基于社交网络的D2D通信用户配对和资源分配的研究

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设备到设备通信(Device-to-Device,D2D)是指邻近的终端通过直连链路进行通信的技术,具有提高频谱利用率,降低传输时延,提升系统容量等优点,被认为是下一代蜂窝网络的重要组成部分。D2D通信的第一步是用户配对,即设备通过发送探测信标来检测其他设备。一般来说,探测速率越高,发现设备概率越大。但是频繁发送探测信标也会大量消耗时间和能量,限制移动设备的使用寿命。因此,设计合适的信标探测速率十分关键,我们很难在用户配对的性能和能量消耗之间找到平衡,这使得用户配对成为D2D通信中一个有挑战性的问题。另一方面,由于D2D用户通信时复用了蜂窝用户的频谱资源,二者之间会产生同频干扰,干扰严重的情况下会严重降低通信质量。因此需要通过合理有效的资源分配方案来降低用户干扰,提升系统性能。为了解决以上问题,本文首先提出了一种用于D2D通信的社交感知用户配对方案,在该方案中,首先根据社交团体和社交中心性将网络中的D2D用户划分成用户组,然后为每组用户确定具有恒定间隔的最佳信标探测速率。与其他方案相比,本方案根据用户的中心性将用户划分等级,以此分配信标探测速率,通过仿真表明,本方案可以有效减少能量损耗,提高配对成功率。其次,本文提出了基于时变的社交网络D2D通信资源分配的优化方案。通过计算用户的呼叫信息获得用户之间的亲密度,以量化社交关系的强度。考虑到社交关系的时变特性,应用自回归滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型将呼叫记录映射到时间序列中,以预测用户的社交关系。接下来,利用势博弈来解决D2D通信资源分配的社交团体效用最大化问题,并证明博弈具有纯纳什均衡。最后本文提出了一种社交感知分布式资源分配算法,并实现了算法的收敛和稳定。仿真结果表明,在不失公允的情况下,本方案的整体效用比联盟博弈方案提高了 30%以上,与随机选择方案相比,提高了 50%以上。
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