【摘 要】
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随着汽车工业和通信技术的发展,车联网技术的研究受到越来越多的关注。终端直通（Device-to-Device,D2D）通信技术作为5G的重要组成部分,允许近距离的终端设备复用现有蜂窝网络资源进行直连通信,具有高吞吐量、低时延的优点。因此在车辆通信中引入D2D技术不仅能够满足用户对通信质量的高要求,还可以有效提升频谱资源利用率。然而在车辆D2D通信系统中,由于资源的复用,通信过程中会产生大量的同频干
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随着汽车工业和通信技术的发展,车联网技术的研究受到越来越多的关注。终端直通（Device-to-Device,D2D）通信技术作为5G的重要组成部分,允许近距离的终端设备复用现有蜂窝网络资源进行直连通信,具有高吞吐量、低时延的优点。因此在车辆通信中引入D2D技术不仅能够满足用户对通信质量的高要求,还可以有效提升频谱资源利用率。然而在车辆D2D通信系统中,由于资源的复用,通信过程中会产生大量的同频干扰,并且在车辆用户间距离过远或者信道质量较差的情况下,D2D通信技术的性能将会有所降低。因此,本文致力于研究车辆D2D通信资源分配和中继选择两方面的问题,提出适用于车辆间的D2D通信策略,进一步优化车辆D2D通信系统的性能。本文的主要工作如下:1、针对车辆D2D用户和蜂窝用户共存网络中存在的干扰问题进行了深入的研究,并提出了一种资源分配算法,该算法在保障原有蜂窝用户通信质量的前提下,以提升车辆D2D系统总吞吐量为目标。首先根据距离约束筛选掉远离基站的蜂窝用户,保护小区边缘蜂窝用户的通信质量,其次通过设置信干躁比阈值的方式来保护非边缘蜂窝用户的通信质量,最后采用改良匈牙利算法进行0-1指派。通过仿真分析,所提出的算法在车辆D2D通信总速率和加速算法执行方面具有良好性能。2、针对车辆D2D通信高可靠性的要求,提出了一种基于社交网络结合贪心策略的中继选择算法,该算法以中断概率最小化为目标。在车辆端引入社交网络模型,通过物理传输距离和社交关系强度阈值的双重筛选来降低D2D中继节点探测成本,进而采用贪心策略分别为每一对车辆用户分配最优中继节点,以局部最优化求得全局最优化。仿真结果表明,所提出的中继选择算法不仅能够减少中继节点探测数量,还可以有效降低系统中断概率。3、基于Java编程语言设计并开发了一款服务于基站后台管理人员的可视化系统,用于直观的展示本文所提出的资源分配算法和中继选择算法执行后的结果,并可以作为中继选择过程中社交关系的数据来源之一。此外,通过编程对算法进行实现,完成方法的封装与测试。
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