D2D通信中基于保证蜂窝用户通信质量的功率分配算法

针对D2D通信与蜂窝通信复用频谱资源时会产生同频干扰的问题,提出一种基于保证蜂窝用户通信质量的功率分配算法。在保证蜂窝用户平均SINR和最小SINR双重约束的基础上,建立以最大化D2D链路平均吞吐量为目标的凸优化问题,并利用拉格朗日函数推导出最优功率分配的闭式解。仿真结果表明:该算法不仅可以保证蜂窝用户通信质量,而且也能最大限度地提高D2D链路以及整个系统的总吞吐量。     

一种基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法

设备直连（Device-to-device,D2D）通信用户通过复用蜂窝用户的频谱资源可提高频谱利用率和系统的整体通信容量,但复用蜂窝网络频谱资源会带来严重的干扰,影响整体通信质量。针对干扰问题,本文通过建立通信系统模型,研究系统的线性规划问题以及相应的最佳资源分配算法。考虑到最佳算法复杂度较高,本文提出一种启发式算法来分配通信资源,通过遍历D2D对用户与蜂窝用户之间的干扰矩阵找到最小干扰值,分配复用资源给相应的蜂窝用户和D2D对用户。在蜂窝用户都分配到通信资源之后,对D2D对用户进行专用通信资源分配。仿真结果表明,该算法在降低算法复杂度的基础上显著地减小了D2D对用户对蜂窝用户的干扰,能够最大程度地增加D2D对用户的数量。     

基于ISAP的D2D资源分配优化算法研究*

D2D通信通过复用蜂窝系统频谱资源,实现一定范围内终端设备点到点的直接通信。频谱资源的复用缓解了资源匮乏的问题,但必然会产生同频干扰而影响蜂窝系统的性能。为了提高资源利用率且降低干扰,通过运用ISAP算法来完成合理的资源分配,从而实现D2D对与频谱资源之间的一对多的复用关系。同时,在满足各用户不同QoS需求的前提下,可将干扰有效抑制在合理的范围。最后通过仿真实验可知,该算法既不仅可以提高系统的吞吐量,也能保证蜂窝系统的通信性能不受影响。     

基于多对一Gale-Shapley算法的D2D通信资源分配

针对D2D通信复用异构蜂窝网络上行信道产生的干扰问题和频谱资源优化问题进行研究,提出一种基于多对一Gale-Shapley算法的D2D通信资源分配方案。本方案允许多个D2D用户共享一个蜂窝用户信道资源,通过设置信干噪比（SINR）门限保证用户的通信服务质量（QOS）。根据信道分配情况,构建D2D用户和信道的偏好列表,最大化系统总容量。仿真结果表明,该方案收敛较快,复杂度较低,能够有效保证用户的通信服务质量,系统总容量接近最优解。本研究为实现D2D用户和蜂窝用户的频谱资源共享,提高频谱利用率提供了一种有效方案。     

基于烟花算法的D2D资源分配方案

D2D（Device-to-Device）通信通过复用蜂窝用户的频谱资源来提升系统频谱资源的利用率，并提高系统吞吐量，但同时也为系统带来了严重的同频干扰。为了应对复杂的干扰问题，并在保证资源分配公平性的情况下尽可能提高系统吞吐量，提出一种基于烟花算法的D2D资源分配方案，以最大化系统的加权和速率为目标，将资源分配矩阵抽象为烟花，通过爆炸、变异、选择等过程求出最终的匹配矩阵。仿真结果表明，所提方案能够有效提高系统的吞吐量和资源分配的公平性。     

蜂窝与D2D混合网络中干扰协调算法研究

在蜂窝与D2D混合网络中,D2D用户复用蜂窝用户的资源会给混合网络带来不能避免的干扰,这些干扰严重影响了系统性能。文章在资源分配与功率控制研究的基础上,提出一种基于联合资源分配与功率控制的干扰协调方案。资源分配时,首先对用户进行分簇,分簇的结果是使簇与簇间的总干扰最大,然后以最大化系统容量为目标,采用一种迭代分配方案,对已经分好的簇进行资源块的划分。功率控制时,根据预设的干扰门限值,以及D2D用户与蜂窝用户、基站之间的信道增益估计值,对D2D用户进行动态的功率调整。通过仿真验证该算法能够提高混合网络的总吞吐量。     

全双工D2D通信系统下的一种资源分配算法

将全双工技术运用到D2D(Device-to-Device)通信中,可以增大D2D用户的吞吐量进而提高系统吞吐量,但全双工通信带来的自干扰也不可避免。考虑多个D2D用户对可共享相同的蜂窝用户资源,此时D2D用户对之间将产生同频干扰。针对该问题,在系统中用户正常通信的前提下,提出了一种基于图论中点着色的资源分配算法。该算法将D2D用户对之间的同频干扰限制在可接受范围内,利用图论中图的点着色算法协调D2D用户对和蜂窝用户之间的资源以最大化系统的吞吐量。仿真结果表明,相比于传统的半双工D2D通信,该算法有效地提高了D2D用户的通信质量,并提升了整个蜂窝网络的系统容量。     

