发明公布-2017109466316-一种确定D2D网络模型的方法及评估D2D网络模型性能的方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN107612745A
(43)申请公布日2018.01.19
(21)申请号201710946631.6
(22)申请日2017.10.12
(71)申请人北京科技大学
地址100083北京市海淀区学院路30号
(72)发明人马忠贵王琳琳宋佳倩
(74)专利代理机构北京市广友专利事务所有限
责任公司11237
代理人张仲波
(51)Int.Cl.
H04L12/24(2006.01)
H04W4/70(2018.01)
H04W16/18(2009.01)
H04W24/06(2009.01)

权利要求书3页说明书14页附图4页
(54)发明名称
一种确定D2D网络模型的方法及评估D2D网
络模型性能的方法
(57)摘要
本发明提供一种确定D2D网络模型的方法及
评估D2D网络模型性能的方法，能够提高网络中
D2D用户与蜂窝用户的覆盖概率及D2D网络的区
域频谱效率。所述确定D2D网络模型的方法包括：
基于蜂窝用户与D2D用户共存的异构网络，将蜂
窝网络建模为泊松点过程；在宏基站周围设立隔
离圈，使处在隔离圈内的D2D用户不能复用蜂窝
用户的资源，并使用泊松孔过程与托马斯簇过程
相结合的方式对聚集成簇的D2D网络进行建模，
得到基于泊松孔簇过程的D2D网络模型。本发明
适用于D2D异构网络部署领域。
CN107612745A
CN107612745A权利要求书1/3页

1.一种确定D2D网络模型的方法，其特征在于，包括：
基于蜂窝用户与D2D用户共存的异构网络，将蜂窝网络建模为泊松点过程；
在宏基站周围设立隔离圈，使处在隔离圈内的D2D用户不能复用蜂窝用户的资源，并使
用泊松孔过程与托马斯簇过程相结合的方式对聚集成簇的D2D网络进行建模，得到基于泊
松孔簇过程的D2D网络模型。
2.根据权利要求1所述的确定D2D网络模型的方法，其特征在于，D2D用户簇中心服从泊
松孔过程；
在托马斯簇过程中，每个D2D用户围绕D2D用户簇中心服从独立对称正态分布。
3.根据权利要求1所述的确定D2D网络模型的方法，其特征在于，以每个宏基站为中心
设置一个半径为预设值的隔离圈，并令蜂窝用户位于隔离圈内，只有隔离圈内的蜂窝用户
才能被宏基站选择用来给D2D用户提供复用的资源；
对于聚簇的D2D用户，若D2D用户簇中心位于隔离圈内，则该簇中所有的D2D用户将不能
被激活；
对于聚簇的D2D用户，若D2D用户簇中心位于隔离圈外，则该簇中所有的D2D用户将处于
激活状态；
其中，网络中激活的D2D用户的位置分布服从泊松孔簇过程。
4.一种评估权利要求1所述D2D网络模型性能的方法，其特征在于，包括：
根据得到的D2D网络模型，基于泊松孔簇过程进行分析推导，得到D2D网络中D2D用户的
信干比模型与蜂窝用户的信干比模型；
对D2D网络中D2D用户的信干比模型与蜂窝用户的信干比模型进行分析，得到干扰分布
模型；
确定D2D网络中D2D用户的覆盖概率模型与蜂窝用户的覆盖概率模型；
根据得到的干扰分布模型及确定的D2D网络中D2D用户的覆盖概率模型与蜂窝用户的
覆盖概率模型，确定D2D网络中D2D用户的覆盖概率及蜂窝用户的覆盖概率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述D2D网络中D2D用户的信干比模型的表
达式为：

其中，γD表示D2D用户的信干比，PD表示D2D用户的发射功率，hD表示D2D用户发送功率

的瑞利衰落系数，α表示路径衰落指数，a0表示典型D2D发射机相对于簇中心x0的位置，

表示D2D用户受到的簇内干扰，表示D2D用户受到的簇间干扰，IB,D表示D2D用户受到的网
络中所有宏基站的干扰，||·||代表欧氏范数；
所述D2D网络中蜂窝用户的信干比模型的表达式为：

其中，γC表示蜂窝用户的信干比，PB表示宏基站的发射功率，hB表示蜂窝用户发送功率

的瑞利衰落系数，||z0||表示蜂窝用户到服务宏基站的距离，IB,C表示蜂窝用户受到的网络

中除服务宏基站以外其他宏基站对其的干扰，ID,C表示网络中所有激活的D2D发射机对蜂窝

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CN107612745A权利要求书2/3页
用户的干扰。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述干扰分布模型包括：D2D用户的簇内干
扰分布模型、D2D用户的簇间干扰分布模型、D2D用户受到的网络中所有宏基站的干扰分布
模型、蜂窝用户受到的网络中除服务宏基站以外其它宏基站的干扰分布模型、蜂窝用户受
到的网络中所有激活的D2D发射机的干扰分布模型；其中，
所述D2D用户的簇内干扰分布模型表达式：

其中，表示以x0为簇中心的代表簇中同时活跃的D2D发射机的集合，a表示集合中
的元素；
所述D