CN109862541A - 基于IoT网络的D2D组播通信方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种基于IoT网络的D2D组播通信方法及装置，所述方法包括：获取IoT网络的系统传输速率；计算根据所述系统传输速率构建的优化问题模型的最优解，获取最优信道资源分配矩阵；根据所述最优信道资源分配矩阵，为所述IoT网络中的IoT设备分配信道资源。本发明实施例提供的基于IoT网络的D2D组播通信方法及装置，针对了IoT设备通信的业务特点，将网络进行分簇，考虑各种影响设备运行的因素进行建模，该模型可以满足不同业务类型、不同业务数量的需求，为不同位置、不同类型的网络进行分簇，也考虑到通信过程中的中断、障碍等因素，能够针对IoT蜂窝网络进行分阶段的布置，提高蜂窝系统的覆盖能力。

Description

基于IoT网络的D2D组播通信方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于IoT网络的D2D组播通信方法及装置。

背景技术

随着电力物联网的快速发展，越来越多的物联网(IoT)设备存在于同一个网络中。蜂窝网络被认为是用来支持多种物联网服务的最有效的方法之一。在IoT蜂窝网络中，数据在基站(BS)和物联网设备之间传输。

现有的设备到设备(D2D)通信或分簇方案主要基于整个通信网络进行部署，主要通过将网络分簇，在其之上采用算法，优化信道和网络资源分配。将需要发送的控制信息和数据信息承载于物理资源块中，控制信息包括调制编码方案MCS、冗余版本RV和新数据指示NDI三者中的至少一项，MCS、RV和NDI三者中的至少一项映射在物理资源块中高频部分的RE上，数据信息映射在物理资源块中的除了控制信息映射的RE之外的空白RE上，在设备间D2D通信链路中发送物理资源块至目标用户设备。通过合理配置D2D通信的上行物理信道，提高频谱利用率及数据传输速率。

但是，现有技术的通信方法中，物联网设备受能源和覆盖能力的限制，设备到设备(D2D)通信的出现可以降低物联网服务的能耗，并且会降低整个系统的吞吐量，影响设备的功能。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于IoT网络的D2D组播通信方法及装置。

为了解决上述技术问题，一方面，本发明实施例提供一种基于IoT网络的D2D组播通信方法，包括：

获取IoT网络的系统传输速率；

计算根据所述系统传输速率构建的优化问题模型的最优解，获取最优信道资源分配矩阵；

根据所述最优信道资源分配矩阵，为所述IoT网络中的IoT设备分配信道资源。

另一方面，本发明实施例提供一种基于IoT网络的D2D组播通信装置，包括：

获取模块，用于获取IoT网络的系统传输速率；

计算模块，用于计算根据所述系统传输速率构建的优化问题模型的最优解，获取最优信道资源分配矩阵；

分配模块，用于根据所述最优信道资源分配矩阵，为所述IoT网络中的IoT设备分配信道资源。

再一方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：

存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行上述的方法。

又一方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的方法。

本发明实施例提供的基于IoT网络的D2D组播通信方法及装置，针对了IoT设备通信的业务特点，将网络进行分簇，考虑各种影响设备运行的因素进行建模，该模型可以满足不同业务类型、不同业务数量的需求，为不同位置、不同类型的网络进行分簇，也考虑到通信过程中的中断、障碍等因素，能够针对IoT蜂窝网络进行分阶段的布置。采用了基于遗传算法优化功率控制，通过对各个设备的功率变换情况进行不断的迭代和更新，通过遗产算法得出每个设备运行的功率以得到系统最佳性能。还采用了贪心算法来进行最后网络资源的分配，为各个信道分配最优网络资源数量。综合考虑了在通信过程中需要考虑的各类因素，如中断概率和系统吞吐量，功率控制，覆盖能力等，将此类因素纳入模型和算法的范畴，有利于得到更加客观实际的分簇方案。提高蜂窝系统的覆盖能力。

