针对蜂窝系统下两跳D2D通信的容量问题,提出了一种使用非正交多址接入(Non⁃Orthogonal Multiple Access,NOMA)辅助两跳D2D中继的通信模型。首先,根据每个信号的概率密度函数(Probability Density Function,PDF)和累积分布函数(Cumulativ...
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针对蜂窝系统下两跳D2D通信的容量问题,提出了一种使用非正交多址接入(Non⁃Orthogonal Multiple Access,NOMA)辅助两跳D2D中继的通信模型。首先,根据每个信号的概率密度函数(Probability Density Function,PDF)和累积分布函数(Cumulative Distribution Function,CDF)得到遍历总容量的封闭解形式,对比了不使用NOMA的两跳D2D复用蜂窝用户的遍历总容量;此外,提出了一种基于容量的社交关系中继选择(CSRS)方法。仿真结果表明,与不使用NOMA的两跳D2D相比,使用NOMA的两跳D2D极大提高了系统可达速率,所提出的中继选择方法可以使系统获得更高容量。
对D2D(Device to Device)通信系统的容量扩展问题进行了研究,提出了一种双向中继辅助的D2D通信系统,该系统采用非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)。首先分析了各信号的信干噪比(SINR),接着详细计算了每个信号的累积...
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对D2D(Device to Device)通信系统的容量扩展问题进行了研究,提出了一种双向中继辅助的D2D通信系统,该系统采用非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)。首先分析了各信号的信干噪比(SINR),接着详细计算了每个信号的累积分布函数(Cumulative Distribution Function,CDF)和概率密度函数(Probability DensityFunction,PDF),并据此推导出了系统遍历总容量的解形式。除此之外,还分析了OMA系统的遍历总容量,与NOMA系统进行对比。仿真结果表明,NOMA系统的可达速率优于OMA系统,双向中继能够比传统的单向中继获得更高的容量。
提出一种基于卫星航点的分段路由(waypoint-segment routing,WSR)算法,WSR算法以可预测的卫星网络拓扑运动周期为基础,根据卫星节点链路状态确定卫星航点的位置;利用分段路由灵活规划分组传输路径的机制,提前响应网络拓扑变化,计算得到一条不受网络拓扑快照切换影响的传输路径。基于NS-3仿真平台进行仿真实验,设置源节点与目标节点在反向缝同侧与不同侧两种场景,选取优化链路状态路由(optimized link state routing,OLSR)算法和最短路径算法与WSR进行时延抖动与分组丢失率的对比分析。实验证明WSR与OLSR相比,两种场景下最大时延抖动分别降低46 ms与126 ms,分组丢失率分别降低30%和21%,并且能够解决拓扑快照切换导致分组传输路径中断的问题。
移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)在网络边缘为用户提供计算服务,有效降低了数据传输和处理时延,成为第五代移动通信系统(the 5th Generation Mobile Communication System,5G)低时延通信的关键技术。如何优化设计卸载策略以保...
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移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)在网络边缘为用户提供计算服务,有效降低了数据传输和处理时延,成为第五代移动通信系统(the 5th Generation Mobile Communication System,5G)低时延通信的关键技术。如何优化设计卸载策略以保证低时延、低能耗和高可靠通信是MEC面临的一个极具挑战性的任务。为此,文中针对频谱和能量双受限的多用户多任务MEC系统场景,提出可最小化系统能耗的多用户任务非正交多址(Non⁃Orthogonal Multiple Access,NOMA)协作中继卸载计算方案。考虑多用户协作中继场景并允许多任务基于NOMA实现并行卸载传输,在时延约束下建立多用户任务卸载计算能耗最小化问题;利用拉格朗日对偶法求解该问题,得到最优的基于中继的任务卸载传输方案和用户功率分配方案。仿真结果表明,所提方案能够有效降低MEC系统的多任务卸载计算能耗。
在5G大连接物联网场景下,针对大连接物联网设备(massive machine type communication device,mMTCD)的接入拥塞现象,提出了基于价值差异探索的双重深度Q网络(double deep Q network with value-difference based exploration,VDBE-DDQN...
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在5G大连接物联网场景下,针对大连接物联网设备(massive machine type communication device,mMTCD)的接入拥塞现象,提出了基于价值差异探索的双重深度Q网络(double deep Q network with value-difference based exploration,VDBE-DDQN)算法。该算法着重解决了在多小区网络环境下mMTCD接入基站的问题,并将该深度强化算法的状态转移过程建模为马尔可夫决策过程。该算法使用双重深度Q网络来拟合目标状态—动作值函数,并采用基于价值差异的探索策略,可以同时利用当前条件和预期的未来需求来应对环境变化,每个mMTCD根据当前值函数与网络估计的下一时刻值函数的差异来更新探索概率,而不是使用统一的标准,从而为mMTCD选择最佳基站。仿真结果表明,所提算法可有效提高系统的接入成功率。
针对非理想信道状态信息(channel state information,CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束...
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针对非理想信道状态信息(channel state information,CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。
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