蜂窝网络下基于CCFDD2D通信的系统

蜂窝网络下基于ccfd d2d通信的系统
技术领域
1.本发明属于通信领域，具体涉及蜂窝网络下基于ccfd(co-frequency co-time full duplex，同时同频全双工)d2d(device to device，设备对设备)通信的系统。


背景技术：

2.随着无线通信业务的发展和智能通信设备的普及，蜂窝网络下的移动用户数目和数据流量呈现出爆炸增长的趋势，无线网络容量需求呈现指数级增长。
3.现有技术中，为了能提高蜂窝网络下通信系统的传输覆盖范围和系统吞吐量，大都采用了半双工模式工作的中继。但是，由于半双工的中继只能分时段接受和发送信息，因此如果沿用现有系统的工作模式，在不久的将来无线通信系统的频谱资源将无法满足网络的发展需求。
4.因此，如何在确保系统通信质量的前提下提高蜂窝网络的频谱资源利用率，是未来无线通信系统所面临的一个难题。


技术实现要素：

5.为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种蜂窝网络下基于ccfd d2d通信的系统。
6.本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
7.一种蜂窝网络下基于ccfd d2d通信的系统，包括：基站、第一d2d用户设备、第二d2d用户设备，以及所述第一d2d用户设备和所述第二d2d用户设备各自连接的边缘终端设备；
8.所述基站，用于将系统信道参数代入预先构建的问题模型中进行迭代求解，得到基站功率控制参数和中继功率控制参数；其中，所述基站功率控制参数包括基站发向所述第一d2d用户设备的数据的第一配置功率p1以及发向所述第二d2d用户设备的数据的第二配置功率p2；所述中继功率控制参数包括所述第一d2d用户设备的第一发射功率p
d1
和第一功率配比α1:α2，还包括所述第二d2d用户设备的第二发射功率p
d2
和第二功率配比β1:β2；α2和β2均为d2d通信用的功率分割因子，0＜α2＜1，0＜β2＜1，α1＝1-α2，α1≠α2，β1＝1-β2，β1≠β2；所述问题模型是以p1、p2、p
d1
、p
d2
、α1、α2、β1、β2为求解参数、并以最大化系统频谱效率为优化目标的数学模型；
9.所述基站，还用于按照所述基站功率控制参数，使用相同频率同时向所述第一d2d用户设备和所述第二d2d用户设备发送数据；其中，承载所述数据的基站发射信号是所述基站采用迫零波束成形法生成的；
10.所述第一d2d用户设备和所述第二d2d用户设备，均在接收所述基站发来的数据的同时，按照所述中继功率控制参数中与自身相关的参数，使用所述频率向对方发送数据以及向自身连接的边缘终端设备转发数据；
11.其中，所述第一d2d用户设备、所述第二d2d用户设备以及所述边缘终端设备，均采
用串行干扰消除技术对收到的数据进行译码。
12.可选地，所述基站，还用于：在通过求解得到基站功率控制参数和中继功率控制参数之后，将代入所述问题模型中的系统信道参数作为历史信道参数，并将所求解的基站功率控制参数和中继功率控制参数作为所述历史信道参数对应的最优解进行存储。
13.可选地，所述基站，还用于：在将系统信道参数代入预先构建的问题模型中进行迭代求解之前，计算该系统信道参数与已存储的所有历史信道参数的相似度；判断所计算的最高相似度是否大于预设的阈值；若所述最高相似度大于所述阈值，从计算出所述最高相似度的历史信道参数对应的最优解中，直接获取所述基站即将要使用的基站功率控制参数，以及获取所述第一d2d用户设备和所述第二d2d用户设备即将要使用的中继功率控制参数。
14.可选地，所述第一d2d用户设备和所述第二d2d用户设备两者的收发通道隔离度均大于80db。
15.可选地，所述第一d2d用户设备和所述第二d2d用户设备两者均采用了至少一种主动自干扰消除技术。
16.可选地，0.6＜α2,β2＜1。
17.可选地，所述问题模型为：
[0018][0019]rtotal
＝r
d1
r
d2
r
c1
r
c2
,
[0020]
α＝[α1,α2],
[0021]
β＝[β1,β2],
[0022]
p＝[p1,p2,p
d1
,p
d2
]；
[0023]
s.t.
