蜂窝网络d2d技术中模式选择机制的优化设计

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1、—－，，．￣ｒ‘ｉ—１■（Ｗ■山密级：公开学校代码：１０００４如Ｉ交妥＾麥ＢＥＩＪＩＮＧＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕ｄ：学位论文蜂窝网络Ｄ２Ｄ技术中模式选择机制的化化设计作者姓名邱奕如若塌学科专业通信与信息系统＂－Ｉ巧指导教师雷蕾教授．Ｉ培养院系电子信息工程学院．？顯觸聯志觀壽ｔ如《道乂攀硕：ｔ学位论文蜂窝网络Ｄ２Ｄ技术中模式选择机制的优化设计ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＤｅｓｉｇｎｏｆＭｏｄｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉ

2、ｓｍｆｏｒＤ２ＤＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｌａｉｎＣｅｌｌｕｌａｒＮｅｔｗｏｒｋｓｙｇ作者：师奕如导师：雷蕾北京交通大学２０１６年３月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编Ｗ供查阅和借阅。同意学校向国家有关部ｎ或化构送交论文的复印件和磁盘。学校可レッ为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服

3、务和交换服务。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名；导师签名：〇签字曰期：年＾月２签字曰期阳：：１／＾年＾月之个曰学校化码：１０００４密级：公开北京交通大学硕±学位论文蜂窝网络Ｄ２Ｄ技术中模式选择机制的优化设计ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＤｅｓｉｇｎｏｆＭｏｄｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｓｍｆｏｒＤ２ＤＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｌａｉｎＣｅｌｌｕｌａｒＮｅｔｗｏｒｋｓｙｇ作者姓名：师奕如学号：１３１２００８４导师姓名：雷蕾

4、职称：教授：学位类别：工学学位级别硕±：通信与信息系统研究方向学科专业：无线通信与专用移动通信北京交通大学２０１６年３月ｉ致谢本论文的工作在我的导师雷蕾教授的悉屯、指导下完成，雷老师严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的影响与帮助。在科研工作方面，雷老师言传身教给予我许多指导与鼓励，使我养成了良好的工作习惯，提高了科研能力，获得了巨大的进步与成长。在生活上，也给予了我很大的关也和帮助。在此衷必感谢、雷老师在研巧生学习期间对我的关屯和指导！在平日科研工作和论文撰写期间，师妹和

5、班级同学给予了我热情的帮助，在一此、直在我身边关屯！，诚擎感谢帮助我的同学、朋友一最后，感谢直レ！ッ来支持和鼓励我的家人，给我不断前进的动力ｉｉ北京交通大学硕±学位论文摘要摘要，随着移动终端的飞速发展与普及，Ｗ及数据业务量的迅猛增长传统的无线Ｄ２Ｄ（Ｄｅｖ－ｔ－蜂窝通信面临着巨大的挑战。在蜂窝网络引入ｉｃｅｏＤｅｖｉｃｅ）技术可Ｗ提高系统的频谱效率和系统容量，Ｄ２Ｄ通信在未来无线通信研究中扮演着，因此越来越重要的角色。然而，引入Ｄ２Ｄ技术的蜂窝网络其用户干扰场景发生了根本一性变化，新型

6、资源控制的设计为重点研究方向，其中，模式选择为关键技术之。目前，大部分关于Ｄ２Ｄ通信技术的研究都是基于无限积压业务模型，本论文基于更为实际的分组级动态业务模型，主要对蜂窝网络Ｄ２Ｄ通信的模式选择机制进行了研巧。在采用正交频分复用接入（ＯｒｔｈｏｇｏｎａｌＦｒｅｑｕｅｎｃｙＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｌｅｘｉｎｐｇＡｃｃｅｓｓ：ＯＦＤＭＡ）技术的蜂窝系统中引入Ｄ２Ｄ通信技术，将模式选择与资源分配问题相结合，研究在丢包率限制条件下最小化系统时延的最优化问题。Ｗ排队论、马尔科夫决策过程等作为理论工具，建立

7、系统排队模型，并在此基础上建立模式一一选择机制的随机优化模型马尔科夫决策模型，将提出的约束性最优化问题建模成为无限平均回报的约束性马尔科夫决策（ＩｎｆｉｎｉｔｅＡｖｅｒａｇｅＲｅｗａｒｄＣｏｎｓｔｒａｉｎｔＭａｒｋｏｖＤｅｃｉｓｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓ）模型。基于建立的无限平均回报的约束性马尔科夫决策模型，在模型求解时，首先通过拉格朗日乘子法（ＬａｇｒａｎｇｉａｎＭｕｌｔｉｐｌｉｅｒＭｅｔｈｏｄ）将约束性马尔科夫决策（ＣｏｎｓｔｒａｉｎｔＭａｒｋｏｖＤｅｃｉｓｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓ：ＣＭ

8、ＤＰ）模型转化为非约束性马尔科夫决策（ＭａｒｋｏｖＤｅｃｉｓｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓ：ＭＤＰ）模型。由于所建立的马尔科夫决策模型面临着＂维数＂灾难问题，本论文介绍了等效Ｂｅｌｌｍａｎ方程对系统状态空间进行化简；引一入了线性近似方法对值函数进行线性近