随着移动设备数量的增加和对通信服务质量要求的提高，蜂窝网络面临着频谱资源不足、接纳众多杂牌设备和低数据传输率的挑战。设备到设备间(Device-to-Device,D2D)通信作为5G的关键技术之一，是一种不需要经过基站中转而直接通信的技术。该技术能提高频谱效率和吞吐量，同时可以降低端到端的时延和能量消耗，因此D2D技术成为了研究热点。 目前关于D2D技术主要的研究方向是频谱效率、吞吐量、用户接入率和用户满意度。但是有较少工作同时优化网络吞吐量和用户满意度。 论文首先研究了基于网络吞吐量和用户满意度的D2D模式选择和资源分配算法。结合请求业务类别、用户类别和D2D用户对之间的距离，使用层次分析（Analytic Hierarchy Process,AHP）方法确定资源分配优先级，然后基于资源分配优先级和平均意见得分（Mean Opinion Score，MOS）指标定义了用户满意度。考虑用户的优先级和满意度，在每个链路最小数据速率约束下，论文联合网络吞吐量和用户满意度形成一个多目标优化问题，以实现网络吞吐量和用户满意度的权衡。使用简单加权法，该多目标问题被转化为单目标问题。本文使用逼近理想解（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，TOPSIS）确定最优的目标权重，且采用差分进化算法求解所形成的优化问题。根据系统中资源块个数情况，对解向量进行不同的编码方案来减小向量维数，将单目标问题作为适应度函数以迭代求解频谱资源分配问题。 考虑到用户终端在网络覆盖区的地理分布会影响系统的频谱效率，在给D2D对和蜂窝用户分配资源后，提出了一种激励D2D对中的发射方用户移动的方案，以提高系统总吞吐量和用户满意度。首先根据系统中用户位置和用户接收信号质量情况，确定用户目标位置，并使用A*算法计算用户移动距离和路径。然后根据系统激励、用户移动前的满意度值和用户偏好这三个因素确定用户移动概率。最后形成最大化网络网吐量和用户满意度的多目标优化问题并使用差分进化算法进行求解。 仿真结果表明，论文所提出的D2D模式选择和资源分配算法可以根据用户的优先级来分配资源，在吞吐量下降不明显的情况下，有效提高了用户总体满意度;在移动机制激励下，用户的有效移动将可进一步提高网络吞吐量和和用户满意度。
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