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.     

下含D2D蜂窝网中基于公平性原理的功率控制

针对蜂窝下含D2D系统的资源分配问题,文中首次以共道链路间传输速率的公平性为目标来研究功率控制问题。首先,将建立的系统模型归结为以系统吞吐量最大化为目标的联合信道分配与功率控制的最优化问题。为了降低求解该问题的难度,将问题解耦为信道分配和功率控制两个子问题。在假设已得到最优链路匹配集合的基础上,重点研究功率控制问题,分别得出基于公平性原理的最佳发射功率的闭式解、基于系统吞吐量最大化的最佳发射功率的闭式求解域以及满足公平性前提下基于系统吞吐量最大化的最佳发射功率的闭式求解域。仿真结果表明, 共道链路的公平性能得到了有效提升。     

D2D通信网络中一种基于时间反演的无线资源优化机制

针对D2D(Device-to-Device)异构无线通信网络中D2D用户和蜂窝用户之间的干扰问题,提出一种基于时间反演的无线资源优化机制。该机制包括两个步骤:1)在上行传输系统中结合时间反演镜技术实现干扰消除,即对每个用户执行信道签名,提取有用信号,剔除干扰,获取系统用户信干噪比;2)根据用户信干噪比,采用功率控制算法并结合凸优化理论来调整用户的发射功率,以最大系统吞吐量为优化目标。仿真结果表明,该机制有效地抑制了D2D异构无线通信网络中蜂窝用户和D2D用户的相互干扰,提升了系统容量,同时满足了用户对通信可靠性的需求,保证了用户能够获得更高的QoS(Quality of Service)。     

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。     

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网络中基于分簇的无线资源分配机制

针对用户设备电池寿命有限的问题,提出了一种基于分簇的资源分配机制。该机制结合图着色原理对D2D用户分簇;随后根据分簇结果,采用拍卖算法为D2D簇分配信道;利用非合作博弈论模型对完成信道分配的用户进行功率分配。仿真结果表明,该机制有效地延长了电池寿命,提升了用户的能量效率,同时满足了用户传输速率的需求,保证了用户获得更高的QoS。     

D2D异构网络资源分配算法

为解决基于能量收集的D2D(设备到设备)异构网络的资源分配问题,提升D2D链路的平均能量效率,提出一种高效的资源分配方法。基于系统模型分析,提出非凸的混合整数非线性约束优化问题;将非凸优化问题等效转化为凸优化问题,运用Karush-Kuhn-Tucker条件进行最优求解;提出一种结合能量收集时隙分配、资源块和功率分配的迭代算法,通过仿真分析验证所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够在保证能量收集约束和蜂窝用户设备服务质量的情况下,最大限度地提高所有D2D链路的平均能量效率,与其它几种方法相比,所提方法在不同的网络参数设置下均能实现更高的能量效率。     

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。     

基于噪声模型下D2D蜂窝系统的多用户合作功率控制分配方案

为了减轻D2D用户在通信过程中的相互干扰,提高整个蜂窝系统的吞吐量,根据D2D用户数目、信道状况和系统吞吐量的限制需求,分析干扰噪声模型约束下多用户发射功率的控制问题。通过引入玻尔兹曼常数等参数对干扰模型进行条件约束,最终得到基于效用下系统的平均发射功率和最大和速率,进而给出基于反向迭代组合算法的多用户合作博弈功率控制分配方案。仿真结果表明,该算法满足了多用户共享蜂窝网络频谱资源下的功率分配需求,终端用户发射功率经过多次反向迭代后达到纳什均衡,系统的吞吐量显著提高,频谱资源达到了较好的均衡收益。     

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。     

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。     

基于误码率与中断概率约束的femtocell网络分布式功率控制

家庭基站(femtocell)网络可有效改善无线通信业务的室内覆盖性能,提高信道容量.然而,复杂的动态通信环境导致信道的不确定性,影响用户服务质量.基于此,研究双层femtocell网络在快衰落信道环境下基于误码率约束的功率控制问题;考虑信号传输的中断概率,以及服务质量指标–误码率等方面的要求,构造在此约束下的优化问题;最大化双层femtocell网络的净收益,使得网络系统的通信性能最优;通过对概率约束进行数学处理,将其转化为确定性形式,并提出分布式鲁棒优化算法对等价的确定性优化问题进行求解,从而获得最优功率分配策略.最后,通过仿真验证了所提出算法的收敛性和有效性.     

