femtocell双层网络中基于分簇的资源分配

针对异构网络中毫微微小区(femtocell)之间的同层干扰和femtocell与宏小区(macrocell)之间的跨层干扰,提出一种基于分簇的资源管理方案。该方案包括两部分:第1部分是宏基站(macrocell base station,MBS)利用三轮子信道分配算法为宏用户分配子信道,再采用注水算法分配功率;第2部分首先采用遗传模拟退火算法为femtocell分簇,再利用启发式算法和卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件为毫微微用户分别分配子信道和功率。仿真结果表明,该方案有效地抑制了网络中的这两种干扰,满足了用户的数据速率需求,有效地提高了频谱效率。     

基于网络编码的D2D干扰消除算法

终端直通(device-to-device, D2D)通信与蜂窝网络共享无线资源的同时,会引起D2D用户、蜂窝用户和基站之间互相干扰,影响通信质量,为此提出一种蜂窝网络中基于网络编码的D2D干扰消除算法。该算法中,D2D发送端将检测到的蜂窝干扰信号与D2D信号进行网络编码,D2D接收端接收到编码信号后,利用干扰重构消除蜂窝干扰信号,达到消除干扰的目的。理论分析与仿真结果表明,该算法在保证D2D用户复用蜂窝用户资源以及提高频谱利用率的同时,可以提高D2D通信系统可达速率和系统吞吐量,进一步降低符号错误概率。     

基于智能天线的多跳空分复用蜂窝网容量分析

为了提高无线频谱效率,多跳蜂窝系统中多跳与蜂窝系统需要使用相同的频率资源。采用频率空分复用技术和智能天线技术降低节点间的干扰,通过设置不同的频率复用因子,并根据网络节点分布确定多跳节点的间距,为系统带来不同的容量增益。结果表明,空分复用和智能天线技术大大提高了多跳蜂窝系统的容量。     

空分复用无线自组网跨层设计的NS2仿真研究

为了有效支持节点装备多天线的无线自组织网络的跨层协议设计。利用基于空分复用技术的物理层和接入层联合网络容量分析模型扩展NS2,构造了一个通用仿真平台,使其支持网络跨层空分复用接入协议。理论分析与仿真结果表明扩展后的NS2能够有效支持空分复用跨层协议设计。仿真证明对节点装备多天线的网络进行特别的跨层联合协议设计能够有效提高网络吞吐。     

基于不完美信道估计的闭环MIMO-MRC跨层设计

为提高无线通信网络的频谱效率,提出了一种MIMO-MRC(multiple-input multiple-output-maximal ratio combining)跨层设计方案。该方案是联合物理层的自适应调制技术(adaptive modulation, AM)和数据链路层的自动重传技术(automatic repeat request, ARQ)交互协作,发射端利用估计信道信息反馈,自适应调节调制模式,选择最优发射权矢量和自动重传发射数据。分析了估计误差对MIMO-MRC跨层系统的影响,给出了MIMO-MRC系统在信道估计存在误差时的频谱效率和中断概率的闭合表达式。通过仿真实验证明,对比SISO(single-input single-output)跨层系统和Alamouti’s跨层系统,MIMO-MRC跨层系统的性能有明显提高,可获得约3 dB的分集增益。     

一种支持多用户QoS的跨层资源分配策略

提出了一种多用户OFDM系统中支持QoS的跨层资源分配策略。在MAC层采用有限长用户缓存模型,推导了丢包率要求引起的用户速率限制条件,将其作为跨层信息指导物理层资源分配过程。根据等待时延对用户进行分级,在保证所有用户QoS的前提下为高级用户优先分配子载波和功率。仿真表明,在报文到达率较高的情况下该策略既保证了吞吐量,又降低了系统丢包率。     

一种提供QoS保证的公平跨层资源分配方案

提出了一种基于正交频分多址接入（orthogonal frequency division multiple access, OFDMA）系统的跨层资源分配方案。在保证各种业务服务质量（quality of service, QoS）要求的基础上,以获取系统最大吞吐量为目标,兼顾用户之间资源分配的比例公平性。该方案充分考虑了媒体接入控制（media access control, MAC）层各种业务的QoS要求和无线信道的大尺度衰落特性,将MAC层的分组调度与物理层的资源分配进行联合设计,MAC层根据物理层分配给每个用户的时变信道容量进行分组调度,物理层根据MAC层中各用户的队列状态信息为每个用户分配信道资源。仿真结果表明,该方案可以满足多用户各种业务的QoS要求,与采用等功率分配的依赖信道状态的分组调度（channel state dependent packet scheduling, CSDPS）算法相比可以提高系统下行总吞吐量,且较好地改善具有不同路径损耗的用户之间的公平性。     

