通用多速率组播加权公平速率分配理论

研究了通用多速率组播加权公平速率分配问题.首先,给出了一个形式化的多速率组播网络模型,在该模型中考虑了接收者的异构性.在此基础上,定义了通用多速率组播加权Max-Min公平概念,建立了通用多速率组播加权Max-Min公平速率分配基本理论.最后给出了一个解决通用多速率组播加权Max-Min公平速率分配问题的集中式算法,并证明了该算法的正确性.     

毫米波5G网络中一种D2D通信的资源分配方案

在5G系统中,毫米波（mmWave）与终端直通技术（device-to-device,D2D）有利于提升系统容量和频谱利用率。针对73 GHz下underlay蜂窝网络中的D2D资源分配进行了研究。为了降低彼此间的干扰,首先提出对基站和D2D用户接收机进行区域限制;其次利用线性相关的方法选出可复用的蜂窝用户;最后在满足蜂窝通信和D2D通信服务质量（QoS）的要求下提出一种基于干扰控制的资源分配,以提升系统的吞吐量。仿真结果表明所提算法的性能优于参考算法。该算法能够有效提升系统吞吐量和频谱效率。     

D2D通信资源复用分配奖惩加权算法研究

为了改善不同D2D用户在资源复用模式下的服务质量瓶颈,以最大化系统吞吐率为目标建立资源复用分配模型,在资源需求量约束下,D2D用户通过复用多个蜂窝用户上行链路资源的方式来提升性能收益。同时在模型求解过程中,提出一种次优的奖惩机制,通过动态激励或约束不同资源差量的D2D用户获取RB资源,以降低问题复杂度。仿真实验表明,奖惩算法在牺牲少量系统吞吐率性能的基础上,能够较好的满足多个D2D用户的服务质量需求,使系统处于相对公平的资源分配状态。     

基于比例速率约束的NOMA公平资源分配算法

针对下行非正交多址接入系统多用户场景,综合考虑吞吐量、服务质量、公平性、串行干扰消除(SIC)能力等因素,提出一种基于比例速率约束的公平资源分配算法。利用比例公平思想设计自适应比例公平用户配对方案,通过动态调整遗忘因子加快调度优先级的更新速度。设计最优功率分配方案以保证SIC的正确执行,同时为进一步提升配对用户间的公平性,给出基于比例速率约束的2种功率分配方案,获得相对稳定的功率分配关系。仿真结果表明,在保证系统吞吐量的前提下,该算法可有效提升接入系统的用户数和用户间公平性。     

多用户正交频分复用加权比例公平调度

传统的正交频分复用(OFDM)调度进行资源分配时没有考虑用户间速率比例公平性。针对这一问题,提出了一种新的适合于混合业务的多用户OFDM系统比例公平调度方案,其用户队列承载混合类型业务。该方案在用户间速率成比例约束条件下最大化系统权重容量和;授予用户队列中不同类型的分组不同的权重因子,并通过权重因子计算用户的权重;在子载波分配时不仅定义了信道优先级因子,而且在用户间速率成比例公平约束条件下通过该因子为用户分配子载波;最后推导出一种线性的功率分配方式。仿真结果与分析显示,该方案可以较好地满足用户速率和业务时延的需求,且可以在有效提高系统容量的基础上,严格地保证用户容量公平性。     

一种基于比例公平的启发式D2D资源分配方案

在蜂窝网络中引入设备与设备(D2D)通信可解决频谱资源匮乏的问题,但移动多媒体业务的多样化使用户带宽需求日益增长。为此,在比例公平调度算法的基础上设计启发式D2D资源分配方案。根据D2D对优先级从高到低的顺序逐一调度,同时禁止已满足数据速率需求的D2D对与其他D2D对竞争资源块,保证信道状态较差的D2D对获得被调度机会。当所有D2D对的数据速率需求都被满足时,调整用户优先级,在最大化系统吞吐量与保证用户被调度的公平性之间进行折中。仿真结果表明,该方案可以保证D2D通信对数据速率的需求,提升系统吞吐量,同时兼顾用户被调度的公平性。     

D2D通信增强的蜂窝网络中基于DDPG的资源分配

针对终端直通(D2D)通信增强的蜂窝网络中存在的同频干扰,通过联合调控信道分配和功率控制最大化D2D链路和速率,并同时满足功率约束和蜂窝链路的服务质量(QoS)需求。为有效求解上述资源分配所对应的混合整数非凸规划问题,将原问题转化为马尔可夫决策过程,并提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的机制。通过离线训练,直接构建了从信道状态信息到最佳资源分配策略的映射关系,而且无需求解任何优化问题,因此可通过在线方式部署。仿真结果表明,相较于遍历搜索机制,所提机制在仅损失9.726%性能的情况下将运算时间降低了4个数量级(99.51%)。     

蜂窝网络下基于max-min公平性的D2D功率分配

针对多个终端直通通信（D2D）用户共享多个蜂窝用户资源的公平性问题,在保证蜂窝用户速率的前提下,提出了基于最大最小公平性（max-min fairness）的功率分配算法。该算法首先将非凸优化问题转化为含凸函数的差（DC）规划问题,然后采用凸近似的全局优化算法和对分算法对D2D实现功率优化。仿真结果表明,与只采用凸近似的全局优化算法相比,所提算法收敛性更优,同时最大化了瓶颈用户的速率。     

