超密集网络中D2D通信的高效传输协议设计

王一丹 冀保峰,* 韩瑽琤(河南科技大学信息工程学院 河南 洛阳 4703)(中科院大气物理所中层大气和全球环境探测重点实验室 北京 0009)

0 引 言

近年来，人们对无线数据业务量需求呈指数级上升趋势，当前的蜂窝网系统架构已难以满足千兆水平的数据业务量[1]。为了满足无线通信中业务量大幅度增加的需求(即2020年的数据速率与2010年相比要提升1 000倍[2])，5G系统的研究迫在眉睫。其中大规模多输入多输出MIMO(Multiple Input and Multiple Output)天线技术可使频谱效率提高10至20倍[3]，而融合毫米波通信技术的蜂窝网可提供超过100 MHz的频率带宽。然而大规模MIMO和毫米波通信技术会大大降低蜂窝覆盖面积。因此，超密集网络UDNs(Ultra Dense Networks)为该问题的解决提供了有效方案，而超密集网络的多层覆盖使得有线回程的部署成本剧增，且超密集多小区间的干扰加剧。因此超密集网络的回程传输和干扰管理成为5G网络的关键技术问题。

由于异构网络能够有效共享网络资源，使得密集异构覆盖场景成为5G系统的主流场景之一[4]。因此为了实现千兆(Mbit/s)每秒的无线传输速率，联合中继、小小区等节点部署的UDN架构即为超密集异构网络，如图1所示。通过利用更小和更多的特定小区，该网络可更有效地满足用户需求，并提高网络的系统吞吐量[5-9]。

图1 典型的超密集网络

目前，超密集网络回程方案的研究受到广泛关注。文献[10]中，Coldrey等提出高频微波回程是非视距NLOS(Non Line of Sight)环境下超密集小小区回程链路的可行的解决方案，并基于仿真和测量结果得出无线回程方案是超密集网络的正确选择。在此基础上，Ge等[11]在两种典型UDN回程场景下的不同频带对回程网络能效的影响进行了分析，表明分布式解决方案比集中式解决方案更有优势且适合未来的5G网络环境。但诸多方案需要宏基站MBS(Macrocell Base Station)或特定SBS进行信源到目的端的数据转发，该方案在传输过程中存在较大的路径损耗，易导致误码率增大。而且，当两个用户距离较近时，用户间可通过蓝牙等短距离通信技术直接通信；而当两个用户距离较远时，不能直接通信。使用设备到设备D2D(device-to-device)的通信功能是可以通信的，就是允许两个相近的设备在没有基站(BS)涉及或受限于BS的情况下在许可的蜂窝带宽中彼此通信。这显然是与传统蜂窝架构的戏剧性偏离[12]。

因此本文为了进一步提高网络吞吐量并降低系统误码率，提出UDN中D2D通信的新协议设计。所提的方案与现有用户间通信技术相比其优点包括：与现有超高速无线局域网标准兼容的前提下(如IEEE 802.11AJ/AC)，当存在较多基本服务集BSS(Basic Service Set)密集覆盖时，用户间可通过多跳中继来实现通信而不需MBS的转发，从而使信源到目的端的数据传输更高效，该方案尤其适用于无法关联到宏基站的情况。

由于未来通信系统超高速率的要求，使得小区之间距离较近，且用户间的通信通常采用毫米波频段，从而可大幅度地提升用户间的通信速率。IEEE 802.11ac标准是第五代Wi-Fi协议，文献介绍了该标准中新引入的多用户MIMO及传输机会(TXOP，Transmission Opportunity)共享等传输机制[13-14]，文献[15]又进一步比较了该技术下的动静态带宽接入机制，结果表明超密集网络场景下动态带宽机制的性能要优于静态带宽机制。本文所研究的新一代通信技术为IEEE 802.11aj，即根据中国的毫米波频段而制定的下一代无线局域网标准。文献[16]对该标准下的45 GHz信道的分布和性能进行了介绍，从中可知引入毫米波机制的无线局域网，其系统容量等性能得以大幅度提升。本文研究了用户间通信方案的毫米波动态带宽分配机制，并对其性能与传统Wi-Fi进行了详细对比和分析。

