【短距离终端直通技术（D2D）发展研究的国内外文献综述2000字】

PAGE9PAGE9短距离终端直通技术（D2D）发展研究的国内外文献综述文献[1]中提出了一种关于信道选择和功率分配的方案。第一步，在信道选择过程中，基站为D2D用户找到可复用的蜂窝用户集，并在这些蜂窝用户中利用匈牙利算法和联合干扰系数共同为D2D用户确定最终选择的信道。第二步，在D2D接收端设置约束信噪比，利用算法介绍的方法求出最优的D2D用户发射功率，使系统在保证通信质量的前提下达到最大吞吐量。作者基于多用户间频谱复用算法，D2D用户复用蜂窝用户的上行链路信道资源(一对一原则)时引入干扰系数作为判断信道优劣的准则，在保证小区内所有用户的通信质量的前提下，分配给D2D用户一条最佳的蜂窝用户信道，并利用功率分配优化算法，通过控制D2D用户的发射功率来提高系统的吞吐量。文献[2]研究分析了开环、闭环、联合功率控制这三种功率控制算法，对比分析三者对D2D通信效果的影响。开环功率控制技术通过对上行信道发射功率调控，来满足接收端的功率要求；闭环功率控制技术中加入反馈，根据反馈判断信道的变化，而后调控发射功率；联合功率控制技术将干扰类型进行分类，对不同路径使用不同路径损耗因子。仿真结果显示，在性能层面，联合>闭环>开环：闭环功率控制由于其反馈机制，效果优于开环功率控制；联合功率控制由于其干扰划分和多类路径损耗因子机制，效果最优，有效降低用户间干扰，大幅度提高了小区的整体吞吐量。但由于联合功率分配时没有根据实际情况将小区内每一个用户的路径损耗因子参与运算，而是笼统的根据用户距离基站的距离将小区内用户分为两类，并将这两类用户的损耗因子设置为两个固定值，导致该方案的优越性没有完全显现。文献[3]给出全双工通信的场景时，D2D可以选用一种基于图论的资源分配算法。如图，在小区内设置N对D2D用户对和M个传统蜂窝用户(其中M≤N)，并假设信道数量=M。采用集中式信道分配和使信道正交的正交频分多址(OFDMA)方式，在这种情况下，仅当同一个信道被不同链路所使用时才会产生干扰，即多个D2D对共享一个信道时，蜂窝链路与D2D链路之间、D2D链路和D2D链路之间会产生干扰。作者给出一种减小干扰的方法：BS设置一个发射功率门限值PTmax和一个发射功率门限值PRmax(正常情况下，发送端的发送功率基本小于PTmax)。当接收端的功率超过了PRmax时，发送端减小发射功率，以此来降低干扰，这种方法同时也节约了发射功率。文献基于KM算法和最大权重匹配算法对资源分配方法对系统资源进行了分配，并假设模型服从瑞利衰减和基于距离的路径衰减，得到了信道增益。作者认为小区内同时存在蜂窝和D2D用户时，可以利用资源分配算法来防止D2D用户、蜂窝用户、基站之间的相互影响。仿真实验结果说明，该算法可以提高频谱利用率、降低干扰、提升系统总容量。文献[4]的作者在研究信道资源分配时，致力于降低算法复杂性，提出一种基于启发式算法的资源分配算法。基站先为蜂窝用户分配频谱资源，然后采用干扰最小原则，将对蜂窝用户产生较大干扰的D2D用户剔除后，再为D2D用户分配频谱资源。仿真结果显示，对比最佳算法等，这种基于启发式算法的资源分配算法复杂度大大降低，且相同频谱资源下，D2D用户对的数量明显增加，小区内各用户的干扰显著降低，小区整体吞吐量提高。在阅读文献过程中，我了解到：为防止部分D2D用户占用过多的信道资源，需要采用信道分配的资源分配算法来对小区内的D2D复用信道数量进行限制，寻求最优信道分配方案来最大化利用资源；为防止D2D用户和蜂窝用户间、D2D用户自身间的相互干扰，需要采用联合功率控制算法，在小区内大部分用户的通信质量可以被保证的前提下，实现最大吞吐量和最优发射功率的获得。由此，对于功率控制方面，本文重点验证对比开环、闭环、联合功率控制算法；对于资源分配方面，本文重点验证基于启发式算法的资源管理算法。覃琦超,翟雷.D2D通信中信道分配与功率优化联合算法[J].现代电子技术,2020,v.43;No.574(23):19-22+27.冀常鹏,韩星美.D2D通信系统功率控制算法的研究与实现[J].2019.张妙飞.移动通信网络中D2D通信资源分配方法的研究[J].宿州学院学报,2020,v.35;No.209(07):82-85.陆音,王慧茹,孙丹丹.一种基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法[J].数据采集与处理,2018,033(006):1034-1040.刘可文,杨知桃,熊红霞.LTE-A上行链路联合功率控制方案[J].计算机应用研究,2017,34(006):1817-1819.