Utility-maximization Resource Allocation for Device-to-Device Communication Underlaying Cellular Networks
设备到设备（D2 D）底层通信以复杂的收发器设计为代价从覆盖范围和频谱效率的改善给蜂窝网络带来了巨大益处。在频谱共享模式下，D2 D用户在下行链路或上行链路中对现有蜂窝网络产生干扰。因此，应该适当地设计用于D2 D对的资源分配，以便减少可能的干扰，特别是对于上行链路。在本文中，我们介绍了一种新的带宽分配方案，以最大限度地提高D2 D用户和蜂窝用户的效用。由于分配问题是强NP-困难的，我们应用松弛的关联指标。我们提出了一个低复杂度的分布式算法，并证明了在静态环境下的收敛性。仿真结果表明，所提出的方案可以显著提高D2 D通信的性能，D2 D通信的性能取决于D2 D用户的位置、D2 D用户的数量和QoS（服务质量）参数。
2013-07-01 cs.IT cs.NI math.IT
Content-Based Interference Management for Video Transmission in D2D Communications Underlaying LTE
针对多个应用和网络共存于同一信道资源的现代通信场景，提出了一种新的干扰管理方法。所提出的方法背后的主要原理是干扰电平应当适应于由数据链路传输的内容，以最大化所传递的信息量。考虑网络设置，其中设备到设备（D2D）通信是将视频内容上传到网络基础设施的长期演进（LTE）链路。对于该场景，针对在视频数据流的峰值信噪比上的约束下D2D吞吐量的最大化来制定优化问题。所得到的最优策略将干扰集中在视频流内的特定分组上，并且与未区分的干扰策略相比，显著增加了D2D链路所实现的吞吐量。最优策略应用于一个真实世界的视频流应用程序，以进一步证明性能增益。
2016-06-06 cs.NI
Analytical Modeling of Mode Selection and Power Control for Underlay D2D Communication in Cellular Networks
设备到设备（D2D）通信使得位于附近的用户设备（UE）能够绕过蜂窝基站（BS）并直接彼此连接，从而从蜂窝基础设施卸载业务。D2D通信可以提高蜂窝网络中的空间频率重用和能量效率。本文提出了一个全面的和易于处理的分析框架D2D使能的上行链路蜂窝网络与灵活的模式选择方案，以及截断信道反转功率控制。与仅基于D2D链路距离（即，使用D2D通信模式的两个UE之间的距离），所提出的用于UE的模式选择方案考虑了D2D链路距离和蜂窝链路距离（即，UE和BS之间的距离）。所开发的框架用于分析和理解底层D2D通信如何影响蜂窝网络性能。通过全面的数值分析，我们研究了预期的性能增益，并为选择网络参数提供指导。
2014-05-12 cs.NI
Optimal Resource Allocation in Multicast Device-to-Device Communications Underlaying LTE Networks
在本文中，我们提出了一种用于蜂窝网络下的多播设备到设备（D2D）通信的资源分配的框架。目标是最大化小区中的活动蜂窝用户（CU）和可行D2D组的总吞吐量，同时满足CU和D2D组两者的特定信号干扰噪声比（SINR）约束。我们将功率和信道分配的问题公式化为混合整数非线性规划（MINLP）问题，其中一个D2D组可以重用多个CU的信道，并且每个CU的信道可以由多个D2D组重用。与文献中现有的方法不同，我们的制定和解决方案的方法提供了一种有效和灵活的手段，利用蜂窝网络中的无线电资源，并与组播组共享它们，而不会造成有害的相互干扰。广义Bender分解（GBD）的一个变种被应用到最佳解决MINLP问题。一个贪心算法和低复杂度的启发式解决方案，然后设计。所有计划的性能进行了评估，通过广泛的模拟。数值结果表明，所提出的贪心算法可以获得接近最优的性能，而启发式算法虽然性能不如贪婪算法，但复杂度要低得多。
2015-03-12 cs.NI math.OC
Spectrum Resource Management and Interference Mitigation for D2D Communications with Awareness of BER Constraint in mmWave 5G Underlay Network
本文提出的工作涉及的问题，大量的需求更高的容量。为此，我们研究了室外毫米波小区中用于蜂窝和D2D通信的上行链路的频谱资源管理。事实上，我们提供了第一个洞察如何优化系统性能方面的可实现的吞吐量，同时实现了大量的准入设备和生成的干扰约束之间的妥协。我们提出了一个数学公式的优化目标属于混合整数实优化方案。为了克服其复杂性，我们采用启发式算法，并通过仿真结果测试其效率，特别是在QoS的BER的影响。
2016-05-19 cs.NI
Distributed Interference-Aware Energy-Efficient Resource Allocation for Device-to-Device Communications Underlaying Cellular Networks
由于频谱重用和用户设备（UE）的有限电池寿命所导致的同信道干扰，设备到设备（D2D）到蜂窝网络中的引入在资源分配设计中提出了许多新的挑战。在本文中，我们提出了一个分布式的干扰感知的能量有效的资源分配算法，以最大限度地提高每个UE的能量效率（EE）受到其特定的服务质量（QoS）和最大传输功率的限制。我们将资源分配问题建模为一个非合作博弈，其中每个参与者都是自私的，希望最大化自己的EE。公式化的EE最大化问题是一个非凸问题，并利用非线性分数规划的性质将其转化为凸优化问题。提出了一种迭代优化算法，并通过计算机模拟进行了验证。
2014-07-22 cs.IT cs.NI math.IT
Coexistence of OFDM and FBMC for Underlay D2D Communication in 5G Networks
设备到设备（D2 D）通信被认为是解决未来网络容量问题的重要组成部分，预计将在5G中得到原生支持。考虑到与在D2 D网络中实现同步相关联的高网络复杂度和所需信令开销，有必要研究异步D2 D通信。在本文中，我们考虑一种场景，其中异步D2 D通信在上行链路中的OFDMA宏小区下。在频率和时间不对准的情况下，新波形具有更高的频谱定位性能，我们比较了D2 D对使用OFDM或FBMC/OQAM时的系统级性能。我们首先证明，D2 D间的干扰，导致未对准的通信，起着重要的作用，在集群D2 D拓扑结构。然后，我们证明当D2 D对使用FBMC/OQAM时，可以简化资源分配过程，因为FBMC/OQAM的高频谱定位导致可忽略的D2 D间干扰。具体而言，我们确定FBMC/OQAM最适合于由位于包围小区边缘附近的小型密集D2 D集群组成的场景。
2016-08-29 cs.NI