一种基于透视投影的单目3D目标检测网络

针对单目3D目标检测网络训练约束少、模型预测精度低的问题,通过网络结构改进、透视投影约束建立以及损失函数优化等步骤,提出了一种基于透视投影的单目3D目标检测网络．首先,在透视投影机理的基础上,利用世界、相机以及目标三者之间的变换关系,建立一种利用消失点（VP）求解3D目标边界框的模型;其次,运用空间几何关系和先验尺寸信息,将其简化为方位角、目标尺寸与3D边界框的约束关系;最后,根据尺寸约束的单峰、易回归优势,进一步提出一种学习型的方位角—尺寸的损失函数,提高了网络的学习效率和预测精度．在模型训练中,针对单目3D目标检测网络未约束3D中心的缺陷,基于3D边界框和2D边框的空间几何关系,提出联合约束方位角、尺寸、3D中心的训练策略．在KITTI和SUN-RGBD数据集上进行实验验证,结果显示本文算法能获得更准确的目标检测结果,表明在3D目标检测方面该方法比其他算法更有效．     

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。     

一种结合拍卖的D2D协作通信中继选择算法

D2D协作通信技术可以满足提高蜂窝通信系统容量、扩大网络覆盖范围的通信需求。针对一些边缘用户受到信道衰落影响较大,从而影响用户的服务质量问题,提出了一种将拍卖原则引入D2D协作通信的中继选择算法。该算法首先在满足D2D通信要求和信噪比限制条件下得到中继备选集合;然后以优化链路吞吐量为目标选择最优中继节点;最后当两个或多个用户同时选中一个最优中继节点时,采用拍卖原则为D2D发射端分配最终中继。仿真结果表明,所提算法不仅有效地提高了吞吐量,同时保证了系统的中断概率。     

密集D2D网络中提升接入率的资源分配研究

在蜂窝网络中引入D2D通信可以增大系统吞吐量,提升资源利用率,减小终端功耗。传统资源分配算法只解决稀疏D2D网络中资源分配的问题,如何以有限的频谱资源将所有设备用接入网络是目前急需解决的问题。提出一种高接入率的资源分配算法,在基站的控制下为每条蜂窝信道选取满足接入条件的最优D2D链路接入。仿真验证表明,该算法有效提高了混合网络中D2D链路的接入率,同时有效增加了每条蜂窝信道的复用增益。     

一种基于替代迹的蜂窝网信道分配Actor-Critic算法

针对D2D混合蜂窝网络在进行信道分配时难以在较高信噪比条件下进行自动信道分配的问题,提出了一种基于替代迹的蜂窝网络信道分配Actor-Critic算法。首先,在定义了信道分配的约束条件下对信道分配问题进行数学建模,然后,建立信道分配问题的MDP模型,在MDP模型的基础上定义基于替代迹的Actor-Critic算法。Actor部分采用基于模拟退火的探索策略,通过温度变化自适应控制状态空间中探索的范围,将Critic部分求解的值函数的时间差分误差用于更新该策略的优先级,再依优先级对策略进行更新。Critic部分采用基于替代迹的值函数更新方式,并计算值函数的时间差分误差,以指导Actor改进策略。为了验证文中方法,对基于替代迹的蜂窝网络信道分配问题进行了仿真和验证,结果表明了文中方法具有系统吞吐量大和信噪比高的优点,是一种可行的混合蜂窝网络的信道分配方法。     

AF下基于DSTC多用户公平性功率分配*

研究了DSTC的无线中继网络中基于多用户公平性的功率分配策略。由于每个用户具有不同的信道状态,传统的功率分配方案不能满足各用户的QoS需求。为了满足用户之间的公平性,首先建立无线中继AF模式下的网络模型,然后结合LD空时码,运用最优机会中继策略,得到用户最大即时接收SNR,并在基站与中继分配功率受限条件下建立最大最差用户信道容量的功率分配方案。因为该问题是非线性、非凸优化问题,所以把优化问题转换为GP问题进行求解。仿真结果表明,所提功率分配方案与等功率分配、功率与信道状态成正比方案相比,不但改善了最差用户     

适用于可伸缩视频的D2D网络资源分配方案

对在D2D辅助蜂窝网络中可伸缩视频实时传输中的网络资源分配问题进行研究,提出一个功率分配与频谱共享的优化方案实现用户整体视频质量的最优化.基于可伸缩视频每层的传输速率需求进行单个蜂窝网用户及D2 D用户的功率分配,得到最优视频层组合和功率分配方案;基于最大加权二部图匹配方法为D2 D用户匹配适当频谱,得到整体资源最优化分配方案.实验结果表明,提案方法在保证D2 D用户高接入率的前提下显著提高单个D2 D复用所提供的视频质量增益.