關(guān)系圖,分別為本文算法、價格迭代算法與非合作算法的能效對比。如圖所示,隨著子信道中復用D2D對數(shù)的增加,三種算法的能效均先呈上升趨勢后趨于平穩(wěn),表明子信道內(nèi)復用多個D2D對可以有效提高D2D總能效,但超過某一定值時,干擾也隨之增多致使能效不再增加。子信道中只有一個D2D對時,不存在層內(nèi)干擾,因此本文算法與非合作算法能效相等,價格迭代算法略低于本文算法。隨著子信道中D2D對數(shù)的增加,層內(nèi)干擾也隨之增加,由于本文算法可以有效地限制非合作算法中D2D對的自私性,能效高于非合作算法,價格迭代算法依舊低于本文算法。相比于價格迭代算法與非合作算法,本文所提出的分布式功率控制算法可以獲得更高的能效。圖3為D2D收發(fā)兩端距離與D2D對總能效的關(guān)系圖。如圖所示,三種算法的能效均隨著D2D收發(fā)兩端距離的增加而降低,即D2D對兩端距離越近,能效越高,隨著通信距離增加,能效逐漸降低。此外,系統(tǒng)內(nèi)子信道數(shù)越多,D2D總能效也就越高。隨著D2D對收發(fā)兩端距離增大,信道增益和數(shù)據(jù)傳輸速率勢必也會隨之降低,如果此時通過增大D2D發(fā)送功率來獲得更高的數(shù)據(jù)傳輸速率,則干擾和功耗同樣也會增加。因此三種算法的能效都會隨著通信距離的增加而降低。從圖中可以看出本文算法相比另外兩種算法D2D對總能效更高。

圖3為D2D收發(fā)兩端距離與D2D對總能效的關(guān)系圖。如圖所示,三種算法的能效均隨著D2D收發(fā)兩端距離的增加而降低,即D2D對兩端距離越近,能效越高,隨著通信距離增加,能效逐漸降低。此外,系統(tǒng)內(nèi)子信道數(shù)越多,D2D總能效也就越高。隨著D2D對收發(fā)兩端距離增大,信道增益和數(shù)據(jù)傳輸速率勢必也會隨之降低,如果此時通過增大D2D發(fā)送功率來獲得更高的數(shù)據(jù)傳輸速率,則干擾和功耗同樣也會增加。因此三種算法的能效都會隨著通信距離的增加而降低。從圖中可以看出本文算法相比另外兩種算法D2D對總能效更高。圖4為本文算法與價格迭代算法關(guān)于D2D對總能效的收斂性能比較。如圖所示,兩種算法經(jīng)過有限次迭代均能收斂到最佳能效,而本文算法達到收斂時的能效明顯高于價格迭代算法收斂時的能效。由于本文算法中的價格系數(shù)與發(fā)送功率存在函數(shù)關(guān)系,根據(jù)發(fā)送功率的值能快速計算出價格系數(shù),相比之下,二者的迭代速度基本一致,但本文算法達到收斂時的能效更高。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]D2D/蜂窩通信模式切換與聯(lián)合功率控制方案[J]. 姜鴻強,張晶.  信號處理. 2020(02)



本文編號：3513240