Efficiency Resource Allocation for Device-to-Device Underlay Communication Systems: A Reverse Iterative Combinatorial Auction Based Approach
对等通信最近被认为是局域网服务的热门问题。提出了一种创新的资源分配方案来提高移动对等网络的性能，设备到设备（D2D）通信作为下行链路（DL）蜂窝网络中的GPRS。为了优化D2D和蜂窝模式两者的资源共享的系统总和速率，我们引入反向迭代组合拍卖作为分配机制。在拍卖中，所有频谱资源被认为是一组资源单元，其作为投标人竞争以获得业务，而D2D对的包在每轮拍卖中作为商品被拍卖。我们首先制定每个资源单位的估值，作为建议拍卖的基础。然后，根据考虑D2D的信道增益和系统成本的效用函数，解释了详细的非单调递减价格拍卖算法。此外，我们证明了所提出的基于拍卖的计划是防作弊，并收敛于有限数量的迭代轮。我们解释了价格更新过程中的非单调性，并显示出与传统组合分配相比更低的复杂性。仿真结果表明，该算法有效地导致了良好的系统和速率性能。
2012-11-09 cs.GT cs.NI
A Game-Theoretic Approach to Energy-Efficient Resource Allocation in Device-to-Device Underlay Communications
尽管设备到设备（D2D）通信带来了许多益处，但是由于频谱重用和用户设备（UE）的有限电池寿命所导致的同信道干扰，将D2D引入蜂窝网络在资源分配设计中提出了许多新的挑战。以往的研究主要集中在如何最大化频谱效率（Spectral Efficiency，SE），而忽略了UE的能量消耗。在本文中，我们研究了如何最大限度地提高每个UE的能量效率（EE）在干扰有限的环境下，其特定的服务质量（QoS）和最大传输功率的约束。将资源分配问题建模为一个非合作博弈模型，每个参与者都是自利的，都希望最大化自己的能效。利用非线性分式规划的性质，提出了一种分布式干扰感知的节能资源分配算法。我们证明了所提出的算法得到的最优解是非合作博弈的纳什均衡。我们还分析了EE和SE之间的权衡，并推导出封闭形式的表达式EE和SE的差距。
2014-08-20 cs.GT cs.NI
Resource Allocation for Energy-Efficient Device-to-Device Communication in 4G Networks
作为LTE-A（4G）网络的网关的设备到设备（D2 D）通信可以通过利用用于彼此邻近的用户的对等链路来减少蜂窝网络中的业务负载以及功耗。这将使其他蜂窝用户能够增加他们的业务，并且所有用户的总业务可以显著增加，而不需要额外的频谱。然而，D2 D通信可能增加对蜂窝用户（CU）的干扰，并迫使CU增加其发射功率电平，以便维持其所需的服务质量（QoS）。本文提出了一种用于D2 D通信的能量高效的资源分配方案，作为全负载LTE-A（4G）蜂窝网络的一个示例。仿真结果表明，该方案分配蜂窝上行链路资源（发射功率和信道）的D2 D对，同时保持所需的QoS为D2 D和蜂窝用户和最小化的总上行链路发射功率为所有用户。
2014-12-24 cs.NI
Network-Assisted Device-to-Device (D2D) Direct Proximity Discovery with Underlay Communication
通过增加频谱资源的空间重用并实现较低延迟的通信链路，预期设备到设备通信将在当前和未来的蜂窝世代中发挥重要作用。该范例具有两个基本构建块：（i）邻近发现和（ii）邻近设备之间的直接通信。虽然（ii）在最近的文献中被广泛对待，但（i）受到的关注相对较少。在本文中，我们分析了网络辅助的D2D邻近发现协议，其中蜂窝设备可以扮演以下角色：广播器（其宣布其在建立D2D连接中的兴趣）或监视器（其监听来自广播器的传输）。传统上，通告器在专用信道资源上发送它们的消息。相比之下，受最近的进展与多用户解码能力的接收器，我们考虑的情况下，播音员在下行链路传输中的消息，是针对监控设备。我们提出了一个功率控制方案应用于下行链路传输，它应付通过额外的功率支出的GPRS传输，同时保证可靠的下行链路传输和GPRS邻近发现。
2015-08-13 cs.IT cs.NI math.IT
Sub-Channel Allocation for Device-to-Device Underlaying Full-Duplex mmWave Small Cells using Coalition Formation Games
毫米波（mmWave）中的小小区已经被广泛用于第五代（5G）移动网络。自干扰消除技术的发展使全双工通信成为可能。在本文中，我们专注于子信道的优化分配在小型小区密集部署的毫米波网络的基础。为了提高资源利用率和网络容量，在网络中采用设备到设备（D2D）通信。为了最大化系统吞吐量，提出了一种基于联盟形成博弈的协作子信道分配方法，并从理论上证明了该分配算法的收敛性。本文将联盟形成博弈的效用与系统总吞吐量密切相关，每个环节根据效用最大化原则做出退出或加入任何联盟的个体决策。此外，为了提高系统的公平性，给出了最小传输速率的门限。通过大量的模拟，我们证明了我们提出的方案具有接近最佳的性能和吞吐量。此外，我们通过模拟开关操作的数量来验证所提出的方案的低复杂度。
2019-10-16 cs.IT cs.NI math.IT
Markov Modeling for Licensed and Unlicensed Band Allocation in Underlay and Overlay D2D
提出一种马尔可夫资源分配分析模型，支持underlay/overlay D2D共享授权频段及与Wi-Fi共享非授权频段，并通过阈值流控保障QoS、推导阻塞概率。
2025-09-27 cs.IT cs.NA cs.NI
6G Underlayer Network Concepts for Ultra Reliable and Low Latency Communication in Manufacturing
本文针对制造业无线连接的高时延与干扰问题，提出面向6G的底层网络概念，通过协调多网络流量、网络切片与频谱共享，实现低时延、高可靠和安全的无线集成，并评估其在机床闭环通信中的应用。
2023-09-19 cs.ET cs.NI
A Novel Device-to-Device Discovery Scheme for Underlay Cellular Networks
对无线蜂窝系统中的视频、游戏和社交网络等高数据率服务的巨大增长的需求吸引了研究人员将注意力集中在开发邻近服务上。在这方面，设备到设备（D2D）通信作为未来蜂窝系统的有前途的技术，起着至关重要的作用。D2D通信中的关键因素是在超密集网络中提供有效的对等点发现机制。在本文中，我们提出了一种集中式D2D发现方案，通过采用信令算法在网络实体之间交换D2D发现消息。在该系统中，潜在的D2D对共享具有冲突检测的上行链路蜂窝用户的资源，以发起D2D链路。随机几何是用来分析系统性能的成功概率的发送信号和所需的最小时隙的建议发现计划。广泛的模拟被用来评估拟议的系统性能。
