【摘 要】
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当前，车联网系统中存在频谱资源有限、系统干扰较大、D2D（device to device）用户通信质量差等问题。针对上述情况，提出了一种基于灰狼优化和匈牙利算法的D2D资源分配策略。在保证蜂窝用户以及D2D用户通信质量的前提下，该模型首先利用灰狼优化获得每个D2D用户的最佳发射功率，然后利用匈牙利算法实现D2D用户与蜂窝用户的最佳信道匹配，最大化D2D用户的总容量。仿真结果表明，该算法与和声搜索
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（12105093）；
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当前，车联网系统中存在频谱资源有限、系统干扰较大、D2D（device to device）用户通信质量差等问题。针对上述情况，提出了一种基于灰狼优化和匈牙利算法的D2D资源分配策略。在保证蜂窝用户以及D2D用户通信质量的前提下，该模型首先利用灰狼优化获得每个D2D用户的最佳发射功率，然后利用匈牙利算法实现D2D用户与蜂窝用户的最佳信道匹配，最大化D2D用户的总容量。仿真结果表明，该算法与和声搜索算法和遗传算法相比，在有效提升D2D用户的总容量同时，单个D2D用户也能获得较高的最大、最小容量。
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