基于时隙和功率分配的联合优化算法_周绍军.pdf
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1、收稿日期:2022-02-14修回日期:2022-04-27基金项目:国家自然科学基金(61701331);四川水利职业技术学院 2019 年度科研项目(KY2019-04);四川水利职业技术学院2020 年度科研资助项目(KY2020-30)作者简介:周绍军(1971),男,重庆人,硕士,教授。研究方向:计算机应用技术,移动网络。*摘要:能效是支持设备到设备通信(device-to-device,D2D)的蜂窝网络的关键性能。在每个 D2D 群内有一个发射设备和两个接收设备。发射设备从基站广播的信号采集能量,再利用所采集的能量向接收设备传输数据。提出基于时隙和功率分配的联合优化算法(join
2、t time and power allocation optimization,JTAO)。通过优化采集能量和传输数据的时隙以及发射功率,最大化能效。发射设备采用非正交多址接入技术,降低用户间干扰。性能分析表明,通过优化发射设备的传输功率,提升用户能效。关键词:蜂窝网络;D2D;能效;功率分配;Dinkelbach 法中图分类号:TN929.5文献标识码:ADOI:10.3969/j.issn.1002-0640.2023.05.016引用格式:周绍军,刘晓霞,胡云冰.基于时隙和功率分配的联合优化算法 J.火力与指挥控制,2023,48(5):110-115.基于时隙和功率分配的联合优化算法
3、*周绍军1,刘晓霞1,胡云冰2(1.四川水利职业技术学院信息工程学院,四川崇州611231;2.厦门大学信息学院,福建厦门361005)Joint Time and Power Allocation Optimization AlgorithmZHOU Shaojun1,LIU Xiaoxia1,HU Yunbing2(1.School of Information Engineering,Sichuan Water Conservancy Vocational College,Chongzhou 611231,China;2.School of Informatics Xiamen Univ
4、ersity,Xiamen 361005 China)Abstract:Energy efficiency is the key performance of cellular networks that support D2Dcommunication.There is one transmitter and two receivers in each D2D group.The transmitter harvestsenergy from the broadcast signals from the base station and transmits the data to the t
5、ransmitter withthe harvested energy.Therefore,a joint optimization algorithm based on time slot and power allocation(JTAO)is proposed.Energy efficiency is maximized by optimizing time slots for energy harvesting anddata transmission,as well as transmitting power.At the same time,the transmitter adop
6、ts non-orthogonal multiple access technology to reduce the interference between users.The performanceanalysis shows that the network energy efficiency can be improved by optimizing the transmission powerof transmitter.Key words:cellular network;D2D;energy efficiency;power allocation;Dinkelbach metho
7、dCitation format:ZHOU S J,LIU X X,HU Y B.Joint time and power allocation optimization algorithmJ.Fire Control&Command Control,2023,48(5):110-115.0引言随着智能手持设备数量呈指数级增长,5G 核心网络的压力陡增。第三代合作伙伴计划 3GPP 提出D2D1技术,可有效缓解 5G 网络负载,提高本地服务的数据速率。在 D2D 模式下,近地设备能够共享蜂窝用户(cellular users,CUs)的资源2。然而,这些低功耗设备一般由干电池供电,储能量有限。
8、文章编号:1002-0640(2023)05-0110-06火 力 与 指 挥 控 制Fire Control&Command Control第 48 卷第 5 期2023 年 5 月Vol.48,No.5May,2023110(总第 48-)无线能量传输(wireless energy transfer,WET)3是给低功耗设备补给能量的有效技术。通过 WET技术,补充设备能量,延长设备的工作时长。当基站向网络广播了信号,其就会向周围产生电磁波。设备利用能量收集电路,从此电磁波信号获取能量,即完成能量采集(energy harvesting,EH)。因此,蜂窝网络支持(under-layin
