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.     

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。     

基于博弈论的D2D通信功率控制算法

针对多D2D通信用户共享蜂窝网络频谱资源中的干扰进行研究,为了减少D2D用户间干扰带来的影响,提出了一种改进的基于博弈论的D2D通信功率控制算法。算法中的博弈者是复用相同频谱资源的多D2D通信用户。建立了博弈模型,并在代价函数中引入代价因子,确定了效用函数,得到参与博弈的D2D用户的最优响应函数。文中对博弈均衡特性进行分析,证明了模型中的策略能够达到稳定状态。通过仿真实验验证了算法的有效性,并且与其他算法对比,证明使用此改进算法的D2D用户吞吐量更大,公平性更高。     

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。     

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/蜂窝通信模式切换与联合功率控制方案

设备直连（Device-to-Device, D2D）通信技术通过复用蜂窝系统的频谱资源提高频谱利用率,但D2D的引入会给蜂窝系统带来干扰。如何合理地选择D2D/蜂窝通信模式并进行功率优化控制,成为减小D2D和蜂窝系统间干扰、提升网络性能的关键。本文考虑D2D用户复用蜂窝上行链路场景,提出了一种基于距离和联合功率控制的通信模式选择方案。在该方案中,D2D用户和蜂窝用户与基站距离的比值决定了D2D用户是否采用Underlay模式进行通信,进而在约束蜂窝用户和D2D用户发射功率的条件下实现D2D链路和蜂窝链路的联合功率控制,最终推导出能够最大化系统总吞吐量的最优用户功率分配方案。根据仿真结果,本文提出的联合功率控制方案能够在降低系统间干扰的同时有效提高D2D和蜂窝系统的总吞吐量,进而提高了系统的性能。      

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.     

蜂窝网络中D2D通信模式选择和信道分配算法

设备到设备(D2D)通信中,不合理的模式选择和信道分配方案会引入干扰,严重时不仅不能体现D2D通信优势,而且还将导致蜂窝用户传输速率下降。针对这一问题,文章提出了一种蜂窝网络中D2D模式选择和信道分配算法。仿真结果表明,新算法能够在有效的平衡蜂窝网络中D2D用户接入率和系统总吞吐量的同时,最小化用户之间的干扰。     

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。     

基于干扰对齐的D2D混合网络干扰管理研究

针对如何有效抑制蜂窝与D2D混合网络中的干扰问题,提出了一种基于干扰对齐的干扰协调策略。通过建立k对D2D用户(DUE)复用蜂窝用户(CUE)上行资源的干扰模型,并分别在发送端和接收端设计发送干扰抑制预编码,使得在某一接收端处的干扰均对齐在接收信号的零空间上,从而抑制区内和区间两大干扰。仿真证明,文中所提出的基于干扰对齐的功率分配方案,比其他算法能获得更大的系统总速率,从而最大化混合网络的自由度。     

Research on the interference control and resource allocation in D2D communication

In order to solve the problem of interference caused by D2D users reuse cellular resources in cellular network,an algorithm of interference control and resource allocation of D2D communication in single cell cellular system was proposed.Firstly,an interference graph was constructed according to the interference between users in the system to find the reusable channel resource for D2D users.Then,the channel resource pre-allocation and the channel switching policy were performed for D2D users in sequence according to the preset D2D user priority.The simulation results show that the proposed algorithm can significantly improve the system throughput and the access rate of D2D users so that the system can achieve better performance in the presence of small or large number of D2D users.     