附图说明

图1为本发明实施例提供的基于IoT网络的D2D组播通信方法示意图；

图2为本发明实施例提供的基于IoT网络的D2D组播通信装置示意图；

图3为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的基于IoT网络的D2D组播通信方法示意图，如图1所示，本发明实施例提供一种基于IoT网络的D2D组播通信方法，该方法包括：

步骤S101、获取IoT网络的系统传输速率；

步骤S102、计算根据所述系统传输速率构建的优化问题模型的最优解，获取最优信道资源分配矩阵；

步骤S103、根据所述最优信道资源分配矩阵，为所述IoT网络中的IoT设备分配信道资源。

具体来说，基于IoT网络的D2D组播通信分簇算法，其关键在于分簇时考虑的因素，根据考虑的因素可以分为两种分簇方案：一个是基于能量消耗的分簇内接入数量限定，另外一个是基于覆盖最优的D2D成簇机制。

基于能量消耗的分簇内接入数量限定包括以下内容：

当设备A_i与A_j通信时，当A_i将数据发送到A_j时，A_i是被激活的。由于PSM和eDRX技术的技术，IoT网络可以处于休眠状态。当A_i处于激活状态时，传输功率P_i包括两个部分，RF传输功率P_ij和静态功率P₀。特别地，不同类型的IoT设备的静态发射功率是不同的，并且RF发射功率是在功率控制阶段决定的。当A_i处于休眠状态时，它的传输功率是P_s，接近0。最大RF发射功率是P_max。所以在t时刻A_i的传输功率能够被重新表述如下：

P_i(t)＝(1-v(t))(P_ij+P₀)+v(t)P_s，0≤P_ij≤P_max

其中，v(t)＝0代表A_i处于激活状态。v(t)＝1代表A_i处于休眠状态。

对于时间t的设备A_i的剩余能量可以表示如下:

代表A_i设备初始的能量容量。假设覆盖范围内的IoT设备接入一个覆盖范围外的设备构成D2D通信方式对其带来的额外能耗为E_v,那么对于设备A_i在作为簇头时可连接的D2D设备数量为：

基于覆盖最优的D2D成簇机制包括以下内容：

IoT网络由一个基站和多个IoT设备构成，IoT设备包括基站覆盖范围内的若干个簇头设备和基站覆盖范围内的若干个未分簇的设备，以及基站覆盖范围外的若干个设备。例如，基站覆盖边缘部分一共有K个簇，即K个D2D多播组。代表簇头设备,代表第k个D2D多播组的簇头设备，D2D多播组内的基站覆盖外的设备数量为M,使用 来代表，代表第i个设备且属于第k个D2D多播组。除了簇内的设备，还存在一些没有分簇的设备，它们的数量为N，用C＝{C_j|j＝1，2，...，N}代表，B^s代表基站。设备总数为S＝K+M+N，使用集合A＝{A_s|s＝1,2,...,S}来代表。

在IoT设备的通信过程中，由于障碍物的遮挡会造成的信号强度衰减，因为这些障碍物会吸收一部分能量，使信号强度退化。该影响即为阴影衰落，用ξ来表示。根据实验测量，阴影衰落造成的信号功率的变化一般可以建模为对数正态分布N(0，δ_ξ)的随机变量，其概率密度函数为：

对于用户设备A_i，当其和设备A_j进行数据通信时，其信噪比the signal to noiseratio(SNR)如下所示:

其中σ²表示高斯白噪声。对于设备A_i和设备A_j之间的信道增益H_ij包含路损、阴影衰落，具体计算公式如下:

H_ij＝d_ij ^-αξ，ξ～N(0,δ_ξ)

其中d_ij表示A_i和A_j之间的距离,α表示路损指数。

为了保障通信质量，当设备的SNR低于某个特定值γ_th,通信将不能继续,中断概率如下所示:

P_out＝P(γ_ij<γ_th)

