Novel antenna selection algorithm based on Tanimoto similarity

A new antenna selection algorithm for multiple input multiple output （MIMO） wireless systems is proposed. The modified Tanimoto coefficient is used to compare the similarity of the rows/columns of the channel matrix. Based on the calculated similarity, the proposed algorithm chooses the antenna subset, which has the maximum product of dissimilarity and Frobenius norm. The proposed algorithm requires low computational complexity as to the optimal selection but with comparative outage capacity and average signal to noise ratio （SNR） performance. It can improve both the outage capacity and the average SNR as compared to random selection. The simulation results are shown to validate our algorithm.     

基于定向天线的多中继节点的AF协同通信系统性能分析

研究了基于定向天线的多中继节点放大转发协同通信技术。首先,从理论上推导了全向发送全向接收（without beamforming transmit receive, N-BF),定向发送全向接收(beamforming transmit-without beamforming receive, T-BF)以及定向发送定向接收(beamforming transmit-beamforming receive, TR-BF)3种模式下信道容量及其中断概率。然后,结合具体的数值仿真对不同模式下的信道容量和中断概率分别进行了详细的分析比较。结果表明,TR-BF性能最优,TR-BF以及T-BF相比N-BF而言,系统受噪声影响更小。     

高可靠性软件定义航空光信息网络的控制器分布优化策略

针对未来航空光信息网络中控制平面的可扩展性问题,基于软件定义网络思想,提出了软件定义航空光信息网络的网络架构,研究了软件定义航空光信息网络控制器部署策略。以网络节点及链路中断概率为参量,以航空网络的全网可靠性为优化目标,建立基于网络可靠性的整数规划模型;提出融合人工免疫策略、小生境思想和改进遗传算法的混合优化算法,获得控制器部署的最佳部署方案。仿真结果表明,基于可靠性的整数规划模型可实现对软件定义航空信息网络中的控制器部署问题准确建模,为实现控制器最优化部署提供了依据。     

多用户卫星通信系统的中断性能分析

针对卫星通信系统，分析了基于门限判断放大转发(amplify-and-forward, AF)协议情况下的系统中断性能。首先,考虑星载天线增益和卫星链路损耗,并假设卫星链路的小尺度衰落服从阴影莱斯(shadowed-Rician, SR)分布,推导出多用户卫星通信系统的中断概率闭合表达式。然后，为了便于进一步分析系统的性能,推导出高信噪比(signal noise ratio, SNR)条件下系统中断概率的渐近表达式,得到系统的分集度和编码增益的解析表达式。最后,计算机仿真验证了理论分析的正确性,并分析了用户数和信道参数对多用户卫星通信系统性能的影响,从而为实际系统设计提供了参考和依据。     

多用户卫星通信系统的中断性能分析

针对卫星通信系统,分析了基于门限判断放大转发(amplify-and-forward, AF)协议情况下的系统中断性能。首先,考虑星载天线增益和卫星链路损耗,并假设卫星链路的小尺度衰落服从阴影莱斯(shadowed-Rician, SR)分布,推导出多用户卫星通信系统的中断概率闭合表达式。然后,为了便于进一步分析系统的性能,推导出高信噪比(signal noise ratio, SNR)条件下系统中断概率的渐近表达式,得到系统的分集度和编码增益的解析表达式。最后,计算机仿真验证了理论分析的正确性,并分析了用户数和信道参数对多用户卫星通信系统性能的影响,从而为实际系统设计提供了参考和依据。     

全双工窃听下的无人机通信保密性能分析

针对无人机能量受限且通信易受到窃听攻击的问题,提出一种基于能量采集的无人机无线供电通信模型,并分析其在全双工主动窃听下的保密性能.首先,采用基于仰角的视距和非视距路径损耗模型对地空无线信道进行建模.然后,将无人机的传输中断概率限制在一个可容忍的最大阈值内,得到基站的最优编码速率,进而推导出无人机的保密中断概率的解析闭合...     

Space-borne antenna adaptive anti-jamming method based on gradient-genetic algorithm

A novel space-borne antenna adaptive anti-jamming method based on the genetic algorithm(GA), which is combined with gradient-like reproduction operators is presented,to search for the best weight for pattern synthesis in radio frequency(RF).Combined,the GA's the capability of the whole searching is,but not limited by selection of the initial parameter,with the gradient algorithm's advantage of fast searching.The proposed method requires a smaller sized initial population and lower computational complexity.Therefore,it is flexible to implement this method in the real-time systems.By using the proposed algorithm,the designer can efficiently control both main-lobe shaping and side-lobe level.Simulation results based on the spot survey data show that the algorithm proposed is efficient and feasible.     

地球静止轨道-低轨道最优异面转移方法

研究了轨道转移飞行器（orbital transfer vehicle, OTV）从地球静止轨道向低轨道的最优异面转移过程,提出了解析法和智能优化算法。在解析法中,完整地推导了最优转移轨道的求解方法,提出了最优转移轨道应满足的条件,并采用牛顿迭代法求解第1次速度脉冲应改变的轨道倾角。以离轨点位置、入轨点位置和转移时间为优化变量,采用遗传算法对最优转移过程进行求解,给出了遗传算法求解该优化问题的设计步骤,并将变轨过程在卫星工具包（satellite tool kit, STK）场景中进行了演示。仿真结果表明两种方法均能满足Lawden一阶最优必要条件。     

基于重构信道的组分层空时系统接收天线选择

针对采用排序的串行干扰消除检测的组分层空时系统,提出了基于重构信道QR分解的接收天线选择算法,该算法用子信道Frobenius范数排序代替Moore-Penrose伪逆行范数排序得到置换矩阵,降低了计算复杂度.并给出了基于重构信道的快速算法,该算法比常规信道快速算法具有显著的性能提升.仿真分析表明,该算法在中断容量上与最大容量算法接近,重构信道QR分解算法与基于伪逆排序方法性能相近,重构快速算法性能稍有下降,但复杂度更低.     

