具有直接链路的能量收集认知协作中继网络中断概率分析

针对能量受限认知中继网络生存期短和中断概率高的问题,提出一种具有多个主接收端、多个次目的节点、次网络直接链路和次网络节点硬件损伤的功率信标(PB)辅助能量收集认知协作中继网络,推导出在瑞利块衰落信道下采用机会中继选择策略和选择合并方式的次网络精确和渐近中断概率,并对理论分析结果进行蒙特卡洛(Monte Carlo)仿真验证。研究结果表明:主接收端干扰约束或者PB发射功率的提升会使中断概率单调下降并趋于饱和;中断概率随着次网络节点硬件损伤水平、主接收端数目和次网络端到端信道容量的增大而增加,并随着中继和次目的节点数目的增多而减小;恰当设定能量收集比率能有效降低中断概率。     

具有能量收集的认知双向协作中继网络中断概率分析

为了延长认知中继网络的生存时间和降低中断概率,提出了具有多主接收端的专用信号塔(PB,Power-beacon)辅助能量收集认知双向协作中继网络,并研究了采用译码转发模式和机会中继选择策略的衬底式认知网络中断性能。网络中次用户发射功率由收集自PB的能量和主接收端的干扰约束决定。推导了Rayleigh块衰落信道下次网络的精确中断概率,结果表明增大PB发射功率或主网络干扰约束将使中断概率单调下降。此外,还推导了有干扰约束和无干扰约束的次网络渐近中断概率,研究了中断饱和现象,PB位置对中断概率的影响,以及主接收端和中继数量、次网络端到端容量以及能量收集比率与中断概率之间的关系。仿真结果验证了理论推导。     

具有能量收集的多跳认知双向中继网络中断概率分析

为了提高多跳认知中继网络传输效率,延长生存期和降低中断概率,提出基于时分广播协议、译码转发、网络编码和专用信号塔(power-beacon,PB)辅助能量收集等技术的多跳双向传输方案,研究了采用该方案的衬底方式认知中继网络的中断性能,推导了Rayleigh分块衰落信道下次网络的精确和渐近中断概率。理论分析和仿真结果表明,与传统传输方案相比,所提传输方案具有相近的中断性能,但传输效率却远高于传统方案。次网络中断概率随着PB发射功率的增加或者干扰约束的降低而单调下降。合理设置PB位置,次网络端到端容量,子系统数目和能量收集比率有助于提升次网络中断性能。     

联合干扰功率限制下的认知中继网络性能分析

频谱共享的Underlay认知中继网络中,为了保证主用户的可靠通信,要求次用户网络中源节点及中继节点的发射功率必须满足主用户接收端干扰功率的限制。基于主用户峰值干扰功率和平均干扰功率的联合限制,分析了中继节点采用选择协作解码转发协议时潜伏式频谱共享认知中继网络的性能。值得一提的是,考虑中继传输中由主用户接收端干扰功率限制引起的第1跳链路信噪比之间的相关性,推导了瑞利衰落环境下次用户中断概率和信道容量准确的闭合表达式。仿真结论显示,次用户中断概率与信道容量的解析曲线与仿真结果一致,系统性能因频谱共享的认知网络中次用户源节点与主用户接收机链路之间的相关性而有所下降,中断概率约有2dB的性能提升。     

IRS辅助认知无线携能通信网络的发射功率最小化算法

智能反射平面（IRS）和认知无线携能通信技术被视为是提高能量效率和频谱利用率的潜在关键技术。文中研究了基于非线性能量采集模型的IRS辅助认知无线携能通信网络,其中次用户发射机同时给多个次用户接收机发送信息和能量,每个次用户接收机采用功率分割方式实现信息解码与能量采集,目的是通过联合优化次用户发射机的波束成形矢量、次用户接收机的功率分割系数以及IRS相移使次用户发射机的发射功率最小化。为了保证次用户发射机的信息与能量传输效率并限制次用户发射机对主用户接收机的同频干扰,考虑次用户接收机具有最小信干噪比约束、最小能量采集约束与功率分割系数约束,次用户发射机对主用户接收机有最大干扰功率值约束,以及IRS具有反射相移约束。所构建的问题属于非凸的二次约束二次规划问题,并且优化变量之间高度耦合,难以求解。文中提出一种基于半正定松弛法和连续秩一约束松弛法的交替优化算法进行高效求解。为了降低复杂度,进一步提出一种基于IRS分组的低复杂度优化算法。仿真结果表明,与几种基准算法相比,所提算法能够有效降低次用户发射机的发射功率。     

