D2D通信中基于粒子群优化的能效最大化策略

5G中终端的能量消耗和频谱资源问题日益严重,在终端直通技术(D2D)中尤为突出.为了提高D2D对用户(DP)的能效和资源利用率,提出了一种基于粒子群算法的联合功率控制和资源分配策略.以最大化D2 D链路总能效为目标,将构造的资源分配矩阵和功率分配矩阵作为粒子的位置,依照蜂窝用户(CU)和DP服务质量的约束来修正粒子位置和速度,使之适合于原分式规划问题的求解,合理地提升了DP的总能效,实现了一个DP链路能复用多个CU资源.仿真结果表明,所提算法不仅使能效显著提升,而且使资源利用率提高了80%.     

异构网络中基于能效优化的D2D资源分配机制

针对异构网络中D2D通信复用蜂窝用户频谱时存在的频谱分配问题,该文提出一种基于改进离散鸽群优化(PIO)算法的D2D通信资源分配机制。通过设置信干噪比(SINR)门限值来保证用户的通信服务质量(QoS),采用功率控制算法为用户设置发射功率,使用基于运动权值的二进制离散鸽群优化(MWBPIO)算法为D2D用户进行资源分配,并将D2D通信技术与中继技术进行有效结合,为边缘用户建立D2D中继链路,保证边缘用户的通信质量,最大化系统性能目标。仿真结果表明,该方案有效抑制了异构通信系统中引入D2D用户后导致的干扰问题,提高了边缘用户的通信质量和系统的频谱利用率以及系统的能效。

     

基于改进图着色的D2D资源分配和功率控制

针对蜂窝网络中D2D（Device-to-Device）用户复用蜂窝信道带来的同频干扰问题,提出了一种基于改进图着色的资源分配和功率控制算法。首先通过构建干扰图和候选集进行用户之间干扰关系建模,并定义指数型累积因子改进图着色算法,为D2D用户分配蜂窝信道;再采用基于信干噪比的闭环功率控制算法动态调整D2D用户发射功率,减小由于信道复用产生的干扰。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够有效提升系统吞吐量和D2D用户接入率,实现信道资源的合理分配。     

D2D网络中信道选择与功率控制策略研究

针对D2D通信的资源分配问题,该文研究了D2D信道选择与功率控制策略。在保证蜂窝用户服务质量(QoS)的前提下,提出一种基于启发式的D2D信道选择算法,为系统内的D2D用户找到合适的信道复用资源。同时,利用拉格朗日对偶方法求解得到D2D用户最优传输功率。仿真结果表明当蜂窝用户与多对D2D用户共享信道资源时能够大幅度提升系统平均吞吐量。在相同条件下,该算法的性能要明显优于现有算法。     

D2D通信中干扰协调算法的研究

D2D(Device-to-Device,终端直通通信)技术是指用户可以直接进行通信而不用经过基站的一种终端直通通信技术,移动蜂窝使用终端直通通信技术能够增加蜂窝系统性能,然而却带来了较多的干扰以及加大了能量损耗.为了达到用户和基站间的相互干扰,增加频谱利用效率和能量利用效率,文章以D2D 用户和速率为优化目标提出了一种联合资源分配和功率控制的方法,用以达到高能效的终端直通通信.仿真结果表明:文章提出的联合信道分配和功率控制方案,能明显减少D2D用户与蜂窝系统受到的干扰,增加蜂窝频谱利用率以及D2D用户和速率.     

D2D通信资源调度研究现状综述

终端直通技术(D2D)是一种终端在基站控制下直接进行通信而不需要基站转发的新型通信技术。D2D引入LTE-A蜂窝系统虽然可以带来吞吐量和频谱效率的提升,但是也会带来很大的干扰。综合近些年来的研究成果,合理的资源调度算法成为降低干扰,提升系统性能的关键。首先,描述了D2D通信技术引入LTE-A蜂窝网络后的系统干扰模型。然后,从模式选择、资源分配和功率控制三个方面综述了目前国内外文献关于资源调度算法的研究成果。     