1 系统模型

在UDN场景中采用大规模MIMO和毫米波通信技术是未来5G网络的主要技术之一。本文首先介绍两种UDN网络架构来分析5G无线回程网络的吞吐量。

1.1 集中式网络架构

集中式网络架构如图2所示。假设一个MBS位于宏小区的中央，SBS均匀分布在宏小区中，且SBS具有相同的传输功率和覆盖面积。从图2可以看到，小小区的业务量通过毫米波通信链路传送到MBS，然后在MBS中聚合的回程业务量通过光纤到小区(FTTC)链路被转发到核心网络。S1和X2这两个逻辑接口在集中式架构中用于转发回程业务量。S1可看作是从先行网关到MBS用户数据的一根馈线，先行网关是核心网络的入口。X2使交互信息能够在小小区之间交换。

图2 无线回程网络的集中式网络架构

1.2 分布式网络架构

分布式网络架构如图3所示。与图2的集中式架构相比，没有MBS去收集来自小小区的所有回程业务量，回程业务量被传送到特定的SBS。假设图3所有的SBS均匀分布在给定区域中，SBS的回程业务量通过使用毫米波通信传送到相邻的SBS。来自相邻SBS的所有回程业务量会被合作转发给一个特定的SBS，该特定的SBS通过FTTC链路连接到核心网络，其中S1和X2的功能在分布式和集中式网络架构中是相同的。

图3 无线回程网络的分布式网络架构

2 UDN中D2D通信的高效传输协议设计

UDN的集中式和分布式解决方案可实现远距离回程传输，且用户间的信息传输需通过MBS或特定的SBS转发，这将大幅度降低系统吞吐量。尤其当重叠覆盖的密集小小区增多时，高频传输的毫米波通信中断概率会急剧增大。因此，为了解决该问题，本文提出了用户设备间通信的增强方案。采用所提方案进行传输时，数据业务量无需宏基站或特定小小区基站转发给核心网络，可直接从信源用户通过多跳中继传输至目的用户。

所提方案通过对接入点AP(Access Point)的信标帧和用户的关联请求等帧中的能力元素进行修改，在兼容现有无线局域网标准的前提下，实现UDN中多个基本服务BSS(Basic Service Set)集覆盖的用户间多跳传输方法，提高了用户的服务质量。

具体实现步骤如下：UDN中定义IEEE 802.11ac中管理帧的子类型，即定义其信标帧中的信息元素字段中的甚高吞吐量VHT(Very High Throughput)能力元素的预留字段B30-B31中的B30或B31作为用户设备间是否具有直接通信能力的标记，编码“1”为具备该能力，编码“0”则不具备该能力。IEEE 802.11ac中信标帧的能力元素结构如图4所示，B0-B31共32个比特位，其中B0-B29的比特位是IEEE 802.11ac已经标准化的字段。本方案在兼容已有协议的前提下，对预留比特位B30-B31赋予“直接通信”能力标示，可有效实现UDN中D2D的直接通信。图4为每个字段下的数字表示所占的比特位数目，例如B0-B1标示的“最大MAC协议数据单元MPDU(MAC Protocol Data Unit)长度”包含B0和B1共2个比特位。

图4 802.11ac中信标帧的能力元素结构

当信源设备A和目的设备B之间距离较远时，两用户设备间有多个BSS，用户间的D2D通信采用如下方法：

发送设备A通过其所关联的接入点AP发送的信标帧来发现网络，并向所关联的AP发送含有目标设备B地址信息的数据，其中信标帧中包含指示D2D直接通信能力的比特信息，即识别B30或B31的比特位，用户的关联帧也包含具备该能力的VHT能力元素。

AP收到该数据后，将其所在BSS存储的用户地址信息与接收数据中目标用户B的地址信息进行匹配，如果匹配成功，则将数据发送给目标用户B；如果匹配失败，则携带发送用户A数据的AP将该数据转发给其周围具有直接通信能力的AP，用上述的地址匹配方法继续进行匹配。

在设定的时间周期内，如果匹配成功，匹配成功的AP逐级向上一级AP回传结束通信的指令，直至反馈给发送用户A；接收到结束通信指令的AP向其他其已发送数据的下一级AP发送结束通信的指令，直至所有携带上述数据的AP都结束通信；如果设定时间内一直没有匹配成功，则逐级向上一级AP反馈匹配失败的信息，直至反馈给发送用户A，并丢弃匹配失败的数据。

