《電子技術(shù)應(yīng)用》
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一種D2D通信中利用社交屬性進(jìn)行分組轉(zhuǎn)發(fā)的策略
2018年電子技術(shù)應(yīng)用第2期
文 武1,2,鄭文倩2,陳永麗2
1.重慶信科設(shè)計(jì)有限公司,重慶400065;2.重慶郵電大學(xué) 通信新技術(shù)應(yīng)用研究中心,重慶400065
摘要: 利用終端直連(D2D)技術(shù)進(jìn)行分組轉(zhuǎn)發(fā)的策略雖然能夠提升蜂窩整體性能,但也同時(shí)存在安全性和有效性較差的問題,而社交屬性的加入將有助于這些問題的改善。因此,提出一種利用社交屬性的D2D分組轉(zhuǎn)發(fā)策略,加入社交屬性的同時(shí)利用中餐館(CRP)算法進(jìn)行分組。仿真表明,該策略可以在考慮安全性的同時(shí)提升頻譜效率,減輕基站負(fù)載。
中圖分類號: TN929.5
文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.172820
中文引用格式: 文武,鄭文倩,陳永麗. 一種D2D通信中利用社交屬性進(jìn)行分組轉(zhuǎn)發(fā)的策略[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2018,44(2):92-96,101.
英文引用格式: Wen Wu,Zheng Wenqian,Chen Yongli. A clustering and forwarding strategy in D2D communication based on social attributes[J]. Application of Electronic Technique,2018,44(2):92-96,101.

A clustering and forwarding strategy in D2D communication based on social attributes
Wen Wu1,2,Zheng Wenqian2,Chen Yongli2
1.Chongqing Information Technology Designing Company Limited,Chongqing 400065,China; 2.Research Centre for Application of New Communication Technologies,Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065,China
Abstract: Although the strategy uses device-to-device technics to cluster and forward can improve the performance of cell, it still lacks of safety and efficiency. But those problems can be made up by adding social attributes. Therefore, this paper will raise a novel strategy which takes the social attributes into consideration. At the same time, it utilizes the Chinese Restaurant Process(CRP) algorithm to cluster. The simulation result shows this strategy can improve the spectral efficiency and reduce the load of base station while considering safety.
Key words : D2D;social attribute;clustering;forwarding;spectral efficiency

0 引言

    中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)在京發(fā)布的第38次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示,截至到2016年,中國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量達(dá)7.10億,網(wǎng)絡(luò)普及率達(dá)51.7%,以3.1%的優(yōu)勢超過全球平均水平。得利于移動通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的不斷發(fā)展完善以及智能手機(jī)的大規(guī)模普及,移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用逐漸地滲透到用戶各類生活需求中,因而進(jìn)一步使得手機(jī)上網(wǎng)頻率不斷增長[1]。一方面,用戶在短時(shí)間內(nèi)對熱點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行重復(fù)申請?jiān)斐纱罅咳哂?,另一方面,無線資源又日益緊缺,基站負(fù)載壓力越來越大。為解決上述的容量瓶頸問題,D2D(Device-to-Device)通信技術(shù)作為一種極具潛力的新方法受到了各界的廣泛關(guān)注[2-3]。不同于傳統(tǒng)的蜂窩用戶設(shè)備(Cell User Equipment,CUE)嚴(yán)重依賴于基站進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸與控制,D2D技術(shù)允許用戶僅依賴基站進(jìn)行控制信息的處理,而數(shù)據(jù)則通過D2D用戶設(shè)備(D2D User Equipment,DUE)直連的方式進(jìn)行傳輸,無需經(jīng)過基站。如圖1,D2D分組轉(zhuǎn)發(fā)技術(shù)是指將D2D用戶的移動設(shè)備作為一個(gè)分布式存儲系統(tǒng)。首先,當(dāng)對所有的D2D用戶進(jìn)行分組后,用戶可以通過常規(guī)的蜂窩鏈路獲取熱點(diǎn)內(nèi)容,從而形成一個(gè)分布式存儲系統(tǒng),當(dāng)組內(nèi)其他用戶恰好也需要申請?jiān)搩?nèi)容時(shí),則無需通過基站重復(fù)申請,而是通過D2D直連的方式進(jìn)行內(nèi)容共享,如此就形成了一個(gè)基于多播的數(shù)據(jù)共享D2D組,可以極大地提升頻譜利用率[4]。