对于小区覆盖范围外的设备，当其与小区覆盖范围内的簇头设备以D2D的方式进行通信时，其中断概率一定会比其与基站进行直接通信小。用表示设备和设以D2D形式进行通信时的中断概率，用表示设备和IoT基站直接进行通信时的中断概率。为了使小区的覆盖能力最强，要使覆盖范围外的设备通过采用D2D通信方式通信相比于直接和基站通信所降低的中断概率和达到最大，其表示如下:

为了使系统整体的中断概率和最小，根据小区覆盖范围内设备可接入设备进行D2D通信的数量限制下，小区覆盖范围外的设备选取最优的的设备构建D2D通信。

根据香农定理，当有效设备A_i和A_j通信时，信道传输速率可以表示如下:

R_ij＝B_ijlog₂(1+γ_ij)

其中，B_ij表示它们之间信道的带宽，γ_ij表示它们之间的信号干扰和噪声比。

在进行通信时，首先，获取IoT网络的系统传输速率。系统传输速率为第一速率和第二速率之和，第一速率为基站覆盖范围内的簇头设备与基站覆盖范围外的设备之间的传输速率，第二速率为基站覆盖范围内的未分簇的设备与基站之间的传输速率。

获取IoT网络的系统传输速率，具体包括：

获取基站覆盖范围内的每个簇头设备的发送功率，基站覆盖范围内的每个未分簇的设备的发送功率，以及每个信道的信道收益；

根据基站覆盖范围内的每个簇头设备的发送功率，基站覆盖范围内的每个未分簇的设备的发送功率，以及每个信道的信道收益，计算IoT网络的系统传输速率。

覆盖范围外的设备与基站覆盖范围内的簇头通信，或基站覆盖范围内的未分簇的设备C_j与基站B^s通信时，由于重用了C_j的信道资源，所以它们之间存在干扰，基站覆盖范围内的簇头设备与基站覆盖范围外的设备之间的传输速率如下：

基站覆盖范围内的未分簇的设备与基站之间的传输速率如下：

其中，为基站覆盖范围内的簇头设备与基站覆盖范围外的设备之间的传输速率，为基站覆盖范围内的未分簇的设备与基站之间的传输速率，为基站覆盖范围内的第k个簇头设备的发送功率，基站覆盖范围内的第j个未分簇的设备的发送功率，代表信道收益，N₀代表噪声。

通过聚类形成D2D组播组来提高蜂窝系统的覆盖能力。同时，由于蜂窝系统中信道资源的限制，假设信道资源可以被和C_j重用，为了保证通信质量和最小化中断概率，目标是最大化系统的传输速率。根据系统传输速率构建的优化问题模型，优化问题模型如下：

其中，为基站覆盖范围内的簇头设备与基站覆盖范围外的设备之间的传输速率，为基站覆盖范围内的未分簇的设备与基站之间的传输速率，为基站覆盖范围内的第k个簇头设备的发送功率，基站覆盖范围内的第j个未分簇的设备的发送功率，P^max为最大RF发射功率，为基站覆盖范围内的簇头设备与基站覆盖范围外的设备之间的信噪比，为基站覆盖范围内的未分簇的设备与基站之间的信噪比，П＝[φ_i，j]_M×N为信道资源分配矩阵，其代表信道资源的分配情况，如果φ_i,j＝1，代表设备使用了C_j的信道资源否则，φ_i,j＝0。

P中的功率优化问题可以看作一个多变量动态系统中的优化问题。每个用户都希望获得较大的发送功率以提高效益，然而任何一个用户功率的增加都会加大对其他用户的干扰而使其他用户的效用降低，这样受到影响的用户也通过提高发送功率来抵抗其带来的干扰，其中和是关键变量元素，对于此问题可以利用遗传算法(GA)来解决。

