FeD2D发现模型与资源分配算法的研究
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基于用户意愿度D2D协助的工业物联网资源分配
邓集检;张月霞
【期刊名称】《国外电子测量技术》
【年(卷),期】2024(43)2
【摘要】针对终端用户产生计算任务大小动态变化以及在工业物联网场景下业务
的低时延、低能耗需求,提出了一种基于用户意愿度的D2D(device to device)协
助的工业物联网资源分配模型。
首先在用户层,每隔时隙t,由概率分布函数更新用
户成为资源给予端的意愿度,在移动边缘计算(MEC)服务器层,使MEC具有决策功能,能对终端上传任务做出判断,寻找出合适的MEC处理;其次基于K-means聚类
算法,将终端产生的任务匹配到对应的层进行处理;最后在资源分配阶段,为解决Q-learning里Q表难以实时更新的问题,提出N-DQN算法,使用双层神经网络相互
拟合。
仿真表明所提策略较传统方法,系统能耗降低约10%,系统时延降低约12%。
【总页数】8页(P193-200)
【作者】邓集检;张月霞
【作者单位】北京信息科技大学信息与通信工程学院;北京信息科技大学信息与通
信系统信息产业部重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN922.1
【相关文献】
1.基于用户分组的D2D通信资源分配方案
2.基于用户中断概率的D2D通信干扰协调与资源分配
3.基于用户满意度的异构物联网资源分配策略
4.全双工下基于最优匹配的D2D用户簇资源分配
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LTE中D2D通信资源分配算法研究的开题报告一、研究背景与意义近年来,通信技术的发展已经让我们的生活变得更加便捷,LTE(Long Term Evolution)技术也在此中扮演了一个重要的角色。
然而,随着移动终端数量的不断增加,网络拥塞和频谱资源紧张问题也日益严峻。
在LTE网络中,直接设备到设备(D2D)通信被认为是一种有效的解决方案,因为它可以节省更多的频谱资源,提高网络容量和用户体验。
在D2D通信中,资源分配是一个主要的瓶颈问题。
现有的资源分配算法主要集中在传统的调度算法上,而忽略了D2D通信特有的约束和优化目标。
因此,为了更好地支持D2D通信,需要进一步探索适合LTE网络中的D2D通信的资源分配算法,以满足QoS(Quality of Service)的要求,提高网络效率和容量。
二、研究内容本研究将主要围绕以下内容展开:1、对现有的LTE网络资源分配算法进行梳理和分析,探讨其不足之处以及在D2D通信中的适用性。
2、针对D2D通信的特点和需求,提出一种基于改进遗传算法的资源分配算法,并进行算法的设计和实现。
3、通过仿真实验测试,对算法的性能和有效性进行评估和优化。
三、研究方法和技术路线1、文献调研:首先对目前已有的资源分配算法进行整理和分析,深入了解其优缺点,探讨其在D2D通信中的适用性。
2、算法设计:根据D2D通信的特点和需求,提出一种基于改进遗传算法的资源分配算法,并对算法进行设计和实现。
3、模拟实验:利用LTE网络仿真平台,建立模拟环境测试算法的性能和有效性,并对算法进行优化。
4、实验结果分析:通过实验结果分析,评估算法的效果和性能,为最终的资源分配算法提供理论和实验支持。
四、预期成果1、掌握现有的LTE网络资源分配算法,并发现其不足之处以及在D2D通信中的适用性。
2、提出一种基于改进遗传算法的资源分配算法,并对其进行设计、实现和优化。
3、验证所提出的资源分配算法的有效性和性能,并与现有的算法进行对比分析。
《基于模仿学习和分支界定的NOMA-D2D资源分配算法研究》篇一一、引言在5G网络架构下,NOMA(非正交多址)技术和D2D(设备对设备)通信已经得到了广泛的应用和重视。
这两项技术的有效整合对于实现更高的频谱效率和提升网络整体性能至关重要。
资源分配是网络架构中的一个核心问题,决定了如何在多用户之间有效、合理地分配网络资源。
传统的资源分配方法如正交频分多路传输,可能面临系统频谱效率相对较低的问题。
为此,本研究引入模仿学习和分支界定的方法,旨在探索出一种新型的NOMA-D2D资源分配算法,来更好地应对上述挑战。
二、背景与相关研究NOMA技术通过非正交信号的叠加和干扰消除技术,实现了在相同频谱上同时服务多个用户的目标。
而D2D通信则允许设备之间直接进行通信,可以减轻网络核心的负担并提高系统容量。
二者相结合,可以实现更为灵活和高效的资源分配策略。
目前已有不少关于NOMA-D2D的资源分配算法的研究,然而这些算法往往面临着计算复杂度高、实时性差等问题。
因此,如何设计出一种既高效又低复杂度的资源分配算法成为了研究的重点。
三、模仿学习与分支界定方法模仿学习是一种通过学习专家行为来解决问题的机器学习方法。
它通过分析专家的决策过程,从而掌握解决问题的策略。
而分支界定法则是一种常用于优化问题的数学方法,通过分支界定法可以在众多可能的解中找出最优解或近似最优解。
在本研究中,我们将模仿学习用于理解专家在特定情况下的决策过程,再结合分支界定法进行高效的资源分配决策。
四、算法设计我们的算法主要分为两个阶段:模仿学习和基于分支界定的优化决策。
在模仿学习阶段,我们首先收集大量的专家决策数据,通过机器学习算法学习专家在不同网络环境和用户行为下的决策过程。
一旦学习了专家的决策行为模式,我们的算法就进入优化决策阶段。
在这一阶段,我们将运用分支界定法,基于学习的专家模型对各种可能发生的场景进行建模,并在给定时间内寻找出最佳的资源分配策略。
《基于D2D通信的频谱接入与资源分配研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展,设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信作为一种新型的通信方式,正逐渐成为无线通信领域的研究热点。
D2D通信技术能够有效地提高频谱利用率和系统容量,降低端到端(End-to-End)延迟。
本文将对基于D2D通信的频谱接入与资源分配展开研究,以期望提高系统的整体性能。
二、D2D通信技术概述D2D通信是指两个或多个用户设备在无线网络覆盖范围内,通过直连的方式进行数据传输。
相比于传统的蜂窝通信系统,D2D通信可以更好地利用空闲频谱资源,减轻基站负载,从而提高系统的频谱利用率和系统容量。
此外,D2D通信还能够提供更为灵活的数据传输方式,支持更多的业务类型和服务质量需求。
三、频谱接入技术研究在D2D通信系统中,频谱接入技术是关键技术之一。
频谱接入技术的主要任务是确定设备在何时何地使用何种频谱资源进行数据传输。
为了实现高效的频谱利用,可以采用动态频谱接入策略,根据网络实时状况和设备需求动态地调整频谱资源的分配。
同时,也需要考虑与其他无线通信系统的兼容性和互操作性,以确保系统稳定可靠地运行。
四、资源分配策略研究资源分配是提高系统性能的重要手段之一。
在D2D通信系统中,资源分配包括频谱、时间、空间等多个方面的资源分配。
针对不同的业务需求和服务质量要求,需要设计不同的资源分配策略。
例如,对于实时性要求较高的业务,可以采用基于优先级调度算法的资源分配策略;对于需要大带宽的业务,可以采用基于比例公平的资源分配策略等。
此外,还需要考虑如何平衡不同用户之间的利益关系,确保系统公平性和稳定性。
五、算法设计与仿真分析针对上述问题,本文设计了一种基于博弈论的动态频谱接入与资源分配算法。
该算法通过建立博弈模型,将频谱接入和资源分配问题转化为一个博弈过程。
通过仿真分析,该算法能够有效地提高系统的频谱利用率和系统容量,降低端到端延迟。
《基于D2D通信的频谱接入与资源分配研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展,设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信已成为未来无线网络的重要组成部分。
D2D 通信在频谱资源管理和优化上起着至关重要的作用,尤其在解决网络拥塞、提升系统效率和加强服务质量等方面,它所提供的优势已获得业界的广泛关注。
本篇论文的研究旨在针对D2D通信中的频谱接入和资源分配进行深入研究,从而更有效地提高频谱资源的利用率,以实现更加稳定、高效、可持续的无线网络服务。
二、D2D通信技术概述D2D通信是一种直接的设备间通信方式,其不需要通过传统的基站进行中继,可以大大提高网络吞吐量和提高用户体验。
它有助于提升系统整体频谱利用率和减小干扰。
但与此同时,其复杂性也在增大频谱管理和资源分配的难度。
频谱的有效利用和合理的资源分配策略成为关键的研究问题。
三、频谱接入技术分析(一)技术现状及挑战对于频谱接入问题,目前主要的研究方向包括动态频谱共享和认知无线电技术。
然而,由于无线环境的复杂性和动态性,如何实现有效的频谱共享和接入仍是一个挑战。
特别是在D2D通信中,多个设备之间的信号传输和干扰问题以及与基站和其他设备间的协作都需要精细的频谱接入策略。
(二)解决策略本研究通过深度学习算法以及频谱决策策略来实现高效的频谱接入。
我们设计了一种基于机器学习的动态决策模型,该模型可以根据实时环境信息自动调整频谱接入策略,从而在满足设备需求的同时,最大化频谱利用率。
四、资源分配策略研究(一)研究现状及问题在资源分配方面,我们需要解决的问题是如何根据设备需求和网络状况合理地分配有限的无线资源,包括频带、功率和时间等。
有效的资源分配可以减少信号间的干扰,提升系统的总体性能。
在D2D通信中,这一点尤为关键。
(二)解决方法针对这一问题,我们提出了一种基于强化学习的资源分配策略。
通过建立复杂的网络模型和环境模型,我们设计了一种自适应的资源分配算法。
《基于模仿学习和分支界定的NOMA-D2D资源分配算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展,设备到设备(Device-to-Device, D2D)通信技术已成为提升网络性能的关键手段之一。
作为一项新型的多址技术,非正交多址(NOMA)因其可有效提高频谱利用率和数据传输速率,而被广泛应用于D2D通信中。
然而,在NOMA-D2D网络中,资源分配问题是一个重要的挑战,它直接关系到系统性能的优劣。
本文将重点研究基于模仿学习和分支界定的NOMA-D2D资源分配算法,旨在通过优化资源分配策略,提高网络的整体性能。
二、NOMA-D2D资源分配问题概述在NOMA-D2D系统中,资源分配涉及到频谱、功率和时间等多个维度。
如何有效地分配这些资源,以实现系统吞吐量最大化、用户公平性以及干扰最小化等目标,是亟待解决的问题。
传统的资源分配算法通常基于优化理论或启发式方法,但在面对复杂多变的环境时,其性能往往不尽如人意。
因此,我们需要寻找新的方法来解决这一难题。
三、模仿学习在NOMA-D2D资源分配中的应用模仿学习是一种基于机器学习的技术,它通过模仿专家的行为来学习策略。
在NOMA-D2D资源分配中,我们可以利用模仿学习来学习专家的资源分配策略。
具体而言,我们可以先收集专家的资源分配行为数据,然后利用这些数据训练一个模型来模拟专家的决策过程。
当模型训练好后,我们可以将其应用于实际的NOMA-D2D系统中,以实现资源的优化分配。
四、分支界定法在资源分配中的应用分支界定法是一种用于求解优化问题的算法。
在NOMA-D2D资源分配中,我们可以利用分支界定法来求解资源分配的最优解。
具体而言,我们可以将资源分配问题建模为一个优化问题,然后利用分支界定法来搜索最优的解空间。
通过这种方法,我们可以找到使系统性能最优的资源分配方案。
五、基于模仿学习和分支界定的NOMA-D2D资源分配算法研究针对NOMA-D2D资源分配问题,本文提出了一种基于模仿学习和分支界定的混合算法。
Resource Sharing Optimization for Device-to-Device Communication Underlaying Cellular Networks Chia-Hao Yu,Klaus Doppler,C´a ssio B.Ribeiro,and Olav TirkkonenAbstract—We consider Device-to-Device(D2D)communication underlaying cellular networks to improve local services.The system aims to optimize the throughput over the shared resources while fulfilling prioritized cellular service constraints.Optimum resource allocation and power control between the cellular and D2D connections that share the same resources are analyzed for different resource sharing modes.Optimality is discussed under practical constraints such as minimum and maximum spectral efficiency restrictions,and maximum transmit power or energy limitation.It is found that in most of the considered cases,optimum power control and resource allocation for the considered resource sharing modes can either be solved in closed form or searched from afinite set.The performance of the D2D underlay system is evaluated in both a single-cell scenario,and a Manhattan grid environment with multiple WINNER II A1office buildings.The results show that by proper resource management, D2D communication can effectively improve the total throughput without generating harmful interference to cellular networks. Index Terms—Cellular networks,device-to-device,D2D,peer-to-peer,resource sharing,underlay.I.I NTRODUCTIONT HE increasing demand for higher data rates for local area services and gradually increased spectrum conges-tion have triggered research activities for improved spectral efficiency and interference management.Cognitive radio sys-tems[1]have gained much attention because of their poten-tial for reusing the assigned spectrum among other reasons. Conceptually,cognitive radio systems locally utilize“white spaces”in the spectrum for,e.g.,ad hoc networks[2][3] for local services.Major efforts have been spent as well on the development of next-generation wireless communication systems such as3GPP Long Term Evolution(LTE)1and WiMAX2.Currently,the further evolution of such systems is specified under the scope of IMT-Advanced.One of the main concerns of these developments is to largely improve the services in the local area scenarios.Device-to-Device (D2D)communication as an underlaying network to cel-lular networks[4][5]can share the cellular resources for Manuscript received November26,2010;revised February11,2011and March23,2011;accepted April20,2011.The associate editor coordinating the review of this paper and approving it for publication was N.Kato.C.