联合功率控制的D2D资源分配算法

针对D2D通信引入LTE网络中同频干扰以及能耗过大问题,首先基于模糊聚类算法,将D2D用户分成若干个D2 D用户组,并且基于中断概率最小为每个D2 D用户组寻找最优蜂窝用户资源,以降低用户间干扰、提高系统吞吐量。其次结合上述资源分配提出了一种有效的功率控制方案,调节资源分配后用户组内D2 D用户的发送功率,以提高系统能量效率。仿真结果表明：该算法降低了系统干扰,提高了系统吞吐量以及系统能量效率,同时又保证了D2 D用户获得无线资源的公平性。     

基于联合优化的D2D资源分配算法

针对多蜂窝用户和多D2D用户共存场景下的干扰和能量消耗问题,建立了D2D用户在半双工或全双工两种模式中选择的混合双工系统模型,并提出了一种基于多角度联合优化的容量最大化D2D资源分配算法。该算法首先在保障蜂窝用户通信质量的基础上,通过联合优化用户的接入控制、功率分配、双工模式选择和信道分配,实现了系统容量的最大化,仿真结果表明本文算法可显著提高蜂窝网络的系统容量。     

提高LTE下含D2D通信的蜂窝网络公平性方案

设备间(D2D)通信可以提高频谱效率,但同时可能对现存的蜂窝网络产生干扰. 为了减小D2D用户对蜂窝系统公平性的破坏,提高蜂窝系统的整体性能,提出改进的比例公平(IPF)干扰控制方案,在保证蜂窝用户和D2D用户的服务质量需求的前提下,为每一个D2D对选择最佳的蜂窝用户来共享频谱资源. 通过数值结果分析显示,IPF方案比起之前的方案,能够有效改善蜂窝系统的公平性和吞吐量.     

D2D中基于风驱动的功率控制算法研究

D2D通信用户通过复用信道大幅提升蜂窝网络频谱利用率,同时也带来了速率、干扰等问题.针对D2D功率控制问题,提出一种基于风驱动的功率控制算法,在干扰可控的范围内最大化系统整体吞吐量.首先为每个D2D用户以匈牙利算法分配最优频谱资源,然后利用风驱动算法优化蜂窝用户及D2D用户的发射功率,提升小区吞吐量.仿真结果表明,在保证用户最小速率要求的基础上,相比于随机接入算法、常规风驱动算法系统吞吐量分别平均提升了16％和7％,并保证了蜂窝用户的服务质量.     

提高D2D多播能效的一种方案

在内容分发场景下,将簇头选择与资源分配相结合以降低基站负载,提高直连(Device-to-Device,D2D)通信多播簇的能效值。基于系统能效最大准则,从接收到数据的多播用户中选择合适的用户作为簇头形成多播簇;借助启发式算法,为每个D2D多播簇分配合适的资源块,以提高D2D链路的通信质量。仿真实验结果显示,与已有方案相比,所给方案比可以得到更高的D2D多播簇能效值。     

蜂窝网络中D2D通信资源分配方法综述

随着第五代(the fifth generation,5G)移动通信系统商用进程的推进,设备到设备(device-to-device,D2D)通信越发受到人们的关注.频率、功率等资源分配作为优化D2D通信的关键技术成为重要的研究课题,因此对蜂窝网络中D2 D通信资源分配研究进行综述.首先介绍D2 D通信模型和模式;其次从数学理论角度出发,分析蜂窝网络中D2 D通信资源分配的主要方法:基于图论、超图理论、博弈论、机器学习和启发式算法等,对这些算法进行对比分析;最后总结上述D2 D资源分配方法存在的主要不足,并对蜂窝网络中D2 D通信的未来发展进行展望.     

认知D2D通信中基于博弈论的动态频谱分配方案

提出了一种新的基于非合作博弈的动态频谱分配方案,考虑多个蜂窝用户服务中心和具有认知能力的设备到设备(D2D)通信用户组,利用伯川德(Bertrand)博弈理论来解决用户频谱分配问题,分别对D2D对用户组和蜂窝用户服务中心的效用函数进行了改进,并给出了蜂窝用户服务中心的最优定价和D2D对用户组的动态价格调整策略,进一步证明了纳什均衡解的存在性和算法的收敛性.通过仿真实验,分析了不同蜂窝用户数和学习因子对所提出方案性能的影响.与现有结果进行比较显示,新方案在频谱利用率和系统公平性方面均有改进.     

