【摘要】：近年來,隨著智能手機(jī)的普及與移動互聯(lián)網(wǎng)的興起,傳統(tǒng)的蜂窩網(wǎng)資源逐漸匱乏,在這種背景下,使用D2D通信技術(shù)可使得原有通信系統(tǒng)獲得更大的速率和容量。D2D通信作為一種支撐蜂窩網(wǎng)通信的通信方式有很多優(yōu)勢,比如復(fù)用頻帶資源可以提升頻帶效率、近距離通信可以有效提升通信速率。但是D2D通信依然有一些問題,比如復(fù)用頻帶資源所帶來的干擾問題、模式選擇問題、能量效率問題。因此本文也就針對這些問題進(jìn)行了相關(guān)的研究。論文的主要貢獻(xiàn)有以下三點(diǎn):1、對于頻帶資源的分配的問題,本文主要在原有的分布式的組合競價(jià)資源分配方式的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)該分配方式有算法復(fù)雜度過大的問題,因此本文提出了一個(gè)基站參與決策的集中控制式的組合競價(jià)資源分配方式。在該分配方式中,由于基站直接參與對有沖突的競價(jià)資源的決策,從而減小算法反復(fù)迭代的復(fù)雜度。最后論文首先通過理論分析得出集中控制式算法的算法復(fù)雜度要低于已有工作中分布式算法的復(fù)雜度,之后通過系統(tǒng)仿真得出集中控制式算法的系統(tǒng)速率和分布式算法的系統(tǒng)速率一致。2、對于模式選擇的問題,大量的文獻(xiàn)表明使用匈牙利算法可以有效解決模式選擇問題,但是使用匈牙利算法有一個(gè)比較大的缺陷,那就是匈牙利算法的復(fù)雜度比較高,因此本文提出了一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的啟發(fā)式模式選擇方案。在該方案中,首先將網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)分為低負(fù)載、中等負(fù)載和高負(fù)載這樣三種狀態(tài),然后根據(jù)三種網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)改變相應(yīng)的匈牙利算法。最后論文通過仿真得出各網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)下改進(jìn)的匈牙利算法的系統(tǒng)速率要高于傳統(tǒng)的蜂窩網(wǎng)通信并且接近最優(yōu)化的模式選擇算法。3、對于能量效率問題,本文研究的是在滿足D2D通信速率的前提下延長D2D通信設(shè)備使用時(shí)長的問題,已有工作中的納什均衡和帕累托最優(yōu)方法可以處理這個(gè)問題,但是該算法未考慮頻帶資源分配問題,因此本文通過向原有算法中加入基于拍賣機(jī)制的頻帶資源分配算法來保證整體的系統(tǒng)性能。最后論文通過仿真得出本論文提出的基于拍賣機(jī)制的聯(lián)合考慮的資源分配和能量效率優(yōu)化算法可以獲得與已有工作接近的設(shè)備使用時(shí)長和系統(tǒng)速率。
[Abstract]:In recent years, with the popularity of smart phones and the rise of mobile Internet, the traditional cellular network resources are gradually scarce. Using D2D communication technology can make the original communication system gain greater rate and capacity. D2D communication has many advantages as a kind of communication way to support cellular network communication, such as multiplexing frequency band resources can improve frequency band efficiency. Close-distance communication can effectively improve the communication rate. However, there are still some problems in D2D communication, such as interference caused by multiplexing frequency band resources, mode selection, and energy efficiency. Therefore, this paper also carries on the related research to these questions. The main contributions of this paper are as follows: 1. For the allocation of frequency band resources, this paper mainly finds that the algorithm complexity of the allocation method is too large on the basis of the original distributed combinatorial bidding resource allocation method. Therefore, this paper proposes a centralized control method for the allocation of combined bidding resources in which the base station participates in the decision. In this allocation scheme, the base station is directly involved in the decision of competing resources, thus reducing the complexity of iterative algorithm. Finally, through theoretical analysis, the algorithm complexity of centralized control algorithm is lower than that of distributed algorithm. Secondly, the system rate of centralized control algorithm is the same as that of distributed algorithm. 2. For the problem of pattern selection, a large number of literatures show that using Hungarian algorithm can effectively solve the problem of pattern selection. However, the Hungarian algorithm has a great disadvantage, that is, the complexity of the Hungarian algorithm is high. Therefore, a heuristic pattern selection scheme based on network state is proposed in this paper. In this scheme, the states of the network are divided into three states: low load, medium load and high load, and then the corresponding Hungarian algorithm is changed according to the three network states. Finally, the simulation results show that the system speed of the improved Hungarian algorithm is higher than that of the traditional cellular network communication and is close to the optimal mode selection algorithm. 3, for the energy efficiency problem, In this paper, we study the problem of prolonging the service time of D2D communication equipment under the premise of satisfying the D2D communication rate. The existing Nash equilibrium and Pareto optimal methods can deal with this problem, but the algorithm does not consider the frequency band resource allocation problem. So this paper adds the frequency band resource allocation algorithm based on auction mechanism to the original algorithm to ensure the overall system performance. Finally, the simulation results show that the proposed resource allocation and energy efficiency optimization algorithm based on auction mechanism can obtain the time and system speed of the equipment which is close to the existing work.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.5