基于改进遗传算法的D2D资源分配策略

针对D2D（Device to device, D2D）通信技术在蜂窝系统中的资源分配与干扰问题,提出一种基于改进遗传算法的D2D资源分配策略。首先,确定保证蜂窝用户和D2D用户通信质量的功率范围,然后提出一种改进的遗传算法来确定D2D的最佳发射功率,最大化系统吞吐量。该算法在保证蜂窝系统服务质量（Quality-of-service, QoS）的同时,让交叉算子和变异算子随进化代数进行自适应变化,从而达到全局最优。仿真结果表明,本文所提算法可有效提升系统吞吐量并提高D2D用户的信道利用率。     

异构网络中基于鸽群优化算法的D2D资源分配机制

针对异构蜂窝网络中D2D(device-to-device)通信用户复用蜂窝用户上行信道产生的频谱资源分配优化问题,提出一种基于改进离散鸽群算法(PIO)的D2D通信资源分配机制.通过设置信干噪比(SINR)门限值保证用户的通信服务质量(QoS),使用基于改进地图-指南针算子和认知因子的离散鸽群算法(IMCBPIO)为D2D用户进行资源分配,并采用基于接收SINR的闭环功率控制算法动态调整用户的发送功率,以减少用户与基站以及用户与用户之间存在的干扰.仿真结果表明,所提出方案能够有效抑制异构网络中由于引入D2D用户后导致的干扰,降低通信用户的中断概率,大大提高频谱利用率和系统吞吐量.     

基于噪声模型下D2D蜂窝系统的多用户合作功率控制分配方案

为了减轻D2D用户在通信过程中的相互干扰,提高整个蜂窝系统的吞吐量,根据D2D用户数目、信道状况和系统吞吐量的限制需求,分析干扰噪声模型约束下多用户发射功率的控制问题。通过引入玻尔兹曼常数等参数对干扰模型进行条件约束,最终得到基于效用下系统的平均发射功率和最大和速率,进而给出基于反向迭代组合算法的多用户合作博弈功率控制分配方案。仿真结果表明,该算法满足了多用户共享蜂窝网络频谱资源下的功率分配需求,终端用户发射功率经过多次反向迭代后达到纳什均衡,系统的吞吐量显著提高,频谱资源达到了较好的均衡收益。     

密集异构网络中D2D通信的多对多资源共享

为解决高接入量、高数据速率需求下的频谱资源短缺问题,将D2D通信技术引入蜂窝网络,研究密集异构网络中D2D通信的多对多资源分配与功率控制问题.多对多频谱共享将显著提高频谱效率,但在密集场景下会产生干扰累积问题.针对干扰累积问题,提出基于集合划分的多对多资源共享方案,提高D2D用户接入率以及最大化系统吞吐量;设计基于连续凸逼近的功率优化算法,降低主次用户间的干扰,提高D2D用户的稳定性.将仿真结果与其它算法进行比较,验证了该算法可有效控制干扰,显著提高系统吞吐量和D2D用户接入率.     

D2D通信中基于信噪比均衡的资源分配算法

针对蜂窝系统中D2D通信和蜂窝通信模式下的资源共享问题,提出一种基于信噪比均衡的资源分配算法。在优化所有用户接收干扰功率和均衡所有用户信噪比的基础上,建立以最大化系统总吞吐量为目标的凸优化问题。利用拉格朗日乘数法求解凸优化问题,得到闭式解。仿真结果表明,该算法能提高D2D链路与蜂窝链路的信噪比及系统总吞吐量。     

密集D2D网络中提升接入率的资源分配研究

在蜂窝网络中引入D2D通信可以增大系统吞吐量,提升资源利用率,减小终端功耗。传统资源分配算法只解决稀疏D2D网络中资源分配的问题,如何以有限的频谱资源将所有设备用接入网络是目前急需解决的问题。提出一种高接入率的资源分配算法,在基站的控制下为每条蜂窝信道选取满足接入条件的最优D2D链路接入。仿真验证表明,该算法有效提高了混合网络中D2D链路的接入率,同时有效增加了每条蜂窝信道的复用增益。     