异构网络中支持终端直通的联合模式资源复用算法

针对异构蜂窝网络中终端直通(D2D)通信复用频谱资源导致同频干扰,并影响系统通信性能的问题,提出了一种基于联合模式的支持终端直通的资源复用算法.为了综合考虑异构网络中蜂窝用户和D2D用户需要并平衡两类不同用户的资源分配,该算法在确定D2D通信限制距离的基础上,联合蜂窝与D2D两种模式构建CU-D2D组合集,以其加权吞吐量增益为用户优先级,并据此进行无线资源分配,从而实现了异构蜂窝网络环境下频谱资源的优化分配.结果表明,该算法在保证蜂窝用户传输速率的同时,有效地改善了D2D用户的通信速率,从而整体性地提升了异构蜂窝网络的系统通信性能.     

中继增强蜂窝系统中的比例公平资源分配

针对中继增强蜂窝系统,提出了一种基于比例公平准则的资源分配算法.在基站和中继节点分别独立地调度所服务用户的情况下,通过资源划分和用户调度两个步骤,实现蜂窝小区内所有用户的比例公平资源分配目标.仿真结果表明,该算法可在保证用户公平性的前提下,获得比传统算法更好的系统吞吐量增益.     

5G网络D2D通信模式与资源分配算法

为在5G网络移动终端密集分布场景中有效分配资源,给出一种基于D2D通信模式选择的资源分配算法。按照位置分布对D2D用户进行分组,并根据通信需求的优先级顺序为用户分配模式,通过对比正交模式、复用模式和蜂窝模式下信噪比,优化资源分配。针对单小区多用户场景下吞吐量的仿真分析表明,以吞吐量输出最大为准则,所给算法能够实现为用户分配最佳通信模式和资源的目标。     

基于QoS的D2D资源分配算法

D2D通讯技术是5G通讯的一项关键技术,其最大的特点是数据无需经由基站转发并且能够有效地提升系统容量,提高频带利用率.但是它也存在一定缺陷,由于通讯过程中会占用原有蜂窝信道,D2D用户会对原始的小区用户产生干扰,并且这是一个两种用户相互干扰的过程.因此,D2D资源分配成为D2D技术引入的关键.为了克服在“一对一”D2D频谱分配过程中,每个D2D对仅可以占用一个移动信道的分配方式下,新加入D2D用户不一定会使得总容量变大这一问题,文中提出的算法兼顾了资源分配与功率控制两个方面.实验结果表明,在规定每对D2D用户可占用多个基站小区信道,新加入D2D用户不能使系统总容量减小的条件下,新的算法能有效地提升D2D用户总容量.     

基于D2D通信的V2X资源分配方案

针对基于设备到设备(D2D)的汽车间通信复用蜂窝资源带来的干扰问题,考虑在满足车辆用户(V-UEs)的通信要求下,通过一个启发式算法最大化蜂窝用户(C-UEs)总的吞吐量.首先通过图着色原理将没有干扰的车辆分在同一簇;其次根据分簇结果,利用改进的匈牙利指派算法为V-UEs分配信道;最后通过调整功率最大化C-UEs总的吞吐量.仿真结果表明,此算法能够很好地解决车通信(V2X)的同层干扰和跨层干扰问题,在保证V-UEs通信可靠性的前提下,提高了频谱利用率.     

基于干扰对齐的D2D通信资源分配方案

针对由Device-to-Device(D2D)通信系统和传统蜂窝通信系统组成的混合网络,提出了一种基于干扰对齐(Interference Alignment,IA)的D2D功率分配算法(Interference Alignment-Power Allocation,IA-PA).利用干扰对齐方法,将混合网络中的k对D2D用户的干扰信道等效为k对互不干扰的MIMO信道,并证明了干扰对齐解的存在性.其次,基于贪婪思想,提出了一种最优功率分配算法——IA-PA.与传统蜂窝通信系统相比,IA-PA使得混合网络的总自由度提高了(k-1)/2倍.仿真表明,所提出的功率分配算法有效地抑制了混合网络的互干扰,并得到更大的系统总速率.     

