异构蜂窝网络中基于Stackelberg博弈的能效优化算法

发布时间：2021-11-23 05:39

　　设备到设备（Device To Device,D2D）通信允许移动终端无需通过基站而进行直接通信。为提高蜂窝系统能效,引入D2D通信共享频谱资源形成异构蜂窝网络。本文将D2D通信的能效优化问题转化为博弈收益最大化问题,并提出了一种基于Stackelberg博弈的分布式功率控制算法。针对系统模型中存在的跨层干扰以及层内干扰,该算法建立了干扰价格系数与D2D对发送功率之间的函数关系,并求解出给定干扰价格系数下D2D对最佳发送功率的闭合表达式。仿真结果表明所提算法能够在最大化基站端蜂窝用户收益的基础上有效提高D2D对的总能效。 

【文章来源】：信号处理. 2020,36(11)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

系统模型

图2为每个子信道中D2D个数与D2D对总能效关系图,分别为本文算法、价格迭代算法与非合作算法的能效对比。如图所示,随着子信道中复用D2D对数的增加,三种算法的能效均先呈上升趋势后趋于平稳,表明子信道内复用多个D2D对可以有效提高D2D总能效,但超过某一定值时,干扰也随之增多致使能效不再增加。子信道中只有一个D2D对时,不存在层内干扰,因此本文算法与非合作算法能效相等,价格迭代算法略低于本文算法。随着子信道中D2D对数的增加,层内干扰也随之增加,由于本文算法可以有效地限制非合作算法中D2D对的自私性,能效高于非合作算法,价格迭代算法依旧低于本文算法。相比于价格迭代算法与非合作算法,本文所提出的分布式功率控制算法可以获得更高的能效。图3为D2D收发两端距离与D2D对总能效的关系图。如图所示,三种算法的能效均随着D2D收发两端距离的增加而降低,即D2D对两端距离越近,能效越高,随着通信距离增加,能效逐渐降低。此外,系统内子信道数越多,D2D总能效也就越高。随着D2D对收发两端距离增大,信道增益和数据传输速率势必也会随之降低,如果此时通过增大D2D发送功率来获得更高的数据传输速率,则干扰和功耗同样也会增加。因此三种算法的能效都会随着通信距离的增加而降低。从图中可以看出本文算法相比另外两种算法D2D对总能效更高。

图3为D2D收发两端距离与D2D对总能效的关系图。如图所示,三种算法的能效均随着D2D收发两端距离的增加而降低,即D2D对两端距离越近,能效越高,随着通信距离增加,能效逐渐降低。此外,系统内子信道数越多,D2D总能效也就越高。随着D2D对收发两端距离增大,信道增益和数据传输速率势必也会随之降低,如果此时通过增大D2D发送功率来获得更高的数据传输速率,则干扰和功耗同样也会增加。因此三种算法的能效都会随着通信距离的增加而降低。从图中可以看出本文算法相比另外两种算法D2D对总能效更高。图4为本文算法与价格迭代算法关于D2D对总能效的收敛性能比较。如图所示,两种算法经过有限次迭代均能收敛到最佳能效,而本文算法达到收敛时的能效明显高于价格迭代算法收敛时的能效。由于本文算法中的价格系数与发送功率存在函数关系,根据发送功率的值能快速计算出价格系数,相比之下,二者的迭代速度基本一致,但本文算法达到收敛时的能效更高。

【参考文献】：
期刊论文
[1]D2D/蜂窝通信模式切换与联合功率控制方案[J]. 姜鸿强,张晶.  信号处理. 2020(02)



本文编号：3513240