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.     

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。     

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.     

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。     

基于不完美CSI的D2D通信网络鲁棒能效资源分配算法

针对设备到设备(D2D)直连通信网络传统最优资源分配算法在随机信道时延、信道估计误差影响下鲁棒性弱的问题,该文在考虑参数不确定性影响的条件下,提出D2D用户总能效最大的鲁棒资源分配算法.考虑干扰功率门限、用户最小速率需求、最大传输功率和子信道分配约束,建立了下垫式频谱共享模式下多用户D2D网络资源分配模型.基于有界信道不确定性模型,利用最坏准则方法将原非凸鲁棒资源分配问题转换为确定性的凸优化问题.然后利用拉格朗日对偶理论求得资源分配的解析解.仿真结果表明所提出的算法具有很好的鲁棒性.     

D2D通信中联合链路共享与功率分配算法研究

针对D2D （Device-to-Device,D2D）通信过程中的资源分配问题,提出一种联合链路共享和功率分配算法.在保证系统内蜂窝用户服务质量（Quality of Service,QoS）需求的前提下,利用系统的信道状态信息,为D2D用户生成一个由蜂窝用户组成的通信链路的候选集合;在通信链路候选集合内使用凸优化方法得到D2D用户最优功率分配策略;最后利用（Kuhn-Munkres,KM）算法求解最大加权二部图匹配（Maximum Weight Bipartite Matching,MWBM）问题,为D2D用户选择最优的蜂窝用户进行资源共享.仿真结果表明该算法能有效的提升通信网络的吞吐量,可以为D2D用户选择最优的资源分配策略.     

全双工D2D通信链路能效优化研究

针对在蜂窝系统下引入设备到设备(D2D)通信导致的干扰和能量消耗问题,文章提出首先将D2D通信技术与全双工传输技术相结合,构造一个全双工D2D通信链路场景。然后,在满足用户最小速率要求和功率阈值的条件下,分别解决了功率控制和资源分配问题,以提高全双工D2D通信链路的能量效率。最后,利用序列二次规划算法解决功率控制问题;利用所提出的自适应禁忌搜索算法解决最优资源分配问题。仿真结果表明,与现有算法相比,文章所提算法具有有效的搜索算子和扰动机制,并能以较低的计算复杂度来解决全双工D2D通信链路能效优化问题。     

基于总能效最优化的终端匹配设计和实现

终端直通通信技术(Device-to-Device communication,D2D)是指相距较近的用户设备(user equipment,UE)可不借助于基站而直接进行通信,它可以有效提高传输速率和频谱利用率.受限于电池的容量,基站调度上应尽可能使终端的续航时间更长.为此,本文旨在追求单位能量的传输比特率最大化,即能效最大化目标.本文在构建蜂窝用户与D2D用户资源复用场景下的能效模型基础上,将目标实现分为两个步骤:1)终端最优发射功率的设置,利用准凸函数的性质,通过最优化的方法迭代求解蜂窝和D2D用户各自的最优功率,使得复杂度大为降低;2)利用KM算法实施蜂窝用户与D2D对的配对.通过仿真验证,使用本文提出的算法相对于以最大功率发送的情况下可以获得约40％左右的增益.     

基于不完美CSI的D2D通信网络鲁棒能效资源分配算法

针对设备到设备(D2D)直连通信网络传统最优资源分配算法在随机信道时延、信道估计误差影响下鲁棒性弱的问题,该文在考虑参数不确定性影响的条件下,提出D2D用户总能效最大的鲁棒资源分配算法。考虑干扰功率门限、用户最小速率需求、最大传输功率和子信道分配约束,建立了下垫式频谱共享模式下多用户D2D网络资源分配模型。基于有界信道不确定性模型,利用最坏准则方法将原非凸鲁棒资源分配问题转换为确定性的凸优化问题。然后利用拉格朗日对偶理论求得资源分配的解析解。仿真结果表明所提出的算法具有很好的鲁棒性。     

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.     

Energy efficient power allocation for co-located antenna systems with D2D communication

This paper investigates the energy efficient resource allocation when adding dedicated device-to-device (D2D) communication in the co-located antenna systems (CAS). We consider the user equipments (UEs) are changing over time and the appropriate potential UEs to form D2D pairs are varying with time. Our optimization objective is to maximize the system’s energy efficiency (EE) with the constraints of the maximum transmit power of UEs and D2D pairs in different total power consumption models. Firstly, an algorithm is developed to choose appropriate potential UEs to form D2D pairs in this paper. Then we exploit fractional programming method to obtain optimal energy efficient power allocation solutions. Simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the developed D2D pairs choosing algorithm and the power allocation algorithm.     

混合D2D蜂窝网络中基于模拟退火算法的资源调度策略

D2D通信是未来5G网络中一种近距离直通通信方式,在通信过程中,信息直接由发送端传给接收用户,而不需要经过基站的转发.在传统蜂窝网络中引入D2D通信可以极大地提升系统的总吞吐量、增大频谱资源的利用率以及降低发射终端的功耗.主要介绍了一种适用于混合D2D蜂窝网络中的资源分配方法,通过拉格朗日乘子法结合模拟退火算法实现频谱资源的分配,提出一种同时考虑信道容量和能耗的基于模拟退火算法的资源调度策略.本算法在维也纳仿真平台上经仿真验证,相比于传统贪婪优化算法,可以明显增大系统总吞吐量和频谱资源利用率.另外,算法中采用了分布式资源调度方法,D2D用户根据算法步骤自行搜索适合的目标信道并计算其发射功率,可以有效减少基站的信令开销.     

