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。

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。

异构网络中D2D资源分配算法

针对蜂窝用户和终端直通(D2D)用户构成的异构网络中频谱资源利用率低和同频干扰严重的问题,提出了一种新的资源分配方案。为限制D2D用户对基站接收蜂窝用户信号产生干扰,提出了基站端保护区域的概念,通过对保护区域外的D2D用户进行分组,减小了D2D用户链路间的相互干扰,并实现了多个D2D用户复用一个蜂窝用户上行资源进行通信的场景,最后,基于中断概率为每个D2D用户分组选择蜂窝用户资源进行复用,以保证蜂窝用户的通信质量。仿真结果表明:所提算法不仅可以有效降低用户之间的同频干扰,还可以允许更多的D2D用户接入,提高系统吞吐量,并提升系统公平性。

蜂窝网络中面向D2D多播的一种混合分簇策略

面向蜂窝网络中基于设备对设备(device-to-device,D2D)多播的内容分发场景,为了有效减少分发能耗及延长网络生命周期,提出一种蜂窝网络中基于D2D多播的混合智能分簇簇略(hybrid intelligent clustering strategy,HICS)。该方案根据D2D用户对不同文件类型的偏好差异,使用自组织特征神经网络(self-organizing feature map,SOM)算法对用户进行聚类;再利用凝聚层次聚类算法(agglomerative hierarchical clustering algorithm,AHCA)对每个聚类内用户实现进一步的分簇;以最小化系统总能耗为目标,根据簇内用户的相对簇中心度、相对剩余能量、社交相似度以及距离因子等参数给出最佳的簇首选择算法。仿真结果表明,与已有方案相比,所提策略能够将具有相同文件偏好的用户更加均匀地分布在每个簇中,从而有效减少分发能耗,提高用户体验和系统性能。

提高D2D多播能效的一种方案

在内容分发场景下,将簇头选择与资源分配相结合以降低基站负载,提高直连(Device-to-Device,D2D)通信多播簇的能效值。基于系统能效最大准则,从接收到数据的多播用户中选择合适的用户作为簇头形成多播簇;借助启发式算法,为每个D2D多播簇分配合适的资源块,以提高D2D链路的通信质量。仿真实验结果显示,与已有方案相比,所给方案比可以得到更高的D2D多播簇能效值。

能量收集多跳D2D无线传感网络中的中继选择算法

针对无线功率传输技术的能量收集效率有限造成信噪比下降进而引发通信中断率增加的问题,在能量收集多跳D2D(Device to Device)无线传感网络中,提出一种基于改进K-means聚类的中继选择方法。首先,推导得到能量收集下的信噪比因子,使其作为K-means聚类特征。然后,利用最小欧氏距离原则得到距离聚类中心最近的实际节点的位置。最后,根据距离重排序得到中继节点,形成从源节点到目的节点的通信链路。仿真实验结果表明,相比最短路径算法和随机中继协作方案,所提出的改进算法链路信噪比更大,能够减小通信中断率,具有更好的中继性能。

联合功率控制的D2D资源分配算法

针对D2D通信引入LTE网络中同频干扰以及能耗过大问题,首先基于模糊聚类算法,将D2D用户分成若干个D2D用户组,并且基于中断概率最小为每个D2D用户组寻找最优蜂窝用户资源,以降低用户间干扰、提高系统吞吐量.其次结合上述资源分配提出了一种有效的功率控制方案,调节资源分配后用户组内D2D用户的发送功率,以提高系统能量效率.仿真结果表明:该算法降低了系统干扰,提高了系统吞吐量以及系统能量效率,同时又保证了D2D用户获得无线资源的公平性.

LTE网络下基于图着色理论的D2D分簇资源分配方案

D2D(Device-to-Device)通信是一种受LTE蜂窝网络的控制但无需基站的中继即可实现移动终端间直接通信的新型通信技术。文中采用了D2D簇的概念,即同一个簇中的多个D2D用户对可共享相同资源。簇的引入可进一步提高频谱利用率,但也带来了更为复杂的干扰问题。为了解决该问题,提出了一种新的资源分配方案——基于图着色理论的D2D分簇资源分配方案。该方案分为两个阶段:首先只考虑D2D用户对之间的干扰情况,利用图着色理论为D2D用户对分簇;然后兼顾蜂窝用户和D2D的Qo S,为每个D2D簇分配资源。仿真分析可以看出,文中提出的方案将有效提高D2D的被服务率,并提升整个蜂窝网络的系统容量。

一种D2D通信中利用社交属性进行分组转发的策略

利用终端直连(D2D)技术进行分组转发的策略虽然能够提升蜂窝整体性能,但也同时存在安全性和有效性较差的问题,而社交属性的加入将有助于这些问题的改善。因此,提出一种利用社交属性的D2D分组转发策略,加入社交属性的同时利用中餐馆(CRP)算法进行分组。仿真表明,该策略可以在考虑安全性的同时提升频谱效率,减轻基站负载。

一种基于簇内中继转发的D2D协作通信算法

终端直通技术(Device-to-Device,D2D)能够提升蜂窝系统的通信容量,但未能充分考虑D2D链路的差异,限制了频谱资源的利用和数据传输速率.为此,提出了一种基于中继转发的D2D协作通信算法,在多播过程中基于簇内的数据包和邻居节点分布引入中继转发策略,从而为簇内用户链路质量较差的用户提供高速中继服务.经仿真试验和分析表明,该算法能够克服链路差异性导致的多播效率下降问题,从而提升D2D通信的传输速率,改善网络整体的通信性能.

