D2D通訊用於蜂巢式網路之位置推薦及功率調整演算法

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(1)國立臺灣師範大學電機工程學系碩士論文指導教授：王嘉斌博士. D2D 通訊用於蜂巢式網路之位置推薦及功率調整演算法 Location Recommendation and Power Adjustment for D2D Communication Underlying LTE Cellular Networks. 研究生：蔡孟原撰中華民國一零五年八月.

(2) D2D 通訊用於蜂巢式網路之位置推薦及功率調整演算法學生：蔡孟原. 指導教授：王嘉斌. 國立臺灣師範大學電機工程學系碩士班. 摘. 要. 我們考慮到裝置對裝置之通訊(Device-to-Device communication, D2D) 有可能在非理想情況下被建立，我們提出一個下行鏈路干擾緩解機制，在保障蜂巢式用戶的鏈路品質前提下，提升整體系統容量，我們模擬多個D2D 用戶時採用抑制干擾範圍與正交資源分配的結果，並稱之為傳統方法，本篇研究針對 D2D 提出位置推薦及功率調整演算法 (Location Recommendation and Power Adjustment, LR&PA)，管理D2D複用蜂巢鏈路的資源時，基地台對D2D的干擾及D2D對MUE的干擾。我們比較LR的兩種策略，並且證明以最短移動距離作為唯一考量的策略較為實際，因此在我們的LR&PA演算法中將採取此策略。模擬結果證明，LR&PA在提升D2D容量方面優於傳統方法，而蜂巢式用戶容量的減少相較於D2D容量的提升是非常小的，因此整體系統容量可以明顯地有所改善。關鍵字：裝置對裝置之通訊、系統容量、位置推薦。. i.

(3) Location Recommendation and Power Adjustment for D2D Communication Underlying LTE Cellular Networks Student：Tsai, Meng-Yuan. Advisor：Dr. Wang, Chia-Pin. Department of Electrical Engineering National Taiwan Normal University ABSTRACT We consider the Device-to-Device (D2D) communication is likely to be established in non-ideal condition. The new downlink interference mitigation mechanism is proposed to enhance the overall system capacity on the premise of guaranteeing the links quality of macrocell user equipments (MUEs). We simulate the result of interference-suppression-area (ISA) and orthogonal resources allocation scheme with multiple D2D user equipment (DUE) that is called conventional scheme. This paper proposes a location recommendation and power adjustment (LR&PA) algorithm for DUEs to manage the interference from base station (BS) to DUEs and DUEs to MUEs when sharing same resources. We compared the two strategy about LR scheme and showed the strategy of LR by considering distance is more practical for users and hence this strategy is adopted by our proposed system. Numerical results show that our proposed algorithm is better than the conventional scheme in terms of DUE capacity. The loss of MUEs capacity is small compared to the gain of DUE capacity. The system capacity can thus be obviously improved. Keywords— Device-to-Device (D2D) communication, capacity, location recommendation. ii.

(4) 誌. 謝. 即將畢業，我感動的寫下這份致謝，這兩年中對於指導教授王嘉斌博士的感謝不只是在研究上的教導，老師對學生的關心、體諒，讓我明白老師會如此受到學生們尊敬的原因。老師學術上的成就，讓我欽佩不已，期望自己在未來能以老師作為榜樣。此外感謝元智大學方士豪博士與郭文興博士撥冗擔任口試委員，對於本論文所提出的獨到見解以及專業建議，使本論文得以更佳完整。感謝元杰、宜蒲學長，在我懵懂無知的碩一期間給予很多幫助，謝謝宜蒲總是在我徬徨的時候，給予我鼓勵與方向。感謝實驗室的好夥伴德生，我們一起熬過那些漫長又不安的夜晚、一起學唱歌、一起去聯誼、一起認識學伴，這些點滴是我難忘的回憶。感謝啓銘、方儒學弟，你們的加入讓實驗室生活增添不少色彩。感謝承諺、東昇，不論在研究上還是玩樂總有你們的陪伴。感謝雋益，在我研究的最後階段，幫助我解決許多專業問題，讓我能夠順利完成碩論。感謝銘陽、英浩、俊霖、冠儀、偉豪、鈺庭、曉玟，很開心能在碩班認識你們這群特別的朋友。感謝系辦的婷節、琇文以及嘉安，平日在行政事務上面協助我們，特別是在系上評鑑的時候，耐心的告訴我們如何將資料備齊。感謝我的好室友們光益、昱維，在我心情低落的時候總是有你們在身邊，雖然我們很少時間可以一起玩樂，但我很珍惜這段日子，感謝海科大的蔡欣霖學姊，提供撰寫論文的方向，讓我在短時間內完成碩論。最後，感謝我的家人，父親蔡崇治、母親李瑜瑩、姊姊蔡孟珊，你們的支持與栽培，是我說不盡的感謝，期許自己在未來能成為你們的驕傲。孟原謹誌於中華民國一零五年八月 iii.

(5) 目. 錄. 中文摘要 ............................................................................................. i 英文摘要 ............................................................................................ ii 誌. 謝 ........................................................................................... iii. 圖目. 錄 ....................................................................................... vi. 表目. 錄.............................................................................................................. ix. 第一章. 緒論 ................................................................................ 1. 1.1 研究動機與背景................................................................................................... 1 1.2 研究目的............................................................................................................... 3 1.3 其他相關研究....................................................................................................... 4 1.4 論文架構............................................................................................................... 5. 第二章. 相關知識介紹 ................................................................ 6. 2.1 無線網路的未來趨勢........................................................................................... 6 2.2 Device-to-Device Communication (D2D) ............................................................ 7. 第三章. 本論文提出之演算法 .................................................. 10. 3.1 研究作法之動機................................................................................................. 10 3.2 系統模型之建立................................................................................................. 10 3.3 位置推薦及功率調整演算法(Location Recommendation and Power Adjustment, LR&PA)設計 ............................................................................................................... 17. 第四章. 數值分析與模擬結果 .................................................. 25. 4.1 模擬環境與參數設定......................................................................................... 25 iv.

(6) 4.2 模擬結果與討論................................................................................................. 25. 第五章. 結論 .............................................................................. 42. 參考. 文. 獻 .............................................................................. 43. 自. 傳 ...................................................................................... 45. 學術. 成. 就 .............................................................................. 46. v.

(7) 圖. 目. 錄. 圖 1-1、未來行動網路之重點議題 ...................................................................2 圖 1-2、有效部署小型蜂巢之容量成長比例 ...................................................3 圖 2-1、無線網路技術的整合使 LTE-A 提升至 5G ........................................6 圖 2-2、D2D 與 CUE 在下鏈傳輸中干擾示意圖 ............................................8 圖 3-1、D2D 複用全部蜂巢資源 ....................................................................11 圖 3-2、D2D 複用 ISA 外的蜂巢資源 ............................................................12 圖 3-3、D2D 複用距離其最遠的 MUE 資源..................................................13 圖 3-4、MBS 建構每對 D2D 的容量地圖 ......................................................18 圖 3-5、D2D 用戶的容量地圖(以第一對 D2D 為例) ....................................18 圖 3-6、MBS 推薦移動距離最短的位置給 D2D ...........................................19 圖 3-7、D2D 功率調整前的示意圖 ................................................................21 圖 3-8、D2D 功率調整後的示意圖 ................................................................21 圖 3-9、位置推薦及功率調整演算法之虛擬碼 .............................................23 圖 3-10、位置推薦及功率調整演算法流程圖 ...............................................24 圖 4-1、D2D 用戶提出容量需增加 100BPS 要求時，D2D 容量之改善 ......27 圖 4-2、D2D 用戶提出容量需增加 150BPS 要求時， D2D 容量之改善 ....27 圖 4-3、D2D 用戶提出容量需增加 100BPS 要求時，MUE 容量之變化 .....28 圖 4-4、D2D 用戶提出容量需增加 150BPS 要求時，MUE 容量之變化 .....28 圖 4-5、D2D 用戶提出容量需增加 100BPS 要求時，整體系統容量之改善 ............................................................................................................29 圖 4-6、D2D 用戶提出容量需增加 150BPS 要求時，整體系統容量之改善 ............................................................................................................30 vi.

