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摘 要：动态分析待接入D2D用户对的业务需求，结合蜂窝用户的资源占用情况，对系统可利用资源进行统一评估。计算出待接入D2D用户对的分级评估值，结合阈值参数，差异化区分出 3种分级控制场景。最后，采用 Matlab工具对本算法和之前的模糊聚类算法（包括功控及无功控）进行了仿真对比验证。结果表明，本算法在接入次数累计分布及系统容量等方面有着更均衡的性能提升。
关键词：5G；D2D；分级控制；模糊聚类；资源分配
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.01.007
概述
设备到设备（Device-to-Device，D2D）通信网络是一种异构的通信网络，它通过共享蜂窝小区的信道资源来增加5G等系统的容量，从而能够有效提升频谱效率和吞吐量，减轻基站的负载，为大规模网络的零延迟通信，以及终端的海量接入开辟了一条新的途径。但由于D2D复用系统频谱资源，因此会带来严重的同频干扰。在D2D通信中，干扰抑制是一项非常重要的技术，它对于保障系统性能及通信服务质量起着至关重要的作用。为此，文献［2］研究了 WLAN 下的D2D通信，提出了一种频谱队列的干扰管理算法，但仅限于单小区。文献［3］利用图着色理论提出了一种新的干扰协调频谱资源分配算法，可实现信道资源在多个 D2D 用户对间的多重复用，提高了用户公平性，但算法复杂度较高。文献［4］则基于樽海鞘群算法的D2D 资源分配策略，在保证用户最低速率需求的前提下能够使系统能量效率达到最大，但同样仅限于单小区。文献［5］研究了一个蜂窝用户的载波资源如何被多个 D2D 用户对使用，简化了干扰模型，具备较好的收敛性。类似的 D2D 信道资源分配算法研究还包括文献［6-8］。这些算法均为在保证 D2D用户资源分配公平性的同时如何提升系统性能的研究提供了宝贵的经验。此外，D2D通信中的功率控制问题也值得关注。功率优化可以为 D2D 用户对提供最佳的链路复用策略，从而在降低干扰的同时，为 D2D 用户选择最优的资源分配策略。D2D 通信中的功率控制算法目前在模糊聚类功率控制（FCM-PC）和模糊聚类无功控（FCM-NPC）中体现的相对比较多。
然而，以上干扰及功率控制技术需要考虑动态信道资源复用，会相应增加系统的操作复杂度，从而增加系统负荷，影响系统的资源利用率。为此，本文提出一种基于分级控制的D2D资源分配方法（5G Hierar?chical Control based Device-to-Device Resource Allocation algorithm without power control，HCT-NPC），从分析新接入D2D用户对的接入模型入手，根据其与各蜂窝用户的相对位置，核算两者在干扰环境下的业务申请质量。根据新接入D2D用户对在不同时刻的吞吐量，测算其分级控制评估值，并合理地划分成不同的分级控制区间，差异化地为该D2D用户对分配合理的信道资源，以达到在弱化干扰的同时不额外增加5G系统的负荷，进而最大化提升5G系统的频谱资源利用率和系统性能。