-H.Yu and O.Tirkkonen are with the Department of Communi-cations and Networking,Aalto University,Finland(e-mail:{chiahao.yu, olav.tirkkonen}@aalto.fi).K.Doppler and C.B.Ribeiro are with Nokia Research Center,Nokia Group (e-mail:{klaus.doppler,cassio.ribeiro}@).Digital Object Identifier10.1109/TWC.2011.060811.1021201see /2see /better spectral utilization.In addition to cellular operations where the network services are provided to User Equipment (UE)through the Base Stations(BSs),UE may communicate directly with each other over D2D links while remaining control under the BSs.Due to its potential of improving local services,D2D communication has received much attention recently[6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16].The idea of enabling D2D connections in cellular networks for handling local traffic can be found in,e.g.,[17][18][19], where ad hoc D2D connections are used for relaying pur-poses.However,with these methods the spectral utilization of licensed bands cannot be improved as D2D connections take place in license-exempt bands.Furthermore,ad hoc D2D connections may be unstable as interference coordination is usually not possible.In[20],non-orthogonal resource shar-ing between the coexisting cellular and ad hoc networks is considered.As the operations of both types of networks are independent(with independent traffic loads),interference coordination between them considers only the density of transmitters.Recent works on D2D communication assume the same air interface as the underlaying cellular networks. In[21],the cellular resources are reused by D2D connections in an orthogonal manner,i.e.,D2D connections use reserved resources.Although orthogonal resource sharing eases the task of interference management,better resource utilization may be achieved by non-orthogonal resource sharing.In[4][5],a non-orthogonal resource sharing scheme is assumed.Cellular users can engage in D2D operation when it is beneficial for the users or system.Further,D2D power control when reusing Uplink(UL)cellular resources,where cellular signaling for UL power control can be utilized,is addressed to constrain the interference impact to cellular operations.To better improve the gain from intra-cell spatial reuse of the same resources,multi-user diversity gain can be achieved by properly pairing the cellular and D2D users for sharing the resources[8][9][10].In[10],the resource allocation scheme over multiple cellular users and D2D users considers the local interference situations,making it possible for inter-cell interference avoidance.Interference randomization through resource hopping is considered in[11].This provides more homogeneous services among users in challenging interfer-ence environments,e.g.,when one cellular connection shares resources with multiple D2D pairs at the same time.Integra-tion of D2D communication into an LTE-Advanced network is investigated in[13][14],where schemes for D2D session setup1536-1276/11$25.00c⃝2011IEEEand interference management are proposed.The results show that D2D underlay communication applied to LTE-Advanced networks can increase total throughput in the cell area.Jus-tifications for applying the D2D underlay communication to licensed bands,from the perspectives of users and cellular operators,can be found in[14].Major efforts so far have been put to demonstrate the benefit of local D2D connections without generating much interfer-ence penalty to cellular users.However,the performance of D2D connections can be improved with slightly more D2D-oriented considerations.In[15],the interference from a BS to a D2D connection is avoided by aligning transmissions from the BS on the null space of the interference channel to the D2D connection.In[16],D2D users reuse UL cellular resources and full duplexing BSs are assumed.Accordingly,an interference retransmission scheme at BSs is proposed for assisting the interference cancelation at D2D users.In[15][16],improved D2D performance is shown with slight impact to cellular users. Different standards addressing the need for D2D operation in the same band as infrastructure-based operators can be found,such as HiperLAN2,TETRA and Wi-Fi.In HiperLAN2 and TETRA systems,D2D communication takes place in reserved resources.This restriction limits the interference from D2D connections and is beneficial for severely mutually interfered situations.However,dedicated resources also lead to inefficient utilization of resources in situations with weak mutual interference.For the part of Wi-Fi technology that is based on IEEE802.11standards,users can sense and access the radio medium only if the channel is free.Accordingly the access points do not have full control over the resources. Wi-Fi technology supports a Wi-Fi direct mode that allows direct D2D connection between peers.However,Wi-Fi direct mode requires users to manually pair the peers,as is the case for Bluetooth technology.In the proposed D2D underlay communication,the pairing can be handled by BSs and thus provides new use cases and better user experiences[5][14]. In this article,we analyze the resource sharing in a D2D communication underlaying cellular system.Cellular BSs are assumed capable of selecting the best resource sharing scheme for cellular and D2D connections.No specific assumptions on the background cellular networks are made.The alterna-tives addressed are1)non-orthogonal sharing:both cellular traffic and D2D traffic use the same resources,2)orthogonal sharing:D2D communication uses dedicated resources,and 3)cellular operation:the D2D traffic is relayed through the BS.We assume that the cellular network performs radio resource management for both the cellular and the D2D connections.The system aims to optimize the total throughput over the shared resources while fulfilling possible spectral efficiency restrictions and power constraints.We analyze two optimization cases.In greedy sum-rate maximization,cellular and D2D communication are treated as competing services. The maximization is subject to a maximum power or energy constraint.In sum-rate maximization with rate constraints,we prioritize the cellular users by guaranteeing a minimum trans-mission rate.Furthermore,we set an upper limit to the spectral efficiency to consider practical limitations in