《電子技術(shù)應(yīng)用》
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時(shí)延QoS保證的D2D-based V2V車載通信功率分配方案
2019年電子技術(shù)應(yīng)用第3期
李國(guó)睿1,周 迪1,2,肖海林1
1.桂林電子科技大學(xué) 信息與通信學(xué)院,廣西 桂林541004;2.浙江宇視科技有限公司,浙江 杭州310051
摘要: OFDMA蜂窩網(wǎng)絡(luò)中采用Underlay模式的基于終端直通技術(shù)的車-車(D2D-based V2V)通信能夠提高頻譜利用率、增大系統(tǒng)吞吐量,但隨之產(chǎn)生的同頻干擾問(wèn)題嚴(yán)重影響通信質(zhì)量。為了解決該問(wèn)題,同時(shí)滿足車輛通信的低時(shí)延服務(wù)質(zhì)量(QoS)需求,提出一種基于時(shí)延QoS保證的D2D-based V2V車載通信功率分配方案。該方案同時(shí)考慮了蜂窩用戶和D2D-based V2V用戶所受到的干擾,并采用有效容量提供QoS保障,通過(guò)拉格朗日對(duì)偶分解法求解優(yōu)化問(wèn)題。數(shù)值仿真表明,相比于其他方案,該方案能夠很好地提高系統(tǒng)有效容量。
中圖分類號(hào): TN929.5
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.182031
中文引用格式: 李國(guó)睿,周迪,肖海林. 時(shí)延QoS保證的D2D-based V2V車載通信功率分配方案[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2019,45(3):71-75.
英文引用格式: Li Guorui,Zhou Di,Xiao Hailin. Power allocation for D2D-based V2V vehicular communication with delay QoS guarantee[J]. Application of Electronic Technique,2019,45(3):71-75.
Power allocation for D2D-based V2V vehicular communication with delay QoS guarantee
Li Guorui1,Zhou Di1,2,Xiao Hailin1
1.School of Information and Communication,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China; 2.Zhejiang Uniview Technologies Co.,Ltd.,Hangzhou 310051,China
Abstract: Device-to-device based vehicle-to-vehicle(D2D-based V2V) communication underlaying OFDMA cellular network can improve spectral efficiency and system throughput. However, frequency reuse interference will severely affect on the communication quality. To overcome this problem, this paper proposes a power allocation strategy with delay QoS guarantee for each D2D-based V2V user′s requirement. The strategy takes the interference of cellular user and D2D-based V2V user into account, and provides the effective capacity as the delay QoS guarantee. Moreover, the Lagrangian dual decomposition method is used to obtain the optimization power allocation. Numerical simulation results show that compared to other strategies, the proposed power allocation approach can significantly improve the system effective capacity.
Key words : delay Quantity-of-Service(QoS);effective capacity;Vehicle-to-Vehicle(V2V)

0 引言

    相比于傳統(tǒng)車輛自組網(wǎng),基于蜂窩網(wǎng)的V2V通信技術(shù)具有覆蓋范圍更廣、靈活性更高、數(shù)據(jù)傳輸速率更快的優(yōu)點(diǎn)。D2D技術(shù)可用于支持V2V在蜂窩網(wǎng)下的通信[1](本文稱作D2D-based V2V通信),使用該技術(shù),車輛間的通信不用經(jīng)過(guò)基站轉(zhuǎn)發(fā),減輕了基站的負(fù)擔(dān)。蜂窩網(wǎng)下D2D-based V2V有Overlay和Underlay兩種通信模式,前者為D2D-based V2V用戶分配專用的頻譜資源,而Underlay模式下D2D-based V2V用戶會(huì)復(fù)用蜂窩用戶的頻譜資源,采用Underlay模式可大大提高頻譜效率[2]。

    Underlay模式下,D2D-based V2V用戶和蜂窩用戶使用相同的頻譜資源,會(huì)有嚴(yán)重的同頻干擾[3]。近年來(lái),有研究人員做了相關(guān)研究[4-6],文獻(xiàn)[4]提出一種考慮蜂窩用戶干擾的功率分配算法,實(shí)現(xiàn)了D2D-based V2V用戶的連續(xù)干擾消除,但沒(méi)有考慮QoS需求。文獻(xiàn)[5]考慮了用戶的QoS需求,提出了以最大化有效容量為目的的功率分配算法,但僅考慮了單個(gè)蜂窩用戶和單對(duì)D2D-based V2V用戶的情況。文獻(xiàn)[6]研究了多對(duì)D2D-based V2V共用同一頻帶資源的場(chǎng)景,提出基于D2D-based V2V 用戶QoS保證的資源分配方法,實(shí)現(xiàn)了最大化系統(tǒng)吞吐量的目標(biāo),但并沒(méi)有考慮蜂窩用戶的存在。

