多蜂窝MISO通信系统中干扰消除策略研究

针对部分信道状态信息下的小区间干扰消除问题,通过使用2个独立的随机矢量量化(RVQ)码本分别量化期望信道和干扰信道,首次分析了2个小区MISO有限反馈系统模型下3种波束形成传输策略(特征波束形成、迫零波束形成、最大化信漏噪比)和速率性能,并根据用户在小区中的位置和小区边缘的平均信噪比,研究了基站最优的波束形成传输策略选择.仿真结果表明:当用户噪声受限时,相邻小区基站应选择特征波束形成传输策略;当用户干扰受限时,相邻小区基站应选择最大化信漏噪比传输策略.     

基于最大化容量增益的小区关闭算法

随着智能终端的大量使用,使得传统的异构网络很难满足用户对数据速率的追求,面对这样的需求,小小区技术成为了未来移动通信的热点.然而在此场景下,小区间干扰严重制约着系统容量的提升.为了解决这一问题,一些小小区关闭策略被提出,如随机关闭、基于负载关闭等算法,但是这些方法的应用都没有考虑小区的系统容量.所以对基于每个小小区基站关闭前后带来系统容量增益进行了研究,有效地选择合适的小小区基站关闭策略,来减少小区间干扰,从而提高小区的系统容量.最后,仿真比较了基站在全开情况以及随机关闭和基于负载状况关闭的系统吞吐量,结果验证了所提方案的有效性.     

基于最小化系统功率的多小区蜂窝中继波束成形研究

为了减少小区间干扰给用户通信带来的不利影响,研究了多小区通信系统协作传输技术.提出了一种联合优化多小区基站和中继波束成形权重的迭代优化策略,在用户信干噪比限制下达到了最小化系统总功率的目标.利用半正定放松技术把上述优化问题转化为半正定规划问题,从而通过内点法得到最优解.仿真结果表明,提出的多小区基站和中继波束成形权重的迭代优化策略只需要有限的几次迭代就可达到最优的性能,并给出了在性能与基站天线和中继数目之间的折中,从而利用最少的系统资源,达到降低相邻小区用户干扰,保证用户的正常通信质量的目标.     

低复杂度大规模MIMO系统上行功率分配算法

为了降低莱斯信道衰落下多小区大规模多输入多输出系统上行链路功率分配算法的复杂度,提出了基于小区近似和速率的低复杂度功率分配算法.首先,给出基站采用最大比合并接收时的小区和速率近似表达式及其上下界;然后,在小区发射总功率受限及保证用户服务质量需求的条件下,提出分别基于上、下界的2种功率分配算法.这2种算法仅利用大尺度衰落等长时信道信息,减少了信道估计开销及运行功率分配算法的次数,从而降低了系统实现复杂度.仿真结果表明,与等功率分配算法相比,所提算法在低信噪比下能够显著提升系统和速率;然而,信噪比越大,性能增益越小.因此,这种新的功率分配算法可以有效应用于低信噪比情况.     

多小区OFDMA系统中低开销的基站协作资源分配算法

基站协作是多小区正交频分多址接入(OFDMA)系统中降低共信道干扰的有效手段。为了降低收集各小区信息所需的开销,提出一种新的基站协作资源分配算法。算法由各基站计算本小区的业务负荷及所有子信道对本小区的价值,并发送至中心节点。根据这两类信息,资源首先由中心节点分配至各小区,再由各基站分配至用户。该算法的开销仅约为现有方法的2/U(U为协作小区的总用户数)。与无基站协作的方法相比,该算法仍可获得30%以上的用户容量或吞吐量增益。结果表明:本算法兼具实用性和有效性,有望应用于新一代移动通信系统。     

基于中继OFDM系统的成比例公平分配算法

为了满足无线蜂窝小区内不同用户的业务需求,针对下行正交频分复用中继系统,提出一种基于成比例公平约束的资源分配方案,其主要包括基站与中继处的子载波和功率分配,并在子载波分配过程中提出2种算法.其中,严格的速率成比例公平算法以尽可能满足速率成比例公平为目标,将子载波优先分配给比例公平性最差的用户;松弛的子载波成比例公平算法将速率成比例松弛为子载波成比例,避免了信道较差的用户占用大量子载波.子载波分配结束后,根据子载波分配策略进行注水功率分配.仿真结果表明,2种算法均能够较好地满足成比例公平约束,且与传统无中继的资源分配算法相比,明显提高了系统吞吐量.     

基于OFDM的双层Femtocell网络中子信道、速率和功率的最优分配

Femtocell(毫微微小区)基站通过以极低的功率对室内进行"点"覆盖,降低了宏小区基站的传输功率要求和业务负荷量,使得整个系统的功率效率得以提高.研究了双层Femtocell网络中,考虑到宏小区和毫微微小区之间、不同毫微微小区之间所存在的同频干扰,在满足宏小区用户传输性能不受影响的前提下,对毫微微小区用户的子信道、速率和功率进行联合优化分配的方法,以使其加权速率和最大.针对问题的非凸性,提出了基于拉格朗日对偶方法的最优子信道、速率和功率分配算法,并从经济学的角度予以解释.最后,通过仿真验证了此算法可以有效地求解此问题,并且证明了该系统相对于宏小区和毫微微小区使用不同频率集的系统可以很大程度地提高系统性能,与此同时也提高了频谱利用率.     