(8) 圖 4-7、D2D 用戶提出容量需增加 100BPS 要求時，D2D 容量符合預期之比例 ........................................................................................................30 圖 4-8、D2D 用戶提出容量需增加 150BPS 要求時，D2D 容量符合預期之比例 ........................................................................................................31 圖 4-9、D2D 用戶提出容量需增加 100BPS 要求時，D2D 容量之改善 ......32 圖 4-10、D2D 用戶提出容量需增加 150BPS 要求時，D2D 容量之改善 ....32 圖 4-11、D2D 用戶提出容量需增加 100BPS 要求時，D2D 與 MUE 容量之變化 ....................................................................................................33 圖 4-12、D2D 用戶提出容量需增加 150BPS 要求時，D2D 與 MUE 容量之變化 ....................................................................................................33 圖 4-13、D2D 用戶提出容量需增加 100BPS 要求時，整體系統容量之改善 ............................................................................................................34 圖 4-14、D2D 用戶提出容量需增加 150BPS 要求時，整體系統容量之改善 ............................................................................................................34 圖 4-15、D2D 用戶提出容量需增加 100BPS 要求時，D2D 容量符合預期之比例 ....................................................................................................35 圖 4-16、D2D 用戶提出容量需增加 150BPS 要求時，D2D 容量符合預期之比例 ....................................................................................................35 圖 4-17、D2D 用戶提出容量需增加 100BPS 要求時，D2D 容量之改善 ....36 圖 4-18、D2D 用戶提出容量需增加 150BPS 要求時，D2D 容量之改善 ....37 圖 4-19、D2D 用戶提出容量需增加 100BPS 要求時，D2D 與 MUE 容量之變化 ....................................................................................................37 圖 4-20、D2D 用戶提出容量需增加 150BPS 要求時，D2D 與 MUE 容量之變化 ....................................................................................................38 圖 4-21、D2D 用戶提出容量需增加 100BPS 要求時，整體系統容量之改善 ............................................................................................................38 vii.

(9) 圖 4-22、D2D 用戶提出容量需增加 150BPS 要求時，整體系統容量之改善 ............................................................................................................39 圖 4-23、D2D 用戶提出容量需增加 100BPS 要求時，D2D 容量符合預期之比例 ....................................................................................................39 圖 4-24、D2D 用戶提出容量需增加 150BPS 要求時，D2D 容量符合預期之比例 ....................................................................................................40 圖 4-25、在 LR 方法的兩種策略下，D2D 容量的改善 ...............................41 圖 4-26、在 LR 方法的兩種策略下，D2D 用戶的移動距離 .......................41. viii.

(10) 表. 目. 錄. 表 1、模擬參數表 .............................................................................................25. ix.

(11) 第一章. 緒論. 1.1 研究動機與背景資訊的改革、科技的創新，我們得以享有現今如此便利的生活，其中無線通訊的技術發展更是未來落實物聯網(Internet of Things, IOT)世界的基礎，對於業者而言，看準其特性，如：佈建成本低、建設速度快、消費大眾的青睞、防範災難能力強等，不斷地投入這方面的研發，希望將其應用在各行業中。無線通訊的發明歸功於許多科學原理的累積以及科學家的慧眼，1887 年德國物理學家海因里希·赫茲(Heinrich Hertz)在一次的實驗中證實了電磁波的存在，進而開啟了至今逾一百多年的發展歷程，1940 年摩托羅拉(Motorola)為美軍製造手持式無線對講機，踏出了行動通訊的第一步，隨後其公司的馬丁·庫珀(Martin Lawrence Cooper)博士發展出第一代行動通訊標準(First generation of mobile phone mobile communication technology standards, 1G)，亦即類比式行動電話系統，此後行動通訊經歷了第二代與第三代之歷程，才至現今的第四代行動通訊標準(Fourth generation of mobile phone mobile communication technology standards, 4G)，亦即以行動數據、行動多媒體為代表的無線寬頻系統。在國際電信聯盟(International Telecommunication Union)所定義的 IMTAdvanced(International Mobile Telecommunications-Advanced) 報告中對於 4G 行動網路有明確的定義與展望，即用戶的傳輸速率在靜止或低速移動的狀態可達到 1 Gbps，且在高速移動狀態亦能達到 100 Mbps，如此進步的科技早已和我們生活脫離不了關係，電信營運商預期未來我們對於網路的依賴程度將會超越想像，因此除了使現階段的 4G 更加完善，各國家仍不斷積極朝向第五代行動通訊標準(Fifth generation of mobile phone mobile 1.

(12) communication technology standards, 5G)鋪路，雖尚未有明確且具體的標準規範，但已有不少極具價值的研究可作為效能改善的方向，總體來說，對於行動數據、容量等的要求將須要達到一千倍的成長。面對如此大幅度提升的指標無庸置疑地需要更多成熟技術的整合，其中在容量方面可從三個議題著手，如(圖 1-1)所示，分別為頻譜效率、頻譜利用、網路覆蓋率，其中網路覆蓋率為最關鍵之部分，預期可透過佈建小型蜂巢(picocell、 femtocell 及中繼等)並且有效重複運用既有資源以及允入 D2D 用戶作為網路流量的卸載來達到 56 倍的成長。. 圖 1-1、未來行動網路之重點議題 (資料來源：3GPP；IEK[1]). 2.

(13) 圖 1-2、有效部署小型蜂巢之容量成長比例 (資料來源：Qualcomm[2]) 如(圖 1-2)所示，小型蜂巢的佈建密度在未來將逐漸朝向密集的趨勢，但考量到其之間有限的骨幹網路連結以及不同蜂巢間流量分佈的不平衡，很有可能導致一些蜂巢嚴重地壅塞而相鄰蜂巢的負載卻極低，此問題解決的關鍵取決於不同層的蜂巢必須達到有效的負載平衡，很顯然的可以透過 D2D 通訊作為橋梁，以便在不同層的蜂巢中可以靈活卸載流量並且根據及時流量分佈達到有效負載平衡。由此可知 D2D 在未來無線網路扮演著關鍵的角色，當 D2D 通訊於蜂巢環境中建立後，主要用戶與次要用戶分別為蜂巢式使用者(Cellular User Equipment, CUE)及 D2D，不同類型的用戶為了提升頻譜利用率，一般會採取資源共享的方法，此時無可避免地在上行及下行鏈路傳輸中會對彼此造成干擾，有鑑於 D2D 在未來的重要性，我們意圖在共享資源時降低 D2D 與 CUE 之間的干擾，得以讓蜂巢中允入 D2D 後可以提升整體系統容量。. 1.2 研究目的隨著每年用戶對於行動寬頻數據服務的需求，導致行動數據流量在每 3.

