Power allocation technology for D2D communications

It is well known that mobile devices are usually not allowed to communicate with each other in the licensed cellular bandwidth and all communications take place through the base station. However, in some situations this becomes an expensive burden to the base station (BS). The technique of device-to-device (D2D) communications underlaying cellular networks addresses this problem and add benefits to resource utilization. Nevertheless, the issue of how to maximize the overall throughput of the network has become a problem. In this paper, we study power allocation for D2D underlaying a single-cell environment, where part of the devices is assumed to have the ability to exploit the D2D linking mode. So, the particle swarm optimization algorithm is presented in order to find the most efficient power for different users and get the maximum throughput from the network. Simulation results show that the presented approach has better performance compared with standard alternatives, as the greedy, random, and constant power approaches.

È noto che i dispositivi mobili di solito non sono autorizzati a comunicare tra loro nella banda cellulare concessa in licenza e tutte le comunicazioni avvengono attraverso la stazione base. Tuttavia, in alcune situazioni questo diventa un onere costoso per la stazione base (BS). La tecnica delle comunicazioni da dispositivo a dispositivo (D2D) nelle reti cellulari risolve questo problema e aggiunge vantaggi all'utilizzo delle risorse. Tuttavia, il problema di come massimizzare il throughput complessivo della rete è diventato un aspetto da considerare. In questa tesi, studiamo l'allocazione di potenza per D2D in un ambiente a cella singola, in cui si presume che una parte dei dispositivi abbia la capacità di sfruttare la modalità di collegamento D2D. Quindi, viene presentato l'algoritmo di ottimizzazione basato sulla tecnica “particle swarm” al fine di trovare la potenza più efficiente per diversi utenti e ottenere il massimo rendimento dalla rete. I risultati della simulazione mostrano che l'approccio presentato ha prestazioni migliori rispetto alle alternative standard, come l'approccio “greedy”, casuale e a potenza costante.