基于贝叶斯算法的天线端到端优化

在确定天线的拓扑结构以后, 通常需要对天线的结构参数开展反复的优化才能达到设计目标, 快速有效的优化算法有利于缩短天线的设计周期。在建立综合目标函数的基础上, 同时考虑天线的多个优化目标和限制条件, 使用贝叶斯优化算法对天线进行端到端优化。基于在线更新的数据集, 高斯过程估计出目标函数的后验分布, 进而使用获得函数进行迭代。通过两种天线模型对提出的优化算法进行仿真验证, 结果表明, 由于建立了天线参数到综合目标函数的映射关系, 整个优化过程以端到端的方式实现, 与传统的优化方法相比, 所提算法的优化结果和优化速度都具有明显的优势。     

群延时均衡器的遗传算法优化设计

在已有文献报道中多采用Powell法设计均衡网络,但Powell法是确定性优化方法,结果的好坏与初始点的选择关系密切,并易陷入局部极值点。由于遗传算法是一种全局随机搜索方法,即使定义的适应性函数不可导或不连续,它也可能以很大的概率求得全局最优解,因而在工程领域中将有十分广泛的实际应用前景。将一种新的实数码遗传算法应用到群延时均衡器的设计中,并给出了巴特沃斯滤波器群延时均衡器的设计实例,结果表明提出的方法十分有效。     

混合编码方式自适应差分进化算法优化设计宽带天线

针对传统微带天线带宽窄的缺陷,提出了一种混合编码方式的自适应差分进化算法来优化展宽带宽。该方法先对贴片和地板采用网格编码进行粗优化,再对去除的贴片和地板部分采用基函数编码进行细优化,通过寻优得到了一款新型的宽带天线,带宽从11~15 GHz展宽到了9~17.5 GHz左右,天线带宽展宽率达到了112.5%。该方法计算精度高,通用性强,通过两步优化大大减小了计算量,基函数编码提供了优化天线的新思路。     

一种融合遗传算法和粒子群算法的改进模糊C-均值算法

针对模糊C-均值(FCM)算法必须预先给定聚类数c和容易陷入局部极小的缺点,提出了融合遗传算法和粒子群算法的GA-PSO-FCM算法.遗传算法(GA)嵌套在FCM算法的外层,用于自动寻找最优聚类数,并把有效性准则函数作为其适应度函数;粒子群(PSO)算法嵌套在FCM算法的内层,用于优化类中心向量,提高算法的全局搜索能力.最后,运用GA-PSO-FCM算法对Iris data、Wine data、Zoo data、WPBC data和WDBC data进行仿真实验,并与基于有效性准则函数改进的FCM算法、GA-FCM算法的仿真结果进行比较,表明GA-PSO-FCM算法能在预先未知聚类数的情况下,提高分类结果的精确性和稳定性.     

基于最优中继集合选择的HDAF算法

为减少协作通信系统资源消耗,提出了一种基于混合译码放大前传(hybrid-decode-amplify-and-forward, HDAF)的中继选择算法。该算法以降低系统的中断概率和最小化总功率为目标,采用等效信道增益参数排序的方法,得到了最优中继集合的选择算法。该算法既保证通信过程更可靠,不易中断,又减少多余中继节点的使用,节省资源。仿真结果表明,采用最优中继集合选择算法,在10~30 dB的信噪比范围内,HDAF协作方式的中断概率要小于放大转发(amplify-and-forward, AF)和译码转发(decode-and-forward, DF)协作方式。该算法与功率分配相结合,在相同中断概率条件下,源节点所需功率比AF和DF协作方式少1~4 dBm,节约了系统资源的消耗。     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。     

Handover initiation performance of a new multi-cell cellular configuration with a developed base-station multi-beam antenna

1.INTRODUCTION Handoverarecrucialandessentialpartofcellularsys tems.Handoverinitiationcanbebasedonvariouscri teria,analyticmodelofhandoverinitiationcriteria hasbeenpresentedinRefs.[1～3]basedonsignal strengthsreceivedfromtwobasestations(BS’s)ina log normalfadingenvironment,andpresentedin Refs.[4,5]basedonthedistancesbetweenthemo bilestation(MS)andthesurroundingBS’s.Onthe otherhand,theapplicationsofadaptiveantennasin themobilecommunicationssystemsareemerged[5], andtheapplicationswi…     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。     

基于智能天线的分布式无线系统接入控制

针对采用自适应智能天线的分布式无线系统,从理论上分析了上行链路的负载因子,建立了基于该系统的干扰预测理论模型,并提出了两种基于干扰预测的上行链路接入控制算法.利用建立的干扰预测模型,可获得新用户给系统带来干扰的预测,从而可提高接入控制算法性能.仿真结果表明,基于干扰预测的接入控制算法在采用优化的接入控制门限时能够有效提高系统性能.当接入控制算法根据干扰的分布为用户灵活选择接入天线时,能够降低系统阻塞概率,但是却以牺牲系统中断性能为代价.     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。