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。     

5G全双工D2D通信系统中的最优功率控制方案

作为5G的关键技术,设备直通技术(Device-to-Device Communication,D2D通信)和全双工可以提升5G系统的频谱效益和吞吐量,两者结合可以进一步提升性能增益。但是全双工节点的自干扰和资源复用产生的同频干扰会很大程度影响系统的性能。基于此提出了功率控制方案,通过凸规划的拉格朗日对偶方法得到最优的发射功率,来最大化全双工D2D的链路速率并同时满足蜂窝用户的服务质量(quality-of-service,QoS)需求。通过仿真,观察了相比于半双工D2D,全双工D2D的增益随着蜂窝用户的需求和自干扰消除量变化的影响,并且对比了全双工D2D复用不同数目信道时的性能。     

D2D通信中信道分配的智能优化算法研究

作为第五代移动通信(5G)的关键技术之一,设备到设备(D2D)通信具有高传输速率,低时延等优势.D2D链路与蜂窝链路共享传输信道被认为是解决频谱稀缺的有效途径.针对D2D通信的信道分配问题,提出了两种智能优化算法,在降低算法复杂度的同时提升了频谱效率.     

蜂窝网络中D2D中继通信的信道分配算法研究

D2D(Device-to-Device)通信技术通过复用蜂窝用户的信道资源,可以有效提高系统吞吐量。然而,D2D链路对在复用信道资源时,会导致用户间的同频干扰问题。因此,为解决D2D用户、基站、蜂窝用户三者之间的干扰问题,提出一种基于双距离机制的改进信道分配算法,为D2D对分配合适的信道资源。再根据信道分配结果,为每个D2D对选择合适的空闲用户作为中继,实现D2D中继通信。仿真结果表明,该算法能够有效提高通信系统的吞吐量。     

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。     

异构网络中D2D资源优化算法研究

针对蜂窝用户和D2D(Device-to-Device)用户构成的混合异构网络中频谱资源利用率低的问题,提出了一种基于拉格朗日对偶的资源优化算法。该算法首先在保证蜂窝用户QoS需求的情况下,使D2D用户复用蜂窝用户上行链路中负载最轻的资源块,并构造拉格朗日对偶函数,通过不断迭代计算,实现了D2D用户发射功率的最佳分配。研究结果表明,此算法能使系统中的资源块充分利用并实现D2D用户吞吐量的最大化,且明显提高了系统吞吐量。此外,D2D用户的发射功率会随着迭代次数的增加而呈现出逐渐增大的趋势,且当迭代次数达到21次时,这种趋势将趋于平稳。     

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.     

基于QoS保障的蜂窝-D2D系统功率控制算法

在频谱资源稀缺的无线网络通信中,蜂窝-设备到设备(D2D)复用模式被认为是有效提升了用户服务质量的关键技术之一.研究了蜂窝-D2D模式下的功率控制问题,在保证用户服务质量(QoS)约束的同时,有效地提升了系统吞吐量.     

短距离D2D无线通信最优功率分配方法研究

异构网络是网络领域未来主要发展趋势之一,短距离通信在其中占据着至关重要的位置,尤其是D2D无线通信技术。随着D2D用户数据的暴增,无线通信功率分配遇到了极大的挑战,提出短距离D2D无线通信最优功率分配方法研究。构建短距离D2D无线通信模型与信道模型,以此为基础,获取信道状态信息(信道矩阵与瞬时信道系数),预编码D2D无线通信信号,以预编码后的短距离D2D无线通信信号为依据,构造无线通信功率分配目标函数,添加功率分配决策空间边界门限条件,应用拉格朗日对偶法求解目标函数,即可获得最优的无线通信功率分配结果。实验数据显示：应用提出方法获得的最优功率分配决策求解迭代次数均在6次以下,接收信噪比数值平均为64 dB,无线资源利用率数值平均为76%,总移动服务量最高达到了10 000 bits/Hz,充分证实了提出方法具有更好的功率分配性能。     

认知网络中基于功率分配的收发联合迭代结构

在认知无线电网络中,为保证主用户的通信质量,解决认知网络和主网络之间的干扰问题,进一步提高认知网络性能,本文提出一种基于广义信泄噪比的功率分配方案。为了获取更高的和速度,在认知网络发射和接收端引入波束成形矩阵,在此基础上发展了一种联合交替迭代结构,该结构将发射波束成形、功率分配和接收波束成形串联成迭代环。仿真结果表明,该迭代环收 敛速度快,相比传统波束成形等功率分配方案的和速率和误码率均有明显提高。     

D2D通信中高能效的资源分配算法研究

D2D(Device-to-Device)能够大幅度改善频谱资源匮乏问题,但同时也引入了复杂的同频干扰。提出多个D2D对同时共用相同的无线资源的模型,在满足最小频谱效率的要求下,达到最大化D2D通信系统能效的目标。提出一个新颖的无线资源管理算法:首先,为简化干扰模型,通过分簇算法完成对D2D用户的分组;然后利用广义分式规划理论将分式形式的目标优化问题等价转换为减式优化问题;最后,提出一个高效的功率控制和子载波分配的迭代算法。数值仿真结果显示,该算法在保证频谱效率的约束下,能够显著提高D2D通信系统的能效,并且具有很好的收敛性。     

