蜂窝网络下D2D通信重用多用户资源研究

D2D通信采取重用蜂窝系统内传统的UE用户的资源来提升系统的资源利用率.文章提出“D干扰域”的概念,作为判断是否重用某个特定的UE用户资源的依据.结合最优的模式选择方案和资源分配算法,对单蜂窝系统下的两种通信场景做出了仿真研究.场景一的仿真环境有一对D2D设备和多个UE用户,仿真结果验证了D2D通信可以提高资源利用率,也表明增加重用的UE数目可以提升系统性能.场景二的仿真环境中存在多对D2D设备,仿真结果表明在蜂窝内大部分区域,尤其靠近小区边缘时,并非重用可用的最大ue用户数才能获得最佳性能.具体的数目和“D干扰域”有关.文章的研究结论对D2D设备通信的多用户资源重用研究具有指导意义.     

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NOMA的D2D用户和蜂窝用户通信方案

LTE网络采用非正交多址来增强网络容量,采用D2D来提高频谱效率;让D2D用户使用非正交多址技术共享蜂窝用户的频谱资源可以缓解当下频谱资源短缺的问题,但也会在D2D用户和蜂窝用户之间引入干扰。提出了一种基于非正交多址技术（Non-orthogonal Multiple Access,NOMA）的D2D用户和蜂窝用户的共享研究方案,对于蜂窝用户和D2D用户之间的干扰采用SIC技术消除。该方案不仅通过调整用户的传输功率来优化系统的吞吐量,而且提高了边缘用户的性能。仿真结果表明,基于NOMA的D2D用户和蜂窝用户之间的通信方案在性能上优于传统的蜂窝资源分配方案和干扰控制方案。     

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。     

基于蜂窝网络的多对D2D通信性能研究

针对终端间直接通信技术（Device-to-Device,D2D）共享蜂窝通信上行链路资源,研究多对D2D链路共享资源对蜂窝系统性能的影响,在多对D2D通信链路累积干扰条件下推导系统中断概率并进行了仿真分析,仿真结果表明,增加D2D链路会增大对基站的干扰,但当D2D链路分布满足一定的距离条件,较大的D2D链路数不仅能够保证系统中断概率,还可使引入多对D2D通信后的系统容量得到提升。     

基于多跳D2D转发的簇内数据共享方案

为提高簇内数据分发效率,可优先选择信道质量良好、可实现较高数据速率的D2D链路,于是提出了多跳D2D转发方案。该方案根据预先设定的数据速率阈值和D2D链路质量,自适应选择最优的中继、路由和转发跳数,提高了时频资源的利用率。逐步深入地给出了3个阈值的设定规则,并推导了对应算法的资源成本表达式。仿真结果表明,3个算法的资源效率依次得到改善,其中优化速率算法与现有单跳传输方案相比获得了良好的性能。     

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。     

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。     

基于蜂窝结构的改进混合无线传感器网络覆盖优化算法

基于蜂窝结构的混合无线传感器网络（HWSN）覆盖优化算法HWSNBCS存在移动节点平均移动距离较大的问题,为此,提出一种改进的HWSN覆盖优化算法IHWSNBCS。寻找移动传感器节点初始位置与通过HWSNBCS算法得出的候选目标位置之间的最优匹配,将移动节点移动距离之和最小化问题转化为二分图最优匹配问题,利用带权二分图匹配算法KM寻找该匹配问题的最优解,从而得到移动节点最终的目标位置,并实现对HWSNBCS算法移动节点平均移动距离的进一步优化。实验结果表明,IHWSNBCS算法在取得与HWSNBCS算法相同网络覆盖率的前提下,移动节点的平均移动距离减少幅度达到38.87%～43.28%,单个移动节点的最大移动距离减少幅度达到22.65%～66.58%,降低了系统因重新部署移动传感器节点所产生的能耗以及单个传感器节点因能量耗尽而失效的概率,从而延长了网络生命周期,同时,IHWSNBCS的ΔCov-Dist性能指标为HWSNBCS算法的1.64～1.76倍,表明移动节点移动相同距离时IHWSNBCS算法的网络覆盖率提升更大。     

蜂窝网络中基于双层博弈的吞吐量最大化研究

如何提升系统的吞吐量是蜂窝网络中研究的热点。利用设备到设备通信(D2D)技术为蜂窝边缘用户设备提供中继支持，进而提升系统的吞吐量。描述一种中继节点选择和频谱分配的联合问题，帮助蜂窝边缘用户设备寻找合适的中继节点，并为D2D链路分配频谱，在满足D2D和传统蜂窝用户设备干扰约束的条件下使系统吞吐量最大化。为此，提出一种基于双层博弈模型的分布式算法，对上述问题进行求解。该博弈模型分为内层和外层；内层通过Stackelberg博弈理论为蜂窝边缘用户设备选择中继节点，并将其作为主节点，蜂窝边缘用户设备作为从节点；外层采用联合博弈理论为蜂窝边缘用户设备及其中继节点间的链路分配合适的频谱。仿真结果表明本文算法在能耗、吞吐量等方面的性能要优于其他典型算法。     

