基于用户社交属性的D2D多播通信分簇方法技术

本发明专利技术公开了一种基于用户社交属性的D2D多播分簇方法，解决了现有D2D多播簇稳定性较差带来的用户性能损失的问题。该方法包括以下步骤：S101、随机选取K个D2D用户分到K个簇内；S102、计算每个簇的均值向量mk；S103、对第n个用户，分别计算它到每个簇的分簇因子距离；S104、将用户n划分到分簇因子距离最近的簇内；S105、计算第k个簇(k＝1,...,K)新的均值向量mk′；S106，判断第k个簇新的均值向量mk′与当前簇的均值向量mk是否相等，如果不相等，将新计算的均值向量替换原均值向量；如果相等，不做改变；S107，返回执行S103‑S106，直到每个簇的均值向量都和前一轮计算的结果相等，此时算法收敛；S108，将算法收敛时的结果，作为最终分簇结果。

【技术实现步骤摘要】
基于用户社交属性的D2D多播通信分簇方法
本专利技术属于通信
，具体涉及一种基于用户社交属性的D2D多播通信分簇方法。
技术介绍
庞大的数据流量需求，日益丰富的业务种类，导致无线通信网络负载越来越重。思科2018年的统计和预测表明，从2017年到2022年，无线移动设备数据量将会增长7倍，2022年移动数据流量将会达到77.5Exabytes每月。在2017年至2022年之间移动数据流量将以46％的复合年增长率(CompoundAnnualGrowthRate，CAGR)持续增长。由此看来，未来移动数据流量的需求将会持续暴增，这对无线移动网络的负载能力带来了巨大的挑战。作为第五代(5th-Generation，5G)移动通信的关键技术之一，D2D通信技术在提升用户服务质量(QualityofService,QoS)、扩展蜂窝系统覆盖和提高系统性能等方面具有广阔的应用前景，成为当前产业界和学术界的研究热点。D2D多播通信技术可以完成一个用户同时向多个用户发送数据，通过用户共享频谱资源，极大的提高了频谱利用率。随着多媒体业务的急剧增加和5G通信的商用，D2D多播通信的应用越来越广泛，针对D2D多播通信进行系统研究非常必要。终端设备由于人为携带被间接地赋予了社交属性。将终端设备的通信属性与用户之间的社交属性结合，构建用户间直通通信网络，能够更高效地实现资源共享，进一步提高传输的有效性和可靠性。然而，现有D2D分簇技术中较少考虑用户的社交属性、移动性，都假定用户处于准静态状态，因此使得得到的D2D多播簇稳定性较差，导致D2D通信用户的性能无法保障。目前大多数文献中，用户社交属性因子仅通过二进制变量表示用户是否具有社交关系，以上模型难以准确衡量用户间的社交关系。可见，目前对D2D通信用户的社交属性的建模方法较为单一，需要对用户社交属性进行更深入的分析和更合理的建模。从而能够更高效地实现资源共享，进一步提高传输的有效性和可靠性。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于用户社交属性的D2D多播分簇方法，以解决现有D2D多播簇稳定性较差带来的用户性能损失的问题。本专利技术采用以下技术方案：基于用户社交属性的D2D多播分簇方法，包括以下步骤：S101、随机选取K个D2D用户{u1,…,un,…,uK}分到K个簇内{C1,…,Ck,…CK}；un(n＝1,...,K)表示第n个D2D通信用户，K为D2D多播通信总簇数，Ck(k＝1,...,K)表示第k个D2D多播通信簇；S102、计算每个簇的均值向量：其中，mk表示第k个簇的均值向量，xn表示第n个D2D通信用户的坐标，ck为第k个簇中心用户的坐标，||xn-ck||2表示第n个D2D通信用户到第k个簇中心点的欧式距离，为第n个用户到第k个簇中心用户的社交属性因子，ζ和η为比例系数，满足ζ+η＝1，|Ck|表示第k个簇内D2D用户数；S103、对第n个用户，分别计算它到每个簇的分簇因子距离：dk,n表示第n个D2D通信用户到第k个簇中心用户的分簇因子距离，选取分簇因子距离最近的簇作为第n个用户最终选择的簇，即其中，C*n为第n个用户选择的簇编号；S104、将用户n划分到簇C*n中；S105、对第k个簇(k＝1,...,K)，计算新的均值向量mk′；S106，判断第k个簇(k＝1,...,K)新的均值向量mk′与当前簇的均值向量mk是否相等；如果不相等mk≠mk′,(k＝1,...,K)，将新计算的均值向量替换原均值向量如果相等mk＝mk′,(k＝1,...,K)，原均值向量的值不做改变；S107，返回执行S103-S106，直到每一个簇的均值向量都和前一轮计算的均值向量相等，此时算法收敛；S108，将算法收敛时的结果，作为最终分簇结果。进一步的，得到最终分簇结果后，在第k个簇(k＝1,...,K)中，进行核心用户的选择，其具体方法为：将第n个用户的核心用户适应度Fn作为衡量用户是否适合作为核心用户的参数，表示为：其中，α、β、τ为权重参数，满足En为第n个用户的可用电池容量，Dn为第n个用户的社交因子，Pn为第n个用户的驻留概率，Sn为第n个用户的可用存储空间；根据潜在核心用户的适应度高低，选择第k个簇内适应度最高的用户作为第k个簇的核心节点，该核心节点作为D2D多播通信的传输节点；其中，nk*为第k个簇内的核心用户；Fn为用户n的核心用户适应度，Ωk表示第k个簇内所有D2D用户的集合。进一步的，第n个用户的社交因子Dn通过下式计算：其中，为第n个用户到第m个用户之间的社交属性因子，m∈Ωk,m≠n表示第m个用户是第k个簇内的用户，同时，第m个用户和第n个用户不同。进一步的，第n个用户的驻留概率Pn＝Tc,n/Ts,n，其中，Ts,n表示第n个用户在所有簇内驻留的总历史时间，Tc,n表示第n个用户在当前簇内驻留的时间。进一步的，第n个用户到第m个用户之间的社交属性因子可表示为：其中，ρ是权重因子，为第n个用户和第m个用户之间平均关联时长的归一化表示，为第n个用户和第m个用户的D2D通信传输收益占二者总的传输收益的比例。进一步的，第n个用户和第m个用户之间平均关联时长的归一化表示：其中表示在Δt时间内，第n个用户和第m个用户之间内容分享的平均时长，具体计算公式如下：其中，zn,m(t)表示t时刻第n个用户和第m个用户之间的内容分享状态，zn,m(t)＝1表明t时刻第n个用户和第m个用户之间处于内容分享状态；否则zn,m(t)＝0；δn,m(t)表示t时刻第n个用户和第m个用户之间的内容分享值。进一步的，在Δt时间内，第n个用户对第m个用户的D2D通信传输收益占二者之间总的传输收益的比例可以通过下式计算：其中，Cotn,m(t)表示t时刻第n个用户对第m个用户的传输收益，Cotm,n(t)表示t时刻第m个用户对第n个用户的传输收益。本专利技术的有益效果是：本专利技术将用户社交属性因子引入D2D多播通信分簇算法，能够建立更稳定的D2D多播通信传输组，更高效地实现资源共享，进一步提高D2D通信传输的有效性和可靠性。【附图说明】图1为本专利技术实施例的系统效用图；图2为本专利技术实施例的通信吞吐量图；图3为本专利技术实施例的中断概率图；图4为本专利技术实施例的簇鲁棒性图；图5为本专利技术基于用户社交属性的D2D多播通信分簇方法的方法流程图。【具体实施方式】下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。一、本专利技术提供了一种基于用户社交属性的D2D多播分簇方法。1、该方法是基于一个D2D通信用户社交属性模型，模型具体如下：用户之间的社交属性受到用户联系的频率、联系时长、用户亲密度、互动方式的影响。由于本项目的研究对象是D2D通信用户之间的数据传输，因此本专利技术主要考虑用户之间进行内容分享的频率和时长。用户间社交关联度通过在一个确定时长内两个用户之间内容分享的次数以及每次内容分享的持续时间来描述。令δn,m(t)表示t时刻第n个用户和第m个用户之间的内容分享值，zn,m(t)表示t时刻第n个用户和第m个用户之间的内容分享状态，zn,m(t)＝1表明t时刻第n个用户和第m个用户之间处于内容分享状态；否则zn,m(t)＝0。在Δt时间内第n个用户和第m个用户之间内容分享的平均时长为：根据高斯相似本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于用户社交属性的D2D多播分簇方法，其特征在于，包括以下步骤：S101、随机选取K个D2D用户{u1,…,un,…,uK}分到K个簇内{C1,…,Ck,…CK}；un(n＝1,...,K)表示第n个D2D通信用户，K为D2D多播通信总簇数，Ck(k＝1,...,K)表示第k个D2D多播通信簇；S102、计算每个簇的均值向量：