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    傳統(tǒng)的D2D通信由于未對通信雙方社交背景進(jìn)行考量,導(dǎo)致在D2D通信過程中安全性較差,通信效率低下。而通過引入社交屬性的概念,可以極大地改善這一現(xiàn)象。在文獻(xiàn)[5]闡述了D2D通信中的主要挑戰(zhàn),并提出了利用社交屬性來提升D2D的表現(xiàn)。但是這篇文章并沒有展示如何具體將社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于D2D通信中。文獻(xiàn)[6]在文獻(xiàn)[5]的分組方法的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步定義了通信需求的概念,并闡述了一套社交感知資源分配方案。文獻(xiàn)[7]和[8]則分別利用文獻(xiàn)[5]中的分組概念,把用戶分為幾個(gè)大的群體進(jìn)行本地服務(wù)和多播服務(wù)。文獻(xiàn)[9]提出了一種利用集中性來輔助D2D對匹配的機(jī)制。文獻(xiàn)[10]將實(shí)際地理因素和社交信息相結(jié)合介紹了一種復(fù)合的分組辦法。文獻(xiàn)[11]通過兩個(gè)層面(離線社交層和在線社交層)的研究提出了優(yōu)化D2D通信的一個(gè)社交認(rèn)知方案。文獻(xiàn)[12]提出了一種基于社交網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新性的流量下載結(jié)構(gòu)模型,從而有效提高用戶的流量下載容量。

    以上研究雖然加入了對社交屬性的考量,但是并未針對用戶狀態(tài)實(shí)時(shí)變化的情況提出高效的D2D分組轉(zhuǎn)發(fā)策略,而考慮到實(shí)際場景中用戶往往具有很強(qiáng)的移動性,因此本文提出一種利用社交屬性的D2D分組轉(zhuǎn)發(fā)策略。該策略利用中餐館(Chinese Restaurant Process,CRP)算法,結(jié)合包括社交關(guān)系、興趣相似度和集中度在內(nèi)的社交屬性,為高移動性下的D2D分組轉(zhuǎn)發(fā)提供了可行的方案。最后通過仿真表明,該算法可以提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?,提升頻譜利用率,減輕基站由于重復(fù)下載冗余內(nèi)容所導(dǎo)致的壓力。

1 系統(tǒng)模型

    本文考慮經(jīng)典的單蜂窩超密集網(wǎng)絡(luò)場景,即單個(gè)蜂窩內(nèi)擁有大量UE(如校園和辦公室)。用戶不僅可以通過傳統(tǒng)的蜂窩鏈路從基站獲取數(shù)據(jù),也可以通過D2D鏈路從鄰近的用戶處獲取。考慮到移動用戶的具體位置是實(shí)時(shí)變動的,本文利用動態(tài)的CRP算法來對用戶分組和資源分配。

    CRP算法通過模仿客人到達(dá)餐廳后選擇與人共用一桌還是自己單獨(dú)成桌的過程,將每一個(gè)新到達(dá)的D2D用戶分配進(jìn)既存的組內(nèi)或獨(dú)立成組。第一個(gè)到達(dá)的用戶獨(dú)立成組,當(dāng)用戶n到來時(shí),前面到來的用戶已經(jīng)被分為了K個(gè)組,已有的D2D組可以用ξ={c1,c2,c3,…,ck}表示。用戶間的社交關(guān)系通過一個(gè)上三角矩陣D來表示,D中非零元素可選值為q1、q2和q3,表示3種不同社交關(guān)系的親密程度,分別為陌生人、朋友和家人。用戶的興趣愛好以一個(gè)擁有5個(gè)元素的數(shù)組表示,元素可以取值為0或1,分別代表該用戶是否擁有此愛好。連接時(shí)間則通過另一個(gè)上三角矩陣F來表示,通過該矩陣能夠得到兩用戶的連接頻率或集中度。如圖2,可以由社交屬性計(jì)算出用戶加入組ci的概率Pi(n),并依此概率隨機(jī)加入組ci或獨(dú)立成組。然后,根據(jù)計(jì)算出的分組活躍度為分組選擇合適的蜂窩用戶進(jìn)行資源復(fù)用,活躍度高的組分配擁有更多資源的蜂窩用戶。

