本文關(guān)鍵詞：基于社交網(wǎng)絡(luò)信息的D2D系統(tǒng)無線資源管理研究

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【摘要】：D2D (Device-to-Device)和社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合是今后通信行業(yè)發(fā)展的熱點(diǎn)之一D2D技術(shù)應(yīng)用在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中具有覆蓋范圍廣、能量消耗低、系統(tǒng)容量和頻譜效率高的特點(diǎn),是未來通信網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一。但是現(xiàn)有的D2D通信的設(shè)計(jì)和優(yōu)化都是依據(jù)傳統(tǒng)的物理環(huán)境的特點(diǎn)進(jìn)行的,并未考慮到設(shè)備的持有者即用戶所構(gòu)建的社交網(wǎng)絡(luò)的特性對(duì)其產(chǎn)生的影響。而社交網(wǎng)絡(luò)中用戶間存在的社交關(guān)系不僅能夠影響D2D設(shè)備正常通信的概率,而且能夠影響協(xié)作D2D通信中中繼設(shè)備的發(fā)射功率。為了進(jìn)一步提高D2D通信性能,就需要結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò),對(duì)當(dāng)前的D2D通信系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。本文針對(duì)D2D系統(tǒng)和社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合,做了三個(gè)方面的研究,包括社交網(wǎng)絡(luò)高準(zhǔn)確度的社區(qū)檢測(cè)算法研究,基于社區(qū)的D2D系統(tǒng)頻譜資源分配的研究和基于社交網(wǎng)絡(luò)的D2D中繼選擇的研究。主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1.在社交網(wǎng)絡(luò)高準(zhǔn)確度的社區(qū)檢測(cè)算法研究中,針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中不同用戶間社交關(guān)系強(qiáng)弱不同,本文提出了一種基于權(quán)重網(wǎng)絡(luò)特性的社區(qū)檢測(cè)算法,通過社交關(guān)系映射到多條路徑中,完成社交網(wǎng)絡(luò)向無權(quán)重網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)變,從而達(dá)到了高準(zhǔn)確度的社區(qū)檢測(cè)。結(jié)合有關(guān)文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)出的實(shí)際數(shù)據(jù)和深處理,對(duì)提出的算法進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明提出的算法檢測(cè)社區(qū)的準(zhǔn)確度更高。2.在基于社區(qū)的D2D系統(tǒng)頻譜資源分配研究中,基于通信層和社交層雙層系統(tǒng)模型,在社交層根據(jù)社交關(guān)系把D2D用戶和蜂窩用戶分配到不同的社區(qū)中,每個(gè)社區(qū)中的用戶間存在較強(qiáng)的社交關(guān)系,從而保證D2D用戶能夠有效的利用蜂窩用戶的頻譜資源,在社區(qū)內(nèi)采用基于社交網(wǎng)絡(luò)的資源分配方案,從而提高了系統(tǒng)性能并且降低了算法的復(fù)雜度。從仿真結(jié)果可以看出,提出的頻譜資源分配算法能夠有效的提高系統(tǒng)的吞吐量。3.在基于社交網(wǎng)絡(luò)的D2D中繼選擇研究中,提出把在線社交網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容分布和通信層的信道增益結(jié)合起來,得到一個(gè)高可靠性、低時(shí)延性的中繼候選集。然后考慮到中繼用戶與源用戶的社交關(guān)系,從而得出關(guān)系強(qiáng)度與中繼設(shè)備發(fā)送功率之間的正比關(guān)系。聯(lián)合以上兩步,提出了一個(gè)最優(yōu)化中斷概率的中繼選擇方案。通過仿真發(fā)現(xiàn),本章提出的中繼選擇方案能夠有效的降低D2D通信的中斷概率,能夠提高系統(tǒng)吞吐量,并且進(jìn)一步證明了該方案更適用于密集蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,能夠應(yīng)用于未來的復(fù)雜密集通信網(wǎng)絡(luò)中。
【關(guān)鍵詞】：D2D 社交網(wǎng)絡(luò) 社區(qū)檢測(cè) 頻譜分配 中繼選擇
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.5
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 序言9-15
• 1 緒論15-21
• 1.1 課題背景及意義15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-20
• 1.2.1 D2D通信系統(tǒng)研究16-17
• 1.2.2 社交網(wǎng)絡(luò)及在D2D中的研究17-19
• 1.2.3 中繼選擇策略研究19-20
• 1.3 論文的主要內(nèi)容和組織20-21
• 2 研究背景知識(shí)介紹21-32
• 2.1 D2D通信技術(shù)21-26
• 2.1.1 D2D通信技術(shù)原理21-22
• 2.1.2 D2D標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)展過程22-24
• 2.1.3 D2D通信的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)24-25
• 2.1.4 D2D通信應(yīng)用場(chǎng)景25-26
• 2.2 社交網(wǎng)絡(luò)概述26-28
• 2.2.1 雙層網(wǎng)絡(luò)模型26-27
• 2.2.2 社交網(wǎng)絡(luò)基本參數(shù)27-28
• 2.3 中繼技術(shù)概述28-31
• 2.3.1 中繼工作模式29-30
• 2.3.2 中繼應(yīng)用場(chǎng)景30-31
• 2.4 本章總結(jié)31-32
• 3 社交網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)檢測(cè)算法研究32-43
• 3.1 社區(qū)理論基礎(chǔ)與結(jié)構(gòu)分析33-36
• 3.1.1 社區(qū)結(jié)構(gòu)33-34
• 3.1.2 權(quán)重網(wǎng)絡(luò)與多重圖的轉(zhuǎn)化34-35
• 3.1.3 邊介數(shù)和節(jié)點(diǎn)介數(shù)35-36
• 3.2 社區(qū)檢測(cè)算法36-38
• 3.2.1 社區(qū)檢測(cè)常用算法36-37
• 3.2.2 改進(jìn)的社區(qū)檢測(cè)算法37-38
• 3.3 算法性能分析38-42
• 3.3.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)38-40
• 3.3.2 性能比較40-42
• 3.4 本章總結(jié)42-43
• 4 基于社區(qū)的D2D頻譜資源分配43-54
• 4.1 系統(tǒng)模型和信道模型44-46
• 4.1.1 系統(tǒng)模型44-45
• 4.1.2 信道模型45-46
• 4.2 資源分配問題分析46-48
• 4.2.1 通信層資源分配46-47
• 4.2.2 社交因素與傳輸速率47
• 4.2.3 結(jié)合社交因素的資源分配問題47-48
• 4.3 SCRA算法描述48-50
• 4.3.1 探討算法基本思想48-49
• 4.3.2 SCRA算法詳細(xì)步驟49-50
• 4.4 算法性能仿真與比較50-53
• 4.4.1 仿真參數(shù)50-51
• 4.4.2 仿真結(jié)果分析51-53
• 4.5 本章總結(jié)53-54
• 5 基于社交網(wǎng)絡(luò)的D2D中繼選擇54-66
• 5.1 系統(tǒng)模型與問題分析55-58
• 5.1.1 系統(tǒng)模型55-56
• 5.1.2 結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)的問題分析56-58
• 5.2 基于社交信息的中繼選擇算法58-60
• 5.2.1 中繼候選集58-59
• 5.2.2 OSA中繼選擇方案59
• 5.2.3 最優(yōu)功率分配59-60
• 5.3 中繼選擇方案性能仿真60-64
• 5.3.1 仿真場(chǎng)景及參數(shù)60-61
• 5.3.2 算法性能仿真分析61-64
• 5.4 本章總結(jié)64-66
• 6 總結(jié)和展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果72-74
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集74

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5 杜p，

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