技术领域
[0001] 本
发明属于无线通信领域，涉及集成蜂窝频段和毫米波频端的车联网通信网络系统，具体是一种基于干扰感知多图的V2V通信异质频谱分配方法。
背景技术
[0002] 由于驾驶变得越来越自动化，车辆所配备的
传感器也越来越多，车辆之间的通信对传输速率要求越来越高。据调查，现有的车辆传感器的数量在每辆100个左右，而且预计在2020年会翻一倍，这使得车辆间每小时需要交换的原始
传感器数据高达1TB，但现有的通信技术并不足以处理TB/h的传输速率。同时，车辆的安全服务极大地依靠实时交通信息的收集和共享，例如远程驾驶应用要求端到端时延低于5ms、传输可靠性99.999％。因此，在未来的车联网络中，提供更高的
数据速率并同时保证车辆到车辆(Vehicle-to-Vehicle，V2V)通信的可靠性和时延是非常重要的。
[0003] 目前V2V的研究大多数仅仅关注蜂窝用户频谱资源的共享或毫米波频谱资源的共享。不同的频谱资源具有不同的传输特性，相对于毫米波频段，蜂窝频段的传输更为稳定可靠，但由于其带宽有限，导致其无法满足V2V通信高传输速率的需求。相对于蜂窝频段，毫米波频段带宽大且传输速率高，但由于强穿透损耗和路径损耗，导致其不能满足V2V通信的可靠性需求。因此，集成蜂窝频谱资源和毫米波频谱资源，利用异质频谱资源互补的传输特性进行V2V通信，成为满足V2V通信严格要求的关键。
[0004] 现有针对V2V通信的异质频谱共享问题的研究主要集中于集成蜂窝频段和毫米波频段的通信协议和架构设计，而不是异质频谱共享技术本身。针对异质频谱共享技术，蜂窝网中存在一些值得借鉴的工作，主要包括基于博弈论方法的设备到设备(Device-to-Device,D2D)异质频谱共享技术研究，但这些研究由于并未考虑到车辆移动产生的复杂通信环境，因此并不适用于V2V通信场景。
[0005] 因此，需要研究一种针对V2V通信的异质频谱共享方案，既能合理分配以充分利用异质频谱资源，又能减小同频干扰以满足V2V通信的可靠性和时延要求。
发明内容
[0006] 本发明为了解决上述问题，结合图论和干扰感知的设计，提供了一种基于干扰感知多图的V2V通信异质频谱分配方法，应用于集成蜂窝频谱资源和毫米波频谱资源的车联网络中。
[0007] 具体步骤为：
[0008] S1、构建集成蜂窝频段和毫米波频段的车联网通信网络模型；
[0009] S2、基于CUE通信
质量质量保证、V2V异质频谱通信可靠性和延时最低性能要求，以最大化V2V链路最小传输速率为优化目标，构建车联网的异质频谱共享优化模型；
[0010] S3、进行优化问题转换，将上述优化问题中难以直接计算得到的延时约束条件转换为
信噪比约束条件；
[0011] S4、构建干扰感知多图；
[0012] S5、设计基于干扰感知多图的车联网异质频谱分配方案，对集成异质频谱的车联网通信网络频谱资源分配模型进行优化。
[0013] 频谱资源分配方案包括CUE上行频谱资源和毫米波频谱资源的选取分配；
[0014] 具体优化过程为：
[0015] 步骤501、从干扰感知多图中选择候选着色
节点；
[0016] 步骤502、计算候选着色节点的吞吐量 和 选择节点，并进行着色；
[0017] 步骤503、更新干扰感知多图；
[0018] 步骤504、重复以上步骤，直至所有节点都已着色。
[0019] 本发明的优点在于：
[0020] (1)一种基于干扰感知多图的V2V通信异质频谱分配方法，使V2V通信共享蜂窝用户和毫米波的频谱资源，大幅提高了系统和速率；
[0021] (2)一种基于干扰感知多图的V2V通信异质频谱分配方法，基于V2V链路间的干扰关系引入多图理论构建干扰感知多图，在降低计算复杂度的
基础上实现了所有V2V链路最小容量的最大化，提高了系统和速率，实现了V2V通信可靠性和时延的保证；
