【摘 要】
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针对高密集场景下传统D2D资源分配算法接入率较低的问题,提出了基于遗传退火的密集D2D网络资源分配算法.首先根据小区内用户之间的干扰情况构建干扰图;然后根据干扰图为D2D用
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61571467,61671483),湖北省自然科学基金重点资助项目(2016CFA089)
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针对高密集场景下传统D2D资源分配算法接入率较低的问题,提出了基于遗传退火的密集D2D网络资源分配算法.首先根据小区内用户之间的干扰情况构建干扰图;然后根据干扰图为D2D用户构建候选信道集合;最后设计适应度函数,并通过遗传退火算法寻找适应度最高的信道分配方案,以提高系统总吞吐量和D2D接入率.仿真结果显示,提出的算法与图着色算法和随机分配算法相比,系统总吞吐量平均增幅为6.2%和21.8%,D2D用户接入率平均增幅为14.7%和44.5%,表明该算法在提高系统总容量的同时,还能有效提升D2D对的接入率.
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