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。     

基于相对距离的D2D通信模式选择方案

D2D(Device-to-Device)通信技术是一种能够降低基站负载率和提高系统资源利用率的新型近场通信技术。本文根据D2D接收端与蜂窝端的相对距离关系,分别讨论了传统蜂窝系统以及引入中继技术后的模式选择问题,给出了一种基于蜂窝用户与D2D用户地理位置关系的模式选择方案。仿真数据验证了D2D系统采用复用模式的概率与设定的系统信干噪比阈值成反比关系,表明引入中继技术后的D2D系统采用复用模式的概率大大增加,意味着在混合网络中加入中继节点能够有效地提高系统的频谱利用率。     

基于NOMA的D2D用户和蜂窝用户通信方案

LTE网络采用非正交多址来增强网络容量,采用D2D来提高频谱效率;让D2D用户使用非正交多址技术共享蜂窝用户的频谱资源可以缓解当下频谱资源短缺的问题,但也会在D2D用户和蜂窝用户之间引入干扰。提出了一种基于非正交多址技术（Non-orthogonal Multiple Access,NOMA）的D2D用户和蜂窝用户的共享研究方案,对于蜂窝用户和D2D用户之间的干扰采用SIC技术消除。该方案不仅通过调整用户的传输功率来优化系统的吞吐量,而且提高了边缘用户的性能。仿真结果表明,基于NOMA的D2D用户和蜂窝用户之间的通信方案在性能上优于传统的蜂窝资源分配方案和干扰控制方案。     

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。     

基于能效的D2D通信系统的干扰协调与资源优化

针对传统蜂窝用户与D2D通信用户之间的同频干扰问题,本文提出基于能效的D2D通信干扰协调与资源优化方案。该方案采用功率控制与资源分配分步进行的方式进行处理,首先是对于单个D2D用户的功率控制,在蜂窝用户最小速率以及D2D用户和蜂窝用户最大功率的限制条件下,通过优化D2D用户和蜂窝用户的功率使得D2D用户的能效最大,在此阶段,采用基于参数法的Dinkelbach算法来进行用户的功率分配;最后借助Kuhn-Munkres (KM)算法为D2D用户分配蜂窝频谱资源,以使得D2D用户的总能效最大。仿真结果表明,相比于其他方案,在保证蜂窝用户正常通信时,该方案能够进一步提高系统内D2D用户的能量效率,使能效优化效果更明显。     

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.     

基于图着色理论的全双工D2D分簇资源分配方案

全双工通信允许用户同时同频收发信号,将其应用在D2D(Device-to-Device,D2D)通信中虽然可以提高系统吞吐量,但是也带来了更加复杂的干扰关系。为了降低干扰,提升系统吞吐量,本文提出了以簇为单位的资源分配方案。该方案先引入图着色理论为全双工D2D用户进行合理的分簇,然后采用匈牙利算法进行链路资源的分配,从而优化蜂窝系统的性能。仿真结果表明,该方案在提高频谱利用率的同时提升了整个蜂窝网络的系统容量。     

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。     

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。     

异构蜂窝网络中联合功率控制的终端直通通信资源分配

针对异构蜂窝网络中终端直通（D2D）用户和小蜂窝用户复用宏蜂窝用户资源产生的干扰问题,提出一种联合功率控制的资源分配方案。首先,在满足用户信号干扰噪声比（SINR）和发射功率约束条件的前提下,根据系统干扰模型推导出每个D2D用户和小蜂窝用户复用宏蜂窝用户信道资源时的最优发射功率;其次,将用户的信道选择规划成用户和信道之间的双边匹配问题,采用延迟接受（Gale-Shapley）算法得到一个稳定的匹配解;最后,以所得的匹配解为初始条件,通过交换搜索算法进一步优化分配方案。仿真结果表明,该方案的系统总容量和能量效率分别是最优解的93.62%和92.14%,与随机资源分配方案、无功率控制和交换搜索的分配方案,以及有功率控制无交换搜索的分配方案相比,系统容量平均增幅分别为48.29%、15.97%和4.8%,系统能量效率平均增幅分别为62.72%、44.48%和4.45%。该方案能够达到近似最优的系统总容量,有效提高频率利用率和能量效率。     

