距离受限的蜂窝网络D2D通信资源分配算法

为了进一步提升第5代移动通信网络(5th Generation,5G)的系统性能以及用户的服务质量(Quality of Service,QoS),就蜂窝通信网络中终端直通(Device to Device,D2D)通信的资源分配问题,提出一种距离受限的资源分配算法。考虑D2D通信用户复用蜂窝通信用户的上行频率资源的情况。建立蜂窝网络中D2D通信系统模型;分析D2D通信用户的接收信号和受到的干扰情况,推导出D2D通信用户的信干比表达式;根据预设的信干比门限值,推导出D2D通信与蜂窝用户复用相同频率的安全距离;基于推导出的复用安全距离,提出一种距离受限的资源分配算法。所提出的距离受限的资源分配算法将蜂窝通信用户占用的频率资源分配给复用安全距离之外的D2D通信对,能够确保D2D通信与蜂窝通信之间的干扰控制在合理范围之内。仿真结果表明:距离受限的资源分配算法能够有效提高系统吞吐量,并降低D2D通信的中断概率。     

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.     

基于距离和系统吞吐量最大化的D2D上行链路资源分配方案

终端直连(Device-to-Device,D2D)通信的研究主要关注的是蜂窝用户(Cellular User, CU)和D2D用户之间存在的干扰问题, 而解决该问题的方法是进行合理的资源分配,但以往的研究大都仅考虑D2D用户之间的通信质量或仅考虑CU用户的可靠性,却忽视了系统总吞吐量和资源复用效率的优化。本文基于D2D用户、CU用户和基站(Base Station, BS)三者间的通信距离,提出了一种资源分配方案,该方案能结合资源复用函数矩阵进行预分组和资源选择,综合降低CU用户对D2D用户的干扰(Cellular-to-D2D, C2D)和D2D用户对CU用户的干扰(D2D-to-Cellular, D2C),同时保证CU用户和接入的D2D用户对都满足各自的通信服务质量(Quality-of-Service, QoS)要求。数值仿真结果表明,该方案与贪婪启发式算法相比,系统总吞吐量可以提升约4%,系统平均复用效率提高2倍以上。     

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。      

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...     

D2D 通信复用异构蜂窝网络下行链路的人工鱼群资源分配算法

针对D2D(Device-to-Device)通信复用异构蜂窝网络下行信道的资源分配问题,提出了一种基于人工鱼群的资源分配算法(AFSRA).该算法以最大化系统总容量为目标函数,并且为保证用户通信质量,通过约束条件合理地为D2D用户分配资源.通过仿真对AFSRA算法和随机资源分配算法进行了比较和分析,实验结果表明:AFSRA算法经过有限的迭代次数即可收敛,在计算量适当增加的情况下,能够获得更好的系统总容量.     

D2D通信中基于Q学习的联合资源分配与功率控制算法

D2D(Device to Device)通信可实现距离相近的用户设备直接通信,有效地提升系统的吞吐量,获得高频谱效率和能量效率,但D2D通信共享蜂窝网络频谱资源时,会造成蜂窝网络与D2D链路严重的层间干扰.为减少层间干扰带来的影响,提出一种基于Q学习的联合资源分配与功率控制算法.从Q学习的角度来构建数学模型,将蜂窝网络中的多个D2D用户对视为多智能体学习者,利用历史状态(历史吞吐量和功率值),不需要精确的信道状态信息(Channel State Information,CSI)和互干扰等先验知识,通过Q学习算法,学习得到分布式的信道选择和功率控制的联合最优策略.可以动态调整D2D用户功率,在保证蜂窝用户服务质量的前提下,通过D2D功率控制获得最大化系统吞吐量.仿真结果表明,基于Q学习的联合资源分配与功率控制的算法有效提高了系统的吞吐量.     

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%。     

基于容量最优化的设备间通信资源分配方案

在蜂窝网络中通过复用蜂窝系统中已使用的频谱资源,来增加蜂窝系统的频谱利用率,减少基站的负载.同时,通过使用模糊C均值(FCM)算法对复用相同资源的设备间(D2D)通信用户对进行分簇,达到减小复用同频带D2D通信用户对(DU)之间干扰的目的.通过贪婪算法对每一簇DU对进行资源分配,达到减小蜂窝用户与DU之间的干扰的目的.仿真结果显示,相比于随机分簇和随机复用的资源分配方案,FCM算法与贪婪算法的资源分配方案更有效地提高了系统总容量.     

