D2D中联合功率控制与信道分配算法研究

发布时间：2021-01-06 06:01

　　设备到设备通信（Device-to-Device,D2D）是一种用户间不需要经过基站转发数据的直接通信技术。在传统蜂窝网络中引入D2D通信,不仅可以提升系统的频谱利用率和吞吐量,还可以降低基站的负荷。然而当D2D用户以复用的方式共享蜂窝用户信道资源时会与蜂窝用户间产生同频干扰,若干扰得不到有效协调,会严重影响用户通信质量使系统总体性能降低。只有设计合理有效的功率控制和信道分配方案来协调干扰、提升系统性能,才能发挥D2D通信技术的优势。但实际中不存在某一套适用于所有场景的方案,因此,应根据不同资源复用场景的网络模型的差异设计不同方案。本文分别在一对一、多对一两种资源复用场景下,重点针对功率控制和信道分配两个问题,在保证用户通信质量前提下,以协调系统内同频干扰和提升系统吞吐量为目标,提出了两种联合功率控制和信道分配优化方案。主要工作如下:（1）在D2D用户少于蜂窝用户的一对一信道资源复用场景下,对于联合优化所形成的混合整数非线性规划问题,本文将其拆解为信道分配和功率控制两个子问题分别解决。首先以协调干扰为目标为每个D2D用户基于匈牙利算法分配信道资源,完成信道分配。然后利用风驱动算法控制蜂... 

【文章来源】：长春理工大学吉林省

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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第3章一对一场景下联合功率控制与信道分配算法29500次，学习因子12cc1.4962。所有算法独立运行1000次，结果取均值。其它仿真参数[59]具体如下表3.1：表3.1仿真参数参数数值(单位)小区半径R500m信道带宽B1MHz蜂窝用户最大发射功率23dBmD2D用户最大发射功率23dBm噪声功率-174dBmD2D对间距离5m-65m蜂窝用户最小信干噪比5dBD2D用户最小信干噪比5dB用户与用户间路径损耗模型14840用户与基站间路径损耗模型128.137.6,其中，用户与用户间、用户与基站间路径损耗模型来源于3GPP定义的路径损耗模型[60]。其中uL表示两个用户之间的距离，单位为km。u,BSL表示用户与基站间的距离，单位为km。图3.3小区用户分布图图3.3给出了单次仿真小区内用户分布图，在半径R为500m的圆形小区内，存在着随机分布的10个蜂窝用户及5对D2D用户，D2D用户间通信距离固定为25m。如图3.4所示，图中对比了当固定蜂窝用户数N10、225ddLm时，不同方案随着D2D对数的增多系统总吞吐量的表现。如图中对比的三种算法，Random算法中，

第3章一对一场景下联合功率控制与信道分配算法32的表现。然而可以看出本章所提HWDO算法相比其他两种方案依然有着明显优势，PSO算法下的系统吞吐量由206.7Mbps下降到了133.9Mbps，本章HWDO算法下的系统吞吐量由215.1Mbps下降到了141.1Mbps，其中当D2D对间距离为15m时，系统吞吐量提升率最大，达到了4.2%。这是因为HWDO算法联合优化了D2D用户的信道选择和功率控制问题，使其在通信环境恶劣的条件下仍能保证一定的系统性能。图3.6系统吞吐量随D2D间距变化3.6本章小结本章在一对一场景下提出了一种联合功率控制和信道分配算法，对于在蜂窝小区引入D2D通信所带来的干扰问题，应用匈牙利算法与风驱动算法结合来优化信道选择以及功率控制。首先优化D2D用户对与蜂窝用户的匹配，以匹配距离最大为目标协调了干扰，再利用风驱动算法为蜂窝用户和D2D用户进行功率的优化，提升了系统吞吐量。通过对比验证，仿真结果表明，本章所提HWDO算法相较于Random算法系统吞吐量提升了10.3%，相比于PSO算法系统吞吐量最高提升了5.0%。同时，本章也研究了D2D对间距离对系统性能的影响，再次证明了本章所提算法的优越性。综上，本章所提算法在干扰可控的前提下显著提升了系统吞吐量，验证了本章所提算法的有效性和优越性。頱砲頫頮


本文编号：2960056