    實(shí)際上,蜂窩小區(qū)中有數(shù)量較多的蜂窩用戶和D2D-based V2V用戶。本文提出一種多個(gè)蜂窩用戶多對(duì)D2D-based V2V用戶場(chǎng)景下的功率分配方案,該方案分別考慮了蜂窩用戶和D2D-based V2V用戶的通信需求,采用有效容量模型滿足用戶的時(shí)延QoS需求,通過(guò)拉格朗日方法得到優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)解。數(shù)值仿真表明,相比于其他方案,本文提出的方案能夠很好地提高系統(tǒng)有效容量。

1 系統(tǒng)模型

    考慮一個(gè)基于OFDMA的蜂窩小區(qū),包含一個(gè)基站、M個(gè)蜂窩用戶和N個(gè)D2D-based V2V用戶。信道劃分為K個(gè)正交子信道,每個(gè)子信道帶寬為B。蜂窩用戶隨機(jī)的分布在該小區(qū)內(nèi)。用K={1,2,…,K}表示所有可用子信道的集合,C={1,2,…,M}、V={1,2,…,N}分別表示蜂窩用戶的集合和D2D-based V2V用戶的集合。其中M≤K、N≤M。

    車輛在城市環(huán)境中行駛,系統(tǒng)模型如圖1所示。D2D-based V2V用戶復(fù)用蜂窩用戶的上行資源,并且所有D2D-based V2V用戶都采用Underlay模式通信。假設(shè)基站可以獲得全部的CSI。

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    圖2為D2D-based V2V用戶復(fù)用蜂窩用戶上行資源時(shí)的干擾模型。如圖所示,系統(tǒng)中的干擾主要有D2D-based V2V用戶發(fā)射端對(duì)基站的干擾、蜂窩用戶對(duì)D2D-based V2V接收端的干擾、復(fù)用同一蜂窩用戶資源的其他D2D-based V2V用戶的干擾。

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    假設(shè)時(shí)隙長(zhǎng)度為T,在一個(gè)時(shí)隙T內(nèi),第n個(gè)D2D-based V2V通信用戶的最大服務(wù)速率為:

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2 問(wèn)題建模

2.1 有效容量模型

    僅由物理層的信道狀態(tài)信息無(wú)法滿足應(yīng)用層的QoS需求。對(duì)此,WU D和NEGI R在有效帶寬理論的基礎(chǔ)上提出了有效容量理論[7]。第n個(gè)D2D-based V2V用戶的有效容量表達(dá)式如下: 

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2.2 時(shí)延QoS保證

    對(duì)于車載通信業(yè)務(wù),時(shí)延是最關(guān)鍵的QoS參數(shù)。根據(jù)大偏差理論[8],隊(duì)列的長(zhǎng)度可收斂至一個(gè)穩(wěn)態(tài)隊(duì)長(zhǎng):

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2.3 優(yōu)化問(wèn)題

    本文的目標(biāo)是基于車載通信的低時(shí)延QoS需求,求解最優(yōu)功率分配方案使得系統(tǒng)的有效容量最大。相應(yīng)優(yōu)化問(wèn)題可表示為:

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3 基于時(shí)延QoS保障的功率分配

3.1 拉格朗日方法

    由于式(12)滿足Slater準(zhǔn)則,強(qiáng)對(duì)偶性成立[9]。式(12)的部分拉格朗日函數(shù)表達(dá)式如下:

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3.2 求最優(yōu)對(duì)偶變量

    對(duì)偶變量的最優(yōu)解可采用次梯度法求解:

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4 仿真分析

    本文假設(shè)所有車輛都通過(guò)D2D-based V2V方式通信,所有車輛具有相同的時(shí)延QoS需求。為了便于分析,假設(shè)一個(gè)D2D-based V2V用戶只復(fù)用一個(gè)蜂窩用戶的資源。仿真參數(shù)的設(shè)置依據(jù)3GPP標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的LTE-OFDMA系統(tǒng)的參數(shù)[11],如表1所示。

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    首先驗(yàn)證算法的收斂性。由圖3可以看出,隨著迭代次數(shù)的增長(zhǎng),子問(wèn)題Subn收斂。

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    為比較性能,選取3種方案作為對(duì)比:文獻(xiàn)[12]的和速率最大方案、文獻(xiàn)[13]的隨機(jī)功率分配方案以及文獻(xiàn)[14]的恒定功率分配方案。