Modulation and Coding Schemes(MCS).Naturally,a maximum transmission rate is thus constrained by the highest MCS.It is noted that the resource sharing schemes considered here is not for harvesting multi-user diversity gain as addressed in[8][9][10].Instead,our resource sharing schemes are to further optimize the resource usage among cellular and D2D users that have been allocated with the same resources.Similar problem is also considered in[6][7],where resource sharing mode selection and transmit power allocation are considered jointly to fulfill some target Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio(SINR)values for each link.Our works differ from those in[6][7]in that we consider more extensive set of resource sharing modes and the target for optimization is throughput, rather than SINR targets.The non-orthogonal resource shar-ing problem has been discussed in different contexts[22], [23].There,authors consider power allocation of two-user interference channel in a two-cell network,under a maximum transmit power constraint.It is shown that the optimal power allocation scheme resides on afinite set of possible solutions. Our work extends the throughput-maximizing power control in[22][23]by giving a minimum service guarantee to the prioritized user and introducing a maximum transmission rate constraint.Moreover,we consider the selection of resource sharing methods subject to power and energy constraints. Part of this work has been published in[24],where optimal power control in the non-orthogonal sharing is analyzed and evaluated in a single-cell scenario.In this work,we further apply sum-rate optimization to orthogonal sharing and cellular modes,to enable a fair comparison between different modes. We generalize the power constraint by separately considering it in the time and frequency domains for the orthogonal sharing and cellular operation modes.Moreover,we apply our analysis to a Manhattan grid with WINNER II A1[25]office buildings to evaluate the performance in a multi-cell scenario.As a WINNER II A1office is a well-known indoor scenario with widely accepted channel models,it provides a realistic simula-tion environment for evaluating the results.These generalized considerations give an extensive and complete set of results on the considered problem of resource sharing mode selection. The remainder of this article is organized as follows: In Section II we present the system model,the considered resource sharing modes,and the optimization constraints.In Section III we solve the optimal power control problem of the non-orthogonal resource sharing method.In Section IV and Section V,we present the results of optimal radio resources allocation for the two orthogonal resource sharing modes.In Section VI we evaluate the performance improvement from the D2D underlay communication in both single cell and multi-cell scenarios.We conclude this work in Section VII.II.S YSTEM M ODELWe study the resource sharing between two types of com-munication,traditional cellular communication between a BS and a user,and direct D2D communication.We assume that a BS scheduler knows about the D2D communication need based on communication request between two potential D2D users,and the BS decides to offload that traffic to a direct D2D connection.Based on handover and other measurements provided by the cellular and potential D2D users,the BS may select by which way to reuse the resources of a specific cellular link for serving the D2D communication need.Fig.1.D2D communication as an underlay network to a cellular network. UE1is a cellular user whereas UE2and UE3are in D2D communication.We consider the case where one cellular user(UE1)and two D2D users(UE2and UE3)share the radio resources.We assume that inter-cell interference is managed efficiently with inter-cell interference control mechanisms based on power control or resource scheduling.Thus we can assume individual power constraints for transmitters,based on which further optimization on power and resource allocations is performed for better intra-cell spatial reuse of spectrum enabled by D2D underlay communication.Fig.1illustrates the considered scenario,where g i is the channel response between the BS and UE i,and g ij is the channel response between UE i and UE j. The D2D pair can communicate directly with coordination from the BS.The channel response can include the path loss, shadow and fast fading effects.Channel State Information (CSI)of all the involved links is assumed at the BS for co-ordination.To acquire full CSI,in addition to normal cellular measurement and reporting procedures,a method is required for the D2D transmitter to transmit probe signals,which are then measured at the D2D receiver and the interference victim, and reported to the BS.For more details,see[13].A.Resource Sharing ModesThe sharing of resources between D2D and cellular con-nections is determined by the BS.If D2D users are assigned resources that are orthogonal to those occupied by the cellular user,they cause no interference to each other and the analysis is simpler.On the other hand,the resource usage efficiency can be higher in non-orthogonal resource sharing.Here,we consider three resource allocation modes:∙Non-Orthogonal Sharing mode(NOS):D2D and cellular users re-use the same resources,causing interference to each other.The BS coordinates the transmit power for both links.∙Orthogonal Sharing mode(OS):D2D communication gets part of the resources and leaves the remaining part of resources to the cellular user.There is no interference between cellular and D2D communication.The resourcesallocated to D2D and cellular connections are to be optimized.∙Cellular Mode(CM):The D2D users communicate with each other through the BS that acts as a relay node.The portion of resources allocated to each user is to be optimized.Note that this mode is conceptually the same as a traditional cellular system.Here,we optimize the transmission in all of these modes, to understand what can be optimally reached in a D2D system based exclusively on NOS,exclusively on OS,or on an opti-mal mode selection.In particular,optimizing the cellular mode allows a fair comparison between a pure cellular network and a D2D enabled cellular network.Resource sharing may take place in either UL or Downlink(DL)resources of the cellular user.For each UL and DL resource,the BS selects one out of the three possible allocation modes to maximize the sum rate. With non-orthogonal sharing,the source and the receiver of the interference may be different when sharing the cellular user’s UL and DL resources.We indicate non-orthogonal sharing of the cellular user’s UL and DL resources by NOSul and NOSdl, respectively.We define the sum rate of the D2D and the cellular connections by applying the Shannon capacity formula.To maximize the sum rate of the two connections when sharing UL or DL resources of the cellular user,the BS selects the resource allocation