无人机辅助的蜂窝数据流量卸载及保密传输方案

为解决传统蜂窝网络中边缘用户上行通信链路质量较差且容易遭到窃听的问题,提出了一种移动无人机辅助的流量卸载和保密传输方案。首先根据空地视距信道特性,建立了基于接收信号强度阈值的信道接入机制,解决了用户传输模式选择问题;其次,根据空地信道接入时延、无人机飞行高度和速度,确定了任意时刻无人机链路的覆盖范围;然后,利用随机几何理论,给出了平均可达速率解析式和安全容量评估方法;最后,通过仿真实验验证所提方案和理论结果的有效性,并给出关键参数的最优化配置方案。仿真结果表明,与传统蜂窝网络相比,所提出的基于移动无人机的组网方案能够在保证用户公平性的基础上,使网络上行通信速率提高约40%,安全容量提高约70%。     

星地融合网络中的流量卸载研究

卫星网络与地面网络融合,可以拓展网络覆盖范围、提高网络灵活性以及提升网络资源利用率.针对地面网络流量激增带来的网络拥塞、传输时延长、数据吞吐量低等问题,从网络架构、流量卸载方案、流量卸载决策等3个方面对星地融合网络中的流量卸载进行了研究.从网络架构来看,未来通信网络正逐渐走向卫星网络和地面网络融合的一体化网络;从流量卸载方案来看,星地融合网络中流量卸载的关键技术主要包括软件定义网络、网络功能虚拟化、移动边缘计算以及星间链路协作;从流量卸载决策策略来看,分别基于时延、能耗和吞吐量分析归纳总结了几种主流流量卸载决策策略;指出了星地融合网络中流量卸载研究存在的主要挑战及下一步的潜在研究方向.     

基于自适应遗传算法的无人机轨迹优化

针对目前无人机爬升轨迹优化算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于自适应遗传算法的爬升轨迹优化方法。首先,结合无人机爬升阶段的运动方程和性能指标给出爬升段轨迹的优化模型。其次,为提高染色体的多样性和算法的收敛速度,对自适应遗传算法做了相应改进,使其更适合用于爬升轨迹的优化。最后,根据无人机爬升段轨迹特点,给出具体优化步骤,并对某型无人机爬升段轨迹做了优化仿真验证,结果表明所提出的方法能够在一定程度上节省运营成本。     

移动边缘计算中的无人机群协同任务卸载策略研究

针对应急灾害中通信受限的场景,研究了基于移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)的无人机群(unmanned aerial vehicles,UAV)协同任务卸载问题。在对系统通信过程和计算过程的延时与能耗分析的基础上,设计联盟效用函数和回报函数,并基于享乐博弈模型提出联盟分割形成算法。理论分析证明,该算法最终收敛于某个稳定的联盟分割。仿真结果表明,相比其他典型策略,提出的策略具有更低延时和能耗,能够提升用户服务体验、增加设备续航时间,解决通信受限问题。     

异构网络中高能效动态流量卸载

研究了异构网络中,以优化系统能效为设计目标的动态流量卸载。综合考虑了用户移动性和业务动态性的影响,利用动态规划理论对异构网络中的流量卸载问题进行了建模分析,将系统能效在连续时间上的优化问题转化成多阶段决策的最优化问题。在此基础上,基于延时流量卸载的思想,利用动态规划的分析模型,提出了一种系统能效优先的动态流量卸载算法。仿真结果表明,与已有的流量卸载算法相比,提出的动态流量卸载算法能有效地提升系统的能量效率。     

基于随机几何的无人机通信系统性能研究

为了分析无人机通信系统的实际性能,针对有限三维空间内的无人机通信系统进行研究,提出了一种基于随机几何理论分析无人机通信系统的模型。较好地捕获无人机基站分布的随机性和无人机基站间的距离关系,得到无人机通信系统实际性能的上界和下界,充分兼顾无人机发射天线数、天线功率等参数对无人机通信系统性能的影响。仿真结果表明,所提模型能有效分析无人机通信系统的频谱效率、中断概率,且可以通过增加发射机天线数和设定较低的发射功率得到较好的无人机通信系统性能。     

基于Access的无人机通信系统管理软件的研发

针对无人机通信系统维修管理复杂的特点,利用数据库管理系统Access2003设计了无人机通信系统管理软件,实现了设备管理的信息化,可以方便、快捷地实现设备数据的录入、查询、分析、统计和归档,有效解决装备使用、维修、管理中的诸多问题。     