D2D通信系统中基于QoS的分簇信道分配算法

D2D(Device-to-Device)通信作为第五代移动通信(5G, 5-generation)的关键技术之一,因其高频谱效率、低能耗等优点受到广泛关注。为了更好地满足D2D用户的服务质量(quality of service, QoS)需求,本文引入用户满意度的概念,提出了一种基于QoS的分簇信道分配算法。该算法运用图论着色方法为D2D用户分配信道,可分为三个步骤:首先构建D2D用户间的干扰图,然后在保证蜂窝用户QoS需求的情况下建立D2D用户的可用颜色列表,最后为D2D用户分簇,位于同一簇内的用户可以共享信道。仿真结果表明,本文算法可以有效提高D2D用户的满意度和系统公平性。      

基于资源分配和功率控制的D2D中继选择

为优化蜂窝用户通信与设备直传(D2D)中继通信共存下的同频干扰问题,满足蜂窝用户容量要求,提出了一种基于能效的联合资源分配和功率控制的D2 D中继选择算法.该算法首先对等效D2 D中继链路进行资源分配,减小算法复杂度的同时使得D2 D链路对蜂窝链路产生的干扰最小;然后以资源分配结果和功率控制算法为依据进行中继选择.该方案不仅考虑了D2 D中继链路的能效问题,而且还同时考虑到了对蜂窝链路的干扰问题.通过仿真验证,所提算法不仅能有效提升D2 D中继链路的能效值,同时降低了对蜂窝用户的干扰.     

分层异构网络中基于斯坦克尔伯格博弈的资源分配算法

分层异构网络中家庭基站与宏基站之间往往存在干扰,如何分配资源以获得高谱率和高容量、保证用户性能一直是研究的重点。为了解决这个问题,本文提出了一种异构蜂窝网络中基于斯坦克尔伯格博弈的家庭基站与宏基站联合资源分配算法,算法首先基于图论的分簇算法对家庭基站和宏用户进行分簇和信道分配,以减少家庭基站之间的同层干扰和家庭基站层与宏蜂窝网络的跨层干扰;然后建立了联合家庭基站发射功率以及宏用户接入选择的斯坦克尔伯格博弈,推导出达到纳什均衡时的家庭基站发射功率的表达式,并据此为宏用户选择合适的接入策略。仿真结果表明,该算法能够有效地提高宏用户的信干噪比（SINR）,家庭用户的性能也得到改善。      

Secure opportunistic access control in D2D-enabled cellular network

The mutual interference between cellular links and D2D links can bring the secrecy gain to cellular users in D2D-enable cellular networks.To make full use of them,a cooperative secrecy transmission scheme was proposed based on wireless channels.The channel direction information and gains depict the interference from D2D links to cellular links and other D2D links in the proposed scheme.Firstly,only the D2D users which meet the limited interference conditions were accessed to cellular networks to ensure their reliable communications.It was assumed that legitimate users and eavesdroppers were independent two-dimensional homogeneous Poisson point processes (PPP) distribution.Then the security outage probability (SOP) was derived for cellular users and the connection outage probability (COP) for D2D users,and the impacts of interference thresholds were discussed on their performances.Next,an optimization model was given to minimize D2D users’ COP while ensuring the secrecy performance requirements of cellular users,thus achieving the optimal performance.Finally,simulation results verify the validity of the proposed scheme.     

基于多智能体深度强化学习的D2D通信资源联合分配方法

设备对设备(D2D)通信作为一种短距离通信技术,能够极大地减轻蜂窝基站的负载压力和提高频谱利用率。然而将D2D直接部署在授权频段或者免授权频段必然导致与现有用户的严重干扰。当前联合部署在授权和免授权频段的D2D通信的资源分配通常被建模为混合整数非线性约束的组合优化问题,传统优化方法难以解决。针对这个挑战性问题,该文提出一种基于多智能体深度强化学习的D2D通信资源联合分配方法。在该算法中,将蜂窝网络中的每个D2D发射端作为智能体,智能体能够通过深度强化学习方法智能地选择接入免授权信道或者最优的授权信道并发射功率。通过选择使用免授权信道的D2D对(基于“先听后说”机制)向蜂窝基站的信息反馈,蜂窝基站能够在非协作的情况下获得WiFi网络吞吐量信息,使得算法能够在异构环境中执行并能够确保WiFi用户的QoS。与多智能体深度Q网络(MADQN)、多智能体Q学习(MAQL)和随机算法相比,所提算法在保证WiFi用户和蜂窝用户的QoS的情况下能够获得最大的吞吐量。