分布式天线系统中基于天线选择的能量效率优化

为了进一步解决无线通信系统的能量消耗问题, 以分布式天线系统单小区为模型,提出了一种将天线选择和功率分配技术相结合的最大能量效率优化算法(max-ANPO-EE算法):通过选取用户一定距离范围内的天线后,利用拉格朗日函数和次梯度得到各个天线的最优发送功率,从而推导出相应的能量效率性能表达式,得到最优的能量效率.仿真结果表明:在用户和天线随机分布的单蜂窝小区网络内,max-ANPO-EE算法能获得比较好的性能.     

基于多用户分集的信道容量分析

为了研究多输入多输出系统(M IMO)中多用户分集的信道容量,在统一的系统容量模型下,使用理论推导和数值仿真,详细推导了多用户分集信道容量模型及其增益的来源,分析了在归一化最大调度下的信道容量的上下界,阐述了资源调度和功率分配对信道容量的影响,指出了空间分集与多用户分集的联合对系统容量的影响。结果表明,用户个数、发送天线的个数、接收天线的个数、资源调度方法、功率分配方案、空间分集和多用户分集的联合方式等,都对多用户分集系统的容量有着不同程度的影响。只有综合考虑各种因素,才能最大限度地获得多用户分集增益,否则可能得到相反的效果。     

一种认知无线电系统中最优的功率分配算法

为满足干扰温度和总发送功率限制,并最大化用户的传输速率,提出一种上行认知无线电正交频分复用(OFDM)系统的最优功率分配算法.该算法首先在认知用户总功率限制下使用置零迭代注水算法进行功率分配,然后将超过干扰功率限的子载波功率调整为干扰功率限,将剩余功率在剩余子载波上重新进行迭代注水分配,直至获得最优功率分配.数学推导证...     

基于定向天线和机会中继的DF协作通信系统性能分析

定向天线(directional antenna,DA)的电磁波波束具有较小的成型角度,仅能覆盖某一方向上的通信节点,相比全向天线(omni-directional antenna, ODA),具有方向性好、功率增益大、传输距离远以及满足军事通信射频隐身等优点。协作通信技术通过节点间的相互辅助,对抗信道衰落,实现协作分集。为了实现有限节点间如车间、船间且需要采用定向天线的可靠通信,提出了将定向天线和采用解码转发型最佳中继选择的机会中继协作策略(opportunistic relaying,OR)相结合的解决方案,在此基础上推导出相应的通信系统中断概率理论公式,并对中断概率和信噪比、中继节点数、天线增益以及信道衰落系数之间的关系进行了数值仿真分析,以及和全向天线系统进行了比较分析。理论分析和仿真结果表明：在有限节点间定向通信中,采用定向天线的协作通信系统性能与各节点定向天线增益、信道质量和功率分配方式密切相关,适合在小信噪比及深衰落信道环境下采用。最后,进一步分析得出最优功率分配(Optimal power allocation, OPA)比平均功率分配(average power allocation,APA)性能更优。     

基于非合作博弈论的CoMP系统功率分配算法

针对下行单用户多点协作传输系统(SU-CoMP)的资源分配问题,提出一种基于非合作博弈论的动态功率分配算法.首先协调不同用户在同频子信道上的发射功率,然后建立新定价机制下的功率分配博弈模型.在此基础上分析CoMP用户在其协作簇内功率分配时相互协作,推导该模型的求解算法,最后论证该算法纳什均衡解的存在性和唯一性.仿真结果表明,所提算法能提升边缘用户频谱利用率,减小功耗.     

基于定向天线和机会中继的节点解码转发协作通信系统性能分析

定向天线(directional antenna,DA)的电磁波波束具有较小的成型角度,仅能覆盖某一方向上的通信节点,相比全向天线(omni-directional antenna,ODA),具有方向性好、功率增益大、传输距离远以及满足军事通信射频隐身等优点。协作通信技术通过节点间的相互辅助,对抗信道衰落,实现协作分集。为了实现有限节点间如车间、船间且需要采用定向天线的可靠通信,提出了将定向天线和采用解码转发型最佳中继选择的机会中继协作策略(opportunistic relaying,OR)相结合的解决方案,在此基础上推导出相应的通信系统中断概率理论公式,并对中断概率和信噪比、中继节点数、天线增益以及信道衰落系数之间的关系进行了数值仿真分析,以及和全向天线系统进行了比较分析。理论分析和仿真结果表明,在有限节点间定向通信中,采用定向天线的协作通信系统性能与各节点定向天线增益、信道质量和功率分配方式密切相关,适合在小信噪比及深衰落信道环境下采用。最后,进一步分析得出最优功率分配(optimal power allocation,OPA)比平均功率分配(average power allocation,APA)性能更优。     

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.     

双向中继网络多对大规模MIMO系统安全性研究

在配备有大量天线的多对大规模多输入多输出(MIMO)系统中,研究了多个用户通过双向中继网络交换消息的安全问题.首先,推导出用户的安全容量表达式;然后,通过分析结果,讨论信道容量、天线数和用户对数之间的数学关系,得出系统安全容量的近似表达式.仿真结果表明:当中继的传输功率和用户发射功率远远大于噪声功率时,安全容量与天线数量成正比,与干扰用户对数成反比.     

基于天线选择与协作通信联合的物理层安全增强方法

目前物理层安全研究大多假设用户是静止的,并未考虑其移动性对安全性能所造成的影响.为此提出一种联合天线选择(TAS)与协作通信(Cop)的物理层安全传输方法 TAS-Cop.首先,两个彼此相隔一定距离的基站都具有多根天线,利用天线选择技术,每个基站都选择能使合法接收用户信噪比最大的天线发送保密信息;其次,当用户在两个基站覆盖范围内移动时,彼此之间通过协作以寻求最佳的安全性能.在此基础上推导了瑞利衰落信道下的非零安全容量概率和容量中断概率的闭式表达,并设计了基站之间的最佳功率分配策略.仿真结果表明,与已有的TAS方法相比,TAS-Cop能更有效地满足当用户移动时的安全性能.     

