1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网和物联网的快速发展，移动数据流量呈爆炸式增长，对无线通信网络容量和用户体验提出了更高的要求。
为了应对这一挑战，第五代移动通信技术（5G）应运而生。
5G引入了许多新技术，其中之一就是设备到设备（Device-to-Device,D2D）通信。
2. 本选题国内外研究状况综述
#国内外研究现状综述D2D通信资源分配作为5G研究热点，近年来国内外学者进行了大量研究，取得了丰硕成果。
1. 国内研究现状
国内学者在D2D通信资源分配方面展开了深入研究，并取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#主要内容本研究将针对5G通信网络中D2D通信资源分配与优化问题展开深入研究，主要内容包括：
1.5GD2D通信系统建模:构建5G网络下D2D通信系统模型，分析D2D通信特点、资源分配需求和面临的挑战，为后续研究奠定基础。
2.D2D通信资源分配关键技术研究:深入研究D2D通信资源分配关键技术，包括但不限于功率控制、模式选择、干扰管理等，分析其对系统性能的影响。
3.基于优化算法的D2D通信资源分配算法设计:针对不同的优化目标，例如最大化系统吞吐量、最小化传输延迟、提升频谱效率等，设计基于优化算法的D2D资源分配方案。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段:深入研究5G通信网络架构、D2D通信技术原理、资源分配理论和优化算法等相关理论知识，分析D2D通信资源分配的特点、挑战和关键技术，为算法设计奠定理论基础。
2.算法设计阶段:针对不同的优化目标和应用场景，设计基于优化算法的D2D资源分配方案，例如基于凸优化的资源分配算法、基于机器学习的资源分配算法等。
在算法设计过程中，需要考虑系统复杂度、公平性、收敛性等因素。
5. 研究的创新点
本研究致力于探索面向5G通信网络的D2D通信资源分配与优化方法，预期取得以下创新性成果：
1.提出基于XX算法的D2D资源分配方案:针对现有D2D资源分配方案存在的不足，例如系统复杂度高、公平性难以保障等问题，将引入XX算法，设计一种高效、低复杂度、公平的D2D资源分配方案，提高系统吞吐量、降低传输延迟、提升频谱效率。
2.构建基于XX模型的D2D资源分配框架:针对5G网络复杂多变的特点，将构建基于XX模型的D2D资源分配框架，该框架能够有效地描述D2D通信与蜂窝通信之间的干扰关系，为资源分配提供更准确的依据。
3.面向6G的D2D资源分配方法研究:展望未来6G通信网络发展趋势，探讨6G网络新特征对D2D资源分配的影响，并在此基础上，研究面向6G的D2D资源分配方法，为未来D2D通信技术发展提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 孙震,李战明,张敏.5G异构网络中基于Q学习的D2D资源分配算法[J].电子与信息学报,2021,43(11):3035-3042.
[2] 刘洋,李晓峰,金石.5G网络中基于用户QoE的D2D通信资源分配方法[J].北京邮电大学学报,2020,43(06):101-107.
[3] 陈宇航,张鹏,黄永明.5G蜂窝网络中基于干扰抑制的D2D资源分配[J].通信学报,2019,40(08):101-110.
