基于CSI及QSI的D2D传输策略

为缓解频谱资源紧缺,提升本地服务质量,在现有蜂窝网络中引入了D2D通信方式,使得距离较近的用户之间可不经由基站直接通信。搭建了D2D通信与蜂窝通信并存的网络结构,并分析了D2D复用蜂窝用户(CU)频谱资源时影响信噪比的干扰因素。为保证CU和D2D用户的通信质量,采用信道状态信息(CSI)与队列状态信息(QSI)相结合的传输策略控制信噪比及时延。对于多CU多D2D对的资源分配问题,采用基于优先级矩阵的分配算法。与二分匹配算法相比,降低了计算复杂度,结果逼近最优解且能稳定收敛。     

全负载蜂窝网络下多复用D2D通信功率分配算法研究

针对全负载蜂窝网络中D2D通信的功率分配问题,该文提出了一种基于非合作完全信息博弈纳什均衡解的多复用D2D通信功率分配算法。以优先保证蜂窝用户通信质量与D2D用户接入率为前提,设置D2D通信系统上行链路帧结构,之后建立非合作完全信息博弈系统模型,引入定价机制到功率分配博弈模型中并分析纳什均衡解的存在性与唯一性,最后给出该模型的分布式迭代求解算法。仿真结果表明,随着D2D用户复用数量的增加,该算法在提升系统吞吐量的同时,能有效地控制系统内部干扰,大幅度降低系统总能耗。     

蜂窝网络中D2D通信的分析与建模

设备与设备间（D2D）通信因其具有诸多优点如有效提高频谱效率、减少通信时延、降低设备能耗等而作为下一代蜂窝网络中的关键技术。本文首先分析了蜂窝网络中D2D通信的分类。其次,运用随机几何数学工具,对蜂窝网络中的蜂窝用户和D2D用户进行数学建模并使用基于距离的模式选择策略分析蜂窝网络中D2D通信的最优平均信息速率及最优的蜂窝用户与D2D用户配比。最后通过MATLAB仿真平台验证结论的正确性及可行性。     

基于泄露信息量的D2D通信链路选择方法研究

D2D(Device-to-Device)通信因其具有提高频谱效率、时延小和能耗低等优点,被认为是第五代移动通信系统中的关键技术之一。然而,由于D2D用户与蜂窝用户共享频谱,导致D2D用户之间传输的信息会泄露给蜂窝用户。针对这一问题,基于物理层安全的研究,结合D2D通信的特点,提出了一种最小化D2D用户泄露信息量的算法。通过选取最优D2D链路的方法,使得系统的总泄露信息量达到最小。仿真表明所提倡的方法能极大改善系统的总泄露信息量。     

基于博弈论的D2D通信功率控制算法

针对多D2D通信用户共享蜂窝网络频谱资源中的干扰进行研究,为了减少D2D用户间干扰带来的影响,提出了一种改进的基于博弈论的D2D通信功率控制算法。算法中的博弈者是复用相同频谱资源的多D2D通信用户。建立了博弈模型,并在代价函数中引入代价因子,确定了效用函数,得到参与博弈的D2D用户的最优响应函数。文中对博弈均衡特性进行分析,证明了模型中的策略能够达到稳定状态。通过仿真实验验证了算法的有效性,并且与其他算法对比,证明使用此改进算法的D2D用户吞吐量更大,公平性更高。     

5G网络中DR-OC型D2D通信收益模型及定价研究

Device-to-Device(D2D)通信是下一代(5G)移动网络的重要组成部分。D2D设备间在不依赖基站的情况下直接进行数据传输,并通过重复使用蜂窝小区的频率资源从而提高移动通信系统的容量。为了激励蜂窝网络用户参与到D2D通信,运营商对D2D通信的定价是一个很关键的问题。文中首先介绍了D2D的基本概念及其四种主要类型,并就其中DR-OC型D2D通信定价提出了运营商和D2D设备的收益模型,然后仿真分析了网络中谱单价和奖励带宽对双方收益的影响。仿真结果显示运营商可以通过调整奖励带宽来协调双方收益以激励更多的用户参与到D2D通信。     