[0024]
α1 α2＝1，0＜α1,α2＜1，α1≠α2；
[0025]
β1 β2＝1，0＜β1,β2＜1，β1≠β2；
[0026][0027][0028][0029][0030]rd1_x4
＞r
c2_x4
；
[0031]rd2_x3
＞r
c1_x3
；
[0032]
其中，se表示所述系统频谱效率；w表示信道带宽；r
total
表示系统信息传输速率，s.t.表示受约束于的含义；r
d1
表示所述第一d2d用户设备的信息传输速率；r
d2
表示所述第二d2d用户设备的信息传输速率，r
c1
表示所述第一d2d用户设备连接的第一边缘终端设备的信息传输速率，r
c2
表示所述第二d2d用户设备连接的第二边缘终端设备的信息传输速率，表示所述基站的额定发射功率，表示所述第一d2d用户设备和所述第二d2d用户
设备的额定发射功率；表示所述第一d2d用户设备和所述第二d2d用户设备的最低容忍信息传输速率；表示所述第一边缘终端设备和所述第二边缘终端设备的最低容忍信息传输速率；r
d1_x4
表示所述第一d2d用户设备对所述第二d2d用户设备发向所述第二边缘终端设备的数据进行译码所能获得的信息传输速率，r
c2_x4
表示所述第二边缘终端设备对所述第二d2d用户设备发来的数据进行译码所能获得的信息传输速率，r
d2_x3
表示所述第二d2d用户设备对所述第一d2d用户设备发向所述第一边缘终端设备的数据进行译码所能获得的信息传输速率，r
c1_x3
表示所述第一边缘终端设备对所述第一d2d用户设备发来的数据进行译码所能获得的信息传输速率，其中，r
d1
、r
d2
、r
c1
、r
c2
、r
d1_x4
、r
d2_x3
、r
c2_x4
以及r
c1_x3
的表达式中均包含有所述系统信道参数中的相关信道参数。
[0033]
可选地，所述基站，将系统信道参数代入预先构建的问题模型中进行迭代求解，得到基站功率控制参数和中继功率控制参数，包括：
[0034]
a、将系统信道参数代入预先构建的问题模型的第一简化模型和第二简化模型中；其中，所述第一简化模型是在给定p的条件下，以γ＝[α1,β1]为求解参数、并以最大化系统频谱效率为目标的凸优化问题模型；所述第二简化模型是在给定α和β的条件下，以p为求解参数、并以最大化系统频谱效率为目标的凸优化问题模型；
[0035]
b、初始化p和γ；
[0036]
c、在当前给定的p下，利用迭代算法对第一简化模型进行求解，得到第一最优解；
[0037]
d、根据第一最优解计算α2和β2，并将α＝[α1,α2]以及β＝[β1,β2]代入第二简化模型中；
[0038]
e、利用迭代算法对第二简化模型进行求解，得到第二最优解；
[0039]
f、计算第二最优解与当前给定的p之间的第一误差，并计算第一最优解与当前给定的γ之间的第二误差；若第一误差和第二误差均小于预设阈值，根据当前的第一最优解和第二最优解得到求解出的基站功率控制参数和中继功率控制参数，否则转入步骤g；
[0040]
g、当第一误差和第二误差不满足均小于所述预设阈值的条件时，根据当前的第一最优解更新γ，并根据当前的第二最优解更新p，然后返回步骤c。
[0041]
可选地，所述转发为译码转发。
[0042]
可选地，所述基站和所述边缘终端设备均是半双工工作的。
[0043]
本发明提供的蜂窝网络下基于ccfd d2d通信的系统中，基站发给第一d2d用户设备和第二d2d用户设备的发射信号是采用迫零波束成形法生成的，即基站与d2d用户设备之间是多用户-多输入多输出(multi-user multiple-input multiple-output，mu-mimo)的架构，故而基站同时同频地向第一d2d用户设备和第二d2d用户设备发送数据时，两方的数据不会互相干扰。第一d2d用户设备和第二d2d用户设备在接收基站发来的数据的同时，还可以使用同一频率向对方发送数据以及向自身连接的边缘终端设备转发数据，即两个d2d用户设备是工作在同时同频全双工模式下的；由此，相较于现有通信系统使用单个半双工中继进行数据转发的模式而言，本发明通过使用ccfd的d2d用户设备作为中继同时同频地执行数据转发，使系统频谱效率成倍提升。并且，本发明在基站侧预先设置了以最大化系统频谱效率为优化目标的问题模型；通过求解该问题模型得到基站功率控制参数和中继功率控制参数，来控制基站以及作为中继的d2d用户设备的功率，使得整个系统的频谱效率最大
化，最大程度地利用了有限的频谱资源。
[0044]
此外，本发明在d2d用户设备侧启用了基于功率域复用的非正交多址接入(non-orthogonal multiple access，noma)技术，具体是启用了功率分割因子来对d2d用户设备的发射功率进行分配，一部分用于d2d通信，其余功率则用于向边缘终端设备转发数据。由此，使得d2d用户设备和边缘终端设备均可以采用串行干扰消除技术对收到的数据进行译码，从而解决了d2d用户设备的ccfd工作模式给其自身以及边缘终端设备带来的干扰问题，确保了系统的通信质量不会降低。
[0045]
以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。
附图说明
[0046]
图1是本发明一种实施例的结构原理图；
[0047]
图2是图1所示系统中有用信号和干扰信号共存的示意图；
[0048]
图3是图1所示系统中的基站对问题模型进行求解的流程示意图。
具体实施方式
[0049]