异构网中大规模MIMO场景下波束赋形设计

近年来,人们对于无线通信系统的数据传输速率的需求越来越大.大规模多输入多输出技术(MIMO)与小小区技术是能够满足人们高速增长的无线通信需求的关键技术.研究在一个异构网中的波束赋形问题,其中宏小区基站的配置为Massive MIMO,同时宏小区中包含小小区.在这样的场景下,宏基站配置大量天线,小小区基站配置少数天线,用户配置单天线.研究在这样的场景下,通过波束赋形设计,最大化所有用户的传输速率.该问题的目标函数是一个非凸的问题.通过运用半正定松弛(SDR)方法以及基于泰勒展开的一阶近似方法,将原问题转化为一个凸的近似问题,然后运用迭代方法求解.仿真结果证明,方案可以有效地提高包含Massive MIMO的异构网场景下的系统吞吐率以及能量效率.     

采用迫零接收机的大规模MIMO上行链路支持用户数研究

文中主要研究了采用迫零接收机的大规模MIMO系统上行链路所支持的用户数。通过严格的数学推导,给出了适用于任何基站天线数的用户可达上行速率下界,并依据此理论计算结果,分别在用户无最低速率限制和用户有最低速率限制条件下,对小区所支持的用户数进行了研究,给出了可令小区总速率最大的用户数表达式,并同时提出了得到此最大速率的用户调度算法。仿真结果显示不论用户有无最低速率限制条件,小区总速率最大时所支持的用户数都是随着基站天线数的增加而呈近似线性增长的,这进一步表明了大规模MIMO对提高小区系统性能和提升服务用户数方面有显著的作用。     

混合业务下基于能效准则的基站开/关选择策略

为提升无线系统的能效,针对用户随时间的潮汐变化特点,文中提出了一种通过基站开关切换提升系统能效的方法——基于能效准则的基站开/关选择策略,将用户业务分为恒定比特率业务和可变比特率业务,在满足恒定比特率业务的约束下最大化能源效率.文中采用改进的自适应遗传算法来求解此约束优化问题,即基站开关状态用二进制编码,通过设计的选择、交叉、变异实现迭代寻优.仿真结果表明:文中提出的改进遗传算法收敛速度快,能有效对抗染色体群体的早熟问题;在满足恒定比特率用户需求的前提下,文中策略可有效地提升无线系统的能效,其性能接近穷举算法.     

TCP在数据包随机延迟网络中的性能分析

TCP数据包在网络传输中发生错误有两种形式:丢包与延迟.已有的成果大多只对TCP在丢包网络中的性能进行了建模,缺少对TCP在随机延迟网络中的建模问题的研究,为此提出了一个TCP在随机延迟网络中的性能分析模型.首先给出并证明了判断数据包流是否为正序的充要条件;然后利用该条件得出数据包流正序出现的概率;最后根据模型分析了TCP在随机延迟网络中的性能.实验结果表明,所得出的数据包流在发生随机延迟后正序的概率与实验网络基本吻合,所提出的模型与不考虑延迟的模型相比,对TCP最大拥塞窗口均值的预测误差降低了43%,对其网络吞吐量性能的预测误差降低47%.     

基于不同分组层策略的认知无线电网络性能分析

文中根据次用户采用的不同分组层策略,提出了两种认知无线电网络模型及其性能分析方法,推导了次用户的丢包率、分组时延、吞吐量以及频谱利用率表达式。同时,为了验证理论分析模型的准确性,对认知无线电网络的性能进行了仿真。分析和仿真结果表明：（1） 分析模型能准确地评估认知无线电网络的性能;（2）次用户的丢包率、分组时延和频谱利用率随着业务流入速率的增加而增加;（3）使用认知无线电技术,能大大提高频谱利用率;（4）次用户采用不同的分组层策略对频谱利用率的影响很小,但对吞吐量的影响很大。     

OFDMA系统中实时业务的资源分配与调度算法

提出了一种适合于OFDMA系统中实时业务传输的资源分配与调度算法,该算法利用物理层的信道信息和MAC层的业务信息,采取分组调度与子载波分配交替进行的资源分配方式,在满足数据包传输时延要求的同时,最大化系统的吞吐量.仿真结果表明,该算法无论是在系统的吞吐量、丢包率,还是数据包等待时延方面,都具有良好的性能.     

