基于图神经网络的异构无线D2D网络链路调度方法技术

本发明专利技术公开了基于图神经网络的异构无线D2D网络链路调度方法，包括：构建异构无线D2D网络；确定训练集和测试集；将训练集和测试集内的异构无线D2D网络建模为异构图；构建异构图卷积神经网络模型，并初始化神经网络权重；使用训练集对异构图卷积神经网络模型进行训练，并用测试集进行验证，获得训练好的异构图卷积神经网络；输入数据至训练好的异构图卷积神经网络，输出链路调度策略。本发明专利技术用于D2D网络的无线资源调度，实现异构D2D网络的传输速率性能最大化。率性能最大化。率性能最大化。

【技术实现步骤摘要】
基于图神经网络的异构无线D2D网络链路调度方法


[0001]本专利技术涉及无线通信网络
，具体涉及一种基于图神经网络的异构无线D2D网络链路调度方法。

技术介绍

[0002]D2D(Device to Device)技术是5G无线通信发展中的关键技术之一。D2D技术使得一定距离范围内的用户通信设备可以直接通信，旨在降低服务基站的负荷。D2D通信方式分为三种类型。第一种是专用模式，D2D对直接交换数据，而不涉及基站。此传输模式分配的频谱资源只对某一对专用，不与其他用户共享。第二种类型是共享模式，其中蜂窝用户与D2D用户、D2D用户与D2D用户之间可以共享相同的频谱资源。第三种类型是蜂窝模式，就像传统的蜂窝通信一样，所有用户通过核心网络传输和接收数据，而不应用用户之间的直接通信。距离较近的设备使用D2D技术通信，可以减少设备之间的延迟和功耗、成本。D2D技术也可以在短时间内建立紧急通信网络，替换受损的基础设施，是构建应急网络的一种有效解决方案。D2D技术还可应用于蜂窝网络以提高频谱利用率和网络容量。D2D技术虽然具有很多优点，另一方面，也面临本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于图神经网络的异构无线D2D网络链路调度方法，其特征在于，包括：构建异构无线D2D网络；确定训练集和测试集；将训练集和测试集内的异构无线D2D网络建模为异构图；构建异构图卷积神经网络模型，并初始化神经网络权重；使用训练集对异构图卷积神经网络模型进行训练，并用测试集进行验证，获得训练好的异构图卷积神经网络；输入数据至训练好的异构图卷积神经网络，输出链路调度策略。2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的异构无线D2D网络链路调度方法，其特征在于，所述的构建异构无线D2D网络，包括：在边长为d
area
的正方形区域内，生成D个异构D2D对；M＝{1,2,3,
…
,m}表示D2D对类型，D＝{D1,D2,D3,
…
,D
m
}表示D2D对的总数量；其中D
m
表示m类型D2D对的总数；表示m类型的第i个D2D对,每个D2D对都有一个发射机和一个接收机计算通信链路的信道响应为和干扰链路的信道响应为3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的异构无线D2D网络链路调度方法，其特征在于，所述的确定训练集和测试集，包括：分别生成异构无线D2D网络X个和Y个，并运行FP算法为每个异构无线D2D网络生成最优和速率标签，将生成的异构无线D2D网络及最优和速率标签作为训练集和测试集，训练集的样本数量X，测试集的样本数量Y。4.根据权利要求1所述的基于图神经网络的异构无线D2D网络链路调度方法，其特征在于，将训练集和测试集内的异构无线D2D网络建模为异构图，包括：将异构无线D2D网络的每个D2D对看作是一个顶点，干扰链路作为图的边，将异构无线D2D网络建模为异构图。5.根据权利要求1所述的基于图神经网络的异构无线D2D网络链路调度方法，其特征在于，异构图卷积神经网络模型的目标函数为：约束为：表示对于任意类型的每个D2D对，都有一个状态向量ρ∈{0,1}；其中，是D2D对的优先级，是状态向量；B是通信带宽；是发射机和接收机的信道响应，即通信链路的信道响应；是的发射机与D2D对的接收机之间的信道响应；是发射机的发射功率；是环境噪声；ρ是D2D对的状态向量，ρ＝1时表示D2D对是激活的，ρ＝0时表示D2D对时关闭的；表示n类型的第j个D2D对的状态向量，ρ
im
表示m类型的第i个D2D对的状态向量；p
im
是m类型的第i个D2D对的发射机T
im
的发射功率；p
jn
是n类型的第j个D2D对的发射机T...

【专利技术属性】
技术研发人员：张勇，陈港，韩志杰，
申请(专利权)人：河南大学，
类型：发明
国别省市：