具有主用户中断概率约束的认知无线电系统容量分析

该文引入主用户中断概率作为评价主用户传输质量的标准,同时考虑认知用户平均/峰值发射功率的约束,得到认知系统的各态历经容量和中断概率容量,提出了一种具有主用户中断概率约束的认知无线电资源分配算法。通过数学理论推导可以获得认知系统最优的发射功率,以此功率进行信息传输可以获得最大的系统容量。     

大规模 MIMO 蜂窝网与 D2D 混合网络物理层安全性能研究

随着量子计算机等计算设备的飞速发展,传统的加密技术正面临着挑战;由于物理层安全充分利用了无线信道的特性,其被认为是一种有效的解决方案.为此,提出了一种安全的混合网络模型,其中,端到端(device-to-de-vice,D2D)网络覆盖于大规模多入多出(multiple-input multiple-output,MIMO)宏蜂窝之上,被动的恶意窃听者(eavesdropper,Eve)能够窃听所有的无线信道;同时,为了提高能量效率,D2D发射机不仅可以从专用的PB(powerbeacon)收集能量,还可以从附近的射频干扰信号中收集能量.对此混合网络模型,假设所有网络元素的位置都服从独立泊松点过程,利用随机几何,得到了任一D2D发射机采集足够能量的概率;基于此概率,获得了蜂窝网用户和D2D用户的各态历经速率和安全中断概率.结果表明,由于D2D发射机可以从周围的射频干扰信号中采集能量,系统的能量效率得到显著提升,同时将专用PB的信号视作一种人工噪声,有效地提高了网络的安全性能.     

大规模MIMO-NOMA双向中继认知系统物理层安全研究

针对基于中继辅助传输的认知无线电-非正交多址(CR-NOMA)系统中，频谱利用率低及安全性较差的缺点，提出将大规模多输入多输出(MIMO)技术应用到基于双向中继的CR-NOMA网络中，使两组认知非正交多址(NOMA)用户在双向中继的协助下交换信息.在不完全信道状态信息的约束下，推导出受发射功率、信道估计误差和天线数量影响的安全中断概率的闭合表达式.仿真结果表明，随着中继天线数量的增加，安全中断概率收敛到特定数值，同时可得到复杂度较低且安全性能最优天线数量.     

基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络

针对异构无线网络的空闲信道检测准确率及网络吞吐量的优化问题,提出一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络.首先,所提出的认知异构网络系统模型采用多个中心次用户(Center Secondary Users,CSU)节点协助其他节点进行频谱感知,并引入了能量检测阈值,在提高空闲信道检测准确率的同时节省检测能耗.接着,采用最大化数据速率的联合优化方程,在干扰功率的限制约束下为节点分配最佳的发射功率,降低干扰程度并优化网络吞吐量.实验仿真结果表明,相比较基于集群的协作频谱感知分配策略算法和基于QoS约束的能量感知竞争功率分配算法,该算法的网络吞吐量分别提升了3.4%和1.5%,平均频谱利用率分别提高了9.3%和7.4%.     

