D2D通信中基于保证蜂窝用户通信质量的功率分配算法

针对D2D通信与蜂窝通信复用频谱资源时会产生同频干扰的问题,提出一种基于保证蜂窝用户通信质量的功率分配算法。在保证蜂窝用户平均SINR和最小SINR双重约束的基础上,建立以最大化D2D链路平均吞吐量为目标的凸优化问题,并利用拉格朗日函数推导出最优功率分配的闭式解。仿真结果表明:该算法不仅可以保证蜂窝用户通信质量,而且也能最大限度地提高D2D链路以及整个系统的总吞吐量。     

一种结合拍卖的D2D协作通信中继选择算法

D2D协作通信技术可以满足提高蜂窝通信系统容量、扩大网络覆盖范围的通信需求。针对一些边缘用户受到信道衰落影响较大,从而影响用户的服务质量问题,提出了一种将拍卖原则引入D2D协作通信的中继选择算法。该算法首先在满足D2D通信要求和信噪比限制条件下得到中继备选集合;然后以优化链路吞吐量为目标选择最优中继节点;最后当两个或多个用户同时选中一个最优中继节点时,采用拍卖原则为D2D发射端分配最终中继。仿真结果表明,所提算法不仅有效地提高了吞吐量,同时保证了系统的中断概率。     

基于图着色理论的全双工D2D分簇资源分配方案

全双工通信允许用户同时同频收发信号,将其应用在D2D(Device-to-Device,D2D)通信中虽然可以提高系统吞吐量,但是也带来了更加复杂的干扰关系。为了降低干扰,提升系统吞吐量,本文提出了以簇为单位的资源分配方案。该方案先引入图着色理论为全双工D2D用户进行合理的分簇,然后采用匈牙利算法进行链路资源的分配,从而优化蜂窝系统的性能。仿真结果表明,该方案在提高频谱利用率的同时提升了整个蜂窝网络的系统容量。     

全双工D2D通信系统下的一种资源分配算法

将全双工技术运用到D2D(Device-to-Device)通信中,可以增大D2D用户的吞吐量进而提高系统吞吐量,但全双工通信带来的自干扰也不可避免。考虑多个D2D用户对可共享相同的蜂窝用户资源,此时D2D用户对之间将产生同频干扰。针对该问题,在系统中用户正常通信的前提下,提出了一种基于图论中点着色的资源分配算法。该算法将D2D用户对之间的同频干扰限制在可接受范围内,利用图论中图的点着色算法协调D2D用户对和蜂窝用户之间的资源以最大化系统的吞吐量。仿真结果表明,相比于传统的半双工D2D通信,该算法有效地提高了D2D用户的通信质量,并提升了整个蜂窝网络的系统容量。     

车联网D2D通信中最大化频谱资源利用率分配算法

无线通信技术快速发展,终端设备不断增多,为缓解这一现象,提升系统网络容量,针对车联网蜂窝D2D(device to device)通信资源分配问题,提出了一种最大化频谱资源利用率分配算法.该算法以最大化频谱资源利用率为优化目标,在满足车联网通信的基本服务质量(quality of service,QoS)下,通过V2V(vehicle to vehi-cle)和V2P(vehicle to people)共享信道资源来提高频谱资源利用率.首先利用信道状态信息定义的链路增益因子为终端用户找到潜在的通信链路集合;然后证明终端用户复用链路资源时功率分配问题为一个凸优化问题,利用凸优化理论求得最优传输功率;随后求解最优的信道匹配问题,此问题为多对一的加权匹配问题,为降低算法复杂度用KM(Kuhn Munkres)算法来求解.仿真结果表明,所提算法较其他算法能够有效地提升系统吞吐量、提高频谱资源利用率、提升网络性能,优化车联网通信资源分配问题.     

基于Kuhn-Munkres最优匹配的D2D资源分配算法设计

由于资源复用,D2D链路与蜂窝链路之间会产生同频干扰.为了抑制这种干扰,提出了一种基于Ku-hn-Munkres最优匹配的资源分配算法.该算法采用了图论中的Kuhn-Munkres最优匹配算法来实现最大限度的复用系统内的RB,达到提高系统吞吐量的目的.同时,通过使一对D2D用户复用多个RB进行通信以保证不同的QoS需求.最后,通过计算机仿真可以看出,该算法既可以有效地满足D2D用户的不同QoS需求,又提高了系统吞吐量.     

密集异构网络中D2D通信的多对多资源共享

为解决高接入量、高数据速率需求下的频谱资源短缺问题,将D2D通信技术引入蜂窝网络,研究密集异构网络中D2D通信的多对多资源分配与功率控制问题.多对多频谱共享将显著提高频谱效率,但在密集场景下会产生干扰累积问题.针对干扰累积问题,提出基于集合划分的多对多资源共享方案,提高D2D用户接入率以及最大化系统吞吐量;设计基于连续凸逼近的功率优化算法,降低主次用户间的干扰,提高D2D用户的稳定性.将仿真结果与其它算法进行比较,验证了该算法可有效控制干扰,显著提高系统吞吐量和D2D用户接入率.     