基于不完美CSI的D2D通信网络鲁棒能效资源分配算法

针对设备到设备(D2D)直连通信网络传统最优资源分配算法在随机信道时延、信道估计误差影响下鲁棒性弱的问题,该文在考虑参数不确定性影响的条件下,提出D2D用户总能效最大的鲁棒资源分配算法。考虑干扰功率门限、用户最小速率需求、最大传输功率和子信道分配约束,建立了下垫式频谱共享模式下多用户D2D网络资源分配模型。基于有界信道不确定性模型,利用最坏准则方法将原非凸鲁棒资源分配问题转换为确定性的凸优化问题。然后利用拉格朗日对偶理论求得资源分配的解析解。仿真结果表明所提出的算法具有很好的鲁棒性。     

基于不完美CSI的D2D通信网络鲁棒能效资源分配算法

针对设备到设备(D2D)直连通信网络传统最优资源分配算法在随机信道时延、信道估计误差影响下鲁棒性弱的问题,该文在考虑参数不确定性影响的条件下,提出D2D用户总能效最大的鲁棒资源分配算法.考虑干扰功率门限、用户最小速率需求、最大传输功率和子信道分配约束,建立了下垫式频谱共享模式下多用户D2D网络资源分配模型.基于有界信道不确定性模型,利用最坏准则方法将原非凸鲁棒资源分配问题转换为确定性的凸优化问题.然后利用拉格朗日对偶理论求得资源分配的解析解.仿真结果表明所提出的算法具有很好的鲁棒性.     

基于用户中断概率的D2D通信干扰协调与资源分配

在LTE系统中引入设备直传(D2D)通信技术,会因为D2D用户复用蜂窝用户资源进行通信而产生同频干扰.在现有的干扰协调与资源分配研究中,都需要基站获取各个通信链路的信道状态信息(CSI),但这样无疑会增加基站的信令负担.为减小干扰与基站的信令负担,提出了一种基于用户中断概率的干扰协调与资源分配算法,首先在保证蜂窝用户正常通信的情况下,通过限制D2D用户到基站间的距离来降低干扰;其次通过遍历所有蜂窝用户的频谱资源,选择能使D2D用户的总中断概率最低的频谱资源进行复用.仿真结果表明,所提算法能够在保证蜂窝用户正常通信的情况下,明显降低D2D用户的平均中断概率,同时还能够降低基站信令负担.     

面向蜂窝网络的D2D多播通信的分簇和中继选择方法

传统蜂窝网络中,信道衰减的随机性和不确定性导致小区边缘用户的接收性能很差,尤其是面向视频传输等速率要求较高时其弊端更加凸显。D2D通信因其配置灵活性可作为传统蜂窝网络架构的有利补充,能有效改善边缘用户的性能。该文针对D2D通信的多播传输,分析了系统最小时延成本下的中继数量和分簇算法,提出一种基于分簇和中继选择的低时延D2D多播方案。该方案可以自适应选择多播重传中的中继的数量和中继节点到基站的距离,同时给出最优的带宽资源分配机制。仿真结果表明,与其他方案相比,所提方法能有效减少系统时延,提高边缘用户体验和系统性能。     

带有特征感知的D2D内容缓存策略

设备到设备通信(D2D)可以有效地卸载基站流量,在D2D网络中不仅需要共享大众化内容还需要个性化内容缓存。该文对缓存内容选择问题进行了深入研究,提出一种结合特征感知的内容社交价值预测(CSVP)方法。价值预测不仅可以降低时延也可以减少缓存替换次数降低缓存成本。首先结合用户特征和内容特征计算内容当前价值,然后通过用户社交关系计算未来价值。微基站根据内容的价值为用户提供个性化内容缓存服务,宏基站则在每个微基站的缓存内容中选择价值较大部分的内容。仿真结果表明,该文提出的缓存策略可以有效缓解基站流量,与其他方法相比降低时延约20%～40%。     

