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。     

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。     

基于分簇的多用户OFDM自适应资源分配方案

针对正交频分复用自适应资源分配中算法复杂度和系统容量的问题,提出了一种联合子载波分配和功率分配的方案。在子载波分配中,将频带内相邻的子载波合为子载波簇,对用户速率进行比例约束,根据预设的比例为用户分配子载波簇;在功率分配中,根据子载波分配完毕后的用户速率比例,为用户分配功率,再利用注水算法解决单用户下子载波的功率分配问题。仿真结果表明,所提出的方案不仅可以有效降低算法的复杂度,而且提高了系统容量,从而证明了方案的可行性。     

有限反馈MIMO OFDM系统公平性资源分配算法

针对多输入多输出正交频分复用(Multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统资源分配过程中信道信息反馈开销过大的问题,给出了一种基于有限反馈的公平性资源分配算法.该算法在发射总功率、目标误码率以及用户间比例速率约束条件下,以最大化系统和容量为目标,将相邻子载波分簇并反馈部分簇的信道状态信息(Channel state information,CSI),利用部分已反馈簇的信道状态信息CSI对未反馈簇的CSI进行估计,据此进行子载波簇、功率和比特三级分配.仿真结果表明,该算法在保证用户间比例公平性和系统和容量性能的同时,有效降低了系统的反馈开销,实现了系统性能与反馈开销的良好折中.     

基于分簇的全带宽跳波束图案优化方法

为解决全带宽跳波束卫星通信系统中的干扰问题,提出一种基于波束分簇的跳波束图案优化方法.以各波束请求量占系统可提供资源的比例为时隙分配依据,在满足相对公平的前提下提高系统总容量,推算距离门限值,当波束间距离大于该门限时,干扰对于信号质量的影响可忽略不计,从而达到规避干扰的目的.仿真结果表明,与传统多波束系统相比,该资源分配方法可使系统容量提升24.6%,消除系统干扰对信号质量的影响,改善跳波束图案的时隙连续性.     

多用户OFDM系统物理层安全资源分配方案

现有多用户正交频分复用(OFDM)无线通信系统的资源分配方案未考虑安全传输问题。为此,提出一种物理层安全约束下的资源分配方案,从信息安全理论的角度构建多用户OFDM系统窃听信道模型,在此基础上,利用子载波与功率的联合优化分配方案,在满足各用户安全服务质量(QoS)需求的条件下,通过对偶分解实现系统保密容量最大化的优化目标。仿真结果表明,当系统选用64个子载波为8个授权用户提供服务时,该分配方案在满足各授权用户安全QoS需求的同时,其保密容量相比参考方案最多可提高2.071 bit/s/Hz。     

V2X通信中基于车辆分簇的资源分配机制

基于3GPP(3rd Generation Partnership Project)R15 SA WI阶段定义的两种V2X业务模型,在无基站覆盖区域进行自主资源选择时导致的碰撞和干扰问题,提出一种基于车辆分簇的资源分配机制。对场景中的所有车辆根据其地理位置和行驶方向进行分簇,根据车簇间的相对位置对所有车簇进行分组,进而划分不同的专属时隙资源;由每个簇中"头车"来担任资源协调与资源占用信息获取的角色。仿真结果表明,该机制在低时延要求场景下的性能较LTE-V2X现有自主资源选择的资源分配方式更优。     

基于K-Means 的无线传感网分簇算法研究*

针对传统分层路由算法存在的分簇不均匀、簇头选举不合理以及数据传输形式单一等问题,提出基于K-Means 的无线传感网改进分簇算法LEACH-KPP。首先在成簇阶段采用K-Means 算法实现均匀分簇,随后在簇头选举阶段使用改进簇头选举函数选取簇头,最后在融合数据传输阶段根据簇头与基站,簇头与簇头之间距离动态选择单跳与多跳的混合传输方式传输数据。OMNet 仿真结果与时间复杂度推导表明,LEACH-KPP延长了网络的生存周期,在节点剩余能量与后期存活数目上都优于传统分层路由算法。     

基于分簇和Stackelberg博弈的D2D资源分配策略

当前,车辆密集通信场景下存在通信资源利用率低、DUE(D2D user)用户通信质量差等问题。针对上述问题,提出了一种基于分簇和Stackelberg博弈的D2D(device to device)资源分配策略,以解决DUE用户功率分配、信道匹配问题。首先,基于每个信道内DUE用户之间干扰最小原则,该模型对所有DUE用户进行分簇;然后,对于CUE(cellular user)用户与DUE用户簇,构建一对多的Stackelberg主从博弈模型,通过复用链路干扰参数和簇内干扰参数的迭代更新,优化每个DUE用户的发射功率;最后,利用匈牙利算法实现DUE用户簇与CUE用户的最佳信道匹配,最大化DUE用户的容量和。仿真结果表明,与基于价格迭代、等功率分配和高能效干扰约束的几种功率分配算法相比,所提算法能有效提升DUE用户的总容量。     

多用户正交频分复用加权比例公平调度

传统的正交频分复用(OFDM)调度进行资源分配时没有考虑用户间速率比例公平性。针对这一问题,提出了一种新的适合于混合业务的多用户OFDM系统比例公平调度方案,其用户队列承载混合类型业务。该方案在用户间速率成比例约束条件下最大化系统权重容量和;授予用户队列中不同类型的分组不同的权重因子,并通过权重因子计算用户的权重;在子载波分配时不仅定义了信道优先级因子,而且在用户间速率成比例公平约束条件下通过该因子为用户分配子载波;最后推导出一种线性的功率分配方式。仿真结果与分析显示,该方案可以较好地满足用户速率和业务时延的需求,且可以在有效提高系统容量的基础上,严格地保证用户容量公平性。