基于SWIPT 的去蜂窝大规模 MIMO系统安全传输方法

基于无线携能通信(SWIPT)技术,研究分析了去蜂窝(cell-free)大规模多输入多输出(MIMO)系统的安全传输问题。Cell-free大规模MIMO是一种随着5G及6G发展而产生的一种新型网络架构,对实现SWIPT来说具备更为有效的优势,然而也面临更大的电磁波安全问题。首先从硬件设计和理论研究两个方面总结了SWIPT的研究现状,接着对基于SWIPT的Cell-free大规模MIMO网络进行了建模,为同时满足系统能量采集和安全性要求,针对存在主动窃听者的情况,提出了一种基于最大-最小公平算法的迭代功率控制方法,分析得到了可采集能量和可达速率的闭合表达式。数值仿真表明,该方法可以有效提高每个用户的可达速率和采集的能量,并将窃听速率降低到阈值以下。     

基于功率分配器的大规模信息能量同传系统吞吐率优化

研究了基于下行无线信息和能量协同传输(simultaneous wireless-information and power-transfer,SWIPT)大规模多输入单输出(multiple-input and single-output,MISO)系统的吞吐率优化问题.该系统为时分双工(time division duplex,TDD)模式,同时移动站采用先收集后传输的协议.在下行信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和移动站的传输功率约束下,为实现上行吞吐率的最大化,对功率分配系数和下行传输时间进行了联合优化,由于该问题为非凸优化问题,采用基于拉格朗日乘子的梯度算法进行优化.最后,通过与单独优化下行传输时间算法的比较,验证了该联合优化算法的优越性.     

IRS辅助的MISO-SWIPT安全速率最大化算法

为增强系统的稳定性,基于智能反射面（intelligent reflection surface,IRS）辅助安全通信,为用户采用功率分配架构的无线携能传输（simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT）技术以提高用户安全速率并降低用户的能量消耗,建立了系统安全速率最大化的目标函数模型;考虑IRS相移约束、基站最大发射功率、功率分配比率约束和用户最低能量采集约束,提出了一种基于交替优化的安全速率最大化算法。利用连续凸近似算法,将目标函数转化为凸的形式;采用交替优化,对耦合变量进行解耦处理;提出一种波束赋形算法以实现安全速率最大化。仿真表明,提出的算法能够有效提升IRS辅助的SWIPT系统的安全速率,至少比其他算法提高了2.63bps/Hz。     

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.     

基于TR的超宽带智能反射面建模与优化

针对超宽带智能反射面(IRS)无线通信系统中的时延扩展会造成符号间干扰(ISI)及影响系统性能的问题,研究了基于时间反演(TR)的超宽带IRS无线通信系统建模与优化.首先,基于Rake接收机建立了干扰分析模型,分析了Rake接收机的抽头参数对信干噪比(SINR)、误比特率(BER)的影响.仿真分析表明：与1 GHz带宽相比,2GHz带宽下的ISI使得IRS无线通信系统SINR降低4.73 dB,BER性能损失789%.其次,将TR技术引入到超宽带IRS无线通信系统,在接入点(AP)使用TR技术进行预滤波,利用TR技术的时空聚焦特性抑制IRS通信系统ISI,并提出了一种基于TR技术的联合优化AP端TR预滤波器波形和IRS反射因子新算法.仿真结果表明：与随机相位算法相比,新算法将IRS无线通信系统和速率提升了165%.     

全双工双向中继系统的功率分配方案

提出了最大化系统的频谱效率(SE)和能量效率(EE)两种功率分配方案.EE优化问题用迭代算法求解,首先运用分式规划的方法把优化问题转变成易求解的非分式优化问题,然后运用Dinkelbach算法求得用户节点的最佳功率,再运用一维搜索求得最佳中继放大系数,最后利用迭代算法求得EE最大值.SE优化问题同样用迭代算法求解.仿真结果显示,针对不同目标函数的两种功率分配方案分别提高了系统的EE和SE,同时迭代算法能够快速收敛获得最优解.     

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.     

全双工中继协作下认知MIMO系统的自干扰收集

针对传统基于能量收集的全双工认知多输入多输出(MIMO)系统忽略自干扰对提高能量利用率的作用问题,建立了基于全双工MIMO的认知中继网络,通过能量收集技术进行自干扰收集.研究了系统能量效率最大化问题,在满足中继发送功率限制等约束条件下,对传输信号协方差和功率划分因子进行联合优化.利用半定松弛算法将系统优化问题转化成凸优化问题,并结合注水功率算法分析得到最优解.仿真结果表明:与传统自干扰消除模式相比,所提方案在保证系统频谱效率的同时,系统能量效率还可提高13.9%;在自干扰收集模式下,与系统容量最大化方案相比,所提方案每传输1 bit信息可降低近0.1 J的功率消耗.     

保密多输入多输出无线携能系统的节能稳健优化

研究了包含多个多天线窃听者的多输入多输出无线携能系统.在窃听者信道状态信息不精准的情况下,通过联合设计波束成形矩阵、人工噪声协方差矩阵和功率分配比,在满足发射功率约束和能量收获约束的条件下,最大化系统最差情况保密能量效率.基于分式理论,将原非凸问题转化为减式形式的等效优化问题.通过新颖的等效变换,解决了多个优化变量之间的耦合问题,避免了交替优化.借助于S-procedure和一阶泰勒级数展开,将难以处理的非凸问题转化为凸问题.提出了基于Dinkelbach方法的两级优化迭代算法且仿真结果验证了该算法的有效性和收敛性.     