一种联合D2D资源分配的中继选择算法的研究

为提高蜂窝网络中边缘用户的QoS,可在蜂窝网络中引入了D2D辅助中继技术,然而由于D2D链路复用蜂窝资源会与蜂窝链路之间产生同频干扰,为了降低这种干扰,提出了一种联合资源分配的中继选择算法,该算法首先使用一种资源分配策略,使得D2D链路对蜂窝链路产生的干扰最小,然后结合资源分配结果提出了一个中继选择方案,该方案不仅考虑了D2D链路和回程链路的信道质量,而且还同时考虑到了对蜂窝链路的干扰问题。通过仿真验证,本文所提出的算法不仅能有效提升边缘用户吞吐量,同时保证了中心用户的QoS。     

基于Kuhn-Munkres最优匹配的D2D资源分配算法设计

由于资源复用,D2D链路与蜂窝链路之间会产生同频干扰.为了抑制这种干扰,提出了一种基于Ku-hn-Munkres最优匹配的资源分配算法.该算法采用了图论中的Kuhn-Munkres最优匹配算法来实现最大限度的复用系统内的RB,达到提高系统吞吐量的目的.同时,通过使一对D2D用户复用多个RB进行通信以保证不同的QoS需求.最后,通过计算机仿真可以看出,该算法既可以有效地满足D2D用户的不同QoS需求,又提高了系统吞吐量.     

基于图着色的密集D2D网络资源分配算法

蜂窝设备到设备(D2D)网络通过D2D用户与蜂窝用户的上行链路复用,可大幅提高网络的频谱效率,但当D2D用户数大于蜂窝用户数时,即在D2D密集部署场景下,传统的资源复用算法不能满足D2D用户的频谱资源需求。针对该问题,提出基于图着色理论的D2D网络干扰协调频谱资源分配算法,可实现信道资源在多个D2D用户对间的多重复用,从而提升网络负载能力,改善网络吞吐量。在此基础上,给出一种改进的资源分配算法,以提高D2D用户的公平性。仿真结果表明,该算法在降低D2D用户获取信道资源"饥饿"概率的同时,能够提升网络信道资源的空间复用率及系统吞吐量。     

基于QoS的D2D能效优化

为解决基站数十亿通信设备的通信能耗和D2D通信过程中复用频谱资源对蜂窝用户造成的干扰问题,建立一种优化模型系统,解决用户通信服务质量(quality of service,QoS)和系统能效的权衡问题。针对优化问题中遇到的NP难题,提出一种启发式资源分配算法1-search,降低用户搜索范围以及匹配用户的搜索时间;利用松弛的方法忽略次要干扰的影响,降低算法复杂度。仿真结果表明,1-search算法可以提高系统能效,具有较好的收敛性。     

异构蜂窝网络中功率和资源分配博弈算法研究

基于D2D和中继异构蜂窝网络进行资源复用可获得系统性能增益,但同时也使得网络中的干扰更加复杂。针对该问题,提出功率和资源分配博弈（PRAG）算法,通过功率控制和资源分配对D2D和中继异构蜂窝网络进行干扰协调。基于代价参数设定D2D和中继链路效用函数,确定最佳发射功率。在此基础上,将生成的效用值矩阵参与博弈,选择合适的蜂窝用户进行资源复用。仿真结果表明,与等功率分配随机（EPAR）算法相比,PRAG算法能够在消耗更少功率的基础上获得更大的系统吞吐量。     

支持D2D通信的蜂窝网自适应资源分配算法

针对蜂窝与D2D混合网络中资源分配技术不具有自适应性、造成资源浪费的问题,提出一种根据实际网络环境自适应调整的资源分配方案,并设计两阶段的资源分配算法对该方案进行求解。第一阶段根据用户间的干扰自适应调整使用每个资源块的用户个数和D2D用户可使用的资源块个数,第二阶段利用改进的粒子群算法以吞吐量最大为目标分配功率。仿真结果表明,该算法的性能与穷举搜索最优算法最相近,且系统吞吐量和D2D用户的接入率都明显大于固定分配的算法。     

车联网D2D通信中最大化频谱资源利用率分配算法

无线通信技术快速发展,终端设备不断增多,为缓解这一现象,提升系统网络容量,针对车联网蜂窝D2D(device to device)通信资源分配问题,提出了一种最大化频谱资源利用率分配算法.该算法以最大化频谱资源利用率为优化目标,在满足车联网通信的基本服务质量(quality of service,QoS)下,通过V2V(vehicle to vehi-cle)和V2P(vehicle to people)共享信道资源来提高频谱资源利用率.首先利用信道状态信息定义的链路增益因子为终端用户找到潜在的通信链路集合;然后证明终端用户复用链路资源时功率分配问题为一个凸优化问题,利用凸优化理论求得最优传输功率;随后求解最优的信道匹配问题,此问题为多对一的加权匹配问题,为降低算法复杂度用KM(Kuhn Munkres)算法来求解.仿真结果表明,所提算法较其他算法能够有效地提升系统吞吐量、提高频谱资源利用率、提升网络性能,优化车联网通信资源分配问题.