2017-02-26 cs.NI
Dynamic Control of Interference Limited Underlay D2D Network
设备到设备（D2D）通信通过支持大规模网络中的异构对象互连而成为实现物联网（IoT）愿景的关键通信范例。这些设备可以是具有嵌入式智能和通信能力的许多类型的对象，例如，智能手机、汽车或家用电器。这种类型的通信中的问题是由D2D通信引起的对蜂窝通信的干扰。因此，应当在D2D网络中协调适当的功率控制和资源分配，以防止过度干扰和蜂窝系统的吞吐量的急剧下降。在本文中，我们考虑的跨层资源分配的问题，在时变蜂窝无线网络与D2D通信，并将平均干扰蜂窝系统的服务质量的约束。具体地，网络中的每个D2D对以所选择的速率将分组注入其队列，以便最大化全局效用函数，服从网络稳定性和干扰约束。干扰约束强制由D2D通信引起的对蜂窝系统的任意低的干扰。我们首先得到的稳定区域的多用户系统假设节点有完整的信道状态信息（CSI）的邻居。然后，我们提供了一个联合流量控制和调度方案，这是证明，以实现一个效用任意接近最大可实现的效用。最后，我们解决的实际实施问题，如分布式调度的设计算法，这是能够利用衰落信道引入的分集增益的后果。我们证明了我们的政策的有效性，在各种网络条件下的数值研究。
2016-06-02 cs.NI
Resource Management for Device-to-Device Underlay Communication
设备到设备（D2 D）通信是用于LTE-A的技术组件。现有的研究允许D2 D作为蜂窝网络的一种接入，以提高频谱效率。在本书中，研究了蜂窝网络下的D2 D通信。提出并讨论了一些物理层技术和跨层优化的资源管理和干扰避免方法。采用WINNER II信道模型作为信号和干扰模型，仿真结果表明D2 D链路的性能与D2 D发射机和接收机之间的距离以及干扰源和接收机之间的距离密切相关。此外，通过功率控制，D2 D SINR降低，这将自然有助于对蜂窝通信的低干扰。介绍了一种简单的D2 D通信模式选择方法。基于路径损耗（PL）模式选择准则，D2 D提供了比传统蜂窝系统更好的性能。当D2 D对远离BS时，可以获得更好的结果。博弈论提供了各种各样的分析工具来研究参与者的复杂交互并预测他们的选择，可以用于D2 D通信中的功率和无线电资源管理。反向迭代组合拍卖被公式化为分配用于具有共享相同信道的多个用户对的D2 D通信的频谱资源的机制。此外，一个博弈论的方法来实现联合调度，功率控制和信道分配的D2 D通信。最后，研究了考虑电池寿命的联合功率和频谱资源分配方法，这是D2 D通信在提高用户能量效率方面的一个重要应用。仿真结果表明，这些方法对提高系统性能都有一定的作用。
2013-11-05 cs.GT cs.NI
Multiple D2D Multicasts in Underlay Cellular Networks
用于传播流行数据的多播是用于提高蜂窝网络的能量和频谱效率的有趣的解决方案。为了提高这种网络的可实现的性能，移动设备到设备（D2D）多播通信提供了一种实用的解决方案。然而，尽管有提供更高吞吐量和更低延迟的巨大潜力，但是实现D2D多播通信提出了若干挑战，诸如蜂窝用户（CU）和D2D多播组（MG）之间的相互干扰，以及用于提供信道状态信息的开销信令，这可能限制潜在的增益。我们研究多个D2D多播组可以共享CU的上行链路信道的场景。我们制定了一个优化问题，以最大化可实现的系统吞吐量，同时满足每个CU和D2D MG的服务质量（QoS）要求，受到其相应的最大发射功率约束。公式化的优化问题是混合整数非线性规划（MINLP）问题的一个实例，一般来说，这是计算上难以处理的。因此，为了找到一个可行的解决方案，我们提出了一个实用的两步过程的信道分配和功率分配。在第一步中，我们提出了一个信道分配算法，它确定的MG的子集，可以共享一个信道的标准的基础上两个不同的参数：干扰和中断概率。然后，我们提出了一种算法来分配功率到这些MG子集，最大化系统吞吐量，同时满足发射功率约束。数值结果表明，所提出的方法在更高的可实现的总吞吐量和更好的频谱效率方面的各种现有的计划的有效性。
2019-09-09 cs.IT cs.NI math.IT
Optimum Interference Management in Underlay Inband D2D-Enhanced Cellular Networks
对于在具有上行链路资源共享的蜂窝网络下的设备到设备（D2 D）通信，蜂窝和D2 D链路都引起显著的同信道干扰。在本文中，我们解决的关键问题，在网络中的干扰管理考虑一个实用的路径损耗模型，将视线（LoS）和非视线（NLoS）传输。为了减少由活动D2 D链路引起的严重干扰，我们考虑基于每个用户设备（UE）的最大接收信号强度（MRSS）的模式选择方案来控制D2 D到蜂窝干扰。具体地，只有当UE从最强基站（BS）接收的信号强度大于阈值β时，UE才将在蜂窝模式下操作;否则，UE将在D2 D模式下操作。此外，我们分析了蜂窝网络和D2 D网络的覆盖概率和区域频谱效率（ASE）方面的性能。通过Monte Carol仿真验证了所提出的分析框架的准确性。通过我们的理论和数值分析，我们量化了蜂窝网络中D2 D通信带来的性能增益，并且我们找到了最佳模式选择阈值β，以最大化网络中的总ASE。
2017-10-23 cs.NI
Hybrid Centralized-Distributed Resource Allocation for Device-to-Device Communication Underlaying Cellular Networks
设备到设备（D2 D）通信的基本思想是，如果D2 D通信对蜂窝用户的不利影响被最小化并且蜂窝用户在使用有限的无线资源时被给予更高的优先级，则适当选择的无线设备对重用蜂窝频谱以建立直接通信链路。尽管其在覆盖和容量性能方面具有巨大潜力，但实施这一新概念带来了一些挑战，特别是在无线电资源管理方面。主要的挑战来自于对在缺乏精确的信道和网络知识的情况下操作的分布式D2 D解决方案的强烈需求。为了应对这一挑战，本文研究了具有多个D2 D用户的单小区无线网络中的资源分配问题，所述多个D2 D用户与蜂窝用户共享可用的无线电频率信道。我们考虑一个现实的情况下，基站（BS）提供了严格有限的信道知识，而D2 D和蜂窝用户没有信息。我们证明了在下行链路中具有固定BS功率的蜂窝聚合效用的下限，其允许解耦信道分配和D2 D功率控制问题。提出了一种有效的图论方法来执行信道分配，它提供了灵活性的分配标准（聚合效用最大化，公平性，服务质量保证）。我们将功率控制问题建模为多智能体学习游戏。我们表明，游戏是一个确切的潜在的游戏与嘈杂的奖励，定义在一个离散的策略集，并描述了纳什均衡集。然后使用Q学习更好地响应动态来实现均衡。
2015-02-16 cs.GT cs.IT cs.NI
