移动蜂窝系统中基于NOMA的D2D通信能效优化方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113115286A(43)申请公布日2021.07.13(21)申请号202110332063.7(22)申请日2021.03.29(71)申请人南京邮电大学地址210012江苏省南京市雨花台区宁双路19号(72)发明人朱琦顾雯莹(74)专利代理机构南京纵横知识产权代理有限公司32224代理人邵斌(51)Int.Cl.H04W4/80(2018.01)H04W16/10(2009.01)H04W24/02(2009.01)H04W28/22(2009.01)H04W52/02(2009.01)权利要求书2页说明书10页附图4页(54)发明名称移动蜂窝系统中基于NOMA的D2D通信能效优化方法及系统(57)摘要本发明公开了D2D通信技术领域的一种基于NOMA的D2D通信能效优化方法及系统，在保证所有用户的通信质量的前提下，优化信道分配，实现功率控制，提高D2D能效。多个蜂窝用户以NOMA方式占用一个信道与基站通信；D2D用户复用基站上行信道进行通信；以提高D2D用户能效为优化目标，将原问题分解为三个子问题，包括：a、利用遗传算法为蜂窝用户和D2D用户进行信道分配，并将信道分配的结果存入历史信道分配集合中；b、基于边界值推导，根据SINR下限获得蜂窝用户发射功率，并确定NOMA信号解调顺序；c、基于多目标优化和DC算法将原优化目标转换为凸函数，利用遗传算法求解D2D用户发射功率；迭代至信道分配结果已存在于历史信道分配集合中，得到资源分配稳定解。CN113115286ACN113115286A权利要求书1/2页1.一种基于NOMA的D2D通信能效优化方法，其特征是，多个蜂窝用户以NOMA方式占用一个信道与基站通信；D2D用户复用基站上行信道进行通信；以提高D2D用户能效为优化目标，包括：a、利用遗传算法为蜂窝用户和D2D用户进行信道分配，并将信道分配的结果存入历史信道分配集合中；b、基于边界值推导，根据SINR下限获得蜂窝用户发射功率，并确定NOMA信号解调顺序；c、基于多目标优化和DC算法将原优化目标转换为凸函数，利用遗传算法求解D2D用户发射功率；d、重复步骤a、b、c，直至信道分配结果已存在于历史信道分配集合中，得到资源分配稳定解。2.根据权利要求1所述的基于NOMA的D2D通信能效优化方法，其特征是，所述优化目标为：其中，P0表示平均电路损耗功率，表示D2D发射端DTk的发射功率，表示D2D发射端DTk的传输速率。3.根据权利要求1所述的基于NOMA的D2D通信能效优化方法，其特征是，所述利用遗传算法为蜂窝用户和D2D用户进行信道分配，包括：a1、在所有可能的信道分配方案中随机产生染色体种群，即初始方案；a2、根据优化目标评估每个染色体的适应度，即对应的优化目标值；a3、如果满足终止条件：与上一次迭代结果的差值在给定范围内，则选择最好的染色体并结束循环，否则转a4；a4、通过交叉、变异更新染色体，转a2；*a5、得到信道分配结果μ，即μk,n表示D2D组占用信道的情况，如果D2D组Dk复用信道SCn，*那么μk,n＝1，否则μk,n＝0、η，即ηm,n表示蜂窝使用信道的情况，如果蜂窝用户Cm复用信道SCn，那么ηm,n＝1，否则ηm,n＝0，完成蜂窝用户和D2D用户的信道分配。4.根据权利要求1所述的基于NOMA的D2D通信能效优化方法，其特征是，所述基于边界值推导，根据SINR下限获得蜂窝用户发射功率，包括：b1、将蜂窝用户到基站的信道增益按升序排列，当即任意蜂窝用户Cj的信道增益都小于Ci的信道资源时，去除同一信道上蜂窝用户发送的信息干扰，解调出蜂窝用户的信号，且满足：b2、根据蜂窝用户的信干噪比门限获取蜂窝用户最低的发射功率：2CN113115286A权利要求书2/2页b3、令递推得到蜂窝用户的最优发射功率，为：5.根据权利要求1所述的基于NOMA的D2D通信能效优化方法，其特征是，所述基于多目标优化和DC算法将原优化目标转换为凸函数，利用遗传算法求解D2D用户发射功率，包括：c1、将优化目标转化为子目标函数：：和利用加权因子将各子目标函数线性组合成一个单一目标函数c2、利用DC算法将原优化目标转换为凸函数的差，余项用一阶泰勒级数逼近，得到其中，c3、获取h(p)的泰勒级数；c4、选择一个可行的p0作为初始解，然后迭代生成下一个解使其满足进而得到α(f(pt+1)‑h(pt+1))‑(1‑α)g(p)≥α(f(pt)‑h(pt))‑(1‑α)g(p)，即每次迭代后的目标值均不小于原目标值；c5、利用遗传算法搜索得到最优D2D用户发射功率。6.一种基于NOMA的D2D通信能效优化系统，其特征是，包括处理器和存储设备，所述存储设备中存储有多条指