申请/专利权人：桂林电子科技大学

申请日：2018-05-11

公开（公告）日：2021-01-05

公开（公告）号：CN108601077B

主分类号：H04W52/24(20090101)

分类号：H04W52/24(20090101);H04W52/36(20090101);H04W4/70(20180101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.01.05#授权;2018.10.26#实质审查的生效;2018.09.28#公开

摘要：本发明公开了一种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法，其特征是，包括如下步骤：1）建立基于超模博弈的系统模型；2）获得蜂窝用户、D2D用户对的终端功率的帕累托占优解。这种方法具有提升系统效用值、保持系统公平性的优点。

主权项：1.一种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法，其特征在于，包括如下步骤：1建立基于超模博弈的系统模型：系统模型其中K＝{1,2,…,K}表示蜂窝用户和D个D2D用户对的终端集合，是终端j∈κ的策略空间，p是策略集合的最小功率，是用户终端的最大发射功率，为终端效用函数，c为价格因子，在上行链路通信期间，D个D2D用户对共享蜂窝用户的信道资源，并对基站接收信号造成干扰，蜂窝用户信干噪比为：蜂窝用户终端会对D个D2D用户对的接收机产生干扰，相应的D2D用户对接收机信号的的信干噪比为： 其中pk,pd和pd'分别代表蜂窝用户k和D2D用户d,d'的发射功率，gke为蜂窝用户到基站之间的信道增益，gde为第d个D2D对和基站之间的信道增益，gij表示不同用户间的信道增益，σ2表示接收端的热噪声功率，表示D对D2D对基站的干扰功率和，表示蜂窝用户和D2D用户d'∈D,d'≠d对的干扰功率和，每一个终端的最优策略是其他终端策略的响应函数即：根据纳什均衡下的取值得到不同用户的响应函数，蜂窝用户响应函数： D2D用户响应函数： 终端的效用函数如公式5所示： 多终端目标优化问题可以表示为： 终端功率的帕累托占优解为： 其中R是传输速率，为数据帧的准确接收概率，M为一帧比特数，γj为不同用户的信干噪比，即公式1或公式2，lj表示电池生存时间，使用Peukert’s定律C是电池容量，终端用户j的发射功率pj，电路消耗功率p0，工作电压V0，a是一个常数，是价格函数；2获得蜂窝用户、D2D用户对的终端功率的帕累托占优解：使用双层迭代，在外层迭代中求解超模博弈中最优价格cbest，在内层迭代中求解最优价格下的帕累托占优解pcbest，包括：1初始化价格c，并将价格c的值广播给小区内所有终端，初始化所有终端的功率为并依据公式5得到初始效用2进入纳什均衡迭代，重新设置参数n＝0,并依据公式5计算每个终端效用，进行迭代更新功率，依据公式7得纳什均衡解p，重新计算所有终端功率更新后的效用值3如果则转到步骤4，否则转到步骤5；4转到步骤2；5cbest＝c+△c，pcbest＝p0，终止迭代；