(14) 一年達到近兩倍的增加，所有的指標皆指出這樣的情形將會持續下去。無線電頻譜為無線網路的命脈，雖有很多方法能夠增加現有頻譜的利用率，但要達到一千倍的行動數據成長，無非還需要更多可用的頻譜，有鑑於頻譜取得不易，無線網路在未來將傾向異質網路(Heterogeneous network)發展，異質網路之整合將會面對到許多問題，如：有執照與無執照的頻譜整合，大型基地台(Macro eNB)與低功率節點(pico eNB、femto eNB 及中繼等)的資源複用及通訊標準相容的問題等，其中我們針對大型蜂巢允入 D2D 後，共享資源所造成的干擾做進一步探討。當 D2D 與 CUE 共享上鏈資源，D2D 會受到來自 CUE 的干擾，基地台則會受到 D2D 傳送端(Tx)的干擾；倘若共享下鏈資源，D2D 會受到基地台的干擾，CUE 則會受到 D2D Tx 的干擾。如此一來，為了最大化頻譜利用率所採取資源共享的方法，極有可能對不同型態用戶造成干擾，導致容量下降，為此我們冀望在資源共享與正交分配方法上取得平衡，並且進一步改善次要用戶─D2D 的容量，進而達到整體系統容量的提升。. 1.3 其他相關研究由於 D2D 在卸載流量方面具備極大的優勢，因而隨著異質網路的興起，使其開始受到更多重視。文獻[3]描述 D2D 可解決小型蜂巢之間骨幹網路容量有限的問題，透過 D2D 通訊卸載流量以達到負載平衡。文獻[4] 提出傳統蜂巢式與 D2D 傳輸模式的切換時機，實驗結果證明在 OFDMA 系統中，透過作者所提出的功率最佳化方法與模式的切換，相較於在傳統的 OFDMA 系統中現有的演算法，除了可以有效節省下鏈傳輸功率，亦可顯著地節省基地台的功率消耗。亦有不少研究探討不同型態用戶之間的干擾減緩問題，以蜂巢中允入 D2D 為例，文獻[5][6][7]設法克服基地台應如何有效協調主要與次要用戶即蜂巢式與 D2D 之間的相互干擾情形。[5]提出一個機制，其運用傳播條件的觀念[8]執行資源分配方法以控制 D2D Tx 的 4.

(15) 功率，並且透過限制干擾區域範圍進行模擬，結果證明在這例子中 D2D 通訊可以增加整體吞吐量。[6]在假設具有 MIMO( Multiple-Input and MultipleOutput)技術之基地台蜂巢中，提出  D 的限制干擾範圍控制方法，以管理上鏈傳輸且共享資源時蜂巢網路對 D2D 通訊之干擾，結果指出整體系統容量可以被改善，但是蜂巢式網路之容量會有小幅度減少。[7]提出在下鏈傳輸時透過部分頻率複用(Partial Frequency Reuse)之資源分配方法以及限制干擾範圍可以使蜂巢式與 D2D 之間的相互干擾有效地降低，結果證明能夠顯著地改善蜂巢式網路與 D2D 通訊的容量。 [5][6][7]皆指出限制干擾範圍的觀念，然而這些研究皆未闡明干擾範圍的大小與系統效能之關係。文獻[9]證明在下鏈傳輸時，整體系統容量會隨著 CUE 接收到的干擾功率變化並且進一步說明干擾範圍的最佳大小。然而在[9]的例子中只有考慮一對 D2D 與 CUE 共享下鏈資源。對於下一世代的異質網路來說，將會希望允入適當數量的 D2D 作為網路流量的卸載，因此我們認為大型基地台的蜂巢中倘若只考慮一對 D2D 並不貼切實際，我們透過[9]所提出的干擾抑制範圍及正交資源分配建構出針對多對 D2D 的容量地圖，讓 D2D 透過改變當前位置，得以達到使用的服務所需之要求，並且進一步提升容量。. 1.4 論文架構本論文組織如下：第一章為緒論介紹，第二章詳細介紹無線網路未來趨勢及 D2D 技術等，第三章詳細說明本論文所提出的演算法，第四章說明數值分析與模擬結果，第五章為本論文之結論。. 5.

(16) 第二章. 相關知識介紹. 2.1 無線網路的未來趨勢現今行動網路的發展，為了因應大量終端設備的出現、行動數據流量的暴增以及多種應用場景等，出現了許多無線網路技術，並且不斷地演進，每種技術有著不同的應用面，但最終目的皆為增加可用的無線電頻譜亦或提升頻譜資源利用率，為此如何將這些技術進行整合與統一管理成了目前全球行動通訊產業的一大關鍵問題，希望最終實現基於各種 3GPP 及非 3GPP 無線網路技術的異質多層整合網路[11]。 (圖 1-3)為高通(Qualcomm)描述如何將目前有執照及無執照頻譜的無線網路技術整合，以利於將 LTE-A 提升至 5G，可從三方面著手：電信營運商將有執照與無執照的頻譜聚合後作為服務的管理、將 Wi-Fi 嚴謹地與現有的 3G/4G 整合，以利於網路流量的卸載及改善服務品質(Quality of Service)、對於熱點區域，如：私人住宅與企業用戶等，使用無執照的頻譜，如：Wi-Fi 等。. 圖 2-1、無線網路技術的整合使 LTE-A 提升至 5G (資料來源：Qualcomm[2]) 6.

(17) 在未來的行動寬頻通訊系統為了提升用戶體驗(Quality of Experience, QoE)以及營運商的技術運作效率，將必須做到自動、及時，且智能地引導終端設備可以無縫切換到最合適的無線網路，意即在用戶未感知的情況下，系統進行網路的切換同時不影響當前服務的提供，以達到流量的分散。在目前的 4G 時代，營運商將重點放在多種技術的效能最大化與管理，而用戶對於即時性服務的高度需求，如：高畫質行動影片服務與物聯網通訊等，將驅動未來 5G 時代可以實現用戶在異質網路中的無縫式接軌[11]。為了實現多種無線網路技術的整合，需要架設虛擬化技術，得以在無須改變網路結構的前提下，依據服務需求智能地編排出相應的網路功能，候選技術之一的軟體定義網路(Software-defined networking, SDN)目前正得到大力研究，有望用於存取網路部分：透過 OpenFlow 協定，將控制面與數據面分離，並對底層各類型的無線存取技術進行功能虛擬化，不須額外佈建實體網路節點設備進行多種技術的管理，即可動態、及時地實現服務的自動編排[11]。. 2.2 Device-to-Device Communication (D2D) 目前行動網路架構，是以基礎設施作為核心網路與終端設備進行通訊，而終端之間訊息的傳送仍需基地台作為中繼。根據沈農定理(Shannon theorem)，可以知道在有限的基地台及無線電頻譜的限制下，容量提升的空間微乎其微，不難預見未來行動網路的發展將面臨巨大的問題：無法滿足需要大規模提升的行動數據流量，此時將會無法保證用戶的 QoS[11]。透過在蜂巢網路中允入 D2D 通訊，將其作為蜂巢網路的底層，與小型蜂巢(picocell、femtocell 等)共享無線電資源，將有助於容量的提升，由於 D2D 採用蜂巢網路的頻段，將可以受到基地台的控管，以便在適當時機切換傳輸模式至傳統蜂巢式通訊。基地台作為 D2D 與傳統蜂巢式通訊的資源分配中心，可以適時地避免此兩類型用戶的同頻干擾[11]。. 7.

(18) 基於此概念，Guo et al.提出干擾抑制範圍的方法[9]，即在下鏈中藉由假設 CUE 可承受的 D2D 干擾功率，推導出干擾範圍，而所有的 CUE 皆被要求與 D2D 建立專用的無線通道 D2DCH，CUE 透過此通道所接收的干擾功率若大於假設值，表示此 CUE 受到 D2D 的嚴重干擾，即在 D2D 傳送端 (Tx)的干擾範圍內，為了避免對範圍內的 CUE 造成嚴重干擾， D2D 與其範圍內的 CUE 分配到的資源必須是正交的，進而減緩對蜂巢網路的影響。圖 2-2 為下鏈中 D2D 成為蜂巢網路受害者與 CUE 成為 D2D 網路受害者的示意圖，藍色範圍表示 D2D Tx 所造成的干擾範圍。在此篇研究之前，文獻[6] [7]已提出相似的概念，目的皆為減緩彼此的干擾，進而達到容量的提升。. 圖 2-2、D2D 與 CUE 在下鏈傳輸中干擾示意圖 (資料來源：[9]) 從 3GPP 的 LTE Release 12 開始[10]，已對 D2D 有初步的研究，但其應有的發展潛力仍有待開發，目前來說如何在現有的蜂巢網路中有效地允入群集 D2D，提高頻譜利用率並且達到在異質網路中的無縫式接軌，將是迫切有待解決的問題。 D2D 通訊技術隨著研究的深入被明確地納入未來 5G 網路的一部分，其應用場景因而進一步擴大，5G 網路中可考慮的 D2D 通訊主要應用場景 8.

