蜂窝网络中D2D通信系统的性能分析与优化

摘要

随着智能通信设备的不断普及，移动数据流量呈爆炸性增长趋势，下一代通信系统将面临的挑战将更加艰巨。D2D（Device-to-Device）通信作为第五代移动通信的关键技术之一，不但可以改善系统频谱效率，扩大基站覆盖范围，还可以提升系统容量。现阶段内容服务不断发展，人们对内容共享的需求越来越普遍，将内容缓存机制引入到蜂窝网络和D2D混合网络中，可以有效实现内容传输冗余减少，网络容量提升等目标。考虑到现有的维纳模型无法准确分析蜂窝异构网络的性能，因此本文将空间泊松点过程引入到D2D异构网络中，为分析复杂的异构网络性能提供了一条便捷途径。 本文研究了内容共享场景中的激励机制和选择算法，并结合空间泊松点过程对内容共享场景中的性能指标做了推导，另外更加具体地分析了异构网络中D2D通信的性能。内容如下： （1）在D2D内容共享场景中，提出了用户选择算法和激励机制。选择算法是结合用户设备的剩余电量和传输速率，从备选的内容提供者中选择最佳的提供者作为D2D发送端。激励机制是为了鼓励内容提供者积极参与到内容共享中，基站给提供者报酬，报酬的多少由传输速率来确定，在上述机制下本文推导了最优发射功率和最合适的报酬价格。仿真结果显示基于报酬的激励机制不但增大了用户和基站的收益，还提升了传输速率。 （2）在具有缓存功能的D2D网络场景下，提出一种新的干扰模型，并对系统性能进行了分析。新的干扰模型是结合空间泊松点过程和随机几何理论构建的，内容缓存者通过D2D网络向请求者发送内容时，接收端受到的干扰一方面来自缓存有目标内容的其他D2D发送端，另一方面来自未缓存目标内容的D2D发送端。基于提出的模型，本文分析了缓存命中率，传输成功率和缓存服务请求密度。仿真结果验证了理论分析的准确性，并表明本文中所构建模型的传输成功率好于现有模型。 （3）在多小区和多个潜在D2D对的网络系统中，提出了基于两种隔离区的系统模型，利用空间泊松点为系统建模，并采用随机几何理论对网络系统进行了分析。其中一个隔离区的构建是为了减少基站产生的干扰，另一个的构建是为了减少其他D2D发送端产生的干扰。基于上述系统模型的介绍，本文推导了D2D对的覆盖概率，同时假定处于激活状态的D2D发送端与其对应接收端之间距离为固定值的场景下推导了区域频谱效率闭合式的下界。仿真结果验证了推导结果正确性，并说明同时考虑两种隔离区的模型可以显著提高D2D链路的覆盖率。

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