刘江涛，基于拍卖理论的D2D通信系统中的资源分配方案研究[D]，南京邮电学院，2015钱志鸿，王雪.面向5G通信网的D2D技术综述[J]，通信学报，2016.37(7)韦世红，黄祥，宋艳华，基于用户终端概率的D2D干扰协调与资源分配[J]，电讯技术，2017,57(03):70-75.郭玉晶.联合功率分配的D2D协作通信资源管理方案研究[D].兰州理工大学,2020.黄旭,基于D2D的异构网络中资源分配算法研究[D].重庆邮电大学,2018.3GPP.EvolvedUniversalTerrestrialRadioAccess(E-UTRA)andEvolvedUniversalTerrestrialRadioAccessNetwork(E-UTRAN);Overalldescription[J].3gppTs,2010.3GPP.EvolvedUniversalTerrestrialRadioAccess(E-UTRA);Physicallayerprocedures[J].TS36.213,2009.HayuwidyaA,ErnawanM.E.,IskandaiSchedulingtechniquesinrelease8LTEnetwork[C]//InternationalConferenceonTelecommunicationSystemsServicesandApplications,2017:1-5.YinR,YuG,ZhangH,etal.Pricing-basedinterferencecoordinationforD2Dcommunicationsincellularnetworks[J].IEEETransactionsonvehicularTechnology,2016,65(4):2182-2195JianQ,Xuemin,MarkJW,etal.Enablingdevice-to-devicecommunicationsinmillimeter-wave5Gcellularnetworks[J].IEEECommunicationsMagazine,2015,53(1):209-215.MinH,LeeJ,ParkS,etal.CapacityEnhancementUsinganInterferenceLimitedAreaforDevice-to-DeviceUplinkUnderlayingCellularNetworks[J].IEEETransactionsonWirelessCommunications,2011,10(12):3995-4000.HossainE,RastiM,TabassumH,etal.Evolutiontoward5Gmulti-tiercellularwirelessnetworks:Aninterferencemanagementperspective[J].IEEEWirelessCommunications,2014,21(3).BodinierQ,FarhangA,FBader,etal.5GWaveformsforOverlayD2DCommunications:EffectsofTime-FrequencyMisalignment[C]//IEEEInternationalConferenceonCommunications(ICC)2016.IEEE,2016.MarkoH,OlliA,MikaL.ReviewofLatestAdvancesin3GPPStandardization:D2DCommunicationin5GSystemsandItsEnergyConsumptionModels[J].FutureInternet,2018,10(1):3-.AlbasryH,AhmedQZ.Network-AssistedD2DDiscoveryMethodbyUsingEfficientPowerControlStrategy[C]//IEEEVehicularTechnologyConference.IEEE,2016.ZhouH,JiY,ZhaoB.BS-1-37JointMCSassignment,resourceallocationandpowercontrolforD2Dcommunicationunderlayingcellularnetworks(BS-1.FutureNetworkTechnologiesforAdvancedInformationandCommunicationsSociety)[C]//ProceedingsoftheIEICEGeneralConference.