认知D2D网络中基于博弈论的高能效干扰约束资源分配算法

针对认知网络中多个D2D(device-to-device)用户以Underlay模式复用蜂窝用户的频谱资源时的同频干扰和能耗增加问题,提出了认知网络中基于博弈论的最大化用户能效(energy-efficiency,EE)的D2D通信资源分配算法。不同于以前工作,在满足特定干扰门限的条件下,侧重对能效进行优化,且不牺牲系统容量。建立Underlay模式下认知D2D通信博弈模型,将D2D用户(device-to-device,DUE)作为跟随者复用蜂窝用户(cellular user,CUE)上行链路的频谱资源,由于每个用户都具有自私特性想要最大化自身的能效,所以该资源分配问题可以模拟为非协作博弈问题。在干扰门限的约束条件下构造了相应的效用函数,利用拉格朗日对偶方法求解此优化问题,得到用户的最优发送功率,保证了用户的功率和链路速率的均衡,并分析了算法复杂性。仿真结果表明,该方案能够提高用户能效和链路平均能效,改善系统总功耗及系统的容量等性能。     

D2D通信系统中的最优中继选择及功率分配策略研究

在D2D(device-to-device)通信系统与蜂窝网络共存的场景下,引入中继节点可以有效提高D2D链路的吞吐量同时减小D2D链路对蜂窝网络的干扰?阐述了一种新颖的半双工放大转发双向中继协助D2D通信方案,提出了对应的最优中继选择及功率分配算法?该算法能够在满足蜂窝系统所受干扰小于一定门限值的约束下最大化D2D链路的吞吐量?该算法优化了D2D链路上各发送节点的发送功率;选出了可以使D2D链路吞吐量最大化的中继节点作为最优中继节点?其中,在计算最优功率分配的时候,利用拉格朗日对偶理论以及最速下降法对原功率分配优化问题的对偶问题进行了分层迭代求解?仿真结果表明,提出的策略与已有的方案相比可以显著提高D2D链路的吞吐量?     

基站覆盖下D2D两跳传输的功率控制

设备到设备(D2D,device to device)技术是当今无线通信研究的关键技术之一.在单小区场景下引入了多跳D2D通信系统功率控制算法.在该场景下,多条D2D链路间通过复用频带来通信,同一D2D链路的用户采用两时隙的两跳解码转发中继(DF,Decode and forward)方式传输信息.不同链路两时隙之间非完全同步下,使用了同一频带的中继会相互干扰.作者提出的功率控制算法先引入松弛因子得到功率闭式解,通过迭代优化该问题中用户的发射功率,来减少中继间的同频干扰.最后,通过数值仿真证明,在D2D系统中加入该功率控制算法后,可一定程度上提升用户传输速率.正随着无线通信技术的发展,作为下一代无线通信系统中的重要组成Device to Device(D2D)通信系统,在LTE-A[1]通信系统中引起了人们的广泛关注,D2D技术对基站负担增加不大的情况下,能够有效地提高通信速率.并且D2D通信系统的频谱分配较为灵活,既可使用小区的频段,又可以使用公共频段,如Wi MAX[2]频段,进一步提高了系统的频谱利用率.在文献[3-7]中,Klaus Doppler、Kaufman等人从不同角度提出了D2D建模方法和解决方案.文献     

D2D网络中信道签名和资源调度的联合设计方案

针对设备到设备(device-to-device,D2D)通信网络中蜂窝用户和D2D通信对之间的相互干扰问题,提出一种联合信道签名和资源调度的设计方案。该方案构建了基于时间反演的D2D信道签名模型,实现干扰消除;在博弈模型基础上,对D2D用户进行功率分配,以满足蜂窝用户的服务质量(quality of service,QoS)需求;在容量增益限制区域内按照优先级大小为D2D用户分配蜂窝链路资源,并在满足资源共享参数阈值的情况下,进一步充分利用蜂窝用户的频谱资源,为空闲蜂窝用户选择对其干扰最小的D2D用户,提升D2D用户的吞吐量。仿真结果表明,该方案有效地抑制了D2D异构网络中蜂窝用户和D2D用户的相互干扰,提升了平均速率,同时兼顾用户资源共享的公平性及通信的安全性。     

异构小蜂窝网中D2D模式选择的联合决策方法

为了在更加贴近实际的环境下研究D2D用户的工作模式选择,提出一种新的异构小蜂窝网络中的D2D模式选择方法。该方法通过分析D2D链路的传输功率和信道开销,给出了D2D链路的传输代价函数表达式,以D2D链路传输代价为标准并使用联合决策算法对D2D链路的模式选择进行控制,使得系统D2D链路的传输总代价达到最小。理论分析和仿真结果表明,所提出的方法能够有效的减小系统传输功耗。     