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
[0050]
为了在确保系统通信质量的前提下提高蜂窝网络的频谱资源利用率，本发明实施例提供了一种蜂窝网络下基于ccfd d2d通信的系统；参见图1所示，该系统包括：基站bs、第一d2d用户设备d1、第二d2d用户设备d2，以及第一d2d用户设备d1和第二d2d用户设备d2各自连接的边缘终端设备。其中，第一d2d用户设备d1连接的边缘终端设备是第一边缘终端设备c1，第二d2d用户设备d2连接的边缘终端设备是第二边缘终端设备c2。附图标记bs是base station的英文缩写。
[0051]
基站bs可以是全双工或半双工工作的基站，边缘终端设备可以工作在半双工模式下，或者工作在全双工模式下。
[0052]
该基站bs，用于将系统信道参数代入预先构建的问题模型中进行迭代求解，得到基站功率控制参数和中继功率控制参数。
[0053]
其中，参见图1所示，基站功率控制参数包括基站发向第一d2d用户设备d1的数据x1的第一配置功率p1，以及发向第二d2d用户设备d2的数据x2的第二配置功率p2；中继功率控制参数包括第一d2d用户设备d1的第一发射功率p
d1
和第一功率配比α1:α2，还包括第二d2d用户设备d2的第二发射功率p
d2
和第二功率配比β1:β2。其中，α2和β2均为d2d通信用的功率分割因子，0＜α2＜1，0＜β2＜1，α1＝1-α2，α1≠α2，β1＝1-β2，β1≠β2。也就是说，第一d2d用户设备d1用于d2d数据传输(图1中的x
12
)所耗费的功率为α2p
d1
，相应的向第一边缘终端设备c1转发数据x3所耗费的功率为α1p
d1
；同理，第二d2d用户设备d2用于d2d数据传输(图1中的x
21
)所耗费的功率为β2p
d2
，用于向第二边缘终端设备c2转发数据x4所耗费的功率为β1p
d2
。
[0054]
上述问题模型是以p1、p2、p
d1
、p
d2
、α1、α2、β1、β2为求解参数、并以最大化系统频谱效率为优化目标的数学模型。该问题模型的目标函数为：
[0055]
[0056]
r＝r
d1
r
d2
r
c1
r
c2
,
[0057]
α＝[α1,α2],
[0058]
β＝[β1,β2],
[0059]
p＝[p1,p2,p
d1
,p
d2
]。
[0060]
其中，se表示系统频谱效率；w表示信道带宽；r表示系统信息传输速率，r
d1
表示第一d2d用户设备d1的信息传输速率；r
d2
表示第二d2d用户设备d2的信息传输速率，r
c1
表示第一d2d用户设备d1连接的第一边缘终端设备c1的信息传输速率，r
c2
表示第二d2d用户设备d2连接的第二边缘终端设备c2的信息传输速率。r
d1
、r
d2
、r
c1
、r
c2
的详细表达式中均包含有系统信道参数中的相关信道参数。
[0061]
可以理解的是，利用该数学模型求解出的基站功率控制参数和中继功率控制参数，是为数学模型的最优解，可以使系统频谱效率最大化。
[0062]
本发明实施例中对通信系统内所传输数据的内容不做限定，可以是语音数据、图像数据、控制数据等等。
[0063]
上述系统信道参数具体包括：从基站bs到第一d2d用户设备d1的下行信道参数h
b1
；从基站bs到第二d2d用户设备d2的下行信道参数h
b2
；第一d2d用户设备d1与第二d2d用户设备d2之间的信道参数hd；第一d2d用户设备d1和第二d2d用户设备d2各自的回路自干扰信道参数h
li
；从第一d2d用户设备d1到第一边缘终端设备c1的下行信道参数h
11
；从第二d2d用户设备d2到第二边缘终端设备c2的下行信道参数h
22
；从第一d2d用户设备d1到第二边缘终端设备c2的下行信道参数h
12
；从第二d2d用户设备d2到第一边缘终端设备c1的下行信道参数h
21
。
[0064]
在实际应用中，基站bs获取系统信道参数是这样实现的：基站bs发起下行信道估计，两个d2d用户设备配合可以使基站bs得到h
b1
和h
b2
；两个d2d用户设备双方配合进行信道估计，可以得到hd，第一d2d用户设备d1发起下行信道估计，第一边缘终端设备配合可以使第一d2d用户设备d1得到h
11
，第二d2d用户设备d2发起下行信道估计，第二边缘终端设备配合可以使第二d2d用户设备d2得到h
22
。h
li
、h
12
以及h
21
则可以预先通过统计测量取经验值的方式记录在基站中。
[0065]
基站bs，还用于按照基站功率控制参数，使用相同频率同时向第一d2d用户设备d1和第二d2d用户设备d2发送数据；其中，承载该数据的基站发射信号是基站bs采用迫零波束成形法生成的。
[0066]
具体而言，基站根据h
b1
和h
b2
生成预编码向量：
[0067]
u1＝[u
11
,u
12
]
t
,u2＝[u
21
,u
22
]
t
；
[0068]
这两个预编码向量满足[h
b1
,h
b2
]
t
[u1,u2]＝i，i为单位矩阵。这样，基站bs使用相同频率同时向第一d2d用户设备d1和第二d2d用户设备d2发送数据时两方的数据不会互相干扰。
[0069]
第一d2d用户设备d1和第二d2d用户设备d2，均在接收基站bs发来的数据的同时，按照基站一同发来的中继功率控制参数中与自身相关的参数，使用基站bs发来数据时的同一频率向对方发送数据以及向自身连接的边缘终端设备转发数据。
[0070]
