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Clustering and Resource Allocation Strategy for D2D multicast Networks with Machine Learning Approaches

China communications 2021年第1期18卷 196-211页

作者： Fan Jiang Lan Zhang Changyin Sun Zeng Yuan Xi’an University of Posts and Telecommunications Xi’an 710121China Shaanxi Key Laboratory of Telecommunications and Information Networks and Security Xi’an 710121China

In this paper,the clustering and resource allocation problem in device-to-device(D2D)multicast transmission underlay cellular networks are investigated.For the sake of classifying D2D users into different D2D multicast clusters,a hybrid intelligent clustering strategy(HICS)based on unsupervised machine learning is proposed first.By maximizing the total energy efficiency of D2D multicast clusters,a joint resource allocation scheme is then presented.More specifically,the energy efficiency optimization problem is constructed under the quality of service(QoS)constraints.Since the joint optimization problem is non-convex,we transform the original problem into a mixed-integer programming problem according to the Dinkelbach algorithm.Furthermore,to avoid the high computational complexity inherent in the traditional resource allocation problem,a Q-Learning based joint resource allocation and power control algorithm is proposed.Numerical results reveal that the proposed algorithm achieves better energy efficiency in terms of throughput per energy consumption.

关键词： device-to-device multicast communication clustering energy efficiency resource allocation Q-Learning

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