Social Network Enhanced Device-to-Device Communication Underlaying Cellular Networks
设备到设备（D2D）通信已被视为克服即将到来的无线容量紧缩并实现新的应用服务的主要技术。在本文中，我们提出了一个社会意识的方法，通过利用两个层：社交网络和物理无线层的D2D通信优化。首先，我们制定的物理层D2D网络根据用户的遭遇历史。随后，我们提出了一种方法，基于所谓的印度自助餐过程，以便模拟用户的在线社交网络的内容分布。给定由演进节点B（eNB）收集的社会关系，我们共同优化D2D通信中的流量卸载过程。此外，我们给出了卸载流量的Bundoff界和近似的累积分布函数（CDF）。在仿真中，我们证明了边界和CDF的有效性。基于实际跟踪的数值结果表明，该方法成功地卸载了eNB的流量。
2015-10-15 cs.NI cs.SI
Resource Allocation Under Channel Uncertainties for Relay-Aided Device-to-Device Communication Underlaying LTE-A Cellular Networks
蜂窝网络中的设备到设备（D2D）通信允许具有本地通信需求的两个蜂窝设备之间的直接传输。由于未来移动网络中自治异构设备的数量不断增加，需要一种高效的资源分配方案来最大化网络吞吐量并实现更高的频谱效率。在本文中，网络集成D2D通信信道不确定性下的性能进行了研究，其中D2D业务进行通过中继节点。针对多用户多中继网络，提出了一种鲁棒的分布式资源分配算法，在其他中继节点干扰和链路增益不确定的情况下，以网络总速率最大化为目标.一个优化问题，制定在中继分配无线电资源，以最大限度地提高端到端的速率，以及满足服务质量（QoS）的要求，蜂窝和D2D用户设备的总功率约束。每一个不确定的参数建模的估计值和有界值之间的有界距离。我们证明了鲁棒性问题是凸的，并采用梯度辅助对偶分解算法以分布式方式分配无线电资源。最后，为了降低鲁棒性的成本，定义为减少可实现的和速率，我们利用\textit{chance constraint approach}，以实现鲁棒性和最优性之间的权衡。数值结果表明，存在距离阈值，当与D2D对等体之间的直接通信相比时，超过该距离阈值，中继辅助的D2D通信显著地改善了网络性能。
2014-01-26 cs.IT cs.NI math.IT
Power Allocation for Full-Duplex Relay Selection in Underlay Cognitive Radio Networks: Coherent versus Non-Coherent Scenarios
研究了全双工认知中继网络（FDCRNs）中的功率控制和中继选择问题，其中次用户（SU）中继可以同时接收来自SU源的数据并将其转发到SU目的地。我们研究非连贯和连贯的场景。在非相干情况下，SU中继转发来自SU源的信号而不调节相位;而在相干情况下，SU中继在转发信号时调节相位以最小化主用户（PU）接收器处的干扰。我们考虑的问题，最大限度地提高传输速率从SU源到SU目的地的干扰约束在PU接收机和功率约束在SU源和SU中继。然后，我们开发了一个数学模型来分析的数据率性能的FDCRN考虑在FD中继的自干扰效应。我们开发低复杂度和高性能的联合功率控制和中继选择算法。大量的数值结果来说明功率电平参数和自干扰消除质量的速率性能的影响。此外，我们证明了在SU继电器的相位调节的显着增益。
2017-03-04 cs.IT cs.NI math.IT
Optimizing Throughput Fairness of Cluster-based Cooperation in Underlay Cognitive WPCNs
在本文中，我们考虑一个次要的无线供电通信网络（WPCN）下的主要点对点通信链路。WPCN由一个多天线混合接入点（HAP）组成，该接入点将无线能量传输到一组低功率无线设备（WD），并从这些设备接收传感数据。为了解决WPCN中固有的严重的用户不公平问题，我们考虑了基于簇的合作，其中WD作为簇头，中继其他WD的信息。此外，我们应用能量波束形成技术来平衡不同的能量消耗的WD进一步提高公平性。然而，能量波束成形和基于簇的协作的使用可能比WD独立地发送向主系统引入更严重的干扰。为了保证主系统的性能，我们考虑了干扰温度约束的主系统，并推导出峰值干扰温度约束下的每个WD的吞吐量性能。为了实现最大吞吐量公平性，我们联合优化能量波束成形设计、HAP和WD之间的发送时间分配以及每个WD的发送功率分配，以最大化WD之间可实现的最小数据率（最大-最小吞吐量）。我们表明，非凸联合优化问题可以转化为凸的，然后有效地解决了使用现成的凸算法。仿真结果表明，该方法在保证主网络通信质量的同时，有效地提高了次WPCN的吞吐量公平性。
2019-04-19 cs.NI
Improving Smartphone Battery Life Utilizing Device-to-device Cooperative Relays Underlaying LTE Networks
智能手机的实用性在很大程度上受到其短电池寿命的限制。在这项工作中，我们提出了一种延长智能手机电池寿命的新方法。我们引入了“无价值”和“有价值的电池”的概念，分别作为当用户访问或不访问电源时的可用电池。我们提出了一个合作的系统，高电池水平的用户帮助进行低电池水平的用户的流量。我们的方案有助于增加网络中有价值的电池的数量，从而减少用户过早耗尽电池的机会。我们的系统可以以邻近服务（ProSe）的形式实现，该服务利用LTE基础的设备到设备（D2 D）通信架构。我们通过模拟表明，我们的系统降低了蜂窝用户在其目标使用时间（中断概率）之前耗尽电池的概率。我们的模拟器源代码向公众开放。
2014-01-22 cs.NI
D2D Multicast in Underlay Cellular Networks with Exclusion Zones
底层设备到设备（D2D）多播通信具有改善蜂窝网络性能的潜力。然而，蜂窝用户（CU）和D2D多播组（MG）之间的同信道干扰限制了这种通信的增益。允许CU在其周围具有任何MG的接收器都不可能存在的排除区，是减少蜂窝传输对D2D多播接收的同信道干扰的现实且实用的方法。我们使用一个随机几何为基础的方法来模拟这种情况。具体地，我们分别用齐次泊松点过程（PPP）和泊松孔过程（PHP）对CU和D2D MG接收器的位置进行建模。我们制定了一个联合MG信道和功率分配问题的约束蜂窝和MG用户的最大传输和可接受的服务质量的网络总吞吐量最大化的问题。我们建立的MG信道分配问题具有计算复杂性，这是指数的MG的数量和可用的蜂窝信道的数量。然后，我们将此问题分解为两个子问题：子集选择问题和子集信道分配问题。基于观察和见解，从数值分析的最佳解决方案的子集选择问题在各种各样的情况下，我们提出了一个计算效率高的计划，实现几乎最佳性能的子集选择问题。我们还提供了一个计算效率高的算法，实现几乎最佳性能的子集信道分配问题。最后，结合这两种方案，我们提供了一种计算效率高且几乎是最优的方案来解决信道分配问题，以及关于最优系统性能相对于不同系统参数的变化的各种结果和见解