基于业务安全性的电力通信网双路由配置方法研究

针对现有电力通信业务路由配置方法集中于单路由算法无法从根本上保证信息安全传输的问题,提出基于业务安全性的最佳双路由算法ODR(Optimal Double Route),为每一条业务配置两条安全性最高的节点分离路径。首先,综合考虑站点和光缆的安全性,以及电力通信网的特殊性,构建通信网业务的双路由问题模型。其次,根据该问题模型改进Bhandari算法实现节点分离路径对的搜索。最后,通过实例测试业务配置结果,与最简单双路由算法RF(Remove-Find)相比,ORD算法的业务容量提高了9.07%,业务路径安全性高出20.4%,对于实际工程中的业务部署和网络规划具有一定的指导价值。     

基于平方位置误差下限的优化功率分配方案

在无线传感网络中,节点定位是基于位置的应用基本要求。然而,现多数文献仅关注定位精度,而忽略了能量消耗对定位精度的影响。为此,针对基于接收信号强度RSSI(Received Signal Strength Indicator)定位方案,提出基于平方位置误差下限SPEB(Squared Position Error Bound)的优化功率分配SPEB-OPA(SPEB-Based Optimal Power Allocation)方案,目的在于最小化能量消耗。在SPEB-OPA算法中,将SPEB作为评定定位精度的参数,并推导出SPEB表达式,然后建立优化功率分配的目标函数,并考虑到锚节点位置存在误差。仿真结果表明,提出的SPEB-OPA方案极大地减少了功率消耗。当误差门限T=8时,SPEB-OPA方案的功率消耗比统一功率分配UPA(Uniform Power allocation)方案减少至50%。     

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。     

基于延迟认可算法的认知无线电频谱分配

提出两种在认知无线电CR(Cognitive Radio)用户数小于可用频谱数情况下,基于延迟认可算法的认知无线电频谱分配策略。两种策略都基于干扰温度模型,先分别计算CR用户对频谱的优先级排序和频谱对CR用户的优先级排序,然后在可用频谱数量多于CR用户数量情况下,应用延迟认可算法,将检测到的多个频谱分配给CR用户使用。仿真结果表明,通过多次循环分配,该策略能有效地降低分配复杂度,提高算法的收敛速度。     

一种基于分层结构的多媒体通信同步算法

本文在分析多媒体通信同步问题的基础邮一种由源结点和目标结点协同控制、分层实现、同层之间对应同步的多媒体通信同步方法。并在参考ＭＨＥＧ同步机制的基础邮一种扩展ＯＳＩ网络协议以实现多媒体通信风步的分层结构模型，了实现相同层之间对应同步算法。     

一种基于SDN的车联网协作传输算法

在车联网中,利用车与车协作传输可以提高车与基础设施的传输速率。针对车联网中协作传输的中继选择和资源复用问题,提出一种基于SDN的中心式协作传输算法。首先,车辆通过控制信道发送传输请求和状态信息到基站;然后,基站根据收集的车辆信息选择中继车辆和分配资源,并将调度结果通过控制信道广播;资源调度过程采用启发式算法求解,有效地降低了运算复杂度。仿真结果表明所提出的算法可以大幅度提高数据传输速率,提升网络吞吐量。     

基于市场方法的MAS系统任务调度算法

本文探讨了在Intemet环境下,知识型MAS系统的任务负载分配问题,指出了它与网格计算的区别.本文的方法与传统的计算资源分配方法相反,将任务负载看作资源,而将Agent作为消费者,每处理一个任务,就获得一定数量的边际效用,利用市场机制,使Agent自主进行任务负载的分配.设计了基于均衡市场和连续CDA市场的两种调度算法,对算法的效果和特点进行了分析,证明市场机制的调度算法可以有效地实现MAS系统任务负载的平衡.此外,本文还给出了一个简单的确定均衡价格的方法.     

基于移动通信数据的用户移动轨迹预测方法

随着无线移动通信设备的发展,获取用户位置的手段更加多样,如何对轨迹进行建模并预测人类行为成为研究热点。现有方法主要针对GPS轨迹等连续轨迹进行建模预测,而对移动通信场景中人行为轨迹预测方法尚未研究。针对移动话单数据这种离散程度极大的轨迹数据建模,提出Match算法对人类轨迹进行预测。实验证明,85%的人类轨迹可以利用该算法正确预测。在此基础上,提出轨迹合并的方法,进一步提高了预测的准确率,并发现人类在以天为单位的尺度上,有30%的行为是自相似的。     

二维触发元胞自动机加密算法的软件实现

一维触发元胞自动机加密系统的缺点是密钥空间小[1],二维触发元胞自动机在几乎不增加计算量及复杂度的同时,极大地扩张了密钥空间。简述二维触发元胞自动机的基本理论,应用其触发规则建立动态密码系统,完成加密解密,并根据程序的最终测试数据,进行性能分析。