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(yíng)商面臨著嚴(yán)重頻譜資源不足的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)各種通信場(chǎng)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(wàn)臺(tái)/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(wèn)題,5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中將終端直連通信(Device-to-Device Communication,D2D)引入蜂窩網(wǎng)絡(luò),使其作為對(duì)基站側(cè)通信的補(bǔ)充機(jī)制,通過(guò)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(wèn)題。主要研究?jī)?nèi)容分為以下兩個(gè)部分:首先,本文針對(duì)基于D2D多播的文件分發(fā)場(chǎng)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(wèn)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(wèn)題的最優(yōu)解難以獲得,本文通過(guò)將該問(wèn)題分解成功率控制子問(wèn)題和用戶分簇與信道分配子問(wèn)題求得其次優(yōu)解。其中,分簇策略采用改進(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(guò)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(duì)在實(shí)際通信場(chǎng)景中瞬時(shí)信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)難以獲取的問(wèn)題以及D2D終端的移動(dòng)性和用戶間的社交互動(dòng)對(duì)D2D鏈路可靠性的影響,本文通過(guò)統(tǒng)計(jì)CSI和用戶社交統(tǒng)計(jì)信息分別對(duì)無(wú)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用戶定義一個(gè)成功傳輸概率,一個(gè)可靠的D2D鏈路應(yīng)該滿足成功傳輸概率大于規(guī)定的最小成功傳輸概率門限。由于所提問(wèn)題中的干擾只存在于每個(gè)CU-D2D對(duì)之間,本文先針對(duì)每個(gè)CU-D2D對(duì)求得其最優(yōu)功率分配,然后通過(guò)匹配算法求出最優(yōu)頻譜復(fù)用方式。仿真表明,所提算法在保證蜂窩用戶容量的同時(shí),利用用戶社交統(tǒng)計(jì)信息提高了 D2D鏈路的可靠性。
【學(xué)位單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

?所有圖和表的列表??圖１．１?面向５Ｇ的Ｄ２Ｄ通信技術(shù)?１??圖２．１基于通信頻段的Ｄ２Ｄ通信分類?８??圖２．２?Ｄ２Ｄ會(huì)話發(fā)起流程?１０??圖２．３?Ｄ２Ｄ通信的應(yīng)用?１１??圖２．４基于社交網(wǎng)絡(luò)的Ｄ２Ｄ通信?１２??圖２．５蜂窩與Ｄ２Ｄ混合組網(wǎng)下的資源復(fù)用?１４??圖３．１系統(tǒng)模型?２１??圖３．２功率控制接入條件?２４??圖３．３不同算法Ｄ２Ｄ多播簇中最小吞吐量（Ｋ＝９）??２８??圖３．４?Ｄ２Ｄ多播簇個(gè)數(shù)與系統(tǒng)總吞吐量關(guān)系（ｒ＝３０ｍ）??２９??圖３．５?Ｄ２Ｄ多播簇半徑與系統(tǒng)總吞吐量關(guān)系（Ｋ＝９）??３０??圖４．１基于社交網(wǎng)絡(luò)的Ｄ２Ｄ通信系統(tǒng)模型?３２??圖４．２功率可行域?３７??圖４．３不同算法下用戶性能與最小成功傳輸概率門限對(duì)比圖（Ｍ＝２０，??Ｎ＝１０）??４１??圖４．４蜂窩總?cè)萘颗c最小成功傳輸概率門限關(guān)系?４２??圖４．５蜂窩用戶總?cè)萘颗cＤ２Ｄ最大通信半徑關(guān)系（Ｍ＝２０）??４３??表３．１?Ｄ２Ｄ多播分簇與信道分配算法?２７??表３．２仿真參數(shù)?２８??表４．１仿真

從不同的分類角度對(duì)Ｄ２Ｄ通信做簡(jiǎn)要介紹。??？基于Ｄ２Ｄ通信頻段分類??如圖２．１所示，Ｄ２Ｄ通信根據(jù)其占用的頻段資源不同，可分為ＯｕｔｂａｎｄＤ２Ｄ??和ＩｎｂａｎｄＤ２Ｄ兩大類。其中，ＯｕｔｂａｎｄＤ２Ｄ采用非授權(quán)頻段進(jìn)行通信，例如采??用ＩＳＭ頻段通信的Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ等技術(shù)。由于其干擾不受控制，可能導(dǎo)??致用戶服務(wù)質(zhì)量較差。Ｉｎｂａｎｄ?Ｄ２Ｄ采用運(yùn)營(yíng)商授權(quán)頻段進(jìn)行通信，與基于ＩＳＭ??頻段的Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等技術(shù)相比，其最大的優(yōu)勢(shì)在于Ｉｎｂａｎｄ?Ｄ２Ｄ在通信過(guò)程中的??干擾環(huán)境可控，用戶所采用的信道以及發(fā)射功率等資源都可以由基站統(tǒng)一管理，??能夠保證Ｄ２Ｄ通信質(zhì)量，提高用戶體驗(yàn)。目前關(guān)于Ｄ２Ｄ通信的研究大部分都??集中于ＩｎｂａｉｉｄＤ２Ｄ的研宄。根據(jù)Ｄ２Ｄ用戶占用蜂窩頻譜資源的方式不同，可??進(jìn)一步將Ｉｎｂａｎｄ?Ｄ２Ｄ的工作模式分為專用模式（Ｏｖｅｒｌａｙ?ｍｏｄｅ）和復(fù)用模式??（Ｕｎｄｅｒｌａｙ?ｍｏｄｅ）。在專用模式中

隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)智能終端的發(fā)展，基于用戶地理位置的服務(wù)和各種社交??ＡＰＰ不斷興起，Ｄ２Ｄ通信的應(yīng)用日益廣泛。??圖２．３為Ｄ２Ｄ通信的主要應(yīng)用場(chǎng)景。從應(yīng)用價(jià)值來(lái)講，３ＧＰＰ?ＳＡ丨中把Ｄ２Ｄ??應(yīng)用分成以下兩大類［１８１：??＊商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景〖６】??（１）基于地理位置的廣告推送：隨著基于用戶地理位置服務(wù)的普及，商家??等信息發(fā)布者可以精確定位目標(biāo)用戶，并以本地多播／廣播等方式通過(guò)Ｄ２Ｄ通??信給目標(biāo)群體推送廣告信息。此外，通過(guò)Ｄ２Ｄ通信幫助基站下行傳輸還可以提??１０??
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 杜柏生;無(wú)線物理層多播中的預(yù)編碼技術(shù)研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

本文編號(hào)：2877236