无线传感器网络吞吐量的自适应跨层优化策略

采用跨层优化方法,分析了无线传感器网络点对点链路的吞吐量优化问题。首先推导出吞吐量的理论表达式;随后以最大化吞吐量为目标,采用一种基于分层优化的数学框架,分别得到物理层最优符号速率、最优调制星座体积和MAC层最优数据包长;在此基础上,通过联合优化物理层参数和MAC层参数实现了链路吞吐量的最大化;最后提出了一种自适应跨层优化策略。在不同的信噪比条件下,根据该自适应策略来配置相应的最优物理层参数和MAC层参数,便可以保证链路的吞吐量达到最优值。仿真结果表明,与传统的分层优化相比,跨层优化后链路的吞吐量性能得到了明显提高。     

无线局域网吞吐量优化算法

针对无线局域网吞吐量较小且稳定性较差的问题,分析影响无线网络吞吐量性能的因素,提出无线局域网吞吐量优化算法,采用马尔科夫链理论建立吞吐量计算模型,运用动态调整竞争窗口、优化数据帧长度、改进退避时间的策略。NS2仿真结果表明,该算法能有效提高无线局域网的吞吐量。     

码分多址(CDMA)对数字蜂窝系统和个人蜂窝网应用的介绍

本文简要介绍美国QUALCOMM公司开发的CDMA数字蜂窝系统,包括基本概念、优点、系统设计以及向CDMA的过渡。     

一种新的基于广义细胞自动机的网络快速包交换优化方法

实时优化求解快速包交换问题(FPS)是提高网络性能的重要手段．基于梯度下降法等数学规划方法，不能并行地实时地优化求解FPS问题，而基于Hopfield型神经网络和细胞神经网络的优化方法中，都只有单一粒度的细胞动力学方程和单一粒度细胞之间的相互作用，不仅收敛到平衡点的过程长，而且神经网络参数的选择和修正十分困难．该文提出一种新的具有多粒度宏细胞的广义细胞自动机模型和方法，广义细胞自动机中的小粒度宏细胞聚合成可以独立演化的大粒度宏细胞，通过多粒度群体的不同程度群体智能的相互作用，能够比目前其他方法更快更有效地分布并行地优化求解FPS问题和其它类似的复杂的网络优化问题．     

基于细胞神经网络的图像复原新方法

针对图像复原方法普遍运算量大的问题,提出了一种利用细胞神经网络进行图像复原的新方法,并首先提出了易于硬件实现的基于边缘方向判据的正则化复原方法;然后通过细胞神经网络的能量函数设计合适的网络参数来对该正则化函数进行细胞神经网络实现。仿真结果表明,该新方法是有效的,复原效果优于有约束的最小二乘复原法和已有的细胞神经网络图像复原法,而且由于细胞神经网络的并行性和硬件易实现性,使该新方法可以实时进行图像复原。     

机载雷达组网多站测角被动跟踪轨迹优化研究

研究多观测器轨迹优化控制问题,由于多站测角被动跟踪系统运行存在误差,用机载雷达组网的可移动传感器采集信息,可对雷达载体轨迹优化进行研究,利用控制雷达载体的飞行轨迹可有效解决跟踪目标的弱观测性及估计器的稳定性。为了改善传统轨迹优化算法容易陷入早熟收敛和局部最小的问题,提出一种模拟退火(Simulated Annealing,SA)和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的混合优化方法(SA-PSO)。在给出了角度信息的适应度函数表达式基础上,结合模拟退火算法的局部搜索能力和粒子群优化算法的全局搜索能力,提高优化算法的收敛速度、精度以及全局搜索能力。实验证明,改进的混合算法对雷达载体轨迹优化有效,并减小对机动目标的被动跟踪误差。     

多小区CDMA系统D2D通信上行性能研究

端到端(D2D)通信因能够提高蜂窝网的资源利用率而受到广泛关注.为研究D2D通信在多小区蜂窝系统中的应用性能,对多小区码分多址(CDMA)系统中引入D2D链路后的上行容量进行理论分析,通过系统级仿真,研究D2D链路的上行容量增益和影响该增益的主要因素.仿真结果表明,在多小区系统中,D2D链路能带来明显的容量增益,且链路性能与通信距离和链路在系统中的位置有关,而与系统负荷的关系不大.     

用于全市蜂窝流量预测的时空全连接卷积网络

准确地预测城市蜂窝交通流量对未来大数据驱动下的智能蜂窝网络的管理和公共安全非常重要,同时也非常具有挑战.提出了一种基于深度学习的方法——ST-FCCNet来预测城市范围内的蜂窝流量.设计了一种ST-FCCNet单元结构,来捕捉城市中任意区域间的空间依赖.通过部署ST-FCCNet网络框架来对蜂窝流量的时间邻近性和周期性...