由于矩阵Π＝[φ_i，j]_M×N表示信道资源分配情况，值为0或1.这可以看作是一个指派问题，可以使用二分最大值匹配方法来优化信道分配,对于此问题可以利用贪心算法来解决。

然后，计算该优化问题模型的最优解，获取最优信道资源分配矩阵。

最后，根据最优信道资源分配矩阵，为所述IoT网络中的IoT设备分配信道资源。

本发明实施例提供的基于IoT网络的D2D组播通信方法，针对了IoT设备通信的业务特点，将网络进行分簇，考虑各种影响设备运行的因素进行建模，该模型可以满足不同业务类型、不同业务数量的需求，为不同位置、不同类型的网络进行分簇，也考虑到通信过程中的中断、障碍等因素，能够针对IoT蜂窝网络进行分阶段的布置。采用了基于遗传算法优化功率控制，通过对各个设备的功率变换情况进行不断的迭代和更新,通过遗产算法得出每个设备运行的功率以得到系统最佳性能。还采用了贪心算法来进行最后网络资源的分配,为各个信道分配最优网络资源数量。综合考虑了在通信过程中需要考虑的各类因素，如中断概率和系统吞吐量，功率控制，覆盖能力等，将此类因素纳入模型和算法的范畴，有利于得到更加客观实际的分簇方案。提高蜂窝系统的覆盖能力。

对比传统的D2D通信的资源进行监听，可以更有效的节约网络资源，能够更加优秀的提高系统吞吐量，达到减少成本的目的。

在考虑各类影响因素时，相比其他方案更加全面周到，当网络中中断概率较高时，采用传统方案可能会导致性能的不稳定，能够更好的满足传输业务的需求，得到更加可靠的传输方案。

当网络中存在大量的设备时，采用传统方案会导致传输的拥堵，本发明实施例能够更好的保证传输正常。所选择的分簇方法可以在实际运用中很好的满足业务需求，有很高的实践可能性。

在上述实施例的基础上，进一步地，所述IoT网络由一个基站和多个IoT设备构成，所述IoT设备包括所述基站覆盖范围内的若干个簇头设备和所述基站覆盖范围内的若干个未分簇的设备，以及所述基站覆盖范围外的若干个设备。

在以上各实施例的基础上，进一步地，所述系统传输速率为第一速率和第二速率之和，所述第一速率为所述基站覆盖范围内的簇头设备与所述基站覆盖范围外的设备之间的传输速率，所述第二速率为所述基站覆盖范围内的未分簇的设备与所述基站之间的传输速率。

在以上各实施例的基础上，进一步地，所述优化问题模型的目标为最大化所述系统传输速率。

在以上各实施例的基础上，进一步地，所述获取IoT网络的系统传输速率，具体包括：

获取所述基站覆盖范围内的每个簇头设备的发送功率，所述基站覆盖范围内的每个未分簇的设备的发送功率，以及每个信道的信道收益；

根据所述基站覆盖范围内的每个簇头设备的发送功率，所述基站覆盖范围内的每个未分簇的设备的发送功率，以及每个信道的信道收益，计算所述IoT网络的系统传输速率。

图2为本发明实施例提供的基于IoT网络的D2D组播通信装置示意图，如图2所示，本发明实施例提供一种基于IoT网络的D2D组播通信装置，用于执行上述任一实施例中所述的方法，具体包括获取模块201、计算模块202和分配模块203，其中：

获取模块201用于获取IoT网络的系统传输速率；计算模块202用于计算根据所述系统传输速率构建的优化问题模型的最优解，获取最优信道资源分配矩阵；分配模块203用于根据所述最优信道资源分配矩阵，为所述IoT网络中的IoT设备分配信道资源。

具体来说，在进行通信时，首先，通过获取模块201获取IoT网络的系统传输速率。系统传输速率为第一速率和第二速率之和，第一速率为基站覆盖范围内的簇头设备与基站覆盖范围外的设备之间的传输速率，第二速率为基站覆盖范围内的未分簇的设备与基站之间的传输速率。

