两跳多中继网络中改进的前向放大中继策略

单源单宿多中继多天线系统中,中继总功率受限的最大化系统传输速率问题为非凸优化问题.针对此问题分别提出TFSA (Target Function Simplified Algorithm)和CCSA（Constrain Conditions Simplified Algorithm）两种优化算法.TFSA通过缩放信道矩阵与其共轭转置矩阵乘积的特征值使此问题成为凸优化,并使用传统凸优化方法获得其最优数值解;CCSA通过缩小此优化问题的约束集并转换自变量使之成为凸优化,再利用拉格朗日算法获得其解析解,能够实现算法复杂度和系统性能的折衷.实验仿真表明,TFSA算法能逼近最优算法实现的系统性能; CCSA与已有算法比较获得了一定的速率增益,且实现复杂度低.     

一种基于延时信道状态信息的MIMO-OFDM系统自适应功率分配算法

在基于正交频分复用的多输入多输出（multiple-input-multiple-output-orthogonal frequency divided multiplexing,MIMO-OFDM）系统中,适当的功率分配方案能够显著提高系统吞吐量,但是其复杂度往往较高。研究MIMO-OFDM系统的自适应功率分配问题。以系统的和速率最大化为目标,根据延时的信道状态信息在所有空间子信道之间分配功率,同时满足各子信道的误码率约束与系统总功率约束。根据MIMO空间子信道的特点提出了一种复杂度很低的功率分配算法,并分析了算法复杂度。在IMT-2000信道中的仿真表明,提出算法的性能优于已有的次佳算法。     

基于对偶分解的 MU-CoMP 联合资源分配算法

在MU-CoMP-JT(multi-users coordinated multiple-points joint transmission)资源分配算法中,大多数将功率分配与子载波分配分为独立的2个部分进行独立求解,这样势必会降低系统性能,而实际上子载波分配和功率分配是密切相关的.为了有效地提升系统吞吐量,采用了迫零预编码技术,研究了一种在多个小区和多个子信道之间联合优化用户调度与功率分配的资源分配算法,该算法以最大化用户权重速率为目标,基于对偶分解理论,将原优化问题分解为多个独立优化的子问题.仿真结果表明,该算法与最优的穷尽分配算法相比性能有所降低,但有效地降低了复杂度,同时也能获得较好的性能.     

低复杂度大规模MIMO系统上行功率分配算法

为了降低莱斯信道衰落下多小区大规模多输入多输出系统上行链路功率分配算法的复杂度,提出了基于小区近似和速率的低复杂度功率分配算法.首先,给出基站采用最大比合并接收时的小区和速率近似表达式及其上下界;然后,在小区发射总功率受限及保证用户服务质量需求的条件下,提出分别基于上、下界的2种功率分配算法.这2种算法仅利用大尺度衰落等长时信道信息,减少了信道估计开销及运行功率分配算法的次数,从而降低了系统实现复杂度.仿真结果表明,与等功率分配算法相比,所提算法在低信噪比下能够显著提升系统和速率;然而,信噪比越大,性能增益越小.因此,这种新的功率分配算法可以有效应用于低信噪比情况.     

协作CDMA系统上行链路功率控制策略及优化算法研究

针对协作CDMA系统上行链路功率控制优化算法复杂度过高的问题,提出了一种新的分段式低复杂度的功率控制策略及优化算法,其中系统的功率控制分两个阶段,前后两阶段分别采用分布式的功率控制优化算法和基于几何规划的功率控制优化算法。理论分析和数值仿真结果表明,功率控制优化算法对信道信息要求低、运算量小、复杂度低、收敛速度快,且收敛于全局最优。     

OFDM协作通信中的机会中继和功率分配算法

研究了功率受限情况下多中继系统OFDM协作通信网络的上行链路容量最优化问题.利用混合二进制整数规划问题的优化分解方法,提出一种低复杂度的机会中继和功率分配的联合优化算法.首先针对每个中继子载波,提出了一种基于解码转发模式下的等效信道增益的机会中继选择策略;然后在此基础上通过凸优化算法,给出了源节点和多个中继节点之间的最优功率分配算法.仿真结果表明,相对于随机中继子载波选择以及平均功率分配,该算法具有较低复杂度的同时,能够显著提高系统性能和功率效率.     

