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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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...     

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。     

D2D通信系统中中继辅助的资源分配算法研究

在D2D(Device-to-Device)通信中引入中继节点可以延伸蜂窝覆盖范围,提高系统性能。在中继辅助的D2D通信中,中继节点的选择是关键。提出了一种中继辅助的资源分配算法,讨论了中继节点的选择问题,同时根据社交关系因素和距离因素来选择最优中继。该方案保证了通信链路的QoS(Quality of Service),并且使得系统吞吐量达到最大。仿真结果表明,距离和社交关系因素都对D2D通信产生很大影响,同时考虑两个因素比单纯考虑社交关系因素或者距离因素性能提高很多。     

5G中基于穷举搜索的D2D资源分配算法

D2D（device to device）作为5G通信的核心技术,在满足用户通信需求与提高用户连通数量等方面具有至关重要的作用。针对传统复用算法的系统中断概率过高和用户资源消耗较大的问题,提出一种基于穷举搜索的D2D资源分配算法。该算法引入穷举搜索法初步确定用户发射功率;同时参考蜂窝与D2D用户状态以确定复用组合;应用调整功率步骤降低中断概率。仿真结果表明,小蜂窝用户数时基于穷举搜索的D2D资源分配算法相比于传统算法,在多D2D用户数情况下的连通概率平均提高了15.7%,用户资源消耗平均降低了10.5%。     

基于灰狼优化和匈牙利算法的D2D资源分配策略

当前,车联网系统中存在频谱资源有限、系统干扰较大、D2D(device to device)用户通信质量差等问题。针对上述情况,提出了一种基于灰狼优化和匈牙利算法的D2D资源分配策略。在保证蜂窝用户以及D2D用户通信质量的前提下,该模型首先利用灰狼优化获得每个D2D用户的最佳发射功率,然后利用匈牙利算法实现D2D用户与蜂窝用户的最佳信道匹配,最大化D2D用户的总容量。仿真结果表明,该算法与和声搜索算法和遗传算法相比,在有效提升D2D用户的总容量同时,单个D2D用户也能获得较高的最大、最小容量。     

一种基于RAN架构无线接入网系统容量最大化的功率分配算法

针对新型RAN架构无线接入网中功率分配问题进行研究, 建立系统容量最大化的最优化数学模型, 提出了一种基于RAN架构无线接入网的系统容量最大化的功率分配算法, 并且应用人工鱼群算法求解了算法中目标函数的全局最优解, 即一组使系统容量最大化的发射功率。仿真结果表明, 与现有的分布式网络架构中非合作的功率控制博弈算法相比, 新算法可以显著提高系统容量, 即证明了该算法的有效性。     

基于MAS协同的动态资源优化调度策略研究*

目前,围绕着网格中的资源调度方法,虽然已提出了各种调度算法,但是都不能很好地适应网格环境下的自治性、动态性、分布性和异构性等特征。针对动态计算网格资源调度问题,基于多智能体协同技术和市场博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了能够反映供求关系的基于计算经济机制的网格资源调度模型,建立了消费者的效用函数,给出了资源调度的动态博弈算法。仿真实验说明资源利用率比传统算法好,整个资源的供需合理、负载均衡。     

基于分类挖掘的网格资源分配研究

根据用户访问网格资源的历史信息,采用分类算法对此信息进行挖掘,得出用户使用集群资源的访问规则和模式,在此基础上构造一种基于分类挖掘的资源调度模型、用户调度UA算法以及资源调度CDMRA算法,分别将用户请求调度到各个集群中闲置的CPU资源.实验证明,采用基于分类挖掘的资源分配策略相比其他算法可以减少资源分配过程中对资源的重新分配次数,可以提高网格资源的利用率.     

一种容量最大化的OFDMA资源分配算法

针对功率受限的多用户OFDMA系统,提出了一种简化的子载波和功率分配算法,此算法在最大化系统容量的同时兼顾了用户间的公平性。算法首先依据当前的信道状况计算出各用户所需的载波数量,并分配子载波,然后以注水算法对各载波上的功率进行分配。仿真结果表明,以此算法对OFDMA的系统资源进行分配可显著提高系统的多项性能。