在基于D2D的车联网中,车辆之间通信时需要复用蜂窝用户的无线资源,所以要根据车联网及蜂窝系统的信道状态信息(Channel State Information,CSI)进行合理的资源分配。但现有的大部分研究都忽略了信道中的小尺度衰落,导致资源分配结果及...在基于D2D的车联网中,车辆之间通信时需要复用蜂窝用户的无线资源,所以要根据车联网及蜂窝系统的信道状态信息(Channel State Information,CSI)进行合理的资源分配。但现有的大部分研究都忽略了信道中的小尺度衰落,导致资源分配结果及蜂窝系统容量不准确。因此,文中在进行资源分配时充分考虑了车联网及蜂窝系统中无线信道受到的各种衰落,如大尺度衰落和小尺度衰落,并在现有资源分配方法的基础上,分析了信道中小尺度衰落对于资源分配的影响。仿真结果表明,小尺度衰落对资源分配结果有一定的影响,并且考虑小尺度衰落后得到了更准确的蜂窝系统容量。展开更多
蜂窝网络下的同时同频全双工(CCFD)设备到设备(D2D)组网可以进一步提升网络频谱效率,然而由此引入的残余自干扰(RSI)及蜂窝用户(CU)与D2D用户(DU)之间共享频谱的干扰会严重影响到蜂窝用户的体验。因此,该文为蜂窝网络下同时同频全双工...蜂窝网络下的同时同频全双工(CCFD)设备到设备(D2D)组网可以进一步提升网络频谱效率,然而由此引入的残余自干扰(RSI)及蜂窝用户(CU)与D2D用户(DU)之间共享频谱的干扰会严重影响到蜂窝用户的体验。因此,该文为蜂窝网络下同时同频全双工组网设计了两种干扰协调算法,即CU和速率最大化算法(MaxSumCU)与CU最小速率最大化算法(MaxMinCU),在小区频谱效率得到提升的同时尽可能地保证CU的体验。对于MaxSumCU算法,该文以CU和速率为优化目标建立混合整数非线性规划问题(MINLP),其在数学上为非确定性多项式(NP-hard)问题。算法将其分解为功率控制与频谱资源分配两个子问题,并用图形规划找到最优功率解后,使用二向图最大权值匹配算法决定频谱共享的CU与DU。为了保证每一个蜂窝用户体验的公平性,该文设计了Max Min CU算法用以最大化所有CU速率中的最小值,该算法基于二分查找与二向图最小权值匹配算法来完成用户的资源分配。数值结果表明,与小区和速率最大化(MaxSumCell)设计相比,该文所提的两种算法在提升小区和速率的同时均有效地提升了蜂窝用户的体验。展开更多
能效是支持设备到设备通信(device-to-device,D2D)的蜂窝网络的关键性能。在每个D2D群内有一个发射设备和两个接收设备。发射设备从基站广播的信号采集能量,再利用所采集的能量向接收设备传输数据。提出基于时隙和功率分配的联合优化算...能效是支持设备到设备通信(device-to-device,D2D)的蜂窝网络的关键性能。在每个D2D群内有一个发射设备和两个接收设备。发射设备从基站广播的信号采集能量,再利用所采集的能量向接收设备传输数据。提出基于时隙和功率分配的联合优化算法(joint time and power allocation optimization,JTAO)。通过优化采集能量和传输数据的时隙以及发射功率,最大化能效。发射设备采用非正交多址接入技术,降低用户间干扰。性能分析表明,通过优化发射设备的传输功率,提升用户能效。展开更多
