發(fā)布時(shí)間：2020-03-20 11:20

【摘要】：隨著智能終端的普及以及移動(dòng)業(yè)務(wù)的爆炸性增長(zhǎng),給傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)帶來了非常沉重的負(fù)擔(dān),如頻譜資源短缺、基站負(fù)荷過重以及通信鏈路堵塞等,由此,D2D(Device-to-Device)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。設(shè)備發(fā)現(xiàn)和資源分配作為D2D通信系統(tǒng)的重要技術(shù),受到了極大地關(guān)注。但是現(xiàn)有的D2D通信的設(shè)計(jì)和優(yōu)化大多都是根據(jù)物理域的各種條件制定的,并沒有考慮社交域的影響。一般來說,通信設(shè)備都由用戶攜帶,用戶通過社交行為會(huì)自發(fā)形成相對(duì)穩(wěn)定的社交關(guān)系(朋友,同事等)。這些社交關(guān)系在某種程度上會(huì)影響人們的通信行為。因此,為了進(jìn)一步提高D2D通信系統(tǒng)的性能,將社交網(wǎng)絡(luò)與D2D通信結(jié)合成為新的研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)與D2D通信系統(tǒng)的結(jié)合,做了以下三個(gè)方面的研究,包括對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的介紹與分析,基于社交屬性的設(shè)備發(fā)現(xiàn)和基于社交屬性的資源分配研究,主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1、在對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的分析中,通過對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中現(xiàn)有社交屬性進(jìn)行分析,將社交網(wǎng)絡(luò)中的社交屬性分為局部屬性和全局屬性。局部屬性包括通信間隔、通信持續(xù)時(shí)間和社交內(nèi)容,全局屬性包括中心度和社區(qū)。此外,利用pajek軟件對(duì)真實(shí)社交數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化分析仿真,得到社交網(wǎng)絡(luò)的可視化圖形,并進(jìn)一步分析了社交網(wǎng)絡(luò)中各社交屬性對(duì)設(shè)備發(fā)現(xiàn)和資源分配可能帶來的有益影響。2、在基于社交屬性的設(shè)備發(fā)現(xiàn)方案的研究中,針對(duì)現(xiàn)有方案存在的不安全性和忽視用戶個(gè)人意愿等問題,本文提出了一種基于社交屬性的設(shè)備發(fā)現(xiàn)方案。通過利用社交網(wǎng)絡(luò)中的社交屬性和用戶的通信歷史記錄計(jì)算用戶之間的信任度、相似度和每個(gè)用戶的中心度,然后用效用函數(shù)將上面三個(gè)準(zhǔn)則統(tǒng)一起來,設(shè)定合適的閾值,將效用函數(shù)值比設(shè)定閾值大的用戶作為目標(biāo)用戶的侯選用戶,最后目標(biāo)用戶在候選用戶中進(jìn)行對(duì)等發(fā)現(xiàn)。通過仿真對(duì)比,可以看出提出的基于社交屬性的設(shè)備發(fā)現(xiàn)方案可以有效提高設(shè)備發(fā)現(xiàn)率和D2D鏈路安全性。3、在基于社交屬性的資源分配研究中,考慮到現(xiàn)有方案沒有考慮用戶之間復(fù)雜的社交關(guān)系,并不能最大化通信系統(tǒng)的整體效用,提升系統(tǒng)的吞吐量,本文提出了一種基于社交屬性的資源分配方案,通過利用用戶的中心度和社交關(guān)系度將D2D用戶分為不同的用戶組,中心度作為選擇不同組核心用戶的準(zhǔn)則,其他用戶根據(jù)與核心用戶社交關(guān)系的強(qiáng)度分到不同的組里,然后將每一個(gè)D2D小組看成是一個(gè)整體,來復(fù)用蜂窩網(wǎng)絡(luò)中用戶的頻譜資源。假設(shè)每一個(gè)蜂窩用戶只能和一個(gè)D2D小組共享資源,計(jì)算每種復(fù)用方案下D2D用戶和蜂窩用戶的傳輸速率之和,并根據(jù)“傳輸速率最大”原則進(jìn)行資源分配,不僅保證了用戶的通信質(zhì)量,而且能夠提升系統(tǒng)的吞吐量,最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明了所提出的基于社交網(wǎng)絡(luò)的資源分配方案能有效提高系統(tǒng)的吞吐量。
【圖文】：

研究社區(qū)信息對(duì)通信系統(tǒng)的性能會(huì)有一定的改善。社區(qū)作為社交網(wǎng)絡(luò)的重要結(jié)構(gòu)，對(duì)于社區(qū)檢測(cè)的研究十分重要，，也受到了廣泛的關(guān)注。在網(wǎng)絡(luò)通信容量爆炸式增長(zhǎng)的時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的類型也更加復(fù)雜，因此網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)成為了目前的熱點(diǎn)問題之一。社交網(wǎng)絡(luò)由節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)之間的邊構(gòu)成，從這個(gè)角度出發(fā)，很多學(xué)者們提出了基于節(jié)點(diǎn)或者邊特性的社區(qū)結(jié)構(gòu)算法，這些算法分別通過節(jié)點(diǎn)或者邊的某一種度量值為依據(jù)，逐步探索出社交網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)，常見的社區(qū)檢測(cè)算法有 K-L 算法[39]和 GN 算法[40]。3.4 社交網(wǎng)絡(luò)的可視化為了得到對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可視化分析，本文采用一個(gè)真實(shí)的數(shù)據(jù)集作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，有很多免費(fèi)并且公開的用戶真實(shí)社交數(shù)據(jù)集，為了使整個(gè)用戶的社交關(guān)系更加可視化，我們利用數(shù)據(jù)分析工具 pajek 進(jìn)行真實(shí)數(shù)據(jù)仿真，生成了可視化的社交網(wǎng)絡(luò)圖。如圖 3.2 所示。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN929.5

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本文編號(hào)：2591707