一种用户速率受限OFDM系统中的联合子载波和功率分配算法

为OFDM下行系统提出一种高性能、低复杂度的无线资源分配算法.该算法在保证各用户最小数据速率限制的情况下,最大化系统的总吞吐量.算法以对偶优化作为理论基础,经过合理简化,消除了以往求解优化问题中所需的迭代运算,提出一种新型的低复杂度无线资源分配算法.仿真结果表明,在各种无线环境中,该算法均提供了很好的系统吞吐量和中断概率性能.     

无线传感器网络覆盖优化策略

针对无线传感器网络节点覆盖容易出现空洞和盲区的问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化算法.首先构建网络节点的信任度模型,进行节点轮换调度修复路由,然后采用改进人工鱼群算法进行无线传感器网络节点的自适应定位寻优,以人工鱼群优化的节点分布模型重构无线传感器网络(WSN)节点覆盖连通图,实现优化网络覆盖.仿真实验结果表明,利用覆盖优化算法进行WSN网络节点设计,明显地改善了网络节点的覆盖质量,提高了无线传感器网络的安全性能.     

无线Mesh网络信道路由联合优化算法

无线Mesh网络传输性能的优化集中在系统吞吐量、平均时延和传输公平性3个方面,属于NP难题.提出一种基于启发式搜索和"原始-对偶"问题的优化迭代算法,在信道-收发器和链路容量的限制条件下对系统吞吐量进行了优化,并且分析了算法的收敛性.计算机仿真结果表明,所提出的算法可以显著提高无线Mesh网络系统的吞吐量.     

智能天线与多用户检测的联合抗干扰模型构建

联合抗多址干扰技术是目前移动通信技术研究的热点.将智能天线与多用户检测技术相结合可抑制相干干扰,改善系统的误码率性能,提高移动通信系统的有效性与可靠性,优化无线资源的利用率.提出了采用智能天线接收后进行多用户检测的CDMA系统模型,并引入基于LMS算法的自适应滤波器来消除窄带干扰.Matlab软件仿真结果表明,联合抗干扰模型较好地提升了误码率性能.     

分布式无线传感器网络的速率分配和网络成本联合优化

针对无线传感器网络资源和带宽分配不合理的问题,引入网络净效用性能指标,联合网络流量控制和成本控制两个层面,建立了基于网络编码多径路由的无线传感器网络资源分配的优化模型,提出了一种基于流量控制因子和网络拥塞代价的分布式迭代优化算法.本文定义网络净效用为网络传输效用与传输成本之差值.仿真实验结果表明,该算法能有效进行节点速率分配和链路流量控制,优化网络资源分配和净效用.     

基于文化算法的蜂窝网定位技术研究

利用TDOA测量参数的蜂窝网无线定位技术一直是人们研究的热点,其中存在的非线性优化问题一直是研究的难点.而文化算法作为一种新型的智能算法在解决非线性优化问题方面有其独特的优势.为此,提出一种将Chan算法与文化算法相结合的算法.当接收端在空间随机分布时,利用该算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题.仿真结果表明,该算法性能稳定;与传统算法以及其他智能算法相比,定位精度较高,收敛速度较快.     

OFDM放大转发中继系统信息与能量同传优化算法研究

信息与能量同传是解决无线通信网络能量受限问题的有效技术.文章针对能量受限无线中继的OFDM放大转发中继系统,研究信息与能量同传的快速优化算法,在提高系统端到端传输速率性能的同时,延长中继结点电池的使用寿命.1研究了OFDM放大转发中继系统的最优能量传输和子载波配对方案;2将信息传输功率分配和能量传输时间优化问题形成为具有非凸目标函数和非凸能量收集约束的非凸优化问题;3通过分式规划问题优化方法和CCCP(Constrained Concave Convex Procedure)方法对该非凸优化问题进行求解,提出了相应的资源分配优化算法.仿真结果表明,与已有算法相比,文章提出的资源分配优化算法可明显提高信息与能量同传OFDM AF中继系统的速率性能.     

最小中断概率的无线协作多播网络资源分配

研究了基于正交频分多址(OFDMA)无线协作多播系统的资源分配问题,该系统的资源分配中只有用户的平均信道状态信息可用.由于瞬时深衰落的影响,不可能保证每一个多播数据的成功传输,因此为了达到有效可靠的传输,利用协作分集带来的潜在增益,提出了协作的联合子载波和功率分配算法来最小化多播传输的中断概率.由于联合分配问题有很高的计算复杂度,因此提出了次优化的分配算法.在子载波分配阶段提出了比例协作子载波分配算法(CP)来实现吞吐量和公平性的折中.在功率分配阶段采用迭代功率分配算法(IP)来有效地利用有限的功率.仿真结果表明所提出的协作算法的性能明显优于传统的非协作算法.     

基于改进极限学习机的无线传感器网络故障检测方法

在无线传感器网络收集环境数据的过程中,由于环境干扰,电池电量不足以及传感器老化等原因会使收集到的数据出现遗漏或者错误,而这些错误数据会导致整个监测系统故障.针对该问题,本文提出了一种以改进极限学习机为基础进而实现无线传感器网络节点故障的有效检测方式.首先就传统萤火虫优化算法进行改进,通过使用莱维飞行对萤火虫算法进行优化以提高其收敛到最优值的速度以及精度,使用极限学习机构造针对故障数据检测的目标函数,将优化后的萤火虫算法对目标函数进行优化.最后对本文所提出方法的性能进行综合评估.通过仿真实验与其他方法对比,本文所提出的方法对无线传感器网络节点错误数据有更高的检测精度.     

基于萤火虫群优化算法的WSN转发能效研究

为了解决无线传感器网络的能耗问题,提出一种刻画能耗的新算法.该方法首先给出有效转发能效比定义和目标优化函数,然后通过萤火虫群优化算法实现对目标函数的求解.最后,利用NS2进行仿真实验,对比分析了该算法与其他算法之间的性能状况,并深入研究了影响有效转发能效比的关键因素.结果表明该算法具有较好的适应性.