附图说明
[0022] 图1为本发明构建的集成蜂窝和毫米波频段的V2V通信的系统模型图；
[0023] 图2为本发明一种基于干扰感知多图的V2V通信异质频谱分配方法
流程图；
[0024] 图3为本发明
实施例所构建的干扰感知多图示意图；
[0025] 图4为本发明提出的干扰感知多图
算法与其它五种传统算法的系统和速率对比图；
[0026] 图5为本发明提出的干扰感知多图算法与其它五种传统算法的CUE的SINR累计分布函数对比图；
[0027] 图6为本发明提出的干扰感知多图算法与其它五种传统算法的V2V链路的SINR累计分布函数对比图；
[0028] 图7为本发明提出的干扰感知多图算法与其它五种传统算法的不同数量的V2V链路下V2V链路中断概率对比图；
[0029] 图8为本发明提出的干扰感知多图算法与其它五种传统算法的V2V链路分组时延概率
密度函数对比图；
具体实施方式
[0030] 为了使本发明的技术原理能够被更加清楚地理解，下面结合附图具体、详细地阐述本发明实施例。
[0031] 本发明涉及V2V通信网络中的异质频谱资源分配方法，具体是一种基于干扰感知多图的V2V通信异质频谱分配方法(IMGH，Interference-aware Multi-Graph Based Heterogeneous Spectrum Sharing Scheme for V2V Communication)。
[0032] 具体步骤如图2所示，包括：
[0033] 步骤一、构建集成蜂窝频段和毫米波频段的V2V通信网络模型；
[0034] V2V通信网络模型包括蜂窝基站(Base Station，BS)，M个蜂窝用户(Celluar User，CUE)以及L个V2V通信链路。为了提高频谱利用率，蜂窝上行链路频谱资源可以被多个V2V通信链路共享；蜂窝用户
正交分配频谱资源，任意两个蜂窝通信链路之间没有干扰；一个V2V通信链路只能共享一种频谱资源；每一个V2V链路都有两种通信模式可供自主选择，即选择复用上行CUE频谱资源的模式和复用毫米波频段频谱资源的模式。
[0035] 定义变量αl表示V2V链路选择哪种通信模式，对于复用蜂窝频段通信的V2V链路，即蜂窝V2V链路，αl＝0；对于复用毫米波频段通信的V2V链路，即毫米波V2V链路，αl＝1；对于第m个CUE，若其频谱资源被第l个V2V链路共享，则ρl,m＝1；否则，ρl,m＝0。
[0036] 步骤二、基于CUE通信质量质量保证、V2V异质频谱通信可靠性和延时最低性能要求，以最大化V2V链路最小传输塑速率为优化目标，构建车联网的异质频谱共享优化模型，具体步骤如下所示：
[0037] 1)基于该V2V通信网络模型中存在的干扰，建立蜂窝用户的信干噪比模型和V2V链路的异质频谱信干噪比(Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio，SINR)模型；
[0038] V2V通信网络模型中，干扰包括四种类型：1)CUE对使用相同资源的蜂窝V2V链路接收机的干扰；2)使用蜂窝频谱资源的V2V链路发射机对基站的干扰；3)使用蜂窝频谱资源的V2V链路发射机对其它使用相同资源的蜂窝V2V链路接收机的干扰；4)V2V链路发射机对其它使用相同毫米波频谱资源的V2V链路接收机的方向性干扰。
[0039] 在蜂窝频段，第m个蜂窝用户的SINR为：
[0040]
[0041] 复用第m个CUE的频谱资源的第l个V2V链路的SINR为：
[0042]
[0043] G0表示蜂窝频段的天线增益； 和Plc分别表示第m个CUE和第l个V2V链路的发射功率；gm表示第m个CUE的信道增益， 表示复用第m个CUE上行资源的第l个V2V链路信道增益；Nc是蜂窝频段的高斯白噪声