2019-05-06 cs.IT cs.NI math.IT
Energy- and Spectral- Efficiency Tradeoff for D2D-Multicasts in Underlay Cellular Networks
底层带内设备到设备（D2D）多播通信（其中相同内容经由组中的直接链路传播）具有提高蜂窝网络的频谱和能量效率的潜力。然而，大多数现有的解决这个问题的方法只解决频谱效率（SE）或能量效率（EE）。我们研究了在单个小区D2D集成蜂窝网络中SE和EE之间的权衡，其中多个D2D多播组（MG）可以与多个蜂窝用户（CU）共享上行链路信道。我们制定的EE最大化问题的约束SE和最大可用传输功率。提出了一种功率分配算法来解决这个问题，并通过大量的数值仿真证明了其有效性。SE和EE之间的权衡作为D2D MG的密度和MG的最大传输功率的函数被表征。
2017-12-12 cs.IT cs.NI math.IT
Power Control for Maximum Throughput in Spectrum Underlay Cognitive Radio Networks
研究了频谱共享认知网络中用户的功率分配问题。我们的目标是找到一种功率控制方案，该方案为主用户和次用户分配发射功率，以便最大化整体网络吞吐量，同时保持主用户的服务质量（QoS）大于某个最小限制。由于我们的问题的最优解是计算上难以处理的，由于优化问题是非凸的，我们提出了一个迭代算法的基础上顺序几何规划，证明了收敛到至少一个局部最优解。我们使用所提出的算法，以显示如何频谱复用网络将实现更高的吞吐量与次要用户的操作比与主要用户单独操作。此外，我们通过模拟表明，在主吞吐量的损失，由于二级用户的准入是伴随着总的主发射功率的减少。
2010-02-08 cs.IT cs.NI math.IT
A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning based Spectrum Allocation Framework for D2D Communications
设备到设备（D2 D）通信已经被认为是提高频谱效率的有前景的技术。然而，D2 D传输作为一种干扰源会造成严重的干扰，这对频谱分配提出了技术挑战。现有的集中式方案需要全局信息，这会导致严重的信令开销。而现有的分布式解决方案需要用户之间频繁的信息交换，无法实现全局优化。提出了一种基于多智能体深度强化学习的分布式频谱分配框架--Neighbor-Agent Actor Critic（NAAC）。NAAC利用邻居用户的历史信息进行集中训练，但在没有邻居用户历史信息的情况下分布式执行，不仅在执行过程中没有信号交互，而且利用用户之间的协作进一步优化系统性能。仿真结果表明，该框架能有效降低蜂窝链路的中断概率，提高D2 D链路的和速率，并具有良好的收敛性。
2019-12-17 cs.NI
Underlay Cognitive Radios with Capacity Guarantees for Primary Users
为了有效地利用频谱，认知无线电利用信道状态信息（CSI）的知识来优化次用户（SU）的性能，同时限制对主用户（PU）的干扰。本文中的算法被设计为最大化SU的加权遍历和容量，SU正交传输并同时遵守约束限制：i）对每个PU接收器造成的长期（遍历）容量损失; ii）每个PU接收器处的长期干扰功率;以及iii）每个SU发射器处的长期功率。还讨论了考虑i）和ii）的短期对应物的制剂。虽然长期容量约束是非凸的，由此产生的优化问题表现出零对偶间隙，可以有效地解决在对偶域。最优分配方案（功率和速率负载、要接入的频带和要激活的SU链路）是主网络和辅网络的CSI以及与长期约束相关联的拉格朗日乘数的函数。最优的资源分配算法首先设计的假设下，CSI是完美的，然后修改需要适应不同形式的不完美的CSI（量化，噪声，和过时的）进行了分析。
2012-12-18 cs.IT cs.NI math.IT
Game-theoretic Resource Allocation Methods for Device-to-Device (D2D) Communication
作为蜂窝网络基础的设备到设备（D2D）通信允许诸如智能电话和平板电脑之类的移动设备使用分配给蜂窝服务的许可频谱来进行直接对等传输。D2D通信可以使用单跳传输（即，在D2D直接通信中）或基于多跳簇的传输（即，在D2D局域网中）。D2D设备可以彼此竞争或合作以重用D2D网络中的无线电资源。因此，用于D2D通信的资源分配和接入可以被视为游戏。这些游戏背后的理论提供了各种数学工具来有效地建模和分析D2D用户的个人或群体行为。此外，游戏模型可以为D2D通信的资源分配问题提供分布式解决方案。本文的目的是展示博弈论模型的应用，研究无线电资源分配问题在D2D通信。文章还概述了几个关键的开放研究方向。
2014-03-23 cs.NI
Covert D2D Communication Underlaying Cellular Network: A System-Level Security Perspective
在本文中，我们的目标是利用隐蔽通信隐藏其存在警惕的对手，以确保D2D底层蜂窝网络的D2D通信。特别地，存在旨在基于它们的接收信号功率来检测D2D通信的对手。为了避免被发现，合法实体，即，D2D底层蜂窝网络执行功率控制，以便隐藏D2D通信的存在。我们将对手与合法实体之间的战斗建模为两阶段Stackelberg博弈。其中，对手是跟随者并且旨在最小化其在较低阶段的检测错误，而合法实体是领导者并且旨在最大化其在较高阶段的受D2D通信隐蔽性和蜂窝服务质量服务质量（QoS）约束的效用。与传统方法不同的是，本文从系统级的角度研究了D2D下的蜂窝网络受到大规模空间分布的对手威胁的情况，并采用随机几何方法对网络空间结构进行了建模。我们得到了对手的最优策略作为最佳对策从较低的阶段，也分析和数值验证其最优性。考虑到下层的最佳对策，设计了一种基于逐次凸近似（SCA）方法的双层算法来搜索合法实体的最优策略，该策略与下层的最佳对策一起构成Stackelberg均衡.数值结果被提出来评估网络性能，并揭示了实际的见解，而不是通过加强D2D链路的可靠性来提高合法的效用，增加D2D传输功率将降低它由于安全问题。
2023-01-27 cs.CR cs.NI eess.SP
Bio-Inspired Resource Allocation for Relay-Aided Device-to-Device Communications
设备到设备（D2D）通信原理是移动节点之间的直接本地化通信的关键使能器，并且被期望推动过多的新颖多媒体服务。然而，即使它主要由于邻近性和资源重用增益而提供了广泛的能力集合，也必须仔细地控制干扰以最大化共存的蜂窝和D2D用户的可实现速率。这项工作的范围是提供一个干扰感知的实时资源分配（RA）框架中继辅助D2D通信，蜂窝网络。主要目标是通过保证蜂窝和D2D链路的最小速率阈值来最大化整体网络吞吐量。在这个方向上，遗传算法（GA）被证明是强大的和通用的方法，不仅提高了性能，但也降低了新兴的无线网络中的计算复杂性。数值研究强调了与基线RA方法相比的性能增益，特别是在未来5G网络中的高密度场景中。