基于禁忌搜索算法的计算机通信网络中容量与流量分配问题的优化研究

为了降低网络的运营费用与改进网络性能，首次采用近年来新出现的一种高效的现代超启发式搜索方法——禁忌搜索算法求解计算机通信网络中链路容量与流量分配(CFA)问题，讨论了计算机通信网络中链路的固定费用、时延费用与可变费用对运营总费用的影响．大量的计算机仿真实验结果不仅验证了禁忌搜索算法对求解CFA问题的有效性，而且与传统的拉格朗日松弛及子梯度寻优算法相比，解的质量有大幅度提高；与遗传算法相比，对大规模或负荷很重的网络，该算法更具优越性．     

计算机通信网络中容量与流量分配的优化研究

为了改进计算机通信网络的性能并降低其运营费用,采用改进的并行遗传算法,对计算机网络中容量与流量分配问题进行了优化,比较了不同算法所得到的网络运营费用.大量的计算机仿真实验结果表明,该算法能较迅速地求出全局近似最优解,并且与传统的方法相比较,解的质量能大幅度地提高.这对于减少网络运营费用及合理利用网络资源等方面都具有重大意义,在计算机通信网络及其它网络的规划设计、性能优化及评估中具有重要的理论和实用价值以及广阔的应用前景.     

电磁环境下无人机干扰雷达通信效用实验研究

为了判断电磁环境下无人机的作战能力,为提高无人机作战能力提供技术支持,对电磁环境下无人机干扰雷达通信效用进行实验研究。给出理想状态下雷达方程,在此基础上通过利用阈值判断电磁干扰中的干扰类型。对电磁环境下无人机干扰雷达通信接收机输入端信干比、干扰噪声比和信号噪声比进行计算,为雷达通信效用实验提供依据。将雷达通信抗干扰改善因子、有效抗干扰改善因子、综合测度雷达通信抗干扰能力、相对自卫距离、相对烧穿距离作为衡量雷达通信效用的指标进行实验研究。通过CPLD/FPGA完成雷达通信接口设计,利用DSP回波信号实时输出,完成实验系统设计。在实验系统中,令无人机在不同等效指标位置产生干扰,依次对雷达通信接收机的输出信号比进行记录,记录各雷达通信效用衡量指标,经多次测量降低误差。结果表明:在无人机与雷达间间隔超过100 km的情况下,雷达通信效用尚可。在无人机与雷达间间隔低于100 km(包括100 km)的情况下,雷达通信效用降低。可见电磁环境下无人机干扰会降低雷达通信效用,在一定间隔下无人机作战能力很强。     

基于SCMA的无人机中继辅助上行通信方案

为提高蜂窝通信系统的上行总吞吐量,在满足用户服务质量需求的前提下,提出了一种基于稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)的无人机中继辅助上行通信方案,通过部署无人机增强网络覆盖,并利用SCMA提高系统传输性能。根据用户的分布和概率视距传输模型,通过交替优化码本、功率和无人机坐标,确定无人机的3维部署位置;进行资源优化后,根据信道状态信息,对子载波进行配对并迭代码本、功率,以获得优化的码本和功率分配方案。仿真结果表明,提出的方案能够有效提高上行吞吐量,并满足用户的服务质量需求。     

基于遗传算法的卸载阀结构参数优化

分析了矿用乳化液泵站中卸载阀的工作原理,建立了数学模型。在AMESim软件中运用遗传算法优化原理,选择卸载阀中影响因素较大的参数进行参数取值,并对这些参数进行优化设计。最后,通过仿真证明优化结果能使卸载阀在工作时达到最大的节能效果。     

考虑通信流量的复杂网络病毒传播研究

基于一维元胞自动机,考虑信息网络节点全局交互和网络通信流量不均衡的特点,提出新的susceptible -infected - susceptible (SIS)病毒传播模型,研究多种网络拓扑结构下病毒传播行为.研究表明,随着网络通信流量增大,病毒在不同拓扑结构网络中传播速度都明显加快,并在更短的时间内达到稳定的更高的感染规模.研究还发现,在考虑一定通信流量和路由协议下,病毒在节点度分布异质化程度较高的网络中最不易爆发.     