功率谱密度，Bc为蜂窝频段带宽；且
[0044]
[0045] 为第l个蜂窝V2V链路对第m个CUE的干扰， 为从复用第m个CUE上行频谱资源的蜂窝V2V链路l到基站的干扰信道增益；
[0046]
[0047] 为第m个CUE对第l个V2V链路的干扰， 为从第m个CUE用户到复用该CUE上行频谱资源的蜂窝V2V链路l的干扰信道增益；
[0048]
[0049] 为第l'个蜂窝V2V链路对第l个V2V蜂窝链路的干扰， 为蜂窝V2V链路l'对蜂窝V2V链路l的干扰信道增益；
[0050] 第l个使用毫米波频谱资源的V2V链路的SINR为：
[0051]
[0052] Plmw表示第l个V2V链路发射机的发射功率，hl为毫米波V2V链路l的信道功率增益，和 表示第l个毫米波V2V链路的发射和接收方向上的方向性增益，即
[0053]
[0054] 其中， 表示发射机或接收机类型， 表示vTxl和vRxl天线波束转向方向和vRxl和vTxl’瞄准方向之间的对准误差， 为链路l在发送端 和接收端 的半功率波束宽度，0≤gθ≤1表示毫米波的旁瓣功率；且
[0055]
[0056] 为第l'个毫米波V2V链路对第l个毫米波V2V链路的干扰，hl',l为毫米波V2V链路l'对毫米波V2V链路l的干扰信道增益；Nmw是毫米波频段的高斯白噪声功率谱密度，Bmw为毫米波频段的带宽。
[0057] 2)利用V2V链路的SINR计算V2V链路的单位带宽速率。
[0058] 第l个V2V链路的单位带宽通信速率Rl计算公式为：
[0059]
[0060] 3)构建V2V链路的延时约束条件；
[0061] 设定每个V2V链路l的发射机缓存中有n个分组，任意分组的大小 独立同分布，且服从均值为 的指数分布；每个V2V链路l发射机的分组到达率λl是独立同分布的，且服从均值为E[λl(t)]＝λ的泊松分布；第l个V2V发射机缓存中第n个分组的时延为：
[0062] Tl(n)＝Wl(n)+τl(n)
[0063] Wl(n)表示第n个分组在缓存中的等待延时，τl(n)表示第n个分组的传输延时；每个V2V链路的延时约束为：
[0064] P{Tl(n)＞tmax}≤ε,l＝1,2,...,L
[0065] 其中tmax为最大分组传输时延，ε为最大中断概率
门限。
[0066] 4)考虑在保证CUE通信质量、V2V通信可靠性和延时性能要求的前提下，提供高速率的V2V通信，以最大化所有V2V链路的最小速率作为优化目标，以V2V链路接收端SINR高于预先决定的值，V2V链路分组时延中断概率高于最大中断概率门限，每个CUE的SINR高于最低SINR要求和每个V2V链路只能使用最多一个频谱资源为优化条件，构建车联网异质频谱共享优化模型如下：
[0067]
[0068] 其中，ρ＝[ρl,m]为V2V链路的蜂窝频谱资源的分配矩阵，α＝[αl]为V2V链路的通信模式选择矩阵，第一和第二个约束条件表示了V2V链路的延时和可靠性要求，第三个约束条件确保了CUE用户的最小QoS，第四个和第五个约束表示每个V2V链路只能使用最多一个频谱资源。
[0069] S3、进行优化问题转换，将上述优化问题中难以直接计算得到的分组延时中断概率约束条件转换信噪比约束条件；
[0070] 本发明基于排队论和网络演算理论，第l个V2V链路发射机缓存中第n个分组的等待时延中断概率上界为
[0071]
[0072] 其中， Rl是数据速率，因为 是一个关于θ的单调递增函数，有
[0073]
[0074] 而且，传输时间δl(n)服从指数分布，参数为 即 故总中断概率为
[0075]
[0076] 因此，满足上述不等关系的最小数据率 可由下式获得
[0077]
[0078] 即
[0079]
