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当今时代,无线通信技术的发展使人们的生活发生了翻天覆地的变化。伴随着智能终端设备的快速普及和物联网(Internet of Things,IoTs)技术的兴起,尤其是以智能网联交通系统、虚拟现实(Virtual Reality,VR)、增强现实(Augmented Reality,AR)和远程医疗等为代表的新业务与应用场景的快速发展,数据流量呈现出爆炸性增长的趋势,人们对于高速数据传输的迫切需求与频谱资源稀缺之间的矛盾日益凸显。为解决上述问题,Device-to-Device(D2D)通信技术作为第五代移动通信网络(The 5th Generation Mobile Communication Network,5G)的关键技术之一而备受关注,能够扩大网络容量、降低核心网络负载,进一步加强了通信系统在资源利用效率、覆盖范围、信号传输质量以及多媒体应用等方面的性能。为了提升通信系统内频谱资源的利用效率,蜂窝网络中的D2D通信技术通过复用蜂窝网络的资源实现用户信息数据的直接交换,能够有效地降低系统的功率损耗、提高资源利用率、提升数据传输速率和用户体验。由于D2D通信无需经过基站(Base Station,BS)的中转,因而可以在减轻BS负载的同时减小数据端到端传输的时延。此外,不同于Zigbee、蓝牙、WiFi等传统的短距离无线通信技术,蜂窝网络中的D2D通信工作在授权频段,可以在干扰可控的条件下建立更加可靠的数据传输链路。因此,蜂窝网络中的D2D通信技术不仅可以提升现有蜂窝网络的性能,还可以服务于智能网联交通系统、大规模机器类通信等新兴应用领域,具有极其广泛的应用前景。然而,D2D通信在复用蜂窝系统授权频谱资源提升网络资源利用率的同时,也会带来严重的同信道干扰,降低通信系统的性能。如何设计合理有效的资源分配方法进行干扰协调,是D2D通信技术研究的重点和实现的基础。本文针对蜂窝网络中D2D通信的资源分配关键技术展开研究,分别做出以下几方面的贡献:(1)针对蜂窝网络中D2D通信的资源分配问题展开研究,提出了一种基于QoS保证的D2D链路共享与功率分配算法。将资源分配问题建模为混合整数非线性规划问题(Mixed Integer Nonlinear Programming,MINLP)问题,在保证通信系统内蜂窝用户服务质量需求的条件下,首先利用系统内的信道状态信息,为D2D用户生成通信链路的候选集合;证明D2D用户与蜂窝用户复用通信链路时的功率分配问题是一个凸问题,并求解得到D2D用户的最优传输功率;利用库恩-曼克莱斯(Kuhn-Munkres,KM)算法求解最大加权二部图匹配(MaximumWeight Bipartite Matching,MWBM)问题,为D2D用户选择最佳的蜂窝用户复用通信链路。通过仿真实验验证了所提算法的有效性和优越性,并分析了不同的网络参数对资源分配算法性能的影响,结果表明所提算法的网络传输速率提升了41%。(2)针对系统内单个蜂窝用户能够与多对D2D用户复用链路资源的通信场景,提出了一种基于多复用的D2D链路选择与功率控制算法。首先基于启发式思想提出了一种计算复杂度较低的D2D通信链路选择机制,为D2D用户选择合适的链路复用资源;将D2D用户的功率控制问题转化为凸优化问题,构建拉格朗日对偶函数,并根据卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件给出了功率控制问题的解。所提算法打破了通信系统内单个蜂窝用户只能够与单对D2D用户复用链路资源的限制,使得网络内总的数据传输速率以及D2D用户的接入概率都得到了大幅度提升。仿真结果表明,所提算法的网络传输速率相比于单复用D2D资源分配算法提升了44%。(3)针对多复用D2D通信中蜂窝用户与D2D用户的联合功率控制问题展开研究,提出了一种基于分层博弈的多复用D2D功率控制算法。在综合考虑通信系统内蜂窝用户与D2D用户服务质量、最大传输功率等因素的条件下,以网络传输速率为优化目标,对蜂窝用户与D2D用户传输功率的联合优化问题进行数学建模。在此基础上,利用Stackelberg分层博弈理论对优化问题进行了求解,并通过数学推导证明了Stackelberg均衡解的存在性。通过实验仿真验证了理论推导结果的正确性并分析了网络参数对系统性能的影响。仿真结果表明,与单独考虑D2D用户的功率优化问题相比较,所提算法的网络传输速率提升了8.93%。(4)针对蜂窝网络下中继D2D通信的资源分配问题展开研究。在移动终端大规模接入的过程中可能会出现由于信道环境较差而导致D2D链路无法正常建立的情形,因而研究中继节点辅助的D2D通信变得十分必要。但中继D2D通信复杂的拓扑结构也为资源分配工作带来了严峻的挑战。为降低信令开销,提升系统传输速率,考虑用户间社交关系对资源分配算法的影响,基于区域划分机制,并结合Dinkelbach算法,针对基于中继辅助的D2D通信中最优中继节点选取、通信模式选择、复用链路选择和功率控制等问题,提出了一种基于社交感知的D2D资源分配算法。通过实验仿真验证了用户间社交关系在提升网络传输速率方面的作用,仿真结果表明,所提算法的网络传输速率提升了8.34%。本文提出了四种D2D资源分配算法,提升了频谱资源的利用效率以及网络传输速率,对于实现未来大规模D2D终端设备快速、无缝的接入以及稳定、高效的数据传输具有非常大的借鉴意义。