科研動(dòng)態(tài)
面向NOMA-D2D蜂窩網(wǎng)絡(luò)的D2D配對(duì)和信道選擇的勢(shì)博弈方法
中文題目：面向NOMA-D2D蜂窩網(wǎng)絡(luò)的D2D配對(duì)和信道選擇的勢(shì)博弈方法
論文題目：A Potential Game Approach for D2D Pairing and Channel Selection for NOMA-enabled D2D Cellular Networks
錄用期刊/會(huì)議：IEEE Wireless Communications Letters (中科院大類(lèi)3區(qū)，JCR Q1)
作者列表：
1）高煜洲 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 本20
2）暴嘉榮 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 碩21
3）王亞奇 中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院 計(jì)算機(jī)技術(shù) 碩21
4）趙 杰 北京信息科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院 碩21
5）陳 瑩 北京信息科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院 教授
6）黃霽崴 中國(guó)石油大學(xué)（北京） 人工智能學(xué)院 教授
摘要:
在支持非正交多址（NOMA）的 D2D 蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，地理位置分散的設(shè)備會(huì)爭(zhēng)奪有限的信道，這使得 D2D 配對(duì)和信道選擇成為一個(gè)具有挑戰(zhàn)性但尚未探索的研究問(wèn)題。為此，我們從博弈論的角度提出了一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，其目標(biāo)是在滿(mǎn)足地理和性能約束的同時(shí)最大化數(shù)據(jù)傳輸速率，并從理論上證明了這是一個(gè)嚴(yán)格勢(shì)博弈（EPG）。為了找到這樣的解決方案，我們提出了一種名為基于博弈的 D2D 配對(duì)和信道選擇（GDPCS）的算法，并證明了它的收斂性。此外，模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了 GDPCS 算法的有效性，并證明它優(yōu)于現(xiàn)有的最先進(jìn)方法。
背景與動(dòng)機(jī):
隨著移動(dòng)用戶(hù)的快速增長(zhǎng)，無(wú)線(xiàn)連接正經(jīng)歷著指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)。有效利用閑置移動(dòng)設(shè)備可以緩解用戶(hù)向云端上傳數(shù)據(jù)時(shí)造成的傳輸延遲。在支持設(shè)備到設(shè)備的蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，用戶(hù)無(wú)需使用基站即可向鄰近地區(qū)的其他用戶(hù)傳輸數(shù)據(jù)，從而獲得無(wú)處不在的服務(wù)和應(yīng)用。雖然設(shè)備到設(shè)備（D2D）用戶(hù)可以重復(fù)使用蜂窩用戶(hù)信道，但這會(huì)使D2D用戶(hù)受到跨層干擾。合理分配信道資源以減少用戶(hù)干擾是當(dāng)前面臨的一個(gè)嚴(yán)峻問(wèn)題。此外，用戶(hù)的位置并不固定，如何靈活選擇合適的協(xié)作者以保持整個(gè)系統(tǒng)的負(fù)載平衡也是一個(gè)重要問(wèn)題。這也是D2D用戶(hù)需要研究的重要問(wèn)題。
此外，無(wú)線(xiàn)連接的激增也造成了頻譜資源的短缺。非正交多址接入（NOMA）可以利用有限的資源區(qū)塊為更多用戶(hù)提供服務(wù)，具有支持大規(guī)模連接和提高系統(tǒng)容量的優(yōu)勢(shì)，能更好地改善端到端服務(wù)質(zhì)量。然而，大多數(shù)關(guān)于D2D和NOMA技術(shù)的研究都同時(shí)關(guān)注解決資源分配問(wèn)題，而忽略了D2D配對(duì)問(wèn)題，而且這些研究沒(méi)有充分考慮到存在多個(gè)D2D發(fā)射器（DT）同時(shí)向單個(gè)D2D接收器（DR）傳輸數(shù)據(jù)的情況。為解決上述問(wèn)題，本文考慮了基于上行 NOMA的D2D蜂窩網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)支持多個(gè)DT向單個(gè)DR傳輸數(shù)據(jù)，且多個(gè)D2D配對(duì)可重復(fù)使用同一上行信道。為了保證高質(zhì)量的服務(wù)，我們的目標(biāo)是最大限度地提高用戶(hù)數(shù)據(jù)傳輸速率。在保證用戶(hù)數(shù)據(jù)傳輸速率的前提下，合理的D2D配對(duì)和信道資源選擇是D2D服務(wù)成敗的關(guān)鍵，也是本文討論的重點(diǎn)。
