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D2D源代码

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简介：
D2D源代码指的是直接面向设备（Direct to Device）编程中的原始程序设计文档和指令集，它为开发者提供了构建高效、优化应用程序所需的底层访问能力。 d2d源代码编译器版本为vs2010的代码存在问题，导致渲染无效，请勿下载。

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  • D2D源代码
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    D2D源代码指的是直接面向设备（Direct to Device）编程中的原始程序设计文档和指令集，它为开发者提供了构建高效、优化应用程序所需的底层访问能力。 d2d源代码编译器版本为vs2010的代码存在问题，导致渲染无效，请勿下载。
     
  • D2D-Communication-Master_d2dcommunication_d2d_通信资源分配_源码.zip
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    本资源包提供了一套用于研究设备到设备（D2D）通信中资源分配问题的MATLAB源代码，适用于学术探讨与工程实践。 D2D-communication-master_d2dcommunication_d2d_通信资源分配_源码.zip
     
  • 5G-D2D-Based MEC Simulator: 开源的论文仿真实验代码
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    5G-D2D-Based MEC Simulator是一款开源软件，旨在为移动边缘计算环境下的5G设备到设备通信提供高效的仿真实验平台。 为了运行基于5G D2D的移动边缘计算仿真实验环境，请确保您的电脑已安装Python 3，并且至少需要安装numpy库。如果您想执行包含测试代码的部分，则还需额外安装jupyter和matplotlib库。 本项目已在python 3.7.3版本下通过了所有测试，但并不能保证在其他任何版本中具有相同的结果。 项目的目录结构如下： - 仿真代码.ipynb - main.py - README.md - resultAlgorithm.png - resultVValue.png 其中，main.py文件包含了本模拟实验的所有模拟代码。使用该文件内定义的类可以重现我们论文中的所有实验，并且也可以通过调整参数来进行其他测试。 仿真代码.ipynb则涵盖了main.py的所有内容，并按照论文设定进行了重写和展示。
     
  • 关于D2D通信的Matlab代码-ECE257B项目
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    本项目为ECE257B课程作业，旨在通过Matlab编写D2D（设备到设备）通信的相关代码，探索和分析近距离无线通信技术的应用与性能。 我们的MATLAB代码是ECE257B项目的一部分，并为协调气球观测系统设计了一个算法。我们利用设备到设备通信（D2D）及中继技术来提升系统的吞吐量与资源利用率，特别是在使用大量原位气球传感器进行飓风观测的情况下。 论文中的实现部分详细介绍了我们的算法如何通过凸模型确定每个中继层的数量和索引以及各中继的分布。从这些传感器收集的数据将被基站用于天气预报。代码的第一部分涉及参数设置，为系统配置初始条件；第二部分则实现了核心算法，包括计算各个层级的中继数量、信号噪声比（SNR）、数据传输速率及排队延迟等。 在第三阶段，我们采用凸优化模型分别针对9层、12层、15层和18层层级系统的变量进行求解，并评估了不同情况下的能源效率。此外，还对比分析了有无中继系统时的性能差异。
     
  • D2D系统MATLAB代码-LTE_SideLink_Simulator: LTE侧链模拟器
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    本项目为LTE D2D通信系统的MATLAB仿真平台，专注于侧链路传输技术的研究与分析。 欢迎来到lte-sidelink项目页面。LTE-Sidelink是在MATLAB环境中开发的开源软件库，实现3GPPLTE侧链路接口的功能，包括物理信号、物理信道、传输信道、无线电协议过程以及收发器操作等功能。它适用于设备到设备（D2D）和车辆到一切（V2X）的应用场景。 Sidelink是3GPP第12版中首次引入的LTE功能，旨在支持基于现有蜂窝网络的LTE无线接入网中的直接设备间通信。在随后的版本13和14中，侧链路的功能进一步丰富并扩展了多种特性。D2D技术适用于公共安全及商业通讯场景，并且最近（第14版）开始应用于V2X环境。 传统上行/下行数据传输中，两个用户设备通过Uu接口通信，所有数据必须经过LTE eNB节点。相比之下，在侧链路模式下，邻近的UE可以通过新定义的PC5接口直接进行通讯，并且无需中间eNB节点参与。这种服务通常被称为“近距离服务”（或ProSe），并且支持此功能的设备被称作启用了“ProSe”的用户终端。 该库提供了对3GPP标准中描述的所有侧链路物理信号、物理信道、传输层以及无线电资源分配操作的完整实现，同时包括必要的收发器处理能力。
     