如图1所示，在同一时刻的相同频谱资源上，第一d2d用户设备d1收到基站bs发来的数据x1后，对其进行译码得到数据x3，将数据x3转发至第一边缘终端设备c1，同时第一d2d
用户设备d1还可以向第二d2d用户设备d2发送数据x
12
。同理，在同一时刻的相同频谱资源上，第二d2d用户设备d2收到基站发来的数据x2后，对其进行译码得到数据x4，将数据x4转发至第二边缘终端设备c2，同时第二边缘终端设备c2还可以向第一d2d用户设备d1发送数据x
21
。
[0071]
可以理解的是，这里第一d2d用户设备d1和第二d2d用户设备d2是作为中继使用的。其中，d2d用户设备作为中继执行转发的方式可以包括：放大转发(amplify-and-forward，af)、译码转发(decode-and-forward，df)、选择性中继(selective relay，sr)、压缩转发中继(compress forward,cf)或者增量型中继(incremental relaying，ir)等。
[0072]
由于d2d用户设备工作在ccfd模式，故而其将面临回路自干扰问题；这里说的回路自干扰，是指ccfd工作的设备在某一时刻使用某一频率向外发射信号后，该发射信号可同时被该设备自身的接收天线所接收。
[0073]
参见图2所示，第一d2d用户设备d1向第二d2d用户设备d2发送的数据x3，以及向第一边缘终端设备c1发送的数据x
12
，一旦被第一d2d用户设备d1的接收天线收到，即对第一d2d用户设备d1产生了回路自干扰。
[0074]
同理，第二d2d用户设备d2向第一d2d用户设备d1发送的数据x4，以及向第二边缘终端设备c1发送的数据x
21
，一旦被第二d2d用户设备d2的接收天线收到，即对第二d2d用户设备d2产生了回路自干扰。
[0075]
通常来说，ccfd工作的设备通常其硬件收发通道都会被设计有一定的隔离度，这样发射天线发射到空间中的信号功率到达接收天线时便会被抑制降低，从而解决回路自干扰问题；这种方式是从硬件设计上解决自干扰问题的，故而被称为被动自干扰消除技术。
[0076]
优选地，第一d2d用户设备和第二d2d用户设备两者的收发通道隔离度均可以大于80db，由此可以得对回路自干扰达到较好的抑制。
[0077]
如果硬件隔离度设计效果不佳，则可以进一步采用主动自干扰消除技术。主动干扰消除技术是通过在接收端构造抵消信号或估计信号，进而与自干扰信号相加或相减，从而达到有效的抑制自干扰信号的目的。主动干扰消除可以进一步分为模拟域的自干扰消除法和数字域的自干扰消除法。其中，模拟域的自干扰消除技术是在射频或基带域消除自干扰信号；数字域的自干扰消除技术则是借助于精准的自干扰信道估计技术在数字域实现自干扰消除。
[0078]
上述被动自干扰消除技术是第一d2d用户设备和第二d2d用户设备的硬件本就具有的；主动自干扰消除技术则可以根据对自干扰信号的抑制需求选择使用或不使用，或者选择使用一种或多种。
[0079]
此外，d2d用户设备工作在ccfd模式还为系统带来了同信道干扰问题。
[0080]
参见图2所示，第一d2d用户设备d1受到自于基站发出的数据x2以及第二d2d用户设备d2发出的数据x4的同信道干扰。同理，第二d2d用户设备d2受到自于基站发出的数据x1以及第一d2d用户设备d1发出的数据x3的同信道干扰。
[0081]
继续参见图2所示，第一边缘终端设备c1受到来自于第一d2d用户设备d1发出的数据x
12
的同信道干扰。同理，第二边缘终端设备c2受到来自于第二d2d用户设备d2发出的数据的同信道干扰。
[0082]
为了解决同信道干扰问题，本发明实施例在系统中采用了基于功率域复用的noma
技术以及串行干扰消除技术。具体而言，在d2d用户设备侧启用了功率分割因子来对d2d用户设备的发射功率进行分配，一部分功率用于d2d通信，其余功率则用于向边缘终端设备转发数据。然后，在d2d用户设备侧和边缘终端设备侧均启用了串行干扰消除技术对收到的数据进行译码，从而有效地从收到的数据中将有用数据以及干扰数据进行分离。
[0083]
参见图2所示，d1在相同频率相同时刻收到的数据包括：有用数据x1、干扰数据x2、干扰数据x
12
、有用数据x
21
、干扰数据x4以及干扰数据x3。其中，干扰数据x2可以被迫零波束成形技术解决；干扰数据x
12
和干扰数据x3可以被自干扰消除技术解决；剩下的便是有用数据x1、有用数据x
21
以及干扰数据x4。由于d1与d2是近距离d2d通信的，故而数据x1的功率是小于数据x
21
和数据x4的，又由于d1采用了基于功率域复用的noma技术，预先为数据x
21
和数据x4分配的不同的大小，故而数据x1、数据x
21
以及数据x4的大小关系是确定的，由此d1便可以根据这三种数据的功率大小顺序选择适应的译码顺序将这三种数据进行分离。由此，解决了d2d用户设备侧的同信道干扰问题。
[0084]
继续参见图2所示，采用了基于功率域复用的noma技术后，d2发给d1的数据x
21
和发给c2的数据x4的功率大小是不同的；同理，d1发给d2的数据x
12
和发给c1的数据x3的功率大小也是不同的。这样，c1和c2均采用串行干扰消除技术，先译功率大的数据再译功率小的数据即可，由此解决了边缘终端设备侧的同信道干扰问题。
[0085]