Nakagami-m信道下认知中继网络的中断概率上界闭式解模型

为更准确地反映和评估无线信道衰落指数对认知中继网络中断性能的影响,提出了认知用户在Nakagami-m信道模型下的中断概率上界闭式解模型.首先在Nakagami-m信道模型下,对认知中继网络频谱重叠共享和最佳中继选择准则的联合约束限制进行分析,再利用分部积分推导出认知用户接收机信噪比的概率密度函数和累积分布函数,进而对概率密度函数进行条件积分,根据蕴合法则即事件概率不等式得出其中断概率上界闭式解模型.仿真结果表明:相比传统的瑞利信道模型,Nakagami-m信道模型下的中断概率闭式解能够反映信道衰落指数大于1时的系统中断性能,从而更准确地反映了实际信道衰落情况对认知中继网络的影响;此外,由于该闭式解模型考虑了主用户干扰限制条件,限制了认知用户的实际发射功率,因而降低了系统的中断概率.     

双层网络中上行链路干扰的建模与分析

在传统宏基站无缝覆盖的基础上引入新的低功率节点构成双层网络,可以实现高速数据传输.双层网络的宏基站和低功率节点复用相同频谱实现高速数据服务的同时,也会产生严重的干扰,成为制约网络性能提升的关键问题.针对双层网络的上行链路干扰进行了建模与分析.采用泊松点过程建模无线环境中干扰节点的随机分布,考虑了路径损耗和阴影衰落的影响,并通过中断概率表征和分析了干扰对宏用户性能的影响.通过仿真分析了传播特性、微用户密度、微用户发射功率与中断概率的关系.     

天线选择MIMO放大转发中继系统的中断概率分析

结合天线选择与波束形成,分析了双跳放大转发MIMO中继系统在Rayleigh衰落信道中的中断概率．在源节点任意数目发射天线、目的节点任意数目接收天线的情形下,通过使用互补累计分布函数和贝塞尔函数,得到端到端中断概率的封闭表达式．采用Maclaurin级数展开的方法,获得一个很紧的中断概率渐进近似,从中可以得到系统分集阶数．理论结果表明。天线数目较少的链路决定了系统的分集增益．给出MonteCarlo仿真结果,与文中给出的解析结果完全吻合．     

具有QoS保证的RF能量采集认知无线网络高能效资源分配技术

考虑了一种基于射频能量采集的认知无线网络系统。其中,次用户发射机（ST,secondary transmitter）首先从主用户（PU,primary user）发射的射频信号中收集能量,然后利用所收集能量与次用户通信。此外,ST保留有可能来自之前传输块的剩余能量作为初始能量。目标是通过传输时间和发射功率联合优化,达到次用户网络能量效率最大化。为保证次用户网络服务质量（QoS,quality of service）,在能量效率最大化过程中对ST施加最小吞吐量需求约束。由于能量效率最大化是非线性分数规划问题,提出了一种基于Dinkelbach方法的快速迭代算法来实现资源的最优分配。仿真结果表明,该算法收敛速度快,可以在保证QoS约束的同时显著提高系统的能量效率。     

全双工多中继网络的中断分析与中继决策

为了降低无线通信的中断概率,改善无线网络的通信性能,针对含有多个用户节点与中继节点的全双工无线网络,在考虑聚集干扰与节点自干扰的前提下,分析了网络的中断性能并设计了相应的中继决策方案.首先,基于Nakagami-m衰落信道条件和放大转发中继策略对网络进行中断概率分析,并求解出相应的闭合表达式.然后,基于最大带权匹配的思想,根据用户节点对中继节点的渴求度提出一种最小化系统中断概率的最大渴求度匹配算法(Maxi-mum Craving Matching,MCM)来实现中继决策.最后,通过蒙特-卡罗仿真模拟了不同系统参数条件下系统中断概率变化情况,并验证了MCM算法的有效性.仿真结果表明,提升节点发射功率能降低系统中断概率,但其改善效果在达到某一特定值后趋于饱和状态,此后继续增加功率对中断性能不再有改善作用.饱和状态下,与现有部分中继选择算法相比,采用MCM算法的系统中断概率会降低约4％～7％.     