接入站点AP同时接收到多个AP发送的数据时，按设定的顺序依次进行地址匹配。

按照本方案所提方法可以大大减小切换开销，同时由于路径损耗比较小，因此所产生的误码率也随之降低。

3 毫米波通信的增强方案

本文所提的UDN中D2D通信的高效传输协议设计可适用于IEEE 802.11ac协议和IEEE 802.11aj协议等无线局域网协议。近年研究的IEEE 802.11ac协议的动态带宽机制吞吐量性能要远优于静态带宽机制。本文重点考虑在所提方案中引入IEEE 802.11aj毫米波动态带宽机制，并在此基础上与传统Wi-Fi等Sub-6 GHz频带传输的性能进行比较和分析。

IEEE 802.11aj任务组的主要任务是根据中国的毫米波频段制定下一代无线局域网标准，因此本文所提方法需用IEEE 802.11aj协议进行通信。IEEE 802.11aj标准分为60 GHz与45 GHz两个频段，60 GHz频段标准要求与已存在标准后向兼容，而45 GHz频段上不存在已有设备，因此不需要考虑兼容性问题。

为满足宽带无线接入系统频率使用需求，中国开放了42.3～47.0 GHz和47.2～48.4 GHz频段用于发展本国宽带无线接入，支持540 MHz和1 080 MHz信道带宽[17]。图5和图6所示分别为这两种信道的频谱分配。传统的动态带宽机制与静态带宽机制相比，可同时使用主信道和次信道进行数据传输，更好地利用了信道。但也存在着缺陷，例如当主信道繁忙时，次信道不可用。因此在毫米波动态带宽机制中，由于45 GHz频段不需要考虑设备的前向兼容性，可以在主信道繁忙时，将数据接入次信道进行传输。从而可大幅度提高频谱利用率。

图5 IEEE 802.11aj 540 MHz信道l

图6 IEEE 802.11aj 1 080 MHz信道

4 仿真结果分析

本节将通过MATLAB软件环境进行仿真实验，以验证所提方法与已有方法的性能差异，突出了所提方案的优势。

4.1 UDN中D2D通信的优势

分布式解决方案已经在一定程度上能改善了通信质量，但仍存在转发开销的问题。本文提出UDN中D2D通信的新方法，能解决转发开销的问题，降低误码率，进一步提高通信质量。

本节采用最小均方误差MMSE(Minimum Mean Square Error)预编码方法，对所提方案与集中式方案和分布式方案进行仿真比较。仿真频段为45 GHz毫米波频段，波长为λ=6.7 mm，采用瑞利信道模型，散射体数Sk=12，子阵列天线单元间距d=0.5λ[18]。假设传播路径的到达角和离开角服从[0,2π)的均匀分布。

图7和图8给出了所提方案与采用现有回程解决方案通信的误码率和吞吐量的比较。图中横坐标SNR表示信噪比，纵坐标BER表示误码率，Throughput表示吞吐量。

图7 所提方案与集中式方案和分布式方案的误码率的比较

图8 所提方案与集中式方案和分布式方案的吞吐量的比较

从图中可以看出，采用毫米波频段通信时，所提方案的误码率和吞吐量明显优于集中式方案和分布式方案。虽然分布式方案优于集中式方案，但仍然与所提方案有差距。这是由于在用户间直接通信时，不需要MBS或特定的SBS进行转发，降低了中间基站的负载，路径损耗降低，因此传输过程中错传或漏传的概率降低，通信的网络吞吐量也得到提高。

4.2 毫米波动态带宽机制的优势

采用45 GHz毫米波频段进行通信时，需要考虑带宽接入机制，不同的带宽接入机制对信道的吞吐量和能效都有一定影响。图9和图10为所提毫米波动态带宽接入机制与传统动态带宽接入机制的吞吐量和能效的比较图。设置仿真参数如下：帧长度为10 000 B，空闲功率和发送功率分别设为20 MW和100 MW，仿真次数为3 000。图中物理数据速率标识值代表物理层数据速率抽样从小到大抽取8组数据。

