无线通信技术快速发展,终端设备不断增多,为缓解这一现象,提升系统网络容量,针对车联网蜂窝D2D(device to device)通信资源分配问题,提出了一种最大化频谱资源利用率分配算法。该算法以最大化频谱资源利用率为优化目标,在满足车联网通...无线通信技术快速发展,终端设备不断增多,为缓解这一现象,提升系统网络容量,针对车联网蜂窝D2D(device to device)通信资源分配问题,提出了一种最大化频谱资源利用率分配算法。该算法以最大化频谱资源利用率为优化目标,在满足车联网通信的基本服务质量(quality of service,QoS)下,通过V2V(vehicle to vehicle)和V2P(vehicle to people)共享信道资源来提高频谱资源利用率。首先利用信道状态信息定义的链路增益因子为终端用户找到潜在的通信链路集合;然后证明终端用户复用链路资源时功率分配问题为一个凸优化问题,利用凸优化理论求得最优传输功率;随后求解最优的信道匹配问题,此问题为多对一的加权匹配问题,为降低算法复杂度用KM(Kuhn Munkres)算法来求解。仿真结果表明,所提算法较其他算法能够有效地提升系统吞吐量、提高频谱资源利用率、提升网络性能,优化车联网通信资源分配问题。展开更多
为了缓解5G授权频谱资源短缺的问题,使用非授权频谱成为重要的解决方案。随着电力终端的大规模接入,面向电力业务保障的NR-U(NR in unlicensed spectrum)与Wi-Fi频谱共享成为重要的研究热点。首先,提出了一种NR-U上行传输机制,在保障Wi...为了缓解5G授权频谱资源短缺的问题,使用非授权频谱成为重要的解决方案。随着电力终端的大规模接入,面向电力业务保障的NR-U(NR in unlicensed spectrum)与Wi-Fi频谱共享成为重要的研究热点。首先,提出了一种NR-U上行传输机制,在保障Wi-Fi用户平均速率的同时实现了电力业务终端的数据上行传输。此外,还提出了联合传输时间和子载波分配(joint transmission time and subcarrier allocation,TTSA)的资源优化算法,以保障各类型电网业务的服务质量(quality of service,QoS),并最大化终端的总速率。将该优化问题解耦,使用近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)为终端分配子载波。仿真结果表明,与已有算法相比,提出的TTSA资源优化算法在保障电力业务QoS和最大化终端总速率方面性能优越。展开更多
文摘无线通信技术快速发展,终端设备不断增多,为缓解这一现象,提升系统网络容量,针对车联网蜂窝D2D(device to device)通信资源分配问题,提出了一种最大化频谱资源利用率分配算法。该算法以最大化频谱资源利用率为优化目标,在满足车联网通信的基本服务质量(quality of service,QoS)下,通过V2V(vehicle to vehicle)和V2P(vehicle to people)共享信道资源来提高频谱资源利用率。首先利用信道状态信息定义的链路增益因子为终端用户找到潜在的通信链路集合;然后证明终端用户复用链路资源时功率分配问题为一个凸优化问题,利用凸优化理论求得最优传输功率;随后求解最优的信道匹配问题,此问题为多对一的加权匹配问题,为降低算法复杂度用KM(Kuhn Munkres)算法来求解。仿真结果表明,所提算法较其他算法能够有效地提升系统吞吐量、提高频谱资源利用率、提升网络性能,优化车联网通信资源分配问题。
文摘为了缓解5G授权频谱资源短缺的问题,使用非授权频谱成为重要的解决方案。随着电力终端的大规模接入,面向电力业务保障的NR-U(NR in unlicensed spectrum)与Wi-Fi频谱共享成为重要的研究热点。首先,提出了一种NR-U上行传输机制,在保障Wi-Fi用户平均速率的同时实现了电力业务终端的数据上行传输。此外,还提出了联合传输时间和子载波分配(joint transmission time and subcarrier allocation,TTSA)的资源优化算法,以保障各类型电网业务的服务质量(quality of service,QoS),并最大化终端的总速率。将该优化问题解耦,使用近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)为终端分配子载波。仿真结果表明,与已有算法相比,提出的TTSA资源优化算法在保障电力业务QoS和最大化终端总速率方面性能优越。