全文数据：一种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法技术领域[0001]本发明涉及蜂窝网络中D2D通信技术，具体是一种D2DDevice—to—DeviceCommunication，简称D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法。背景技术[0002]蜂窝网络中引入D2D通信，在带来诸多优点的同时也面临着一些挑战，如会话建立、资源分配、功率控制和干扰协调等。D2D通信在一定程度上能解决无线频谱的匮乏，但其仍需在基站控制下复用小区资源，同时给系统带来干扰。D2D通信最主要的挑战是如何恰当地分配可复用的信道资源、传输功率及D2D链路和蜂窝链路的同信道干扰消除。[0003]在超模博弈中，终端的最优响应是随干扰者策略单调递增的。超模博弈最大意义在于它具有纳什均衡，并且可以确定一个纳什均衡的解集，两个纳什均衡点组成解集的上界和下界，超模博弈的简单性使得凸性假设和可微性假设不再必要。[0004]纳什均衡可以最大化每个参与博弈终端的效用值，但是对系统全局效用来说，往往不是帕累托有效的。若通过改变终端策略新策略不同于纳什均衡），可以在不降低某些终端效用值的前提下，提高其他终端效用值，并获得一个更优的全局有效策略组合，称为帕累托占优。[0005]根据上述理论，设计双层迭代最优价格均衡算法求解超模博弈，在外层迭代中求解超模博弈中最优价格cbest，在内层迭代中求解最优价格下的帕累托占优解P^st,并证明了该博弈策略空间中最小功率矢量帕累托占优其它功率矢量。发明内容[0006]本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法。这种方法具有提升系统效用值、保持系统公平性的优点。[0007]实现本发明目的的技术方案是：[0008]—种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法，与现有技术不同的是，包括如下步骤：[0009]1建立基于超模博弈的系统模型：系统模型4是电池容量，终端用户j的发射功率Pj，电路消耗功率Po，工作电压Vo，a是一个常数K是价格函数；[0022]2获得蜂窝用户、D2D用户对的终端功率的帕累托占优解:使用双层迭代，在外层迭代中求解超模博弈中最优价格cbest，在内层迭代中求解最优价格下的帕累托占优解Pcbest，包ιί舌：[0023]1初始化价格c，并将价格c的值广播给小区内所有终端，初始化所有终端的功率为，并依据公式⑸得到初始效用J[0024]2进入纳什均衡迭代，重新设置参数η=0，并依据公式5计算每个终端效用，进行迭代更新功率，依据公式⑺得纳什均衡解P，重新计算所有终端功率更新后的效用值：[0025]3如果；则转到步骤⑷，否则转到步骤⑸；[0026]⑷..，.c=c+z\c，转到步骤⑵；[0027]5==终止迭代；[0028]步骤2中所述的纳什均衡迭代包括：[0029]1设置功率迭代序列j•，初始化迭代次数η，原始功率截止系数为10_6到KT7之间的极小正数ε，用户最大发射功库:歹；[0030]2由响应函数公式（3、公式（4式更新功率序列值，计算最佳响应函数然后分配发射功率；3若或者__f成立，转到步骤⑷；否则转到步骤2，继续循环；[0031]⑷如果.成立，则；否则1保持不变，终止循环。[0032]求解最小功率£，博弈是超模博弈的条件是，效用函数I在（PhPi以及（PhC上具有非递减可微性，由非递减可微性条件得.当:D=21nM时是信干噪比变化率最大点，推导出策略集合的最小功率£i。[0033]定理1:在策略空间下的NPGP博弈是超模博弈，证明：[0034][0035]化简上式括号内的子式得：[0036][0037]又，在策略空间Pj下，故.一得证，即效用函·在PhPn上具有非递减可微性。[0038]2在上述策略空间中求，做量替换令e=-c，有，所以效用函数i在P^c也具有非递减可微性。[0039]综上效用函数丨在PhPn与PM上都具有非递减可微性，满足超模博弈的条件，定理1得证。[0040]超模博弈均衡解集中最小元素PsC=£，可证明PsC为帕累托占优解，并且在该功率下终端的效用最大。[0041]本技术方案利用微观经济学的概念并使用超模博弈理论，将通信网络中的功率控制问题建模为经济学模型，得到有效的帕累托占优解。[0042]传统能效函数仅能表示瞬时数据流量，本技术方案改进效用函数，使其更加接近实际的指标，考虑终端电池的非线性效应，使效用函数包含遍历能效;然后在效用函数中加入定价机制，通过定价激励合作来提高系统性能，但是仍然保持功率控制解决方案的不合作性质。[0043]这种方法具有提升系统效用值、保持系统公平性的优点。附图说明[0044]图1为实施例中D2D通信的系统模型示意图；[0045]图2为实施例中五个终端效用和随价格c的变化曲线示意图；[0046]图3为实施例中总功率随D2D对数的变化曲线示意图；[0047]图4为实施例中总效用随D2D对数的变化曲线示意图；[0048]图5为实施例中信干噪比随D2D对数的变化曲线示意图。具体实施方式[0049]下面结合附图和实施例对本发明的内容作进一步的阐述，但不是对本发明的限定。