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．     

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。     

基于用户协作干扰的IRS辅助安全传输方案

针对协作通信网络无线信道高度开放的信息安全问题,提出一种基于智能反射面(IRS)辅助通信与用户协作干扰的下行链路物理层安全传输方案,并给出了一种基于交替迭代的保密容量最大化算法.该方案中智能反射面通过调整反射相位辅助合法用户进行通信,并且全双工用户在接收有用信号的同时发射人工噪声,从而增强系统信息安全传输.为了求解系统保密容量的非凸优化问题,利用交替迭代算法将其分解为3个子问题,分别对基站波束成形矢量、系统功率分配系数及IRS相移矩阵进行优化.在求解的过程中推导了波束成形矢量和功率分配系数的闭式解,并分别利用连续凸近似和黎曼流形优化两种算法得到了IRS的最佳相移矩阵.分析与仿真结果表明：所提出的方案能够快速收敛,且基于黎曼流形的优化算法具有更低的复杂度.与随机相位或固定功率系数的方案相比,该方案能够显著提高系统安全性能.     

基于QoS驱动的OFDMA中继系统节能资源分配算法研究

文章研究基于QoS驱动的OFDMA放大转发中继系统节能资源分配算法,目标是在满足各用户业务时延QoS要求的前提下,最小化OFDMA中继系统总功率.基于有效容量模型,首先把OFDMA放大转发中继系统资源分配问题形成为混合整数规划问题,然后通过整数约束连续松弛化,把问题转化为凸优化问题.通过求解该凸问题,推导得到了资源分配的迭代优化算法.仿真结果表明,与已有算法相比,对于各种类型时延QoS要求的无线业务,文章提出的资源分配优化算法均可明显降低系统消耗功率.     

基于凸优化模型的Sudoku求解方法及其GUI实现

针对经典的Sudoku问题,提出一种基于凸优化模型求解方法.采用凸优化约束条件描述Sudoku规则,将原始Sudoku问题建模为凸优化问题求解.在满足约束等距性条件时,新算法可以快速准确获得Sudoku结果.利用MATLAB软件设计出求解Sudoku问题的图形用户界面,并通过实例验证了新算法的有效性.     

基于混合能量收集的移动边缘计算系统资源分配策略

针对移动终端(mobile terminal,MT)从环境射频源收集能量较少的问题,研究基于混合能量收集的移动边缘计算系统资源分配策略.通过在基站覆盖区域内部署多个磁感应能量快速充电站,当MT从环境射频源收集的能量即将耗尽时,在附近的磁感应能量快速充电站补充能量.MT通过移动边缘计算将计算任务分流到边缘服务器.将资源分配问题建模为优化问题,以最小化MTs总能量消耗为目标,同时满足MT最大计算能力、边缘服务器最大计算资源、任务计算总时延和MT电池能量的约束条件.通过引入量子行为粒子群优化算法,获得次优解.仿真结果表明,与标准粒子群优化算法和相等分配边缘服务器计算资源的方法相比,量子行为粒子群优化算法具有更少的能量消耗.     

异构蜂窝网络中基于SWIPT的D2D资源分配算法研究

为了解决异构蜂窝网络中D2D(Device-to-Device)通信干扰导致系统能量效率下降的问题,提出一种基于SWIPT的D2D通信资源分配策略,以实现D2D链路的能量效率最大化。该策略对系统中多种干扰进行建模,构建干扰图和伙伴候选集合;将优化问题转化为功率控制和信道分配两个子问题,运用KKT条件和拉格朗日乘子法,求解D2D链路复用候选集中子信道的最优发射功率和功率分割比。仿真结果表明,所提出的分配策略能明显提升系统的能量效率,在保证服务质量的前提下能有效提高D2D用户接入率。     

宽带太赫兹大规模MIMO系统中的混合预编码

针对宽带太赫兹大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)通信系统中更大的带宽和更多的天线导致的波束分裂问题,构建了基于时延的宽带太赫兹大规模MIMO系统的混合预编码通信模型,并提出了一种高效且可实现的联合时延和相位的宽带太赫兹混合预编码算法。考虑到时延器值的硬件限制,通过最小化最优模拟预编码与等效模拟预编码之间的差来联合优化模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵,将联合优化问题转换成目标优化问题,通过将非凸问题转换成等价的凸问题来求全局最优解。仿真结果表明,提出的算法可以获得接近最优的可实现速率性能,且可以提高能量效率。     

多小区全双工分布式天线系统的能效资源分配

针对多小区全双工分布式天线系统(DAS),提出了高能效的资源优化分配策略。所提策略在保证用户服务质量(QoS)需求的前提下,通过联合优化上下行波束赋形因子、用户发射功率和远端天线单元(RAU)选择来最大化系统能效。首先,把优化问题重新规划为一个秩约束的半正定规划问题,通过分式规划将目标函数由分式形式转化为减法形式,引入惩罚函数来处理整数变量,采用半正定松弛,提出了一种需要解决内部优化问题的迭代资源分配算法;然后,利用层次分解和连续凸逼近,将内部非凸问题转化为一系列凸优化问题循环迭代求解。仿真结果表明,文中提出的算法可以很快收敛,并且和其他基准算法相比可以极大地提升能效。     

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.