一种基于容量最大化的D2D通信资源分配算法

在蜂窝网络中,设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信技术通过使D2D用户复用蜂窝用户的频谱资源来有效提高系统的频谱效率。但是,频谱复用会造成蜂窝用户和D2D用户之间的干扰,影响整体的通信质量。在保证二者的用户服务质量的前提下,提出了一种以系统容量最大化为目标的资源分配方法。由于所建立的优化问题是一个混合整数非线性问题,因此将问题分解为功率控制和信道分配两个子问题。通过在有限集中搜索最优解来解决功率分配这一非线性规划问题,然后利用改进后的匈牙利算法实现信道资源的分配。仿真结果表明,此算法能够有效提高蜂窝网络的系统容量。     

引入D2D通信的蜂窝网上行资源分配算法

该文研究了引入Device-to-Device (D2D)通信的蜂窝网系统中的上行资源分配问题。首先将该问题建模为一个简洁的二值整数规划问题。然而整数规划仍是NP难问题。该文利用Canonical对偶理论,得到其对偶形式。该对偶问题是一个连续域内的凸问题。证明了在特定的条件下,可以通过求解对偶问题得到原问题的最优解,且对偶间隙为零。提出了一个基于Barrier方法的算法来求解对偶问题。仿真结果表明,该文的算法优于现有算法,且性能接近最优。     

基于加权二部图及贪婪策略的蜂窝网络D2D通信资源分配

D2D(Device-to-Device)通信是解决频谱资源稀缺问题的关键技术之一。该文研究蜂窝网络中“many-to-many”的复杂场景,即单个RB(Resource Block)可以分配给多对D2D用户重用,并且允许单个D2D用户对使用多个RB,其中D2D用户对数量远多于蜂窝用户设备(Cellular User Equipment, CUE)数量和RB数量。考虑CUE对资源使用具有更高优先级,将此优化问题分解为蜂窝用户资源分配和D2D用户资源重用两个阶段。在第1阶段,提出基于公平性的循环二部图匹配(Fairness-based Circular Bipartite Graph Matching, FCBGM)算法,将现有的RB分配给所有CUE,以最大化蜂窝用户和速率。在第2阶段,分别提出基于二部图的资源重用(Bipartite Graph-based Resource Reuse, BGRR)算法和基于贪婪策略的资源重用(Greedy-based Resource Reuse, GRR)算法,目标是将已经分配给CUE的RB再次分配给D2D用户重用,以最大化系统和速率,同时确保CUE的基本速率需求。仿真结果表明,在D2D用户对数量远大于CUE数量和RB数量的情况下,与现有典型算法相比,所提算法能够有效提高系统和速率,增加D2D接入率,同时兼顾用户公平性和服务质量需求。     

全负载蜂窝网络下多复用D2D通信功率分配算法研究

针对全负载蜂窝网络中D2D通信的功率分配问题,该文提出了一种基于非合作完全信息博弈纳什均衡解的多复用D2D通信功率分配算法。以优先保证蜂窝用户通信质量与D2D用户接入率为前提,设置D2D通信系统上行链路帧结构,之后建立非合作完全信息博弈系统模型,引入定价机制到功率分配博弈模型中并分析纳什均衡解的存在性与唯一性,最后给出该模型的分布式迭代求解算法。仿真结果表明,随着D2D用户复用数量的增加,该算法在提升系统吞吐量的同时,能有效地控制系统内部干扰,大幅度降低系统总能耗。

     

传感器网络中基于模拟退火算法的拓扑控制方案

为了研究符合网络生命期目标要求的传感器网络拓扑控制方案,针对传统方案所获拓扑的连通冗余度过高或结构健壮性较低等弊端,从理论上对拓扑需求进行了建模分析,最终转化模型为度约束最小生成树问题,并设计了一种模拟退火算法对该问题进行处理,进而提出了一种基于模拟退火算法的拓扑控制方案。通过实验对方案进行了性能分析和验证,结果表明该方案所获拓扑具有网络整体功耗低、结构健壮性高和节点间通信干扰可控的折衷特点,并能够有效地延长传感器网络生命期。     