(19) 如：本地服務(Local Service)、緊急通訊、物聯網的增強等，根據產業界預測，在 2020 年全球將會出現約 500 億個終端設備，而其中大部分將具有物聯網特徵，如果 D2D 技術結合物聯網，則有可能產生真正意義上的「物物相連」。 5G D2D 亦有望用於 MIMO 技術，即允入 D2D 後，配對的多個用戶之間能夠相互交換通道狀態訊息，使基地台可以獲得終端設備整合後的通道狀態訊息，提升 MIMO 技術的效能。. 9.

(20) 第三章. 本論文提出之演算法. 3.1 研究作法之動機現今蜂巢式網路佈署已算完整，用戶也廣泛增加，但礙於環境中常常會有各種無法避免的因素導致連線品質降低，例如用戶距離基地台太遠亦或地理位置存在太多障礙物等，根據上述幾點皆會導致蜂巢式網路在某些狀態下無法獲得良好的容量。於是異質網路成了未來發展的趨勢，我們的研究著墨於 LTE 與 D2D 的合作網路。文獻[5]提出建立 D2D 通訊的兩種方式，分別為偵測 D2D 的流量及使用專用的系統架構演進訊號(System Architecture Evolution, SAE)，當用戶透過 D2D 的傳輸可以獲得更高的益處時，基地台便會協助用戶建立起直接傳輸模式。以容量作為討論，不同應用服務所需的要求亦不同，雖然經由 D2D 通訊的益處可高於傳統蜂巢式通訊，但未必能夠達到當下所使用服務的要求，因此我們意圖在建立起 D2D 通訊後透過干擾抑制範圍 (Interference suppression area, ISA)及正交資源分配[9]建構環境中的容量地圖，使基地台可以協助 D2D 移動位置，並且根據新位置進行功率調整，希冀改善整體系統容量。. 3.2 系統模型之建立本研究考慮的系統模型為一個單一的大型蜂巢(Macrocell)，D2D 通訊作為蜂巢網路的底層並且複用蜂巢鏈路的下鏈資源，將所有用戶的集合表示為 U={1,2,…,K,K+1,…,𝑀𝑇 }，其中 1 到 K 為大型蜂巢式用戶(MUE)，其集合表示為 M={1,2,3,…,K}；K+1 到𝑀𝑇 為 D2D 用戶，其集合表示為 D={K+1, K+2, K+3,…, 𝑀𝑇 }。我們所採用的 ISA 及正交資源分配[9]概念如下述： 10.

(21) 先假設 MUE 可承受的干擾功率，進而推導出 D2D Tx 所造成的 ISA，當 D2D 通訊被建立後，亦假設所有 MUE 皆會與 D2D 建立專用的 D2DCH 通道，MUE 透過此通道接收到 D2D 通訊時對其的干擾功率，若實際的干擾功率小於假設，表示此 MUE 會受到 D2D 干擾，換言之其在 D2D Tx 的 ISA 外，當大型基地台(Macro Base Station, MBS)接收到 MUEs 回傳的訊息後，便會告知 D2D 如何進行資源分配，倘若 ISA 沒有涵蓋到任何 MUE， D2D 便可以複用所有 MUE 分配到的資源，同時對其造成干擾，如(圖 31)；若 ISA 涵蓋到某些 MUE 時，D2D 複用資源的對象為 ISA 外的 MUE，此時對 ISA 內的 MUE 干擾即可避免，如(圖 3-2)。文獻[9]透過在 ISA 內分配正交的資源給 D2D 與 MUE，從而減緩 D2D 對 MUE 網路造成的干擾。. 圖 3-1、D2D 複用全部蜂巢資源 (資料來源：[9]). 11.

(22) 圖 3-2、D2D 複用 ISA 外的蜂巢資源 (資料來源：[9]). 我們將此概念延伸至多對 D2D，在本研究中，以資源塊(Resource Block) 作資源分配的單位，並假設所有的資源會平均分配給每個 MUE，因此根據 ISA 的概念[9]，可以得知每對 D2D 可複用的 RB 數量不同，如(圖 3-3)示，對 pair1 與 pair2 而言，分配到的 RB 數量分別為 4 與 2，因此我們將每對可用的資源取交集，交集後的數量再除以 D2D 個數，即是每對可複用的 RB 數量。為了減緩 MUE 受到的干擾，每對 D2D 複用資源的對象為距離其最遠的 MUE，因此 pair1 複用 MUE1 的資源 RB1 、pair2 複用 MUE2 的資源 RB2 ，而此方式亦可透過 MUE 向 MBS 回報實際接收到的干擾功率達到。. 12.

(23) 圖 3-3、D2D 複用距離其最遠的 MUE 資源. 假設所有用戶均隨機分佈在蜂巢中，MBS 傳送訊號給 MUE，D2D Tx 傳送訊號給 D2D 接收端(Rx)。根據在下鏈中 MUE 承受 D2D Tx 的干擾， D2D Rx 承受 MBS 的干擾，可以得知 MUE 的接收訊號與 D2D Rx 的接收訊號，表示如下： a. MUE 與 D2D Rx 之接收訊號模型第 i 個 MUE 接收到的訊號表示如(式 3-1)：. . yMUEi  PM ,i d M ,i hMH ,i si   j  K 1 P MT.  H Tx j ,i Tx j ,i Tx j ,i Tx j. d. h. s.  ni. i . (式 3-1). 其中 PM ,i 為 MBS 傳送訊號至第 i 個 MUE 的功率， PTx j ,i 為第 j 對 D2D Tx 對第 i 個 MUE 干擾的功率，我們考慮到資源的分配，將 PM ,i 與 PTx j ,i 進一步描述如(式 3-2)： 13.

(24) PM ,i   rR PM ,i ,r. i . i. PTx j ,i   r( R R ) PTx j ,i ,r i. i  , j  D. (式 3-2). D. PM ,i ,r 為 MBS 傳送第 r 個單位資源至第 i 個 MUE 的功率， PTx j ,i ,r 為第 j 對. D2D Tx 以第 r 個單位資源對第 i 個 MUE 干擾的功率， Ri 為分配給第 i 個 MUE 的資源集合， RD 為所有 D2D 交集後的資源集合， d M ,i 及 dTx j ,i 分別為 MBS 與第 j 對 D2D Tx 到第 i 個 MUE 的距離，  為路徑損耗指數， hM ,i 及. hTx j ,i 分別為 MBS 與第 j 對 D2D Tx 到第 i 個 MUE 的通道係數， si 及 sTx j 分別為 MBS 與第 j 對 D2D Tx 的傳送訊號， ni 為可加性高斯白雜訊(Additive white Gaussian noise, AWGN)。. 第 j 對 D2D Rx 接收到的訊號表示如(式 3-3)：. . yRx j  PTx j , Rx j dTx j , Rx j hTxH j .Rx j sTx j  iIo PM , Rx j d.  M , Rx j. j  D. s  ni. (式 3-3). H M , Rx j i. h. 其中 I o 為 ISA 以外的 MUE 集合， PTx j , Rx j 為第 j 對 D2D Tx 傳送訊號給 Rx 的功率， PM , Rx j 為 MBS 對第 j 對 D2D Rx 的干擾功率，我們考慮到資源的分配，將 PTx j , Rx j 與 PM , Rx j 進一步描述如(式 3-4)： PTx , Rx   rR PTx , Rx ,r j. j. D. j. j  D. j. 14. (式 3-4).