2016-06-15 cs.NI
Sector-Based Radio Resource Allocation (SBRRA) Algorithm for Better Quality of Service and Experience in Device-to-Device (D2D) Communication
用户之间不断增加的内容共享导致无线数据流量大幅上升，迫使蜂窝网络经历适当的剧变。用于有效地支持基于邻近的应用的第五代网络（5G）的胜任技术是作为蜂窝网络基础的设备到设备（D2D）通信。到目前为止，对于在蜂窝网络中向D2D用户分配资源，已经取得了显著的进步，使得以协调的方式执行蜂窝和D2D用户之间的频谱资源的共享。在本文中，已经提出了一种用于向D2D对分配资源块的基于扇区的无线电资源分配（SBRRA）算法，其中，基于每个D2D对所要求的应用，以自适应的方式向每个D2D对分配资源块（RB）的数量。不同的应用根据其优先级需要不同数量的RB。该算法着重于在基站处使用扇区天线，以获得更好的性能和低复杂度。考虑到实时场景，进行了大量的仿真，以确保用户满意的服务质量（QoS）和体验质量（QoE）。通过与基于隐马尔可夫模型（HMM）的RB分配算法的比较，证明了该方案的有效性。
2018-01-21 cs.NI
Creating a Secure Underlay for the Internet
攻击者可以利用域间路由漏洞来拦截通信并危及关键Internet应用程序的安全。与此同时，安全路由解决方案的部署，如边界网关协议安全（BGPsec）和下一代网络的可扩展性，控制和隔离（SCION）仍然有限。我们如何利用新兴的安全路由骨干网并将其安全属性扩展到更广泛的互联网？我们设计并部署了一个架构来引导安全路由。我们的关键见解是抽象的安全路由骨干作为一个虚拟的自治系统（AS），称为安全骨干AS（SBAS）。虽然SBAS作为一个AS出现在Internet上，但它是一个联合网络，其中使用安全主干在参与者之间交换路由。SBAS在多个位置（称为接入点或PoP）为其客户的IP前缀发布BGP公告，允许来自非参与主机的流量路由到附近的SBAS PoP（然后通过安全骨干网路由到真正的前缀所有者）。通过这种方式，我们是第一个将联合安全非BGP路由骨干与BGP互联网集成在一起的公司。我们提出了一个现实世界的部署，我们的架构，使用SCIONLab模拟安全骨干网和PETRONIC框架，使BGP公告到互联网上。结合现实世界的攻击和互联网规模的模拟表明，SBAS大大降低了路由攻击的威胁。最后，我们调查网络运营商，以更好地了解最优治理和激励模式。
2022-06-15 cs.NI
Distributed Resource Allocation for Relay-Aided Device-to-Device Communication: A Message Passing Approach
蜂窝无线网络下的设备到设备（D2 D）通信是通过允许两个蜂窝设备之间的直接传输来改善用户体验和资源利用的有前景的概念。在本文中，网络辅助的D2 D通信的性能进行了研究，其中D2 D业务进行通过中继节点。考虑多用户多中继网络，我们提出了一种分布式解决方案的资源分配，以最大限度地提高网络的总速率。针对中继站的无线电资源分配问题，提出了一种优化算法。目标是在总功率约束下最大化端到端速率以及满足蜂窝和D2 D用户设备的数据率要求。由于资源分配问题的棘手性，我们提出了一种使用消息传递技术的解决方案，其中每个用户设备以迭代的方式向/从中继节点发送和接收信息消息，以实现最优分配。因此，计算工作量在所有用户设备和对应的中继节点之间分布。证明了该方案的收敛性和最优性，并概述了该方案在实际LTE-Advanced网络中的可能分布式实现。数值结果表明，存在距离阈值，当与D2 D对等体之间的直接通信相比时，超过该距离阈值时，中继辅助的D2 D通信显著地提高了网络性能，而端到端延迟略有增加。
2014-06-12 cs.NI
Power Allocation and Cooperative Diversity in Two-Way Non-Regenerative Cognitive Radio Networks
在本文中，我们研究了一个双跳块衰落认知无线电网络的性能与独立的，但不一定同分布（i.n.i.d.）Nakagami- $m$衰落信道。主网络由源和目的地组成。根据由两个源节点组成的次级网络是否具有用于协作的单个中继或多个中继从而采用用于协作的机会性中继选择以及两个源节点是否遭受主用户（PU）干扰，本文考虑两种情况，分别称为场景（a）和场景（b）。对于所考虑的频谱共享，所提出的系统的发射功率约束调整的干扰限制的主网络和主用户（PU）施加的干扰。新的分析得到了新的中断容量（OC）和平均符号错误概率（ASEP）的分析结果。特别地，对于场景（a），以封闭形式导出次级网络的OC和ASEP的紧下界。此外，实现了场景（a）的端到端OC的封闭式表达式。关于场景（b），以封闭形式导出次级网络的OC的紧下限。所有的分析结果证实了蒙特卡罗模拟方法。
2017-05-05 cs.IT cs.NI math.IT
Stability and Dynamic Control of Underlay Mobile Edge Networks
研究了移动边缘网络的稳定性和动态控制问题。首先，在信道状态信息充分的假设下，得到了多用户边缘网络的稳定域。这个结果提供了一个基准数字比较所提出的算法的性能。其次，提出了一种集中式联合流量控制和调度算法，以稳定边缘设备的队列，同时尊重核心接入点处的平均和瞬时干扰功率约束。该算法被证明是收敛到一个效用点任意接近的最大可实现的效用在稳定区域内。最后，更实际的实施问题，如分布式调度研究设计高效的调度算法，利用通信多样性。所提出的分布式解决方案利用迷你时隙的竞争解决方案，并实现一定比例的效用最佳点。分布式算法的性能下限确定解析。详细的仿真研究，以查明成本的移动边缘网络的分布式控制相对于集中式控制。
2018-03-26 cs.IT cs.NI math.IT
Beamforming in Secure Integrated Sensing and Communication Systems with Antenna Allocation
在本文中，我们考虑联合天线分配和发射波束成形设计的安全集成传感和通信（ISAC）系统。双功能基站（DFBS）的目标是安全地将消息传递到单天线接收器，同时检测潜在的窃听者。为了防止窃听，我们结合了专门的传感信号，故意降低对可疑目标的通信信号功率，以提高感知。我们优先考虑最大限度地减少发射和所需的传感和通信波束之间的匹配误差。我们的设计优化了DFBS的天线分配和波束形成，满足最小的保密率和功率约束。我们提出了基于交替优化的非凸设计问题的求解器。仿真结果表明，该天线分配方案显著提高了系统的安全性能.