本发明实施例提供的蜂窝网络下基于ccfd d2d通信的系统中，基站发给第一d2d用户设备和第二d2d用户设备的发射信号是采用迫零波束成形法生成的，即基站与d2d用户设备之间是mu-mimo的架构，故而基站同时同频地向第一d2d用户设备和第二d2d用户设备发送数据时，两方的数据不会互相干扰。第一d2d用户设备和第二d2d用户设备在接收基站发来的数据的同时，还可以使用同一频率向对方发送数据以及向自身连接的边缘终端设备转发数据，即两个d2d用户设备是工作在同时同频全双工模式下的；由此，相较于现有通信系统使用单个半双工中继进行数据转发的模式而言，本发明实施例通过使用ccfd的d2d用户设备作为中继同时同频地执行数据转发，使系统频谱效率成倍提升。
[0086]
并且，本发明实施例在基站侧预先设置了以最大化系统频谱效率为优化目标的问题模型；通过求解该问题模型得到基站功率控制参数和中继功率控制参数，来控制基站以及作为中继的d2d用户设备的功率，使得整个系统的频谱效率最大化，最大程度地利用了有限的频谱资源。
[0087]
此外，本发明实施例在d2d用户设备侧启用了基于功率域复用的非正交多址接入(non-orthogonal multiple access，noma)技术，具体是启用了功率分割因子来对d2d用户设备的发射功率进行分配，一部分用于d2d通信，其余功率则用于向边缘终端设备转发数据。由此，使得d2d用户设备和边缘终端设备均可以采用串行干扰消除技术对收到的数据进行译码，从而解决了d2d用户设备的ccfd工作模式给其自身以及边缘终端设备带来的干扰问题，确保了系统的通信质量不会降低。
[0088]
可选地，在一种实现方式中，基站bs，还可以用于：在通过求解得到基站功率控制参数和中继功率控制参数之后，将代入问题模型中的系统信道参数作为历史信道参数，并将所求解的基站功率控制参数和中继功率控制参数作为该历史信道参数对应的最优解进行存储。
[0089]
可以理解的是，将系统信道参数机器以及对应求解的基站功率控制参数和中继功
率控制参数进行存储，可以便于后续利用这些存储内容指导新系统的构建以及构建同类系统的经验数据库等。
[0090]
优选地，在基站启用了该存储机制的基础上，基站bs还可以进一步用于：
[0091]
(1)在将系统信道参数代入预先构建的问题模型中进行迭代求解之前，计算该系统信道参数与已存储的所有历史信道参数的相似度。
[0092]
计算相似度的公式如下：
[0093][0094]
其中，η表示所计算的相似度，c(
·
)表示求取矩阵/向量相似度的函数，如求取余弦相似度、欧式距离等的函数；每个括号内的两个信道参数一个来自于系统信道参数，另一个来自于历史信道参数，λ1～λ8均为加权因子。
[0095]
(2)判断所计算的最高相似度是否大于预设的阈值；
[0096]
(3)若该最高相似度大于阈值，从计算出该最高相似度的历史信道参数对应的最优解中，直接获取基站即将要使用的基站功率控制参数，以及获取第一d2d用户设备和第二d2d用户设备即将要使用的中继功率控制参数。
[0097]
可以理解的是，若所计算的最高相似度大于阈值，则说明当前的系统信道参数与基站过去曾经遇到过的一个历史信道参数高度相似，因此基站便可以直接将该历史信道参数对应的最优解作为当前系统信道参数的最优解。这样，基站便可以跳过将当前的系统信道参数代入预先构建的问题模型中进行迭代求解的步骤，从而节约基站的计算资源，提高基站的工作效率。
[0098]
若是基站所计算的最高相似度不大于预设的阈值，则基站再继续执行将系统信道参数代入预先构建的问题模型中进行迭代求解的步骤。
[0099]
在一个实施例中，为了优先确保d2d通信质量，d2d用户设备用于d2d通信的功率可以大于d2d用户设备作为中继执行转发任务的功率。此时，为了使串行干扰消除技术的译码效果不受影响，优选设定：0.6＜α2,β2＜1。
[0100]
下面，对基站使用的问题模型的构建以及求解过程进行详细说明。
[0101]
参见2所示，基站的发射信号x
bs
为：
[0102][0103]
其中，u1＝[u
11
,u
12
]
t
,u2＝[u
21
,u
22
]
t
是基站生成的预编码向量，该预编码向量使得第一d2d用户设备d1和第二d2d用户设备d2的信道向量正交，从而使得第一d2d用户设备d1和第二d2d用户设备d2各自接收自己的数据。预编码向量的使用标志着基站采用了迫零波束成形技术。
[0104]
d1发给c1的数据x3的功率为α1p
d1
，d1发给d2的数据x
12
的功率为α2p
d1
。d2以功率β1p
d2
给c2发送数据x4、并以功率β2p
d2
给d1发送数据x
21
，假设α1＜α2，β1＜β2。由此，d1的发射信号x
d1
以及d2的发射信号x
d2
分别如下所示：
[0105][0106]
d1的接收信号y
d1
如下所示：
[0107][0108]
其中，n0＝-174dbm/hz，是加性高斯白噪声的功率谱密度，其余参数参见上文。
[0109]
由于基站使用了迫零波束成形技术，故而式(3)中的求和项故式(3)可以化简为：
[0110][0111]
同理的，d2的接收信号y
d2
如下所示：
[0112][0113]
对于d1而言，由于α1＜α2，故采用串行干扰消除技术对接收信号进行分层译码的顺序为x
21
→
x4→
x1。因此，d1对数据x
21
进行译码所能获得的信干噪比为：
[0114][0115]
d1对数据x
21
译码后，便可以将数据x
21
从接收信号中分离；由此使得后续对其他数据进行解码时，数据x
21
不再是未知的干扰项，从而提高了后续对其他数据进行解码时的信干噪比。
[0116]
然后，d1继续对数据x4进行译码，此时d1对数据x4进行译码所能获得的信干噪比为：