基于天线选择的准正交空时组码的容量分析

为研究天线选择下准正交空时分组码(QSTBC)系统信道容量的改善程度,以TBH码为例推导出平均信噪比表达式,并以此作为天线选择的准则,计算出QSTBC系统容量.仿真结果表明:无论采用何种QSTBC码,天线选择下的准正交系统的信道容量都将明显增加.     

一种优化的认知无线电网络资源协同分配算法

在目前的认知无线电研究中,多用户OFDMA系统中如何实现子载波和功率的合理分配是研究的重点之一.针对认知无线电资源分配过程中出现的多认知用户资源分配不公平的问题,研究了认知无线电网络中授权用户占用子载带时,认知用户的吞吐量受限制的问题,提出了一种基于underlay频谱共享模式下的OFDMA认知无线电网络功率与子载带协同分配优化算法.该算法利用干扰门限的设置,使用原始感知信息(RSI)和信道状态信息(CSI)进行功率与子载波分配,然后分别进行功率控制和用户选择的计算,找到最优化传输功率与每个子载带最优使用用户,在保证授权用户免受有害干扰的前提下,使授权用户存在时,也可共享频谱传输,确保了系统的稳定性,提高了网络吞吐量.理论分析与仿真结果表明,相比传统的功率与子载波联合分配算法,该算法可以提高系统的平均加权吞吐量.     

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.     

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.     

基于吞吐量和延迟折衷的 LTE 下行调度算法研究

在LTE(long term evolution)无线网络下行链路系统中,调度算法是其无线资源管理的重要技术,其主要任务就是为无线用户传输的各种业务合理地分配无线资源.尤其是针对Non-GBR(non-guranteed bit rate)业务传输,可通过一个高效的实时调度算法来提高系统的吞吐量,且保证每个用户的服务质量,其在很大程度上决定了整个系统的性能.鉴于最大权重(maxweight)调度算法虽然使系统的吞吐量最佳,但是却导致单个用户的延迟较大的缺点,运用李雅普诺夫最优化的理论提出了一种实时调度算法,此算法不需要知道信道状态概率的先验知识,仅根据当前的信道状态和当前的队列积压来做实时的资源分配决定和传输决定.理论分析和仿真结果表明,该算法在吞吐量和延迟之间有一个很好的折衷,不但使网络吞吐量最优化,而且减小了单个用户的延迟.     

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.     

基于改进遗传算法的多业务组播系统跨层功率分配方案

结合数据链路层的队列状态信息(QSI)和物理层的信道状态信息(CSI),定义了系统的吞吐量系数和公平性系数,建立组播系统功率分配的离散速率集模型.对遗传算法的初始群体产生、选择、交叉和变异等算子进行改进,形成改进遗传算法;利用改进遗传算法进行动态功率分配和跨层优化.数值仿真结果表明:改进遗传算法能够取得几乎最优的队列时延性能;选取不同的权重对系统吞吐量性能和公平性性能产生重要影响;改进遗传算法获得的系统吞吐量系数和公平性系数在不同场景下较之功率固定分配算法至少提高0.15.     

OFDM系统下行链路多小区半分布式资源分配

针对LTE(long-term evolution)系统下行链路采用OFDM技术所致的小区间干扰问题, 通过对多种资源分配方法的研究与总结, 提出一种简单有效的多小区半分布式资源分配算法。该算法使用二进制功率控制策略, 利用基站间的信息交互协调小区间的资源分配, 用以改善小区间的干扰, 提升系统总容量。通过在LTE系统级仿真平台的建模及仿真, 表明新算法提高了13%的吞吐量, 由此证明该算法的优越性。     

MIMO系统发射端多天线选择保障物理层安全传输

针对MIMO系统信号传输策略中单天线选择方案在增大系统保密容量方面存在的局限性,本文提出发射端多天线选择方案以保障物理层安全通信。文中首先在已知全局信道状态信息的理想条件下讨论最优多天线选择方案;然后考虑较为实际的情况,即在未知窃听方信道状态信息条件下提出次优多天线选择方案;最后,为改进次优方案在低信噪比条件下系统保密容量较小的不足,提出次优多天线选择发射功率分配方案。通过理论推导保密容量表达式和数值分析,结果表明,与现有单天线选择方案相比,所提的多天线选择方案有效地提高了系统的保密容量。     

非对称双向D2D通信系统的中继选择优化算法

提出了一种面向D2D通信系统中非对称双向中继信道的中继选择优化算法;该算法依据定义的非对称性双向D2D链路信道总容量最大化为优化目标,推导了新的目标函数以及确定最优功率分配,并在此基础上通过非线性优化选出最佳中继。仿真结果表明,非对称双向中继通信系统的最优功率分配结果与理想对称双向中继系统的结果一致,而提出的中继选择方案比按理想对称双向中继优化方案得到的链路信道总容量更大,但是相应的计算复杂度会更高。     

一种基于天线选择的比特功率分配算法

链路自适应技术根据信道环境的变化自适应地调整发射功率、调制方式等,以最大化地利用无线信道资源．为了适应3G对可变数据速率和灵活QoS的要求,结合天线选择技术、比特分配和功率分配技术的优点给出一种基于天线选择的比特和功率分配算法,基于天线选择的比特和功率分配算法在BER受限的情况下最大化数据传输速率．仿真结果表明,该算法比原算法能有效地提高数据传输速率．