获取IoT网络的系统传输速率，具体包括：

获取基站覆盖范围内的每个簇头设备的发送功率，基站覆盖范围内的每个未分簇的设备的发送功率，以及每个信道的信道收益；

根据基站覆盖范围内的每个簇头设备的发送功率，基站覆盖范围内的每个未分簇的设备的发送功率，以及每个信道的信道收益，计算IoT网络的系统传输速率。

覆盖范围外的设备与基站覆盖范围内的簇头通信，或基站覆盖范围内的未分簇的设备C_j与基站B^s通信时，由于重用了C_j的信道资源，所以它们之间存在干扰，基站覆盖范围内的簇头设备与基站覆盖范围外的设备之间的传输速率如下：

基站覆盖范围内的未分簇的设备与基站之间的传输速率如下：

其中，为基站覆盖范围内的簇头设备与基站覆盖范围外的设备之间的传输速率，为基站覆盖范围内的未分簇的设备与基站之间的传输速率，为基站覆盖范围内的第k个簇头设备的发送功率，基站覆盖范围内的第j个未分簇的设备的发送功率，代表信道收益，N₀代表噪声。

通过聚类形成D2D组播组来提高蜂窝系统的覆盖能力。同时，由于蜂窝系统中信道资源的限制，假设信道资源可以被和C_j重用，为了保证通信质量和最小化中断概率，目标是最大化系统的传输速率。根据系统传输速率构建的优化问题模型，优化问题模型如下：

其中，为基站覆盖范围内的簇头设备与基站覆盖范围外的设备之间的传输速率，为基站覆盖范围内的未分簇的设备与基站之间的传输速率，为基站覆盖范围内的第k个簇头设备的发送功率，基站覆盖范围内的第j个未分簇的设备的发送功率，P^max为最大RF发射功率，为基站覆盖范围内的簇头设备与基站覆盖范围外的设备之间的信噪比，为基站覆盖范围内的未分簇的设备与基站之间的信噪比，Π＝[φ_i,j]_M×N为信道资源分配矩阵，其代表信道资源的分配情况,如果φ_ij＝1,代表设备使用了C_j的信道资源否则，φ_i,j＝0。

P中的功率优化问题可以看作一个多变量动态系统中的优化问题。每个用户都希望获得较大的发送功率以提高效益，然而任何一个用户功率的增加都会加大对其他用户的干扰而使其他用户的效用降低，这样受到影响的用户也通过提高发送功率来抵抗其带来的干扰，其中和是关键变量元素,对于此问题可以利用遗传算法(GA)来解决。

由于矩阵Π＝[φ_i,j]_M×N表示信道资源分配情况，值为0或1.这可以看作是一个指派问题，可以使用二分最大值匹配方法来优化信道分配，对于此问题可以利用贪心算法来解决。

然后，通过计算模块202计算该优化问题模型的最优解，获取最优信道资源分配矩阵。

最后，通过分配模块203根据最优信道资源分配矩阵，为所述IoT网络中的IoT设备分配信道资源。

本发明实施例提供的基于IoT网络的D2D组播通信装置，针对了IoT设备通信的业务特点，将网络进行分簇，考虑各种影响设备运行的因素进行建模，该模型可以满足不同业务类型、不同业务数量的需求，为不同位置、不同类型的网络进行分簇，也考虑到通信过程中的中断、障碍等因素，能够针对IoT蜂窝网络进行分阶段的布置。采用了基于遗传算法优化功率控制，通过对各个设备的功率变换情况进行不断的迭代和更新,通过遗产算法得出每个设备运行的功率以得到系统最佳性能。还采用了贪心算法来进行最后网络资源的分配,为各个信道分配最优网络资源数量。综合考虑了在通信过程中需要考虑的各类因素，如中断概率和系统吞吐量，功率控制，覆盖能力等，将此类因素纳入模型和算法的范畴，有利于得到更加客观实际的分簇方案。提高蜂窝系统的覆盖能力。

