认知D2D网络中基于博弈论的高能效干扰约束资源分配算法

谢显中; 严可; 田瑜; 李传文; 陈九九

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针对认知网络中多个D2D(device-to-device)用户以Underlay模式复用蜂窝用户的频谱资源时的同频干扰和能耗增加问题,提出了认知网络中基于博弈论的最大化用户能效(energy-efficiency,EE)的D2D通信资源分配算法。不同于以前工作,在满足特定干扰门限的条件下,侧重对能效进行优化,且不牺牲系统容量。建立Underlay模式下认知D2D通信博弈模型,将D2D用户(device-to-device,DUE)作为跟随者复用蜂窝用户(cellular user,CUE)上行链路的频谱资源,由于每个用户都具有自私特性想要最大化自身的能效,所以该资源分配问题可以模拟为非协作博弈问题。在干扰门限的约束条件下构造了相应的效用函数,利用拉格朗日对偶方法求解此优化问题,得到用户的最优发送功率,保证了用户的功率和链路速率的均衡,并分析了算法复杂性。仿真结果表明,该方案能够提高用户能效和链路平均能效,改善系统总功耗及系统的容量等性能。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2020年第1期|47-56|共10页
作者
谢显中; 严可; 田瑜; 李传文; 陈九九;
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作者单位

重庆邮电大学通信与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类移动通信;
关键词
认知无线电; D2D通信; 能效; 资源分配; 博弈论;

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