全双工蜂窝网络中用户协作D2D通信的性能分析与优化

提出一种蜂窝网络中全双工蜂窝用户协作D2D(device to device)通信机制,全双工蜂窝用户采用功率域叠加支持上行传输和D2D通信并发,为无直传链路的D2D用户对协作中继;分析了系统的可达速率域,提出了一种基于最大-最小可达速率的功率分配算法。仿真分析表明,随着自干扰消除性能的提升,系统的可达速率域扩大,全双工协作D2D通信的可达速率域显著大于半双工协作D2D通信,且蜂窝上行链路和协作D2D链路间存在可达速率折中;功率分配算法能根据信道状态动态调整蜂窝用户的发射 率和功率分配因子,功率效率高,且随着最大发射功率的增加,蜂窝上行链路和协作D2D链路的可达速率趋同,能满足最大-最小准则,兼顾蜂窝上行链路和协作D2D链路间的公平性。     

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。     

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?     

干扰受限的增量型机会中继选择协作通信

协作通信让用户以协作的方式传输信息,是下一代无线通信系统为提升频谱效率所采用的关键技术之一。实际无线通信中的期望信号除了受到信道衰落和噪声的影响外,还可能受到来自其他用户同频信号的共道干扰。随着用户数的增加,大量的共道干扰就会取代噪声成为影响无线通信质量的主要因素,称为干扰受限。提出全网总功率约束条件下的增量型解码转发机会中继选择协作通信策略,并研究该策略在Nakagami/I.I.D.Nakagami信道衰落和干扰受限环境下的协作通信性能。理论分析和仿真结果表明,该协作策略能够在Nakagami/I.I.D.Nakagami信道衰落和干扰受限环境中有效抵抗信道衰落和共道干扰,实现协作分集增益。当源节点和中继节点的功率可以灵活调整时,合理的功率分配可以进一步提升协作通信性能。     

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。     

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.     

基于干扰抑制区的D2D通信模式选择方案

设备到设备(Device to Device,D2D)直通技术通过复用蜂窝系统的频谱资源来提升频谱利用率,已经成为5G候选技术之一.然而,资源复用带来了干扰管理和通信模式选择等难题.为此,文中结合干扰管理研究D2D通信模式选择问题,与现有研究仅考虑D2D链路对蜂窝链路的干扰管理不同,文中同时考虑蜂窝用户和D2D链路的干...     

NOMA残余干扰下D2D网络的能效资源分配算法

为了解决非理想串行干扰消除（serial interference cancellation,SIC）解码引起的残余干扰给非正交多址接入（non-orthogonal multiple access,NOMA）增强型设备到设备（device-to-device,D2D）组链路带来的高能耗、低信道利用率问题,提出一种基于能效优化的资源分配算法。在保证蜂窝、D2D组用户通信服务质量和复用子信道个数约束条件下,建立能效优化模型;使用一种以D2D组能效为权重的加权二部图最大匹配联合匈牙利算法为每个D2D组分配子信道;考虑到各接收机用户在相同和不同残余干扰下的能效问题,通过参数变换、Dinkelbach法和拉格朗日对偶法实现功率分配。仿真结果表明,提出的算法在非理想SIC条件下可有效提升系统D2D组链路的信道利用率和总能效。     

无循环前缀正交频分复用多址上行链路处理算法

提出了一种无循环前缀正交频分复用多址(OFDMA)上行链路发射信号帧结构,为消除因无循环前缀造成的正交频分复用(OFDM)符号块间干扰(IBI),接收端对接收信号进行时域过采样,对过采样后OFDM符号中无符号块间干扰部分采用最小均方误差(MMSE)算法进行信号检测.采用最大似然估计算法进行时间同步和频偏参数估计,利用伪随机(PN)序列的相关性对信道参数进行估计.仿真证明:本文提出的频偏信道参数估计算法具有良好的抗噪特性、衰落信道适应性和高的估计精度,而MMSE算法也具有较好的误比特率性能.