主要內(nèi)容:
本章考慮在蜂窩網(wǎng)絡(luò)基于兩層上行鏈路NOMA的D2D數(shù)據(jù)傳輸場(chǎng)景。用戶(hù)分為兩種類(lèi)型：蜂窩用戶(hù)和D2D用戶(hù)。兩種用戶(hù)均勻分布在基站（Base Station, BS）周?chē)?。?chǎng)景如圖一。
圖一 場(chǎng)景模型圖
在本場(chǎng)景中，第一層為蜂窩用戶(hù)使用NOMA技術(shù)向BS傳輸數(shù)據(jù)。第二層為D2D用戶(hù)，具體又可以分為請(qǐng)求用戶(hù)和空閑用戶(hù)。每種用戶(hù)都對(duì)應(yīng)一個(gè)移動(dòng)設(shè)備。請(qǐng)求用戶(hù)重用分配給蜂窩用戶(hù)的信道，并使用NOMA傳輸協(xié)議向?qū)?yīng)的空閑用戶(hù)傳輸數(shù)據(jù)。假設(shè)初始蜂窩用戶(hù)被隨機(jī)分配給一個(gè)信道。此外，被占用的信道可以被多個(gè)請(qǐng)求用戶(hù)重用。為方便區(qū)分，本文將請(qǐng)求用戶(hù)的設(shè)備稱(chēng)為D2D發(fā)射器（D2D Transmitter, DT），空閑用戶(hù)的設(shè)備稱(chēng)為D2D接收器（D2D Receiver, DR）。多個(gè)DT可以同時(shí)向一個(gè)DR傳輸數(shù)據(jù)，由一個(gè)DR和一個(gè)或多個(gè)DT組成的集合稱(chēng)為 D2D組（D2D Group, DG）。本章假設(shè)每個(gè)請(qǐng)求用戶(hù)都是理性且自私的，只關(guān)心自己的利益。然而，由于空閑用戶(hù)和信道資源的有限性，每個(gè)請(qǐng)求用戶(hù)的選擇會(huì)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)有較大的影響。本文的研究重點(diǎn)是在上述數(shù)據(jù)傳輸場(chǎng)景下進(jìn)行最優(yōu)用戶(hù)配對(duì)和信道決策，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)解。為了便于研究分析，假設(shè)所有用戶(hù)設(shè)備均配置了單天線(xiàn)收發(fā)信號(hào)，處于半雙工模式并且均能應(yīng)用理想的 SIC 技術(shù)。
通信模型：
（1）蜂窩用戶(hù)信道模型
根據(jù)上述描述，多個(gè)請(qǐng)求用戶(hù)可以與選擇k信道的原始蜂窩用戶(hù)來(lái)重用同一信道。蜂窩用戶(hù)在基站側(cè)的信干燥比（SINR）為：
其受到的干擾分為兩個(gè)部分，第一部分是來(lái)自同一信道上其他蜂窩用戶(hù)的干擾，其中部分干擾可以通過(guò) SIC 消除；第二部分是來(lái)自復(fù)用信道資源的其他請(qǐng)求用戶(hù)，具體可以表示為：
用戶(hù)與基站（BS）之間的信道增益可表示為:
并規(guī)定
。
（2）D2D用戶(hù)信道模型
請(qǐng)求用戶(hù)在空閑用戶(hù)的信道干燥比（SINR）為：
其受到的干擾為：
信道增益為：
并規(guī)定
b. 傳輸模型：
蜂窩用戶(hù)un選擇k信道的數(shù)據(jù)傳輸速率為：
請(qǐng)求用戶(hù)dm在k信道上選擇空閑用戶(hù)hm的數(shù)據(jù)傳輸速率為：
c. 問(wèn)題建模：
從系統(tǒng)的角度來(lái)看，本文的目標(biāo)是通過(guò)選擇合適的D2D配對(duì)、信道來(lái)最大化整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中所有用戶(hù)的傳輸速率，可表示為：
其中，條件（1a）表示每個(gè)D2D用戶(hù)只能選擇一個(gè)合作者進(jìn)行連接，條件（1b）表示每個(gè)CU或每個(gè)D2D用戶(hù)只能選擇一個(gè)信道進(jìn)行傳輸。約束條件 (1c) 限制了最小數(shù)據(jù)傳輸速率。
d. 解決方法：
針對(duì)此問(wèn)題，我們提出了一個(gè)基于勢(shì)博弈的解決方法。我們將這一問(wèn)題表述為一個(gè) NOMA-多D2D用戶(hù)配對(duì)和信道選擇博弈Γ ={M, am, Bm}。通過(guò)進(jìn)一步分析我們找到了勢(shì)函數(shù)，即可證得該博弈為嚴(yán)格勢(shì)博弈，也說(shuō)明了該博弈存在納什均衡。基于此，我們利用最佳響應(yīng)機(jī)制可以求得每個(gè)用戶(hù)在已知其它用戶(hù)決策后的最佳決策，在此過(guò)程中每個(gè)用戶(hù)都可以獨(dú)立決定自己的策略，有效地降低了復(fù)雜性，提高了整體效率，具體算法如下。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析:
參數(shù)分析
圖二顯示了CU數(shù)量和信道數(shù)量對(duì)用戶(hù)總傳輸速率的影響。
圖二 全部用戶(hù)總傳輸速率 vs. 信道數(shù)
圖三表明了算法的收斂性。
圖三 效用 vs. 迭代次數(shù)
對(duì)比實(shí)驗(yàn)
圖四顯示了D2D用戶(hù)數(shù)量與全部用戶(hù)總傳輸速率的關(guān)系，也對(duì)比了五種算法的性能。
圖四 D2D用戶(hù)數(shù)量 vs. 全部用戶(hù)總傳輸速率
結(jié)論:
在這篇文章中，我們以總體傳輸速率最大化為目標(biāo)構(gòu)建了一個(gè)支持D2D的蜂窩網(wǎng)絡(luò)，并研究了基于NOMA技術(shù)的多D2D用戶(hù)配對(duì)和信道選擇策略的優(yōu)化問(wèn)題。因此，我們將該問(wèn)題建模為多D2D用戶(hù)配對(duì)和信道選擇博弈，并證明我們的博弈是一個(gè)勢(shì)博弈，至少有一個(gè)納什均衡。我們通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)將我們的算法與現(xiàn)有算法進(jìn)行比較，證明了該算法的最優(yōu)性。
第一作者簡(jiǎn)介:
高煜洲，中國(guó)石油大學(xué)（北京）計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)本科四年級(jí)學(xué)生，入選本碩一體化培養(yǎng)計(jì)劃，導(dǎo)師黃霽崴教授。研究興趣包括移動(dòng)群智感知、邊緣計(jì)算、激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)和博弈論等。以第一作者發(fā)表SCI期刊論文2篇，主持本科生科研創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃課題1項(xiàng)，獲得亞太地區(qū)數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽本科生組國(guó)家一等獎(jiǎng)等總計(jì)國(guó)家級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)4項(xiàng)、省部級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)4項(xiàng)。
通訊作者簡(jiǎn)介:
黃霽崴，教授，博士生導(dǎo)師，中國(guó)石油大學(xué)（北京）人工智能學(xué)院副院長(zhǎng)，石油數(shù)據(jù)挖掘北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任。入選北京市優(yōu)秀人才、北京市科技新星、北京市國(guó)家治理青年人才、昌聚工程青年人才、中國(guó)石油大學(xué)（北京）優(yōu)秀青年學(xué)者。本科和博士畢業(yè)于清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系，美國(guó)佐治亞理工學(xué)院聯(lián)合培養(yǎng)博士生。研究方向包括：物聯(lián)網(wǎng)、服務(wù)計(jì)算、邊緣智能等。已主持國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、北京市自然科學(xué)基金等科研項(xiàng)目18項(xiàng)；以第一/通訊作者在國(guó)內(nèi)外著名期刊和會(huì)議發(fā)表學(xué)術(shù)論文70余篇，其中1篇獲得中國(guó)科協(xié)優(yōu)秀論文獎(jiǎng)，2篇入選ESI熱點(diǎn)論文，5篇入選ESI高被引論文；出版學(xué)術(shù)專(zhuān)著1部；獲得國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利6項(xiàng)、軟件著作權(quán)4項(xiàng)；獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)、中國(guó)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新成果一等獎(jiǎng)1項(xiàng)、廣東省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)。擔(dān)任中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)服務(wù)計(jì)算專(zhuān)委會(huì)委員，CCF和IEEE高級(jí)會(huì)員，電子學(xué)報(bào)、Chinese Journal of Electronics、Scientific Programming等期刊編委。