密集D2D网络中提升接入率的资源分配研究

在蜂窝网络中引入D2D通信可以增大系统吞吐量,提升资源利用率,减小终端功耗。传统资源分配算法只解决稀疏D2D网络中资源分配的问题,如何以有限的频谱资源将所有设备用接入网络是目前急需解决的问题。提出一种高接入率的资源分配算法,在基站的控制下为每条蜂窝信道选取满足接入条件的最优D2D链路接入。仿真验证表明,该算法有效提高了混合网络中D2D链路的接入率,同时有效增加了每条蜂窝信道的复用增益。     

基于改进遗传算法的D2D资源分配策略

针对D2D（Device to device, D2D）通信技术在蜂窝系统中的资源分配与干扰问题,提出一种基于改进遗传算法的D2D资源分配策略。首先,确定保证蜂窝用户和D2D用户通信质量的功率范围,然后提出一种改进的遗传算法来确定D2D的最佳发射功率,最大化系统吞吐量。该算法在保证蜂窝系统服务质量（Quality-of-service, QoS）的同时,让交叉算子和变异算子随进化代数进行自适应变化,从而达到全局最优。仿真结果表明,本文所提算法可有效提升系统吞吐量并提高D2D用户的信道利用率。     

一种联合D2D资源分配的中继选择算法的研究

为提高蜂窝网络中边缘用户的QoS,可在蜂窝网络中引入了D2D辅助中继技术,然而由于D2D链路复用蜂窝资源会与蜂窝链路之间产生同频干扰,为了降低这种干扰,提出了一种联合资源分配的中继选择算法,该算法首先使用一种资源分配策略,使得D2D链路对蜂窝链路产生的干扰最小,然后结合资源分配结果提出了一个中继选择方案,该方案不仅考虑了D2D链路和回程链路的信道质量,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,本文所提出的算法不仅能有效提升边缘用户吞吐量,同时保证了中心用户的QoS。     

D2D通信蜂窝网络中的比例公平与加权和速率最大化

针对终端直通（D2D）通信系统中用户的公平性问题,首先对现有的比例公平原则进行扩展,推导出一个与加权和速率有关的优化问题,然后提出了一个最大带权匹配比例公平（KMPF）资源分配算法对其进行优化。该算法通过功率控制最大化用户的加权和速率,并由最大带权匹配（KM）算法按照系统总的加权和速率最大原则为D2D用户分配可以复用的蜂窝用户资源。最后由仿真结果可得,该算法在使得系统公平指数相对于贪婪资源分配算法高出0.4的同时保证系统吞吐量达到其水平的95%以上,而相对于公平性较好的随机资源分配算法,该方案得到的系统吞吐量提高了约50%,说明该算法能在兼顾系统吞吐量的同时解决系统公平性问题。     

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。     

无人机辅助MEC系统中面向用户公平性的三维部署和卸载优化

针对无人机辅助移动边缘计算系统存在的用户公平性不足问题, 本文提出了一种面向用户公平性的三维部署和卸载优化算法. 该算法综合考虑用户匹配、无人机三维部署、计算资源分配、卸载因子对系统总时延及用户公平性的影响, 建立了一个最小化系统总时延的多元优化问题, 并针对该问题提出了一种两阶段联合优化算法, 其中第1阶段使用带有平衡约束的聚类算法解决用户匹配和无人机的水平部署问题, 第2阶段使用凸优化算法迭代求解无人机高度部署, 资源分配和卸载因子优化问题. 实验结果表明, 与4种基准算法相比, 所提算法在系统总时延和用户公平性两方面具有更好的性能.     

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。     

蜂窝网络中基于双层博弈的吞吐量最大化研究

如何提升系统的吞吐量是蜂窝网络中研究的热点。利用设备到设备通信(D2D)技术为蜂窝边缘用户设备提供中继支持，进而提升系统的吞吐量。描述一种中继节点选择和频谱分配的联合问题，帮助蜂窝边缘用户设备寻找合适的中继节点，并为D2D链路分配频谱，在满足D2D和传统蜂窝用户设备干扰约束的条件下使系统吞吐量最大化。为此，提出一种基于双层博弈模型的分布式算法，对上述问题进行求解。该博弈模型分为内层和外层；内层通过Stackelberg博弈理论为蜂窝边缘用户设备选择中继节点，并将其作为主节点，蜂窝边缘用户设备作为从节点；外层采用联合博弈理论为蜂窝边缘用户设备及其中继节点间的链路分配合适的频谱。仿真结果表明本文算法在能耗、吞吐量等方面的性能要优于其他典型算法。     

异构蜂窝网络中功率和资源分配博弈算法研究

基于D2D和中继异构蜂窝网络进行资源复用可获得系统性能增益,但同时也使得网络中的干扰更加复杂。针对该问题,提出功率和资源分配博弈（PRAG）算法,通过功率控制和资源分配对D2D和中继异构蜂窝网络进行干扰协调。基于代价参数设定D2D和中继链路效用函数,确定最佳发射功率。在此基础上,将生成的效用值矩阵参与博弈,选择合适的蜂窝用户进行资源复用。仿真结果表明,与等功率分配随机（EPAR）算法相比,PRAG算法能够在消耗更少功率的基础上获得更大的系统吞吐量。     

基于ISAP的D2D资源分配优化算法研究*

D2D通信通过复用蜂窝系统频谱资源,实现一定范围内终端设备点到点的直接通信。频谱资源的复用缓解了资源匮乏的问题,但必然会产生同频干扰而影响蜂窝系统的性能。为了提高资源利用率且降低干扰,通过运用ISAP算法来完成合理的资源分配,从而实现D2D对与频谱资源之间的一对多的复用关系。同时,在满足各用户不同QoS需求的前提下,可将干扰有效抑制在合理的范围。最后通过仿真实验可知,该算法既不仅可以提高系统的吞吐量,也能保证蜂窝系统的通信性能不受影响。