1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网和物联网技术的快速发展，移动通信网络正面临着前所未有的流量需求挑战。
为了满足未来5G及以后的移动通信网络对更高数据传输速率、更低延迟和更大连接密度的需求，D2D（Device-to-Device，设备到设备）通信技术应运而生。
D2D通信技术允许邻近设备之间直接进行数据传输，无需经过基站转发，能够有效提升频谱效率、降低端到端时延、提升网络容量和扩展网络覆盖范围，成为5G通信网络的关键技术之一。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，D2D通信资源分配与优化问题已成为国内外学术界和工业界的研究热点，并取得了一系列重要研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在D2D通信资源分配方面开展了大量研究工作。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容如下：
1.深入研究D2D通信技术原理、应用场景以及与5G通信网络的结合方式，分析D2D通信在5G网络中的优势和挑战，为后续资源分配与优化研究奠定基础。
2.构建面向5G通信网的D2D通信资源分配与优化模型，综合考虑系统吞吐量、用户公平性、功耗等关键性能指标，并结合5G网络架构特点和D2D通信需求，设计合理的约束条件。
3.研究基于优化算法的D2D资源分配策略，包括传统资源分配算法（如贪婪算法、匈牙利算法等）、基于博弈论的资源分配算法、基于机器学习的资源分配算法等，分析不同算法的优缺点和适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和数值计算相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解D2D通信、5G通信网络、资源分配与优化等方面的最新研究进展，为本研究提供理论基础。
2.模型构建与算法设计阶段：针对D2D通信资源分配与优化问题，建立相应的数学模型，并设计基于优化算法的资源分配策略。
3.仿真实验阶段：搭建仿真平台，对所提出的算法进行仿真验证，比较不同算法的性能表现，并分析关键参数对系统性能的影响。
5. 研究的创新点
本选题的创新点在于：
1.针对5G通信网络的特点，构建更加贴合实际应用场景的D2D通信资源分配与优化模型，综合考虑系统吞吐量、用户公平性、功耗等多个性能指标。
2.研究基于机器学习的D2D资源分配算法，利用机器学习算法强大的学习能力，自适应地调整资源分配策略，进一步提升系统性能。
3.通过仿真实验，对不同资源分配算法进行性能比较，分析关键参数对系统性能的影响，为实际应用提供参考。
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] 刘彬,王尚义,李秀萍.5G异构网络中基于D2D通信的资源分配算法[J].计算机应用研究,2019,36(07):2105-2108 2113.
[2] 张健,陈旭,黄培.D2D通信资源分配技术研究综述[J].通信学报,2019,40(08):1-17.
[3] 赵宇,彭木根,李建东,等.5G网络中基于D2D通信的资源分配算法[J].电子与信息学报,2018,40(12):2955-2963.
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