MIMO系统中有限反馈条件下的低功耗波束设计

为减小能量受限的多输入多输出(M IM O)系统的发射功率,该文提出了一种低功耗波束成形算法。该算法用特征矢量作为波束系数,用凸函数优化的方法优化波束之间的功率分配,使得系统在满足一定误符号率(SER)的前提下,发射功率最小。为减少反馈,该算法在发端仅需用有限的信道反馈信息——信道的相关矩阵信息或信道的均值信息,而不需完全的信道信息。结合正交空时码,该算法没有任何速率损失。仿真结果表明,与等功率波束成形算法相比,该算法能够有效地降低功耗。     

一种能量和频谱效率兼顾的多波束卫星系统功率分配策略

在多波束卫星移动通信系统框架下,提出一种兼顾能量效率(energy efficiency,EE)和频谱效率(spectral efficiency,SE)的波束间功率分配新算法.假设星-地链路满足阴影莱斯衰落统计特性,首先基于系统总功率及传输速率约束建立最大化EE和SE的双目标优化问题模型.接下来分析指出EE-SE满足拟凹性质,借助该结论及拉格朗日对偶法可求解获得该优化问题的帕累托(Pareto)最优解集.最后,该算法通过对EE-SE帕累托最优前沿(Pareto front)进行标量化分析选择折中的最佳解.进一步分析指出多波束卫星系统中波束仰角、静态电路功率和点波束数目等系统参数对该算法的性能影响.仿真实验结果表明该算法的有效性,并检验了分析结论的正确性.     

多输入多输出单载波频分多址系统的鲁棒波束赋形算法

针对多输入多输出(MIMO)单载波频分多址(SC-FDMA)系统中现有波束赋形算法在非理想信道状态信息下性能下降以及对信道信息误差敏感的问题,提出了一种鲁棒波束赋形算法。该算法利用谱范数对信道状态信息误差进行建模,并基于均方误差和准则将波束赋形优化问题建模为一个极小极大化问题,然后利用优超理论以及奇异值不等式理论证明该优化问题的鞍点特性并得出最优的波束赋形结构,最后利用凸优化得到最优的功率分配算法。仿真结果表明:与非鲁棒波束赋形和等功率分配算法相比,该鲁棒波束赋形算法在误码率以及频谱效率方面都能获得更好的性能,信道状态信息误差增大时,该鲁棒波束赋形算法与非鲁棒波束赋形算法相比在高信噪比时误码率性能约有1dB增益,频谱效率约提升6%。     

业务自适应的卫星跳波束系统资源分配方法

多波束卫星通信系统在业务空间分布不均匀的情况下资源利用率较低,而跳波束技术虽然能够根据业务需求灵活分配波束资源,但在整个卫星覆盖区内全局跳变时计算复杂度较高。针对上述问题,提出了一种业务自适应的卫星跳波束系统资源分配方法,以系统吞吐量最大化为目标,采用先分簇跳变后全局跳变的方式为小区提供服务,从而降低计算复杂度,并充分适应卫星覆盖区内业务分布情况。该方法通过空间隔离的方式消除波束间的共信道干扰,可实现波束间全频率复用。仿真结果表明,该方法能够显著提高系统资源利用率和公平性。     

基于正交随机波束成型的多用户多波束选择策略

针对正交随机波束成型(ORBF)当系统用户少时性能下降严重的问题,提出一种基于ORBF的多用户多波束选择策略.其基本思想是针对ORBF选定的优化用户集再次反馈部分信道信息,使得在系统用户数较少时系统总速率得到有效提高,并对功率平均分配和自适应功率分配两种情况分别进行了分析.仿真结果表明,该策略在增加部分反馈信息和提高发射机复杂性的条件下,可极大地提高系统总速率.     

一种支持时延约束的卫星认知网络功率控制算法

针对卫星通信网频谱资源利用率低下的问题,以信道有效容量最大化为优化目标,提出了一种支持时延约束的卫星Underlay认知无线网络功率控制与优化算法。首先根据网络拓扑结构建立了功率干扰模型,通过引入时域信道相关系数,推导了完全与非完全信道环境下基于时延约束的认知用户有效容量优化目标函数,并利用Lagrange方法求解得到不同场景下认知用户的最佳功率调整策略,简化了功率控制优化过程,最后通过实验仿真分析了影响认知用户信道有效容量的因素。结果表明,该算法能够根据业务时延约束条件和信道衰落特性变化动态调整认知用户的最佳发送功率,与等功率分配算法相比认知用户的信道有效容量得到了明显提高。     

