混合D2D蜂窝网络中资源分配与功率控制的研究

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D2D通信是指两个移动设备无需基站转发而直接进行数据传输的一种近场通信方式。在传统蜂窝网络中引入D2D通信可以提升网络吞吐量及资源利用率,并改善边缘用户通信质量。但是D2D链路需要复用蜂窝用户信道进行通信,这也会使系统引入更为复杂的同频干扰,因此,设计合理而有效的资源分配与功率控制算法对于提升混合D2D蜂窝网的性能至关重要。而实际中不可能存在一种完全适用于任何场景的算法,应根据网络模型的不同采取不同的措施。本文将混合D2D蜂窝网分为密集型、中间型、稀疏型三种网络模型,分别研究相应的资源分配算法。首先,本文将图着色理论结合拉格朗日乘子法用于解决密集型D2D蜂窝网中的资源分配问题。所谓密集型是一个相对的概念,指D2D链路对多于蜂窝用户的网络场景。本算法中先求出D2D用户对之间的互干扰图,然后根据限制条件使用图着色理论将所有D2D链路分成若干个内部互干扰程度较小的簇,将网络的资源分配问题转化为类TSP问题,最后使用拉格朗日乘子法结合线性规划思想求出最大化系统吞吐量的资源分配结果以及对应的功率解。其次,本文提出一种基于合作博弈理论的资源分配算法,用于解决中间型D2D蜂窝网中资源调度问题。中间型是指介于密集型与稀疏型之间的一种模型。所有D2D用户在基站的控制下根据干扰门限、功率门限、最小信干比要求以及公平性限制等条件下匹配蜂窝信道,以整个系统的总数据率作为效用函数,求出使每条链路达到最小信干比要求的帕累托最优解。最后,本文将基于模拟退火机制的分布式算法用于解决稀疏型D2D蜂窝网络的资源分配问题。稀疏型是指D2D用户远远少于蜂窝用户的网络场景,也是目前研究最为广泛的一种模型。当小区内D2D链路比较少时,此时引入D2D技术并不能带来太大吞吐量增益,而集中式管理还会增加系统开销。若使用分布式算法可以减少不必要的信令开销,又能保留D2D改善小区边缘用户通信质量的优势。稀疏型D2D混合网的特性保证了D2D链路在搜索最优可复用信道时有足够的解空间,而模拟退火机制避免陷入局部最优解状态。经仿真验证与结果分析,以上算法在解决对应的三种混合D2D蜂窝网络模型的资源调度问题时,均能达到预期效果,在单用户最低信干比需求、系统总吞吐量以及接入率等方面有一个较好的折中。
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