[0050]实施例：[0051]—种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法，包括如下步骤：[0052]1建立基于超模博弈的系统模型：如图1所示，系统模型，其中K={1，2,···，!}表示蜂窝用户和D个D2D用户对的终端集合，是终端jεκ的策略空间，£是策略集合的最小功率，=是用户终端的最大发射功率，为终端效用函数，c为价格因子，在上行链路通信期间，由于D个D2D用户对共享蜂窝用户的信道资源，并对基站接收信号造成干扰，因此蜂窝用户信干噪比为：[0053][0054]与此同时，蜂窝用户终端也会对D个D2D用户对的接收机产生干扰，相应的D2D用户对接收机信号的的信干噪比为：[0055][0056]其中pk，pd和Pd’分别代表蜂窝用户k和D2D用户d，d’的发射功率，gke为蜂窝用户到基站之间的信道增益，gde为第d个D2D对和基站之间的信道增益，glj表示不同用户间的信道增益，σ2表示接收端的热噪声功率，：·表示D对D2D对基站的干扰功率和，表示蜂窝用户和D2D用户d’eD，d’对的干扰功率和，每一个终端的最优策略是其他终端策略的响应函数即：|，根据纳什均衡下f的取值得到不同用户的响应函数，蜂窝用户响应函数：[0057][0058]D2D用户响应函数：[0059][0060]终端的效用函数如公式⑸所示：[0061]5，多终端目标优化问题可以表示为：[0062]W:，终端功率的帕累托占优解为：[0063][0064]其中R是传输速率，为数据帧的准确接收概率，M为一帧比特数，γ沩不同用户的信干噪比，即公式⑴或公式⑵山表示电池生存时间，使用Peukert’s定律，C是电池容量，终端用户j的发射功率ρ」，电路消耗功率Po，工作电压V〇，a是一个常数，本例a为1.3，是价格函数；[0065]2获得蜂窝用户、D2D用户对的终端功率的帕累托占优解:使用双层迭代，在外层迭代中求解超模博弈中最优价格cbest，在内层迭代中求解最优价格下的帕累托占优解Pcbest，包ιί舌：[0066]1初始化价格c，并将价格c的值广播给小区内所有终端，初始化所有终端的功率为并依据公式⑸得到初始效用€;[0067]2进入纳什均衡迭代，重新设置参数n=0，^」并依据公式5计算每个终端效用，进行迭代更新功率，依据公式⑺得纳什均衡解P，重新计算所有终端功率更新后的效用值；[0068]3如果：则转到步骤⑷，否则转到步骤⑸；[0069]⑷，:c=c+z\c，转到步骤⑵；[0070]5cbest=c+Z\c，，pcbest=p。，终止迭代；[0071]步骤2中所述的纳什均衡迭代包括：[0072]1设置功率迭代序列…，初始化迭代次数η，原始功率，截止系数为ε、本例ε为1〇_6,用户最大发射功率_[0073]2由最佳效应函数公式（3、公式（4式更新功率序列值，计算最佳响应函数办，然后分配发射功率.[0074]3若；或者_f成立，转到步骤4;否则转到步骤2，继续循环；[0075]⑷如果成立，则；否则1保持不变，终止循环。[0076]具体地：[0077]本例为1个蜂窝用户和D=K-I个D2D用户对均匀分布在小区中，位置相对静止，用户终端和基站配备单个天线，每个D2D用户对包含一个发射机和一个接收机终端，D2D用户对和蜂窝用户共享信道资源，蜂窝用户通过基站通信，D2D用户对间距离足够近且直接通信，假设信道系数为简单路径损耗模型：其中A=O.097是一常数，其他参数见下表1:[0078]表1[0079][0080][0081]本例求解最小功率£，博弈’是超模博弈的条件是，效用函数在（P^Pi以及（P^c上具有非递减可微性，由非递减可微性条件得，当:^=21ηΜ时是信干噪比变化率最大点，推导出策略集合的最小功率£i。[0082]超Ϊ莫博弈均衡解集中最小元素psc=£，可证明psc为帕累托占优解，并且在该功率下终端的效用最大。[0083]如图2所示，图中p为不同c值时的均衡解，cbest对应着函数取最大值，pcbest最大程度地保证了所有终端总效用值的最大化，但是，由于cbest的值无法通过数学方法准确计算，受搜索精度的限制，Pc^st是一个帕累托占优解，如果出现有一个用户效用值比以前的均衡效用值要差，我们终止递增定价因子。[0084]如图3所示，图中NPGp表示纳什均衡解，M-NPGPPcbest表示超模博弈均衡解，M-NPGPSpscbest表示超模博弈解集的下界，从图中可以看出系统总功率随D2D对数的增多而增大，并且Pscbest〈Pc；best〈p，说明改进后M-NPGP提高了系统性能，pscbest帕累托占优iPcbest、P〇[0085]如图4所示，从图中可知，M-NPGP效用值较NPG的效用值有所提高，而在M-NPGP中较小的元素Pscbest可以得到比较大的元素Pcbest更高的效用值，同时，随着D2D对数的增加，三种解的总效用值不断减小，最后趋于一致。[0086]如图5所示，NPG中的值是固定值，M-NPGP中pscbest对应的：以上两种均衡解使得各终端的接收信干噪比均相等，而在本实施例中，每个终端的功率搜索空间变为，从图中可以看出在D2D对数较少时，终端均衡时的信干噪比大。[0087]综上可以得出M-NPGP与NPG的结果相比，所有终端的发射功率都下降了，而效用值和生存时间却都得到了提高，但是上述性能的改进是以降低一定的信干噪比为代价的，而降低后的信干噪比仍能保证基本通信，这种代价换取的效益符合应急通信的实际情况。

