蜂窝控制下的D2D通信的无线资源分配研究

在引入D2D通信的状况下,为改进蜂窝用户无线资源分配的公平性,文中提出了一种CU用户和D2D用户非正交共享无线资源的EFRA方案,该方案运用降低权重影响因子的方法,减少了D2D通信对蜂窝用户的影响,实验分析说明,该方案在牺牲部分D2D通信的吞吐量的情况下,不仅能够提高蜂窝用户接受服务的公平性,而且能很好地保护蜂窝用户的吞吐量。     

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。     

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。     

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%。     

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.     

高密度D2D用户的潜在博弈资源分配算法

为解决高密度用户场景中多个设备到设备(D2D)用户复用同一个蜂窝用户资源时相互竞争的问题,提出了一种基于博弈论的D2D资源分配算法.首先构造基于最小化系统整体干扰的非合作博弈效用函数,同时考虑了系统中D2D用户之间的干扰以及D2D用户与蜂窝用户之间的干扰;继而设计该博弈的潜在函数,并证明该博弈过程是一个潜在博弈模型,进而证明了其纳什均衡的存在性.仿真结果表明,该算法相比现有方法具有更好的公平性和收敛性,能使用户获得更好的吞吐量,降低D2D用户受到的干扰.     

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.     

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.     

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...     

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。     

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?     

基于中继OFDM系统的成比例公平分配算法

为了满足无线蜂窝小区内不同用户的业务需求,针对下行正交频分复用中继系统,提出一种基于成比例公平约束的资源分配方案,其主要包括基站与中继处的子载波和功率分配,并在子载波分配过程中提出2种算法.其中,严格的速率成比例公平算法以尽可能满足速率成比例公平为目标,将子载波优先分配给比例公平性最差的用户;松弛的子载波成比例公平算法将速率成比例松弛为子载波成比例,避免了信道较差的用户占用大量子载波.子载波分配结束后,根据子载波分配策略进行注水功率分配.仿真结果表明,2种算法均能够较好地满足成比例公平约束,且与传统无中继的资源分配算法相比,明显提高了系统吞吐量.     

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。     

Interference Suppression for MIMO Device to Device Pairs Underlaying Cellular Network

Device to device(D2D) communications may generate interference to the existing cellular networks.An interference suppression(IS) scheme is proposed in this paper.With this scheme,the threshold of D2D-pairs(D2D-Ps) communication was designed to reject the D2D-Ps which were not satisfied the threshold constraint,ensuring that the cellular users(CUs) had priority to use the spectrum resources.Then the interference from D2D-Ps at the receiver of CUs was eliminated first by precoding at the D2D transmitter and decoding at the CU's receiver.Next,the interference between D2D-Ps was suppressed by using interference alignment(IA).Performance analysis shows that the priority of CUs using the spectrum resources has been guaranteed;the interference generated on the cellular links is well eliminated;the interference between D2D-Ps can also be suppressed.     

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。     

基于多用户分集效应的相对比例公平调度算法

无线蜂窝网络目前所采用的机会调度算法在公平性方面存在缺陷。为解决该缺陷,该文提出了一种适用于无线数据网络的基于多用户分集效应的相对比例公平调度算法。不仅可以通过改变参数来调节系统吞吐量,保证系统性能;而且可以保证各用户之间的公平性,满足不同用户的服务质量要求。仿真实验表明,该算法可以在不同用户之间提供公平的服务,而且能兼顾系统吞吐量和用户服务质量的要求。