基于信干噪比的D2D通信功率控制与资源分配

为了优化长期演进(LTE)系统引入设备直传(D2D)通信后带来的同频干扰、系统边缘用户性能恶化问题,提出一种基于信干噪比(SINR)的多小区D2D通信资源分配方案,通过调整信干噪比阈值将部分蜂窝用户(CU)转化为D2D用户并释放频谱资源进而获得较佳的资源分配策略,同时提出一种基于小区间D2D竞争机制的配置算法有效降低小区间干扰.仿真表明,算法能够有效提升系统容量,并提升小区边缘D2D用户公平性.     

基于用户中断概率的D2D通信干扰协调与资源分配

在LTE系统中引入设备直传(D2D)通信技术,会因为D2D用户复用蜂窝用户资源进行通信而产生同频干扰.在现有的干扰协调与资源分配研究中,都需要基站获取各个通信链路的信道状态信息(CSI),但这样无疑会增加基站的信令负担.为减小干扰与基站的信令负担,提出了一种基于用户中断概率的干扰协调与资源分配算法,首先在保证蜂窝用户正常通信的情况下,通过限制D2D用户到基站间的距离来降低干扰;其次通过遍历所有蜂窝用户的频谱资源,选择能使D2D用户的总中断概率最低的频谱资源进行复用.仿真结果表明,所提算法能够在保证蜂窝用户正常通信的情况下,明显降低D2D用户的平均中断概率,同时还能够降低基站信令负担.     

基于CSI及QSI的D2D传输策略

为缓解频谱资源紧缺,提升本地服务质量,在现有蜂窝网络中引入了D2D通信方式,使得距离较近的用户之间可不经由基站直接通信。搭建了D2D通信与蜂窝通信并存的网络结构,并分析了D2D复用蜂窝用户(CU)频谱资源时影响信噪比的干扰因素。为保证CU和D2D用户的通信质量,采用信道状态信息(CSI)与队列状态信息(QSI)相结合的传输策略控制信噪比及时延。对于多CU多D2D对的资源分配问题,采用基于优先级矩阵的分配算法。与二分匹配算法相比,降低了计算复杂度,结果逼近最优解且能稳定收敛。     

D2D通信的联合资源分配和功率控制方法

设备到设备(D2D)通信对未来蜂窝网络是一种很有前途的技术,它可以有效地提高系统的吞吐量和延长用户设备的电池寿命。然而,在蜂窝网络中,D2D通信共享频谱会造成干扰。为消除干扰,充分利用D2D通信的优势,提出了一个联合的频谱资源分配和功率控制(RAPC)方法,该方法能够实现总吞吐量最大化,同时保证D2D用户和蜂窝用户所需的最小速率。提出的资源分配和功率控制的优化问题,通过量子粒子群(QPSO)得到近似优化方案的最优解,其中的量子粒子代表资源分配和功率控制的方法,同时制定惩罚函数删除不可行的方法。仿真结果表明,该方法具有更好的性能、系统吞吐量、功率效率和最小速率比其他方法令人满意。     

一种5G异构云无线接入网络的D2D资源分配算法

为了解决设备对设备(Device-to-Device,D2D)资源共享带来的信号干扰问题,提出了一种5G异构云无线接入网络的D2D通信资源分配算法.在保证服务质量的前提下,将宏用户设备的频谱资源分配给D2D和中继用户设备,并且把资源分配问题看作一对一的匹配博弈.采用婚姻匹配理论,得到初始的匹配方案.在初始匹配的基础上,提出了一种遵循卡尔多-希克斯(Kaldor-Hicks)原则的资源交换策略,以提高系统的吞吐量.仿真结果表明,该资源分配算法收敛较快,与现有方案相比,能使系统吞吐量提升15％以上,能给系统用户带来约10％的增益,并且有较强抗信道干扰能力.     