无人机与车辆协助下的分布式多任务边缘计算卸载算法

为满足密集分布用户的服务质量和体验质量,建立了车辆和无人机协助下的多接入边缘计算卸载模型,车辆、无人机和路边单元作为边缘节点,将不同的计算任务按需卸载到不同类型的边缘节点进行处理.设计了基于分布式匹配-贪婪算法的终端用户任务卸载方案以最小化系统功耗,并研究了用户数量和延迟容忍对卸载方案的影响.仿真结果表明:该方案在满足...     

基于移动边缘计算的任务卸载策略研究

由于传统云计算的高时延和处理能力有限,无法满足5G网络的发展要求。基于移动边缘计算网络框架,提出了一种结合通信时延和计算时延的联合优化卸载策略用于移动边缘计算网络。该策略通过移动边缘计算设备不同的计算能力和通信链路的不同传输速率,对移动用户任务进行决策。通过仿真分析该卸载方法对任务大小和时延的影响,验证了该方法的优越性。结果表明,相比于传统的卸载方法,该方法可以有效地降低卸载时间和提高数据处理能力,有一定的参考价值。     

基于无人机的移动边缘计算任务卸载

无人机具有高移动性,能帮助移动用户在基础通信设施缺乏的环境中快速部署边缘云。为降低基于无人机的边缘计算成本,提高能量利用效率,提出了一种移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)系统的任务卸载方案。首先基于排队论模型构建了多用户边缘计算模型,引入等待概率构造了移动边缘计算系统的成本函数,然后采用权重系数将多目标优化问题转化为求解卸载策略的单目标非线性规划问题,最后采用蒙特卡洛剪枝算法进行求解,并引入决策树剪枝算法降低了算法的复杂度。实验结果表明,文中提出的任务卸载方案在CPU性能较低、任务到达率较大的情况下均能降低成本开销,为基于无人机的边缘计算提供了一种低成本的解决方案。     

基于SWIPT的D2D通信辅助移动边缘计算任务卸载策略

为解决5G移动通信系统中移动用户计算能力不足、能量消耗多、无线资源缺乏等问题,本文构建一种基于无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)的多用户设备间(Device to Device, D2D)通信辅助移动边缘计算(Mobile Edge Computation, MEC)系统模型,提出一种D2D-MEC联合卸载策略。该策略以系统中请求用户总能耗最小化为目标,采用二进制卸载模式和功率分流模式对请求用户进行任务卸载和能量收集。针对能耗最小化问题为非线性混合整数规划问题,根据整数变量和实数变量将原问题解耦为功率分配和计算任务卸载两个独立子问题,并分别采用Dinkelbach方法和匈牙利算法求出两个子问题的最优解。仿真实验结果表明,本文所提策略优于传统的D2D卸载策略和MEC卸载策略,有效降低了请求用户的总能耗,提高了任务执行效率。     

基于无人机的超宽带通信链

在无人机通信中继模型的基础上,结合无人机的特殊工作环境,构建了无人机超宽带通信链路模型,并对其性能进行了Monte—Carlo仿真。重点分析了无人机中继模型中,由于无人机间的相互运动造成的多谱勒频移对超宽带通信链路性能的影响。     

基于协作频谱感知的多无人机通信网络谱效优化研究

针对无人机应用场景频谱效率较低的问题,提出一种结合认知无线电技术的多无人机通信网络谱效优化方案.首先基于协作频谱感知,建立空地信道下多机协作的认知无人机网络模型,设置无人机（unmanned air vehicle,UAV）数量、感知时间和判决门限等优化参数,在此基础上提出高谱效联合优化算法对构建的非凸优化问题求解,最后分析无人机飞行过程中谱效的变化情况.仿真结果表明,存在最优感知时间使系统谱效获得最大值,且UAV数量和判决门限等因素会影响该谱效最优值;提出的高谱效联合优化算法具有较好的收敛性,有效提高了UAV次级认知网络的频谱效率.      

临近空间太阳能无人机在应急通信中的应用

 临近空间太阳能无人机飞行时间长、飞行高度高,结合通信载荷可在临近空间形成空中通信服务系统,在应急通信领域具有巨大的应用前景。介绍了国内外太阳能无人机平台的发展现状及其在通信方面的应用情况,通过分析基于太阳能无人机的通信系统的特点、应用方向,提出了基于太阳能无人机通信系统的3种典型应用场景,探讨了其关键技术及效益。研究表明,利用太阳能无人机平台可构建临近空间通信系统,实现持久广域的通信覆盖,使用灵活,可在应急通信领域发挥重要作用。