基于NOMA的两跳D2D通信容量扩展

针对蜂窝系统下两跳D2D通信的容量问题,提出了一种使用非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)辅助两跳D2D中继的通信模型.首先,根据每个信号的概率密度函数(Probability Density Function,PDF)和累积分布函数(Cumulative Distr...     

基于能效和时延的多跳中继通信系统功率控制算法

在多跳中继通信系统中,以能效为优化对象的功率控制算法可以保证功率的有效性,但可能无法满足多跳通信传输时延的要求.为此,文中分析了中继节点发射功率对系统能效和传输时延的影响,提出以能效和传输时延为优化对象的多目标优化功率控制算法.以多跳通信系统节点的发射功率为变量,导出了中继通信系统的能效和传输时延表达式.在此基础上构建...     

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?     

MIMO-OFDM两跳再生中继系统下的迭代功率分配

分析了发射端与中继端和功率受限条件下MIMO-OFDM两跳再生中继系统发射功率优化问题.为最大化系统容量,提出一种迭代功率分配算法,该算法根据两跳信道条件,不断调节其发射功率,直到两跳容量相差达到设定的门限值,天线上功率分配考虑在各子载波上每跳各天线之间等功率分配和利用注水原理进行功率分配;其次,分析迭代功率分配时迭代精度的选择问题,最后,研究在功率分配之前考虑子载波配对.仿真结果表明,利用迭代功率分配系统容量得到有效优化,迭代精度的选取是权衡算法复杂度与系统容量的结果,考虑子载波配对系统容量亦有进一步提高.     

基于多维马尔可夫链的两跳中继蜂窝系统拥塞控制建模

提出了一种结合蜂窝和中继技术的两跳中继蜂窝系统结构用来增加系统容量和平衡流量负荷,并利用多维马尔可夫链建立了它的拥塞控制模型。然后在这个模型的基础上,分别得到了系统的平均下行传输速率和数据包呼叫请求阻塞概率。最后通过数值计算分析了各种系统参数对具有拥塞控制功能两跳中继蜂窝系统性能的影响。研究结果表明,与两跳中继蜂窝系统相比,具有拥塞控制功能的中继系统在提供相同平均下行吞吐量的同时,可以有效降低系统的呼叫请求阻塞概率。     

联合有社交意识的D2D配对和功率分配策略

随着移动社交网络应用和无线通信网络的快速发展,移动社交网络(MSNs)正在渗透进人们日常生活中.提出了一种有社交意识的D2D(Device-to-Device)通信模型.基于该模型,研究了在物理条件和社交条件的约束下联合D2D配对和功率分配的问题.为了易于求解,在匹配理论的基础上,将问题建模为一个一对一的双边匹配问题,提出了分三步求解的算法优化D2D配对和功率分配问题.引入了真实的社交网络轨迹来模拟移动用户间的社交关系,从而验证提出的算法的性能.仿真结果表明:相比另外两种启发式算法有较高的增益.     

超宽带车辆无线网络两跳中继接入研究

为了提高车辆无线网络的系统性能,引入了脉冲超宽带(IR-UWB)无线技术并研究了链路两跳中继接入条件.由于IR-UWB功率受限,通过分析给出数据链路中继接入条件,提出了低计算复杂度的多链路两跳数据链路中继节点分配算法(DLRA),提高了数据链路传输速率;针对IR-UWB车辆链路,采用两跳单中继获得分集增益,同时实现低开销中继接入.对IR-UWB网络并行链路中继接入进行了仿真,仿真结果表明:IR-UWB车辆链路在实行两跳中继接入后,在仿真场学中总体数据传输速率提高了60.6％,改善明显.     

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.     

两跳无线网络中的中继调度算法

针对两跳无线网络的中继调度问题,提出了一种基于信道容量最大化的中继节点迭代调度算法.该算法基于放大转发型中继协议,以目标节点进行联合译码时的瞬时容量最大化为准则而依次选取中继节点,直至中继数达到源节点发射天线数或信道容量不再增加.仿真结果表明,在不同的中继节点总数、源节点发射天线数以及前后向信道信噪比条件下,该算法比传统算法获得了较大的容量增益和多中继分集增益,更加接近于信息论意义上的容量上界.     