毫米波D2D通信上下行链路吞吐量优化方案

5G通信技术中终端直通(D2D通信)的功率分配是近期研究的热点,为了提升系统容量和频谱利用率,将毫米波与D2D通信技术结合,在此技术中,针对28GHz频段上行链路及下行链路蜂窝网络中的D2D资源分配进行了研究,将其系统总吞吐量达到最大化算法进行优化。首先,推导出每个D2D对所对应的准入集,其次,在考虑每个D2D对用户以及蜂窝用户功率控制情况下,分别求出上行链路及下行链路中的吞吐量,最后,在保证D2D对总吞吐量最大化前提下将蜂窝用户信道分配给D2D对。仿真结果表明,所提出的方案可以提高系统的吞吐量。     

基于NOMA的无线携能D2D通信鲁棒能效优化算法

针对频谱短缺、基站负荷过高、通信系统功耗较大等问题,考虑不完美的信道状态信息,该文提出一种基于非正交多址接入的无线携能(SWIPT)D2D网络鲁棒能效(EE)最大化资源分配算法(SREA)。考虑用户的服务质量约束以及最大发射功率约束,基于随机信道不确定性建立鲁棒能效最大化资源分配模型。利用Dinkelbach和变量替换方法,将原NP-hard问题转换为确定性的凸优化问题,通过拉格朗日对偶理论求得解析解。仿真结果表明,所提算法在保证蜂窝用户通信质量的同时,能够有效提高D2D用户的能效性和鲁棒性能。     

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。     

基于NOMA的无线携能D2D通信鲁棒能效优化算法

针对频谱短缺、基站负荷过高、通信系统功耗较大等问题,考虑不完美的信道状态信息,该文提出一种基于非正交多址接入的无线携能(SWIPT)D2D网络鲁棒能效(EE)最大化资源分配算法(SREA).考虑用户的服务质量约束以及最大发射功率约束,基于随机信道不确定性建立鲁棒能效最大化资源分配模型.利用Dinkelbach和变量替换方法,将原NP-hard问题转换为确定性的凸优化问题,通过拉格朗日对偶理论求得解析解.仿真结果表明,所提算法在保证蜂窝用户通信质量的同时,能够有效提高D2D用户的能效性和鲁棒性能.     

D2D通信中联合模式选择和资源分配方案研究

为了提高设备到设备(D2D)通信的和速率与频谱利用率,提出D2D通信中基于信道增益比值的联合模式选择和资源分配的方案。首先选定模式选择标准,即信道增益比值,帮助用户选择相应的通信模式;然后基于贪婪算法的子信道分配方案为不同模式的D2D用户分配信道;最后结合遗传算法、二分法和拉格朗日乘子法帮助不同信道上的D2D用户进行功率分配。通过仿真结果对比发现,所提出的D2D通信中联合模式选择和资源分配的方案能够促进谱效的提升,极大地提高了频谱资源的利用率。     

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.     

面向蜂窝网络的D2D多播通信的分簇和中继选择方法

传统蜂窝网络中,信道衰减的随机性和不确定性导致小区边缘用户的接收性能很差,尤其是面向视频传输等速率要求较高时其弊端更加凸显。D2D通信因其配置灵活性可作为传统蜂窝网络架构的有利补充,能有效改善边缘用户的性能。该文针对D2D通信的多播传输,分析了系统最小时延成本下的中继数量和分簇算法,提出一种基于分簇和中继选择的低时延D2D多播方案。该方案可以自适应选择多播重传中的中继的数量和中继节点到基站的距离,同时给出最优的带宽资源分配机制。仿真结果表明,与其他方案相比,所提方法能有效减少系统时延,提高边缘用户体验和系统性能。     

D2D communications with subchannel reusing for throughput‐guaranteed relay selection in LTE