[0117][0118]
可以看到，此时公式(7)中分母里的干扰项并没有考虑数据x
21
对应的干扰项β2p
d2
|hd|2。
[0119]
d1对数据x4译码后，便可以进一步将数据x4从剩余的接收信号中分离，后续d1对数据x1进行解码时，数据x4不再是未知的干扰项；因此，d1对数据x1进行译码时的信干噪比为：
[0120][0121]
可以看到，此时公式(8)中分母里的干扰项并没有数据x4对应的干扰项β1p
d2
|hd|2，也没有数据x
21
对应的干扰项β2p
d2
|hd|2。
[0122]
同理的，对于d2而言，由于β1＜β2，故采用串行干扰消除技术对接收信号进行分层译码的顺序为x
12
→
x3→
x2；d2对这三种数据进行译码所能获得的信干噪比依次为：
[0123][0124][0125][0126]
在边缘终端设备侧，c1会接收d1转发的信号x
d1
。同时，c1还可能会收到d2转发c2的信号x
d2
。同理，c2会接收d2转发的信号x
d2
。同时，c2还可能会收到d1转发给c1的信号x
d1
；由此，c1和c2的接收信号分别如下所示：
[0127][0128][0129]
由于α1＜α2，故c1的译码顺序是x
12
→
x3，相应的，c1对这两种数据进行译码所能获得的信干噪比依次为：
[0130][0131][0132]
由于β1＜β2，故c2的译码顺序是x
21
→
x4，相应的，c2对这两种数据进行译码所能获得的信干噪比依次为：
[0133][0134][0135]
其中，基于功率复用的noma技术的使用前提要求γ
d1_x4
＞γ
c2_x4
，以及要求γ
d2_x3
＞γ
c1_x3
。这里，要求γ
d2_x3
＞γ
c1_x3
是为了保证c1能够连续译码，即为了保证c1对数据x
12
译码后能够继续对数据x3进行译码。同理，要求γ
d1_x4
＞γ
c2_x4
为了保证c2对数据x
21
进行译码后能够继续对数据x4进行译码。
[0136]
根据香农定理可知：信息传输速率为r＝wlog2(1 γ)，γ表示广义的信干噪比。因此，根据上述的式(6)～(11)以及式(14)～(17)可计算出各项信干噪比对应的信息传输速率。
[0137]
由于d2d用户设备非一般的中继设备，具有译码能力，故d2d用户设备优选采用译码转发的方式进行数据转发，由此可以得到：
[0138]rd1
＝r
d1_x21
ꢀꢀꢀ
(18)；
[0139]rd2
＝r
d2_x12
ꢀꢀꢀ
(19)；
[0140]rc1
＝min{r
d1_x1
,r
c1_x3
}
ꢀꢀꢀ
(20)；
[0141]rc2
＝min{r
d2_x2
,r
c2_x4
}
ꢀꢀꢀ
(21)。
[0142]
其中，r
d1_x21
表示d1对d2发来的有用数据x
21
进行译码所能获得的信息传输速率，r
d2_x12
表示d2对d1发来的有用数据x
12
进行译码所能获得的信息传输速率，r
d1_x1
表示d1对基站发来的有用数据x1进行译码所能获得的信息传输速率，r
c1_x3
表示c1对d1发来的有用数据x3进行译码所能获得的信息传输速率，r
d2_x2
表示d2对基站发来的有用数据x2进行译码所能获得的信息传输速率，r
c2_x4
表示c2对d2发来的有用数据x4进行译码所能获得的信息传输速率。
[0143]
已知系统信息传输速率为：
[0144]rtotal
＝r
d1
r
d2
r
c1
r
c2
ꢀꢀꢀ
(22)。
[0145]
至此，根据系统信息传输速率r
total
的数学模型，以频谱效率最大化为目标，构建问题模型如下：
[0146][0147]
其中，s.t.表示受约束于的含义，s.t.之后的各项子式为问题模型的约束条件；表示基站的额定发射功率，表示第一d2d用户设备和所述第二d2d用户设备的额定发射功率；表示第一d2d用户设备和第二d2d用户设备的最低容忍信息传输速率；表示第一边缘终端设备第第二边缘终端设备的最低容忍信息传输速率；r
d1_x4
表示第一d2d用户设备d1对第二d2d用户设备d2发向第二边缘终端设备c2的数据x4进行译码所能获得的信息传输速率，r
c2_x4
表示第二边缘终端设备c2对第二d2d用户设备d2发来的数据x4进行译码所能获得的信息传输速率，r
d2_x3
表示第二d2d用户设备d2对第一d2d用户设备d1发向第一边缘终端设备c1的数据x3进行译码所能获得的信息传输速率，r
c1_x3
表示第一边缘终端设备对c1第一d2d用户设备d1发来的数据x3进行译码所能获得的信息传输速率。
[0148]
可以理解的是，式(23)是问题模型的简写形式，其中的r
d1
、r
d2
、r
c1
、r
c2
、r
d1_x4
、r
d2_x3
、r
c2_x4
以及r
c1_x3
的表达式可根据上文给出的式(6)～(11)以及式(14)～(21)得到。这些表达式中均含有系统信道参数中的相关信道参数。
[0149]
上述问题模型中，约束条件(a)和(b)是对d2d用户设备的功率分割因子的约束，由于上文假设了α1＜α2且β1＜β2，故约束条件(a)中还可以进一步约束α1＜α2，约束条件(b)中还可以进一步约束β1＜β2；约束条件(c)是对基站两个等效发射天线的发射功率的约束；约束条件(d)是对d2d用户设备的发射功率的约束；约束条件(e)则是确保d2d用户设备的用户服务质量的约束；约束条件(f)是确保边缘终端设备的用户服务质量的约束。约束条件(g)是为了确保c2能够连续译码的约束，约束条件(h)则是为了确保c1能够连续译码的约束。
