基于随机几何和社交网络理论的D2D通信技术研究

Cellular-controlled Device-to-Device (D2D) communications can improve the spectrum efficiency and reduce energy consumption, therefore it has been considered as one of the key techniques for the fifth generation of mobile communication systems (5G, also called IMT-2020 ). The trends of D2D communications toward 5G would include: (1)Optimized Energy Efficiency(EE); (2)Cooperative D2D mechanisms under untra-dense mobile terminal (MT) distributions; (3)Mobile Social Networks (MSN)-based D2D communication algorithms. Energy efficiency-oriented D2D optimization has not been well investigated in the literature, existing research in cooperative D2D communications seldom includes multi-cell interferences, while not much D2D investigation has been fulfilled on MSNs. This project will utilize stochastic geometry, social network theory and game theory to analyze the performance and optimize the algorithm design for D2D communications under the 5G mobile systems. We will first build up the general models of mobile terminal distributions and interferences in 5G multi-cell environment using Poisson point process. Secondly we will optimize the D2D interference mitigation and resource allocation algorithms to maximize the system energy efficiency considering both transmit power and circuit power, and then derive the optimal D2D cooperation mechanism by comparing the interference level and performance of both cooperative and non-cooperative transmissions. Finally we will combine the physical element of multi-hop D2D communications and the MSN model to design MSN-oriented cooperative D2D transmission schemes, and make performance evaluation and simulation validations for all the above work.

移动蜂窝网络控制下的D2D通信是第五代移动通信系统的关键技术之一。面向5G的D2D技术发展具有以下三个趋势：(1)优化能量效率；(2)在移动终端密集分布下的协作D2D通信机制优化；(3)基于社交网络优化D2D通信设计。现有的D2D研究很少针对能量效率优化，在D2D协作中继选择中不考虑多小区干扰模型，利用社交网络的D2D研究更是刚刚开始。本课题将采用随机几何、社交网络理论和博弈论等理论工具对第五代移动蜂窝网络中的D2D通信进行性能分析和算法设计。首先利用随机几何方法建立多蜂窝小区下的移动终端分布和干扰的一般性模型，然后基于能量效率、同时考虑发送能量及电路能量来优化D2D干扰协调与资源分配算法，通过对非协作与协作D2D传输的干扰和性能对比分析导出最优的协作D2D算法，最后综合多跳D2D网络的物理因素和社交网络模型设计协作D2D传输机制，并对所设计的算法进行理论上的性能分析和仿真验证。

移动蜂窝网络控制下的D2D通信是第五代移动通信系统的关键技术之一。面向5G的D2D技术发展具有以下三个趋势:(1)优化能量效率;(2)在移动终端密集分布下的协作D2D通信机制优化;(3)基于社交网络优化D2D通信设计。本项目的研究目标是，以空间随机几何、社交网络理论、图论、博弈论等理论为工具，对多蜂窝小区中的D2D和蜂窝链路的多重干扰进行建模，面向第五代移动通信场景进行性能分析，分别得出能量效率最优的D2D通信资源分配方式，密集D2D协作通信中的干扰协调和中继选择联合优化策略，以及结合社交网络原理的（社交信任和互惠激励）D2D协作机制。首先，我们在单跳D2D通信的模型中，提出使用隔离区的方法来限制蜂窝用户和D2D用户的位置分布以减小网络中的干扰。通过合理配置隔离区域大小、同一信道上D2D通信对数目等系统参数，可使系统的能量效率达到最优。然后我们分析了协作D2D通信的三种不同的中继选择策略:全中继选择策略、角度选择策略和基于距离选择策略，把中继选择策略和D2D发现机制相结合，并进一步研究了采用能量收集来激励DUE加入协作中继的方法。之后，本课题采用了基于社交历史的综合打分机制和合同理论两种工具解决D2D通信在提供内容共享、协作中继等应用方面的激励机制问题。综合打分机制不仅考虑可提供内容共享的终端的当前传输速率等情况，还考虑其内容共享的历史记录，从而达到长期激励用户的目的。为了解决激励机制实施中的信息不对称问题和道德风险问题，我们通过使用信号博弈理论，考虑信道质量、距离、价格等因素综合设计合同中的类型;并通过信号发送揭示这些私有信息，实现了最优的合同设计。.综上所述，本课题在密集D2D通信的干扰控制、基于能量效率的D2D协作中继通信、结合社交的D2D协作通信、以及内容共享的激励机制设计方面取得了丰富的成果。特别地，本课题开发了基于区块链的D2D激励机制软件平台和相应专利，这些成果对于D2D通信在实践中的推广具有重要价值。

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