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摘要： 在蜂窝网络中通过复用蜂窝系统中已使用的频谱资源，来增加蜂窝系统的频谱利用率，减少基站的负载.同时，通过使用模糊C均值（FCM）算法对复用相同资源的设备间 （D2D） 通信用户对进行分簇，达到减小复用同频带D2D通信用户对（DU）之间干扰的目的.通过贪婪算法对每一簇DU对进行资源分配，达到减小蜂窝用户与DU之间的干扰的目的.仿真结果显示，相比于随机分簇和随机复用的资源分配方案，FCM算法与贪婪算法的资源分配方案更有效地提高了系统总容量.
关键词： 设备间通信； 资源分配； 模糊C均值算法； 贪婪算法；
中图分类号： TN 929.5 文献标志码： A 文章编号： 10005137（2017）01003705
Abstract： To reduce the base station load，spectrum utilization in cellular network is increased by reusing the spectrum that has been used.At the same time，the users that use same spectrum are clustered via using the fuzzy cmeans （FCM） algorithm to reduce interference among devicetodevice （D2D） users who use the same frequency.Resource allocation is realized by using greedy algorithm to reduce interference between D2D users and cellular users.The simulation result shows that，compared with random clustering and random resource allocation，resource allocation scheme based on the FCM algorithm and greedy algorithm can improve system capacity more effectively.
Key words： devicetodevice communication； resource allocation； fuzzy cmeans algorithm； greedy algorithm
0 引 言
第三代合作伙伴计划（3GPP ）定义了LTEA（Long Term EvolutionAdvanced）架构，并提出了一些新的技术来满足100 Mbit/s～1 Gbit/s的数据传输要求[1].移动通信能够使用的频谱资源十分有限，设备间（D2D）通信能够提升系统的频谱利用率，减少发射功率损耗，而提高蜂窝系统的通信速率，因此得到了广泛关注.D2D通信在复用蜂窝网络中的上行资源时会干扰基站接收信号，在复用下行资源时干扰传统蜂窝用户（CU）接收信号，如何减少D2D通信对蜂窝通信的干扰成为D2D通信研究的课题.
Janis等[1]介绍了在LTE蜂窝网络中实现D2D通信所需的标准化工作.杨敬文等[2]在已知信道状态信息的情况下，在发射端进行预编码处理，修正发射端的预编码矩阵和接收端的干扰抑制矩阵直至优化的目标函数收敛，提高了多进多出（MIMO）系统的性能.Sun等[3]采用socialaware的感知技术，并结合D2D通信资源分配方案来最大限度地提高网络利用率.Gu等[4]通过调度小区边缘对称区域的D2D通信对来减小D2D通信对之间的干扰，但该方案在小区覆盖区域较小，建筑物稀少的情况下不太實用.Wang等[5]将小区边缘地区划分为若干个区域，并定义了3种区域划分方式，对称区域所在D2D通信用户（DU）同时共享同一CU的频谱资源.但是由于是基于坐标位置的硬性划分，因此存在一定的局限性.Li等[6]用D2D通信复用上行链路资源，为了减小D2D通信对基站（BS）的干扰，将资源分配问题构造成一个混合整数线性规划，但由于计算复杂，利用信道增益信息提出一种贪婪启发式算法来完成资源分配的优化.Cai等[7]介绍了基于着色理论的资源分配方案，减少D2D通信对CU产生的干扰.
本文作者针对单小区蜂窝系统中容量最大化的问题，提出了一种基于模糊C均值算法（FCM）分簇与贪婪算法的资源分配方案，在允许多个DU复用一个CU的单小区系统模型中，通过FCM算法对DU进行分簇，再使用贪婪算法对每一簇的DU进行资源分配，减小DU与CU、DU之间的干扰，提升系统总容量.
