D2D通信资源复用分配奖惩加权算法研究

为了改善不同D2D用户在资源复用模式下的服务质量瓶颈,以最大化系统吞吐率为目标建立资源复用分配模型,在资源需求量约束下,D2D用户通过复用多个蜂窝用户上行链路资源的方式来提升性能收益。同时在模型求解过程中,提出一种次优的奖惩机制,通过动态激励或约束不同资源差量的D2D用户获取RB资源,以降低问题复杂度。仿真实验表明,奖惩算法在牺牲少量系统吞吐率性能的基础上,能够较好的满足多个D2D用户的服务质量需求,使系统处于相对公平的资源分配状态。     

基于二分图的D2D通信资源复用分配算法

为了提升D2D（Device to Device）通信资源复用分配的频谱效率,本文以最大化系统吞吐率为目标建立资源复用模型。同时面对高复杂度的组合优化求解过程,提出一种分布式的资源分配迭代算法,该算法使用二分图建立D2D用户与RB（Resource Block）资源的关系模型。每轮资源分配中,D2D用户根据所在RB资源上的动态干扰环境,自治的竞争RB资源,基站则根据吞吐率增益选举最优的D2D用户分配,避免多对一的RB竞争冲突。仿真实验表明,二分图算法在降低算法复杂度的同时,拥有较优的吞吐率性能优势。     

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。