异构蜂窝网络中基于SWIPT的D2D资源分配算法研究

为了解决异构蜂窝网络中D2D(Device-to-Device)通信干扰导致系统能量效率下降的问题,提出一种基于SWIPT的D2D通信资源分配策略,以实现D2D链路的能量效率最大化。该策略对系统中多种干扰进行建模,构建干扰图和伙伴候选集合;将优化问题转化为功率控制和信道分配两个子问题,运用KKT条件和拉格朗日乘子法,求解D2D链路复用候选集中子信道的最优发射功率和功率分割比。仿真结果表明,所提出的分配策略能明显提升系统的能量效率,在保证服务质量的前提下能有效提高D2D用户接入率。     

基于能效的D2D通信系统的资源分配

在保证传统蜂窝用户和D2D用户QoS的前提下,同时考虑电路功率,研究D2D用户对和蜂窝用户的资源共享策略。首先根据蜂窝用户和D2D用户对的QoS要求确定可以接入的D2D用户对及每个D2D用户对可以复用的蜂窝用户集合,然后利用Stackelberg博弈求解每个D2D用户对与可以复用的每个蜂窝用户间的最优功率及干扰价格,最后由加权二部图计算出使网络总能效最大的最佳匹配。仿真结果表明,所提资源分配算法在保证了各用户的QoS约束,使网络总能效约提高了10%。     

D2D网络中基于组合拍卖的无线资源分配机制

针对端到端(device-to-device,D2D)用户与蜂窝用户共享频谱资源产生的干扰问题,以最大化系统中D2D链路的吞吐量为优化目标,提出一种联合功率控制和信道分配的资源分配机制。根据D2D用户的干扰门限和蜂窝用户的信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)提出了一种基于用户间距离的复用准则,确定D2D用户可复用的信道资源集合;在给定D2D用户复用任意资源集合的前提下,调整D2D用户的发射功率,以衡量各个D2D用户在不同信道资源集合上的吞吐量,但暂不分配功率;基于功率控制的结果,采用组合拍卖的方法为D2D链路分配信道及对应的发射功率,从而实现了联合功率控制和信道分配。因此,系统资源分配结果更为合理。仿真结果表明,该机制能有效抑制跨层干扰和同层干扰,提升D2D链路的吞吐量,提高用户的服务质量(quality of service,QoS)。     

一种LTE网络D2D通信资源共享算法

在LTE网络下部署D2D (Device-to-Device)系统能有效降低基站的负荷,但是D2D系统共享蜂窝系统资源时会产生系统间干扰,通过合理的资源分配可以有效降低这种干扰.文中提出一种LTE网络中D2D贪婪资源分配算法,该算法能保证蜂窝系统不受D2D通信的干扰影响,同时单个D2D对可以复用多个蜂窝用户资源,以提高D2D系统的吞吐量.最后通过仿真给出本算法与随机分配和干扰感知分配算法的性能比较.     

基于博弈论的D2D通信资源共享算法

针对目前端对端(D2D)通信资源共享算法无法解决资源利用率和信道干扰之间矛盾的问题,为了改善D2D通信性能,设计一种基于博弈论的D2D通信资源共享算法.该算法将通信系统吞吐量作为目标,通过引入博弈论实现各用户间的通信资源共享,使通信链路之间合理地分配资源,减少信道之间的干扰,提高蜂窝链路的通信质量.与经典D2D通信资源共享算法进行对比实验结果表明,该算法明显提高了D2D通信质量,提升了信道利用率,系统总吞吐量得到大幅度提高.     

D2D辅助NB-IoT系统的传输设备数优化算法

针对窄带物联网(narrowband internet of things,NB-IoT)中,处于蜂窝边缘覆盖薄弱区域的用户设备(user e-quipment,UE)到基站的直接链路质量可能并不满足数据传输的服务质量(quality of service,QoS)要求,提出一种设备到设备(device-to-device,D2D)通信辅助NB-IoT UE数据上传的方案.该方案采用D2D通信作为NB-IoT系统的路由扩展.当候选中继UEs工作在D2D通信模式以节省能量时,边缘UEs根据它们的中继时间表选择一组D2D中继设备,用于上行链路数据的传输.此外,对于NB-IoT系统传输设备数不足的问题,进一步提出基于动态规划的优化算法,实现了最佳的单位能量提供的传输设备数(transmission device number provides by unit energy,NUE).仿真结果表明,与直接传输、单中继和多中继等其他算法相比,所提的maxNUE算法在不同的UE/中继发射功率和中继占空比下均获得了最大的NUE.     