【技术特征摘要】
1.基于用户社交属性的D2D多播分簇方法，其特征在于，包括以下步骤：S101、随机选取K个D2D用户{u1,…,un,…,uK}分到K个簇内{C1,…,Ck,…CK}；un(n＝1,...,K)表示第n个D2D通信用户，K为D2D多播通信总簇数，Ck(k＝1,...,K)表示第k个D2D多播通信簇；S102、计算每个簇的均值向量：其中，mk表示第k个簇的均值向量，xn表示第n个D2D通信用户的坐标，ck为第k个簇中心用户的坐标，||xn-ck||2表示第n个D2D通信用户到第k个簇中心点的欧式距离，为第n个用户到第k个簇中心用户的社交属性因子，ζ和η为比例系数，满足ζ+η＝1，|Ck|表示第k个簇内D2D用户数；S103、对第n个用户，分别计算它到每个簇的分簇因子距离：dk,n表示第n个D2D通信用户到第k个簇中心用户的分簇因子距离，选取分簇因子距离最近的簇作为第n个用户最终选择的簇，即其中，C*n为第n个用户选择的簇编号；S104、将用户n划分到簇C*n中；S105、对第k个簇(k＝1,...,K)，计算新的均值向量mk′；S106，判断第k个簇(k＝1,...,K)新的均值向量mk′与当前簇的均值向量mk是否相等；如果不相等mk≠mk′,(k＝1,...,K)，将新计算的均值向量替换原均值向量如果相等mk＝mk′,(k＝1,...,K)，原均值向量的值不做改变；S107，返回执行S103-S106，直到每一个簇的均值向量都和前一轮计算的均值向量相等，此时算法收敛；S108，将算法收敛时的结果，作为最终分簇结果。2.如权利要求1所述的基于用户社交属性的D2D多播分簇方法，其特征在于，得到最终分簇结果后，在第k个簇(k＝1,...,K)中，进行核心用户的选择，其具体方法为：将第n个用户的核心用户适应度Fn作为衡量用户是否适合作为核心用户的参数，表示为：其中，α、β、τ为权重参数，满足En为第n个用户的可用电池容量，Dn为第n个用户的社交因子，Pn为第n个用户的驻留概率，Sn为第n个用户的可用...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚文熔，
申请(专利权)人：西安科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61