权利要求：I.一种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法，其特征在于，包括如下步骤：1建立基于超模博弈的系统模型：系统模型1其中K={1，2，···，K}表示蜂窝用户和D个D2D用户对的终端集合，是终端jeK的策略空间，£是策略集合的最小功率，歹是用户终端的最大发射功率，为终端效用函数，c为价格因子，在上行链路通信期间，D个D2D用户对共享蜂窝用户的信道资源，并对基站接收信号造成干扰，蜂窝用户信干噪比为：，蜂窝用户终端会对D个D2D用户对的接收机产生干扰，相应的D2D用户对接收机信号的的信干噪比为：其中Pk，Pd和pd’分别代表蜂窝用户k和D2D用户d，d’的发射功率，gke为蜂窝用户到基站之间的信道增益，gde为第d个D2D对和基站之间的信道增益，glj表示不同用户间的信道增益，σ2表示接收端的热噪声功率，表示D对D2D对基站的干扰功率和，表示蜂窝用户和D2D用户d’eD，d’#d对的干扰功率和，每一个终端的最优策略是其他终端策略的响应函数即，根据纳什均衡下f的取值得到不同用户的响应函数，蜂窝用户响应函数：D2D用户响应函数：终端的效用函数如公式⑸所示：5，多终端目标优化问题可以表示为：，终端功率的帕累托占优解为：其中R是传输速率，为数据帧的准确接收概率，M为一帧比特数，γ」为不同用户的信干噪比，即公式（1或公式（2，込表示电池生存时间，使用Peukert’s定律，C是电池容量，终端用户j的发射功率ρ」，电路消耗功率Po，工作电压V0，a是一个常数，CjPj，p-j=CPj，_Vj'e__K是价格函数；2获得蜂窝用户、D2D用户对的终端功率的帕累托占优解:使用双层迭代，在外层迭代中求解超模博弈中最优价格cbest，在内层迭代中求解最优价格下的帕累托占优解Pc^st，包括：1初始化价格C，并将价格C的值广播给小区内所有终端，初始化所有终端的功率为并依据公式⑸得到初始效用2进入纳什均衡迭代，重新设置参数n=0，并依据公式5计算每个终端效用，进行迭代更新功率，依据公式7得纳什均衡解p，重新计算所有终端功率更新后的效用值⑶如果则转到步骤⑷，否则转到步骤5;⑷時到步骤⑵；5终止迭代。2.根据权利要求1所述的D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法，其特征在于，步骤2中所述的纳什均衡迭代包括：1设置功率迭代序列初始化迭代次数n，原始功率截止系数为HT6到1〇_7之间的极小正数ε，用户最大发射功率尹；2由响应函数公式（3、公式（4式更新功率序列值，计算最佳响应函数，然后分配发射功率⑶若或者成立，转到步骤⑷；否则转到步骤2，继续循环；⑷如果成立，则；否则保持不变，终止循环。

百度查询： 桂林电子科技大学 一种D2D通信中基于超模博弈的功率控制方法

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