mode according toR DLmax=max(R NOSdl,R OSdl,R CMdl),R ULmax=max(R NOSul,R OSul,R CMul),(1)where R NOSul and R NOSdl are the sum rate when non-orthogonally sharing the UL and DL resources of the cellular user,respectively,R OSul and R OSdl denote the sum rate when the D2D pair shares orthogonally the UL and DL resources of the cellular user,respectively,and similarly for R CMul and R CMdl.It is noted that when the cellular mode is chosen,we need both the UL and DL transmissions for D2D communi-cation.Hence,cellular mode is used for both UL and DL if selected.Decisions on the used D2D mode are taken at the BS subject to existing channel and buffer status information.In the extreme case,mode selection can be done at the same frequency as allocation decisions.Preferably,however,the D2D pair is semi-statically configured to a resource sharing mode.In a packet switched radio access network,actual transmission conditions would be governed by short-term scheduling decisions made by the BS.A control channel would be used by the BS to inform the UE about scheduling decisions.D2D users in the cellular mode are served as normally scheduled shared channel users.In the orthogonal sharing mode,the D2D traffic would be explicitly scheduled by the BS.In the non-orthogonal sharing mode,the D2D pair would be allowed transmission with specific parameters always when specific shared channel resources are allocated to a specific cellular user with whom the D2D pair shares the channel resources.This is subject to potential delay issues for sharing DL resources–the D2D transmitter needs to be able to configure its transmission rapidly after reading a DL control channel allocation for the paired cellular user.Fig.2.Resource allocation in non-orthogonal and orthogonal sharing modes.B.Optimization with Power and Energy Constraints It is possible to maximize the sum rate of the considered resource sharing modes by optimizing the power or resource allocation.When sharing resources non-orthogonally,opti-mization can be conducted in power domain only.On the other hand,to optimize the sum rate of the orthogonal sharing and cellular modes,resource allocation can be manipulated.When optimizing the resource allocation,two constraints will be discussed.We assume that in the orthogonal sharing and cellular modes,all transmitters use their maximum power when transmitting.As there is no intra-cell interference in these two modes,the maximum sum rate is achieved with our system setting where inter-cell interference is assumed managed properly.Depending on the domain of resource allocation,this may lead to different types of constraints.One alternative is that the power density per resource does not depend on the resource allocation size.This would be the case,e.g.,if resources are shared in the time domain,and we call this a power constraint.In the other alternative,the energy used for transmission is fixed,and the power density per resource depends on the resource allocation.This corresponds to a case where resources are allocated in the frequency domain,and each transmitter concentrates all the power in the available bandwidth.We call this an energy ing the energy constraint may lead to higher spectral ef ficiency,as multiple transmitters may simultaneously use their maximum transmit power,leading to a higher total energy usage.With non-orthogonal sharing,the interference caused by D2D connection depends on which one of the D2D users is transmitting.Unless stated otherwise,we assume the worst-case interference condition where the interference from D2D connection is caused by the user that could create the strongest interference.If there is a clear de finition on the D2D trans-mitter,one can modify the interference condition accordingly.We denote the power of the Additive White Gaussian Noise (AWGN)at the receiver by N 0,the common maximum transmit power by P max ,and the assigned transmit powers of the cellular and the D2D links by P c and P d ,respectively.The sum rate equations for non-orthogonal sharing can be found by summing up rates from the cellular link and the D2D link:R NOS (P c ,P d )=log 2(1+Γc (P c ,P d ))+log 2(1+Γd (P c ,P d ))=log 2((1+Γc (P c ,P d ))(1+Γd (P c ,P d ))),(2)where Γc (P c ,P d )=g 1P c /(g dc P d +I c )and Γd (P c ,P d )=g 23P d /(g cd P c +I d ).We have denoted by g cd thechannelFig.3.Resource allocation in cellular mode with maximum power con-straint (TDD/TDMA),and with maximum energy constraint for cellular DL resources (TDD/FDMA).response of the interference link from the cellular connection to the D2D connection,and vice versa for g dc .We used I c and I d to indicate the interference-plus-noise power at the receiver of the cellular link and the D2D link,respectively.The interference power I c and I c models inter-cell interference according to our system setting.Denote R as the general term for rate,e.g.,R NOS in (2).Strictly speaking,R is not a rate but a spectral ef ficiency.When multiplied with system bandwidth,we get a rate.As we restrict the spectral ef ficiency R to be with respect to the system bandwidth and the system bandwidth is not altered by resource allocation strategies,all R s in this paper are in one-to-one correspondence with rates.The resource allocation of the non-orthogonal sharing mode is illustrated in the left half of Fig.2.To simplify the notation,from now on we assume that all receivers experience the same interference-plus-noise power I 0.However,for performance evaluation,we shall then replace I 0with the experienced interference-plus-noise power of different receivers.For the remaining two modes,we can control the portion of the resources used to serve the D2D and the cellular users,and we may apply either power or energy constraints.With orthogonal resource sharing,the sum rate expressions with power/energy constraints areR OS-P (α)=αlog 2(1+γ1)+α′log 2(1+γ23),(3)R OS-ℰ(α)=αlog 2(1+γ1α)+α′log 2(1+γ23α′),(4)where R OS-P and R OS-ℰare the sum rate with maximum power constraint and maximum energy constraint,respectively,0≤α≤1,α′=1−α,γ1=g 1P max /I 0,and γ23=g 23P max /I 0.The right half of Fig.2illustrates the resource allocation of the orthogonal sharing mode.When sharing resources in time (or frequency)domain,the power (or energy)constraint is used.In cellular mode,in addition to the division of resources αbetween the cellular user and the two D2D users,we may optimize the division of resources βbetween the UL and DL phases of the cellular relaying service replacing the D2D link.Thus one D2D user will first convey the data to the BS before the BS can relay it to the other D2D user.It implies that D2D UL phase has to happen before D2D DL phase.We assume that the cellular service is realized by flexible switching Time-Division Duplexing (TDD),so that UL and DL resources are using the same frequency and the switching between ULFig.4.Resource allocation in cellular mode with maximum energy constraint for cellular UL resources (TDD/FDMA).and DL may be optimized.If Time Division Multiple Access (TDMA)is used we have a resource allocation as illustrated in Fig.3,and the power constraint is applied.The sum rate is R CM-P (α,β)=αlog 2(1+γ1)+α′min (βlog 2(1+γ2),β′log 2(1+γ3)),(5)where β′=1−βand γi =g i P max /I 0for i =1,2,3.If Frequency or Code Division Multiple Access (FDMA or CDMA)is used,we may apply the energy constraint—when transmitting,all transmit power is concentrated to the resources used.However,difference exists for DL and UL resources.When the cellular user is an UL user,we can have a resource allocation as illustrated in Fig.4.The sum rate is R CMul-ℰ(α,β)=αβlog 2(1+γ1/β)+min (αβ′log 2(1+γ2/β′),α′log 2(1+γ3)).