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D2D通信中的干扰管理研究

发布时间:2021-08-06 15:05
  近几年来,随着无线通信技术的蓬勃发展以及当今社会对高数据速率、高容量和绿色节能需求的持续增加,原本已经十分紧缺的频带资源趋向匮乏。D2D(Device-toDevice)通信因其可以提高频谱资源利用率、降低核心网络流量负载、扩展小区覆盖范围、提高数据速率以及提高系统能效等优点,受到相关研究人员的密切关注。而频带资源利用率的提高,是通过D2D用户复用蜂窝链路资源实现的,这种通信模式会造成十分复杂的干扰管理问题,因此研究D2D通信技术中的干扰管理问题是必要的。本论文分别对单小区中两种不同的资源复用模型进行了干扰管理问题的研究,主要工作和成果如下:1.D2D用户与蜂窝用户一对一的资源复用模型。第一,研究了基于用户地理位置和信干噪比门限的通信模式选择方案。根据各用户的信干噪比门限值,划定了D2D干扰受限区域圆和可复用蜂窝资源边界圆,以此制定了D2D用户的通信模式选择方案。第二,研究了基于距离选择的资源分配策略。提出将D2D用户依照其与基站间的距离降序排序,并依次选择距离基站近的蜂窝用户进行复用的资源分配策略,再结合本文提出的通信模式选择方案,可以降低用户间同频干扰。仿真结果表明,与随机复用方案... 

【文章来源】:西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:81 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 选题背景和意义
    1.2 D2D通信技术研究现状
    1.3 研究内容和章节安排
第二章 相关理论基础
    2.1 D2D通信技术概述
        2.1.1 D2D通信连接建立过程
        2.1.2 D2D通信模式分类
        2.1.3 D2D通信干扰分类
        2.1.4 D2D通信控制管理方式
        2.1.5 D2D通信未来展望
    2.2 差分进化算法简介
        2.2.1 差分进化算法基本概念
        2.2.2 基本差分进化算法具体流程
    2.3 匹配理论
        2.3.1 匹配理论基本概念与分类
        2.3.2 多对一匹配理论的应用
        2.3.3 匹配理论在D2D通信中的应用
    2.4 本章小结
第三章 一对一资源复用模型的干扰管理
    3.1 系统模型
    3.2 D2D用户通信模式选择
        3.2.1 D2D干扰受限区域圆
        3.2.2 可复用蜂窝资源边界圆
    3.3 基于距离的资源分配
    3.4 基于差分进化算法的功率控制
        3.4.1 算法目标函数
        3.4.2 基于差分进化的功率控制
        3.4.3 系统吞吐量与系统能效的平衡
    3.5 仿真分析
        3.5.1 仿真场景
        3.5.2 仿真结果
    3.6 本章小结
第四章 多对一资源复用模型的干扰管理
    4.1 系统模型
    4.2 基于多对一匹配算法的资源分配
        4.2.1 建立目标函数
        4.2.2 匹配理论相关符号及定义
        4.2.3 基于多对一匹配理论的资源分配算法
        4.2.4 算法分析
    4.3 基于差分进化算法的功率控制
        4.3.1 算法目标函数
        4.3.2 功率控制步骤
        4.3.3 平衡多对一系统吞吐量和系统能效
    4.4 仿真分析
        4.4.1 仿真场景
        4.4.2 仿真结果
    4.5 本章总结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 下一步工作及展望
参考文献
致谢
作者简介


【参考文献】:
期刊论文
[1]面向5G通信网的D2D技术综述[J]. 钱志鸿,王雪.  通信学报. 2016(07)
[2]LTE-A网络中支持全双工D2D通信的干扰管理研究[J]. 杨雄,马忍,张乐.  广东通信技术. 2016(02)
[3]多对一稳定匹配的格结构[J]. 李建荣.  应用数学学报. 2015(04)
[4]基于双边匹配理论下的个性化职业指导模型研究[J]. 刘鑫.  科技创新导报. 2014(23)
[5]5G移动通信发展趋势与若干关键技术[J]. 尤肖虎,潘志文,高西奇,曹淑敏,邬贺铨.  中国科学:信息科学. 2014(05)
[6]带有自适应变异和指数递增交叉算子的差分进化算法[J]. 刘俊梅,高岳林.  河南师范大学学报(自然科学版). 2009(06)
[7]差异演化算法及其改进[J]. 刘明广.  系统工程. 2005(02)
[8]基于差分进化算法和遗传算法的混合优化算法及其在阵列天线方向图综合中的应用[J]. 范瑜,金荣洪,耿军平,刘波.  电子学报. 2004(12)
[9]差异演化的实验研究[J]. 谢晓锋,张文俊,张国瑞,杨之廉.  控制与决策. 2004(01)
[10]应用逻辑操作改善遗传算法性能[J]. 杨启文,蒋静坪,曲朝霞,张国宏.  控制与决策. 2000(04)

硕士论文
[1]D2D能量与能效技术研究[D]. 廖时雨.电子科技大学 2014
[2]蜂窝网络中D2D通信的干扰抑制技术研究[D]. 冉小刚.电子科技大学 2014



本文编号:3325996

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