發(fā)布時(shí)間：2024-03-24 19:29

　　隨著5G的商用,移動(dòng)設(shè)備數(shù)量急速增長(zhǎng),數(shù)據(jù)傳輸速率要求日漸嚴(yán)苛,無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能面臨著從容量、時(shí)延到能效等多重服務(wù)質(zhì)量需求與技術(shù)考驗(yàn)。D2D通信技術(shù)作為5G的關(guān)鍵技術(shù)之一,因其支持近距離設(shè)備的直連通信,并能夠復(fù)用蜂窩用戶(hù)的頻譜資源的特點(diǎn),具有提高系統(tǒng)吞吐量、降低時(shí)延和減輕核心網(wǎng)絡(luò)負(fù)載等優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)D2D用戶(hù)之間的通信距離較遠(yuǎn)或者信道質(zhì)量較差的情況下,引入中繼不僅能保證通信的完成,還能擴(kuò)大系統(tǒng)的覆蓋范圍。然而,由于中繼的引入會(huì)帶來(lái)額外的功率消耗,如何提高終端設(shè)備的能量效率,是D2D中繼選擇需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。因此,本文通過(guò)研究蜂窩網(wǎng)絡(luò)中D2D中繼輔助通信的資源分配問(wèn)題,優(yōu)化系統(tǒng)中D2D用戶(hù)的能效。主要?jiǎng)?chuàng)新性研究工作如下:1.面向瓶頸效應(yīng)的D2D兩跳通信功率控制與中繼選擇策略:考慮到D2D系統(tǒng)容量會(huì)因瓶頸效應(yīng)而受制于較低容量的中繼鏈路,本文以最大化系統(tǒng)中總D2D用戶(hù)能效為目標(biāo),在保證D2D用戶(hù)和蜂窩用戶(hù)服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)的條件下,將優(yōu)化問(wèn)題建模為一個(gè)混合整數(shù)非線(xiàn)性規(guī)劃(Mixed Integer Non-Linear Programing,MINLP)問(wèn)題...

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 D2D通信模式選擇
        1.2.2 D2D中繼選擇
        1.2.3 D2D與其他通信技術(shù)的結(jié)合
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
第2章 D2D通信模式及關(guān)鍵技術(shù)
    2.1 引言
    2.2 基于蜂窩的D2D通信模式
    2.3 D2D通信的信道資源分配與功率控制
    2.4 數(shù)學(xué)優(yōu)化方法
        2.4.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法
        2.4.2 拉格朗日乘子法
        2.4.3 非線(xiàn)性分?jǐn)?shù)規(guī)劃問(wèn)題求解算法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于Q學(xué)習(xí)的D2D通信功率控制與中繼選擇算法研究
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型
    3.3 問(wèn)題建立與算法描述
        3.3.1 問(wèn)題建立
        3.3.2 基于兩跳分別優(yōu)化的功率控制策略
        3.3.3 基于Q學(xué)習(xí)的中繼選擇算法
    3.4 仿真與結(jié)果分析
        3.4.1 算法仿真及對(duì)比分析
        3.4.2 算法復(fù)雜度分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 低復(fù)雜度的D2D中繼通信聯(lián)合優(yōu)化與資源分配算法
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)模型
    4.3 問(wèn)題建立與算法描述
        4.3.1 問(wèn)題建立
        4.3.2 基于兩跳一致性?xún)?yōu)化的功率控制算法
        4.3.3 低復(fù)雜度設(shè)定的Q學(xué)習(xí)中繼選擇算法
        4.3.4 基于匹配理論的信道分配算法
    4.4 仿真與結(jié)果分析
        4.4.1 算法仿真及對(duì)比分析
        4.4.2 算法復(fù)雜度分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及科研成果
致謝



本文編號(hào)：3937908