从图中可以看出，当物理层数据速率增加时，信道吞吐量和能量效率也呈增加趋势，而且毫米波动态带宽接入机制的吞吐量和能量效率都优于传统带宽接入机制。

图9 毫米波动态带宽接入机制与传统动态带宽接入机制的吞吐量的比较

图10 毫米波动态带宽接入机制与传统动态带宽接入机制的能量效率的比较

5 结 语

5G网络有望于实现无线业务量的快速增长，其中毫米波通信和UDN技术可以使5G网络达到千兆传输速率。本文设置两种典型的UDN场景对已有的无线回程解决方案进行分析，提出了UDN中D2D通信高效传输协议设计。此通信方案在已有方案的基础上进一步降低误码率，提高网络吞吐量，使数据传输更高效。本文的最后考虑在所提方案中使用毫米波通信机制，并提出其动态带宽接入机制，进一步改善通信的服务质量。

仿真结果表明采用毫米波频段通信时，所提的UDN中高效传输协议设计方法与集中式方案和分布式方案相比，误码率更小、吞吐量更高。毫米波动态带宽接入机制与传统机制相比，其吞吐量和能效也有所改善。然而，在这篇文章中，所提方法没有考虑UDN中的干扰问题，可以作为未来研究的主题。

[1] Chen M,Mao S,Liu Y.Big Data:A Survey[J].Mobile Networks & Applications,2014,19(2):171- 209.

[2] Taleb T.Toward carrier cloud:Potential,challenges,and solutions[J].IEEE Wireless Communications,2014,21(3):80- 91.

[3] Bhushan N,Li J,Malladi D,et al.Network densification:the dominant theme for wireless evolution into 5G[J].Communications Magazine IEEE,2014,52(2):82- 89.

[4] 余莉,张治中,程方,等.第五代移动通信网络体系架构及其关键技术[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2014,26(04):427- 433.

[5] Andrews J G.Seven ways that HetNets are a cellular paradigm shift[J].Communications Magazine IEEE,2013,51(3):136- 144.

[6] Ghosh A,Mangalvedhe N,Ratasuk R,et al.Heterogeneous cellular networks:From theory to practice[J].IEEE Communications Magazine,2012,50(6):54- 64.

[7] Hoymann C,Chen W,Montojo J,et al.Relaying operation in 3GPP LTE:challenges and solutions[J].Communications Magazine IEEE,2012,50(2):156- 162.

[8] Zhang J,Roche G D L.Femtocells:Technologies and Deployment[M].Wiley Publishing,2010.

[9] Mehrpouyan H,Blostein S D,Svensson T.A New Distributed Approach for Achieving Clock Synchronization in Heterogeneous Networks[C]// Global Telecommunications Conference.IEEE,2011:1- 5.

[10] Coldrey M,Berg J E,Manholm L,et al.Non-line-of-sight small cell backhauling using microwave technology[J].Communications Magazine IEEE,2013,51(9):78- 84.

[11] Ge X,Cheng H,Guizani M,et al.5G wireless backhaul networks:challenges and research advances[J].IEEE Network,2014,28(6):6- 11.

[12] Tehrani M N,Uysal M,Yanikomeroglu H.Device-to-device communication in 5G cellular networks:challenges,solutions,and future directions[J].IEEE Communications Magazine,2014,52(5):86- 92.

[13] IEEE Computer Society.IEEE Standard 802.11ac-2011/D1.4.Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications-Amendment 6:Enhancement for Very Higher Throughput for Operation in Bands below 6GHz[S].IEEE Press,2011.

[14] Liao R,Bellalta B,Barcelo J,et al.Performance analysis of IEEE 802.11ac wireless backhaul networks in saturated conditions[J].Eurasip Journal on Wireless Communications & Networking,2013,2013(1):226.

[15] Park M.IEEE 802.11ac:Dynamic Bandwidth Channel Access[C]// IEEE International Conference on Communications.IEEE,2011:1- 5.

[16] Chen Q,Peng X,Png K B,et al.Dynamic bandwidth control MAC protocol for CWPAN/IEEE 802.11aj networks[C]//Global Communications Conference.IEEE,2014:4726- 4731.

[17] MIIT,The Usage of 40- 50 GHz Frequency Band for Mobile Services in Broadband Wireless Access Systems[R/OL].2013.http://www.miit.gov.cn/n11293472/n11293832/n12845605/n13916913/15636214.html.

[18] 李元稳,何世文,李春国,等.多用户毫米波MIMO系统中基于信道互易性的混合模数预编码算法[J].信号处理,2016,32(8):922- 930.