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     

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.     

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。     

基于能量效率的最优D2D中继用户选择接入算法

设备终端直通(Device-to-Device,D2D)中继通信可以复用蜂窝小区用户频谱资源,提升了频谱效率和用户容量,但同时也面临着能耗开销增大的问题.针对D2D中继的用户接入问题,提出一种改进的基于能量效率(Energy efficiency,EE)的最优D2D中继用户接入算法.算法首先确定D2D中继的位置集合的,然后分别计算中继模式和直接模式下的能量效率和传输速率,最后再选择能量效率高的方式进行用户接入.当两种模式的能量效率相同时,则选择传输速率高的方式进行用户接入,实验仿真结果表明,文中所提的算法能量效率较高,能有效提高用户的接入体验.     

超密集组网中的自适应频谱规划算法

基于频谱重叠复用(FOM)的频谱规划算法中,簇间使用频谱重叠复用有效解决了超密集组网中频谱资源短缺的难题,但用户分布影响算法的最佳频谱复用门限值.针对该问题,提出超密集组网中的自适应频谱规划算法.以小区吞吐量最大化为目标,通过模型计算最佳频谱复用门限值,确定用户SINR的高低,据此分配用户频段资源.仿真结果表明,该算法可提高用户信干噪比和小区吞吐量,可有效解决频谱效率较低的问题,且设置参数时能节省人力成本.     

大规模 MIMO 蜂窝网与 D2D 混合网络物理层安全性能研究

随着量子计算机等计算设备的飞速发展,传统的加密技术正面临着挑战;由于物理层安全充分利用了无线信道的特性,其被认为是一种有效的解决方案.为此,提出了一种安全的混合网络模型,其中,端到端(device-to-de-vice,D2D)网络覆盖于大规模多入多出(multiple-input multiple-output,MIMO)宏蜂窝之上,被动的恶意窃听者(eavesdropper,Eve)能够窃听所有的无线信道;同时,为了提高能量效率,D2D发射机不仅可以从专用的PB(powerbeacon)收集能量,还可以从附近的射频干扰信号中收集能量.对此混合网络模型,假设所有网络元素的位置都服从独立泊松点过程,利用随机几何,得到了任一D2D发射机采集足够能量的概率;基于此概率,获得了蜂窝网用户和D2D用户的各态历经速率和安全中断概率.结果表明,由于D2D发射机可以从周围的射频干扰信号中采集能量,系统的能量效率得到显著提升,同时将专用PB的信号视作一种人工噪声,有效地提高了网络的安全性能.     

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...     

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)。     

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。     

D2D协作的边缘缓存系统能耗分析

针对移动边缘系统低功耗的需求,基于随机几何理论,研究了不同场景下D2D协作边缘缓存系统中移动设备的能耗.将请求用户和空闲用户的动态分布建模为相互独立的齐次泊松点过程(Homogeneous Poisson Point Process,HPPP),综合考虑移动设备的平均能耗与请求业务卸载概率、空闲设备激活概率和D2D通信...     

基于自适应随机接入的动态 D2D 发现资源分配机制

现有终端直通（device-to-device,D2D）中用户发现成功率低、发现范围小以及不能满足不同用户优先级的业务需求,针对上述问题,提出一种基于自适应随机接入的动态D2 D发现资源分配机制。该机制中具有高优先级的D2 D用户采用传统的随机接入方法向基站发送紧急请求信息;基站根据发送紧急请求信息的高优先级D2 D用户数,构建下一发现周期的发现资源分配信息。根据未成功选择发现资源块的次数,低优先级的D2 D用户自适应的在多信道时隙ALOHA（additive link on-line Hawaii system）和具有能量感知的多信道ALOHA接入机制之间进行切换。D2 D用户根据接收端的信干噪比大小,判断是否成功发现。系统级仿真结果表明,提出的机制与传统的随机信道接入机制相比,不仅能够满足不同优先级用户的业务需求,还能支持更高的发现成功率和更远的发现范围。     

带有D2D通信的LTE网络中提高公平性的方案

文中针对D2D对蜂窝网络公平性的破坏,提出了一种新的调度方案,即先调度D2D用户,在得知D2D用户在每个资源块上的干扰的基础上再调度蜂窝用户,最后用功率控制来增大蜂窝用户的吞吐量.仿真显示,与常用的方案相比,新方案能够有效改善蜂窝系统的公平性.     

基于SWIPT的D2D通信辅助移动边缘计算任务卸载策略

为解决5G移动通信系统中移动用户计算能力不足、能量消耗多、无线资源缺乏等问题,本文构建一种基于无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)的多用户设备间(Device to Device, D2D)通信辅助移动边缘计算(Mobile Edge Computation, MEC)系统模型,提出一种D2D-MEC联合卸载策略。该策略以系统中请求用户总能耗最小化为目标,采用二进制卸载模式和功率分流模式对请求用户进行任务卸载和能量收集。针对能耗最小化问题为非线性混合整数规划问题,根据整数变量和实数变量将原问题解耦为功率分配和计算任务卸载两个独立子问题,并分别采用Dinkelbach方法和匈牙利算法求出两个子问题的最优解。仿真实验结果表明,本文所提策略优于传统的D2D卸载策略和MEC卸载策略,有效降低了请求用户的总能耗,提高了任务执行效率。     

长期演进系统中改进的软频率复用方案

给出改进型软频率复用(SFR)方案的目的在于提高边缘区域的性能,改善传统SFR无法适应长期演进(LTE)系统中业务的动态分布和频谱分配灵活性低的缺点.该方案将一部分频谱资源划分为共享频段,边缘区域对其有较高的优先权.仿真结果表明,改进方案能够有效改善边缘区域性能,提高了频谱分配的灵活性.     

基于模糊聚类的D2D通信二次资源分配算法设计

针对D2D链路与蜂窝链路之间的同频干扰问题,提出了一种基于模糊聚类的二次资源分配算法.该算法采用了模糊聚类将干扰较大的D2D链路划分为一组,再用图着色进行组内一次资源分配,从而降低干扰并保证用户Qos需求和公平性.最后,采用Kuhn-munkres最优匹配算法进行二次分配来达到提高系统吞吐量的目的.通过计算机仿真可以看出,该算法既可以保证D2D用户的不同Qos需求,又提高了系统吞吐量和获得无线资源的公平性.     

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。     

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。