采用遗传模拟退火算法研究导弹预警卫星传感器调度

从导弹预警卫星的技术特点出发,通过对传感器调度分析,建立了相应的数学模型。结合遗传算法和模拟退火算法的特点,提出了一种新的解决导弹预警卫星传感器调度问题的遗传模拟退火算（GASA）。仿真结果表明该算法有效地解决了多目标情况下的传感器实时调度问题,并优于一般的智能算法。     

基于遗传/模拟退火算法的蒸发波导反演研究

在实现雷达海杂波反演蒸发波导剖面的寻优运算中,应用遗传算法时把握全局的能力较强,但局部搜索能力较差,易出现早熟收敛现象;应用模拟退火算法时具有较强的局部搜索能力,但全局搜索能力较差,运算效率不高.针对此问题,将两种算法进行了融合,并分析了遗传/模拟退火混合算法的参数选取及抗噪性能.利用模拟海杂波功率进行了仿真试验,结果表明：遗传/模拟退火混合算法能够互相取长补短,适用于一定噪声干扰范围内解决反演蒸发波导剖面的问题.     

基于模拟退火的全局相位展开算法

与常用的最小二乘和最小费用流相位展开算法求满足待求相位梯度与包裹相位梯度最小范数解不同,提出一种以待求相位的二阶相位差在整个相位场上的总和为目标函数,并利用模拟退火算法实现其最小化的相位展算法。计算表明：该算法可以对最小二乘和最小费用流算法不能展开的欠采样包裹相位和含有噪声的欠采样包裹相位,进行有效的相位展开。     

基于图着色的加权优先D2D资源分配算法研究

针对蜂窝用户与D2D用户所构成的异构网络系统中同频干扰问题,提出一种基于图着色的加权优先D2D资源分配算法.该算法不仅允许多个D2D用户复用一个蜂窝用户资源,而且能够实现简单功控.首先建立异构干扰图,对系统终端用户及干扰类型进行分类异构.然后计算着色优先级,考虑各种影响因子以提升算法的实用性.最后再由分配结果进行组内功率控制,以满足绿色通信的要求.仿真表明,该算法不仅可以降低系统用户接入损失率,提高系统吞吐量,而且还减少了功率消耗.     

蜂窝网络中全双工D2D通信功率控制

在蜂窝网络中,采用全双工传输的设备直通(D2D)通信可以共享蜂窝通信的信道资源,提升频谱利用率和系统吞吐量.针对单对全双工D2D用户复用单个蜂窝用户的上行信道资源时,用户之间会产生同频干扰的问题,提出了一种低复杂度的功率控制算法.该算法在保证全双工D2D用户和蜂窝用户(CU)的服务质量(QoS)的前提下,最大化全双工D2D链路的吞吐量.仿真结果表明,该算法能够提高全双工D2D链路的吞吐量;全双工D2D链路吞吐量取决于蜂窝用户的QoS要求、相对距离以及自干扰消除数量的限制.     

MEC中基于改进遗传模拟退火算法的虚拟网络功能部署策略

为了有效改善多集群共存的移动边缘网络中业务流端到端服务时延,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法的虚拟网络功能部署策略。通过开放Jackson排队网络对移动业务流的时延进行最优化建模,在证明其NP性的基础上提出了将遗传算法与模拟退火算法相结合的求解策略,该策略通过对服务节点的提前映射机制避免了可能带来的网络拥塞,并通过个体的约束性判断和纠正遗传的方法避免了局部最优的出现。在不同的服务请求量、服务节点规模、集群数量及虚拟网络功能之间的逻辑连接关系等参数下的对比实验表明,该策略能提供更低时延的端到端服务,使时延敏感类移动业务获得更好体验。     

异构云无线接入网场景下D2D通信资源共享与分配

针对异构云无线接入网中的前向链路受限问题,提出了一种基于干扰阈值的设备到设备(Device-to-Device,D2D)多用户分簇方案,并对系统信道和功率资源的分配进行优化。首先根据D2D用户之间的干扰级别,利用着色图理论对多用户进行分簇;然后,在满足D2D用户和蜂窝用户服务质量约束下,建立了基于D2D用户和速率最大化的资源分配模型,并进一步采用二分法对已分簇的D2D用户进行功率优化分配。仿真实验结果验证了所提方案相比传统方案,系统频谱利用率提高了55%以上。