一种基于D2D集群的资源分配模型

随着无线通信的发展,用户对移动通信的要求也有所上升,D2D作为5G的关键技术之一,随着用户数量的增加,在蜂窝与D2D同时进行通信时,为了解决在多D2D(Device To Device)用户数时难以有效判断复用组合以及针对目标为D2D用户时的模式分析过程过于复杂等问题,在设置了最小Qos情况下,基于D2D用户集群的方式提出一种新型分析模型。首先通过用户权重最优算法确定集群中心用户,对于边缘用户归属采用最优Qos原则,对于群外用户采取水平路损分析。通过仿真分析表明,所提模型在水平面上的用户分布具有较好的覆盖度,大大减少了计算时的复杂度,为接下来的系统整体研究提供了基础。其中平均冗余用户比例低于0.98%,平均遗漏用户比例低于0.65%,平均完成时间比例降低36.8%。     

基于能效的D2D模式选择和资源分配算法

为了提高端到端(Device-to-Device,D2D)通信系统的能量效率,基于能效的D2D模式选择,提出一种最优的启发式资源分配算法.以D2D用户对的发送端与蜂窝用户间的距离为基准,为D2D用户对选择合适的通信模式,针对复用模式下的D2D用户对,建立以能量效率为目标的优化模型,通过设置信干噪比门限值保证用户的通信质...     

多蜂窝系统下行多用户CoMP中一种次优的子载波和功率分配算法

针对传统的协作多点传输/接收(CoMP)系统中蜂窝中心用户和边缘用户在子载波分配过程中出现的分配不公平和未考虑可变功率因素的问题,提出了一种次优的旨在最大化扇区内所有用户吞吐量的子载波和功率分配算法.该算法将蜂窝边缘用户可使用的频率资源扩展到蜂窝所在的整个频段,同时蜂窝中心用户和边缘用户在整个频段上通过正比公平算法竞争最优的子载波资源,用以保证用户的公平性,然后根据最优化目标函数和得到的子载波分配算法,对小区内的所有用户进行最小速率和正比公平限制,利用拉格朗日乘子法计算出了分配给每个用户的功率.仿真结果显示,该算法可以显著提高所有用户的公平性和吞吐量.     

基于D2D的C-V2V车载协作通信资源分配算法

针对基于设备到设备(device-to-device, D2D)的蜂窝网络下车载无线通信技术(cellular-vehicle to everything, C-V2X)中复用蜂窝用户资源带来的能效问题,提出了一种能效优化算法。通过新的功率控制方法最大化车载用户(vehicle user, V-UE)总能效,并利用能量收集技术提高V-UE能效。该算法采用拉格朗日乘数法减少约束条件数目,利用改进的Dinkelbach方法将原问题转换为等效减式优化问题,并求出V-UE功率控制范围。数值仿真结果表明,该算法能够在V-UE用户之间的不同距离内获得最优能效。     

5G中基于系统中断概率的D2D资源分配算法

为了解决D2D资源分配算法的能耗控制与系统中断问题,提出一种引入模拟退火的动态穷举D2D资源分配算法.该算法使用动态间隔的穷举搜索算法初步确定用户发射功率,制定包含用户QoS信息的二维复用表,联合蜂窝用户与D2D用户的QoS以确定复用组合,在功率维度加入调整功率模块,在组合维度引入模拟退火算法联合降低中断概率.仿真结果表明,引入模拟退火的动态穷举资源分配算法相比于传统算法,在功率分配阶段功率均值平均降低了78.3％,在信道分配阶段连通概率平均提高了10.2％,计算时间平均减少了10.1％.     

多小区下行NOMA系统中最大公平的功率分配方案

对于多小区多簇且每个簇包含任意用户的下行非正交多址接入（NOMA）系统,提出了一种最大公平的功率分配方案.首先构建了最大公平的功率分配优化问题;推导了单簇内以最大公平为准则的分配功率时,该簇内每个用户的速率与每个簇的总功率之间的关系,并基于该结论,将优化问题中用户间的功率分配转化为簇间功率分配;最后给出了一种基于迭代的簇间功率分配算法,为每个簇平均分配功率并计算单簇内最大公平准则下用户的速率.通过多次调整最大速率所在小区簇的功率和最小速率所在小区簇的功率,得到该系统中最大公平的功率分配.仿真结果显示,所提方案的公平性优于相同场景中已有的功率分配方案.     

OFDMA波束赋形中继系统资源分配

针对采用波束赋形技术的正交频分多址接入放大转发中继系统,提出了一种以最大化比例公平因子为目标的资源分配算法. 该算法基于凸优化理论,对功率分配、子载波配对、中继选择和用户选择进行了联合优化. 理论分析和仿真验证结果表明,所提的资源分配算法能以较低的复杂度实现系统资源分配的公平性,并且可以有效利用波束赋形技术,提高系统容量.