蜂窩與D2D混合組網(wǎng)下的資源分配研究.pdf

1、隨著移動(dòng)通信和智能終端的發(fā)展，移動(dòng)數(shù)據(jù)量急劇增加，移動(dòng)業(yè)務(wù)的種類也日益多樣化，運(yùn)營商面臨著嚴(yán)重頻譜資源不足的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對各種通信場景和業(yè)務(wù)的需求，第五代(Fifth-Generation，5G)移動(dòng)通信系統(tǒng)提出支持高達(dá)數(shù)十Gbps的峰值速率和1百萬臺/平方公里的海量連接密度的性能指標(biāo)。傳統(tǒng)以基站側(cè)為中心的蜂窩網(wǎng)絡(luò)將面臨嚴(yán)重的頻譜效率低和基站超負(fù)荷等問題，5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中將終端直連通信(Device-to-Device Communica

2、tion，D2D)引入蜂窩網(wǎng)絡(luò)，使其作為對基站側(cè)通信的補(bǔ)充機(jī)制，通過復(fù)用小區(qū)蜂窩用戶(Cellular UE，CU)頻譜資源進(jìn)行終端設(shè)備間的直接數(shù)據(jù)通信，可以減輕基站側(cè)負(fù)載，滿足海量用戶終端的連接需求、增強(qiáng)小區(qū)覆蓋和提升整體用戶速率。目前，蜂窩與D2D混合組網(wǎng)已經(jīng)成為5G通信系統(tǒng)的主流網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)之一。
　　本文主要研究蜂窩與D2D混合組網(wǎng)架構(gòu)中的資源分配問題。主要研究內(nèi)容分為以下兩個(gè)部分:
　　首先，本文針對基于D2D多播的文

3、件分發(fā)場景中面臨的D2D多播容量受限于簇內(nèi)信道質(zhì)量最差用戶和D2D多播復(fù)用小區(qū)蜂窩用戶信道產(chǎn)生的同頻干擾的問題，提出了一種新的分簇策略與資源分配的聯(lián)合優(yōu)化算法，在保證蜂窩和D2D用戶最小信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR)前提下，最大化系統(tǒng)總?cè)萘?。由于該?yōu)化問題的最優(yōu)解難以獲得，本文通過將該問題分解成功率控制子問題和用戶分簇與信道分配子問題求得其次優(yōu)解。其中，分簇策略采用改

4、進(jìn)k-medoids的基于用戶信道質(zhì)量的多播分簇算法，在保證D2D用戶公平性的前提下提升了瓶頸用戶吞吐量，然后通過聯(lián)合分簇策略和信道分配，減小信道復(fù)用產(chǎn)生的同頻干擾。仿真表明，所提算法相比傳統(tǒng)分簇策略能夠顯著提升多播簇容量，并提升系統(tǒng)總吞吐量。
　　其次，針對在實(shí)際通信場景中瞬時(shí)信道狀態(tài)信息(Channel State Information，CSI)難以獲取的問題以及D2D終端的移動(dòng)性和用戶間的社交互動(dòng)對D2D鏈路可靠性的影響，

5、本文通過統(tǒng)計(jì)CSI和用戶社交統(tǒng)計(jì)信息分別對無線鏈路狀態(tài)和D2D鏈路可靠性進(jìn)行刻畫，在蜂窩與D2D混合組網(wǎng)下提出一種基于統(tǒng)計(jì)信息的資源分配策略。該資源分配方案實(shí)現(xiàn)了在保證CU最小各態(tài)歷經(jīng)容量和D2D用戶最小成功傳輸概率的服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service，QoS）的前提下，最大化CU各態(tài)歷經(jīng)容量。為了刻畫D2D通信鏈路的可靠性，本文將社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的平均交互持續(xù)時(shí)間作為社交統(tǒng)計(jì)量，并根據(jù)用戶的平均交互持續(xù)時(shí)間為D2D用戶定義一