改进粒子群算法的D2D功率分配

针对蜂窝用户与D2D用户之间的同频干扰问题,提出了一种改进的粒子群功率分配算法。该算法首先将粒子的位置坐标值类比为用户的发送功率,通过算法的迭代寻优,在吞吐量达到最大时所对应的粒子位置坐标值就是用户的最优发送功率。为了改善原始粒子群迭代速度慢的缺陷,引入了基于递减指数函数的惯性权重。通过对用户发送功率最优分配,降低用户间的干扰,以提高蜂窝和D2D用户的通信性能。仿真结果表明,改进后的算法与已有算法相比,吞吐量提升了260%。另外,改进的粒子群算法在第5次就迭代到最优,均早于原始粒子群算法的41次和文献算法的20次,提高了算法的迭代寻优能力。

基于能效的D2D模式选择和资源分配算法

为了提高端到端(Device-to-Device,D2D)通信系统的能量效率,基于能效的D2D模式选择,提出一种最优的启发式资源分配算法。以D2D用户对的发送端与蜂窝用户间的距离为基准,为D2D用户对选择合适的通信模式,针对复用模式下的D2D用户对,建立以能量效率为目标的优化模型,通过设置信干噪比门限值保证用户的通信质量,利用启发式算法为复用模式下的D2D用户对分配最优复用资源。仿真结果表明,该算法能有效提高系统整体的能量效率。