2024-10-02 cs.NI
Distributed Resource Allocation for Relay-Aided Device-to-Device Communication Under Channel Uncertainties: A Stable Matching Approach
蜂窝网络下的无线设备到设备（D2 D）通信是改善用户体验和资源利用的有前景的概念。与传统的D2 D通信不同，在传统的D2 D通信中，附近的两个移动设备建立绕过基站的直接本地链路，在这项工作中，我们专注于中继辅助D2 D通信。当D2 D用户设备（UE）彼此远离和/或D2 D链路的质量对于直接通信不够好时，中继辅助传输可以增强D2 D通信的性能。考虑到无线链路中的不确定性，我们建立了一个中继辅助D2 D通信网络的模型，并分析了其性能，其中中继节点同时为蜂窝和D2 D用户提供服务。特别是，我们制定的无线电资源分配问题，在两跳网络，以保证数据率的UE，同时保护其他接收节点免受干扰。利用分时策略，我们提供了一个集中的解决方案下有界信道的不确定性。为了减少中继节点的计算负担，我们提出了一种分布式的解决方案，使用稳定的匹配，以一种有效的和计算成本低廉的方式分配无线电资源。数值结果表明，该方法的性能接近集中式最优解，并且存在距离裕度，超过该距离裕度，D2 D业务的中继提高了网络性能。
2015-08-06 cs.NI
Resource Allocation for Network-Integrated Device-to-Device Communications Using Smart Relays
随着未来移动网络中自治异构设备数量的增加，需要一种高效的资源分配方案来最大化网络吞吐量并实现更高的频谱效率。在本文中，网络集成的设备到设备（D2D）通信的性能进行了研究，其中D2D业务通过中继节点进行。制定了一个优化问题，用于分配无线电资源，以最大限度地提高端到端速率，以及在总功率约束下转换蜂窝和D2D用户设备的QoS要求。数值结果表明，存在距离阈值，当与D2D对等体之间的直接通信相比时，超过该距离阈值，中继辅助的D2D通信显著地改善了网络性能。
2013-11-04 cs.NI
Placement and Allocation of Communications Resources in Slicing-aware Flying Networks
网络切片在5G网络中作为一个关键组件出现，可以在共享的物理网络基础设施上使用具有不同性能要求的多种服务。主要的挑战在于确保无线覆盖和足够的通信资源以满足这些服务所要求的目标服务质量（QoS）水平，包括吞吐量和延迟保证。在灾难管理场景和户外庆祝活动等临时事件中，现有的无线基础设施可能会崩溃，无法提供足够的无线覆盖，或缺乏所需的通信资源，这一挑战会加剧。由无人机（UAV）组成的飞行网络作为一种随时随地提供按需无线覆盖和通信资源的解决方案而出现。然而，现有的解决方案大多依赖于尽力而为的网络。本文的主要贡献是SLICER，一种算法，使切片感知飞行网络中的通信资源的放置和分配。通过ns-3模拟进行的评估表明，SLICER可以满足目标的QoS水平，同时使用最小量的通信资源。
2021-12-13 cs.NI
Deep Reinforcement Learning for Distributed Uncoordinated Cognitive Radios Resource Allocation
Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院）
本文提出了一种新的深度强化学习为基础的资源分配技术的多智能体环境中提出的认知无线电网络，通过动态频谱接入（DSA）与主网络共存。在这项工作中提出的资源分配技术是分布式的，不需要与其他代理的协调。所提出的算法是第一个深度强化学习技术，其收敛到平衡的政策，可以显示在非平稳的多智能体环境中，通过共享的无线环境的无线电之间的不协调的动态交互的结果。此外，仿真结果表明，在有限的学习时间内，所提出的技术是能够找到的政策，产生的性能在3%的穷举搜索解决方案，找到最佳的政策，在近70%的情况下。此外，它表明，标准的单智能体深度强化学习可能无法实现收敛时，在非协调，耦合多无线电的情况下使用。
2020-03-06 cs.LG cs.NI stat.ML
Generalized Area Spectral Efficiency: An Effective Performance Metric for Green Wireless Communications
面积频谱效率（ASE）被引入作为量化蜂窝系统频谱利用效率的度量。与其他性能指标不同，ASE考虑了蜂窝系统的空间特性。在本文中，我们推广ASE的概念来研究任意的无线传输。具体来说，我们引入了受影响区域的概念来表征任意无线传输的空间属性。在定义受影响区域的基础上，定义了广义区域频谱效率（GASE）这一性能指标，用以量化空间频谱利用效率和无线传输的绿色性。在给出点对点传输的GASE性能评估后，分析了GASE在双跳中继传输、三节点协作中继传输和认知无线电传输等不同传输场景下的性能。我们推导出封闭形式的表达式，在瑞利衰落环境下的每个传输场景的GASE度量。通过数学分析和数值例子，我们表明，GASE度量提供了一个新的角度设计和优化的无线传输，特别是在发射功率的选择。我们还表明，引入中继节点可以大大提高无线系统的空间利用效率。我们说明，GASE度量可以帮助优化部署的认知无线电系统。
2014-02-13 cs.IT cs.NI math.IT
Power Allocation and User Assignment Scheme for Beyond 5G Heterogeneous Networks
无线网络中的频谱稀缺问题逐年变得突出和关键。虽然已经提出了几种有前途的解决方案来提供频谱稀缺的解决方案，但它们中的大多数都有许多相关的权衡。在这种情况下，一个新兴的想法涉及到利用认知无线电（CR）的未来异构网络（HetNet）。本文提供了两个有希望的候选人的婚姻（即，CR和HetNets）用于第五代（5G）无线网络。更具体地，已经提出并评估了用于多用户基于HLR的HetNet的联合功率分配和用户分配解决方案。针对这些网络中的限制因素，考虑了发射节点的个体功率和主网络的干扰温度保护约束。一个有效的解决方案是设计从对偶分解方法，其中最优的用户分配得到优化的功率分配在每个节点。仿真结果验证了所提出的优化方案相对于传统基线技术的优越性。
2019-10-25 cs.IT cs.NI eess.SP
D2D-U: Device-to-Device Communications in Unlicensed Bands for 5G and Beyond
实现附近移动设备之间的直接通信的设备到设备（D2 D）通信是一种有吸引力的附加组件，用于通过在5G系统中重用许可蜂窝频谱来提高频谱效率和用户体验。在本文中，我们提出使能非授权频谱中的D2 D通信（D2 D-U）作为上行链路LTE网络的一部分，以进一步扩大网络容量。基于感测的协议被设计为支持LTE和D2 D用户两者的未授权信道接入。我们进一步研究子信道分配问题，以最大化LTE和D2 D用户的总速率，同时考虑到他们对现有Wi-Fi系统的干扰。具体来说，我们制定的子信道分配作为一个多对多的匹配问题与外部性，并开发一个迭代的用户子信道交换算法。分析和仿真结果表明，所提出的D2 D-U方案可以显着提高系统的和速率。
2017-03-07 cs.NI cs.PF
Deep Reinforcement Model Selection for Communications Resource Allocation in On-Site Medical Care
University of Bremen（不来梅大学）
