5G 车联网信道资源分配策略研究

2023-08-25 05:00谢于晨
中阿科技论坛(中英文) 2023年8期
关键词:乘子拉格朗资源分配

谢于晨

(江西科技学院信息工程学院,江西 南昌 330200)

车联网是移动通信网络的研究热点。在当前5G环境下,车联网面临巨大的考验,如海量接入需求、服务质量的高要求、数据传输的高速率等。

随着车辆数量增加及自动驾驶的发展,5G车联网的业务需求越来越多样,其整体需求可概括为两个方面:一是与交通安全相关的业务,即安全类业务[1],该类业务主要涉及汽车行驶过程中可能遇到的安全问题,其优先级别是最高的;二是与交通安全不相干的其他业务[2],如交通效率类、娱乐生活类业务等,前一种需求的安全级别高于娱乐生活业务,但低于安全相关业务。为提高5G车联网的整体信道传输速率,本文将根据三种不同类型的业务进行分级分片处理,以实现信道资源的自适应分配。

1 5G车联网架构

根据前面三种业务需求,研究中提出了一种侧重于网络接入及资源管理方面的车联网组网架构,如图1所示。

图1 5G车联网架构

从图1可以看到,该网络架构包括四层,即应用层、控制层、处理层、终端层。控制层由若干宏基站(MBS)组成,主要完成资源分配、切片处理等工作;处理层由小基站(SBS)组成,主要完成数据处理等工作;应用层完成三类业务的需求处理;终端层完成数据采集工作。

2 信道资源分配策略分析

2.1 问题分析

以高传输速率为目标,在进行资源分配时,先要明确问题所在。从前面构建的5G车联网网络架构可以看到,5G车联网中有1个宏基站MBS和N个小基站SBS。在研究过程中,主要考虑处理层的资源分配。根据车联网的三类业务需求,研究中使用网络切片技术[3]将处理层分为三个切片,并以m∈{1,2,3}分别表示安全业务传输(车-车通信,V2V)、交通效率业务传输(车-基础设施通信)和娱乐业务传输(车-基础设施通信)。

假定车联网网络中总用户数量为I,系统带宽分为J个资源块(PRB),每个PRB带宽为B,小基站N个,每个小基站都是单天线配置,且每个小基站的最大发射功率为Pn。同时,假设网络信道为衰落信道,其信道增益为载波分配因子,其值为1时表示载波已分配给当前用户,否则表示不分配当前用户。切片1为全双工通信,考虑上下行双向链路,切片2和切片3中为半双工通信,只需考虑下行单向链路。

2.2 系统传输速率分析

在切片1(V2V通信)中,相邻车辆使用端到端的直通方式传输,且采用SCMA编码机制来相互发送安全业务消息,即切片1为SCMA与全双工通信结合。根据SCMA机制及信道容量的定义可以得到切片1的速率为

切片2为交通效率业务,采用传统OFDMA接入机制[4],则有其速率为

切片3为娱乐相关业务,同样采用OFDMA机制,则其速率为

研究中以提高系统的总速率为目标,由前面可得到系统总传输速率为

为获得尽可能大的传输速率,可以通过求解V最大值,以得到最优的资源分配策略。接下来求解上式的最大值。

为便于简化目标函数的最优化求解,同时又能提高系统性能,这里引入一个常量F来解决非安全业务中收发双方间的同频干扰问题,即用F替换,则有

最后采用拉格朗日对偶下的迭代算法对系统的总传输速率V求解得到最优分配方案。

2.3 拉格朗日求解

为求上式最优解,这里首先写出它的拉格朗日函数,表示如下:

其中,μn和αj分别为单基站总功率约束的拉格朗日乘子、资源块总功率约束的拉格朗日乘子;βn,j和λn,i分别为PRB中用户数量约束及SCMA编码时码本和有关的乘子向量;γ1,i和γ2,i为优先级调节参数;ωn为资源块速率约束的拉格朗日乘子;θn.j为非安全类业务正交性约束的乘子向量;σi为同频干扰约束相关的乘子。

