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MATLAB_基于蜂窝网络的D2D通信中功率控制的资源分配算法研究

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简介：
本研究聚焦于基于蜂窝网络的设备到设备(D2D)通信中的功率控制与资源分配问题，采用MATLAB仿真分析，提出了一种优化算法以提高系统效率和用户体验。 基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法主要实现功率控制。

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  • MATLAB_基于蜂窝网络的D2D通信中功率控制的资源分配算法研究
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    本研究聚焦于基于蜂窝网络的设备到设备(D2D)通信中的功率控制与资源分配问题，采用MATLAB仿真分析，提出了一种优化算法以提高系统效率和用户体验。 基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法主要实现功率控制。
     
  • 基于距离限制的蜂窝网络D2D通信资源分配方法
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    本研究提出了一种考虑距离限制的蜂窝网络中设备到设备(D2D)通信资源分配策略，旨在优化频谱利用率和系统性能。 为了提升第五代移动通信网络（5G）的系统性能以及用户的服务质量（QoS），本段落提出了一种针对蜂窝通信网络中的终端直通（D2D）通信资源分配问题的距离受限算法。在考虑D2D通信用户复用蜂窝通信用户的上行频率资源的情况下，我们建立了蜂窝网络中D2D通信系统模型，并分析了接收信号和干扰情况，推导出了信干比表达式。根据预设的信干比门限值，确定了安全距离以确保在该范围内可以实现频谱复用。基于此安全距离约束条件下的资源分配算法能够将蜂窝用户占用的频率资源有效提供给符合条件的安全范围外的D2D通信对，从而保证两者之间的干扰控制在可接受水平内。 仿真结果表明：所提出的这种距离受限的资源分配方法可以显著提高系统的吞吐量，并且降低了D2D通信中断的概率。
     
  • 基于蜂窝网络的D2D通信中的联合频谱与功率分配
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    本文探讨了在蜂窝网络环境下D2D（设备到设备）通信中如何优化频谱和功率资源分配问题，提出了一种新的联合频谱与功率分配策略，以提高系统性能和资源利用率。 支持蜂窝网络的D2D通信中的联合频谱和功率分配策略研究。
     
  • 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)。
     
  • 基于蜂窝网络的D2D通信关键技术探究
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    本研究聚焦于基于蜂窝网络的设备到设备(D2D)通信技术，深入探讨其关键技术和潜在应用，旨在提高移动通信效率与服务质量。 蜂窝控制下的D2D通信系统关键技术研究关键词包括：蜂窝移动系统、D2D、LTE、重传。作者为安徽大学的李玉。共同学习！
     
  • 基于图论的全双工网络D2D通信资源分配算法
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    本研究提出了一种基于图论方法的资源分配算法，旨在优化全双工设备到设备（D2D）通信中的频谱利用率和能量效率。通过构建通信网络模型，该算法能够有效解决干扰问题，并提升系统性能。 为了在全双工蜂窝通信场景下最大化系统的吞吐量，我们提出了一种基于图着色的信道分配算法。首先利用匈牙利算法将上行蜂窝用户与下行蜂窝用户配对，并使这对用户同时使用一个资源块进行上下行通信；随后，在确保服务质量的前提下，根据图论中的着色理论为D2D（设备到设备）用户提供信道分配。仿真结果显示，该算法能够有效提高系统吞吐量并实现较高的频谱效率。
     
  • 基于深度强化学习的蜂窝网络资源分配算法
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    本研究提出了一种新颖的基于深度强化学习技术的蜂窝网络资源分配算法，旨在优化频谱效率和用户体验质量。通过智能地调整无线资源分配策略，该方法能够有效应对移动通信中的动态变化场景，并实现对多用户、异构网络环境下的高效管理。 针对蜂窝网资源分配的多目标优化问题，提出了一种基于深度强化学习的算法。首先构建了深度神经网络（DNN），以提升蜂窝系统的传输速率，并完成前向传输过程；然后将能量效率作为奖励或惩罚值，采用Q-learning机制来设计误差函数，并利用梯度下降法训练DNN中的权重参数，从而实现反向训练过程。仿真结果显示，所提出的算法能够自主调整资源分配方案的优先级，具有较快的收敛速度，在优化传输速率和系统能耗方面明显优于其他现有方法。
     
  • D2D功率与通信系统仿真_MATLAB_D2D通信_蜂窝通信模型
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    本项目通过MATLAB实现设备到设备（D2D）通信系统的功率及性能仿真，建立并分析了D2D通信下的蜂窝网络模型。 单蜂窝小区中D2D通信的功率控制算法仿真研究
     
  • 关于D2D通信系统的功率控制算法研究与实现的论文.pdf
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    本论文深入探讨了设备到设备（D2D）通信系统中的功率控制算法，提出并实现了优化方案以提升网络性能和用户体验。 本段落主要探讨了D2D通信系统中的功率控制算法，并将其应用于LTE上行链路之中。首先，作者简述了D2D技术在蜂窝网络的应用及其工作原理，随后设计了一个仿真平台来研究不同类型的开环与闭环功率控制算法对D2D用户及传统蜂窝用户的通讯效果的影响。 通过一系列的实验分析发现，适当的功率控制策略能够有效减少系统间的干扰，并提高整个系统的吞吐量。尤其值得注意的是，联合使用多种功率控制方法可以取得更佳的效果和性能表现。因此，本研究的主要贡献在于提出了一个基于LTE上行链路环境下的D2D通信系统专用的功率控制算法，并对其进行了详细的分析与比较。 实验数据显示，在有限频谱资源的情况下采用适当的功率管理策略能够显著提升网络效率并减少干扰问题的发生频率。这表明了在现有的LTE架构中引入直接设备到设备技术具备巨大的潜力，但同时也需要有效的机制来保证D2D通信不会对原有的蜂窝用户造成不利影响。本研究的发现不仅为当前的技术应用提供了宝贵的参考信息，也为未来相关领域的发展开辟出了新的探索方向。 综上所述，本段落的研究成果对于LTE网络中的直接设备到设备技术的应用具有重要的指导意义，并且能够推动该领域的进一步创新和发展。
     
  • 基于鸽群优化算法的异构网络D2D资源分配机制
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    本研究提出了一种创新性的异构网络设备到设备（D2D）资源分配机制，采用鸽群优化算法提高频谱效率和系统性能。该方法有效解决了异构环境下资源调度难题，为未来无线通信技术的发展提供了新思路。 针对异构蜂窝网络中设备到设备（D2D）通信用户复用蜂窝用户上行信道产生的频谱资源分配优化问题，本段落提出了一种基于改进离散鸽群算法的D2D通信资源分配机制。通过设定信号干扰加噪声比(SINR)门限值来保证用户的通信服务质量(QoS)，采用一种结合了改进地图-指南针算子和认知因子的离散鸽群算法(IMCBPIO)为D2D用户进行资源分配，并利用基于接收SINR的闭环功率控制算法动态调整发送功率，以减少基站与用户间以及用户间的干扰。仿真结果表明，所提出的方案能够有效抑制异构网络中由于引入D2D通信导致的干扰问题，降低用户的中断概率并显著提高频谱利用率和系统吞吐量。