基于排队论的D2D蜂窝异构网络的性能分析

本文对在蜂窝网络中的具有业务缓存功能的D2D通信进行性能分析,与满业务模型不同本文建立动态数据到达的D2D 通信模型。针对D2D用户的业务数据随机到达的特性,建立一种动态干扰下D2D用户数据发送状态的M/G/1排队模型,并考虑到来自蜂窝用户的干扰和信道衰落的影响。本文采用自适应调制编码技术将D2D的信干噪比划分区间来确定发送速率,为了分析D2D用户缓存中的数据包排队状态,本文用嵌入马氏链分析并求解它的稳态分布,由稳态分布推导得到平均吞吐量、平均时延等参数的表达式。仿真结果验证了理论分析的正确性和合理性。      

依概率主动窃听下D2D通信的物理层安全研究

本文研究了依概率主动窃听下D2D通信的联合防窃听和抗干扰问题。由于主动窃听者可以依概率选择被动窃听或主动干扰，因此很难对抗。针对主动窃听者攻击方式的动态变化，本文采用稳健博弈学习方法来提高D2D通信的平均安全吞吐量，将一个蜂窝用户(CUE)和多个D2D用户(DUEs)之间的交互建模为一个领导者-多个追随者的斯坦博格博弈，引入了干扰代价机制描述蜂窝用户与D2D用户之间的竞争关系，设计了一个精确势能博弈描述多个D2D用户之间的协作关系。首先证明了底层子博弈的纳什均衡(NE)的存在性，并进一步证明了所提博弈的斯坦博格均衡(SE)的存在性。在此基础上，提出了基于随机学习自动机的稳健协同D2D功率控制算法，并验证其优于随机选择算法和D2D自私功率控制算法。      

Energy‐efficient resource allocation in D2D communications for energy harvesting–enabled NOMA‐based cellular networks

In this paper, we propose an energy‐efficient power control and harvesting time scheduling scheme for resource allocation of the subchannels in a nonorthogonal multiple access (NOMA)–based device‐to‐device (D2D) communications in cellular networks. In these networks, D2D users can communicate by sharing the radio resources assigned to cellular users (CUs). Device‐to‐device users harvest energy from the base station (BS) in the downlink and transmit information to their receivers. Using NOMA, more than one user can access the same frequency‐time resource simultaneously, and the signals of the multiusers can be separated successfully using successive interference cancellation (SIC). In fact, NOMA, unlike orthogonal multiple access (OMA) methods, allows sharing the same frequency resources at the same time by implementing adaptive power allocation. Our aim is to maximize the energy efficiency of the D2D pairs, which is the ratio of the achievable throughput of the D2D pairs to their energy consumption by allocating the proper subchannel of each cell to each device user equipment (DUE), managing their transmission power, and setting the harvesting and transmission time. The constraints of the problem are the quality of service of the CUs, minimum required throughput of the subchannels, and energy harvesting of DUEs. We formulate the problem and propose a low‐complexity iterative algorithm on the basis of the convex optimization method and Karush‐Kuhn‐Tucker conditions to obtain the optimal solution of the problem. Simulation results validate the performance of our proposed algorithm for different values of the system parameters.     