D2D通信模式下集中-分布式混合资源优化分配方案

设备终端直连(Device-to-Device,D2D)通信可以复用小区中蜂窝用户的频谱资源,提升了频谱效率和系统容量,同时也带来了更为复杂的干扰。文中提出了一种混合的集中-分布式的复用蜂窝用户上行信道的资源分配方案,将复杂的资源分配分成信道分配和功率控制两个独立的子问题求解。信道分配由基站统一控制分配,提出了基于聚类思想的信道分配算法,用路径损耗衡量距离,把相互距离小的D2D用户聚为一类。同时提出了基于能量效率最大化的Stackelberg博弈进行功率分配,基站端通过对资源定价以保证自身的服务质量,D2D端各自追求最大化自身能量效率,可以分布式求解,并证明了纳什均衡解的存在性和唯一性。整个分配过程中,基站和D2D用户都只需要知道很少量的信道状态信息就可以完成整个资源分配方案,系统的信令开销很小。

一种基于D2D集群的资源分配模型

随着无线通信的发展,用户对移动通信的要求也有所上升,D2D作为5G的关键技术之一,随着用户数量的增加,在蜂窝与D2D同时进行通信时,为了解决在多D2D(Device To Device)用户数时难以有效判断复用组合以及针对目标为D2D用户时的模式分析过程过于复杂等问题,在设置了最小Qos情况下,基于D2D用户集群的方式提出一种新型分析模型。首先通过用户权重最优算法确定集群中心用户,对于边缘用户归属采用最优Qos原则,对于群外用户采取水平路损分析。通过仿真分析表明,所提模型在水平面上的用户分布具有较好的覆盖度,大大减少了计算时的复杂度,为接下来的系统整体研究提供了基础。其中平均冗余用户比例低于0.98%,平均遗漏用户比例低于0.65%,平均完成时间比例降低36.8%。

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)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,提出了以簇为单位的资源分配方案。方案首先引入图着色理论为全双工D2D用户进行合理的分簇,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,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。

D2D通信中高能效的资源分配算法研究

D2D(Device-to-Device)能够大幅度改善频谱资源匮乏问题,但同时也引入了复杂的同频干扰。提出多个D2D对同时共用相同的无线资源的模型,在满足最小频谱效率的要求下,达到最大化D2D通信系统能效的目标。提出一个新颖的无线资源管理算法:首先,为简化干扰模型,通过分簇算法完成对D2D用户的分组;然后利用广义分式规划理论将分式形式的目标优化问题等价转换为减式优化问题;最后,提出一个高效的功率控制和子载波分配的迭代算法。数值仿真结果显示,该算法在保证频谱效率的约束下,能够显著提高D2D通信系统的能效,并且具有很好的收敛性。

基于辅助设备的D2D集群的文件块缓存策略研究

为了解决D2D缓存命中概率的最优化问题,在集群用户中加入了移动辅助设备(HEs)缓存,同时,提出了基于辅助设备的D2D集群的流性文件块分批缓存策略(FCPhit):首先,将有相似文件请求的用户群置于一个集群中;然后,将用户分批并将流行文件分为若干块,用户设备缓存文件的第1块,移动辅助设备缓存其他文件块.并与已有的最流行缓存策略(MPhit)、最优缓存策略(OCPhit)和等概率缓存策略(EPRC)进行对比实验,结果表明:FCPhit策略可以有效提高系统的缓存命中概率.

基于簇内能耗最优的设备到设备缓存通信内容共享算法

针对设备到设备(D2D)缓存通信中,终端设备电池容量有限且设备之间数据传输能耗过大导致文件卸载率下降的问题,提出一种簇内节点能耗最优的缓存通信内容共享算法(CCSA)。首先,鉴于用户终端的随机分布特性,将网络中的用户节点建模为泊松簇过程,基于节点设备能量、通信距离建立卸载模型,设计自适应簇首选择权值公式;其次,遍历节点的能量与距离加权和并采用贪婪算法局部最优原则选取簇首节点,从而对用户节点通信距离进行优化,确保用户能耗最低以延长其生存周期,同时提高系统的卸载率。实验结果表明,与成簇随机选簇首(Random)、非成簇的能耗优化(EC)算法相比,所提算法在网络能耗最优时,系统生存周期延长了约60个百分点、72个百分点。CCSA能够提高卸载率且降低系统的卸载能耗。

Resource allocation for NOMA based D2D underlaid cellular networks

This paper puts forward a user clustering and power allocation algorithm for non-orthogonal multiple access(NOMA) based device-to-device(D2 D) cellular system. Firstly, an optimization problem aimed at maximizing the sum-rate of the system is constructed. Since the optimization problem is a mixed-integer non-convex optimization, it is decomposed into two subproblems, namely user clustering and power allocation subproblem. In the subproblem of user clustering, the clustering algorithms of cellular user and D2 D pair are proposed respectively. In the power allocation subproblem, the gradient assisted binary search(GABS) algorithm and logarithmic approximation in successive convex approximation(SCA) are used to optimize the power of subchannel(SC) and D2 D transmitted power respectively. Finally, an efficient joint iterative algorithm is proposed for the original mixed inter non-convex non-deterministic polynomial(NP)-hard problem. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively improve the total system rate and the larger the ratio of cellular users(CUs) to total users, the larger the total system rate.