能量平衡的异构传感网跨层密钥管理方案

传统的传感网密钥管理协议独立于网络其他层设计,这种层间的独立性造成传感器节点物理性能浪费,网络整体性能降低。从节点剩余能量出发,提出一个能量平衡的异构传感网跨层密钥管理方案。通过节点剩余能量、节点度数等参数,从能量平衡的角度出发确定下一跳节点的选择,再利用密钥交换建立两节点间的会话密钥,该方案将网络层节点路由关系与应用层节点密钥关系结合,实现了密钥管理的跨层设计。结果表明,该方案保证节点密钥连通性的同时,均衡网络节点间的能耗关系,有效延长了异构传感网的生命周期。     

UWB通信系统中的窄带干扰检测算法研究

针对改进的多带并发UWB通信系统的干扰检测算法和干扰抑制性能进行了分析.鉴于传统多带UWB调制方案的不足,对改进的多带并发UWB通信系统进行了数学分析和描述.在此基础上,提出了一种新的低采样率的共存干扰检测算法——并发子带干扰检测算法,并对该算法进行了数学分析和系统仿真.分析和仿真结果表明,该算法可在信号帧速率的采样量级上,完成对共存窄带干扰的有效检测,并与多带并发UWB系统的干扰抑制处理相结合,可对共存干扰进行有效抑制,明显改善共存UWB系统的误码率性能.     

基于图拉普拉斯嵌入的合成孔径雷达时变窄带干扰抑制算法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)作为一种宽带系统, 常与同频段内其他有源电磁系统发生冲突, 这些信号相较于宽带SAR系统而言, 大部分是窄带干扰(narrow-band interference, NBI), 会对高分辨SAR成像系统产生严重干扰。早期关于NBI抑制问题的研究中, 很少有人注意到NBIs在不同脉冲之间可能具有局部时变特性, 这削弱了某些经典方法在干扰抑制上的性能。因此, 本文提出了一种图拉普拉斯嵌入(graph Laplacian embedding, GLE)算法, 通过在不同脉冲信号之间构建拉普拉斯嵌入关系来抑制NBIs。这使得局部时变的干扰能够被嵌入到非线性低维流形中, 并被有效去除。对实测受NBI干扰的SAR数据进行处理, 处理后的结果证明了所提方法的有效性。     

超密集网络中基于聚类的资源分配方案

超密集网络(ultra-dense network, UDN)中,毫微微基站(femto-cell base station, FBS)的密集和随机部署会导致严重的小区间干扰。为了减轻干扰、保障用户服务质量(quality of service, QoS),提出了一种UDN中基于聚类的资源分配方案。首先,设计了一种基于加权密度的改进K-means聚类算法,将FBS动态划分为不同的簇。然后,以最大化UDN系统吞吐量为目标提出了一种两阶段时频资源分配方案:第一阶段,每个聚类内使用贪婪算法执行时频资源块的分配;第二阶段,利用资源补偿分配算法分配剩余的资源块,在考虑用户公平性的同时保证用户QoS。仿真结果表明,本文提出的资源分配方案能够有效提升系统吞吐量,同时保证用户QoS和公平性。     

一种双选择性信道中OFDM系统的IQ不平衡补偿方法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统在时间—频率双选择性信道环境中由同相正交(in-phase and quadrature-phase, IQ)支路不平衡耦合多径时变信道导致的复杂子载波间干扰问题,提出了一种基于球形译码算法和并行干扰消除算法的IQ不平衡补偿方法。该方法通过对系统模型进行简化与分块处理,采用球形译码算法消除块内的子载波间干扰,采用并行干扰消除算法抑制块间干扰,并进行交替迭代运算。仿真结果表明,提出的算法在时间—频率双选择性信道环境下具有良好的IQ不平衡补偿性能。     