多跳D2D组网下基于数据驱动的配电网在线异常检测

随着配电网数据信息的急剧增长,为了保证配电网供电可靠性,在配电网和基站间建立多跳D2D网络进行数据传输,提出多跳D2D组网下基于数据驱动的配电网在线异常检测方法。因配电网中每个时刻都会产生新的测量数据,提出一种基于一类支持向量机的配电网运行状态在线检测算法,该算法可根据每个时间周期智能电表上报的用电数据更新模型参数,实时推测配电网当前的运行状态。为了保证用电数据的正常传输,提出基于双边主成分分析的在线流量监测方法监督多跳D2D组网的流量状态。通过仿真实例验证,证明了提出的基于数据驱动的配电网在线异常检测算法可在提高检测速率和精确度的同时节约大量的计算时间和存储空间。     

多小区 MIMO 网络中一种新的 D2D 通信干扰对齐算法

当多小区MIMO（multiple-input multiple-output）网络中引入D2D（device-to-device）技术后形成D2D-MIMO干扰网络,为解决其干扰问题,提出了一种基于天线数奇偶性的发送端数据流分配方案和基于该方案的干扰对齐（interference alignment,IA）算法。该算法通过最小化基站泄露到非目标用户的信号功率来求解蜂窝链路的预编码矩阵,通过最大化蜂窝用户的信干噪比（signal to interference plus noise ratio,SINR）来求取蜂窝链路的干扰抑制矩阵,进而通过线性干扰对齐消除蜂窝内干扰,并推导了系统的最大自由度（degrees of freedom,DOF）。理论分析和仿真表明,相对于现有算法而言,该算法提高了系统的自由度、频谱效率和能量效率,降低了对天线数的要求,增强了系统的灵活性。     

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。     

基于邻居信息交换的机会网络低时延路由算法

提出一种以Epidemic Routing为基础、采用两跳邻居信息交换方式的机会网络低时延路由算法———LDREN,在分组索引的交换过程中交换两跳邻居信息从而增强对本地拓扑的掌握,并优先发送位于最后两跳的数据分组;同时在节点相遇感知过程中借助ECHO消息从节点缓存中删除已到达目的节点的分组.性能分析结果表明,与经典的Epidemic路由算法及其改进算法ARER相比,LDREN在分组端到端时延、分组传送成功率、存储空间占用等方面的性能得到整体提升.     

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。     

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.     

认知无线电网络中功率控制方法的研究

分布式功率控制是认知无线电系统常用的功率控制方法之一.将非合作博弈论的方法应用于认知无线电的功率控制上,在Goodman所提出NPG模型以及NPGP模型上来进行代价函数的改进,并提出一种新的博弈算法来实现对认知无线电系统的功率控制.该算法不仅考虑到系统用户之间的公平性,同时还考虑到认知用户之间干扰的影响,并通过理论证明了其纳什均衡的存在性与唯一性.仿真结果表明,该算法不仅能使用户发射功率降低,同时还可以使用户的效用提高,并且收敛性较好.     

基于干扰对齐的设备到设备功率控制算法

为了使蜂窝网络系统中设备到设备(D2D)用户的速率总和最大,提出了一种基于干扰对齐(IA)的功率控制算法.该算法通过IA技术使得所有的D2D用户能够同时占用可使用的子载波;同时,控制每一个D2D用户在子载波上的功率,使所有D2D用户在对蜂窝用户(CU)产生的干扰小于干扰阈值的前提下,其速率和达到最大.仿真结果表明:与传统的基于频分多址(FDMA)的功率控制算法相比,本算法在干扰阈值为10 d Bm时,所得到的D2D用户的总速率和可提升约6 bit·S-1·Hz-1.     

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.     

改进的蜂窝网室内定位匹配算法

针对无线信道的动态衰落特性,基于蜂窝网的室内定位存在较大误差,提出一种改进的蜂窝网室内定位匹配算法——基于主成分分析法(principal component analysis,PCA)的子空间匹配算法,不仅保证系统实时性,而且有效地剔除大误差点,提高定位精度.该算法利用无线蜂窝信号非视距传播造成的位置特性构建离线指纹数据库,根据在线接收信号从离线指纹库中提取子指纹库,利用PCA算法对在线实测数据及子指纹库进行有效地降维,构建子空间,并结合加权K近邻匹配算法(weighted K nearest neighborhood,WKNN)估计出多个位置坐标,利用3σ准则对这些位置做筛选,输出最终定位结果.实验结果表明,基于PCA的子空间匹配算法在保证定位实时性的前提下,能有效剔除大误差点,提高整体定位性能.