[发明专利]一种认知D2D通信系统中多用户博弈提高能效的资源分配方法

说明书

本发明请求保护一种认知D2D通信系统中多用户博弈提高能效的资源分配方法，涉及认知无线网络。针对认知网络中多个D2D用户复用多个蜂窝用户的频谱的能效较低的场景，本发明提出一种基于博弈论模型的提高D2D通信系统能效的资源分配方案，在不超过用户通信的干扰门限约束条件，利用非协作博弈模型对系统的资源进行分配，并采用拉格朗日对偶方法和KKT迭代方法来达到最优化用户能效并且达到能效和频谱效率的均衡。

技术领域

本发明涉及认知无线通信领域，尤其涉及认知无线电技术中的资源分配技术。

背景技术

认知无线电(CR)是解决当前频谱资源紧张的一种有效方法。D2D(Device-to-Device)通信技术能促进地理空间位置相近的移动设备间更方便地进行数据信息交换。认知无线电技术与D2D通信结合形成认知D2D通信具有很多优点，已成为未来移动通信系统的关键技术。研究认知无线电网络中D2D通信系统的资源分配方案仍然具有广泛的空间。目前传统的基于认知无线电的D2D通信的资源分配方案大都注重提高频谱效率，优化模型较单一。而且在现有文献中，对于提高系统内用户的能效设计的方法较为局限，未考虑整体能效的提高，而且方案复杂度较高。

在认知D2D通信系统中，D2D用户以underlay方式复用蜂窝用户频谱带来了很多好处，比如邻近增益，复用增益以及跳增益等。由于频谱复用会造成同信道干扰以及用户设备的电池寿命有限会影响通信服务质量，所以D2D通信在资源分配问题上也会面临新的挑战[Wang M,Yan Z.A survey on security in D2D communications[J].Mobile Networksand Applications,2016:1-14.]。很多文献研究认知D2D通信中优化用户能效的方法，采用上下文感知的D2D用户发现方法和基于迭代功率匹配的资源分配方法，分阶段优化用户能效的方法[Zhou Z,Ma G,Zhang D,et al.Energy-efficient context-aware resourceallocation in D2D communications:An iterative matching approach[C]//Information and Communication Technology Convergence(ICTC),2016InternationalConference on.IEEE,2016:90-96.]。尽管有部分文献对能效资源分配有所研究，但对大多数用户的满意度和公平性未考虑到。有文献采用拉格朗日对偶理论解决了D2D用户对蜂窝用户的干扰问题并来联合优化用户的能效[Mumtaz S,Huq K M S,Rodriguez J,etal.Energy-efficient interference management in LTE-D2D communication[J].IETSignal Processing,2016,10(3):197-202.]。但很多文献并没有考虑用户之间的竞争关系以及系统效用的频谱效率的均衡的情况，且只注重如何最大化频谱效率或是如何限制用户之间的干扰而忽视了用户的自身特性[Golrezaei N,Mansourifard P,Molisch A F,etal.Base-station assisted device-to-device communications for high-throughputwireless video networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2014,13(7):3665-3676]。

发明内容

鉴于以上缺陷本发明在不超过用户通信的干扰门限约束条件，利用非协作博弈模型对系统的资源分配来达到最优化用户能效并且达到能效和频谱效率的均衡。从而提出一种认知D2D通信系统中多用户博弈提高能效的资源分配方法，考虑在认知D2D通信模型中，D2D用户以underlay方式复用蜂窝用户频谱，D2D用户与蜂窝用户为了最大化各自能效组成非协作博弈问题，通过提高用户和链路能效，改善系统总功耗及系统的吞吐量等性能。

本发明的技术解决方案包括以下步骤：