[0150]
可以看到上述问题模型有较多个求解参数，不利于进行迭代求解，因此可以先将该问题模型进行简化。
[0151]
简化后的第一个子模型为：
[0152][0153]
可以看到，该模型中假设了p1、p2、p
d1
、p
d2
均为满足式(23)的约束条件(c)和(d)的已知参数，仅对α1、α2、β1、β2进行求解。
[0154]
简化后的第二个子模型为：
[0155][0156]
可以看到，第二个子模型中假设了α1、α2、β1、β2均为满足式(23)的约束条件(a)和(b)的已知参数，仅对p1、p2、p
d1
、p
d2
进行求解。
[0157]
通过分析简化后的两个子模型的可知，这两个模型均是非凸优化问题模型，无法采取凸优化的方法求取最大值。因此，可以通过数学理论分析和推导将其转化成可解的。下面对两个子模型的转化过程进行详细说明。
[0158]
针对简化后的第一个子模型，首先将其目标函数中的各个分量展开，化成两个函
数相减的形式，如下所示：
[0159][0160][0161][0162][0163]
其中ci,i＝1,2,3,4为常数。通过对g1(β1)，g2(α1),f1(α1),f2(β1)求二阶导可知，其二阶导数小于等于0，因此g1(β1)，g2(α1),f1(α1),f2(β1)为凹函数。这样r
d1
，r
d2
可以分别分解为一个常数减去一个凹函数的形式，r
c1_x3
，r
c2_x4
可以分别分解为一个凹函数减去一个常数的形式，即r
d1
和r
d2
为两个凸函数，r
c1_x3
，r
c2_x4
为两个凹函数。
[0164]
由于r
d1_x1
和r
d1_x2
是一个常数，r
c1_x3
和r
c2_x4
为凹函数，因此r
c1
＝min{r
d1_x1
,r
c1_x3
}和r
c2
＝min{r
d2_x2
,r
c2_x4
}的结果需要分两种情况讨论。
[0165]
情况一：当r
c1
，r
c2
都为常数时，即r
c1
＝r
d1_x1
，r
c2
＝r
d2_x2
时，目标函数r
total
为常数和减去两个凹函数和的形式，即r
total
为一个凸函数。
[0166]
情况二：当r
c1
，r
c2
不全为常数时，即r
c1
和r
c2
中至少包含一个凹函数。因此目标函数r
total
可以看作是常数和c加上凹函数差的形式。因为常数具有凹性，因此目标函数r
total
可以看作是一个凹减凹的函数。
[0167]
假设α1＜α2，β1＜β2，则对式(24)的约束条件(a)和(b)化简可得：
[0168][0169]
对于上述情况一：当r
d1_x1
≤r
c1_x3
，r
d2_x2
≤r
c2_x4
时，r
total
＝r
d1
r
d2
r
d1_x1
r
d2_x2
[0170]
由r
d1_x1
≤r
c1_x3
可以推导得出
[0171][0172]
由r
d2_x2
≤r
c2_x4
可以推导出：
[0173][0174]
将(30)(31)(32)相结合可得
[0175]
[0176]
显而易见，式(33)为线性约束条件。
[0177]
由于是常数，因此式(24)的约束条件(c)可以化为线性形式，如下所示：
[0178][0179]
此时，简化后的第一个子模型在情况一下是一个典型的凸优化问题，表示为：
[0180][0181]
s.t.(33),(34)。
[0182]
该式(35)是一个凸函数，可在边界处取得最大值。
[0183]
对于上述情况二，又分为三种情形：
[0184]
情形(a)：当r
d1_x1
≤r
c1_x3
，r
d2_x2
＞r
c2_x4
时,r
total
＝r
d1
r
d2
r
d1_x1
r
c2_x4
。
[0185]
由r
d1_x1
≤r
c1_x3
，r
d2_x2
＞r
c2_x4
可知：
[0186][0187]
由于是常数，因此式(24)中的约束条件(d)可以化为线性形式，如下所示：
[0188][0189]
此时简化后的第一个子模型在情况二的情形(a)之下是一个典型的dc规划问题，表示为：
[0190]
[0191]
s.t.(30),(36),(37)。
[0192]
情形(b)：当r
d1_x1
＞r
c1_x3
，r
d2_x2
≤r
c2_x4
时，r
total
＝r
d1
r
d2
r
c1_x3
r
d2_x2
。
[0193]
由r
d1_x1
＞r
c1_x3
，r
d2_x2
≤r
c2_x4
可知：
[0194][0195]
由于是常数，因此式(24)中的约束条件(d)可以化为线性形式，如下所示：
[0196][0197]
此时简化后的第一个子模型在情况二的情形(b)之下是一个典型的dc规划问题，表示为：
[0198][0199]
s.t.(30),(39),(40)
[0200]
情形(c)：当r
d1_x1
＞r
c1_x3
，r
d2_x2
＞r
c2_x4
时，r
total
＝r
d1
r
d2
r
c1_x3
r
c2_x4
。
[0201]
由r
d1_x1
＞r
c1_x3
，r
d2_x2
＞r
c2_x4
可知：
[0202][0203]
由于是常数，因此式(24)中的约束条件(d)可以化为线性形式，如下所示：
[0204][0205]
此时简化后的第一个子模型在情况二的情形(b)下是一个典型的dc规划问题，表示为：
[0206][0207]
s.t.(30),(42),(43)
[0208]