基于非均衡求解的D2D多复用通信资源块分配算法研究

针对小区内D2D多复用的通信资源块分配问题,该文以一个D2D用户分别复用2个和3个蜂窝为基础,提出基于非均衡求解的D2D多复用模式下的资源块分配方案。利用博弈论将资源块划分问题转化为求解被复用蜂窝用户收益联合最大问题。当纳什均衡解不存在时,分析目标函数特性,在可行域内求解“最优解”,保证对不均衡解处理的最优性;对于均衡解存在的情况,将其取整后作为资源分配方案依据,保持其最优性。通过理论分析及仿真实验表明该算法可以提升系统吞吐率,提高小区通信性能。     

蜂窝网络中全双工D2D通信功率控制

在蜂窝网络中,采用全双工传输的设备直通(D2D)通信可以共享蜂窝通信的信道资源,提升频谱利用率和系统吞吐量.针对单对全双工D2D用户复用单个蜂窝用户的上行信道资源时,用户之间会产生同频干扰的问题,提出了一种低复杂度的功率控制算法.该算法在保证全双工D2D用户和蜂窝用户(CU)的服务质量(QoS)的前提下,最大化全双工D2D链路的吞吐量.仿真结果表明,该算法能够提高全双工D2D链路的吞吐量;全双工D2D链路吞吐量取决于蜂窝用户的QoS要求、相对距离以及自干扰消除数量的限制.     

D2D网络中信道选择与功率控制策略研究

针对D2D通信的资源分配问题,该文研究了D2D信道选择与功率控制策略。在保证蜂窝用户服务质量(QoS)的前提下,提出一种基于启发式的D2D信道选择算法,为系统内的D2D用户找到合适的信道复用资源。同时,利用拉格朗日对偶方法求解得到D2D用户最优传输功率。仿真结果表明当蜂窝用户与多对D2D用户共享信道资源时能够大幅度提升系统平均吞吐量。在相同条件下,该算法的性能要明显优于现有算法。     

D2D研究现状及发展前景

LTE Device to Device(D2D)Proximity Services(LTE终端直通近距离服务)即我们熟知的LTE-D2D(端到端)技术。2013年,D2D成为3GPP组织重点研讨技术之一,其标准化工作正在讨论完善之中。LTE-D2D是在LTE-A系统(辅助)控制或无网络基础设施的情况下,用户设备在授权频段上直接进行通信的技术。它的出现将在一定程度上缓解无线频谱资源匮乏的问题,并能够提升蜂窝系统频谱效率。文章对D2D通信的发展历程、场景和关键技术进行了介绍,最后展望D2D技术发展前景及在未来应用中的情况。     

Physical characteristics of urban micro-cellular propagation

The characteristics of the propagation in micro-cellular environments at a carrier frequency of 1.98 GHz are investigated by wide band measurements, complemented by theoretical model calculations. The spatial variations of the complex impulse response were measured with a high time resolution allowing via the scattering function the extraction of detailed information about the wave propagation process. The analysis of a large number of different real propagation configurations leads to a characterization of the most relevant urban micro-cellular propagation mechanisms: propagation in lined streets under line-of-sight conditions, coupling into side streets and propagation effects near street intersections. The wide band channel behavior during the transition of a mobile antenna from directly illuminated into shadowed areas has been considered in particular detail, since this is a crucial situation for a mobile communications system     

Mesh adaptive direct search approach for D2D resource management

Device‐to‐device (D2D) communications are being considered a way forward to achieve higher data rate targets for futuristic wireless networks. D2D introduces interference among cellular users and D2D users. A joint resource allocation (JRA) strategy in cellular network with D2D functionality can definitely enhance overall data rate. The strategy under consideration maximizes the overall data rate of cellular network besides meeting threshold of power and interference constraints. The JRA is a class of mixed integer non‐linear constraint optimization problems and is NP hard. Because of discrete nature of variables in the problem, optimal solution performs extensive search of integer variables, and problem becomes exponentially complex with the increasing number of user pairs. In this paper, mesh adaptive direct search algorithm is applied to solve the aforementioned problem. The algorithm is suitable for complex problems of combinatorial nature to solve the JRA strategy in D2D. The proposed algorithm converges to optimal solution within acceptable computational iterations. Simulation results of system capacity and interference also demonstrate the suitability of the proposed approach viz‐a‐viz other algorithms. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.