(25) PM , Rx   r( R. D  Ri ). j. j  D. PM , Rx ,r j. PTx , Rx ,r 為第 j 對 D2D Tx 傳送第 r 個單位資源至 Rx 的功率， PM , Rx ,r 為 MBS j. j. j. 以第 r 個單位資源第 j 對 D2D Rx 干擾的功率， dTx j , Rx j 及 d M , Rx j 分別為第 j 對 D2D Tx 與 MBS 到第 j 對 D2D Rx 之間的距離， hTx j .Rx j 及 hM , Rx j 分別為第 j 對 D2D Tx 與 MBS 到第 j 對 D2D Rx 的通道係數，. b. MUE 與 D2D Rx 之訊號與雜訊比(signal-to-interference-plus-noise ratio, SINR) 根據(式 3-1)，第 i 個 MUE 承受來自所有 D2D 干擾，其 SINR 可以表示如(式 3-5)：. SINRMUE  i. 2. PM ,i d M,i hMH ,i. . MT j  K 1. . 2. r( Ri  RD. P d  h H  ) Tx ,i , r Tx ,i Tx ,i , r j. j. (式 3-5). j.  為雜訊功率。. 另一方面，D2D 承受來自 MBS 的干擾，我們考慮到資源的分配，第 j 對 D2D Rx 被分配到第 r 個單位資源的 SINR 可以表示如(式 3-6)：. SINRRx ,r  j. PTx , Rx ,r dTx , Rx hTxH , Rx ,r j. j. j. j. j. 2. j. 2. PM , Rx ,r d M, Rx hMH , Rx ,r   j. j. (式 3-6). j. 在 ISA 以內的 D2D 與 MUE 採用正交分配，反之，ISA 以外的 D2D 與 MUE 則採用資源共享的方法，因此第 i 個 MUE 所承受來自第 j 對 D2D Tx 的干 15.

(26) 擾可表示如(式 3-7)：. dTx ,i   j.  PTx  dTx ,i  ITx ,i (dTx ,i )   0  j. j. j. i  , j  D. j. dTx ,i   j. j. (式 3-7). j.  j 為第 j 對 D2D Tx 所造成的 ISA 半徑，PTx j 為第 j 對 D2D Tx 的傳輸功率，. 由此式可知，D2D Tx 不會對其 ISA 以內的 MUE 造成任何干擾。當第 i 個 MUE 接收到的干擾功率等於假設的干擾門檻值 I ，即 I  PTx   j  ，此時 j. ISA 的半徑便可得知，表示如(式 3-8)：. j (. PTx I. 1 j. ). . (式 3-8). 根據 Shannon 定理，可以計算出整體系統容量如(式 3-9)：. Csystem   i 1 CMUE   j  K 1 CRx K. MT. i. j.   i 1  rR log 2 (1  SINRMUE ,r ) K. i. i.   j  K 1  rR log 2 (1  SINRRx ,r ) MT. j. D. 16. (式 3-9).

(27) 3.3. 位置推薦及功率調整演算法 (Location Recommendation. and Power Adjustment, LR&PA)設計如果用戶在無線網路的環境中通道情況不理想，即便提供極高的傳輸功率亦或極大的頻寬欲提升其 QoS，仍然無法有效改善通道情形，且有可能對其他用戶造成更大干擾。為此我們對於 D2D 用戶提出一個有效的方法，當其容量無法滿足當下使用的應用服務，D2D 向 MBS 通報提升容量的要求，MBS 便會告知用戶在何處可以提供其需要的容量，並建議他移動至該位置使用網路服務。有鑑於[5]運用傳播條件的觀念執行資源分配方法以控制 D2D 傳送端的功率，我們針對 D2D 到達系統推薦的位置後對其 Tx 的功率進行調整，冀望在下鏈中減緩 D2D 對 MUE 的干擾，最佳化 D2D 容量，藉此讓整體系統總容量有所提升。我們提出的演算法欲解決的問題可以用公式表示為(式 3-10)：. lˆ  LRPA(l ,  , , p ). (式 3-10). lˆ 為系統推薦的新位置， l 為 D2D 目前所在位置，  為 D2D 當前的容量，.  為 D2D 使用的服務對容量的要求， p 為 D2D 未移動位置前的最大傳輸功率。我們提出的 LR&PA 演算法分成兩階段執行，分別為離線(Offline)與上線(Online)，在離線階段，即用戶未使用服務時，系統先行建構出環境中 m 個座標點的容量，待上線階段，D2D 向 MBS 提出容量提升的要求，MBS 根據 D2D 目前位置及對應的容量地圖，透過(式 3-10)的分析得到可以滿足 D2D 提出的要求且移動距離最短的位置，最後在進一步調整 Tx 功率。 17.

(28) LR&PA 演算法詳述如下：. A. 離線階段(Offline) 我們將環境地圖均分為 m 個格點，如同上述，LR&PA 演算法在離線階段透過 ISA 及正交資源分配[9]依序計算出每對 D2D 在每個格點的容量，概念及模擬圖分別呈現如(圖 3-4) (圖 3-5)：. 圖 3-4、MBS 建構每對 D2D 的容量地圖. 50 Macro-BS. Y-coordinate (unit*m). 45. 700. 40. 600. 35. 500. 30 400. 25. 300. 20 15. 200. 10 100. 5 0 0. 5. 10 15 20 25 30 35 40 45 50 X-coordinate (unit*m). 圖 3-5、D2D 用戶的容量地圖(以第一對 D2D 為例) 18.

(29) 如(圖 3-4)示，紅色及黃色格點分別表示無法滿足 D2D 提出的要求與可以滿足 D2D 提出要求的位置，可用公式表示為(式 3-11)：. {(l1 ,1 ),(l2 ,2 ),...,(lm ,m )}. (式 3-11). B. 上線階段(Online) 在上線時可分為兩個部分，如下描述： B-1.. 位置搜尋及推薦環境中每個位置的容量因為距離 MBS 的遠近及其他 D2D 位置等因素，. 得以具備較好的通訊品質，我們的演算法基於 D2D 提出的要求，找到符合的位置，再從中選擇移動距離最短的位置推薦給 D2D，如圖(3-6)：. 圖 3-6、MBS 推薦移動距離最短的位置給 D2D. 19.

(30) B-2.. 功率調整一般來說 D2D 作為蜂巢網路的底層，為了避免與 MUE 共享資源時造. 成的干擾過於嚴重，D2D Tx 的功率普遍不會設定太大，但為了確保 D2D 的通訊品質，因此在功率調整方法之前，將 D2D Tx 功率設定為 23dBm，透過路徑損耗的模型可以知道 D2D 與 MUE 共享資源時所造成的干擾可藉由其之間的距離進而減緩，且有鑑於[5]提出運用傳播條件的觀念執行資源分配方法以控制 D2D Tx 功率的機制，可以得知當 D2D 複用蜂巢資源時， D2D Tx 的功率可以根據其與 MUE 的距離做調整。因此在 B-1 位置推薦後，我們依據所有 D2D 交集的 RBs 進行 D2D Tx 功率的調整，即在不減少 RB 數量的情況下，放大 Tx 功率，有效解決位置推薦後容量可能低於預期的情況並且最佳化其容量，(式 3-12)保障了 MUE 基本的鏈路品質，使 MUE 容量不會因為 D2D 容量的最大化，導致過度減少。 (圖 3-7)、(圖 3-8)所示為 D2D 功率調整前與後的示意圖，以(圖 3-7)D2D pair1 為例，其可複用資源的對象為 MUE1 到 MUE6，而所有 D2D 交集的資源為 MUE1 到 MUE3，因此在其放大功率的過程，雖然涵蓋到 MUE6，如(圖 3-8)，使其可複用資源的對象從 MUE1 到 MUE6 變成 MUE1 到 MUE5，但所有 D2D 交集的資源仍維持 MUE1 到 MUE3，即 D2D pair1 原本分配到的 RBs 並未減少，因此其 Tx 功率仍可以繼續放大。總結來說，對所有 D2D 而言，在交集的 RBs 未減少的前提下，Tx 功率均可進一步放大，如(圖 3-8)，而放大功率的過程則以 1dbm 作為每次放大的單位大小。(圖 3-9)與(圖 3-10)為 LR&PA 的虛擬碼及流程圖。. . K i 1. CMUE   i. 20. (式 3-12).