针对式(38)、(41)以及(44)中的dc规划问题，采用(convex-concave procedure)ccp算法，将dc规划问题转化为凸优化问题，进而得到最优解。
[0209]
具体的，将式(38)、(41)以及(44)中g1(β1) g2(α1)近似为一阶泰勒展开式的形式：
[0210]
将式(45)分别代入到式(38)、(41)以及(44)中，即可将式(38)、(41)以及(44)转化为凸优化问题模型。
[0211]
至此，将转为凸优化问题模型后的第一个子模型称为第一简化模型，可以理解的是，该第一简化模型是在给定p的条件下，以γ＝[α1,β1]为求解参数、并以最大化系统频谱效率为目标的凸优化问题模型。
[0212]
然后，针对简化后的第二个子模型，通过分析该模型分析可知，其目标函数和部分约束条件都不是凸的或凹的，即该模型也是非凸优化模型，可通过数学理论分析和推导将其转化成凸优化模型。
[0213]
首先将式(25)中目标函数的各个分量展开，化成两个函数相减的形式，如下所示：
[0214][0215][0216]
[0217][0218]
通过对fi(p),gi(p)i＝1,2,3,4求hessian矩阵(译为黑塞矩阵、海森矩阵、海瑟矩阵或海塞矩阵)可知，fi(p)和gi(p)都是凹函数，从而推导得出和也是凹函数。因此目标函数r就可以等效为凹减去凹的形式，即r＝f(p)-g(p)。
[0219]
然后，对问题的约束条件进行分析：式(25)的约束条件(a)和(b)为线性约束条件；对于约束条件(c)和(d)来说，由于和是常数，一个凹减凹的函数再减去一个常数并不影响其本身的凹凸性，因此式(25)的约束条件(c)和(d)可以化为凹减凹的形式，如下所示：
[0220]fi
(p)-(gi(p) r
min
)》0 i＝1,2,3,4
ꢀꢀꢀ
(50)。
[0221]
其中，r
min
在i取1，2时为r
min
在i取3，4时为
[0222]
将式(25)的约束条件(e)和(f)化简可得：
[0223]
|hd|2(p
d1
|h
21
|2 wn0)-|h
22
|2(p1|h
b1
u1|2 p
d1
|h
li
|2 wn0)＞0
ꢀꢀ
(51)；
[0224]
|hd|2(p
d2
|h
12
|2 wn0)-|h
11
|2(p2|h
b2
u2|2 p
d2
|h
li
|2 wn0)＞0
ꢀꢀꢀ
(52)。
[0225]
可见式(25)化简后的约束条件(e)和(f)为线性约束条件。
[0226]
至此，简化后的第二个子模型已转化为一个典型的dc规划问题，表示为：
[0227][0228]
然后，采用ccp算法，将该dc规划问题转化为凸优化问题。
[0229]
具体的，如果gi(p)近似为一阶泰勒展开式，则fi(p)-gi(p)就可以近似为：
[0230][0231]
其中，p0表示为函数gi(p)的自变量p设置的一个初始值。
[0232]
因此，按照式(54)中所示的展开方式，将式(46)～(49)分别进行一阶泰勒展开近似可得：
[0233][0234]
[0235][0236][0237]
然后将式(55)～(58)代入式(53)即可。此时，第二个子模型的目标函数和约束条件都转化为了凹函数和凹约束，属于典型的凸优化问题。将转为凸优化问题模型后的第二个子模型称为第二简化模型，可以理解的是，该第二简化模型是在给定α和β的条件下，以p为求解参数、并以最大化系统频谱效率为目标的凸优化问题模型。其中，依次是第k＝0次迭代求解时为p1,p2,p
d1
,p
d2
设置的初始值；k为迭代次数的标记，随着迭代次数的增加，式(55)～(58)中的会被分别替换为第k次迭代时p1,p2,p
d1
,p
d2
的具体值，即
[0238]
由于第一简化模型和第二简化模型均为凸优化问题模型，故可以利用迭代算法来进行求解。
[0239]
具体的迭代求解过程如图3所示，包括：
[0240]
a、将系统信道参数代入预先构建的问题模型的第一简化模型和第二简化模型中。
[0241]
b、初始化p和γ；
[0242]
c、在当前给定的p下，利用迭代算法对第一简化模型进行求解，得到第一最优解；
[0243]
d、根据第一最优解计算α2和β2，并将α＝[α1,α2]以及β＝[β1,β2]代入第二简化模型中；
[0244]
e、利用迭代算法对第二简化模型进行求解，得到第二最优解；
[0245]
f、计算第二最优解与当前给定的p之间的第一误差，并计算第一最优解与当前给定的γ之间的第二误差；若第一误差和第二误差均小于预设阈值，根据当前的第一最优解
和第二最优解得到求解出的基站功率控制参数和中继功率控制参数，否则转入步骤g；
[0246]
g、当第一误差和第二误差不满足均小于所述预设阈值的条件时，根据当前的第一最优解更新γ，并根据当前的第二最优解更新p，然后返回步骤c。
[0247]
以上，便是构建并求解基站中使用的问题模型的详细过程。
[0248]
综上可见，本发明实施例提供的一种蜂窝网络下基于ccfd d2d通信的系统具有较高的频谱效率，且因ccfd以及d2d通信技术的使用使得系统内的数据传输速率较高，能够适应未来移动通信系统用户数据密集，高谱效、低能耗的发展趋势。
[0249]
需要说明的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0250]
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。