基于不完全频谱感知的认知中继网络能量效率研究

针对认知中继网络中基于能量效率的资源分配问题,提出一种基于次用户能量效率最大化的功率分配优化算法,通过建立多重约束条件下的频谱感知和传输联合优化模型,在考虑单位发射速率消耗功率和干扰限制的情况下,利用分数规划将问题中的混合整数非线性规划问题转化为等价的凸优化问题,分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,提出的功率分配优化算法在达到能量效率最优的同时降低了算法复杂度低。     

基于不完全频谱感知的认知中继网络能量效率

针对认知中继网络中基于能量效率的资源分配问题,提出一种基于次用户能量效率最大化的功率分配优化算法,通过建立多重约束条件下的频谱感知和传输联合优化模型,在考虑单位发射速率消耗功率和干扰限制的情况下,利用分数规划将问题中的混合整数非线性规划问题转化为等价的凸优化问题,分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,提出的功率分配优化算法在达到能量效率最优的同时降低了算法的计算复杂度。     

低复杂度的MIMO-OFDM系统自适应调制方案

以最小化发射总功率为目标,提出了一种低复杂度的MIMO-OFDM无线通信系统的自适应调制方案.在发射端,基于已知信道状态信息,应用奇异值分解将空分复用信道转化为并行的子信道,并将表征信道增益的信道矩阵特征值用于子信道自适应调制优化设计中.针对MQAM调制,采用变步长的贪婪算法得到优化的子信道比特加载及功率分配方案.仿真结果表明,所提出的简化算法与一种近似最优的自适应调制算法性能接近,但复杂度降低了30%以上.     

多无人机辅助的NOMA中继系统总通信速率优化

为解决无线通信中的频谱资源稀缺问题,提出一种多无人机(UAV)辅助的非正交多址(NOMA)接入中继系统．以优化系统总通信速率为目标,综合考虑信息因果约束、无人机发射功率约束与最大服务能力约束,构建了用户分组、无人机轨迹规划与功率分配的联合优化问题．为解决这一高度耦合的非线性混合整数规划问题,提出一种两步优化策略．基于图论提出最大权匹配下的用户分组算法,根据分组结果,通过引入Sigmoid函数和辅助变量法,将功率分配和轨迹规划问题分别转化为几何规划与凸规划问题求解．仿真结果表明：所提出的两步优化算法能够有效提升系统的总通信速率．     

求解随机型双边装配线平衡问题的混合回溯搜索优化算法

针对现实生产中普遍存在的操作时间为随机的双边装配线平衡问题,提出一种混合回溯搜索优化算法。该算法将变邻域搜索算法的局部搜索能力融入到回溯搜索优化算法的全局搜索中,从而实现广度搜索和深度搜索的平衡。运用基于随机键的编码将用于求解连续问题的回溯搜索优化算法应用于离散组合优化问题,同时提出一种基于均衡双边负载的边选择策略和减少工位空闲时间的任务选择策略的解码方法,并将该方法同另外4种解码方法进行对比,以验证其优越性。标杆算例测试表明,所提出的算法具有可行性和有效性。     

Joint User Selection and Rate Adaptation Scheme in a Coordinated Multipoint Transmission System for Power Minimization

In a coordinated multipoint transmission system with centralized architecture for saving power consumption, total power metric is minimized while completely using the backhaul capacity and maintaining the minimum target data rate. The problem is formulated as a mixed integer optimization problem, which is difficult to solve. To overcome this problem, a joint user selection and rate adaptation scheme is developed based on the water-filling rate adaptation with the given user set and the power saving criterion with the allocated rates.Numerical results demonstrate that compared with the norm-based and semi-orthogonal user selection algorithms,the proposed algorithm can significantly reduce the total power consumption. The proposed algorithm can also achieve near-optimal performance compared with the performance achieved by the exhaustive search-based method. In addition, the computational complexity of the proposed algorithm is reduced by heuristic iteration and search scope shrinking.     