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。     

认知网络中基于博弈论的联合功率控制与速率分配算法

针对认知无线网络上行链路中的资源分配问题,提出了一种适应于多小区认知无线网络的基于功率控制与速率分配的博弈算法。为了更加合理地控制用户的功率和速率,减小各次用户间的干扰,首先,在效用函数中分别给功率和速率设置了不同的代价因子,使其能够更加合理地控制用户,避免用户过度增加发射功率。其次,从理论上证明了该算法纳什均衡的存在性、唯一性以及算法的收敛性。最后,为了解决发射功率和传输速率的最优化问题,给出了联合功率控制和速率分配的迭代更新算法流程图。理论分析及仿真结果表明,与同类博弈算法相比,在保证通信质量的前提下,所提算法可以使得用户以较小的发射功率获得较大的传输速率和较高的信干噪比（SINR）,并且减小了用户间的干扰,提高了次用户系统容量。     

一种基于价格竞争的D2D通信资源分配算法

针对蜂窝用户与D2D用户所构成的混合网络系统中同频干扰问题,提出一种基于价格竞争的D2D通信资源分配算法.该算法不仅考虑利用基站定价来减小对蜂窝系统的干扰,而且联合基站端的干扰容限对干扰功率进行约束.首先将问题公式化制定非合作博弈过程,利用效用函数模型分析D2D用户的利润和对蜂窝基站的干扰,从而调整发射功率最大化系统整体收益;然后通过通信的D2D用户来更新干扰继而更新复用价格;最后采用注水算法利用拉格朗日条件来优化价格.仿真表明,该算法不仅可以简单地控制干扰功率,而且还有效地提高了系统吞吐量.     

Interference-Limited Device-to-Device Multi-User Cooperation Scheme for Optimization of Edge Networking

Device-to-device (D2D) communication is an emerging technology for improving cellular networks, which plays an important role in realizing Internet of Things (IoT). The spectrum efficiency, energy efficiency and throughput of network can be enhanced by the cooperation among multiple D2D users in a self-organized method. In order to limit the interference of D2D users and load off the energy consumption of D2D users without decreasing communication quality, an interference-limited multi-user cooperation scheme is proposed for multiple D2D users to solve the energy problem and the interference problem in this paper. Multiple D2D users use non-orthogonal spectrums to form clusters by self-organized method. Multiple D2D users are divided into different cooperative units. There is no interference among different cooperative units so as to limit the interference of each D2D user in cooperative units. When the link capacity cannot meet the requirements of the user rate, it will produce an interrupt event. In order to evaluate the communication quality, the outrage probability of D2D link is derived by considering link delay threshold, data rate and interference. Besides the energy availability and signal-to-noise ratio (SNR) of each D2D user, the distance between D2D users is considered when selecting the relaying D2D users so as to enhance the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) of D2D receiving users. Combining the derived outrage probability, the relationships among the average link delay threshold, the efficiency of energy and the efficiency of capacity are studied. The simulation results show that the interference-limited multiple D2D users cooperation scheme can not only help to offload energy consumption and limit the interference of D2D users, but also enhance the efficiency of energy and the efficiency of capacity.     

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。     

基于灰狼优化和匈牙利算法的D2D资源分配策略

当前,车联网系统中存在频谱资源有限、系统干扰较大、D2D(device to device)用户通信质量差等问题。针对上述情况,提出了一种基于灰狼优化和匈牙利算法的D2D资源分配策略。在保证蜂窝用户以及D2D用户通信质量的前提下,该模型首先利用灰狼优化获得每个D2D用户的最佳发射功率,然后利用匈牙利算法实现D2D用户与蜂窝用户的最佳信道匹配,最大化D2D用户的总容量。仿真结果表明,该算法与和声搜索算法和遗传算法相比,在有效提升D2D用户的总容量同时,单个D2D用户也能获得较高的最大、最小容量。     

基于纳什均衡的D2D通信功率控制博弈算法

为了减轻D2D通信在资源复用模式下的互干扰问题,提升蜂窝网络均衡性能收益,提出一种基于纳什均衡的功率控制博弈算法。算法中将互干扰用户间的功率控制过程描述为静态博弈模型,用户之间根据最小化代价函数的博弈决策,通过多步迭代调节发射功率,使系统收敛至纳什均衡的优化状态。在用户代价函数设计中,综合考虑了能耗及传输速率影响,同时给出了博弈算法纳什均衡存在性以及收敛性的证明。仿真实验表明,在最优响应策略及能耗因子的有效约束下,互干扰用户更理智的选择发射功率,系统拥有较好均衡性收益的同时能耗进一步降低。