3D MIMO-OFDMA系统中基于垂直波束成形的能效优化算法

针对三维多输入多输出（3D MIMO）正交频分多址（OFDMA）系统,提出了一种能效优化算法。该算法在垂直波束成形技术下,以能量效率最大化为目标,通过调整资源分配、功率分配、天线的波束下倾角来提高系统能量效率。根据分数优化理论,将复杂的分数优化问题转化为较易求解的整式优化问题,然后引入拉格朗日乘子通过不断迭代得到能量效率的最优值。仿真结果表明,所提算法在较少迭代次数下可以获得更高的能量效率。     

卫星通信系统中功率与时隙资源联合分配算法

提出联合优化卫星通信系统中的功率和时隙资源的方法,以提高星上有限资源的使用能效。挖掘了功率和时隙资源在容量提升上的相互补充相互依存关系,考虑了多个地球站的信道条件和容量需求的差异性,建立了资源联合分配的状态组合模型,以适应各地球站的多资源利用模式。并以最大化能效为目标,设计了联合分配的迭代对偶优化（IDO）算法,以较低复杂度获得了最优联合分配方案。仿真分析表明,资源联合优化比非联合优化提高了能量利用效率,尤其在频率资源（载波数目）较少时优势更加明显。     

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。     

Energy‐efficient resource allocation in D2D communications for energy harvesting–enabled NOMA‐based cellular networks

In this paper, we propose an energy‐efficient power control and harvesting time scheduling scheme for resource allocation of the subchannels in a nonorthogonal multiple access (NOMA)–based device‐to‐device (D2D) communications in cellular networks. In these networks, D2D users can communicate by sharing the radio resources assigned to cellular users (CUs). Device‐to‐device users harvest energy from the base station (BS) in the downlink and transmit information to their receivers. Using NOMA, more than one user can access the same frequency‐time resource simultaneously, and the signals of the multiusers can be separated successfully using successive interference cancellation (SIC). In fact, NOMA, unlike orthogonal multiple access (OMA) methods, allows sharing the same frequency resources at the same time by implementing adaptive power allocation. Our aim is to maximize the energy efficiency of the D2D pairs, which is the ratio of the achievable throughput of the D2D pairs to their energy consumption by allocating the proper subchannel of each cell to each device user equipment (DUE), managing their transmission power, and setting the harvesting and transmission time. The constraints of the problem are the quality of service of the CUs, minimum required throughput of the subchannels, and energy harvesting of DUEs. We formulate the problem and propose a low‐complexity iterative algorithm on the basis of the convex optimization method and Karush‐Kuhn‐Tucker conditions to obtain the optimal solution of the problem. Simulation results validate the performance of our proposed algorithm for different values of the system parameters.     

A resource allocation and cell association algorithm for energy efficiency in HetNets

Aiming at further improving the energy efficiency of system while meeting the data rate requirement of the users, in this paper, a network energy efficiency optimization problem by jointly optimizing the resource allocation of macrocells and small cells is formulated and proven to be an NP‐hard problem, which cannot be worked out by direct methods in polynomial time. Considering the effectiveness of the modified particle swarm optimization (MPSO) algorithm, an MPSO‐based resource allocation and cell association algorithm is employed to solve the proposed joint optimization problem where the frequency resource partitioning of the macrocells, the transmission power, and the cell‐association bias of the small cells are jointly optimized. During the implementation of the optimization algorithm, the cell association alters with the transmission power and cell‐association bias adjustment, and the small cells where there are no active users associating with them will be turned off. The data rate requirement of the users is an indispensable metric in the communication system. Taking no account of the data rate requirement of the users, the frequency resource partitioning and cell association alteration will deteriorate the data rate of a few of users. Under such circumstances, we take the users' data rate requirement as a constraint of the joint optimization problem. The system level simulation results show that, by jointly optimizing the resource allocation of macrocells and small cells while guaranteeing the users' data rate requirement, the energy efficiency and system throughput can be further improved, and energy consumption can be further reduced.     

D2D通信中一种资源分配与功率控制结合的方案

以underlay方式工作的D2D(Device-to-Device)通信通过资源共享复用蜂窝网络中的资源,在提高系统资源利用率的同时,对已有蜂窝链路带来了同频干扰。为了减小因无线资源复用带来的干扰,提出了一种资源分配与功率控制相结合的方法。以最小化系统干扰为目的,通过在D2 D链路之间合理地分配资源,保证了蜂窝链路的通信质量;同时动态地调整D2 D链路的发射功率,在保证相应蜂窝链路干扰可控的情况下,合理提高了D2 D链路的通信质量。仿真结果表明,与现有方案相比,所提出的算法能够有效地提高D2 D通信与蜂窝用户共存场景下的系统性能。