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2 D2D通信中利用社交屬性進(jìn)行分組轉(zhuǎn)發(fā)的策略

    文獻(xiàn)[5]提出了可能應(yīng)用于D2D通信的4個(gè)主要的社交網(wǎng)絡(luò)屬性,主要包括了社交關(guān)系、社會群體、集中性、橋接屬性等,本文重點(diǎn)關(guān)注其中的社交關(guān)系、社會群體和集中性的概念。

2.1 社交關(guān)系

    社交關(guān)系代表了用戶之間的關(guān)系親密程度。通常用戶會更傾向于與朋友或家人分享自己設(shè)備中的私人信息,而對陌生人持保守態(tài)度,因此本文基于社交信任度的概念,引入用戶間社交距離的概念,以此來提升D2D轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制的安全性?;谖墨I(xiàn)[10],引入社交距離的概念為:

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其中p(n,l)∈[0,1]為用戶n和用戶l之間的社交信任度,兩個(gè)用戶間的社交信任度p(n,l)越大,則社交距離越短。

2.2 社會群體

    社會群體代表了用戶間的興趣相似度。正如同一句古語“物以類聚,人以群分”,興趣愛好相似的用戶設(shè)備上可能會擁有其他用戶也需要的文件,通過將擁有共同興趣的人分為一組,當(dāng)用戶申請?jiān)撐募r(shí),便可以直接在組內(nèi)通過D2D進(jìn)行文件傳輸,而無需通過基站重復(fù)下載。因此,基于文獻(xiàn)[13],引入加權(quán)余弦興趣相似性的概念用于衡量兩個(gè)用戶間的興趣異同:

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2.3 集中度

    集中度傳統(tǒng)的定義是,在連通圖中,任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的最短路徑經(jīng)過當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的次數(shù)的總和。在本文中,集中度代表了哪些用戶傾向于更頻繁地與其他用戶通信,集中度越高則通信頻率相對更高。在此,本文定義一個(gè)連接間隔的概念:

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    由于θc高的組可能同時(shí)進(jìn)行多個(gè)D2D通信,為了保證通信質(zhì)量,將對該組分配擁有更多資源塊的蜂窩用戶,以避免在高峰期產(chǎn)生擁塞,同時(shí)提升頻譜效率,改善QoS。

2.4 利用S-CRP算法對用戶進(jìn)行分組和資源分配

    本文在提出的CRP算法中加入了社交屬性,為與傳統(tǒng)CRP算法相區(qū)分,下文稱之為S-CRP算法,即社交感知的CRP算法。根據(jù)式(1)、式(5)可以得到用戶n選擇用戶l為D2D通信伙伴的概率為:

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    除了需要滿足地理相近性條件之外,還需要考慮組ci中用戶的數(shù)量是否已達(dá)到上限,若已達(dá)到上限,就不能再接收新到達(dá)的用戶n,因此定義gci為:

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    很顯然,當(dāng)μn,ci為1時(shí),意味著用戶n滿足加入組ci的條件,可以依據(jù)式(11)中的概率加入組ci或獨(dú)立成組;反之,用戶n不滿足加入組ci的條件,加入組ci的概率為0。

    當(dāng)分組完成后,可根據(jù)式(3)計(jì)算出相應(yīng)的θc值,高θc值的分組傾向于高頻連接,即可能同時(shí)處理多個(gè)D2D連接,因此會被分配給擁有更多資源塊的蜂窩用戶進(jìn)行復(fù)用,以保證其性能。

    綜上所述,本文提出的利用社交屬性的D2D分組轉(zhuǎn)發(fā)策略流程如圖3所示。

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3 仿真分析

    為了驗(yàn)證本文所提出的轉(zhuǎn)發(fā)策略的有效性,本文利用MATLAB在單蜂窩場景下對比隨機(jī)算法、傳統(tǒng)CRP算法和提出的S-CRP算法的性能差異。通常進(jìn)行D2D分組轉(zhuǎn)發(fā)有兩種模式:全雙工模式與半雙工模式,考慮到全雙工模式工作時(shí),組長D2D同時(shí)接收和發(fā)送數(shù)據(jù)會產(chǎn)生嚴(yán)重的自干擾,本次仿真將工作于半雙工模式下。蜂窩半徑為500 m,D2D用戶均勻地隨機(jī)分布于蜂窩內(nèi)。D2D用戶與BS之間的大規(guī)模路徑損耗指數(shù)為h=3.5,D2D用戶之間的為h=4。同時(shí),令CRP參數(shù)α=0.1,σ2=-90 dBm,BS功率PB=0.2 mW,D2D用戶傳輸功率PD=0.1 mW。q1、q2和q3表示3種不同社交關(guān)系的親密程度,分別為陌生人、朋友和親人,即式(1)中p(n,l)的可能值。

