蜂窝网复用D2D通信中的完全资源复用机制研究

基本信息
批准号:61702204
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:24.00
负责人:马小强
学科分类:
依托单位:华中科技大学
批准年份:2017
结题年份:2020
起止时间:2018-01-01 - 2020-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:林宏志,杨洋,蔡超,刘高扬,侯雨涵,封韦杰,钟杰瑛,熊传明
关键词:
完全资源复用资源分配设备到设备通信
结项摘要

Device-to-device (D2D) communication has been recently proposed to mitigate the burden of base stations by leveraging the underutilized cellular spectrum resources, where resource sharing and resource allocation between cellular and D2D links are critical in D2D communication underlaying cellular networks. The existing approaches assume that a subchannel can only be shared by a pair of one cellular link and one D2D link, which results in low resource utilization and low D2D access rate. In this project, we propose a full resource sharing scheme where each subchannel can be shared by one cellular link and an arbitrary number of D2D links to improve the spectrum resource utilization. In this project, we will first propose an interference-aware set partitioning algorithm that improves the resource utilization while mitigates the interference, and then we will propose efficient resource allocation algorithms based on the partitioning results. To sum up, this project has a great potential to accelerate the development of ubiquitous and reliable high-speed wireless broadband networks based on D2D communication.

出于更充分地利用蜂窝频谱资源及缓解基站负担的考量,设备到设备(Device-to-Device, D2D)通信技术应运而生。蜂窝网复用D2D通信的一个关键是设计合理的频谱资源共享和分配方案来控制蜂窝链路与D2D链路间的干扰。传统方法的局限性在于每个子信道至多被一对蜂窝链路与D2D链路共享。这一假设不仅使得蜂窝频谱得不到充分利用,D2D用户的接入率也受到了极大的限制。本项目提出的完全资源复用机制通过让每个子信道资源可以被任意数目的D2D链路和一个蜂窝链路复用,克服了上述局限性,从而更加充分地利用频谱资源。本项目拟首先提出基于干扰感知的复用集合划分算法,保证能够有效提高频谱利用率的同时又能有效控制干扰,并在集合划分的基础上研究高效的频谱分配机制。本项目的成功实施可以有力地推动以D2D通信为基础来实现泛在的、可靠的和高速的无线宽带接入。

项目摘要

D2D通信被看作是包括5G在内的新一代无线通信网络标准中的关键技术,可以有效提高频谱资源的利用率和用户接入率,特别适用于大规模物联网等应用场景。在本项目中,我们针对多跳D2D通信的场景,提出了一种基于square tessellation方法的高效的资源分配方法和完整的多跳D2D通信机制,解决了频谱资源分配,路由构建,以及中继节点的激励设计等问题。实验结果表明我们所提出的方法可以提高55%的系统吞吐量和4倍的用户接入率。本项目还针对D2D通信相关的应用场景进行了研究。边缘计算作为一种新的计算架构,侧重于依靠临近节点提供本地化服务,与D2D通信相结合,可以极大的降低通信延时。我们将边缘计算和5G智能基站的计算存储等特点结合,提出了旨在提高无线用户视频直播观看用户体验的自适应视频传输系统。此外,在室内定位、无人机网络等相关问题上我们也提出了一些优化方案。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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