徐勇军 谷博文 杨 洋* 吴翠先 陈前斌 卢光跃

①(重庆邮电大学通信与信息工程学院 重庆 400065)

②(西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室 西安 710121)

1 引言

设备与设备(Device-to-Device,D2D)通信技术通过复用蜂窝用户的频谱资源已成为一种新的分布式、协作通信方式[1–3]。该通信技术可以允许终端设备在没有基础网络设施的情况下，利用宏蜂窝小区频谱资源完成终端之间直接通信任务，是一种有效提高频谱效率、减小网络负担的新技术。D2D技术的引入，使得原本基于频谱共享的认知无线电动态资源分配变得更加复杂。另外，D2D技术的引入同时也导致同频干扰与用户间干扰增加。因此，如何设计有效的资源分配算法对提升D2D网络通信性能至关重要[4,5]。

目前，关于动态资源分配的研究主要集中在速率、能效提升两个方面。具体来讲，认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术可以动态监测频谱利用情况，并通过频谱共享方式机会式接入到主用户频谱，从而极大提高了无线频谱资源的利用率[6,7]。因此，认知无线电与D2D通信结合成为基于认知协作的新型通信方式，可以有效地复用蜂窝用户频谱，获得较好的信道复用增益，是未来第5代通信系统的关键技术。文献[8]利用博弈论研究了全负载多复用D2D蜂窝网络下功率分配问题。文献[9]利用几何注水方法研究了D2D用户总速率最大的资源分配问题，来降低算法计算复杂度。针对能量收集辅助的认知D2D网络，文献[10]通过联合优化功率分配、信道分配、用户配对来实现D2D用户总吞吐量最大。……