发明授权-2019103928255-一种基于神经网络的能量采集D2D通信资源分配方法.pdf

(19)国家知识产权局

(12)发明专利

(10)授权公告号CN110139282B
(45)授权公告日2023.01.31
(21)申请号201910392825.5H04W72/04(2009.01)
(22)申请日2019.05.13审查员王姣

(65)同一申请的已公布的文献号
申请公布号CN110139282A
(43)申请公布日2019.08.16
(73)专利权人南京邮电大学
地址210003江苏省南京市鼓楼区新模范
马路66号
(72)发明人朱琦苏娜
(74)专利代理机构南京苏高专利商标事务所
(普通合伙)32204
专利代理师向文
(51)Int.Cl.
H04W16/14(2009.01)
H04W16/22(2009.01)权利要求书2页说明书8页附图4页
(54)发明名称
一种基于神经网络的能量采集D2D通信资源
分配方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于神经网络的能量采
集D2D通信资源分配方法，该方法首先假设已知
所有时刻的系统信息，在满足蜂窝用户服务质量
的条件下利用KM算法为D2D组分配信道，考虑采
集能量的因果性和最大发送功率限制，分析不同
时段发送功率的大小关系得到离线功率优化分
配方法，然后考虑仅知道当前时刻的系统信息，
将离线功率分配的最优发送功率和影响发送功
率的系统参数作为训练数据集训练神经网络，得
到发送功率的优化模型，进一步提出在线功率优
化分配方法，最后考虑D2D用户的服务质量要求，
以最大化D2D组总容量为目标优化D2D组内两个
接收端的功率分配因子。本发明考虑共信道干扰
和能量采集约束，优化D2D用户的信道分配和功
率分配，可以提高D2D组的总容量。
CN110139282B
CN110139282B权利要求书1/2页

1.一种基于神经网络的能量采集D2D通信资源分配方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：用CU＝{CU1,CU2,...,CUm,...,CUM}和D＝{D1,D2,...,Dn,...,DN}分别表示蜂窝用户

集和D2D组集，其中CUm和Dn分别表示蜂窝用户m和D2D组n，M表示系统中蜂窝用户数，N表示系
统中D2D组数，每个D2D组包括一个D2D发送端和两个D2D接收端；

S2：初始化D2D组的候选蜂窝用户集Ω＝{Ω1,...,Ωn,...,ΩN}＝Φ，并令D2D用户的
发送功率取值为D2D用户的最大发送功率对所有D2D组n∈D，计算其分别复用M个信道
时蜂窝用户m∈CU的信干噪比并判断与的大小，如果则将蜂

窝用户m加入到D2D组n的候选蜂窝用户集Ωn中，反之，则不加入，其中表示蜂窝用户的信
干噪比阈值；
S3：求出D2D组n复用其候选蜂窝用户信道时在每个时段的最优功率分配因子，然后求
出D2D组n复用其候选蜂窝用户信道时在K个时段的总容量其中K表示总时段数；
S4：在得到N个D2D组分别复用其候选蜂窝用户信道的容量后，将容量作为D2D组n和
蜂窝用户m的权重，利用KM算法完成D2D组与蜂窝用户信道的最佳匹配；

S5：初始化tnm＝1，k＝1，其中tnm为迭代次数，En,k表示D2D发送端n在时段

k采集的能量，τe表示采集能量间隔；
S6：若更新D2D组n在时段k和时段k+1的发送功率为
并根据公式k＝k+1更新时段k；

S7：重复步骤S6直至k＝K，当k＝K时，根据公式tnm＝tnm+1更新迭代次数tnm；

S8：重复步骤S6和步骤S7直至tnm≥Titer，得到D2D组n复用蜂窝用户m的信道在时段k的

离线优化功率并取其中Titer表示最大迭代次数；

S9：取为输出向量，影响的系统参数gn,1、gn,2、En，k为输入

向量组成训练数据集训练神经网络，得到发送功率的优化模型，其中表示时段k

之前k‑1个时段采集到的总能量，表示时段k之前k‑1个时段消耗的总能量；

S10：向神经网络优化模型输入当前时段可知的系统参数，得到并取
其中表示D2D组n仅知道当前时刻系统信息时复用蜂窝用户m的信道在时段k的在线优
化功率，表示D2D组n在时段k可用的总能量；
S11：根据在线优化功率计算D2D组内两接收端的功率分配因子，并计算D2D组的总
容量；

所述步骤S3中当ψnm＜0时，D2D组n复用蜂窝用户m信道在时段k发送信号s1的功率分配

因子为当ψnm＞0时，其中

表示D2D

2
CN110139282B权利要求书2/2页

接收端的信干噪比阈值，为D2D发送端n复用蜂窝用户m信道在时段k的发送功率，gn,1和

gn,2分别为Dn组内接收端1和接收端2与发送端之间的信道增益，为基站与Dn组内接收端1
2
间的信道增益，为基站与Dn组内接收端2间的信道增益，PBS为基站的发送功率，σ表示加
性高斯白噪声的功率谱