1 系统模型
图1为系统模型，图1中BS为蜂窝小区基站，CU1，CU2为CU终端，D2D_R，D2D_T分别为D2D通信的接收、发送终端.假设蜂窝系统中D2D通信是可行的，并且在带宽有限的蜂窝网络中，允许多个D2D通信对复用同一个CU的频带资源，CU受到的干扰来自复用同频带资源的多个D2D通信对.D2D通信接收端受到的干扰来自复用同频率的其他D2D通信对及所复用的CU.和用户设备相比，基站具有更强大的抗干扰能力和处理能力，另一方面，蜂窝网络上下行数据量具有不对称性，相比于下行链路资源，上行资源更未充分利用，本研究复用蜂窝系统的上行资源.因此，如何对网络中的资源进行分配，以增大同频率DU对之间的欧氏距离，蜂窝与D2D通信之间的欧氏距离，成为提升小区容量的关键问题.CU与DU通信速率为[3]
（9），（10） 式循环迭代得到满足要求的聚类中心和隶属度矩阵.FCM聚类算法的具体步骤为：首先设定参数c和m，之后给出初始隶属度矩阵U（0） [4]，然后利用 （10） 式计算新的聚类中心vi，利用 （9） 式计算新的隶属度矩阵，如果Uk+1-Uk≤1，则停止迭代.采用FCM算法将DU对的接收端的位置进行分簇，结果如图2，3所示，图3中不同的标号代表不同的簇，其中原点坐标为基站的位置. 对蜂窝小区内的DU分簇后，再用贪婪算法进行资源信道的选择.贪婪算法解是在某种意义上的局部最优解[5].通过贪婪算法计算每簇中D2D通信接收端与CU的距离，从而确定该簇的频率复用情况[6].例如，找出相距CU最远的两个DU，使该DU复用其CU的频谱资源，之后再从剩余的用户中找到D2D通信与CU距离最远的两个用户，使DU复用该CU的频谱资源.依次类推，每簇中DU资源复用的情况如图4，5所示.图4中连线旁的数字序号代表贪婪算法选择的先后顺序.在第一簇D2D通信组中，首先终端du1选择复用同频带干扰最小的CU（cu1），终端du2再从剩余的CU中选择同频带干扰最小的用户cu2.同理，在图5中第二簇D2D通信组中，du7复用cu2的频带资源进行D2D通信，du6复用cu1的频带资源进行D2D通信.
4 仿真分析与结果
对本方案的性能进行仿真验证.（10） 式中的参数m=2，小区为单蜂窝小区，其他仿真参数为：小区半径为500 m，簇半径为100 m，d km蜂窝链路路径损耗为：128.1+37.6lg d，D2D通信链路路径损耗为127+30lg d，噪声频谱密度为-174 dBm/Hz，系统带宽为5 MHz，基站发送功率为46 dBm，CU最大发送功率为24 dBm，DU最大发送功率为20 dBm，N=6，M=6，7，…，15，c=3，D2D通信对最大距离为40 m.
将仿真结果与蜂窝系统中随机的资源分配方案的性能方针结果比较，将两种方案迭代10次求平均值如图6所示.从图6中可以看出，相比于随机资源分配的蜂窝通信模式，D2D通信复用蜂窝系统频带资源时，FCM与贪婪算法相结合的频带资源分配方案可有效减少同频带用户之间的干扰，系统的总容量（总速率）得到相对提升.
5 结 论
设计了一种结合FCM分簇算法与贪婪算法的资源分配方案.首先将DU对按照地理位置及之间的欧式距离进行分簇，每一个D2D通信簇分别复用相同的频带资源集，减小DU对之间的同频带干扰.再经过贪婪算法选择出D2D通信对CU上行频带资源的复用情况，使得DU对CU的上行干扰进一步的减小.仿真结果表明，在D2D通信对数量相同的情况下，相比于随机频带资源分配方案，本方案提升了小区的通信总速率.随着D2D通信对数量的增多，本方案提升系统总速率就越明显.但本方案需要用户向基站传输基站中用户的位置信息，用以进行分簇和频带资源分配，占用了一定的带宽资源，因此仍有待进一步优化.
参考文献：
[1] Janis P，Yu C H，Doppler K，et al.Devicetodevice communication underlaying cellular communications systems [J].International Journal of Communications Network & System Sciences，2009，2（3）：169-178.
[2] 楊敬文，李莉，邱昊.对称无线网络下干扰对齐算法的研究 [J].上海师范大学学报（自然科学版），2015，44（1）：32-38.
Yang J W，Li L，Qiu H.Distributed interference alignment iterative algorithms in symmetric wireless network [J].Journal of Shanghai Normal University（Natural Sciences），2015，44（1）：32-38.
[3] Sun J，Zhang T，Liang X，et al.Uplink resource allocation in interference limited area for D2Dbased underlaying cellular networks [C]//IEEE.IEEE Vehicular Technology Conference，Nanjing：IEEE，2016.
[4] Gu J，Bae S J，Choi B G，et al.Dynamic power control mechanism for interference coordination of devicetodevice communication in cellular networks [C]// IEEE.IEEE Third International Conference on Ubiquitous and Future Networks （ICUFN），Dalian：IEEE，2011.
[5] Wang H，Chu X.Distanceconstrained resourcesharing criteria for devicetodevice communications underlaying cellular networks [J].Electronics Letters，2012，48（9）：528-530.
[6] Li Y，Gursoy M C，Velipasalar S.Joint mode selection and resource allocation for D2D communications under queueing constraints [C]// IEEE.IEEE Conference on Computer Communications Workshops，San Francisco：IEEE，2016.