    首先,如圖4所示,隨著蜂窩內(nèi)D2D用戶數(shù)量從20增至100,3種算法的數(shù)據(jù)傳輸速率都有顯著的提高,本文提出的S-CRP算法提高尤為顯著,在用戶數(shù)相同情況下,S-CRP擁有更高的數(shù)據(jù)傳輸速率。同時(shí),將分組用戶數(shù)量上限Nmax由5提升至10可以進(jìn)一步提升兩種CRP算法的總體數(shù)據(jù)傳輸速率。這是由于隨著蜂窩內(nèi)D2D用戶數(shù)量增多,用戶通過D2D方式獲取數(shù)據(jù)的比例不斷提升,因而單位帶寬所能提供的數(shù)據(jù)傳輸能力也因此倍增,大幅提升了頻譜效率。而本文提出的S-CRP算法由于考慮了用戶間的興趣距離,參與D2D獲取數(shù)據(jù)的用戶數(shù)更多,因此倍增現(xiàn)象更加明顯。同時(shí)分組用戶數(shù)量上限Nmax的提高允許更多的用戶參與到D2D通信中來,也將使數(shù)據(jù)傳輸速率得到提升。

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    其次,組內(nèi)距離上限dmax也會對傳輸速率產(chǎn)生影響。如圖5,隨著dmax的增加,隨機(jī)算法的數(shù)據(jù)傳輸速率不斷下降,而傳統(tǒng)CRP算法和S-CRP算法的數(shù)據(jù)傳輸速率則在經(jīng)歷了快速上漲后慢慢回落,S-CRP算法總體優(yōu)于傳統(tǒng)CRP算法。這是由于傳統(tǒng)CRP和S-CRP算法在dmax增加初期,組內(nèi)共享D2D用戶數(shù)量增多導(dǎo)致總傳輸速率提升,然而隨著dmax的不斷上升,D2D用戶通信時(shí)過遠(yuǎn)的距離造成了信道質(zhì)量的下降,組長UE發(fā)送數(shù)據(jù)的速率變小,盡管此時(shí)組內(nèi)用戶數(shù)仍不斷增多,總傳輸速率依舊呈下降態(tài)勢。S-CRP算法由于考慮了社交屬性,組內(nèi)并發(fā)式多人D2D通信更多,因而總體表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)CRP。而隨機(jī)算法由于無法分享多人D2D數(shù)據(jù)共享的紅利,同時(shí)dmax的增加造成數(shù)據(jù)傳輸速率下降,因而總傳輸速率持續(xù)下降。

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    除上文提及的dmax和Nmax之外,p(n,l)也是影響整體表現(xiàn)的因素之一,圖6展示了不同q1、q2和q3取值時(shí)所需的信道數(shù)量,可以發(fā)現(xiàn),隨著用戶數(shù)量的增多,所需信道的數(shù)量呈整體上升趨勢。在同等用戶數(shù)下,q1、q2和q3取值更高的情況下明顯所需信道較少,這是由于信任度高的情況下,通過D2D轉(zhuǎn)發(fā)方式進(jìn)行共享的用戶數(shù)更多,因而無需頻繁地重復(fù)向BS申請數(shù)據(jù)。

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4 結(jié)論

    本文提出了一種利用社交屬性的D2D分組轉(zhuǎn)發(fā)策略,該策略同時(shí)考慮了D2D分組方案,組長UE的選擇和D2D資源分配等問題。理論分析和仿真結(jié)果表明,該策略可以在考慮安全性的同時(shí)提升頻譜效率,減輕基站負(fù)載。同時(shí),這也為利用社交屬性改善D2D通信表現(xiàn)提供了新的思路。

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