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)。     

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。     

基于分组的D2D通信功率控制算法

为解决现有蜂窝网络中设备对设备（Device to Device,D2D）通信的功率控制算法中路径损耗补偿系数固定导致基站与D2D用户之间产生同频干扰的问题,文章提出了一种基于分组的功率控制算法。所提算法在传统闭环功率控制算法的基础上,利用D2D用户到基站的距离和D2D用户到蜂窝用户的距离,计算出路径损耗补偿系数增补量,并设定3组干扰区域对路径损耗补偿系数的增补量大小进行区分,最后采用联合闭环功率对系统进行干扰抑制。通过仿真实验可得知,该算法比使用传统闭环功率控制算法的系统的信干噪比（Signal to Interference Plus Noise Ratio,SINR）和吞吐量得到了提高,可以显著提高蜂窝网络中D2D通信的功率控制性能,达到干扰抑制的作用。     

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.     

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.     

一种博弈的异构网上行功率控制算法

异构组网是未来移动通信系统的典型网络结构,上行功率分配算法又是异构网络中干扰管理的一项重要技术。将博弈论和异构网上行功率分配算法相结合,提出了一种博弈的异构网上行控制算法。该算法把价格支付函数运用到上行功率控制算法中,在异构网中任何用户的功率提升都要考虑对网络内的其它同频用户带来的干扰,并以此作为基于价格的支付函数,通过循环多次迭代使得用户功率提升对整个网络的干扰最小化。通过对现有功率控制算法的优化,提升了网络的性能。结果表明:基于博弈的异构网上行功率分配算法能够在系统上行吞吐量、能效比方面带来增益和性能的提升。     

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     

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MIMO-D2D异构网络的干扰抑制算法

将多输入多输出(MIMO)技术引入到蜂窝用户和端到端(D2D)用户构成的异构网络中,提出了一种基于最大信干噪比因子的资源分配算法,实现了多个D2D用户复用一个蜂窝用户的下行资源.在此基础上联合最大信漏噪比(SLNR)的预编码算法,在基站到蜂窝用户信号功率最大化的同时,降低了泄漏到D2D用户组的功率,大幅减少了用户之间的同频干扰.结果表明:当平均信噪比为35dB时,相比于单天线异构网络,基于联合干扰抑制算法的MIMO(4×2)异构网络容量可增大12.33bps/Hz;而针对多个用户复用一个资源提出的最大SLNR的预编码算法相比于最小均方误差(MMSE)和块对角化(BD)算法,容量最多可增大36.2%;并且无论是在高信噪比还是低信噪比下,所提出的联合算法均能使系统性能得到明显的增益.     

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。      

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。     

一种认知无线电系统中最优的功率分配算法

为满足干扰温度和总发送功率限制,并最大化用户的传输速率,提出一种上行认知无线电正交频分复用(OFDM)系统的最优功率分配算法.该算法首先在认知用户总功率限制下使用置零迭代注水算法进行功率分配,然后将超过干扰功率限的子载波功率调整为干扰功率限,将剩余功率在剩余子载波上重新进行迭代注水分配,直至获得最优功率分配.数学推导证...     

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。     

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.     

基于干扰效率的认知OFDMA网络功率分配算法

为了提高认知无线电网络的系统能量效率,同时减小对频谱授权者主用户的干扰,提出了一种新的下行传输干扰效率最大的认知正交频分多址接入(orthogonal frequency division multiplexing access, OFDMA)网络功率分配算法。干扰效率定义为次用户总的传输速率与对主用户总干扰功率的比值。由于原资源分配问题是一个非凸形式的分式规划问题,难以获得功率分配问题的解析解。利用Dinkelbach方法将原问题转换为一个凸优化问题,并利用拉格朗日对偶原理和次梯度更新算法来获得解析解。最后,仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性能,并且在干扰效率、对主用户的干扰控制方面都优于传统能效最大的功率分配算法。     

基于用户组簇的LTE上行链路联合调度和功率分配算法

在同频组网的LTE系统中,严重的小区间干扰成为限制小区边缘用户性能提升的瓶颈.在LTE上行链路中,传统的单小区独立调度算法并未考虑小区间干扰情况.为此,提出了一种基于用户组簇的联合调度和功率分配方案,以抑制小区间干扰,提升系统性能.该方案对来自不同小区的用户组簇,以用户簇为对象执行基于正比例公平(PF)准则的联合调度,并根据簇内用户相互干扰情况建立功率优化模型,通过求解该模型次优解得到联合功率分配方案.系统仿真结果表明,基于用户组簇的联合调度和功率分配方案能够改善边缘用户吞吐量,同时显著提升系统吞吐量.     

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.     

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。     

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。     

大规模MIMO蜂窝网络中导频功率控制的改进方法

导频污染是影响大规模MIMO系统性能提升的因素之一.蜂窝网络中导频功率控制方法适用于导频长度较长的情形,但是导频长度过长不仅影响信道信息的估计,而且影响信息传输速率.为了扩大导频功率控制方法的适用范围,提出一种基于小区分类的导频功率控制的改进方法.将小区分为3类,所有小区均采用同1套导频,利用1维网络中的导频功率控制方法对蜂窝网络中的导频功率进行控制.仿真结果表明,基于小区分类的导频功率控制改进方法适用于导频长度较短的情形,可使蜂窝网络中导频长度的适用范围变大,同时降低了用户的上行功率开销.