基于NOMA的全双工D2D网络资源分配算法研究

作     者：吾买尔江·买买提 

作者单位：华北电力大学(北京) 

学位级别：硕士

导师姓名：仇英辉;刘超

授予年度：2022年

学科分类：12[管理学] 080904[工学-电磁场与微波技术] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0810[工学-信息与通信工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 0835[工学-软件工程] 081001[工学-通信与信息系统] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：D2D NOMA 人工免疫 逐次凸逼近 外点法 

摘      要：端到端(Deviceto Device,D2D)技术作为解决频谱资源匮乏的有效途径之一,能够跟蜂窝用户共享同一个资源块,无需经过基站直接与设备进行通信。非正交多址接入技术(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)在同频同时多个用户共用相同资源进行通信,目前D2D技术与NOMA技术进行结合,使系统的性能和频谱利用率方面得到提升,但大多数工作在半双工模式下。针对此问题引入NOMA技术和全双工技术,本文在保证最小信噪比的情况下,分别提出使系统吞吐量最大化的基于NOMA的D2D全双工通信功率优化算法研究和基于蜂窝网络的D2D中继通信功率优化和资源分配方案。主要研究内容和成果总结如下:(1)主要对D2D复用蜂窝用户链路,D2D组内通过NOMA技术和全双工技术与接受用户通信场景进行研究。通过蜂窝用户和D2D用户之间的干扰分析,构建了功率分配因子和D2D次发射用户功率为变量,以系统吞吐量最大化的优化模型。详细介绍了人工免疫算法以及重要算子,再对人工免疫算法进行改进,提出基于人工免疫算法的功率优化算法,分两阶段分别求出最优功率分配因子和D2D次发射用户功率。最后通过仿真与遗传算法和未改进的人工免疫算法进行对比,验证算法的收敛速度、搜索出最优解和算法性能等方面好于其它两种优化算法。(2)提出一种基于蜂窝网络中的D2D中继通信功率优化方案,该方案针对D2D用户对之间距离过远或障碍物阻挡无法通信的场景,选择合适的全双工蜂窝用户作为中继节点,跟NOMA技术结合,保证约束条件的情况下,构建以蜂窝网络吞吐量最大化的系统模型。该问题为非凸优化,分别通过两个阶段求解资源分配和功率优化。第一阶段通过逐次凸逼近算法,将目标函数转化为标准的拟凸优化问题,再通过外点法求出最优功率。第二阶段,提出基于匹配理论的资源分配算法,提供中继选择方案。最后通过仿真,与遗传算法和随机算进行对比,功率优化、资源分配和求出最优解方面,本文提出的算法表现更好。