[发明专利]一种确定D2D网络模型的方法及评估D2D网络模型性能的方法在审

专利信息
申请号: 201710946631.6 申请日: 2017-10-12
公开(公告)号: CN107612745A 公开(公告)日: 2018-01-19
发明(设计)人: 马忠贵;王琳琳;宋佳倩 申请(专利权)人: 北京科技大学
主分类号: H04L12/24 分类号: H04L12/24;H04W4/70;H04W16/18;H04W24/06
代理公司: 北京市广友专利事务所有限责任公司11237 代理人: 张仲波
地址: 100083*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 确定 d2d 网络 模型 方法 评估 性能
【说明书】:

技术领域

发明涉及异构网络部署领域,特别是指一种确定D2D网络模型的方法及评估D2D网络模型性能的方法。

背景技术

设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信作为4G和未来5G网络的重要组成部分,不仅能够降低终端的发射功率,增加蜂窝系统的区域频谱效率,还可以通过带内通信解决无线通信网络中频谱资源匮乏,卸载蜂窝网络的流量,在未来通信网络中极具发展前景。

对于D2D网络的建模是将D2D发射机的位置建模为空间齐次泊松点过程,固定D2D接收机和与之相对应的发射机之间的距离。固定D2D通信链路之间的距离这是一种严格的条件限制,并不符合实际通信场景。同时,在现实生活中由于人群的聚集效应以及MAC协议的控制作用会发生聚簇的现象,因此不能够使用常规的齐次泊松点过程进行模拟设备的分布情况。针对上述问题,可以使用托马斯簇过程对D2D聚簇网络中的发射机和接收机同时进行建模,并在此模型的基础之上研究以设备为中心的内容存储策略,但是没有考虑D2D用户与蜂窝用户之间的干扰问题,导致网络的频谱利用率低。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种确定D2D网络模型的方法及评估D2D网络模型性能的方法,以解决现有技术所存在的网络的频谱利用率低的问题。

为解决上述技术问题,本发明实施例提供一种确定D2D网络模型的方法,包括:

基于蜂窝用户与D2D用户共存的异构网络,将蜂窝网络建模为泊松点过程;

在宏基站周围设立隔离圈,使处在隔离圈内的D2D用户不能复用蜂窝用户的资源,并使用泊松孔过程与托马斯簇过程相结合的方式对聚集成簇的D2D网络进行建模,得到基于泊松孔簇过程的D2D网络模型。

进一步地,D2D用户簇中心服从泊松孔过程;

在托马斯簇过程中,每个D2D用户围绕D2D用户簇中心服从独立对称正态分布。

进一步地,以每个宏基站为中心设置一个半径为预设值的隔离圈,并令蜂窝用户位于隔离圈内,只有隔离圈内的蜂窝用户才能被宏基站选择用来给D2D用户提供复用的资源;

对于聚簇的D2D用户,若D2D用户簇中心位于隔离圈内,则该簇中所有的D2D用户将不能被激活;

对于聚簇的D2D用户,若D2D用户簇中心位于隔离圈外,则该簇中所有的D2D用户将处于激活状态;

其中,网络中激活的D2D用户的位置分布服从泊松孔簇过程。

本发明实施例还提供一种评估D2D网络模型性能的方法,包括:

根据得到的D2D网络模型,基于泊松孔簇过程进行分析推导,得到D2D网络中D2D用户的信干比模型与蜂窝用户的信干比模型;

对D2D网络中D2D用户的信干比模型与蜂窝用户的信干比模型进行分析,得到干扰分布模型;

确定D2D网络中D2D用户的覆盖概率模型与蜂窝用户的覆盖概率模型;

根据得到的干扰分布模型及确定的D2D网络中D2D用户的覆盖概率模型与蜂窝用户的覆盖概率模型,确定D2D网络中D2D用户的覆盖概率及蜂窝用户的覆盖概率。

进一步地,所述D2D网络中D2D用户的信干比模型的表达式为:

其中,γD表示D2D用户的信干比,PD表示D2D用户的发射功率,hD表示D2D用户发送功率的瑞利衰落系数,α表示路径衰落指数,a0表示典型D2D发射机相对于簇中心x0的位置,表示D2D用户受到的簇内干扰,表示D2D用户受到的簇间干扰,IB,D表示D2D用户受到的网络中所有宏基站的干扰,||·||代表欧氏范数;

所述D2D网络中蜂窝用户的信干比模型的表达式为:

其中,γC表示蜂窝用户的信干比,PB表示宏基站的发射功率,hB表示蜂窝用户发送功率的瑞利衰落系数,||z0||表示蜂窝用户到服务宏基站的距离,IB,C表示蜂窝用户受到的网络中除服务宏基站以外其他宏基站对其的干扰,ID,C表示网络中所有激活的D2D发射机对蜂窝用户的干扰。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京科技大学,未经北京科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710946631.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code