基于系统容量最大化的D2D通信资源分配算法的研究

设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信技术近年来一直是蜂窝移动通信领域的一个重要内容。D2D通信系统中的资源分配直接影响到D2D通信能否提高频谱利用率以及降低功耗。研究了基于系统容量最大化的资源分配算法,详细论证了该算法在D2D通信技术中运用的可行性,并与传统的随机资源分配算法的性能作比较。仿真表明,不管在系统总容量还是所有蜂窝用户的容量损失方面,基于系统容量最大化的资源分配算法的性能明显优于随机资源分配算法。     

支持D2D通信的蜂窝网自适应资源分配算法

针对蜂窝与D2D混合网络中资源分配技术不具有自适应性、造成资源浪费的问题,提出一种根据实际网络环境自适应调整的资源分配方案,并设计两阶段的资源分配算法对该方案进行求解。第一阶段根据用户间的干扰自适应调整使用每个资源块的用户个数和D2D用户可使用的资源块个数,第二阶段利用改进的粒子群算法以吞吐量最大为目标分配功率。仿真结果表明,该算法的性能与穷举搜索最优算法最相近,且系统吞吐量和D2D用户的接入率都明显大于固定分配的算法。     

D2D通信中基于保证蜂窝用户通信质量的功率分配算法

针对D2D通信与蜂窝通信复用频谱资源时会产生同频干扰的问题,提出一种基于保证蜂窝用户通信质量的功率分配算法。在保证蜂窝用户平均SINR和最小SINR双重约束的基础上,建立以最大化D2D链路平均吞吐量为目标的凸优化问题,并利用拉格朗日函数推导出最优功率分配的闭式解。仿真结果表明:该算法不仅可以保证蜂窝用户通信质量,而且也能最大限度地提高D2D链路以及整个系统的总吞吐量。     

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。     

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。     

基于改进遗传算法的D2D资源分配策略

针对D2D（Device to device, D2D）通信技术在蜂窝系统中的资源分配与干扰问题,提出一种基于改进遗传算法的D2D资源分配策略。首先,确定保证蜂窝用户和D2D用户通信质量的功率范围,然后提出一种改进的遗传算法来确定D2D的最佳发射功率,最大化系统吞吐量。该算法在保证蜂窝系统服务质量（Quality-of-service, QoS）的同时,让交叉算子和变异算子随进化代数进行自适应变化,从而达到全局最优。仿真结果表明,本文所提算法可有效提升系统吞吐量并提高D2D用户的信道利用率。     

蜂窝下含D2D系统基于二部超图的资源分配

针对蜂窝下含D2D系统的资源分配问题,提出一种基于二部超图的资源分配算法。首先,以最大化系统和速率为目标,将该问题建模为一个整数规划问题。为求解该NP-hard问题,相继提出二部超图的概念、二部超图边的感知比较构造法则以及基于二部超图的链路匹配算法。仿真结果表明,与二部图算法相比,所提算法在同等条件下可将系统频谱效率提升40b/s/Hz左右,同时可将系统容量提升0.5倍左右。     

基于ISAP的D2D资源分配优化算法研究*

D2D通信通过复用蜂窝系统频谱资源,实现一定范围内终端设备点到点的直接通信。频谱资源的复用缓解了资源匮乏的问题,但必然会产生同频干扰而影响蜂窝系统的性能。为了提高资源利用率且降低干扰,通过运用ISAP算法来完成合理的资源分配,从而实现D2D对与频谱资源之间的一对多的复用关系。同时,在满足各用户不同QoS需求的前提下,可将干扰有效抑制在合理的范围。最后通过仿真实验可知,该算法既不仅可以提高系统的吞吐量,也能保证蜂窝系统的通信性能不受影响。     