[0080] 其中，W-1(x):x∈[-e-1,0]→[-∞,0]为朗伯W函数的低分枝，满足z＝W-1(zez)；
[0081] 因此，第l个共享蜂窝频谱资源的V2V链路的SINR应该满足
[0082]
[0083] 第l个复用毫米波频谱资源的V2V链路的SINR应该满足
[0084]
[0085] 上述优化问题中的第一个和第二个约束条件可以被替换为：
[0086]
[0087]
[0088] 原优化问题即转换为下列新优化问题：
[0089]
[0090] S4、构建干扰感知多图；
[0091] 干扰感知多图是两个节点间存在多条加权干扰边连接的图，MG＝(A,V,Ε)，V＝{Vl,l＝1,...,L}表示V2V链路的节点集，A＝{Am,m＝1,...,M}表示CUE通信链路的节点集，E＝{Ef,f∈{c,mw}}表示蜂窝干扰边集Ec和毫米波干扰边集Emw的集合，其中Emw表示毫米波频段的干扰边集，f＝mw，Ec表示蜂窝频段的干扰边集，f＝c。其中，Gmw＝{V,Emw}和Gc＝{A,V,Ec}分别定义了多图中的毫米波频段和蜂窝频段干扰子图。
[0092] 1)定义异质频谱干扰边的权重，为节点Vi和Vj在频段f中的共信道干扰 f∈{c,mw}。 表示子图Gf中的干扰矩阵；
[0093] 定义一个M×M的蜂窝频段节点干扰矩阵
[0094]
[0095] 其中， 表示在第m个CUE频谱资源上的干扰，由下式计算得到
[0096]
[0097] 定义毫米波频段Vi对Vj的干扰为
[0098] 2)定义V2V节点具有三种节点属性；
[0099] a)节点Vl使用的
颜色δ(Vl)，表示第l个V2V链路使用的频谱资源；
[0100] b)节点Vl的候选颜色集Y(Vl)＝[y1(Vl),y2(Vl),...,yK(Vl)]，表示潜在可用的频谱资源；
[0101] 根据优化模型中的第三个优化条件 计算CUE的SIR限定区域，并以此来判定V2V通信节点能否共享该CUE的频谱资源，若不能则在V2V节点和CUE节点间构建干扰边，并在该V2V节点中去除该CUE频谱资源相应的颜色来初始化该V2V节点的候选颜色集。
[0102] c)节点权重Z(Vl)，表示节点所受的潜在干扰，用于决定节点着色顺序；
[0103] 定义V2V节点权重为 其中的元素表示V2V节点在某一频段受到的所有干扰，由下式计算得到
[0104]
[0105] S5、设计基于干扰感知多图的车联网异质频谱分配方案，对集成异质频谱的车联网通信网络频谱资源分配模型进行优化；
[0106] S501、从干扰感知多图中选择候选着色节点；
[0107] 初始化每一个颜色的节点集合Sf,k＝{Vl|k＝δ(Vl),Vl∈V,f＝{c,mw}}和候选节点集合
[0108] a)子图Gc和Gmw中的使用同一频谱资源的节点集合表示为Sc,k＝{Sc,1,...,Sc,k,...,Sc,M}和
[0109] Smw,k＝{Smw,k,k＝M+1}，其中的每个元素表示Gf中使用第k个频谱资源的节点集合，即Sf,k＝{Vl|k＝δ(Vl),Vl∈V,f＝{c,mw}}。
[0110] b)子图Gc和Gmw中的使用同一频谱资源的候选节点集合表示为和 其中的每个元素表示在Gf中候选颜
色集Y(Vl)包含颜色k的V2V节点集合，即
[0111] 在Gmw中，通过如下公式，选择一个节点 和此节点使用的颜色k*＝k，[0112]
[0113] 在Gc中，通过如下公式，选择一个节点 和此节点使用的颜色k′*＝k′，[0114]
[0115] S502、计算候选着色节点的吞吐量 和 选择节点，并进行着色；
[0116] 分别计算两个节点使用频谱资源k*和k′*时的可达速率 和
[0117] 若 则对于 当 满足
[0118]
[0119] 时，对Gmw中的 着色k*，并清空集合 否则，从 去除颜色k*；
