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第三章 本論文提出之演算法

3.1 研究作法之動機

近年來由於無線網路的蓬勃發展以及個人的行動裝置大量生產,無線 網路的方便性已成為人們不可或缺的生活必需品,而這些蜂窩式行動裝置 設備基本是透過蜂窩式基地台的資源進行資料交換,同時多裝置的連接對 基地台而言是一種負擔,過多的裝置嚴重可能造成基地台無法提供服務。

為了要克服這樣的問題,3GPP 組織在 Release 12[1]中提出 LTE Direct 的 D2D 技術,LTE Direct 使用授權的頻譜,可讓頻段內的使用者自動搜尋鄰 近使用者,無須經由基地台,除了減輕基地台的負擔之外,且使用者可以 自行提供服務、商品、資訊給鄰近的其他使用者,用途廣泛,估計會帶來 新的行動商務模式。

根據文獻[13]的研究中,對於上述問題提出一個基於 LTE D2D 通訊技 術之位置推薦的方法並使用於蜂巢式網路下行鏈路的環境中,其位置推薦 方法主要的優化對象是 LTE 蜂窩式網路的 MUE 用戶端,透過其方法來提 升整體資源利用率以及降低 D2D 用戶的耗電問題,但傳統的位置推薦演 算法仍有不足之處,希望透過我們所提出的方法來更有效地補足其傳統方 法不足之處,我們所提出的方法將著重於用戶的推薦距離、成本、時間。

3.1.1 網路模型之建立

本 研 究 探 討 之 模 型 為 蜂 巢 式 網 路 中 的 跨 層 干 擾 (Cross-Tiered Interference) 問題,如圖 3-1 所示為 D2D 網路干擾情境。MUE 為蜂巢式網 路之用戶(Macrocell User Equipment);TxUE 為 D2D 網路傳輸端之用戶 (Transmission User Equipment);RxUE 為 D2D 網路接收端之用戶(Receiver User Equipment)。其中 D2D 用戶中的 TxUE 能共享了基地台所有的資源模 組,如此一來 TxUE 就會與 MUE 產生相互干擾(Mutual Interference)。舉例 來說 TxUE 的資源模組中,若使用到與 MUE 相同的 RB 資源,可能就會 相互產生干擾,這是因為 MUE 位於 TxUE 的通訊範圍之內,造成 TxUE 的 訊號影響到 MUE,進而導致整體蜂巢式網路的系統容量下降。

圖 3-1、D2D 通訊用於蜂巢式網路中產生的跨層干擾示意圖

若能適時調整 D2D 通訊的傳輸功率,或者能在資源分配上做適當的考 量,如圖 3-2 所示,即可以有效的降低 TxUE 對於 MUE 的干擾,藉此增加 蜂巢式網路以及 D2D 通訊的系統容量。

我們可以根據SINR模型計算出基地台對

MUE

k以及D2D中的TxUE對 RxUE的訊號干擾雜訊比,我們假設

U

1,2,..., ,

K K

1,...,

M

T

為MUE及D2D

之總集合;  1,2,3,...,K

 

為MUE之集合;

D K

 

1,

K

2,

K

3,...,

M

T

TxUE RxUE r TxUE RxUE TxUE RxUE r RxUEj r

RxUE 之通道係數;

H

MBS,RxUEj表示為 MBS 到第 j 個 D2D RxUE 之通道係

MUE TxUE MUE

I

P D D R

I D

D R (式3-3)

其中

I

MUEk代表

MUE

k所受到的干擾值;(

D

TxUE MUEJ, k)代表為TxUE使用者到

MUE

k

的距離;

R

I代表為干擾抑制的半徑(Interference-Suppression-Area, ISA),由 (式3-4)表示:

其中

P

threshold代表的是蜂巢式網路能接受D2D干擾值;

P

TxUE代表的是TxUE的

傳輸功率。若

P

threshold的值越大代表

R

I的涵蓋範圍就會越大,蜂巢式網路中 的MUE即可減少來自於

P

TxUE的干擾影響,進而避免蜂巢式網路的系統容量 降低;若

R

I的涵蓋範圍大於蜂巢式網路覆蓋範圍,則蜂巢式網路中的MUE 就能完全避免來自於

P

TxUE的干擾影響;反之

P

threshold的值越小代表

R

I的涵蓋

範圍也越小,蜂巢式網路中的MUE將會遭受到來自於

P

TxUE的干擾影響而降

根據此概念調整

R

I,我們藉由香農容量定理(Shannon Capacity Theorem) 可以計算整體系統容量由(式3-5)表示:

system RxUE MUE

k

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