带睡眠机制的IEEE 802.15.4 MAC协议性能分析

针对IEEE 802.15.4中的周期性睡眠机制,提出了一种IEEE 802.15.4 MAC协议实时应用中完全基于时隙分析的精确建模方法.该方法把IEEE 802.15.4的睡眠机制以及载波侦听多址接入/冲突避免(CSMA/CA)机制同时纳入考虑,将整个超帧以退避时隙为单位进行划分.通过对2个机制精确到时隙的建模,分析了网络负载以及占空比特别是睡眠机制对能耗、吞吐量及平均服务延迟等网络性能的影响.NS-2仿真结果表明,该模型可准确预测实时应用中IEEE 802.15.4网络性能,且在相同数据率条件下占空比适当的睡眠机制可使得能量消耗以及网络吞吐量达到最优值.     

一种基于发射功率控制的无线自组织网MAC协议

在无线自组织网数据链路层中,采用传统的功率控制机制会引起不同发射功率节点间的分组冲突。为了减少这种冲突和提高网络性能,提出了一种基于发射功率控制的无线自组织网MAC协议。通过引入交互发射功率等级信息和目的节点发送两次CTS帧的方法来缓解隐藏终端问题。网络仿真表明,在静止网络中CTPL协议与802.11 DCF协议相比可有效提高网络吞吐率,并减少部分能量消耗。通过仿真分析可知,该协议在无线自组织网络静止场景中可提高吞吐率,降低传输时延以及延长网络使用寿命。     

并行入侵检测系统的动态自适应负载均衡算法

网络入侵检测系统的处理速度难以跟上网络的速度,使用多个分析引擎并行处理网络报文可以大幅度提高网络入侵检测系统的性能。考虑到负载均衡的要求,提出了一种并行入侵检测系统的动态自适应负载均衡算法,该算法给每个分析引擎设置了一个数据包接受区间,通过对网络报文的报头信息做哈希运算,把数据包映射到分析引擎的接收区间内;根据分析引擎的处理能力和负载情况调节各个分析引擎接受区间的宽度,从而合理分配每个分析引擎上的网络流量,充分利用所有分析引擎的计算能力。理论分析和实验结果表明,该算法在高带宽环境中有较高的效率。     

Chanel Assignment Optimization Algorithm Based on Link Throughput and Node Priority

How to reduce interference among neighbor nodes in wireless mesh networks is still an important and key issue nowadays. In this paper, an optimized channel assignment algorithm(OCA) is proposed to solve this problem based on link throughput and node priority. The effects of the numbers of network interface cards and channels on the network throughput are analyzed and evaluated. When there are seven of the numbers of both network interface cards and channels, the efficiency of utilizing network interface card and channel reaches highest. Compared with centralized channel assignment algorithm(CCA), the proposed algorithm has less packet loss rate and more network throughput significantly.     

智能电网中基于平衡树的无线Mesh接入网络路由算法

在智能电网(smart grid,SG)接入层的无线Mesh网络(wireless mesh networks,WMNs)应用中,针对数据流过度地集中在关键节点而导致数据拥塞问题发生,提出一种基于平衡树的无线Mesh网络路由算法。在传统AODV(ad hoc on-demand distance vector routing)算法的基础上,使用平衡树模型,综合考虑节点剩余容量和转发数据所需的路由跳数建立路由判据模型,合理地选择下一跳中继节点,均衡节点数据流。路由算法仿真采用OPNET平台实现,就网络的吞吐量、通信时延以及网络丢包率3个重要方面,对所提的路由算法与传统AODV算法的性能进行了对比分析。仿真结果表明,提出的算法能够有效地解决无线Mesh网络中的数据拥塞问题,相比于传统AODV算法能明显提高网络吞吐量,减小网络通信时延和丢包率,进而提高网络整体的可靠性。     

基于深度图强化学习的低轨卫星网络动态路由算法

为了解决高移动性导致卫星网络路由难以计算的问题,融合图神经网络和深度强化学习,提出一种基于深度图强化学习的低轨卫星网络动态路由算法。考虑卫星网络拓扑和卫星间链路的可用带宽、传播时延等约束,构建卫星网络状态,通过图神经网络对其进行表示学习;根据此状态的图神经网络表示,深度强化学习智能体选择相应的决策动作,使卫星网络长期平均吞吐量达到最大并保证平均时延最小。仿真结果表明,所提算法在保证较小时延的同时,还能提升卫星网络吞吐量和降低丢包率。此外,图神经网络强大的泛化能力使所提算法具有更好的抗毁性能。     

基于二次置换多项式的滑动窗口网络编码算法

网络编码(NC)是对两个或多个数据分组进行组合的一种技术,能够较好地提高网络体系的数据传输.二次置换多项式(QPP)提供了良好的数据分组优化组合功能,可以提高编码效率.该文利用二次置换多项式结合滑动窗口技术,提出了一种新的网络编码算法(QPPSW-NC),该算法能够独立解码接收到的数据分组,并控制每个滑动窗口的解码复杂性,从而恢复原始数据.使用网络仿真软件NS2对QPPSW-NC算法进行了性能分析,并从网络吞吐量、编码开销、数据包传输时延、能源消耗和能源效率等参数进行性能评估.仿真结果表明,该文提出的QPPSW-NC算法能达到较好的数据吞吐量和编码效率.