社会关系感知的D2D数据转发机制研究

发布时间：2017-09-08 13:34

  本文关键词：社会关系感知的D2D数据转发机制研究

  更多相关文章： D2D通信 数据转发 社会属性 多跳 多播

【摘要】：随着智能设备的不断普及以及无线多媒体业务的发展,无线数据业务的需求也随之急剧增加。根据2015年2月思科做出的思科视觉网络指数可知[1],2019年移动网络中的数据业务将会是2014年的11倍。为了缓解数据剧增对基站造成的负载,第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project,3GPP)提出可以通过设备间直接通信(Device-to-Device,D2D)的方式协助基站进行内容的分发。这种通信方式避免了长期演进系统(Long Term Evolution,LTE)中用户数据经过基站中转传输,从而极大程度上减轻基站的负载、提高无线频谱资源的效率和网络吞吐量。首先,本文介绍了D2D的定义和优点,以及与其他短距离通信的区别和优势。之后,通过介绍了D2D潜在的应用场景,本文分析了D2D目前的研究现状,以及不同场景下D2D的数据转发机制。其次,本文提出了一种社会属性感知的D2D多跳数据转发机制。通过分析用户间对地点的兴趣差异度,本文提出了一种基于用户兴趣差异度的逻辑结构检测方法。然后通过对社区内以及社区间用户的重要程度感知,设计出社区内和社区间的数据转发机制。仿真结果表明,本文所提出的机制在保证传输跳数和传输时延优先的情况下,提高了网络的运行效率。再次,本文提出了一种带有社会属性的D2D视频激励分发机制。充分考虑用户的自私性以及视频业务的实时性,设计了一种基于定价的多播视频传输系统以及基于网格的分簇。然后,根据用户的移动性和社会特征,可以准确地选择出簇内满足条件的多播请求用户和作为簇头的核心用户。其中,核心用户协助基站通过多播的形式将视频分发到簇内满足条件的多播请求用户中。然而,现实中的用户是自私的,核心用户会评估分发视频过程中的个人收益。因此,针对核心用户的自私性,本文又提出一种基于Stackelberg博弈的定价机制,该机制激励核心用户帮助基站进行视频分发。仿真结果表明,本文提出的算法能够提高基站的传输效率。最后,对本文的研究内容进行了总结,以及对未来的研究工作进行了展望。
【关键词】：D2D通信 数据转发 社会属性 多跳 多播
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 引言7-19
• 1.1 D2D通信概述7-10
• 1.1.1 D2D研究背景7-8
• 1.1.2 D2D应用场景8-10
• 1.2 D2D通信中的研究热点10-16
• 1.2.1 D2D通信中的无线资源分配10-11
• 1.2.2 D2D通信中的干扰管理11-13
• 1.2.3 D2D通信中的功率控制13-14
• 1.2.4 D2D通信中的邻居发现14-15
• 1.2.5 D2D通信与中继技术15-16
• 1.3 选题意义及主要工作16-17
• 1.4 本文结构安排17-19
• 第2章 D2D数据转发概述19-24
• 2.1 D2D数据转发场景19-20
• 2.2 D2D数据转发策略20-23
• 2.2.1 基于多跳的数据转发策略20-21
• 2.2.2 基于多播的数据转发策略21-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第3章 社会关系感知的D2D多跳数据转发机制24-45
• 3.1 研究背景24-26
• 3.2 网络架构26-31
• 3.2.1 兴趣差异度感知27-28
• 3.2.2 逻辑结构检测28-31
• 3.3 D2D用户间的传输模型31-32
• 3.4 用户重要程度感知32-35
• 3.4.1 局部中心度32-34
• 3.4.2 全局中心度34-35
• 3.5 社会属性与物理属性协同感知的数据转发机制35-38
• 3.5.1 兴趣社区内的数据转发35-36
• 3.5.2 兴趣社区间的数据转发36-37
• 3.5.3 数据转发过程37-38
• 3.6 数值结果38-44
• 3.6.1 不同用户数目下的网络性能39-42
• 3.6.2 不同数据生存时间下的网络性能42-44
• 3.7 本章小结44-45
• 第4章 带有社会属性的D2D视频激励分发机制45-68
• 4.1 研究背景45-47
• 4.2 网络模型47-51
• 4.2.1 视频多播传输系统49-50
• 4.2.2 基于网格的分簇50-51
• 4.3 用户选择51-54
• 4.3.1 多播请求用户选择方法52-53
• 4.3.2 核心用户选择方法53-54
• 4.4 用户激励机制54-61
• 4.4.1 激励模型55-58
• 4.4.2 定价机制58-61
• 4.5 性能分析61-67
• 4.5.1 视频流性能对比62-65
• 4.5.2 算法性能分析65-67
• 4.6 本章小结67-68
• 第5章 结束语68-70
• 5.1 论文总结68-69
• 5.2 研究展望69-70
• 参考文献70-74
• 致谢74-75
• 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果75

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本文编号：814331