魏 康，夏宇星

（中通服咨詢設(shè)計研究院有限公司，江蘇 南京 210019）

0 引 言

5G作為下一代移動通信系統(tǒng)，具有頻譜利用率高和能效大的特點。與4G相比，5G移動通信系統(tǒng)需要服務(wù)更多類型的用戶，在有限的通信資源中如何保障用戶的服務(wù)質(zhì)量成為了當(dāng)前研究的熱點和難點[1]。D2D設(shè)備直通技術(shù)是5G異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一，具有速率快、延遲率低、通信安全程度高、操作性高、抗災(zāi)性強以及能耗低等特點，對未來5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)建設(shè)有著重大影響。D2D設(shè)備直通技術(shù)借助網(wǎng)絡(luò)中近鄰設(shè)備進(jìn)行直接通信，通過共享蜂窩用戶的頻譜資源來提升頻譜利用率，但復(fù)用通信資源會對使用5G通信技術(shù)的用戶帶來不同程度的干擾與影響，并且其影響程度會隨著使用人數(shù)的逐漸增多而加深。因此，如何在不影響5G通信技術(shù)的服務(wù)質(zhì)量的情況下提升通信資源的利用率是當(dāng)前研究的熱點，針對該問題研究5G通信環(huán)境下D2D資源的分配具有重要意義。

1 窮舉搜索法

窮舉搜索法是按某種順序?qū)Ρ姸嗫赡芙膺M(jìn)行逐一枚舉和檢驗，從這些可能解中找出符合要求的解作為問題的答案[2]。當(dāng)需要解決的問題符合如下情況時適合使用窮舉搜索法，即問題的可能解不唯一且數(shù)量有限，問題可能解被劃定在一定范圍中，而且需要解決的問題不能通過其他方法或算法予以解決。

具體到5G通信D2D資源分配上，窮舉搜索法將D2D資源分配的可能取值全部放入考慮范圍之中，并逐一進(jìn)行相關(guān)公式的計算，比較得到最優(yōu)解，從而真正實現(xiàn)全域搜索[3]。窮舉搜索法與優(yōu)化方法相比，它可得到D2D資源分配的最優(yōu)值，而不是某局部范圍內(nèi)的較優(yōu)值，因此可以得到最接近實際需要的D2D資源分配方式，且初始值的變化不影響最終結(jié)果的確定。在給定的搜索范圍內(nèi)，可得到確定的D2D資源分配方式最優(yōu)值。由于窮舉搜索法需要搜索5G通信D2D資源所有的分配方式，因此其運算時間要比優(yōu)化方法長，這也是窮舉搜索法只適用于存在有限數(shù)量可能解的問題的原因。

2 基于窮舉搜索的5G通信D2D資源分配算法

2.1 建立5G通信D2D資源分配模型

5G通信D2D資源分配系統(tǒng)模型由主網(wǎng)絡(luò)和蜂窩網(wǎng)絡(luò)兩大部分組成，主網(wǎng)絡(luò)以蜂窩用戶為主要用戶，以D2D用戶為次要用戶。在蜂窩系統(tǒng)中，用Mmax表示主網(wǎng)絡(luò)所擁有的最大信道數(shù)，次要用戶所能復(fù)用的信道數(shù)由PU的數(shù)量和狀態(tài)是否良好決定，而每個主要用戶都可以單獨配置一個網(wǎng)絡(luò)信道，多對D2D、DUE及CUE復(fù)用全頻譜資源才能配置一個網(wǎng)絡(luò)信道[4]。因此，DUE之間的同層干擾現(xiàn)象以及DUE與CUE之間的跨層干擾現(xiàn)象在蜂窩系統(tǒng)中必定存在?？紤]到DUE本身所具備的認(rèn)知性和系統(tǒng)中必然存在的干擾現(xiàn)象，將DUE作為系統(tǒng)的發(fā)送端和接收端以感知空閑頻譜資源。

次級用戶DUE發(fā)送端和接收端的集合形式為D={DA1-DS1,DA2-DS2,…,DAx-DSx,…,DAn-DSn}， 其 中DAx表示DUE發(fā)送端，DSx表示DUE接收端。CUE的集合形式為C={C1,C2,…,Cx,…,Cn}。

在建立模型的過程中要考慮干擾分析及5G移動通信系統(tǒng)的吞吐量，假設(shè)小區(qū)中的通信設(shè)備包含1個基站、1個CUE及兩個D2D。CUE的上行鏈路資源被兩個D2D同時復(fù)用，這時需要分析復(fù)用CUE資源對各個通信設(shè)備的干擾情況，主要有以下兩種干擾方式。

一是由于每一對次級用戶DUE發(fā)送端和接收端都需要復(fù)用對應(yīng)CUE的上行鏈路資源，因此會出現(xiàn)D2D用戶之間的同頻干擾。其中，DA1與DA2受到的同頻干擾用IDA1和IDA2表示。在DA1處會受到來自DS2和蜂窩網(wǎng)絡(luò)用戶CUE的上行鏈路干擾，DA2則會受到DS1和CUE的干擾，即：