MIMO-OFDM两跳再生中继系统下的迭代功率分配

分析了发射端与中继端和功率受限条件下MIMO-OFDM两跳再生中继系统发射功率优化问题.为最大化系统容量,提出一种迭代功率分配算法,该算法根据两跳信道条件,不断调节其发射功率,直到两跳容量相差达到设定的门限值,天线上功率分配考虑在各子载波上每跳各天线之间等功率分配和利用注水原理进行功率分配;其次,分析迭代功率分配时迭代精度的选择问题,最后,研究在功率分配之前考虑子载波配对.仿真结果表明,利用迭代功率分配系统容量得到有效优化,迭代精度的选取是权衡算法复杂度与系统容量的结果,考虑子载波配对系统容量亦有进一步提高.     

Lognormal-Rayleigh信道中多跳MIMO-OFDM系统无线资源分配算法研究

面向新一代无线通信网络,研究基于MIMO-OFDM技术的多跳中继网络的容量及端到端吞吐量优化方案.在Lognormal-Rayleigh阴影复合衰落信道环境中,使用注水算法分配功率,分析对系统容量和多跳中继系统端到端吞吐量的影响.仿真结果表明:使用注水算法对多跳MIMO-OFDM系统中各跳子载波对应的子信道进行功率分配,可以显著提高系统吞吐量.     

移动衰落信道中的自适应OFDM调制

在宽带移动OFDM(正交频分复用)系统中,不同的子信道经受不同的信道衰落,具有不同的传输能力。若采用固定速率调制方案,信道容量和发送功率未能获得充分应用。自适应调制技术能充分利用信道容量和信号功率,满足不同传输速率和服务质量的要求。研究了一种适用于宽带移动OFDM系统的自适应算法。在平均发送功率不变条件下,算法根据子信道的衰落特性,自适应地分配子信道中数据比特,选择不同的信号星座和发送功率,使得系统的功率和频谱效率达到最佳。首先推导了在平均发送功率受限条件下,瑞利衰落信道中最大频谱效率;其次,分析了在给定误比特率(BER)条件下,采用连续功率、连续星座MQAM(多进制正交幅度调制信号)调制的最大功率频谱效率,在此基础上提出适用于实际系统的离散功率、离散星座MQAM调制算法;最后进一步优化系统的功率密度谱。计算机模拟表明:该算法能明显地提高移动OFDM系统的频谱效率。     

基于加权信号泄漏比的多小区协作波束成型算法

为了减小多天线蜂窝通信系统中存在的小区间干扰,提出了基于加权信号泄漏比的多小区协作波束成型算法。该算法利用有用信号的均值对不同用户接收到的泄漏信号功率进行加权,之后各个小区独立设计并使用能够最大化加权信号泄漏比的波束。利用上下行信道的对偶性,得到了最优波束的闭式解。仿真结果表明:在不同的系统调度策略下,提出的基于加权信号泄漏比的多小区协作波束成型算法都可以在不影响用户公平性的基础上提高系统平均吞吐率,同时保持较低的实现复杂度。     

基于干扰效率的星地认知网络功率分配算法

针对Underlay模式基于能量效率的功率控制算法未能准确反映次用户与主用户之间干扰性能导致系统容量下降的问题,综合考虑次用户能量有限及卫星链路和地面链路的差异性,定义干扰效率为认知卫星用户总的传输速率与地面基站接收到的干扰的比值,建立了基于干扰效率的星地认知网络上行链路功率分配模型,在此基础上提出一种基于干扰效率的功率分配算法.通过引入干扰门限约束及信干噪比约束条件,利用非线性分式规划理论和拉格朗日对偶法求解出最优功率.仿真结果表明:该算法能在较好满足次用户通信质量的前提下,有效减少对主用户的干扰,提升系统的干扰效率.     

D2D网络功率和频谱资源分配策略

针对蜂窝通信系统高能耗、 低通信资源利用率和低信道利用率的问题, 提出一种基于能量效率(energy efficiency, EE)与频谱效率（spectral efficiency, SE）联合优化的网络资源分配策略. 首先, 在保证通信用户服务质量（quality of server, QoS）的前提下, 提出一种基于启发式算法的信道选择策略, 为系统内的D2D（device-to-device）用户分配信道复用资源; 其次, 在通信系统干扰门限和回程容量限制约束下, 利用Lagrange对偶分解迭代实现系统功率和频谱资源分配. 仿真结果表明, 该算法能有效扩充系统内D2D用户的数量, 提高能量效率及信道利用率, 增加频谱利用率, 为D2D用户分配最优的功率, 增强业务承载能力, 降低通信系统能耗并减少资源浪费.     