  • MATLAB中的D2D资源分配仿真
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    本研究探讨了在MATLAB环境下进行设备到设备(D2D)通信中资源分配的仿真技术，旨在优化网络性能和用户体验。通过模拟不同场景下的资源配置策略，分析其对系统效率的影响，并提出改进方案。 D2D信道分配仿真包括启发式算法和最优算法等多种方法，并且会考虑随干扰门限变化等因素的影响。
     
  • D2D-FDD蜂窝与通信资源分配
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    D2D-FDD蜂窝与通信资源分配研究的是设备到设备(Device-to-Device, D2D)通信在频分双工(Frequency Division Duplexing, FDD)模式下的无线网络环境中的资源优化策略，旨在提高频谱利用率和系统性能。 设备到设备（D2D）通信是一种有潜力提高蜂窝网络频谱效率的技术。本段落研究了在保证服务质量的同时最大化联合上行链路和下行资源分配问题的总和，以确保蜂窝用户设备(CUEs)和D2D用户设备(DUEs)的数据速率(QoS)。
     
  • MATLAB资源分配代码-ResourceAllocationV2X：支持D2D的车联网中的资源分配，发表于IEEE Transactions...
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    本文提出了一种基于MATLAB的资源分配算法，用于支持设备到设备（D2D）通信的车联网环境。该研究已发表在IEEE Transactions期刊上。代码实现可优化车联网中的频谱利用率和系统性能。 资源分配MATLAB代码（V2X项目）包含了以下论文的MATLAB实现：L.Liang、GYLi和W.Xu，“支持D2D的车辆通信中的资源分配”，IEEE通信交易，第一卷。65，第7期，3186-3197页，2017年七月。 如果您觉得这有帮助，请引用该论文。 从主文件“main_rateVsSpeed.m”开始执行，并复制论文中图5的内容。所有其他（函数）文件都在主文件中调用。其余的图表可以通过提供的辅助函数轻松复现。 请将任何问题或疑问直接发送过去，谢谢。
     
  • 关于D2D通信的Matlab代码——无线资源虚拟化与设备到设备通信...
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    本项目提供了一套基于Matlab的D2D（设备到设备）通信仿真代码，旨在研究无线资源虚拟化的技术方案和优化策略。通过模拟不同场景下的通信行为，探索提升网络效率的方法。适合科研人员及学生进行理论验证与创新实验。 关于D2D通信的MATLAB代码无线资源虚拟化与设备到设备通信在底层LTE网络中的应用 通过设备到设备（D2D）通信实现无线资源虚拟化是满足日益增长的移动数据服务需求的一种潜在解决方案。这种技术允许更有效地利用频谱，减少资本支出和运营成本，并支持更高的峰值速率。由于设备之间的距离较近，使用D2D通信可以提高信号干扰与噪声比(SINR)，从而在多媒体共享等场景下实现更快的数据传输速度。 然而，在引入蜂窝用户的同时，必须确保对它们的干扰低于目标阈值以避免性能下降。这项工作针对基于LTE网络具有D2D通信功能的无线资源虚拟化问题进行了研究。由于该问题是整数非线性规划（INLP）类型的问题，因此将其拆分为两个较小规模的线性整数规划子问题并求解最优解。 为了简化计算复杂度，提出了两种启发式算法分别针对每个子问题进行优化处理。整个INLP的目标是在满足蜂窝和D2D用户SINR阈值约束的前提下最大化总传输速率。
     
  • D2D-HS算法详解
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    本文详细解析了D2D-HS算法，包括其理论基础、技术特点及应用场景，旨在帮助读者全面理解该算法在提高数据传输效率方面的优势。 HS算法用于解决D2D资源分配优化问题。基于和声搜索算法提出了一种集中式的联合频谱资源分配和功率控制（JRAPC）算法，并针对所考虑的系统场景设计了相应的算法编码方案。通过处理不可行解，该方法在很大程度上避免了陷入局部最优的问题。