(6)If the cellular user is a DL user,a resource allocation scheme similar to Fig.4would not lead to using the energy constraint.As there is only one transmitter in the DL phase,manipulation of resource allocation from time to frequency domain would not result in increasing the energy consumption,implying the same situation as in maximum power-constrained case.Therefore R CMdl-ℰ(α,β)=R CM-P (α,β).C.Optimization with Spectral Ef ficiency Constraints Practical considerations of communication systems require setting a highest achievable spectral ef ficiency due to the limitation caused by the supported MCSs.In addition,cellular communication might need to be protected in the presence of D2D underlay system.We consider two different sets of constraints in spectral ef ficiency.In the first case,the BS simply runs a greedy sum-rate maximization.In the second case,the cellular user has priority over D2D users in the sense that the BS gives a guaranteed minimum rate R l bps,with respect to total bandwidth to be shared,to the cellular user.A cellular user is in outage if the rate is smaller than R l bps.In the second case an upper limit on the link spectral ef ficiency,r ℎbps/Hz,is further assumed.The link spectral ef ficiency is the spectral ef ficiency experienced on resources utilized by a link,so resulting rate depends on the resource allocation.We consider the rate constraints in the Signal to Interference plus Noise Ratio (SINR)domain by assuming that an SINR higher than a maximum value,γℎ,does not increase thethroughput when the link spectral ef ficiency is limited to r ℎbps/Hz,and a spectral ef ficiency of r l bps/Hz is achievable for an SINR no lower than a minimum value,γl .The assumption is in line with stat-of-the-art link adaptation technique with a limited amount of MCSs [26].The throughput cannot be further improved by increasing SINR if the current SINR is high enough to support the highest MCS.On the other hand,there is a lower limit on SINR to support the stable transmission using the lowest MCS.The value r l bps/Hz here re flects the cellular service guarantee R l and is the spectral ef ficiency required for the cellular link in non-orthogonal sharing mode.A higher link spectral ef ficiency of at least r l /αbps/Hz is needed in the bandwidth assigned to cellular user in the orthogonal sharing and cellular modes with power constraint,and r l /(αβ)bps/Hz in the bandwidth assigned to the cellular user in cellular mode with energy constraint.In the following,we assume that P max is large enough to compensate for g 1in the cell area to ful fill the lowest rate constraint.In many cases,the transmit power will be limited and a minimum transmission rate without outage cannot necessarily be guaranteed in,e.g.,Rayleigh fading channels.Based on the analysis presented below,the algorithmic complexity of the mode selection can be estimated.For the power and rate constrained variant,which is shown to be better in Section VI,the worst case of one mode selection decision for one set of D2D pair and a cellular user requires 9base-2logarithms,14divisions,23multiplications and 30additions.III.O PTIMIZATION FOR N ON -ORTHOGONAL S HARING A.Greedy sum-rate maximizationWithout giving priority to either cellular or D2D com-munication,the optimal power allocation for greedy sum-rate maximization is a feasible solution to the optimization problem(P ∗c ,P ∗d)=arg max (P c ,P d )∈Ω1R NOS (P c ,P d ),(7)Ω1={(P c ,P d ):0≤P c ,P d ≤P max },where Ω1de fines the feasible set of (P c ,P d ).According to theresults in [22],binary power control is enough for the above optimization problem.Thus,the optimal power allocation is searched over the following 3possible sets ΔΩ1={(P c ,P d ):(0,P max ),(P max ,0),(P max ,P max )}.B.Sum-rate Maximization Subject to Rate Constraints Following [24],the results above can be generalized to a situation where there is priority for the cellular user and an upper limit on the spectral ef ficiency of all users.In this case,we have the following optimization problem(P ∗c ,P ∗d )=arg max (P c ,P d )∈Ω2R NOS (P c ,P d ),(8)Ω2={(P c ,P d ):0≤P c ,P d ≤P max ,γl ≤Γc (P c ,P d )≤γℎ,Γd (P c ,P d )≤γℎ},(9)where Ω2de fines the feasible set of (P c ,P d ).In [23]it is shown that the optimal power allocation(P ∗c ,P ∗d)resides on the boundary ∂Ω2of the feasible set Ω2,indicating that (P ∗c ,P ∗d )has at least one binding constraint.。
基于改进的蝙蝠算法在云计算中的资源分配宋芳琴【摘要】Resource allocation in cloud computing has always been the focus of research, and in this paper, a resource allocation in cloud computing based on improved bat algorithm has been proposed. Differential genetic algorithm is introduced into bat algorithm and mutation, crossover and selection, etc. are employed to avoid individuals from falling into local optimum, and premature of the optimal solution. The improved bat algorithm can effectively improve the convergence speed and precision of the algorithm. Simulation experiments have shown that algorithm in this paper can not only greatly improve performance of the algorithm, but also optimize the resource scheduling capability in cloud computing system and improve utilization rate of resources in could computing.%云计算中的资源分配一直都是研究的重点, 提出了一种基于改进的蝙蝠算法的云计算资源分配方法. 在蝙蝠算法中引入差分遗传算法, 通过变异, 交叉和选择等操作避免个体陷入局部最优, 以及过早产生最优解的可能,改进后的蝙蝠算法能够有效的提高收敛速度和精度. 仿真实验表明, 本文算法不但有效提高了算法性能, 还优化了云计算系统中的资源调度能力, 提高了云计算资源的利用率.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2015(024)008【总页数】5页(P128-132)【关键词】云计算;资源分配;蝙蝠算法;差分遗传算法【作者】宋芳琴【作者单位】绍兴职业技术学院信息工程学院,绍兴 312000【正文语种】中文云计算是目前互联网络中最热门的探索方向, 它是分布式计算, 并行计算, 网格计算的发展产物[1]. 如何能够更加合理的分配云计算的资源成为了目前资源调度中的研究方向, 目前国内外学者进行了很多的研究. 文献[2]从虚拟机的角度出发, 建立一种云计算下的资源调度多目标综合评价模型,合理的将虚拟机的资源和任务合并为一个过程,降低复杂性. 文献[3]也是从虚拟机资源的角度出发, 根据不同的情况分别给出资源调度的策略,并验证算法的有效性. 文献[4]描述了分布式系统的资源分配, 在一定的程度上可以有效的提高云计算下服务质量. 近年来, 伴随着计算机智能技术的发展, 各种新的仿生算法逐一被提出, 比如遗传算法, 粒子群算法, 蜂群算法, 人工免疫算法,人工蛙跳算法[5-9]等,文献[10]提出在基于蛙跳算法的云计算中引入搜索策略, 避免算法早熟收敛, 有效的提高了云计算中的资源调度的效率. 文献[11]提出了一种具有双适应度的遗传算法(DFGA),实验结果表明,此算法是一种云计算环境下有效的任务调度算法. 文献[12]提出一种融合遗传算法与蚁群算法的混合调度算法,该算法不仅克服了蚁群算法初期信息素缺乏,求解速度慢的问题,而且充分利用遗传算法的快速随机全局搜索能力, 使得蚁群算法在云计算资源模调度方面的优势得到了提高.蝙蝠算法是近年来一种新型的智能算法, 在进行资源调度方面具有良好的效果, 文献[13-14]提出对蝙蝠算法进行改进, 一方面通过增加步长的方式来进行改进, 另一方面提出了一种混沌搜索策略的算法, 改进的算法为云计算的资源调度提供参考.