(31) 圖 3-7、D2D 功率調整前的示意圖. 圖 3-8、D2D 功率調整後的示意圖. 21.

(32) Algorithm：Location Recommendation and Power Adjustment algorithm (LR&PA) Offline stage： 1.. Construct and initialize the capacity map {(l1 ,1 ),(l2 ,2 ),...,(lm ,m )} ;. Online stage： MBS recommend feasible position for D2D by exhaustive search： 2.. D2D j informs the serving MBS of ( l j ,  j )→(  j ,  j ). // l j ：Current location of D2D j //  j ：Capacity of D2D j at current location //  j ：Desired capacity of application service 3.. If  j <  j. 4.. For k = 1 to m. 5.. Export ( lk , k )；. 6.. Set Λ as the set of {( lk* ,  k* )} in which  k*. ≥ j ;. //  k* is adequate to the desired capacity of application service 7.. If Λ ≠ ∅. 8.. Calculate the moving distance from the current location l j to each location lk* in Λ；. 9.. Feedback the location lˆ with the minimum moving distance；. 10. Return lˆ ；. // Go to the new location lˆ. 11. Else Λ = ∅. // The search results is null. 12. Return l j ；. // Keep staying at the current location. 22.

(33) Power adjustment scheme： 13. p* = p； // p is the initial transmit power of D2D Tx 14. do p* = p* + PAunit ; // PAunit is a unit magnitude of power amplification when running the B-2 process of LR&PA 15. Compute the D2D joint resource blocks I  p*   j . j (. 16. while RBs* ==. p* 1 ) I. RBs. equation(3-8). //the D2D joint resource blocks aren’t reduced. 17. p* = p* - PAunit ; 圖 3-9、位置推薦及功率調整演算法之虛擬碼. 23.

(34) 圖 3-10、位置推薦及功率調整演算法流程圖. 24.

(35) 第四章. 數值分析與模擬結果. 4.1 模擬環境與參數設定此節為本篇研究模擬環境的參數設定，考慮的環境為單一的 Macrocell， MUE 與 D2D 均隨機分佈在蜂巢中，在下鏈傳輸中 D2D 複用蜂巢資源，各參數值設定如(表 1)：表 1、模擬參數表. 4.2 模擬結果與討論本篇研究探討建立 D2D 通訊的位置與容量之關係，此節將其通訊的位置分成三種情況討論，依序為 MBS 周圍、靠近 Macrocell 邊緣，與隨機建立起通訊，並且假設 D2D 用戶提出需提升 100bps 與 150bps 容量的要求。我們會比較在相同位置的情況，透過我們所提出的 LR&PA 演算法是 25.

(36) 否皆可滿足，最後進一步探討 LR&PA 可以確切達到每對 D2D 所提出的要求之比例。我們將 Guo et al. 所提出的 ISA 及正交資源分配方式 [9] 稱為 Conventional，透過實驗的結果證明此方法雖可減緩 D2D 對 MUE 的干擾，但對於 D2D 容量並非最佳化，透過我們的方法可使其進一步提升，MUE 容量則會小幅度的減少，實驗結果顯示在此情況下整體系統容量可明顯改善，由此可知，D2D 成長的幅度遠大於 MUE 的下降，證明 LR&PA 可以最佳化 D2D 並且有助於整體的提升。 A. D2D 通訊在 MBS 周圍被建立我們假設此情況 D2D Rx 與 MBS 最大距離為 150m。一般而言，D2D 通訊的最佳位置為靠近蜂巢邊緣，因為離基地台最遠，所受到的干擾最小，能享有極高的容量，但倘若在非理想的情況下被建立，即便資源分配上做考量，仍然會因為受到基地台極大的干擾，導致容量無法滿足傳輸要求，用戶 QoS 下降，為此用戶必須移動位置至干擾較小的地方，才能明顯提升通訊品質。如(圖 4-1)(圖 4-2)示，倘若只有改變 D2D 通訊位置(LR)，在-140dBm 與-130dBm 的時候，容量皆無法滿足要求，然而再透過第二步調整 Tx 功率合稱 LR&PA，在-130dBm 便可達到用戶需求。很顯然的，LR&PA 除了 -140dBm 其餘情況皆能夠符合並且進一步有所提升。 D2D 分配到的 RBs 是根據其 Tx 的 ISA，在-140dBm 的時候 ISA 極大，導致 D2D 分配不到 RBs，因此透過 LR&PA 仍無法提升。. 26.

(37) 350. Average Capacity of DUEs (bps). 300. Conventional LR LR&PA. 250 200 150 100 50 0 -140. -130. -120. -110 -100 -90 -80 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -70. -60. 圖 4-1、D2D 用戶提出容量需增加 100bps 要求時，D2D 容量之改善. 350. Average Capacity of DUEs (bps). 300. Conventional LR LR&PA. 250 200 150 100 50 0 -140. -130. -120. -110 -100 -90 -80 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -70. -60. 圖 4-2、D2D 用戶提出容量需增加 150bps 要求時， D2D 容量之改善. 27.

(38) 從文獻[9]的實驗結果，即 conventional 方法，可以知道 D2D 與 MUE 容量會呈現反比的趨勢，如(圖 4-1)與(圖 4-2)的灰色曲線及(圖 4-3)與(圖 44)的黑色曲線，而透過 LR&PA，MUE 容量在-110Bm 至-60dBm 的時候會受到 D2D Tx 較大的功率影響，導致低於 conventional 方法，如(圖 4-3)與 (圖 4-4)的紫色曲線，將其下降幅度與 D2D 成長幅度相比，我們可以確認 D2D 的提升會遠大於 MUE 所受到的影響。 1800 Conventional LR LR&PA. Capacity of MUEs (bps). 1600 1400 1200 1000 800 600 400 -140. -130. -120. -110 -100 -90 -80 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -70. -60. 圖 4-3、D2D 用戶提出容量需增加 100bps 要求時，MUE 容量之變化. 1800 Conventional LR LR&PA. Capacity of MUEs (bps). 1600 1400 1200 1000 800 600 400 -140. -130. -120. -110 -100 -90 -80 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -70. -60. 圖 4-4、D2D 用戶提出容量需增加 150bps 要求時，MUE 容量之變化. 28.

(39) 如上述(圖 4-1)與(圖 4-2) conventional 方法所示，隨著 ISA 的縮小， D2D 所分配到的 RBs 變多，但因其位置距離基地台過近，受到的干擾極大，因此只會有小幅度的容量提升，同時 MUE 容量因為 D2D 可複用的資源變多，受到更多來自 D2D 的干擾，容量下降幅度大於 D2D 容量成長幅度，因此 conventional 方法時的整體系統容量會隨著 ISA 縮小而逐漸下降，如(圖 4-5)與(圖 4-6)的藍色長條圖。如(圖 4-5)與(圖 4-6)的 LR 及 LR&PA 方法所示，在-130dBm 的時候整體系統容量最高。. 2500 Conventional LR LR&PA. System Capacity (bps). 2000. 1500. 1000. 500. 0. -140. -130. -120 -110 -100 -90 -80 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -70. -60. 圖 4-5、D2D 用戶提出容量需增加 100bps 要求時，整體系統容量之改善. 29.