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。     

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。     

基于烟花算法的D2D资源分配方案

D2D（Device-to-Device）通信通过复用蜂窝用户的频谱资源来提升系统频谱资源的利用率，并提高系统吞吐量，但同时也为系统带来了严重的同频干扰。为了应对复杂的干扰问题，并在保证资源分配公平性的情况下尽可能提高系统吞吐量，提出一种基于烟花算法的D2D资源分配方案，以最大化系统的加权和速率为目标，将资源分配矩阵抽象为烟花，通过爆炸、变异、选择等过程求出最终的匹配矩阵。仿真结果表明，所提方案能够有效提高系统的吞吐量和资源分配的公平性。     

VCP拥塞控制协议加权公平性研究

随着卫星网、千兆以太网、光纤网等高带宽时延乘积（Bandwidth-Delay Product,BDP）网络大量接入Internet,传统的、适用于低速网络的TCP拥塞控制协议的各种版本均存在着明显的缺陷。VCP协议是一种易于实现的、适用于高BDP网络的拥塞控制协议。给出了VCP协议对具有不同权限的用户实现加权公平性的一种方法,包括数学模型的建立、加权公平性的参数选择以及仿真实验等问题。     

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。     

异构蜂窝网络中联合功率控制的终端直通通信资源分配

针对异构蜂窝网络中终端直通（D2D）用户和小蜂窝用户复用宏蜂窝用户资源产生的干扰问题,提出一种联合功率控制的资源分配方案。首先,在满足用户信号干扰噪声比（SINR）和发射功率约束条件的前提下,根据系统干扰模型推导出每个D2D用户和小蜂窝用户复用宏蜂窝用户信道资源时的最优发射功率;其次,将用户的信道选择规划成用户和信道之间的双边匹配问题,采用延迟接受（Gale-Shapley）算法得到一个稳定的匹配解;最后,以所得的匹配解为初始条件,通过交换搜索算法进一步优化分配方案。仿真结果表明,该方案的系统总容量和能量效率分别是最优解的93.62%和92.14%,与随机资源分配方案、无功率控制和交换搜索的分配方案,以及有功率控制无交换搜索的分配方案相比,系统容量平均增幅分别为48.29%、15.97%和4.8%,系统能量效率平均增幅分别为62.72%、44.48%和4.45%。该方案能够达到近似最优的系统总容量,有效提高频率利用率和能量效率。     

Optimal D2D power for secure D2D communication with random eavesdropper in 5G-IoT networks

In the rapidly evolving landscape of fifth generation Internet of Things (5G-IoT) networks, Device-to-Device (D2D) communication has emerged as a promising paradigm to enhance secrecy transmission rate (STR) and connectivity. However, the security of D2D communications in the presence of eavesdroppers remains a critical challenge. This article investigates the problem of optimizing D2D transmit power to achieve secure D2D communication while considering the presence of random eavesdroppers in 5G-IoT networks. We propose a novel secrecy-based power control approach (SRMWPCA) approach to model the random distribution of eavesdroppers in the network, taking into account their varying distances from D2D pairs and deliberately increasing interference at the eavesdropper's link. By leveraging tools from stochastic geometry, we derive an analytical expression for the secrecy transmission probability (STP), which quantifies the probability of eavesdroppers successfully decoding the D2D transmission. In this analysis, we have incorporated practical considerations such as channel fading, path loss, and interference from other devices. To enhance the security of D2D communication, we formulate an optimization problem to determine the optimal transmit power levels for D2D pairs, subject to constraints on the secrecy transmission probability and interference to the cellular network. We propose an efficient algorithm to find the power allocation that maximizes the secrecy outage performance while meeting these constraints. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed approach in achieving secure D2D communication in 5G-IoT networks with random eavesdroppers. The performance of the proposed SRMWPCA approach improved by 23.25% and 20.9% compared with standard approaches in terms of the secrecy rate and throughput of the users from malicious attacks.     

多缓存容量场景下的D2D内容缓存布设优化方案

在终端直传（D2D）缓存网络中,用户有限且各异的缓存能力是制约缓存效率的一个关键参数,然而现有文献大多考虑不同用户具有相同的缓存能力,针对这一不足有必要进行用户具有不同缓存容量下的D2D内容缓存布设方案优化。首先,鉴于用户终端的移动性和随机分布特性,利用随机几何理论将网络中不同缓存容量的用户节点建模为相互独立的齐次泊松点过程;其次,考虑本地卸载和邻近D2D链路卸载两种内容卸载方式,推导得到网络缓存命中率;最后,将最大化缓存命中率作为优化目标函数,提出了基于坐标梯度的联合缓存布设（JCP）算法,从而得到多用户多缓存容量场景下的内容缓存布设方案。仿真结果表明,与现有的缓存布设方案相比,由JCP得到的缓存布设方案可以有效提高缓存命中率。