本文在蝙蝠算法的基础上, 将云计算的资源调度通过蝙蝠算法的优化来进行求解, 首先针对蝙蝠算法中缺乏一定的变异机制, 容易陷入局部最优的情况, 引入差分遗传算法使得改进后的蝙蝠算法全局寻优能力和搜索能力都得到增强, 通过测试函数的实验发现本文的算法的收敛速度和寻优精度上都有较大的提高. 仿真实验表明, 本文算法在云计算的调度方面提高了算法处理任务的效率, 减少了网络消耗时间. 如何能够进行云计算中的资源调度是解决云计算的关键问题, 云计算中的资源调度需要从虚拟节点的完成时间, 虚拟节点花费的网络费用, 虚拟节点的消耗网络资源等几个方面来进行考虑, 能够在多重解的情况的找到最小值, 本文为了简化研究问题的方便, 将以上的要求表述如公式(1)其中, 表示虚拟节点的数目且(为最大虚拟节点数目), 表示资源的数目且(为资源总数目)表示虚拟节点在使用第个资源, 表示在云计算环境下的完成完成资源分配时候的最小函数值, 表示的使用时间, 表示的使用网络费用, 表示的占据网络带宽资源. 蝙蝠算法(Bat Algorithm, 简称BA)[15]是2010年提出的一种新兴的启发式的智能算法. 该算法主要研究自然界中的蝙蝠的利用声纳来进行探测猎物, 从而能够避免障碍物的一种算法, BA算法的仿生原理是将种群数量为NP的蝙蝠个体映射到D维空间中的NP的可行解, 将求可行解的适应度函数值的优劣来衡量蝙蝠算法中蝙蝠个体所处于位置的优劣, 将个体的优劣的过程模拟成算法优化和搜索过程中的使用优良的可行解来替代目前的可行解的过程. 在蝙蝠算法中, 具有以下两个规则: 为了能够花费最小的时间和空间代价找到食物的最优个体, 设定目标函数为,目标变量根据前述的设置为维空间, 因此目标变量为的优化问题, 因此BA算法实施过程如下:设定蝙蝠的频率为, 其设定的范围是, 对应波长的范围是,蝙蝠响度为, 脉冲频率为,第只蝙蝠在时刻的位置和速度的更新公式如下其中, 表示的是蝙蝠频率, 表示随机服从均匀分布的随机变量. 表示前i-1次迭代之后获得的最优位置. 当进行局部搜索的时候, 从当前局部搜索中产生一个最优解, 每只蝙蝠就会随机产生一个新的位置.其中, 设定为随机参数, 为了避免蝙蝠位置的随意性扩大, 其取值在[-1,1]之间, 表示在时刻的所有蝙蝠的平均响度, 伴随着速度和位置的迭代而进行更新. 当食物发现之后, 响度下降, 脉冲频率上升.由于蝙蝠算法能够在资源调度的效率方面优于其他的智能算法, 因此, 可以将蝙蝠算法运用到云计算的资源调度中, 在一定程度上解决云计算中资源分配不均, 同时提高资源分配效率.3.1 蝙蝠算法在云计算中资源分配的不足从以上蝙蝠算法中可以发现蝙蝠通过个体之间的作用和影响来确定当前寻找到最优食物的最优个体, 但在每次选择食物的过程中容易导致陷入局部最优以及收敛速度慢等情况, 特别是个体之间缺乏灵活机制, 出现的局部极值约束后无法跳出. 由于云计算中的虚拟节点在进行分配任务的时候存在很多的不确定的因素, 因此如何能够合理的分配到虚拟节点的资源就如同蝙蝠算法能够获得目标函数最小值的一样, 因此针对蝙蝠算法的改进在一定程度上可以模拟为针对云计算资源分配算法的改进. 由于蝙蝠算法在迭代的过程中, 种群个体迅速向周围进行靠近, 从而在一定程度上对于种群的规模进行减少, 同时导致多样性降低, 无法获得最优解, 同时对云计算中的资源调度造成影响.3.2差分遗传算法差分算法采用了遗传算法中的使用实数编码的特点, 是一种具有在连续空间具有随机搜索的优化算法, 针对群智能算法中的含有个初始种群, 每一个解是一个具有维向量的解, 主要有变异, 交互和选择三个部分构成.1) 变异操作: 在差分算法中, 本文主要选择公式(8)的变异方式.公式(8)中的是当前种群中的最好个体的第维向量, 为随机因子, 主要是用来控制差分向量的缩放程度, 设定值为[0,1]之间.2) 交叉操作: 通过一定的概率选择, 将变异的中间个体与父代个体之间进行交叉, 得到新的个体公式(9)中可以保证在交叉过程出现一个0到1之间的随机整数, 能够保证至少有一个分量来自.3) 选择操作. 差分算法在选择个体的时候采用“贪婪”选择策略, 从而能够保证适应度最优的个体选择到下一代中, 通过变异与交叉操作后生产的新的个体与上一代个体, , 否则就保持不变, 直接进入下一代.3.3 改进的蝙蝠算法在云计算中的描述本文的算法改进如下: 对进化后的蝙蝠个体位置不是直接进入到下一次迭代中, 而是通过差分遗传算法中变异, 交叉和选择操作, 找到新的位置之后进行迭代. 本文考虑到初始位置时候的蝙蝠算法群体初期存在局部差异大的情况, 因此蝙蝠个体的位置采用公式(2)(3)(4)在进行获得, 同时对获得产生最优解进行随机扰动通过公式(8)(9)(10)进行更新, 变异个体来自当前的最优个体, 从而可以保证局部搜索能力的增强, 收敛速度快. 对蝙蝠算法中的各个参数进行初始化, 将云计算中的任务按照子任务进行划分对应生成蝙蝠种群, 并且子任务按照完成时间, 网络费用, 网络消耗带宽资源进行编码设定, 同时将蝙蝠个体设置为虚拟节点.具体步骤如下:步骤1: 根据目标函数公式(1)来计算各个蝙蝠群个体的适应度的函数值, 从而确定当前所在位置的最优值对应的最优解(个体).步骤2: 通过公式(2)(3)(4)对蝙蝠算法中的频率, 速度和位置进行更新操作.步骤3: 对当前产生的最优解进行随机扰动, 从而产生一个新解, 对公式(6)和(7)的r 和A进行更新.步骤4: 对当前的最优解个体通过差分变异算法可以基于每一个蝙蝠个体的初始位置进行变异, 交叉和选择等操作, 从而可以得到新的蝙蝠位置.步骤5: 通过新的蝙蝠位置来获得个体适应度的新解, 通过与步骤2产生的新解进行比较, 从两者中获得更好的适应度的解步骤6: 完成规定的迭代次数之后, 算法停止. 因此对应的最优蝙蝠的一组个体的值就是最佳的一组虚拟节点, 在蝙蝠个体最优解就是这组虚拟节点上对应的云计算中资源调度的最优解.4.1 本文算法性能测试为了验证算法的有效性,采用文献[16]中的3个基准函数进行对比测试,从而验证算法的有效性以及算法的性能进行分析. 通过Windows xp的Matlab基础上进行测试.1) Sphere函数2) Schwefel函数3) Rosenbrock函数本文从搜索值的质量效果出发,针对公式(8)的和的值进行了设定,设定中3个函数中的值和值都取0.5. 三个函数的测试结果如表1-3所示,其中aver表示平均值,st 表示方差,min表示最小值,max表示最值,D维取值为3. 设定种群的规模为50,70和100.表1-3表明了本文随着种群数目的不同在收敛的精度和稳定性方面具有了一定的提高, 由于云计算中的资源数目是非常庞大的, 因此将种群数目模拟为相对较小的云计算的资源数目, 可以为云计算资源调度算法提供一定的参考.4.2本文算法在云计算中任务分配采用CloudSim[17]平台进行测试,硬件主要包括酷睿i3CPU和4GDDR3,Windows Xp,软件采用matlab2012进行模拟. 设定虚拟任务为100到300个, 虚拟节点为10个, 虚拟资源数目为1000, 设置迭代次数为500. 将本文的算法和文献[2],文献[3]的算法在云计算模型中进行对比. 如图1-5所示从图1-2中可以看出,本文算法对于资源的调度的优化效果要明显优于其他两种文献的算法. 从图3-5中任务数不同的时候的节点任务量的性能都非常稳定, 基本上节点都能获得资源85%以上. 主要是因为改进后的蝙蝠算法能够有效的提高云计算模型中的资源的效率,伴随着任务数量增多,节点任务量的获得资源的稳定性逐步加强, 对于实际的云计算环境的资源具有一定的参考价值.云计算中如何能够合理使用资源是一个非常重要的问题. 本文在蝙蝠算法中,引入遗传差分算法, 使得改进后的算法具有全局和局部的搜索能力得到改善和提高, 提高了蝙蝠算法能够快速的寻找到优良的食物源的效率. 仿真实验表明, 本文算法有效的解决了资源分配的问题, 提高了算法分配资源的效率.1 Foster I, Zhao Y, Raicu I, et al. Cloud computing and grid computing 360-degree compared. Proc. of the 2008 Grid Computing Environments Workshop. Washington, DC. IEEEComputer Society. 2008. 1–10.2 许波,赵超,祝衍军,等.云计算中虚拟机资源调度多目标优化.系统仿真学报,2014,26(3):592–595.3 贲飞,汪芸.云计算下基于容错QoS的虚拟机资源分配策略.微电子学与计算,2013,30(3):136–139.4 Abu-Rahmeh J, Talebbendiab A. A dynamic biased random sampling scheme for scalable and reliable grid networks. Jounal of Computer Science, 2008, 7(4): 1–10.5 Goldberg D. Genetic Algorithms in Search. Optimization and Machine Learning, Reading. Mass:Addision-Wesley, 1989.6 Kennedy J, Eberhart R. Particle swarm optimization. Proc. of IEEE International Conference on Neural Networks. 1995. 1942–19487 Dorigo M, Maniezzo V. Colorni A. The ant system: optimization by a colony of cooperating agents. IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics-PartB, 1996, 26(1): 29–41.8 Bersini H,Varela F. The immune recruitment mechanism: A selective evolutionary stategy. Proc. of the 4th International Conference on Genetic Algorithms. 1991. 520–526.9 Teodorovic D. Bee colony optimization-a cooperative learning approach to complex transportation problems. Advanced or and AI Methods in Transportation. 10th EWGT Meeting Society Press. 1994, 11. 124–134.10 赵鹏军,等.求解复杂函数优化问题的混合蛙跳算法.计算机应用研究,2009,26(7):2435–2437.11 李建锋,彭舰.云计算环境下基于改进遗传算法的任务调度算法.计算机应用,2011,31(1):184–186.12 周莲英.遗传算法与蚁群算法相融合的云计算任务调度算法研究.苏州大学,2013.13 张宇楠,刘付永.一种改进的变步长自适应蝙蝠算法及其应用.广西民族大学学报(自然科学版),2013,19(2):51–54.14 刘长平,叶春明.具有混沌搜索的蝙蝠算法及性能仿真.系统仿真学报,2013,25(6):1183–1188.15 Yang XS. A new metaheuristicbat-inspored algorithm. In: Conzalez JR, et al. eds. Nature Inspired Cooperative Strategies forOoptimization(NISCO2010). Berlin. Springer. 2010, 284. 65–74.16 Karaboga D. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization[Technical Report]. Erciyes University, Engineering Faculty, Computer Engineering Department, 2005. TR06.17 Calheiros R, Ranjan R, Rose Ca Fd, Buyya R. CloudSim: a nove framework for modelingand simulation of cloud computing infrastructures and services[Technical Report]. Grid Computing and Distributed Systems Laboratory, The University of Melbourne, Australia, March 13, 2009. GRIDS-TR-2009-1.。
《基于D2D通信的频谱接入与资源分配研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展,设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信技术已成为提升无线频谱效率及系统性能的关键技术之一。
D2D通信能够实现直接通信设备之间的信息交换,大大降低了通信系统的能耗,提升了数据传输速率和系统效率。
本文将对基于D2D通信的频谱接入和资源分配问题进行深入研究。
二、D2D通信概述D2D通信是指终端之间通过直接或近距离的方式交换数据信息的技术,相较于传统的基站转发方式,具有高效率和低功耗等优点。
通过使用D2D技术,用户可以直接传输数据,减少了经过基站的数据转发次数,大大提高了数据传输效率。
三、频谱接入研究在无线通信系统中,频谱接入是实现多个设备有效通信的重要手段。
针对D2D通信系统中的频谱接入问题,首先需要对现有的频谱资源进行评估和管理。
一种可行的策略是动态频谱接入,即根据系统实时负载和用户需求动态调整频谱资源的使用。
此外,还需要考虑如何避免与其他通信系统(如蜂窝网络)的干扰。
这要求我们在设计频谱接入策略时,需要考虑到不同系统之间的兼容性和互操作性。
四、资源分配研究资源分配是D2D通信系统的另一个重要研究领域。
由于在通信过程中,各个设备对于资源的请求不同,如何公平有效地分配资源成为了研究的重点。
针对这一问题,我们可以通过设计合理的资源分配算法来实现。
例如,可以根据设备的优先级、信道状态和系统负载等因素进行动态资源分配。
此外,还需要考虑如何减少资源分配过程中的干扰和延迟。
因此,资源分配策略不仅需要考虑到当前的系统状态和用户需求,还需要具备较高的灵活性和可扩展性。
五、研究方法与实验结果针对上述问题,我们采用了多种研究方法进行深入研究。
首先,我们通过建立数学模型来描述D2D通信系统的频谱接入和资源分配问题。
这些模型包括无线信道模型、用户行为模型以及系统性能评估模型等。
其次,我们通过仿真实验来验证我们的模型和算法的可行性。
一种联邦学习中的公平资源分配方案
田家会;吕锡香;邹仁朋;赵斌;李一戈
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】2022(59)6
【摘要】联邦学习(federated learning,FL)是一种可用于解决数据孤岛问题的分布式机器学习框架,多个参与方在保持数据本地私有的情况下协作训练一个共同模型.但是,传统的联邦学习没有考虑公平性的问题,在实际场景中,参与者之间的数据具有高度异构和数据量差距较大的特点,常规的聚合操作会不经意地偏向一些设备,使得最终聚合模型在不同参与者数据上的准确率表现出较大差距.针对这一问题,提出了一种有效的公平算法,称为α-FedAvg.它可以使聚合模型更公平,即其在所有参与者本地数据上的准确率分布更均衡.同时,给出了确定参数α的方法,能够在尽可能保证聚合模型性能的情况下提升其公平性.最后,在MNIST和CIFAR-10数据集上进行了实验和性能分析,并在多个数据集上与其他3种公平方案进行了对比.实验结果表明:相较于已有算法,所提方案在公平性和有效性上达到了更好的平衡.