移动通信技术的更大能力使现场医疗保健能够以前所未有的规模相互连接。然而，将这些关键的、要求苛刻的任务嵌入到已经复杂的移动通信基础设施中证明具有挑战性。本文探讨了一个资源分配的情况下，调度程序必须平衡连接的用户之间的混合性能指标。为了完成这个资源分配任务，我们提出了一个调度器，自适应切换不同的基于模型的调度算法。我们利用深度Q网络来学习为给定情况选择调度范式的好处，结合模型驱动和数据驱动方法的优势。由此产生的合奏调度器是能够结合其组成算法，以最大限度地提高总效用成本函数，同时确保指定的高优先级用户的性能。
2022-01-25 cs.LG cs.NI
A Deep Learning Based Resource Allocation Scheme in Vehicular Communication Systems
在车辆通信中，小区内干扰和严格的延迟要求是具有挑战性的问题。针对混合车辆到车辆（V2V）和车辆到基础设施（V2I）通信，提出了一种联合频谱重用和功率分配问题。分别认识到V2I和V2V链路的高容量和低延迟要求，我们的目标是最大化容量和延迟要求的加权和。通过将原始问题分解为分类子问题和回归子问题，开发了基于卷积神经网络（CNN）的方法来获得关于频谱重用和功率分配的实时决策。数值结果进一步表明，所提出的CNN可以达到类似的性能穷举方法，而只需要其CPU运行时间的3.62%。
2019-03-10 cs.NI eess.SP
Power Distribution of Device-to-Device Communications in Underlaid Cellular Networks
设备到设备（D2D）通信最近已经作为无线蜂窝网络中的新型传输范例出现。D2D传输与通常的蜂窝连接同时发生，因此，控制给宏蜂窝用户设备（UE）带来的干扰至关重要。在本文中，我们考虑了一层D2D用户的上行链路传输，其作为传统蜂窝网络的中继来操作。利用基于随机几何的网络模型，推导出D2D发射功率的均衡累积分布函数（CDF）。考虑干扰受限和相对损耗环境的情况下，推导了功率CDF的闭合形式方程。最后，推导出功率分布的上界，并通过仿真验证了分析结果。
2015-11-15 cs.IT cs.NI math.IT
Decentralized Learning for Channel Allocation in IoT Networks over Unlicensed Bandwidth as a Contextual Multi-player Multi-armed Bandit Game
Bar-Ilan University（巴伊兰大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）；University of Houston（休斯顿大学）；Kyung Hee University（庆熙大学）
我们研究了一个分散的信道分配问题，在一个ad-hoc物联网网络的基础上授权给一个主要的蜂窝网络的频谱。在所考虑的网络中，IoT设备上贫乏的信道感测/探测能力和计算资源使得它们难以获取共享的多个信道的详细信道状态信息（CSI）。在实践中，主用户的传输活动的未知模式和时变CSI（例如，由于小规模衰落或设备移动性）也引起信道质量的随机变化。因此，去中心化物联网链路需要基于部分观测在线学习信道条件，同时不获取有关其未运行信道的信息。它们还必须在有限协调的情况下达成高效、无冲突的信道分配解决方案。我们的研究映射到一个上下文多人，多武装土匪游戏，并提出了一个纯粹的分散，三阶段的策略学习算法，通过试错。理论分析表明，所提出的方案保证物联网链路联合收敛到具有次线性（即，多对数）遗憾的是，相对于操作时间。仿真结果表明，它罢工之间的效率和网络的可扩展性与其他国家的最先进的分散式强盗算法相比，很好的平衡。
2021-07-01 cs.LG cs.MA cs.NI
Scalable Device-to-Device Communications For Frequency Reuse >> 1
基于邻近的应用正在成为快速增长的市场，这表明设备到设备（D2D）通信正在成为未来移动数据网的重要部分。我们提出了可扩展的准入和D2D通信蜂窝网络的功率控制方法，以增加频率资源的重用，从而提高网络容量，同时保持所有用户的QoS。所提出的方法的目的是在QoS约束下最大化D2D链路的数量，因此最大化网络频率重用，同时考虑多小区环境中不同级别的复杂度和可用信道状态信息（CSI）。仿真结果表明，采用D2D和所提出的多小区干扰协调和低功率传输方法，网络频谱效率可以提高10倍，同时可以保证较低的中断概率，为所有用户提供QoS。
2016-10-18 cs.IT cs.NI math.IT
Modeling and Analysis for Cache-enabled Cognitive D2D Communications in Cellular Networks
开发认知的缓存使能的设备到设备（D2D）通信下的多信道蜂窝网络是本文的主要重点。D2D对经由感测可用蜂窝信道来执行直接通信，从而绕过基站（BS）。考虑了动态服务，并采用随机几何方法对网络性能进行了评估。首先将节点位置建模为相互独立的泊松点过程，并给出了服务选择过程。在此基础上，提出了相应的层次关联和认知接入协议.在BS和D2D发射机处的队列的延迟和长度被进一步阐述，其中将请求到达和离开的业务动态建模为具有优先级的离散时间多服务器队列。此外，物理层和内容为中心的功能对系统性能的影响进行了联合调查，提供了一个有价值的见解。
2016-07-25 cs.IT cs.NI math.IT
Distributed Resource Allocation in 5G Cellular Networks
5G蜂窝无线系统将具有由宏小区、不同类型的授权小小区和D2 D网络组成的多层架构，以频谱高效的方式为具有不同服务质量（QoS）要求的用户提供服务。分布式资源分配和干扰管理是这种多层异构网络的基本研究挑战之一。在本章中，我们考虑基于多层正交频分多址（OFDMA）的蜂窝（例如，5G LTE-A）网络。特别是，我们提出了三种新的方法，分布式资源分配在这样的网络利用稳定的匹配，基于因子图的消息传递，和分布式拍卖的概念。我们说明了每一个关于一个实际的无线电资源分配问题的建模方案。特别地，我们考虑由宏基站（MBS）、一组小小区基站（SBS）和对应的小小区用户设备（SUE）以及D2 D用户设备（DUE）组成的多层网络。存在公共的无线电资源集合（例如，资源块[RB]）可用于网络层（例如，MBS、SBS和DUE）。SUE和DUE使用可用资源（例如，RB和功率电平），只要对宏层造成的干扰（例如，宏用户设备[MUE]）保持低于给定阈值。其次是建模工具的简要理论概述（例如，稳定匹配、消息传递和拍卖算法），我们提出了上述网络设置中资源分配问题的分布式解决方案。我们还提供了一个简短的定性比较方面的各种性能指标，如复杂性，收敛性，算法开销等。
2014-09-08 cs.IT cs.NI math.IT
Cognitive Connectivity Resilience in Multi-layer Remotely Deployed Mobile Internet of Things
Department of Electrical & Computer Engineering, Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院电气与计算机工程系）
本文提出了一种反馈驱动的自适应、自配置和健壮的覆盖网络框架，以应对远程地区缺乏传统通信基础设施的物联网需求，通过认知适应网络变化，确保空间分散智能设备的可靠连接。
2017-09-02 cs.NI cs.SY eess.SY