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;頻帶的命名及使用分配[J];中文信息;1998年Z1期

2 朱晴昱,蔣鈴鴿;第三代移動通信中上、下行鏈路業(yè)務(wù)量不等時(shí)頻帶資源的分配[J];移動通信;2000年02期

3 張翔;王文博;彭木根;;頻帶聚合技術(shù)在LTE-Advanced系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];中興通訊技術(shù);2010年06期

4 朱健;繆民強(qiáng);歸紹升;;小型同頻雙工先線(移動)電話系統(tǒng)的研制[J];移動通訊裝備;1986年05期

5 姜耿鐘;談ADSL與Cable Modem的技術(shù)之爭[J];中國有線電視;2001年17期

6 王鵬,伊鵬,金德鵬,曾烈光;匈牙利算法在輸入排隊(duì)調(diào)度仿真中的應(yīng)用研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2003年07期

7 沈建苗;無線LAN:蜂窩網(wǎng)絡(luò)的終結(jié)者?[J];互聯(lián)網(wǎng)周刊;2001年29期

8 馬忠建,方旭明,傲丹;虛擬蜂窩網(wǎng)技術(shù)的研究與發(fā)展[J];數(shù)據(jù)通信;2004年06期

9 劉濤;戎蒙恬;史宏逵;;中繼蜂窩網(wǎng)絡(luò)中小區(qū)間和小區(qū)內(nèi)的資源分割[J];信息安全與通信保密;2007年03期

10 ;MIMO[J];電子質(zhì)量;2008年09期

相關(guān)會議論文 前2條

1 谷春利;程志超;;第三代移動通信中上、下行鏈路業(yè)務(wù)量不等時(shí)頻帶資源的分配[A];中國航海學(xué)會船舶機(jī)電與通信導(dǎo)航專業(yè)委員會2002年學(xué)術(shù)年會論文集（通信導(dǎo)航分冊）[C];2002年

2 張謹(jǐn);;用匈牙利算法計(jì)算置換的漂移分布[A];2006“數(shù)學(xué)技術(shù)應(yīng)用科學(xué)”[C];2006年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前3條

1 中國傳媒大學(xué) 袁文成;比較兩種數(shù)字移動電視系統(tǒng)[N];電子資訊時(shí)報(bào);2008年

2 ;搭建資源優(yōu)化超蜂窩網(wǎng)絡(luò)新架構(gòu)[N];中國電子報(bào);2011年

3 沈濤;提高無線交換可靠性[N];計(jì)算機(jī)世界;2004年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 楊陽;蜂窩網(wǎng)絡(luò)下的終端直通無線資源管理技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2015年

2 龔文熔;無線蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的D2D多播資源分配技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2015年

3 宋思達(dá);基于隨機(jī)幾何的蜂窩網(wǎng)絡(luò)研究[D];北京郵電大學(xué);2015年

4 牛勤;異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的干擾對齊技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2015年

5 郭重濤;蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的用戶公平性保障技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

6 孟蕓;基于圖論的異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)干擾和資源管理研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

7 徐超;異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)資源分布式博弈分配技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

8 衛(wèi)海超;基于隨機(jī)幾何的異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)性能分析[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年

9 賈亞男;認(rèn)知小蜂窩網(wǎng)絡(luò)中無線資源管理算法研究[D];大連海事大學(xué);2015年

10 史Z腪，

本文編號：2386977