MU-MIMO系统的线性预编码和功率分配算法

针对下行链路多用户MIMO系统,提出了一种联合预编码和功率分配的算法.该算法能够优化系统的信道容量,同时也保证了每个用户的服务质量要求.首先求解线性预编码;在此基础上,通过分布式的功率分配,使得在满足各个用户服务质量要求的前提下,信道容量最大化.算法与现有的结合功率分配的预编码策略相比,在达到较高的信道容量的同时,也能满足各用户的最低速率要求(QoS).仿真试验表明:高信噪比(10～20dB)的情况下,在达到相等的信道容量时,算法平均可获得1dB的增益;在低信噪比(0～6dB)的情况下也能满足各用户的QoS要求.     

基于深度强化学习的卫星动态功率控制技术

随着用户数量和数据业务的显著增长,卫星通信系统需要更高的吞吐量和更大的容量.在有限的无线资源条件下,高通量卫星如何通过智能化技术手段灵活高效地动态分配无线资源,成为当前卫星通信领域亟待解决的难题.在灵活载荷的框架下,传统的启发式方法存在计算复杂度高的问题,难以满足未来高实时的卫星通信业务需求.为解决以上难题满足未来灵活...     

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.     

一种有效的比例公平算法

针对基于OFDM的认知无线电系统中多个认知用户之间的频谱资源分配问题,提出了一种比特和功率分配算法.首先,对认知用户的发射功率加以约束以保证认知用户的通信质量;然后运用“两部分法”并引入比例分配因子来避免认知用户的频谱资源分配不均衡问题;最后对所提算法进行了仿真,其中对认知用户的分配结果表明所提算法不仅能够保证每个用户的通信质量而且能够提升信道总容量.     

CoMP系统中的天线选择和功率分配联合算法

在协作多点传输(coordinated multiple points transmission,CoMP)系统中,为了提高小区边缘用户传输速率和系统总吞吐量,提出了一种联合天线选择和功率分配的优化算法.在基于信道容量增量的天线选择策略(antenraselection lased on capacity increment,CIAS)中,推导了当用户端采用最大比合并时用户信道容量的表达式,并根据所设定的信道容量增量选择出所有满足条件的天线;在最优功率分配算法(optimal power allocation,OPA)中,推导了协作多点多用户系统中用户传输速率的表达式,在总功率受限的情况下通过采用优化的迭代功率分配算法,得到了最优的功率分配.理论分析和仿真结果表明,与等功率分配策略(equal power allocation,EPA)和功率与信道增益成正比的功率分配策略(proportion to channel gain,PCG)相比,联合了天线选择和功率分配的算法不仅能最大提升对边缘用户的传输速率,而且能更好地提高系统的信道容量.     

多跳协作中继网络的能量分配及路由算法

为了减少无线多跳网络的能量消耗,提出了一种协作路由算法. 在传统非协作路由的基础上,通过译码-转发与放大-转发混合的协作中继方式减少路由长度. 根据信道状态信息,推导了满足源节点和目的节点之间信道容量的前提下,节点所需的最小发射功率. 结合功率分配,提出了基于路由最小功率的协作路由算法及实现方式. 仿真实验结果表明,该能量分配方式和路由选择算法在保持低功耗的同时,降低了数据误码率,提高了节点的通信可靠性和能量利用率.      

NOMA残余干扰下D2D网络的能效资源分配算法

为了解决非理想串行干扰消除（serial interference cancellation,SIC）解码引起的残余干扰给非正交多址接入（non-orthogonal multiple access,NOMA）增强型设备到设备（device-to-device,D2D）组链路带来的高能耗、低信道利用率问题,提出一种基于能效优化的资源分配算法。在保证蜂窝、D2D组用户通信服务质量和复用子信道个数约束条件下,建立能效优化模型;使用一种以D2D组能效为权重的加权二部图最大匹配联合匈牙利算法为每个D2D组分配子信道;考虑到各接收机用户在相同和不同残余干扰下的能效问题,通过参数变换、Dinkelbach法和拉格朗日对偶法实现功率分配。仿真结果表明,提出的算法在非理想SIC条件下可有效提升系统D2D组链路的信道利用率和总能效。