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。     

面向云服务的物联网环境下基于上下文感知D2D资源分配方案

无线移动通信、传感网络、机器对机器(machine-to-machine,M2M)通信和云计算等技术的最新发展对物联网应用的开发、部署和利用产生了深刻的影响.直连(device-to-device,D2D)通信作为一种提高蜂窝网络性能的新兴技术,在物联网应用中起着至关重要的作用.对于D2D通信而言,资源分配是实现高性能数据传输的关键,博弈论作为一种有效的数学工具被广泛应用于解决蜂窝网络资源分配的问题.针对D2D资源分配的方案已在前期工作中提出,该方案使基站能够通过感知不同通信环境为D2D用户分配合理的频谱资源,并且通过重复迭代为D2D用户分配更优的频谱资源.但是该方案并没有深入讨论纳什均衡(Nash equilibrium,NE)不存在情况下的资源分配问题.针对该问题,将基站和D2D用户的竞争看作是一个合作博弈模型,提出了一个资源分配方案来处理不同场景下,当NE不存在时的资源分配方案,旨在保证基站在不同环境下的收益效用最大化.对比前期的资源分配算法,该算法保证了无论NE是否存在,基站都能通过感知不同的通信环境来选择特定的资源分配策略来维护自身的利益.     

一种基于用户位置的设备到设备模式选择和资源分配方案

在蜂窝网络中通过复用蜂窝系统中已使用的频谱资源,来增加蜂窝系统的频谱利用率,减少基站的负载,同时通过基于用户位置的设备到设备(D2D)模式选择和资源分配算法,达到减少同频率之间的用户干扰,降低用户的传输功率的目的.仿真结果显示,相比于传统的蜂窝通信和随机的资源分配模式,基于用户位置的D2D模式选择和资源分配有效地提高了系统总容量,减少了用户之间的干扰.     

认知蜂窝异构网络中能效优化的资源分配算法

在认知蜂窝异构网络中,针对大规模部署认知家庭基站带来的能量消耗问题,研究了两层异构网络上行链路的资源分配算法.提出了一种基于双循环迭代的资源联合分配算法,在实时用户服务质量(quality of service,QoS)需求约束和跨层干扰约束下最大化认知系统能量效率,将分数形式的能效函数等价转换为减数形式,使优化问题近似确定为凸优化形式,并通过迭代方法求解.仿真结果表明:该算法能够快速收敛到最优能效,并保证了实时用户的QoS需求,有效提高了系统能量效率.     

一种基于QoS的星座通信系统跨层资源分配算法

针对目前星座通信系统星地链路资源分配不灵活、缺乏有效服务质量(QoS)保障机制等问题,提出一种基于QoS的星座通信系统跨层资源分配算法.利用自适应编码调制(ACM)技术,通过定义用户信道质量评估算法、可调公平性调度算法、业务QoS分类调度算法及用户业务分配权重函数,为终端用户指定工作频率、时隙、编码方式、调制方式等物理层工作参数,实现根据业务QoS保障要求灵活分配物理层信道资源,达到提高系统资源利用率与满足业务QoS保障需求的平衡.仿真实例验证该算法可以实现星座通信系统根据业务QoS和用户信道质量对星地链路资源的合理分配和调度.     

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)。     

一种基于虚拟分区的跨小区 Ｄ２Ｄ 资源分配算法

终端直通（device-to-device,D2D）技术引入蜂窝系统虽然能够提高蜂窝系统性能,但同时带来了很大的干扰。为了降低蜂窝用户对D2 D用户的干扰,提出了一种基于虚拟分区的跨小区资源分配算法。通过为D2 D接收端设置干扰限制区域来限制D2 D用户所复用的蜂窝用户资源;为了给分配相同资源的用户之间建立较大的空间分离,降低链路间的相互干扰,引入虚拟分区的概念;最后,为了使系统吞吐量达到最大,从可复用蜂窝用户的集合中选择链路质量最好的k个蜂窝用户,将其资源分配给D2 D用户。仿真结果显示,所提算法可以有效地降低蜂窝用户对D2 D用户的干扰,提高系统的吞吐量,提升系统性能。     

基于容量最优化的D2D资源分配方法的研究

D2D(Device-to-Device)通信是一种在基站的控制下,允许终端之间通过复用小区资源直接通信的新型技术.它能够增加蜂窝通信系统频谱效率,降低终端发射功率,在一定程度上解决了无线通信系统频谱资源匮乏的问题.由于在未来的移动网络中有越来越多的异构设备,一个高效的资源分配方案必须最大限度地提高系统的吞吐量,并实现更高的频谱效率.资源分配方案是在保证小区用户吞吐量的前提下,使D2D用户获得最大的吞吐量,并在文献[7]的基础上给出了一个算法来解决这个问题.通过仿真表明,算法具有较低的时间复杂度,能够有效地提高系统的吞吐量.     

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。     

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。     

蜂窝网络下中继D2D系统的保密速率研究

对蜂窝网络下中继D2D系统中蜂窝用户的物理层安全性能进行了研究,实现了既满足D2D对的传输速率要求,又提升蜂窝用户的保密速率的双赢局面.在空闲的蜂窝用户中挑选中继节点,将D2D对的干扰看作友好干扰,构建了多约束的非凸混合整数优化模型,通过分层求解,提出了单用户场景下的功率控制算法和多用户场景下的信道分配算法.仿真结果表明:功率和信道的联合优化算法与通信系统中随机接入算法相比,能够在满足约束条件的同时提升蜂窝用户的保密速率,增强物理层安全性能.