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。     

基于整体公平的D2D无线资源分配算法

针对引入设备与设备(D2D)通信的蜂窝系统进行无线资源分配时D2D接入率低、未同时兼顾蜂窝用户(CUE)和D2D用户(DUE)公平性的状况,提出一种基于整体公平的D2D无线资源分配算法.首先它允许多个D2D对复用一个CUE资源,然后基于图着色理论对多个D2D对进行分簇以及重构,再以最大化CUE和重构簇整体公平性为目标为它们分配恰当的资源块(RB).仿真分析表明,与其它方案相比,基于整体公平的D2D无线资源分配算法能有效提高系统整体的公平性、接入率以及吞吐量.     

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。     

基于模拟退火的D2D通信中资源分配算法研究

将D2D通信引入蜂窝网络,D2D用户与蜂窝用户会发生同频干扰。为了协调两者之间的干扰,提高系统的总容量,在模拟退火算法的基础上提出一种以信道容量最大为目标的改进算法。在改进的算法中设计了新的温度更新函数,使其具有一定的自适应性;增加了记忆功能,记忆当前的最优解,避免遗失搜索过程中的最优解;增加补充搜索过程可提高算法的全局搜索能力。仿真结果表明该算法所得的信道容量相比于传统的模拟退火算法、随机选择算法分别提高了6.5%、12.3%左右。     

移动D2D网络中基于链路状态预测的资源分配算法

为提高D2D链路稳定性，提出一种基于链路状态预测的资源分配与模式选择算法。该算法在D2D链路发生断裂或同频干扰之前进行传输模式选择及资源分配，保证链路连通性。仿真结果表明，该算法可以有效减少链路断裂或遭受同频干扰时间，维持链路稳定性。     

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。     

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.     

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.     

非理想反馈 MIl\岛 /ω-OFDM 系统基于QoS 保证的资源分配算法

针对非理想反馈下多用户MIMO-OFDM系统资源分配问题,提出了一种以最大化系统和容量为目标的资源分配算法。考虑到实际系统中存在反馈时延和反馈误差影响系统性能,引入置信系数和等价方差来表征反馈CSI质量,在发射功率一定并满足用户QoS需求的情况下,充分利用多用户的分集增益,有效提高了系统和容量性能。     

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.     

QoS-Aware Power Allocation Scheme for Relay Satellite Networks

This paper investigated a QoS-aware power allocation for relay satellite networks. For the given QoS requirements, we analyzed the signal model of relay transmission and formulated the power minimization problem which is non-convex and difficult to solve. To find the optimal solution to the considered problem, we first analyzed the optimization problem and equivalently turn it into a convex optimization problem. Then, we provided a Lagrangian dual-based method to obtain the closed-form of the power allocation and provided an iterative algorithm to the optimal solution.Moreover, we also extended the results to the cooperative transmission mode. Finally, simulation results were provided to verify the superiority of the proposed algorithm.     

在OFDMA中基于跨层结构的自适应资源配置

OFDMA在BWA系统中得到越来越多的应用。基于跨层网络结构,在OFDMA系统中提出了公平自适应资源分配方案。该方案在保证系统的频谱利用率的同时,以用户在链路层的排队延迟相等作为分配子载波和功率的条件。仿真结果显示这个方案比IEEE802.16a中方案能缩短1/3最大延迟与最小延迟的差距,减少几乎一半的平均延迟,而且可以提高0.4bps/Hz的频谱利用率。     

Cross-Layer Adaptive Resource Allocation Algorithm with Diverse QoS Requirements for Single-Cell OFDMA Systems

The orthogonal frequency division multiple access( OFDMA) based communication system has been considered as the main trend of next-Generation communication system. But the existing resource allocation algorithm designed for such system is always with high complexity thus hard to be realized. To solve such problem with the constraints of spectrum efficiency and buffer state,a novel cross-layer resource allocation algorithm( RAA) is proposed in this paper. The goal of our RAA is to maximize the system throughput while satisfying several practical constraints,such as fairness among services,head of line( Ho L) delay and diverse quality of service( Qo S) requirements. Due to these constraints,finding the optimal solution becomes a NPhard problem. Therefore in this paper a novel method to solve such problem with acceptable complexity is proposed within following steps: firstly,based on the link state we formulate the ideal subchannel allocation strategy as a convex optimization problem,which can be efficiently solved by our proposed lagrange multiplier technique subchannel allocation( LMTSA) algorithm; secondly,according to the obtained channel allocation matrix,a power allocation algorithm based on the water-filling power allocation( WPA) idea is deployed to get the optimal power allocation matrix combining with adaptive modulation and coding( AMC); finally,through a greedy algorithm,the ultimate subchannel and power allocation matrix can be obtained based on iterative method. The simulation results illustrate that we can achieve the higher throughput and better Qo S performance than the widely-used maximum throughput( MT) algorithm and round robin( RR) algorithm.     

OFDMA系统中小区内干扰避免的自适应资源分配方案

正交频分多址接入（OFDMA）系统中,在保护间隔（GI）长度不足和非满载的情况下,提出一种新型的自适应资源分配（ARA）方案. 该方案可利用非满载情况下资源分配的灵活性来有效消除由于GI不足引起的小区内符号间干扰和载波间干扰,避免了接收端使用复杂的干扰消除算法. 在系统层进行仿真的结果表明,在非满载情况下,新的ARA算法的系统性能比传统的资源分配（CRA）算法有改善,但是在满载的情况下,由于ARA算法失去了灵活性,其性能与CRA算法相同.     

协作通信中的中继节点选取和功率分配联合优化

为了优化协作通信系统的性能,提出了一种基于信道容量增益的中继节点选取策略,并在此基础上提出了源节点和中继节点最优功率分配算法。通过采用凸优化的算法,功率在源节点和中继节点间得到了合理的分配。理论分析和仿真验证表明,所提算法能以较低的复杂度显著提高系统性能和功率效率,因而可以有效地用于基于中继传输的协作通信中。     

无线视频通信跨层资源分配及性能优化

提出了一种联合物理-链路-应用层资源分配和性能优化方案. 在资源和时延约束下, 通过在物理层、链路层和应用(视频编码器)层等跨层参数自适应调整, 最大化整体视频质量或尽量最小化端到端的视频失真. 即在能量约束下模拟和控制视频编码的率失真行为, 分析视频数据包在链路层的排队行为, 研究因时延约束违反引起的包丢失对端到端视频失真的影响. 通过解析和实验证明, 所提出方案能够找到在延迟约束下视频编码和无线传输之间的最优能量折衷, 利用链路层的延迟作为一个系统的资源, 取得了显著的性能增益.     

基于效用理论的资源分配问题研究

资源分配问题是动态规划理论最常见的一种类型,一般的资源分配问题没有考虑分配对象的时间先后问题。在动态规划理论应用的基础上,主要应用一维资源分配理论,针对实际情况举例论证,以大学生考试的复习时间安排为例,利用效用理论,对动态规划的求解过程做一定处理,解决了这一问题,最后采用横道图对复习时间安排方案进行演示,使原有的资源分配问题具有更加明显的实际意义。