發(fā)布時(shí)間：2022-01-06 06:47

　　近年來,隨著短距離社交通信、可穿戴設(shè)備和車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展,人們對傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延、傳輸速率及系統(tǒng)容量等方面提出了更高的要求。因此,3GPP為LTE-A系統(tǒng)引入了D2D通信技術(shù),以應(yīng)對快速增長的需求,D2D通信的資源分配是目前的研究重點(diǎn)之一。當(dāng)前對于D2D通信資源分配的研究大多是在頻譜資源與D2D用戶設(shè)備間一對一或一對多的復(fù)用方式上進(jìn)行的,但當(dāng)系統(tǒng)中D2D用戶數(shù)量較多或?qū)ν掏侣市枨筝^高時(shí),一對一或一對多復(fù)用無法充分滿足系統(tǒng)需求。針對該問題本文主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究:為了降低用戶間的干擾同時(shí)提升系統(tǒng)吞吐量,提出一種基于超圖的D2D資源分配方案。首先,為了避免距離相近的用戶間復(fù)用相同的頻譜資源,利用超圖對系統(tǒng)中的用戶進(jìn)行分簇;然后使用一種兩階段資源分配方案,在保證蜂窩用戶服務(wù)質(zhì)量的同時(shí),使得一個(gè)蜂窩用戶的頻譜資源可以分配給多個(gè)D2D用戶,并且允許一個(gè)D2D用戶占用多個(gè)蜂窩用戶的頻譜資源。仿真結(jié)果表明,所提算法可以在保證蜂窩用戶速率的同時(shí),有效提升系統(tǒng)吞吐量。D2D通信的資源分配多是基于貪心算法的思想設(shè)計(jì)的,而貪心算法雖然計(jì)算復(fù)雜度較小,但卻容易陷入局部最優(yōu)解,針對該問題,提出一種... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
注釋表
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 課題研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要工作及組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 論文主要工作
        1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 LTE-A系統(tǒng)中的D2D通信技術(shù)
    2.1 LTE-A系統(tǒng)簡介
        2.1.1 LTE-A系統(tǒng)演進(jìn)
        2.1.2 LTE-A系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
    2.2 D2D通信系統(tǒng)簡介
        2.2.1 D2D通信模型
        2.2.2 D2D通信的優(yōu)勢
        2.2.3 D2D通信的應(yīng)用場景
    2.3 D2D通信資源復(fù)用方式
        2.3.1 專用模式
        2.3.2 復(fù)用模式
    2.4 D2D通信干擾分析
        2.4.1 復(fù)用下行鏈路頻譜資源的干擾分析
        2.4.2 復(fù)用上行鏈路頻譜資源的干擾分析
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于超圖的D2D多對多資源分配方案
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型及問題分析
    3.3 基于超圖的多對多資源分配算法
        3.3.1 超圖簡介
        3.3.2 構(gòu)建超圖
        3.3.3 多對多資源分配算法
    3.4 仿真分析
        3.4.1 仿真參數(shù)設(shè)置
        3.4.2 仿真結(jié)果分析
        3.4.3 算法復(fù)雜度分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于遺傳算法的D2D資源分配方案
    4.1 引言
    4.2 問題描述
        4.2.1 數(shù)學(xué)模型
        4.2.2 構(gòu)建干擾模型
    4.3 基于遺傳算法的資源分配方案
        4.3.1 遺傳算法基礎(chǔ)
        4.3.2 資源分配策略
    4.4 仿真分析
        4.4.1 仿真參數(shù)設(shè)置
        4.4.2 仿真結(jié)果分析
        4.4.3 算法復(fù)雜度分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 保證用戶滿意度的D2D資源分配方案
    5.1 引言
    5.2 系統(tǒng)模型及問題分析
    5.3 基于煙花算法的資源分配
        5.3.1 問題轉(zhuǎn)換
        5.3.2 煙花算法簡介
        5.3.3 改進(jìn)的煙花算法
        5.3.4 算法復(fù)雜度分析
    5.4 仿真分析
        5.4.1 仿真參數(shù)設(shè)置
        5.4.2 仿真結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果



本文編號：3571957