IRS辅助WPCN用户公平性与系统吞吐量优化方案

为了解决无线供电网（wireless powered communication network,WPCN）中用户公平性不足与系统灵活性差的问题,提出一种基于智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）的优化方案。该方案直接将公平指数（fairness index,FI）和系统吞吐量加权相加作为优化目标,建立了用户公平性与系统吞吐量的联合优化问题。由于所建立的优化问题是非凸问题,因此,将优化问题拆分为时隙长度和IRS反射系数优化子问题,然后交替求解。针对时隙长度优化子问题,使用逐次凸逼近（successive convex approximation,SCA）算法求解;针对IRS反射系数优化子问题,使用闭式解、SCA和半定松弛（semi definite relaxation,SDR）算法求解。仿真结果表明,所提方案在用户公平性和系统灵活性方面优于其他方案。     

无人机多任务区侦察时间分配模型与应用

为了合理分配无人机对多个任务区的侦察时间,提出了一种包含问题建模、求解和方案决策的无人机多任务区侦察时间分配方法。首先,建立了包含侦察收益和侦察风险两目标的无人机多任务区侦察时间分配模型,该模型属于带约束多目标优化问题;其次,提出了一种改进的基于分解的约束多目标进化算法,该算法具有简单、灵活、无参等特点,可有效求解;最后,利用优劣解距离法从非支配解集中选择最优方案。选择了6种约束多目标进化算法,在3个不同雷达强度指数条件下进行对比实验。Hypervolume指标说明约束多目标进化算法在求解该问题时优于其他算法。实验结果表明：提出的方法在求解无人机多任务区侦察时间分配优化问题中能够实现快速准确决策。     

基于混沌二进制粒子群算法的认知无线电频谱分配策略

为了解决认知无线电网络中以最大化网络效益为准则的频谱分配难问题,提出一种基于混沌二进制粒子群算法的动态时变频谱分配策略。在该策略中,针对二进制粒子群算法收敛速度慢且后期粒子搜索具有单一性的缺陷,引入混沌映射对初始种群和每代粒子位置进行遍历优化,以提高粒子的全局寻优性能,搭建降维频谱分配数学模型,降低算法计算繁杂度,减少时间开销。实验结果证明,所提算法收敛速率快,可获得较高的网络收益。     

一种低复杂度的基于加权速率和最大化的多用户MIMO系统调度算法

针对多用户多输入多输出系统中,基于脏纸编码的迭代注水算法加权速率和最大化复杂度很高的问题,提出了一种基于迫零 脏纸编码的低复杂度多用户资源调度算法.该算法在发射功率限制条件下,结合功率分配和多用户调度,根据信道状态信息构造用户选择参量,依次选择用户.由于只需要有限次循环,同时根据用户摒弃准则去除了信道状态不好的用户,从而降低了复杂度.仿真结果表明, 所提出的算法与迭代注水算法相比,在相同的仿真条件下,可以获得后者90%以上的加权速率和,随着用户数的增加,加权速率和性能趋向于后者,同时复杂度由与用户数的平方成正比降到了与用户数成正比.     

超密集异构网络中的一种混合资源分配方法

针对在宏小区覆盖范围内高密度部署小小区所带来的跨层干扰和同层干扰,研究了超密集异构蜂窝网络中的资源分配问题,采用了一种共享频谱与分离频谱共存的混合频谱分配方案。依据簇中小基站与宏基站的干扰是否超过设定的阈值,将簇进行分类并以不同的方式进行资源分配,超过阈值的簇采用分离频谱的方式分配资源,反之,可共享整段频谱。而在每个小基站簇内,在相应的约束条件下采用对偶分解法求出规划的优化目标,为每个小基站分配子信道和功率。基于联合分配方案提出算法1和算法2(次梯度算法),算法1最接近最优解决策略,而算法2可以解决高复杂度问题,具有更高的实用性。仿真结果表明,所提方案能够有效地抑制干扰、提升系统容量,同时兼顾用户间公平性。     

随机型装配线平衡与缓冲区配置集成优化

线平衡问题和缓冲区配置问题在装配线设计中常被分开独立研究,二者之间存在复杂的交互影响关系.随机型装配线由于操作时间波动加剧了二者之间的相互作用与影响,先平衡再缓冲区配置的串行优化模式难以得到全局最优结果,因此需要在线平衡的同时协同解决缓冲区配置问题.针对随机型装配线规划问题,在基于操作时间状态熵的工位复杂度定义基础上,以生产率最大,整线工位复杂度均衡指数、标准操作时间均衡指数和缓冲区总量最小为优化目标,构建线平衡和缓冲区配置集成优化模型.采用参数化建模仿真获取整线生产率,通过改进的遗传算法获取集成优化方案.最后对变速箱装配线实例进行计算验证,证明了该方法的有效性.