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。     

基于能效的D2D通信系统的干扰协调与资源优化

针对传统蜂窝用户与D2D通信用户之间的同频干扰问题,本文提出基于能效的D2D通信干扰协调与资源优化方案。该方案采用功率控制与资源分配分步进行的方式进行处理,首先是对于单个D2D用户的功率控制,在蜂窝用户最小速率以及D2D用户和蜂窝用户最大功率的限制条件下,通过优化D2D用户和蜂窝用户的功率使得D2D用户的能效最大,在此阶段,采用基于参数法的Dinkelbach算法来进行用户的功率分配;最后借助Kuhn-Munkres (KM)算法为D2D用户分配蜂窝频谱资源,以使得D2D用户的总能效最大。仿真结果表明,相比于其他方案,在保证蜂窝用户正常通信时,该方案能够进一步提高系统内D2D用户的能量效率,使能效优化效果更明显。     

一种基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法

设备直连（Device-to-device,D2D）通信用户通过复用蜂窝用户的频谱资源可提高频谱利用率和系统的整体通信容量,但复用蜂窝网络频谱资源会带来严重的干扰,影响整体通信质量。针对干扰问题,本文通过建立通信系统模型,研究系统的线性规划问题以及相应的最佳资源分配算法。考虑到最佳算法复杂度较高,本文提出一种启发式算法来分配通信资源,通过遍历D2D对用户与蜂窝用户之间的干扰矩阵找到最小干扰值,分配复用资源给相应的蜂窝用户和D2D对用户。在蜂窝用户都分配到通信资源之后,对D2D对用户进行专用通信资源分配。仿真结果表明,该算法在降低算法复杂度的基础上显著地减小了D2D对用户对蜂窝用户的干扰,能够最大程度地增加D2D对用户的数量。     

异构网络中基于鸽群优化算法的D2D资源分配机制

针对异构蜂窝网络中D2D(device-to-device)通信用户复用蜂窝用户上行信道产生的频谱资源分配优化问题,提出一种基于改进离散鸽群算法(PIO)的D2D通信资源分配机制.通过设置信干噪比(SINR)门限值保证用户的通信服务质量(QoS),使用基于改进地图-指南针算子和认知因子的离散鸽群算法(IMCBPIO)为D2D用户进行资源分配,并采用基于接收SINR的闭环功率控制算法动态调整用户的发送功率,以减少用户与基站以及用户与用户之间存在的干扰.仿真结果表明,所提出方案能够有效抑制异构网络中由于引入D2D用户后导致的干扰,降低通信用户的中断概率,大大提高频谱利用率和系统吞吐量.     

基于NOMA的D2D用户和蜂窝用户通信方案

LTE网络采用非正交多址来增强网络容量,采用D2D来提高频谱效率;让D2D用户使用非正交多址技术共享蜂窝用户的频谱资源可以缓解当下频谱资源短缺的问题,但也会在D2D用户和蜂窝用户之间引入干扰。提出了一种基于非正交多址技术（Non-orthogonal Multiple Access,NOMA）的D2D用户和蜂窝用户的共享研究方案,对于蜂窝用户和D2D用户之间的干扰采用SIC技术消除。该方案不仅通过调整用户的传输功率来优化系统的吞吐量,而且提高了边缘用户的性能。仿真结果表明,基于NOMA的D2D用户和蜂窝用户之间的通信方案在性能上优于传统的蜂窝资源分配方案和干扰控制方案。     

D2D通信中基于信噪比均衡的资源分配算法

针对蜂窝系统中D2D通信和蜂窝通信模式下的资源共享问题,提出一种基于信噪比均衡的资源分配算法。在优化所有用户接收干扰功率和均衡所有用户信噪比的基础上,建立以最大化系统总吞吐量为目标的凸优化问题。利用拉格朗日乘数法求解凸优化问题,得到闭式解。仿真结果表明,该算法能提高D2D链路与蜂窝链路的信噪比及系统总吞吐量。     

毫米波5G网络中一种D2D通信的资源分配方案

在5G系统中,毫米波（mmWave）与终端直通技术（device-to-device,D2D）有利于提升系统容量和频谱利用率。针对73 GHz下underlay蜂窝网络中的D2D资源分配进行了研究。为了降低彼此间的干扰,首先提出对基站和D2D用户接收机进行区域限制;其次利用线性相关的方法选出可复用的蜂窝用户;最后在满足蜂窝通信和D2D通信服务质量（QoS）的要求下提出一种基于干扰控制的资源分配,以提升系统的吞吐量。仿真结果表明所提算法的性能优于参考算法。该算法能够有效提升系统吞吐量和频谱效率。     

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.     

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。     

基于QoS的D2D能效优化

为解决基站数十亿通信设备的通信能耗和D2D通信过程中复用频谱资源对蜂窝用户造成的干扰问题,建立一种优化模型系统,解决用户通信服务质量(quality of service,QoS)和系统能效的权衡问题。针对优化问题中遇到的NP难题,提出一种启发式资源分配算法1-search,降低用户搜索范围以及匹配用户的搜索时间;利用松弛的方法忽略次要干扰的影响,降低算法复杂度。仿真结果表明,1-search算法可以提高系统能效,具有较好的收敛性。     

基于分簇和Stackelberg博弈的D2D资源分配策略

当前,车辆密集通信场景下存在通信资源利用率低、DUE(D2D user)用户通信质量差等问题。针对上述问题,提出了一种基于分簇和Stackelberg博弈的D2D(device to device)资源分配策略,以解决DUE用户功率分配、信道匹配问题。首先,基于每个信道内DUE用户之间干扰最小原则,该模型对所有DUE用户进行分簇;然后,对于CUE(cellular user)用户与DUE用户簇,构建一对多的Stackelberg主从博弈模型,通过复用链路干扰参数和簇内干扰参数的迭代更新,优化每个DUE用户的发射功率;最后,利用匈牙利算法实现DUE用户簇与CUE用户的最佳信道匹配,最大化DUE用户的容量和。仿真结果表明,与基于价格迭代、等功率分配和高能效干扰约束的几种功率分配算法相比,所提算法能有效提升DUE用户的总容量。     

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。     

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。     

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。     

基于多对一Gale-Shapley算法的D2D通信资源分配

针对D2D通信复用异构蜂窝网络上行信道产生的干扰问题和频谱资源优化问题进行研究,提出一种基于多对一Gale-Shapley算法的D2D通信资源分配方案。本方案允许多个D2D用户共享一个蜂窝用户信道资源,通过设置信干噪比（SINR）门限保证用户的通信服务质量（QOS）。根据信道分配情况,构建D2D用户和信道的偏好列表,最大化系统总容量。仿真结果表明,该方案收敛较快,复杂度较低,能够有效保证用户的通信服务质量,系统总容量接近最优解。本研究为实现D2D用户和蜂窝用户的频谱资源共享,提高频谱利用率提供了一种有效方案。     

基于灰狼优化和匈牙利算法的D2D资源分配策略

当前,车联网系统中存在频谱资源有限、系统干扰较大、D2D（device to device）用户通信质量差等问题。针对上述情况,提出了一种基于灰狼优化和匈牙利算法的D2D资源分配策略。在保证蜂窝用户以及D2D用户通信质量的前提下,该模型首先利用灰狼优化获得每个D2D用户的最佳发射功率,然后利用匈牙利算法实现D2D用户与蜂窝用户的最佳信道匹配,最大化D2D用户的总容量。仿真结果表明,该算法与和声搜索算法和遗传算法相比,在有效提升D2D用户的总容量同时,单个D2D用户也能获得较高的最大、最小容量。