[7] Cai X J，Zheng J，Zhang Y.A Graphcoloring based resource allocation algorithm for D2D communication in cellular networks [J].IEEE International Conference on Communications （ICC），2015，64（8）：5429-5434.
（责任编辑：顾浩然，郁 慧）
关键词： 设备间通信； 资源分配； 模糊C均值算法； 贪婪算法；
中图分类号： TN 929.5 文献标志码： A 文章编号： 10005137（2017）01003705
Abstract： To reduce the base station load，spectrum utilization in cellular network is increased by reusing the spectrum that has been used.At the same time，the users that use same spectrum are clustered via using the fuzzy cmeans （FCM） algorithm to reduce interference among devicetodevice （D2D） users who use the same frequency.Resource allocation is realized by using greedy algorithm to reduce interference between D2D users and cellular users.The simulation result shows that，compared with random clustering and random resource allocation，resource allocation scheme based on the FCM algorithm and greedy algorithm can improve system capacity more effectively.
Key words： devicetodevice communication； resource allocation； fuzzy cmeans algorithm； greedy algorithm
0 引 言
第三代合作伙伴计划（3GPP ）定义了LTEA（Long Term EvolutionAdvanced）架构，并提出了一些新的技术来满足100 Mbit/s～1 Gbit/s的数据传输要求[1].移动通信能够使用的频谱资源十分有限，设备间（D2D）通信能够提升系统的频谱利用率，减少发射功率损耗，而提高蜂窝系统的通信速率，因此得到了广泛关注.D2D通信在复用蜂窝网络中的上行资源时会干扰基站接收信号，在复用下行资源时干扰传统蜂窝用户（CU）接收信号，如何减少D2D通信对蜂窝通信的干扰成为D2D通信研究的课题.
Janis等[1]介绍了在LTE蜂窝网络中实现D2D通信所需的标准化工作.杨敬文等[2]在已知信道状态信息的情况下，在发射端进行预编码处理，修正发射端的预编码矩阵和接收端的干扰抑制矩阵直至优化的目标函数收敛，提高了多进多出（MIMO）系统的性能.Sun等[3]采用socialaware的感知技术，并结合D2D通信资源分配方案来最大限度地提高网络利用率.Gu等[4]通过调度小区边缘对称区域的D2D通信对来减小D2D通信对之间的干扰，但该方案在小区覆盖区域较小，建筑物稀少的情况下不太實用.Wang等[5]将小区边缘地区划分为若干个区域，并定义了3种区域划分方式，对称区域所在D2D通信用户（DU）同时共享同一CU的频谱资源.但是由于是基于坐标位置的硬性划分，因此存在一定的局限性.Li等[6]用D2D通信复用上行链路资源，为了减小D2D通信对基站（BS）的干扰，将资源分配问题构造成一个混合整数线性规划，但由于计算复杂，利用信道增益信息提出一种贪婪启发式算法来完成资源分配的优化.Cai等[7]介绍了基于着色理论的资源分配方案，减少D2D通信对CU产生的干扰.
本文作者针对单小区蜂窝系统中容量最大化的问题，提出了一种基于模糊C均值算法（FCM）分簇与贪婪算法的资源分配方案，在允许多个DU复用一个CU的单小区系统模型中，通过FCM算法对DU进行分簇，再使用贪婪算法对每一簇的DU进行资源分配，减小DU与CU、DU之间的干扰，提升系统总容量.
1 系统模型
图1为系统模型，图1中BS为蜂窝小区基站，CU1，CU2为CU终端，D2D_R，D2D_T分别为D2D通信的接收、发送终端.假设蜂窝系统中D2D通信是可行的，并且在带宽有限的蜂窝网络中，允许多个D2D通信对复用同一个CU的频带资源，CU受到的干扰来自复用同频带资源的多个D2D通信对.D2D通信接收端受到的干扰来自复用同频率的其他D2D通信对及所复用的CU.和用户设备相比，基站具有更强大的抗干扰能力和处理能力，另一方面，蜂窝网络上下行数据量具有不对称性，相比于下行链路资源，上行资源更未充分利用，本研究复用蜂窝系统的上行资源.因此，如何对网络中的资源进行分配，以增大同频率DU对之间的欧氏距离，蜂窝与D2D通信之间的欧氏距离，成为提升小区容量的关键问题.CU与DU通信速率为[3]
（9），（10） 式循环迭代得到满足要求的聚类中心和隶属度矩阵.FCM聚类算法的具体步骤为：首先设定参数c和m，之后给出初始隶属度矩阵U（0） [4]，然后利用 （10） 式计算新的聚类中心vi，利用 （9） 式计算新的隶属度矩阵，如果Uk+1-Uk≤1，则停止迭代.采用FCM算法将DU对的接收端的位置进行分簇，结果如图2，3所示，图3中不同的标号代表不同的簇，其中原点坐标为基站的位置. 对蜂窝小区内的DU分簇后，再用贪婪算法进行资源信道的选择.贪婪算法解是在某种意义上的局部最优解[5].通过贪婪算法计算每簇中D2D通信接收端与CU的距离，从而确定该簇的频率复用情况[6].例如，找出相距CU最远的两个DU，使该DU复用其CU的频谱资源，之后再从剩余的用户中找到D2D通信与CU距离最远的两个用户，使DU复用该CU的频谱资源.依次类推，每簇中DU资源复用的情况如图4，5所示.图4中连线旁的数字序号代表贪婪算法选择的先后顺序.在第一簇D2D通信组中，首先终端du1选择复用同频带干扰最小的CU（cu1），终端du2再从剩余的CU中选择同频带干扰最小的用户cu2.同理，在图5中第二簇D2D通信组中，du7复用cu2的频带资源进行D2D通信，du6复用cu1的频带资源进行D2D通信.
