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D2D (Device-to-Device communication,终端直连通信)移动社交网络是指在传统蜂窝移动通信网络中应用D2D技术实现近距离设备间直接通信,以承载社交网络服务和应用的网络。D2D通信可提高社交网络应用的灵活性和方便性,而社交网络可提高D2D通信的安全性和可靠性。但是由于D2D设备间、D2D 网络与蜂窝网络间的频谱共享,D2D移动社交网络中存在严重的层内和层间干扰,降低了网络的频谱效率。为应对上述挑战,以提升D2D移动社交网络的的频谱效率为目标,本文针对基于社交感知的无线网络资源管理开展研究,主要工作及成果如下:(1)基于D2D设备协作的移动社交网络:针对D2D移动社交网络的设备间(即层内)干扰问题,为提升中心用户的频谱效率,基于随机几何建立了 2层D2D移动社交网络模型,进而提出了一种基于平均接收信号功率的工作模式和CoMP (Coordinated Multipoint,协作多点)协作集选择策略D2D-DyCoMP,并推导了相应应的频谱效率表达式,数值和蒙特卡洛仿真验证了推导的准确性。通过D2D-DyCoMP的设备间协作,相比传统D2D的两两配对方式,可为典型中心用户带来平均约47.5%频谱效率提升。(2)基于D2D设备与站点协作的移动社交网络:针对D2D移动社交网络的设备与站点间(即层间)干扰问题,为提升边缘用户的频谱效率,设计一种基于用户位置的2层D2D移动社交网络层间协作策略D2D-LoCoMP,进而推导了相应的工作模式选择概率和频谱效率表达式,数值和蒙特卡洛仿真验证了推导的准确性。通过D2D-LoCoMP的层间协作,相比传统D2D的两两配对模式,可为典型边缘用户带来平均约16.6%的频谱效率提升。(3) D2D协作网络的带宽与功率联合分配:针对D2D协作网络的无线资源分配复杂度高问题,基于最优解条件设计了带宽和功率联合分配算法,该算法简化了协作分集模式的带宽和功率分配解,并将协作复用模式的变量复杂度从f(M,N)至少降低至f(2,N),该算法可获取最优分配解,相比一般搜索优化算法,在分集模式和复用模式下可分别降低平均计算时间约72.7%和71.1%。上述成果可为具有协作传输属性的D2D移动社交网络提供理论指导,并为提升网络频谱效率和优化资源分配提供可能的方案。此外,通过分析结果进行数值计算可更快预知该类网络的频谱效率性能,通过联合优化算法可保证有效性同时提升分配速度。