非完美信道信息下LTE-V2V通信最优功率控制

针对非完美信道状态信息下LTE-V2V (long-term-evolution vehicle-to-vehicle)通信系统中V2V用户与蜂窝用户频谱复用带来的共道干扰问题,提出了一种以最大化能效为目标的最优功率控制方案。该方案通过V2V用户间通信距离的变化来刻画车载通信的时变特性,并利用随机几何理论对LTE-V2V通信系统中的共道干扰进行数学建模。同时,在蜂窝用户的中断概率和V2V用户最大功率约束条件下,得到V2V用户传输功率的可行域。并在此基础上,建立起最大化V2V用户能效目标函数,求解得到V2V用户的最优功率。数值分析表明,通过调整V2V用户的接入密度可最大化平均和速率,并且在不同V2V用户最大通信距离下,提出的功率控制方法所对应的能效均大于先前的最大功率分配方法所对应的能效。     

无线传感器网络中的异步协作通信方案

为了改善多跳传感器网络的性能,提出了一种基于三种空间分集技术的异步协作传输模式.该模式是考虑非同步网络传输,多个传感器通过共享天线,形成虚拟多天线发送/多天线接收(MIMO)的协作通信,并利用空时编码、发射天线选择和信号空间分集三种空间分集技术,有效抵制传输信道的衰落,提高了系统的分集增益.通过蒙特卡罗仿真,结果表明,对比传统的单发单收传输模式和异步空时协作传输模式,该传输模式获得了更高的分集增益,提高了系统的性能,从而节省了网络的能量损耗.     

认知网络中基于三角分解的干扰对齐算法

针对多个主用户、多个次用户的认知多输入多输出网络,由次用户单方面消除主次间的干扰,带来次用户性能严重损失的问题,提出一种联合主次用户信道矩阵进行三角分解的干扰对齐算法。首先,根据各个用户的信道质量分别对主用户系统和次用户系统的信道矩阵进行排序;然后,结合主用户网络和次用户网络的信道矩阵进行三角分解;最后,通过最小均方误差算法来验证所提算法的可行性。仿真实验表明,所提算法能有效地提高次用户自由度上限以及次用户网络和主用户网络的系统容量、平均能量效率及抑制干扰的能力。     

Particle filter based stochastic interference cancellation for frequency-selective MIMO channel equalization

To mitigate the effects of the previous symbol decision errors of a decision-feedback(DF)equalizer on the current decision,a particle filter(PF)based DF equalizer for frequency selective multiple-input-multiple-output (MIMO)channel is proposed.On the basis of the analyses of DF equalization for the MIMO wireless system,it is found that a stochastic interference cancellation(IC)scheme call be employed to prevent the error propagation in a severe space-time interference scenario.This is because the random rather than the deterministic scheme can reduce the probability of an error decision even if an error decision occurs.Besides,the signal-to-interference-plus-noise ratio(SINR)based IC order,which is obtained via pilot,Can guarantee the optimality of the cancellation.The bit error rate(BER)performance of the proposed scheme is verified through simulation experiments under different multipath interference environment.     

LTE-A中的SLNR联合校准多用户多流波束赋形方案

提出了一种长期演进项目的后续演进（long term evolution-advanced, LTE-A）中的信漏噪比联合校准多用户多流波束赋形方案。基于信漏噪比准则进行波束赋形消除多用户间干扰,实现LTE A下的多用户多流波束赋形传输;建立信道校准机制,补偿实际通信系统中的射频增益影响,恢复信道互易性,提升实际通信系统中的误码率性能。在适用于LTE-A的空间信道扩展模型(spatial channel model extension, SCME)信道环境下进行了仿真,仿真结果表明,该方法相比常用的基于信干噪比准则的块对角化方案误码率性能有明显提升,且能在存在射频增益影响的非理想环境中恢复信道互易性,提升系统传输性能。     

Underlay认知无线电网络功率与允入控制优化算法

频谱共享认知无线电网络中允入控制算法对系统总吞吐量、总传输概率及认知用户中断概率的影响,并提出两种新功率与允入控制联合优化算法。所提算法基于信干噪比与功率对应关系,引入有效信干噪比、有效链路增益比两个新权值。在非可行系统中依据新权值逐步移除违规认知用户,使允入认知用户数目最大化并有效控制总传输功率。在可行系统中利用新权值将“极大-极小”服务质量和总吞吐量优化两个问题转化为易解决的传统线性规划问题。仿真实验结果表明,新算法复杂度低、用户中断概率小且系统吞吐量大。