【总页数】15页(P1240-1254)
【作者】田家会;吕锡香;邹仁朋;赵斌;李一戈
【作者单位】西安电子科技大学网络与信息安全学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.一种基于D2D公平性的LTE无线资源分配方案
2.认知OFDM系统的一种公平有效的多用户资源分配方案
3.一种低复杂度基于公平性的MIMO-OFDMA资源分配方案
4.一种基于比例公平的启发式D2D资源分配方案
5.一种提供QoS保证的公平跨层资源分配方案
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摘要摘要作为第五代移动通信系统的关键技术之一,设备到设备(Device-to-Device, D2D)技术允许近距离的两个或多个终端设备彼此间不经过基站而进行直接通信。
它能够很好的改善蜂窝通信系统的能量效率和频谱效率,缓解频谱资源的紧缺和电池容量的不足。
但D2D通信给蜂窝网络带来巨大改善的同时,也为其带来了复杂的同频干扰问题。
如何最大限度地降低干扰带来的有害影响,进而提高D2D通信的能量效率,已引起学术界和产业界的广泛关注。
另一方面,当考虑到蜂窝用户设备(Cellular User Equipment, CUE)的物理层安全问题时,这种干扰可以作为一种友好干扰,来混淆窃听者,恶化窃听信道,增强CUE的保密性能。
如何选择合适的干扰源及设置它们的发射功率,来最大化CUE的保密速率是一个值得研究的问题。
围绕上述提出的两个问题,本文进行了如下深入的研究:第一,提出了多个D2D对共用相同无线资源的模型。
该模型能够在满足最小频谱效率的要求下,实现最大化D2D通信系统能量效率的目标。
为此,设计了一个新颖的无线资源管理算法:首先,使用分簇算法完成对D2D用户设备(D2D User Equipment, DUE)的分组来简化干扰模型;然后,利用广义分式规划理论将优化问题由分式形式等价转换为减式形式;最后,通过一个高效的功率控制和子载波分配迭代算法完成对这个减式形式的优化问题的求解。
仿真结果显示,该算法可以显著增加D2D网络的能量效率,并且拥有良好的收敛性能。
第二,将D2D通信引入到CUE保密容量的问题中,通过优化CUE和DUE的资源共享,来提高CUE的安全速率和DUE的传输速率。
为了最大化具有优先级的CUE 的保密速率,提出了一个最佳协作D2D对选择策略。
同时,为保证DUE和CUE在合作中的公平性,进一步提出一个功率控制策略来最大化所选中的D2D链路集合的传输速率。
仿真结果表明,将DUE作为CUE的友好干扰源,不仅可以很好地改善CUE的保密速率,同时也能够极大的提高D2D网络的传输速率。
《基于模仿学习和分支界定的NOMA-D2D资源分配算法研究》篇一一、引言在移动通信技术日益发展的时代,设备间通信(D2D)及非正交多址接入技术(NOMA)的联合应用已成为提升频谱效率和系统容量的关键手段。
NOMA-D2D技术通过在设备间直接建立通信链路,有效缓解了传统基站压力,大大提升了通信系统的整体性能。
而合理的资源分配算法,则对系统性能的提升具有至关重要的作用。
本文将针对基于模仿学习和分支界定的NOMA-D2D资源分配算法进行研究,探讨其性能及优化策略。
二、NOMA-D2D资源分配技术背景NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access)作为一种非正交多址接入技术,具有提高频谱效率及用户容量的特点。
在NOMA-D2D系统中,设备间的通信链路通过非正交方式进行传输,与传统的正交多址接入技术相比,能够更有效地利用频谱资源。
然而,由于设备间的通信环境复杂多变,如何进行合理的资源分配成为了一个重要的问题。
三、模仿学习在资源分配中的应用模仿学习是一种基于历史数据和专家策略进行学习的机器学习方法。
在NOMA-D2D资源分配中,模仿学习可以通过学习专家策略的行为模式,来制定适应当前通信环境的资源分配策略。
这种方法能够在一定程度上避免由于通信环境变化带来的问题,提高资源分配的灵活性和智能性。
然而,单纯依赖模仿学习往往无法满足所有场景的复杂性和实时性需求。
因此,我们提出了结合分支界定的策略优化方法。
四、分支界定算法及其在资源分配中的应用分支界定算法是一种基于决策树和动态规划的优化算法,它能够有效地处理具有复杂约束条件的优化问题。
在NOMA-D2D 资源分配中,分支界定算法可以根据设备的当前状态和历史信息,预测未来可能的状态变化,并制定相应的资源分配策略。
这种算法能够在保证系统性能的同时,降低决策的复杂性和计算量。
然而,由于系统环境的复杂性和实时性要求较高,单纯使用分支界定算法也可能面临性能下降和实时性无法保证的问题。
基于容量最优化的D2D资源分配方法的研究宋苗苗;罗汉文【摘要】D2D (Device-to-Device)通信是一种在基站的控制下,允许终端之间通过复用小区资源直接通信的新型技术.它能够增加蜂窝通信系统频谱效率,降低终端发射功率,在一定程度上解决了无线通信系统频谱资源匮乏的问题.由于在未来的移动网络中有越来越多的异构设备,一个高效的资源分配方案必须最大限度地提高系统的吞吐量,并实现更高的频谱效率.资源分配方案是在保证小区用户吞吐量的前提下,使D2D用户获得最大的吞吐量,并在文献[7]的基础上给出了一个算法来解决这个问题.通过仿真表明,算法具有较低的时间复杂度,能够有效地提高系统的吞吐量.【期刊名称】《上海师范大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2015(044)001【总页数】5页(P6-10)【关键词】蜂窝网络;D2D通信;资源分配【作者】宋苗苗;罗汉文【作者单位】上海师范大学信息与机电工程学院,上海200234;上海师范大学信息与机电工程学院,上海200234;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240【正文语种】中文【中图分类】TN929.50 引言随着移动通信的快速发展,带宽的需求也越来越大,但是可用于移动通信的频谱资源十分有限[1].如何在有限的带宽资源中实现高速率和大容量成为世界研究的重点.D2D技术,是指两个设备不经由基站转接而直接进行数据通信的技术.D2D技术可以实现本地通信或对等的点对点通信,而无需接入核心网络,所以其能够大大减轻基站的负载.由于D2D通信的距离相对较近,故相关设备的发射功率较小,这对延长移动终端电池的使用时间有积极作用.一般而言,D2D通信工作在蜂窝网络的许可频段,其通过复用小区的频率资源可以提高整个网络的通信速率和质量.D2D通信最蜂窝网络也会产生干扰,可以通过基站对D2D通信的资源和发射功率的调整进行控制.文献[1-6]对蜂窝通信和D2D通信的功率控制、资源分配以及模式选择做了一定的研究.文献[2]表明D2D通信技术相对于工作在非许可频段的其他技术(如蓝牙、WLAN等),能够提供干扰可控,稳定可靠的通信服务,这对QoS较高的用户是很重要的优势.文献[3]研究了蜂窝覆盖下的D2D用户多播传输问题,通过合作重传来改善通信质量,并提出了一个簇内D2D重传方案,提高了系统的吞吐量.文献[4]在保证D2D用户和蜂窝用户的服务质量(QoS)的情况下,提出了最大权重匹配算法,进而可以选择合适的D2D对,并使整个网络的吞吐量最大化.文献[5]使用几何规划的方法使整个网络的吞吐量最大化,同时保证了D2D 用户的信干噪比(SINR)的最小化.文献[6]提出了在蜂窝网络覆盖下D2D用户和蜂窝用户共享频谱的协议,该协议允许D2D的用户彼此进行双向通信,而他们中的一个辅助基站和蜂窝用户之间的双向通信.1 系统模型1.1 网络模型讨论宏基站覆盖下的蜂窝用户的通信和D2D用户对通信的资源分配问题,仅考虑基于OFDMA的小区系统,采用频分双工模式.所讨论的系统模型如图1所示,在宏基站的覆盖下共有两种用户,一种是蜂窝用户,表示为Am(m=1,2,…,M),可以与基站之间直接通信;另一种是 D2D 对用户,分别表示为 Dn,t,Dn,r(n=1,2,…,N),Dn,t表示 D2D 对的发送者,Dn,r表示 D2D 对的接收者,令 Dn={Dn,t,Dn,r}.D2D 对用户是点对点的直接通信,D2D对中的用户Dn,t能与基站之间交换控制信息,但是用户SUE则不能,用户 SUE听从用户PUE的命令.图1 系统模型1.2 小区用户和D2D用户收到的干扰每个资源块(RB Resource Block)包含一定数量的子载波,根据3GPP LTE中物理层的标准,每个RB包括12个子载波.共有K个RB,表示为R={RB1,RB2,…,RBK}.所有的RB只能由小区用户使用或者D2D对使用,所以RB可以分为两类,即小区用户专用的RB和D2D对专用的RB.假设基站和D2D对发送者的功率分别为pb,pd,基站分配给每个RB的发射功率相等,则每个RB上的发射功率为pb/K.假定D2D组内的每个用户与源终端之间的通信链路的信道信息相互独立,服从准静态平坦瑞利衰落,即在一个时隙内,用户的信道条件保持不变,在下一个时隙开始时,每个用户的信道条件都会独立地变化.