对比传统的D2D通信的资源进行监听，可以更有效的节约网络资源，能够更加优秀的提高系统吞吐量，达到减少成本的目的。

在考虑各类影响因素时，相比其他方案更加全面周到，当网络中中断概率较高时，采用传统方案可能会导致性能的不稳定，能够更好的满足传输业务的需求，得到更加可靠的传输方案。

当网络中存在大量的设备时，采用传统方案会导致传输的拥堵，本发明实施例能够更好的保证传输正常。所选择的分簇方法可以在实际运用中很好的满足业务需求，有很高的实践可能性。

图3为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图，如图3所示，所述设备包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302和总线303；

其中，处理器301和存储器302通过所述总线303完成相互间的通信；

处理器301用于调用存储器302中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：

获取IoT网络的系统传输速率；

计算根据所述系统传输速率构建的优化问题模型的最优解，获取最优信道资源分配矩阵；

根据所述最优信道资源分配矩阵，为所述IoT网络中的IoT设备分配信道资源。

此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本发明实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：

获取IoT网络的系统传输速率；

计算根据所述系统传输速率构建的优化问题模型的最优解，获取最优信道资源分配矩阵；

根据所述最优信道资源分配矩阵，为所述IoT网络中的IoT设备分配信道资源。

本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：

获取IoT网络的系统传输速率；

计算根据所述系统传输速率构建的优化问题模型的最优解，获取最优信道资源分配矩阵；

根据所述最优信道资源分配矩阵，为所述IoT网络中的IoT设备分配信道资源。

以上所描述的装置及设备等实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于IoT网络的D2D组播通信方法，其特征在于，包括：

获取IoT网络的系统传输速率；

计算根据所述系统传输速率构建的优化问题模型的最优解，获取最优信道资源分配矩阵；

根据所述最优信道资源分配矩阵，为所述IoT网络中的IoT设备分配信道资源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述IoT网络由一个基站和多个IoT设备构成，所述IoT设备包括所述基站覆盖范围内的若干个簇头设备和所述基站覆盖范围内的若干个未分簇的设备，以及所述基站覆盖范围外的若干个设备。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述系统传输速率为第一速率和第二速率之和，所述第一速率为所述基站覆盖范围内的簇头设备与所述基站覆盖范围外的设备之间的传输速率，所述第二速率为所述基站覆盖范围内的未分簇的设备与所述基站之间的传输速率。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述优化问题模型的目标为最大化所述系统传输速率。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取IoT网络的系统传输速率，具体包括：

获取所述基站覆盖范围内的每个簇头设备的发送功率，所述基站覆盖范围内的每个未分簇的设备的发送功率，以及每个信道的信道收益；

根据所述基站覆盖范围内的每个簇头设备的发送功率，所述基站覆盖范围内的每个未分簇的设备的发送功率，以及每个信道的信道收益，计算所述IoT网络的系统传输速率。

6.一种基于IoT网络的D2D组播通信装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取IoT网络的系统传输速率；

计算模块，用于计算根据所述系统传输速率构建的优化问题模型的最优解，获取最优信道资源分配矩阵；

分配模块，用于根据所述最优信道资源分配矩阵，为所述IoT网络中的IoT设备分配信道资源。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述IoT网络由一个基站和多个IoT设备构成，所述IoT设备包括所述基站覆盖范围内的若干个簇头设备和所述基站覆盖范围内的若干个未分簇的设备，以及所述基站覆盖范围外的若干个设备。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述系统传输速率为第一速率和第二速率之和，所述第一速率为所述基站覆盖范围内的簇头设备与所述基站覆盖范围外的设备之间的传输速率，所述第二速率为所述基站覆盖范围内的未分簇的设备与所述基站之间的传输速率。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至5任一所述的方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5任一所述的方法。