(40) 2500 Conventional. LR. LR&PA. System Capacity (bps). 2000. 1500. 1000. 500. 0. -140. -130. -120 -110 -100 -90 -80 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -70. -60. 圖 4-6、D2D 用戶提出容量需增加 150bps 要求時，整體系統容量之改善. (圖 4-7) (圖 4-8)為透過 LR、LR&PA 方法後，D2D 容量符合欲提升的結果之比例，顯然的 LR&PA 相較於 LR 具有較高的比例，突顯出在 LR 方法以後執行 PA 方法的重要性。 100 90. LR LR&PA. Ratio of Feasible Case (%). 80 70 60 50 40 30 20 10 0 -140. -130. -120. -110 -100 -90 -80 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -70. -60. 圖 4-7、D2D 用戶提出容量需增加 100bps 要求時，D2D 容量符合預期之比例. 30.

(41) 100 90. LR LR&PA. Ratio of Feasible Case (%). 80 70 60 50 40 30 20 10 0 -140. -130. -120. -110 -100 -90 -80 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -70. -60. 圖 4-8、D2D 用戶提出容量需增加 150bps 要求時，D2D 容量符合預期之比例. B.. D2D 通訊在靠近 Macrocell 邊緣被建立. 我們假設此情況 D2D Rx 與 MBS 最小距離為 950m，此時受到基地台的干擾最小，即 D2D 在理想的情況下建立起通訊，因此容量為我們探討的三種通訊位置中最大的，同時代表其他位置比當前好的機率極低，所以 LR 改善的效果並不大，以(圖 4-9)來說，LR 在-160dBm 至-60dBm 皆無法達到要求，而 LR&PA 在-120dBm 至-60dBm 皆可滿足，然而當用戶提高要求時，如(圖 4-10)，LR 的改善微乎其微，LR&PA 雖可提高容量，但也無法符合用戶需求。. 31.

(42) 900. Average Capacity of DUEs (bps). 800. Conventional LR LR&PA. 700 600 500 400 300 200 100 0 -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -80. -70. -60. 圖 4-9、D2D 用戶提出容量需增加 100bps 要求時，D2D 容量之改善. 900. Average Capacity of DUEs (bps). 800. Conventional LR LR&PA. 700 600 500 400 300 200 100 0 -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -80. -70. -60. 圖 4-10、D2D 用戶提出容量需增加 150bps 要求時，D2D 容量之改善. 32.

(43) 在此通訊位置，D2D 容量提升的幅度較小，因此對 MUE 的影響極輕微，尤其黑色與紅色曲線在 ISA 較小的時候近乎重疊，如(圖 4-11)與(圖 412)。 1800 Conventional LR LR&PA. Capacity of MUEs (bps). 1600 1400 1200 1000 800 600 400 -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -80. -70. -60. 圖 4-11、D2D 用戶提出容量需增加 100bps 要求時，D2D 與 MUE 容量之變化. 1800 Conventional LR LR&PA. Capacity of MUEs (bps). 1600 1400 1200 1000 800 600 400 -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -80. -70. -60. 圖 4-12、D2D 用戶提出容量需增加 150bps 要求時，D2D 與 MUE 容量之變化. 33.

(44) 由上述可知，當 D2D 在理想的情況下建立起通訊，LR 與 LR&PA 的改善程度有限，因此對於整體系統容量提升的幅度是三種通訊位置中最不顯著的，如(圖 4-13)(圖 4-14)。. 5000 4500. System Capacity (bps). 4000. Conventional LR LR&PA. 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0. -140. -130. -120. -110 -100 -90 -80 -70 -60 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -140. -130. 圖 4-13、D2D 用戶提出容量需增加 100bps 要求時，整體系統容量之改善. 5000 4500. System Capacity (bps). 4000. Conventional LR LR&PA. 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0. -140. -130. -120. -110 -100 -90 -80 -70 -60 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -140. -130. 圖 4-14、D2D 用戶提出容量需增加 150bps 要求時，整體系統容量之改善. 34.

(45) 當 D2D 在理想情況下建立起通訊，其他位置比當前好的機率極低，因此 LR&PA 在此情況明顯優於 LR，如(圖 4-15)，然而 LR&PA 的改善程度亦有限，無法符合更高的用戶需求，如(圖 4-16)。. 100 90. LR LR&PA. Ratio of Feasible Case (%). 80 70 60 50 40 30 20 10 0 -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -80. -70. -60. 圖 4-15、D2D 用戶提出容量需增加 100bps 要求時，D2D 容量符合預期之比例. 100 90. LR LR&PA. Ratio of Feasible Case (%). 80 70 60 50 40 30 20 10 0 -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -80. -70. -60. 圖 4-16、D2D 用戶提出容量需增加 150bps 要求時，D2D 容量符合預期之比例. 35.

(46) C. D2D 通訊在 Macrocell 中隨機被建立當 D2D 通訊隨機被建立的時候，透過 LR 提升的容量與用戶要求欲提升的結果相比下會有落差，如(圖 4-17)及(圖 4-18)，因為在 LR 方法中，系統依序推薦每對 D2D 適當的位置，並假設有合適的位置便移動過去，因此當第一對 D2D 成功推薦時，其他四對仍在原本的位置，此時第一對與其他四對在位置上的關係會與所有 D2D 皆成功推薦後有所不同，依此推論至第五對，所以導致容量低於預期。為此我們透過第二步的功率調整方法合稱 LR&PA 補償 LR 的不足，並且最佳化 D2D。如(圖 4-17)所示，透過 LR&PA，在-120dBm 至-60dBm 皆可滿足要求。如(圖 4-18)所示，透過 LR&PA，在-130dBm 至-60dBm 皆可滿足要求。. 800. Average Capacity of DUEs (bps). 700. Conventional LR LR&PA. 600 500 400 300 200 100 0 -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -80. -70. -60. 圖 4-17、D2D 用戶提出容量需增加 100bps 要求時，D2D 容量之改善. 36.

(47) 800. Average Capacity of DUEs (bps). 700. Conventional LR LR&PA. 600 500 400 300 200 100 0 -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -80. -70. -60. 圖 4-18、D2D 用戶提出容量需增加 150bps 要求時，D2D 容量之改善. 以 LR 與 LR&PA 方法來說，D2D 容量的提升會對 MUE 造成干擾，但影響較輕微，如(圖 4-19)與(圖 4-20)，主要因素為每對 D2D 複用資源的對象為交集後的 RBs 中距離其最遠的 MUEs，使 D2D 成長幅度能夠大於 MUE 減少幅度。 1800 Conventional LR LR&PA. Capacity of MUEs (bps). 1600 1400 1200 1000 800 600 400 -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -80. -70. -60. 圖 4-19、D2D 用戶提出容量需增加 100bps 要求時，D2D 與 MUE 容量之變化. 37.

(48) 1800 Conventional LR LR&PA. Capacity of MUEs (bps). 1600 1400 1200 1000 800 600 400 -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -80. -70. -60. 圖 4-20、D2D 用戶提出容量需增加 150bps 要求時，D2D 與 MUE 容量之變化. D2D 容量在此通訊位置成長的幅度介於其他兩種通訊位置，因此對於整體系統容量的改善亦是如此，以 LR 方法而言：在-120dBm 的時候整體系統容量最高；以 LR&PA 方法而言：在-100dBm 的時候整體系統容量最高，如(圖 4-21)。如(圖 4-22)示，LR 及 LR&PA 方法在-120dBm 的時候整體系統容量最高。 4500 4000. Conventional LR LR&PA. System Capacity (bps). 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0. -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 -80 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -70. -60. 圖 4-21、D2D 用戶提出容量需增加 100bps 要求時，整體系統容量之改善 38.