    圖4考察QoS參數(shù)θ對(duì)系統(tǒng)有效容量的影響。由圖中可見,當(dāng)θ變大時(shí),系統(tǒng)有效容量隨著θ單調(diào)遞減。可以看出提出的拉格朗日對(duì)偶資源分配法具有較優(yōu)性能,相比于速率最大方案,所提方案在θ為10-3和10-2處性能分別提升了14%和108%。

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    圖5為系統(tǒng)有效容量受干擾D2D-based V2V用戶發(fā)射功率影響的情況。隨著干擾用戶發(fā)射功率逐漸增大,系統(tǒng)有效容量呈單調(diào)遞減趨勢(shì),由此可見干擾控制對(duì)提升系統(tǒng)性能的必要性。

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    圖6為D2D-based V2V用戶與蜂窩用戶間的距離L對(duì)有效容量的影響。其中D為車輛用戶發(fā)端到收端的距離。由圖6中可以看出,當(dāng)L值過(guò)小時(shí),如圖中L=50,此時(shí)產(chǎn)生的干擾值較大,導(dǎo)致系統(tǒng)有效容量接近于0值。隨著L值的增大,系統(tǒng)性能有明顯的改善。另外可以看出有效容量隨D2D-based V2V用戶發(fā)端到收端的距離的增大而減小。

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5 結(jié)論

    本文研究了基于OFDMA小區(qū)的V2V通信,采用D2D技術(shù)支持該場(chǎng)景下的V2V通信。采用有效容量模型滿足用戶的時(shí)延QoS需求,提出了有效的功率分配算法,分別保證了蜂窩用戶和車輛用戶的通信需求。本文基于拉格朗日對(duì)偶法對(duì)原問(wèn)題進(jìn)行轉(zhuǎn)換,并通過(guò)求解對(duì)偶問(wèn)題,最終得到了優(yōu)化函數(shù)的最優(yōu)值。數(shù)值仿真表明,相比于其他方案,本文提出的方案能夠很好地提高系統(tǒng)有效容量。

參考文獻(xiàn)

[1] VINEL A.3GPP LTE Versus IEEE 802.11p/WAVE: which technology is able to support cooperative vehicular safety applications[J].IEEE Wireless Communication Letters,2012,1(2):125-128.

[2] Wang Wei,LAU V K N.Delay-aware cross-layer design for device-to-device communications in future cellular systems[J].IEEE Communications Magazine,2014,52(6):133-139.

[3] Li Jiandong,Huang Sheng.Delay-aware power control for D2D communication with successive interference cancellation and Hybrid energy source[J].IEEE Wireless Communications Letters,2017,6(6):806-809.

[4] Song Hojin,RYU J Y,CHOI W,et al.Joint power and rate control for Device-to-Device communications in cellular systems[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2015,14(10):5750-5762.

[5] Cheng Wenchi,Zhang Xi,Zhang Hailin.Optimal power allocation with statistical QoS provisioning for D2D and cellular communications over underlaying wireless networks[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2016,34(1):151-162.

[6] Mi Xiang,Xiao Limin,Zhao Ming,et al.Statistical QoS-driven power control and source adaptation for D2D communications[C].IEEE Military Communications Conference(MLCOM).Baltimore,MD,USA:IEEE Press,2016:307-312.

[7] WU D,NEGI R.Effective capacity:a wireless link model for support of quality of service[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2003,2(4):630-643.

[8] Chang Chengshang.Stability,queue length,and delay of deterministic and stochastic queueing networks[J].IEEE Transactions on Automatic Control,1994,39(5):913-931.

[9] BOYD S,VANDENBERGHE L.Convex optimization[M].Cambridge,UK:Cambridge University Press,2004.

[10] Zhang Rui,Cui Shuguang,Liang Yingchang.On ergodic sum capacity of fading cognitive multiple-access and broadcast channels[J].IEEE Transactions on Information Theory,2009,55(11):5161-5178.

[11] 3GPP TR 25.814V7.1.0,Physical layer aspects for evolved UTRA[S].2006.

[12] ABRARDO A,MORETTI M.Distributed power allocation for D2D communications underlaying/overlaying OFDMA cellular networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2017,16(3):1466-1479.

[13] LEE H W,MODIANO E,LE L B.Distributed throughput maximization in wireless networks via random power allocation[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2012,11(4):577-590.

[14] BASH B A,GOECKEL D,TOWSLEY D.Asymptotic optimality of equal power allocation for linear estimation of WSS random processes[J].IEEE Wireless Communications Letters,2013,2(3):247-250.



作者信息:

李國(guó)睿1,周  迪1,2,肖海林1

(1.桂林電子科技大學(xué) 信息與通信學(xué)院,廣西 桂林541004;2.浙江宇視科技有限公司,浙江 杭州310051)

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