下含D2D蜂窝网基于有向加权二部图的资源分配

针对蜂窝下含D2D系统最多允许一条蜂窝链路和一条D2D对链路同时共占信道的场景,旨在设计一种低复杂度的资源分配算法。首先将以最大化系统吞吐量为目标的资源分配问题归结为整数规划问题。考虑到干扰是决定两条链路能否共占信道的关键因素,将最优化问题转化为以最小化干扰链路信道增益为目标的问题;该问题可看作一对一双偏好最优匹配问题,为此,首次提出有向加权二部图的相关概念,并用它对最优化问题建模。为了降低寻找最优匹配的难度,提出一种贪婪算法,该算法复杂度仅为O(n)。仿真表明,与加权二部图算法相比,所提算法不仅在复杂度方面下降两个数量级,而且在一定范围内得到的系统吞吐量与容量等性能比加权二部图算法略优。     

基于联盟博弈的D2D网络资源分配算法研究

无线网络中用户数激增使得现有网络架构面临巨大挑战,如何有效提升系统容量是当前亟待解决的问题.作为5G发展中的关键技术,终端直连(Device-to-Device,D2D)通信和稀疏码多址(Sparse Code Multiple Access,SCMA)技术凭借在增大系统容量上的优越性受到了广泛研究.针对SCMA系统中...     

基于烟花算法的D2D资源分配方案

D2D（Device-to-Device）通信通过复用蜂窝用户的频谱资源来提升系统频谱资源的利用率，并提高系统吞吐量，但同时也为系统带来了严重的同频干扰。为了应对复杂的干扰问题，并在保证资源分配公平性的情况下尽可能提高系统吞吐量，提出一种基于烟花算法的D2D资源分配方案，以最大化系统的加权和速率为目标，将资源分配矩阵抽象为烟花，通过爆炸、变异、选择等过程求出最终的匹配矩阵。仿真结果表明，所提方案能够有效提高系统的吞吐量和资源分配的公平性。     

基于信噪比最大化的极化SAR滤波算法

为提高图像可读性、改善图像质量,提出基于信噪比最大化的极化SAR图像的融合去噪算法。根据图像滤波时信噪比最大的要求,采用均方误差最小作为收敛条件,分别对极化SAR图像的2个极化方向进行滤波融合,并与传统Lee滤波算法和自适应阈值算法进行比较,结果证明该算法性能更高。     

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D2D对分组的TDD系统资源分配算法

针对TDD系统中多个D2D用户复用一个蜂窝用户下行信道资源,在最大化系统吞吐量的目标下,提出一种D2D对分组资源分配算法,该算法由3部分组成:1)根据信道数确定D2D对分组数,按D2D对间距确定分组中心,并将余下D2D对按其对组内D2D用户通信中断概率影响程度划分到对应分组;2)通过比较D2D对分组与蜂窝用户干扰影响强度,利用匹配算法为D2D对分组寻找相应蜂窝用户资源并复用;3)进一步根据蜂窝用户和D2D用户QOS要求,去掉组内干扰较大D2D对,从而得到最终复用蜂窝用户资源的D2D对.仿真分析表明:所提出算法既能允许系统接入较多D2D对,还能提高系统吞吐量.     

基于HAGA的D2D-NOMA资源分配优化算法

针对无线系统带宽资源有限、基站负载压力大、传输时延长等问题,提出一种基于非正交多址接入技术的D2D系统吞吐量最大化资源分配算法。在不同用户的服务质量约束条件下,建立D2D系统吞吐量最大化资源分配模型。该模型的优化目标是一个混合整数非线性规划问题,将其解耦为信道匹配与功率分配2个子问题并分别进行处理,利用自适应惩罚函数法处理约束条件并提出一种基于爬山策略的自适应遗传算法以对问题进行求解。仿真结果表明,与GA、AGA算法相比,该算法能够有效提高D2D系统的吞吐量,且收敛性能更好。     

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。     

双衰落信道下OFDM信噪比估计算法

基于最小均方误差方法,在双衰落信道下,提出利用周期PN序列作为导频的信噪比(SNR)估计算法。在导频2侧插入保护间隔降低子载波间干扰对导频的影响,在时域进行相关运算消除噪声干扰,从而得到较精确的信道参数。仿真结果表明,该算法能较准确估计SNR,且可通过改变周期PN序列满足不同信道环境下的性能要求。     

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。     

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.