(49) 4500 4000. Conventional LR LR&PA. System Capacity (bps). 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0. -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 -80 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -70. -60. 圖 4-22、D2D 用戶提出容量需增加 150bps 要求時，整體系統容量之改善. 如(圖 4-23)示，LR 在-100dBm 至-60dBm 已能夠達到 70%至 75%左右的比例，而 LR&PA 在此區間仍可使其更為理想，並且在-130dBm 至110dBm 的區間，大幅提高了比例。 100 90. LR LR&PA. Ratio of Feasible Case (%). 80 70 60 50 40 30 20 10 0 -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -80. -70. -60. 圖 4-23、D2D 用戶提出容量需增加 100bps 要求時，D2D 容量符合預期之比例. 39.

(50) 如(圖 4-24)示，由於 D2D 要求的提高，在-90dBm 至-60dBm 的區間， LR&PA 與 LR 方法改善的程度近乎相同，但在-130dBm 至-110dBm 的區間，比例仍然有明顯的提高。 100 90. LR LR&PA. Ratio of Feasible Case (%). 80 70 60 50 40 30 20 10 0 -160. -150. -140. -130 -120 -110 -100 -90 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -80. -70. -60. 圖 4-24、D2D 用戶提出容量需增加 150bps 要求時，D2D 容量符合預期之比例. 上述所有模擬結果中的 LR 及 LR&PA 方法皆採取以用戶最短移動距離作為考量的策略，我們以(圖 4-25)呈現 D2D 隨機分佈且提出容量需增加 100bps 要求時，LR 方法的兩種策略對於 D2D 容量的改善，此兩種策略分別為：以提升 D2D 容量作為唯一考量、以 D2D 用戶最短移動距離作為唯一考量。. 40.

(51) 800 Conventional. LR by considering distance. LR by considering capacity. Average Capacity of DUEs (bps). 700 600 500 400 300 200 100 0. -140. -130. -120 -110 -100 -90 -80 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -70. -60. 圖 4-25、在 LR 方法的兩種策略下，D2D 容量的改善. 並以(圖 4-26)說明為何我們所提出的 LR 及 LR&PA 方法皆採取以 D2D 用戶最短移動距離作為唯一考量的策略，顯然的，此策略較符合 D2D 用戶改變位置的意願。. Average Moving Distance of DUEs (%). 100 90 80. Conventional LR by considering distance LR by considering capacity. 70 60 50 40 30 20 10 0. -140. -130. -120 -110 -100 -90 -80 Interference From a DUE to a MUE (dBm). -70. -60. 圖 4-26、在 LR 方法的兩種策略下，D2D 用戶的移動距離. 41.

(52) 第五章. 結論. 在我們的研究中，有鑑於 D2D 通訊的位置與容量之關係，我們探討三種通訊位置對容量之影響，並且提出 D2D 用戶的位置推薦及功率調整演算法(LR&PA)，在位置推薦部分，系統會搜尋最短移動距離的位置推薦給 D2D。當 D2D 受到的干擾最大時，改善的幅度最為明顯。特別說明在隨機分佈的情況，位置推薦後的結果無法完全符合預期之原因，強調功率調整的必要性。系統模型採用 ISA 及正交資源分配[9]，並且將其延伸至多對 D2D，因此須考慮可複用的資源之交集與選擇，從而減緩 D2D 複用下鏈資源，對 MUE 造成的影響，進一步改善 D2D 容量，模擬結果證明，我們提出的 LR&PA 不僅有助於 D2D，對於整體系統容量亦可顯著地提升。. 42.

(53) 參. [1]. 考文. 獻. 工業技術研究院產業經濟與趨勢研究中心 , http://ieknet.iek.org.tw/BookView.do?domain=42&rptidno=624635173. [2]. Qualcomm Technologies, https://www.qualcomm.com/invention/1000x. [3]. J. Liu, Y. Kawamoto, H. Nishiyama, N. Kato, and N. Kadowaki, "Deviceto-device communications achieve efficient load balancing in LTEadvanced networks," IEEE Wireless Communications, vol. 21, pp. 57-65, 2014.. [4]. X. Xiao, X. Tao, and J. Lu, "A QoS-Aware Power Optimization Scheme in OFDMA Systems with Integrated. Device-to-Device. (D2D). Communications," in Vehicular Technology Conference (VTC Fall), 2011 IEEE, 2011, pp. 1-5. [5]. K. Doppler, M. Rinne, C. Wijting, C. B. Ribeiro, and K. Hugl, "Deviceto-device communication as an underlay to LTE-advanced networks," IEEE Communications Magazine, vol. 47, pp. 42-49, 2009.. [6]. H. Min, J. Lee, S. Park, and D. Hong, "Capacity Enhancement Using an Interference Limited Area for Device-to-Device Uplink Underlaying Cellular Networks," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 10, pp. 3995-4000, 2011.. [7]. X. Chen, L. Chen, M. Zeng, X. Zhang, and D. Yang, "Downlink resource allocation for Device-to-Device communication underlaying cellular networks," in 2012 IEEE 23rd International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications - (PIMRC), 2012, pp. 232-237.. [8]. P. Janis, V. Koivunen, C. Ribeiro, J. Korhonen, K. Doppler, and K. Hugl, 43.

(54) "Interference-Aware Resource Allocation for Device-to-Device Radio Underlaying Cellular Networks," in Vehicular Technology Conference, 2009. VTC Spring 2009. IEEE 69th, 2009, pp. 1-5. [9]. B. Guo, S. Sun, and Q. Gao, "Downlink interference management for D2D communication underlying cellular networks," in Communications in China - Workshops (CIC/ICCC), 2013 IEEE/CIC International Conference on, 2013, pp. 193-196.. [10]. 3GPP,3rd generation partnership project; technical specification group SA;feasibility study for proximity services (ProSe) (Release 12),”TR 22.803 V1.0.0,August 2012.. [11]. 4G Americas’ Recommendations on 5G Requirements and Solutions, http://www.4gamericas.org/files/2714/1471/2645/4G_Americas_Recom mendations_on_5G_Requirements_and_Solutions_10_14_2014FINALx.pdf. [12]. 黃元杰, "D2D 通訊用於蜂巢式網路之位置推薦演算法," 碩士, 電機工程學系, 國立臺灣師範大學, 台北市, 2014.. 44.

(55) 自. 傳. 我是蔡孟原，出生於高雄，在一個重感情的家長大，對於音樂與藝術有著強烈的學習心，喜歡多變的生活，希望在人生的某些階段可以留下一些回憶，好讓未來日子乏悶時，回想起過往還可以感到充實。很幸運地在高工時期遇上導師王金松博士，老師在教學上深厚的功力以及教學的用心，讓我渴望著在專業科目上能夠表現得更加出色。大學時期以「太陽能自動汽機車停車位狀態顯示系統」作為畢業專題，在這個過程中我開始了解到各個層面的技術，也找到未來想深入的領域，因而在碩班期間選擇了無線網路，非常感謝指導教授王嘉斌博士，因為老師的悉心指導，讓我在無線網路方面擁有一定的專業能力以及解決問題的態度。碩班時期以「D2D 通訊用於蜂巢式網路之位置推薦及功率調整演算法」作為碩士論文，D2D 通訊是近年來興起的研究，也因此當初在深入這方面技術時，我是何嘗的興奮。現在回想起來，覺得自己很榮幸地能成為一個走在學術前端的教授所指導的學生，才有機會接觸到這方面的知識。. 45.

(56) 學. 1.. 術. 成. 就. 論文發表 Chiapin Wang, Meng-Yuan Tsai and Kuo-Chang Ting, “Context-Aware Uplink Resource Allocation Using Request Header Information for ertPS Services in IEEE 802.16e Networks”, Wireless Personal Communications. 2.. 研究計畫參與. (1) 科技部 103 年度計畫(103/08/01~103/07/31)4G. LTE 網路中干擾控. 制，資源分配，能源節省，與載波聚合技術 (2) 科技部 104 年度計畫(104/08/01~105/07/31) 物聯網中設備與設備間通訊之能源節省技術. 46.

(57)