设备到设备(Device To Device,D2D)通信允许移动终端无需通过基站而进行直接通信。为提高蜂窝系统能效,引入D2D通信共享频谱资源形成异构蜂窝网络。本文将D2D通信的能效优化问题转化为博弈收益最大化问题,并提出了一种基于Stackelberg...设备到设备(Device To Device,D2D)通信允许移动终端无需通过基站而进行直接通信。为提高蜂窝系统能效,引入D2D通信共享频谱资源形成异构蜂窝网络。本文将D2D通信的能效优化问题转化为博弈收益最大化问题,并提出了一种基于Stackelberg博弈的分布式功率控制算法。针对系统模型中存在的跨层干扰以及层内干扰,该算法建立了干扰价格系数与D2D对发送功率之间的函数关系,并求解出给定干扰价格系数下D2D对最佳发送功率的闭合表达式。仿真结果表明所提算法能够在最大化基站端蜂窝用户收益的基础上有效提高D2D对的总能效。展开更多
文摘在基于D2D的车联网中,车辆之间通信时需要复用蜂窝用户的无线资源,所以要根据车联网及蜂窝系统的信道状态信息(Channel State Information,CSI)进行合理的资源分配。但现有的大部分研究都忽略了信道中的小尺度衰落,导致资源分配结果及蜂窝系统容量不准确。因此,文中在进行资源分配时充分考虑了车联网及蜂窝系统中无线信道受到的各种衰落,如大尺度衰落和小尺度衰落,并在现有资源分配方法的基础上,分析了信道中小尺度衰落对于资源分配的影响。仿真结果表明,小尺度衰落对资源分配结果有一定的影响,并且考虑小尺度衰落后得到了更准确的蜂窝系统容量。
文摘蜂窝网络下的同时同频全双工(CCFD)设备到设备(D2D)组网可以进一步提升网络频谱效率,然而由此引入的残余自干扰(RSI)及蜂窝用户(CU)与D2D用户(DU)之间共享频谱的干扰会严重影响到蜂窝用户的体验。因此,该文为蜂窝网络下同时同频全双工组网设计了两种干扰协调算法,即CU和速率最大化算法(MaxSumCU)与CU最小速率最大化算法(MaxMinCU),在小区频谱效率得到提升的同时尽可能地保证CU的体验。对于MaxSumCU算法,该文以CU和速率为优化目标建立混合整数非线性规划问题(MINLP),其在数学上为非确定性多项式(NP-hard)问题。算法将其分解为功率控制与频谱资源分配两个子问题,并用图形规划找到最优功率解后,使用二向图最大权值匹配算法决定频谱共享的CU与DU。为了保证每一个蜂窝用户体验的公平性,该文设计了Max Min CU算法用以最大化所有CU速率中的最小值,该算法基于二分查找与二向图最小权值匹配算法来完成用户的资源分配。数值结果表明,与小区和速率最大化(MaxSumCell)设计相比,该文所提的两种算法在提升小区和速率的同时均有效地提升了蜂窝用户的体验。
文摘能效是支持设备到设备通信(device-to-device,D2D)的蜂窝网络的关键性能。在每个D2D群内有一个发射设备和两个接收设备。发射设备从基站广播的信号采集能量,再利用所采集的能量向接收设备传输数据。提出基于时隙和功率分配的联合优化算法(joint time and power allocation optimization,JTAO)。通过优化采集能量和传输数据的时隙以及发射功率,最大化能效。发射设备采用非正交多址接入技术,降低用户间干扰。性能分析表明,通过优化发射设备的传输功率,提升用户能效。
文摘设备到设备(Device To Device,D2D)通信允许移动终端无需通过基站而进行直接通信。为提高蜂窝系统能效,引入D2D通信共享频谱资源形成异构蜂窝网络。本文将D2D通信的能效优化问题转化为博弈收益最大化问题,并提出了一种基于Stackelberg博弈的分布式功率控制算法。针对系统模型中存在的跨层干扰以及层内干扰,该算法建立了干扰价格系数与D2D对发送功率之间的函数关系,并求解出给定干扰价格系数下D2D对最佳发送功率的闭合表达式。仿真结果表明所提算法能够在最大化基站端蜂窝用户收益的基础上有效提高D2D对的总能效。