[0120] 若 则对于 当 满足
[0121]
[0122] 时，对Gc中的 着色k′*，并清空集合 否则，从 去除颜色k′*。
[0123] S503、更新干扰感知多图；
[0124] 从已着色节点的邻居节点候选颜色集中去除已使用颜色k*或k′*，然后根据此操作更新步骤704中所定义的Sc,k、Smw,k、 和 从而根据
[0125]
[0126]
[0127] 更新相应节点权重；返回步骤704。
[0128] S504、重复以上步骤，直至所有节点都已着色。
[0129] 本发明的基于于干扰感知多图的V2V通信异质频谱分配算法IMGC与基于干扰多图的异质频谱分配算法(MGC),基于贪婪算法的异质频谱共享算法(GA)，基于合作博弈的异质频谱分配算法(CG)，全毫米波通信算法(FMC)，以及基于图论的全蜂窝通信算法(FCC)相比：
[0130] 六种算法的系统和速率性能对比，如图4所示，可以看出，和MGC算法相比，本发明为保证通信网络中信道质量差的V2V通信链路的可靠性和时延要求，会略微降低总系统容量，但降低的
水平很低；随着V2V链路数量的增加，和CG算法之间的差距越来越小，且略高于FMC算法；这是因为毫米波频段中，阻塞效应会随着V2V链路数量增加而愈发严重，V2V链路间的累积干扰也会增加，这会降低系统总体性能。
[0131] 六种算法的蜂窝用户SINR的
累积分布函数(CDF)如图5所示，可以看出本发明的方法的曲线同CUE不受V2V用户干扰的FMC算法曲线近似，这表明IMGC可以很好地保护蜂窝用户的QoS；IMGC算法这方面的性能好于CG，因为CG算法未考虑保护蜂窝用户的通信质量，而只是考虑了最大化V2V链路和蜂窝用户的系统和速率；对于FCC方法，蜂窝通信性能大大降低了，因为所有V2V链路都使用与之相同的频谱资源，从而产生了很强的干扰。因此，IMGC算法提供了较高的系统和速率。
[0132] 六种算法的V2V链路的SINR的累积分布函数和V2V链路的中断概率分别如图6和图7所示，由图可知，IMGC算法有着近似于GA算法的性能，这是因为那些传输状态很差的V2V用户具有优先性而且任意V2V链路均不能以牺牲其它V2V链路通信质量为代价占用频谱资源；
MGC算法没有考虑优先保护信道质量差的用户通信，与IMGC算法相比有大约2dB的差距；FCC算法可靠性更低，因为更多的蜂窝用户重用一个频谱资源，但是使用蜂窝频段的可靠性要高于毫米波频段；而CG算法只考虑了最大化系统和速率，故V2V链路更有可能分配到低SINR但吞吐量高的毫米波信道上，这将导致低可靠性和频谱效率；FMC算法是最不可靠的，因为毫米波严重的穿透损耗和阻塞效应。因此，IMGC算法具有更好的可靠性性能。
[0133] 六种算法的V2V链路分组时延的概率密度函数如图8所示，已知3GPP TS 22.186中对于远程驾驶的延时标准为5ms，对于IMGC来说，少于0.5％的分组超过时延要求，这是因为IMGC算法自动计算了每一个V2V链路的适应性最小传输数据速率，以保证时延要求，而对于MGC、CG、FMC和FCC算法，其超过时延要求的分组比例分别为1.5％、15％、10％和90％。因此，IMGC算法具有更好的延时性能。
[0134] 综上所述，通过实施本发明实施例的一种基于于干扰感知多图的V2V通信异质频谱分配方法，通过构建干扰感知多图，根据对蜂窝节点的干扰构建候选颜色集合，根据蜂窝节点和V2V通信节点间的相互干扰构建干扰加权边，根据干扰多图算法为V2V通信节点进行着色，分配异质频谱，可以实现V2V用户与蜂窝用户共享频谱，在保证蜂窝用户通信质量的前提下，能达到V2V链路的可靠性和时延要求，且可提高系统和速率。
[0135] 以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