蜂窝与D2D混合网络中的无线资源分配

针对蜂窝与终端直通（D2D）混合网络中的资源分配,将其建模为以最大化网络吞吐量为目标,关于蜂窝用户与D2D用户资源的联合优化问题。基于该模型进一步提出一种两阶段资源分配策略,即先采用改进的贪婪频谱分配算法将资源块分配给用户,然后基于对偶分解理论给每个资源块分配最优的传输功率。该算法在考虑蜂窝用户服务质量（QoS）的基础上,不再限制每个资源块上的D2D用户数目以及D2D用户可复用的资源数。仿真结果表明,所提算法在保证蜂窝用户速率性能的前提下,有效地提升了系统的整体容量。      

一种通信链路安全速率均衡算法

针对全双工系统上下行通信的信息安全问题, 以安全速率为设计参数, 提出一种全双工上下行通信链路安全速率均衡算法. 该算法在安全速率准则下, 通过对信息波束成形向量及噪声波束成形向量的联合设计, 可以保证全双工上下行通信链路信息的保密. 在全双工基站发射功率约束下实现了全双工上下行通信链路安全速率均大于零的保密信息传输, 并通过仿真验证了所给算法的性能.     

部分频率复用下的终端直通资源分配方案

终端直通(device-to-device,D2D)通信通过共享蜂窝资源可以提升频谱效率,但会产生同频干扰,导致系统吞吐量和用户的服务质量降低。针对在部分频率复用(fractional frequency reuse,FFR)蜂窝网络中多小区间的D2D链路和蜂窝链路的同频干扰问题,提出了基于优先级的资源分配方案。该方案通过对频率资源赋予不同的优先级对小区间干扰进行协调,尽量避免小区间的D2D链路和蜂窝链路间、以及D2D链路间的干扰,从而提升系统性能。仿真结果表明,基于优先级的资源分配方案改善了小区边缘用户的服务质量,提高了系统容量。     

非对称双向D2D通信系统的中继选择优化算法

提出了一种面向D2D通信系统中非对称双向中继信道的中继选择优化算法;该算法依据定义的非对称性双向D2D链路信道总容量最大化为优化目标,推导了新的目标函数以及确定最优功率分配,并在此基础上通过非线性优化选出最佳中继。仿真结果表明,非对称双向中继通信系统的最优功率分配结果与理想对称双向中继系统的结果一致,而提出的中继选择方案比按理想对称双向中继优化方案得到的链路信道总容量更大,但是相应的计算复杂度会更高。     

带有下行SWIPT的强干扰WPCN中用户最小速率最大化研究

现有的无线供电通信网络(Wireless powered communication networks,WPCN)只考虑在下行链路中进行能量传输,没有考虑信息传输的需求。实际上,在很多应用场景中需要考虑利用下行链路传输信息。如何制定发送策略来权衡各用户上行传输速率的公平性与最大化是WPCN中的研究热点。本文提出一种新的在强干扰蜂窝小区中进行能量与信息传输的设计方案,将下行无线信息与能量的同时传输(Simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)与无线供电通信网络相结合,实现基站与用户之间的下行能量传输与上下行双向信息传输。该方案通过上行功率分配、下行时间分配与波束成形以实现上下行最小传输速率的最大化,从而实现各用户上下行信息传输的性能与公平性的平衡。仿真结果表明,与传统的传输方式相比,本方案显著提高用户的最小传输速率。     

D2D网络功率和频谱资源分配策略

针对蜂窝通信系统高能耗、 低通信资源利用率和低信道利用率的问题, 提出一种基于能量效率(energy efficiency, EE)与频谱效率（spectral efficiency, SE）联合优化的网络资源分配策略. 首先, 在保证通信用户服务质量（quality of server, QoS）的前提下, 提出一种基于启发式算法的信道选择策略, 为系统内的D2D（device-to-device）用户分配信道复用资源; 其次, 在通信系统干扰门限和回程容量限制约束下, 利用Lagrange对偶分解迭代实现系统功率和频谱资源分配. 仿真结果表明, 该算法能有效扩充系统内D2D用户的数量, 提高能量效率及信道利用率, 增加频谱利用率, 为D2D用户分配最优的功率, 增强业务承载能力, 降低通信系统能耗并减少资源浪费.     

远距离用户环路中的全双工数字中继器

本文在研究回波抵消器的基础上,对在现有用户环路上实现2B+D以及低速数据的全双工远距离传输技术进行了分析研究,并研制了实用的用户环路远程双向数字中继器的试验电路模型。     

基于干扰效率的星地认知网络功率分配算法

针对Underlay模式基于能量效率的功率控制算法未能准确反映次用户与主用户之间干扰性能导致系统容量下降的问题,综合考虑次用户能量有限及卫星链路和地面链路的差异性,定义干扰效率为认知卫星用户总的传输速率与地面基站接收到的干扰的比值,建立了基于干扰效率的星地认知网络上行链路功率分配模型,在此基础上提出一种基于干扰效率的功率分配算法.通过引入干扰门限约束及信干噪比约束条件,利用非线性分式规划理论和拉格朗日对偶法求解出最优功率.仿真结果表明:该算法能在较好满足次用户通信质量的前提下,有效减少对主用户的干扰,提升系统的干扰效率.