设基站到Am的信道增益表示为,同样地,D2D 对中 Dn,t到 Dn,r,基站到Dn,r,Dn,t到 Am 的信道增益可以表示为假设信道增益由大尺度衰落和频率选择性衰落决定,其中,大尺度衰落由两个用户之间的距离d以及路径损耗系数α决定,瑞利随机变量f决定两个用户之间的小尺度衰落,即h=f2.假设信道增益可以表示为g=d-αh,则通信系统中的噪声满足均值为 0,方差为σ2 的高斯分布.假设使用同一个RB k的D2D对的集合为Ck.由于蜂窝用户与D2D对不能同时共享同一个RB,所以D2D对与蜂窝用户之间是没有干扰的.小区用户Am使用RB k进行数据传输的时受到到的信干噪比(SINR)表示为当D2D对Dn使用RB k进行数据传输时,Dn,r的SINR表示为2 资源分配问题为了合理地解决资源分配的问题,根据3GPP标准化的共识,提出了一个RB的资源分配方案,在满足蜂窝用户的速率的情况下,使D2D用户获得的速率最大化,来满足D2D用户的需求.所建立的模型如(3)、(4)所示.其中式(3)表示所优化的目标函数,目的是使D2D对所获得的速率最大化.限制条件(4.1)保证了蜂窝用户的所需的速率.限制条件(4.2)、(4.3)表示每个RB不允许2个或者多个蜂窝用户共享.(4.4)每个D2D对不能占用2个或者多个RB.为了解决这个问题,研究了基于贪心算法的资源分配方法.具体的解决过程如算法1~算法3所示.算法11.初始化:U为M*K矩阵,U(i,j)表示小区用户i在RB j上的速率,V 为1*K 的全零矩阵 i,j,m,n ← 0.2.for i=1∶M3.S←04.for j=1∶K5.if U(i,j)> S6.S←U(i,j)7.m←j8.end if9.V(m)←S10.end for11.for i*=1∶M12.U(i* ,m)← 013.end for14.end for15.end for16.return V算法21.初始化:X表示N*K矩阵,X(i,j)表示PUE i在RB j上的R,V 表示1*K 的全零矩阵 i,j,J*← 0.2.for i=1∶N3.S←04.for j=1∶K5.if X(i,j)> S6.S←X(i,j)7.j*←j8.end if9.end for10.Y(j*)=Y(j*)+S11.j←j+112.end for13.return Y算法31.call algorithm 12.call algorithm 23.for i=1∶K4.while RA<R5.if V(i)> =Y(i)6.RA←RA+V(i)7.else RD←RD+Y(i)8.end if9.end while10.RD←RD+Y(i)11.end for算法1是挑选出用户A在所有RB上的速率的最大值,并使蜂窝用户A使用该RB,其他用户不能复用该RB.算法1中的11~13行是把其他用户在该RB上的速率置为0,保证再次循环的时候,其他用户不再使用已经被占用的RB.算法2可以实现多个D2D对共享同一个RB.在与蜂窝用户争夺RB时,D2D对联合起来会获得较高的速率,从而能够成功获得RB的概率就越大.算法3是在每个RB上根据蜂窝用户和D2D用户的速率来争夺RB,速率大的可以获得该RB.当小区用户的总速率达到了其所需的速率之后,则剩余的RB全都给D2D对使用,从而满足D2D用户速率的最大化.3 仿真结果为了验证所提出方法的有效性,对该方案进行了仿真.仿真参数是根据LTE系统选取的.考虑一个独立的蜂窝小区,小区用户和D2D对在蜂窝小区的覆盖下随机分布.该系统共有20/15个小区用户,N个D2D对,D2D对的发送者和接收者之间的距离小于25 m.蜂窝小区的半径为300 m.信道带宽为20 MHZ,一共有30个RB.基站的发射功率为46 dBm,蜂窝用户的发射功率为24 dBm.RB随机分配与所提方案的对比图如图2所示.图2 在不同方案下系统总速率对比图由图2可以看出,所提的方案实现的总速率优于随机分配RB的总速率,且随着D2D对数量的增加,系统的总速率也是随之增加的.但D2D对的数量不能无限增加,因为系统中引入D2D通信,只能作为蜂窝通信的辅助手段,大量的D2D通信会对蜂窝通信产生较大的干扰,进而影响整个蜂窝网络的通信.4 结论本文作者首先给出了D2D通信系统模型和信道模型,最优化问题的目标是在满足蜂窝用户速率的前提下,使D2D用户的总速率达到最大化.为了解决这个最优化问题,研究了一个基于贪心算法的资源分配方法,并对该算法进行详细的描述.通过仿真结果表明,所提出的方案在满足蜂窝用户资源的前提下,能够有效地提高系统的总吞吐量,且随着D2D对数量的增加,系统总的吞吐量也是随之而增加.但是由于算法的复杂度较高,需要进一步研究,从而获得更好的效益.参考文献:[1]PHUNCHONGHARN P,HOSSAIN E.Resource allocation for device-to-device communications underlaying LTE-advanced networks:IEEE Wireless Communications[C].Sydney:IEEE,2013.[2]DOPPLER K,RINNE M,WIJTING C.Device-to-Device communication as an underlay to LTE-advanced Networks[J].IEEE Communications Magazine,2009,12:42 -49.[3]ZHOU B,HU H L,HUANG SQ.Intracluster Device-to-Device relay algorithm with optimal resource utilization[J].IEEE transactions on vehicular technology,2013,62(5):2315 -2326.[4]FENG D Q,WU Y Y.Device-to-Device communications underlaying cellular networks[J].IEEE Transactions on communications,August 2013,61(8):3541 -3551.[5]TADROUSJ,et al.Power control for constrained throughout maximization in spectrum shared networks:IEEE Global Telecommun conference[C].Miami:IEEE,2010.[6]YI Y P,LIANG Y C.Resource Allocation for Device-to-Device Communications Overlaying Two-Way Cellular Networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2013,12(7):3611 -3621.[7]ZHANG R Q,et al.Distributed Resource Allocation for Device-to-Device Communications Underlaying Cellular Networks:2013 IEEE International Conference on Communications[C].Budapest:IEEE,2013.。
FeD2D发现模型与资源分配算法的研究
随着物联网设备和可穿戴设备的普及,将这类设备连接入网并进行管理成为当前5G研究的热点,这类设备的特点是带宽受限和节能要求高。
为了提升物联网设备和可穿戴设备的能量效率,降低功耗,保证低带宽设备的通信性能,3GPP(the 3rd Generation Partnership Project)展开了FeD2D(Further Enhancements to LTE Device to Device)技术的研究。
FeD2D技术包括FeD2D通信技术和FeD2D发现技术。
本文主要对FeD2D发现技术中的资源管理技术进行研究,包括优化发现模型和设计低功耗资源分配方案,以提高物联网设备和可穿戴设备的发现性能,降低发现过程的能耗。
物联网设备和可穿戴设备仅支持受限带宽,FeD2D若使用传统的发现模型会
导致发现成功率低,并增加延时和功耗。
针对这一问题,本文对发现模型进行优化。
发现模型包括宣布式发现模型和询问式发现模型。
对于宣布式发现模型,提出将资源池分为多个窄带资源池,在多个窄带资源池发送多次的优化策略。
针对询问式发现模型,提出远程UE的询问信号和中继UE的回应信号使用相同频率资源的优化策略。
通过理论分析和搭建仿真平台进行仿真验证,上述优化策略可以增强发现性能。
针对物联网设备和可穿戴设备的低功耗特性,为了降低用户的功耗,设计了
基于用户距离的资源分配方案,该方案通过让距离较远的UE处于睡眠模式,睡眠模式下的UE不需要发送信号也不需要监听信号,可以节省功耗和频谱资源。
为了保证低电量UE也能顺利接入网络,设计了基于终端能量分级的资源分配方案,通过给低电量UE分配专用资源池使得低电量UE可以快速发现中继UE顺利接入网络。