Using full‐duplex relaying in device‐to‐device (D2D) communication, spectrum efficiency can be further improved as compared with traditional half‐duplex relaying. Due to the increasing demands for more system capacities and higher data rate, a throughput‐guaranteed and power‐aware relay selection mechanism is essential so that services can be successfully accomplished within tolerable power consumption. It is also imperative to prevent cellular users from interfering and preserve resources for more users at the same time. In current paper, we proposed an efficient relay selection scheme with subchannel reusing. Using the nonconflict group discovery algorithm, firstly, we divided D2D pairs into different groups based on the neighbor lists of all the devices. The D2D pairs in the same group were considered nonconflictive. By building a matrix that represents the power consumption of D2D transmission peers through relays, we proposed a group‐oriented relay selection scheme based on the Hungarian method allowing subchannel reuse over relay‐assisted D2D networks. Applying this mechanism, different D2D pairs are able to transmit messages at the same subchannel, whenever they are in the same group. Better throughput and spectrum usage than currently available relay selection schemes without subchannel reusing can be obtained. Particularly, more D2D pairs in high dense networks can be accommodated, and spectrum resources can be better preserved. The simulation results showed that our proposed mechanism can improve the total throughput by up to 35% as compared with an existing relay selection scheme without subchannel reusing, called as PRS‐D2D, when most D2D pairs are in a few groups.     

NOMA增强型D2D通信的资源分配算法

传统蜂窝网络中,多址接入技术起着尤为关键的作用,与正交多址（Orthogonal Multiple Access,OMA）技术相比,非正交多址（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）能够支持的用户数量远远超过可用正交资源的数量,可以达到更高的频谱效率和用户公平性。因此,为提高异构蜂窝网络的整体容量,本文研究了NOMA增强型设备到设备（Device to Device,D2D）的资源分配问题,并将其分解为两个独立的子问题:信道分配和功率控制。一方面,基于Coalition博弈为D2D组分配合适的信道;另一方面,对D2D发送功率和功率分配因子依据可行解域进行联合优化,以最大化整个网络中D2D可实现速率。仿真结果表明所提算法在保证系统性能的同时,还可以有效降低计算复杂度。      

Research on maximizing energy efficiency for relay-aided D2D communication

In order to optimize the energy efficiency for relay-aided D2D communication underlaying cellular network,an algorithm was proposed while guaranteeing the quality of service of D2D users and cellular users.Firstly,the problem was formulated as a mixed integer nonlinear fractional programming problem,with the goal of maximizing the energy efficiency of all D2D users.Then,the maximizing energy efficiency problem was divided into three sub-problems,such as power allocation,relay selection and subcarrier assignment.Finally,the power allocation problem,the relay selection problem and the subcarrier assignment problem were addressed by Dinkelbach method and Lagrange multiplier method,Q-learning and Hungarian algorithm,respectively.The simulation results show that the proposed algorithm can improve the total energy efficiency of D2D users compared with existing algorithms.     

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.     

An efficient resource optimization scheme for D2D communication

With the rapid development of wireless technologies, wireless access networks have entered their Fifth-Generation (5G) system phase. The heterogeneous and complex nature of a 5G system, with its numerous technological scenarios, poses significant challenges to wireless resource management, making radio resource optimization an important aspect of Device-to-Device (D2D) communication in such systems. Cellular D2D communication can improve spectrum efficiency, increase system capacity, and reduce base station communication burdens by sharing authorized cell resources; however, can also cause serious interference. Therefore, research focusing on reducing this interference by optimizing the configuration of shared cellular resources has also grown in importance. This paper proposes a novel algorithm to address the problems of co-channel interference and energy efficiency optimization in a long-term evolution network. The proposed algorithm uses the fuzzy clustering method, which employs minimum outage probability to divide D2D users into several groups in order to improve system throughput and reduce interference between users. An efficient power control algorithm based on game theory is also proposed to optimize user transmission power within each group and thereby improve user energy efficiency. Simulation results show that these proposed algorithms can effectively improve system throughput, reduce co-channel interference, and enhance energy efficiency.