1)问题分解。将问题分解为2个部分:先固定拉格朗日乘子,求出最大值;再利用梯度法改变拉格朗日乘子,依次求出拉格朗日乘子时所有最大值的最小值,用公式表示即为

同时使用对偶分解,将上式分解为与拉格朗日乘子相关的子问题。

3 仿真及结果分析

3.1 仿真环境搭建

为验证策略的有效性,根据前面提出的资源分配策略要求,以MATLAB为平台搭建如下的仿真测试环境:假定该测试场景中用户数有12个;信道模型为瑞利衰减信道,衰减因子为2,噪声功率设置为–131 dB;子载波的带宽为19.5 kHz;小基站(SBS)数量为1~6个,其功率阈值为4 W;资源块(PRB)数为1~6个,其功率阈值为0.8 W。

3.2 仿真及结果分析

本次仿真测试将从三个方面进行,即干扰温度对系统性能的影响、不同接入策略下的性能比较以及不同算法处理下性能的比较。

(1)验证在多用户环境下干扰温度常量F与资源块对系统总速率的影响。假定干扰温度F分别为0.1、0.3、0.6、0.8、1,经过仿真得到如图2所示结果。

图2 干扰温度F与资源块变化时对系统总速率的影响

在图2中,从纵向看,PRB数相同时,干扰温度越大,系统总传输速率越小;从横向看,干扰温度F一定时,资源块数量增加,则系统总速率将随之增加,资源块数少时增加幅度大,当资源块数一定时,系统总传输速率会随着干扰温度的增加而下降,说明干扰温度对系统总速率有抑制作用,故而可以得到干扰温度对系统总体性能产生抑制性的影响。

(2)各种通信机制的性能比较。课题研究中所提的车联网中,切片1的车-车通信采用SCMA接入机制结合全双工传输方式。为了验证本研究提出的通信机制的性能是否优于传统机制,这里将其与半双工下的SCMA接入、半双工下的OFDMA接入两种方案进行仿真比较。本次比较将从资源块(PRB)数变化的角度去观察,如图3所示。

图3 PRB变化时三种技术方案性能比较

从图3可以得到,资源块数上升,三种方案的系统总速率都有所增长,但是本研究所提的“SCMA+全双工技术”方案系统总速率总是优于其他两种方案,从而可以得出结论:5G车联网中采用SCMA+全双工技术,其对系统总速率的影响要明显优于传统的车联网通信技术方案。

(3)不同策略的性能比较。这部分将所提出的拉格朗日对偶处理的资源分配策略与载波随机分策略、功率平均分配策略进行了比较,仿真结果如图4所示。

图4 三种算法下资源块变化时对总速率的比较

通过观察图4可以发现,不同分配策略下系统总速率都会随着资源块PRB的增加而增加,但PRB数目相同时,本研究所提的拉格朗日对偶算法策略系统总速率要大于载波随机分配和功率平均分配策略,即基于拉格朗日对偶的分配策略在提高系统总传输速率方面要优于其他两种处理方案。

本次仿真过程都是以系统的总速率为目标,分别从不同方面对研究所提方案与传统方案做了对比。通过比较分析可以看出,研究所提基于拉格朗日对偶的SCMA+全双工方案在提高系统速率上效果是显而易见的,也就说明其对提高系统性能是有一定优势的。

4 结语

随着5G的广泛应用,5G+车联网也面临着巨大的挑战。本文搭建了5G车联网下的组网模型,以网络切片技术、SCMA与OFDMA相结合的接入技术为核心,以优化系统的传输速率为出发点,提出了一种5G环境下车联网信道资源分配策略,并从不同方面给出仿真结果,通过分析可以得出,本策略对于系统资源能做到合理化分配,对系统传输速率的提升有一定作用。5G车联网除了高速率需求外,还有众多需求有待解决,为此,5G新技术将给车联网的发展带来更进一步的飞跃。

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