9、g cellular networks,ULCNs)的EH-使能 D2D 通信框架受到广泛关注4。然而,从射频信号采集的能量随时间波动,并呈随机性,而设备的剩余能量影响了资源分配策略。因此,有效地管理 EH-使能 D2D 通信的 ULCNs网络的资源十分重要。依据文献 5,非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)是提高频谱效率,资源共享的有效技术。据此,将 NOMA 与D2D-ULCNs 相结合,可以有效地提高网络性能。为此,面向 D2D-ULCN 网络,提出基于时隙和功率分配的联合优化算法。主要工作如下:1)建立关于时隙分配和传输功率的能效优化
10、的目标问题;2)考虑到目标问题的非凸性,将目标问题分解两个子问题;再分别利用 Dinkelbach 法和连续凸逼近法分别求解;3)通过仿真分析 JTAO 算法的性能。性能分析表明,相比于同类算法,JATO 算法通过优化 D2D 的发射功率和时隙分配,提升了 D2D 群的能效。1系统模型考虑蜂窝网络下的 CU 和 D2D 用户的通信场景,如图 1 所示,其为一个单蜂窝下行链路的传输网络,由 K 个 CUs 和 L 个用户设备群(device group,DG)构成。K 个 CUs 形成的 CU 集:。L 个 DGs 形成 DG 集:。每个 DG 的区域半径为 rmax。在每个DG 区域内有一个
11、D2D 发射设备(DTX)和两个接收设备(DTX1和 DTX2)。DTX采用 NOMA 技术6,并配备 EH-供电的电路。将 DTX的操作时隙分成两个子时隙。在第 1个子时隙内,DTX从基站广播信号中采集能量;在第2 个子时隙,DTX向两个接收设备传输数据。令he和td分别表示 DTX的这两个子时隙。每个 CU 占用一个子信道。即子信道数等于蜂窝用户数。每个子信道的带宽为 B=W/K,其中,W 表示总的带宽。K 个子信道相互正交。为了简化表述,令 ck表示第 k 个子信道,其中,k=1,2,K。假定所有子信道服从准静态 Rayleigh 衰落分布7。1.1信道模型基站向 K 个 CUs 广播信
12、号。CUs 在时隙 T 内通过子信道带宽 B 接收信号。DGs 也可占用这些子信道。因此,第 k 个 CU(Cuk)所接收的信号:(1)式中,Pb表示基站的传输功率;xk表示传输的信号;表示在子信道 ck上,基站与 Cuk间的信道增益,且,其中,表示 Rayleigh 衰落信道系数,dk表示基站离 Cuk的距离;表示路径衰落指数。式(1)中项表示 DG 区域对 Cuk信号产生的干扰项,其中,表示第 个 DTX的传输功率;表示第 个 DTX与 Cuk间信道增益,且;表示 Rayleigh 衰落信道系数;表示第个 DTX离 Cuk的距离;k表示噪声项。依据式(1),Cuk端的信干比(signal-
13、to-interfer-ence-noise ratio,SINR)8:(2)式中,表示子信道的功率分配因子;表示噪声方差。根据香农公式9,Cuk端可获取的速率为:。DTX采用了 NOMA 技术,可向接收端传输叠加信号。令表示第 个 DTX构成的叠加信号,其中,表示 DRX1的信号;表示 DRX2的信号。和为功率分配因子。因此,DRX1和DRX2端所接收的信号分别如式(3)和式(4)所示:(3)式中,设计的信号是表示属于 DRX1端的信号;干扰信号是指 DRX1端的信号对 DRX1信号的干扰。图 1系统模型Fig.1System model周绍军等:基于时隙和功率分配的联合优化算法111087
14、3(总第 48-)火 力 与 指 挥 控 制2023 年第 5 期(4)DRX1和 DRX2端分别利用连续干扰消除(suc-cessive interference cancellation,SIC)技术,移除干扰信号,进而提取属于自己的信号。因此,用式(5)和式(6)计算 DRX1和 DRX2端 SINR:(5)(6)式中,和分别为共信道干扰和信道交叉干扰;表示子信道分配因子。依据文献 10,DRX1和 DRX2端可获取的速率:(7)(8)第 个 DG 群的和速率。在一定区域内 L 个 DGs 群所产生的总的和速率为:(9)1.2DG 的能效为了分析网络的能效,需计算基站和 DTX端能耗。令
15、 Eb表示基站所消耗的能量,其能耗定义如式(10)所示:(10)式中,Pcb表示基站的静态电路功耗。在 DGs 群中,每个 DTX首先从 RF 信号采集能量,其在he时隙内所采集能量:(11)式中,表示能量采集效率;表示基站与第 个DG 间的信道衰落系数。在第 2 个时隙,DTX向 DRX1和 DRX2传输数据。令td表示第 2 个时隙,即传输数据时隙。在此时隙内,DTX消耗的能量,其中,表示DTX的静态电路功耗。因此,L 个 DGs 所消耗的能量:。DG 的能效等于总的和速率与总的能耗之比:(12)从式(12)可知,是关于的函数。2问题描述本文旨在通过优化时隙和功率,最大化 DGs 的总体能
16、效。为此,联合优化 DGs 的时隙分配和发射设备的传输功率以及两个接收设备的功率分配,建立优化能效目标问题 P1:(13)约束项 C1确保 DTX所消耗的能量不超过其采集的能量;约束项 C2确保为非负数,且它们不大于 T;约束项 C3确保接收端 DRX1和 DRX2能够成功地执行 SIC 操作;约束项 C4使 DRX1和 DRX2能够获取所需的速率;约束项 C5对 DTX的传输功率进行约束,将其限制于最大传输功率之内;约束项 C6使功率分配因子为非负数。由于目标问题 P1 中包含时隙、传输功率以及功率分配因子,目标问题 P1 为非凸问题。因此,直接求解 P1 问题复杂度很高。为此,将 P1 分
17、解成两个子问题,再分而解之,获取次优解。3目标问题 P1 的求解目标问题 P1 涉及到时隙()、传输功率()以及功率分配因子()。将目标问题 P1分解成两个子问题:求解和求解、。3.1基于 Dinkelbach 法求解第 1 个子问题由于,则。因此,可针对所有可能的,搜索最优值。因此,构建如式(14)所示的目标问题 P2:(14)约束项:C3C6。由于式(14)仍属非凸问题,采用 Dinkelbach法11求解,将目标问题 P 2 的分数形式转换成相减形式:(15)式中,表示的最优传输功率。依据文献 12,可得理论 1。1120874(总第 48-)理论 1:有且只有满足式(16),才可获取最
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