多天线中继协助的终端直连通信传输方案设计

为了提高蜂窝通信系统的传输效率,一种多天线中继协助的D2D通信链路(MIMO relay aided-D2D,MRA-D2D)的方案被提出。该项研究通过分析中继天线数目、干扰源、接收端之间的距离和功率等信息,设计了MIMO多天线中继协助D2D传输方案的能量效率与通信链路性能的关联表达式。研究结果表明:采用多天线中继辅助,不仅可以通过提高天线数目来提高MRA-D2D链路的接收信干噪比,还可有效提高系统的能量效率;并证明了单纯的提高发射功率并不能提高系统的能量效率。     

MIMO双向中继信道能量效率优化算法

研究了多输入多输出(multiple input multple output,MIMO)双向中继信道的能量效率优化问题。首先考虑无功率约束下的能量效率优化问题,采用嵌套优化方法得到最优的功率分配。然后求解有功率约束时的能量效率优化问题,如果无功率约束时的最优解在最大功率约束内,则该最优解为有功率约束时的最优解;否则通过确定一部分节点的最优发射功率,减小剩下节点的发射功率的优化区间来求解该问题。仿真结果验证了所提优化算法的有效性。     

多用户认知无线电系统中波束成形技术研究

多入多出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术给系统引入了可供共享与分配的空间资源,在时间和频率资源之外增加了空间自由度,可以更好地起到减少对主用户干扰并提高次用户容量的作用。在文中提出的系统模型中,主、次用户信道发射端均配备了多根天线,主用户接收端可以通过有限反馈信道将信道状态信息反馈给次用户发射端。在此基础上,设计次用户发射波束成形矢量,并给出了主、次用户中断率表达式。仿真表明,在该系统模型下,主、次用户中断率更小,次用户的中断率随着反馈比特数的增加不断趋近于一个固定值。     

无线能量传输中继选择与发送功率分配方案

为了最大化无线能量传输全双工多中继系统的传输速率,提出一种利用中继采集能量并进行中继选择和发送功率分配方案。首先在最好最差信道和最大调和平均值中继选择基础上,考虑中继自干扰信道能量采集,引入中继节点不同功率约束,提出基于节点功率的最好最差信道中继选择和最大调和平均值中继选择方案;然后联合源节点两阶段发送功率分配进行优化求解,给出优化问题解耦后的两步次优解方案,求解出功率分配参数的理论次优值;最后推导得出所提最优中继选择方法的中断概率。仿真结果表明,所提出的中继选择方案比随机选择中继的容量性能在系统中继个数为5时提高了30%以上;与中继选择等功率分配方案相比,所提分配方案的系统容量提升了10%以上,中断概率在发送信噪比为15 dB时下降了16%。     

基于功率控制的认知无线网络能效研究

针对Underlay频谱共享模式下的认知无线网络的能量效率问题,提出了一种双重改进的粒子群功率控制优化算法(Dual Improved Particle Swarm Optimization,DIPSO),通过最小化约束条件下认知用户的发射功率以实现网络能量效率优化.在仿真过程中,以保证认知用户基本通信的同时不对主用户正常通信构成影响为基本前提,对信道衰落及噪声干扰进行了综合考虑,搭建出多约束条件下的网络能量效率函数,实现认知无线网络中认知用户发射功率的最小化.仿真结果表明:该算法可有效提升无线网络的能量效率.     

分层网络下行中断概率的闭式表达

针对用边界值形式表示的共信道干扰限制分层网络的下行中断概率不够精确的问题,采用随机几何理论建模网络结构,并在此基础上推导了每层下行中断概率的闭式表达式.首先构建了关于宏小区信号功率和毫微微小区聚合干扰功率的下行接收信干比函数,然后以聚合干扰功率为条件,根据宏小区信号功率的概率分布推导了接收信干比不高于门限值的概率,最后利用聚合干扰功率的概率分布计算条件中断概率的期望值,得到了中断概率闭式表达式.仿真结果表明:当毫微微小区基站发射功率降低3.16mW(小区平均数为100),或小区平均数减少20个(基站发射功率为100mW)时,能够分别使宏小区下行中断概率减小约20%或5%.