4 仿真分析与结果
对本方案的性能进行仿真验证.（10） 式中的参数m=2，小区为单蜂窝小区，其他仿真参数为：小区半径为500 m，簇半径为100 m，d km蜂窝链路路径损耗为：128.1+37.6lg d，D2D通信链路路径损耗为127+30lg d，噪声频谱密度为-174 dBm/Hz，系统带宽为5 MHz，基站发送功率为46 dBm，CU最大发送功率为24 dBm，DU最大发送功率为20 dBm，N=6，M=6，7，…，15，c=3，D2D通信对最大距离为40 m.
将仿真结果与蜂窝系统中随机的资源分配方案的性能方针结果比较，将两种方案迭代10次求平均值如图6所示.从图6中可以看出，相比于随机资源分配的蜂窝通信模式，D2D通信复用蜂窝系统频带资源时，FCM与贪婪算法相结合的频带资源分配方案可有效减少同频带用户之间的干扰，系统的总容量（总速率）得到相对提升.
5 结 论
设计了一种结合FCM分簇算法与贪婪算法的资源分配方案.首先将DU对按照地理位置及之间的欧式距离进行分簇，每一个D2D通信簇分别复用相同的频带资源集，减小DU对之间的同频带干扰.再经过贪婪算法选择出D2D通信对CU上行频带资源的复用情况，使得DU对CU的上行干扰进一步的减小.仿真结果表明，在D2D通信对数量相同的情况下，相比于随机频带资源分配方案，本方案提升了小区的通信总速率.随着D2D通信对数量的增多，本方案提升系统总速率就越明显.但本方案需要用户向基站传输基站中用户的位置信息，用以进行分簇和频带资源分配，占用了一定的带宽资源，因此仍有待进一步优化.
参考文献：
[1] Janis P，Yu C H，Doppler K，et al.Devicetodevice communication underlaying cellular communications systems [J].International Journal of Communications Network & System Sciences，2009，2（3）：169-178.
[2] 楊敬文，李莉，邱昊.对称无线网络下干扰对齐算法的研究 [J].上海师范大学学报（自然科学版），2015，44（1）：32-38.
Yang J W，Li L，Qiu H.Distributed interference alignment iterative algorithms in symmetric wireless network [J].Journal of Shanghai Normal University（Natural Sciences），2015，44（1）：32-38.
[3] Sun J，Zhang T，Liang X，et al.Uplink resource allocation in interference limited area for D2Dbased underlaying cellular networks [C]//IEEE.IEEE Vehicular Technology Conference，Nanjing：IEEE，2016.
[4] Gu J，Bae S J，Choi B G，et al.Dynamic power control mechanism for interference coordination of devicetodevice communication in cellular networks [C]// IEEE.IEEE Third International Conference on Ubiquitous and Future Networks （ICUFN），Dalian：IEEE，2011.
[5] Wang H，Chu X.Distanceconstrained resourcesharing criteria for devicetodevice communications underlaying cellular networks [J].Electronics Letters，2012，48（9）：528-530.
[6] Li Y，Gursoy M C，Velipasalar S.Joint mode selection and resource allocation for D2D communications under queueing constraints [C]// IEEE.IEEE Conference on Computer Communications Workshops，San Francisco：IEEE，2016.
[7] Cai X J，Zheng J，Zhang Y.A Graphcoloring based resource allocation algorithm for D2D communication in cellular networks [J].IEEE International Conference on Communications （ICC），2015，64（8）：5429-5434.
（责任编辑：顾浩然，郁 慧）