式中，IA1表示蜂窩網(wǎng)絡(luò)用戶在A1處受干擾的程度，I1表示蜂窩網(wǎng)絡(luò)用戶在A1處受到的同頻干擾，I2表示蜂窩網(wǎng)絡(luò)用戶在A2處受到的上行鏈路干擾，N0表示加性高斯白噪聲。此外：

式中，IA2表示蜂窩網(wǎng)絡(luò)用戶在A2處受干擾的程度，I3表示蜂窩網(wǎng)絡(luò)用戶在A2處所受到的同頻干擾，I4表示蜂窩網(wǎng)絡(luò)用戶在A1處受到的上行鏈路干擾。

二是通信基站本身會受到來自D2D用戶發(fā)送端的干擾，該干擾用IBS表示。這種情況下的分配模型為：

式中，DA1表示通信基站在A1處受到的同頻干擾，DA2表示通信基站在A2處受到的上行鏈路干擾。

2.2 5G通信D2D資源分配相關(guān)計算操作流程

通過建立5G通信D2D資源分配模型可得出系統(tǒng)吞吐量，即：

式中，Rsum表示系統(tǒng)的吞吐量，R1表示用戶處傳播信息的速率，R2表示通信基站傳播信息的速率，IBS表示通信基站受到來自D2D用戶發(fā)送端的干擾。

根據(jù)5G通信D2D資源分配模型和相關(guān)干擾分析，結(jié)合窮舉搜索法的相關(guān)算法，可將5G通信D2D資源分配問題表示為：

式中，R表示系統(tǒng)資源分配的最佳吞吐值，RD2Di表示i個D2D用戶所處位置傳播信息的速率，RBS表示通信基站受到的來自D2D用戶發(fā)送端的干擾程度。

此外，還需要找到在閾值范圍內(nèi)蜂窩用戶和DUE的特定發(fā)送功率，使系統(tǒng)吞吐量達(dá)到最大值，這樣基于窮舉搜索的5G通信D2D資源分配才可以實現(xiàn)最優(yōu)，流程如圖1所示。

圖1 算法流程圖

獲取當(dāng)前系統(tǒng)中用戶位置及相關(guān)參數(shù)，將數(shù)據(jù)初始化后進(jìn)行相關(guān)計算，以符合網(wǎng)絡(luò)和用戶參數(shù)要求作為窮舉搜索終止的標(biāo)準(zhǔn)，最終篩選出符合網(wǎng)絡(luò)和用戶參數(shù)要求的數(shù)值，使5G通信D2D資源分配達(dá)到最優(yōu)。

3 5G通信D2D資源分配實驗仿真及性能分析

本文提出一種基于窮舉搜索的5G通信D2D資源分配算法，通過獲取的用戶數(shù)據(jù)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)的相關(guān)處理，結(jié)合窮舉搜索算法在保證用戶需求和服務(wù)質(zhì)量的情況下進(jìn)行5G通信D2D資源分配最優(yōu)化操作，對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，從而得出5G通信D2D資源的最佳分配方案。

為了評估基于窮舉搜索的5G通信D2D資源分配算法的優(yōu)劣性，在仿真實驗過程中都采用通用的仿真參數(shù)及相關(guān)約束條件[5]。首先模擬小區(qū)中DUE，CUE和基站的分布位置，將D2D發(fā)送端和接收端與基站的距離以及DUE用戶數(shù)量作為實驗變量，與PSO算法和最大功率算法這兩種分配方法進(jìn)行比較，檢驗基于窮舉搜索的5G通信D2D資源分配算法的仿真效果。取30次實驗仿真的結(jié)果以保證實驗的準(zhǔn)確性和客觀性，其中一次實驗的網(wǎng)絡(luò)中用戶位置分布示意如圖2所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)中基站、CUE及DUE位置分布圖

仿真模擬一個CUE用戶資源被5個D2D用戶復(fù)用，對比基于窮舉搜索的5G通信D2D資源分配算法與粒子群算法和最大功率分配方法，結(jié)果如圖3所示。

圖3 算法比較的結(jié)果

由圖3可知，基于窮舉搜索的5G通信D2D資源分配算法相比于最大功率算法，其算出的資源分配方式給用戶帶來的干擾更小。與粒子群算法相比，其吞吐量較大。粒子群算法只能找出資源分配問題的較優(yōu)解，而窮舉搜索可以通過計算所有數(shù)據(jù)來找出資源分配問題的最優(yōu)解。

4 結(jié) 論

本文對基于窮舉搜索的5G通信D2D資源分配算法進(jìn)行了相關(guān)研究，通過初步建立5G通信D2D資源分配數(shù)據(jù)模型，融合窮舉搜索的相關(guān)特性建構(gòu)算法，且實驗驗證了基于窮舉搜索的5G通信D2D資源分配算法優(yōu)于粒子群算法和最大功率算法。希望本文可以對5G通信D2D資源分配算法的研究有一定的幫助。