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.     

两跳多中继网络中改进的前向放大中继策略

单源单宿多中继多天线系统中,中继总功率受限的最大化系统传输速率问题为非凸优化问题.针对此问题分别提出TFSA (Target Function Simplified Algorithm)和CCSA（Constrain Conditions Simplified Algorithm）两种优化算法.TFSA通过缩放信道矩阵与其共轭转置矩阵乘积的特征值使此问题成为凸优化,并使用传统凸优化方法获得其最优数值解;CCSA通过缩小此优化问题的约束集并转换自变量使之成为凸优化,再利用拉格朗日算法获得其解析解,能够实现算法复杂度和系统性能的折衷.实验仿真表明,TFSA算法能逼近最优算法实现的系统性能; CCSA与已有算法比较获得了一定的速率增益,且实现复杂度低.     

无人机无线能量传输网络多波束阵列设计与位置部署

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)辅助的无线能量传输(wireless power transfer, WPT)系统，构建了一种能量波束设计以及无人机悬停位置部署的联合优化方案，以最大化所有用户接收的总能量。针对优化问题是非凸、难以直接求解的情况，提出一种联合优化多波束设计和无人机三维位置的迭代算法，利用巴特勒矩阵设计高增益、宽覆盖范围的能量多波束，利用穷举算法寻找无人机最优二维位置，通过单调性理论得到无人机的最佳悬停高度。仿真结果表明，所提出的算法能显著提升无线能量传输效率。     

能量采集多天线中继网络中基于人工噪声辅助的安全传输方案

针对多天线中继系统中继节点面临的可用能量受限问题和存在的严重信息泄露隐患,提出了一种基于能量采集技术的联合中继波束成形和多天线友好干扰机协作干扰的物理层安全传输方案.首先,构建基于放大转发（Amplify-and-Forward, AF）模式的多天线协作中继网络,其次,中继节点和友好干扰机在时隙切换（Time Switch, TS）策略下进行能量采集和保密信号传输.接着,以系统保密速率最大化（Secrecy Rate Maximization, SRM）为目标,在满足中继节点和友好干扰机采集能量约束条件下,联合设计出最优中继信号传输波束成形矩阵、人工噪声（Artificial Noise, AN）协方差矩阵和时隙切换系数.然而,由于条件约束,导致该SRM问题为非凸问题,故通过结合半定松弛（Semi-Definite Relaxation, SDR）技术以及拉格朗日对偶理论,设计出一种双层优化算法求得最优解,并且,为了降低复杂度和对比方案性能,给出了一种基于迫零预编码的次优传输方案.最后,仿真结果表明,所提方案能够显著提高系统保密性能,具备一定抗窃听攻击能力.     

混合有-无源智能反射面辅助大规模MIMO安全传输

针对存在恶意窃听者的大规模MIMO网络安全传输问题,提出了一种混合有-无源智能反射面辅助的下行安全传输方法。受基站总发射功率、混合有-无源智能反射面功率和反射相位模量约束,讨论了最大化系统总保密速率的优化问题,该问题为多变量耦合的非凸优化。提出了基于逐次凸近似的主动波束成形和反射相位优化算法,首先利用交替优化算法将原始问题转变为两个单变量的子问题,然后采用逐次凸逼近或半定松弛算法分别求解每个子问题的最优主动波束成形和反射相位。仿真结果表明,相比传统的被动智能反射面辅助安全传输方案,提出的方案能够有效利用混合有-无源智能反射面高增益的技术优势,进一步提高级联链路的信道增益,获得更高的保密速率。     

基于干扰效率的认知OFDMA网络功率分配算法

为了提高认知无线电网络的系统能量效率,同时减小对频谱授权者主用户的干扰,提出了一种新的下行传输干扰效率最大的认知正交频分多址接入(orthogonal frequency division multiplexing access, OFDMA)网络功率分配算法。干扰效率定义为次用户总的传输速率与对主用户总干扰功率的比值。由于原资源分配问题是一个非凸形式的分式规划问题,难以获得功率分配问题的解析解。利用Dinkelbach方法将原问题转换为一个凸优化问题,并利用拉格朗日对偶原理和次梯度更新算法来获得解析解。最后,仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性能,并且在干扰效率、对主用户的干扰控制方面都优于传统能效最大的功率分配算法。     

认知Ad hoc网络中基于凸优化的功率控制算法

针对认知Ad hoc网络的特点,构建了相应的网络模型,提出了一种基于凸优化理论的分布式功率控制算法。在分析系统内部干扰的基础上,以最大化网络效用值为目标,以认知用户的发射功率为求解对象,建立了一个通用的数学优化模型。在凸优化理论的指导下,通过引入辅助变量和变量的对数变换,将该模型转变为等价的凸优化模型,采用拉格朗日对偶法对该模型进行求解,得到了分布式的功率迭代算法。仿真实验表明：与其他算法相比,该算法在满足系统约束条件的前提下,取得更好的系统性能。     

一类大规模系统的全局优化

讨论了可分非凸大规模系统的全局优化控制问题,提出一种三级递阶优化算法。该算法首先把原问题转化为可分的多目标优化问题,然后凸化非劣前沿,再从非劣解集中挑出原问题的全局最优解。建立了该算法的理论基础,证明了算法的收敛性。仿真结果表明该算法是有效的。     

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.     

峰均比约束下机载MIMO雷达频谱共存波形设计

为了进一步增强雷达对地面动目标的检测性能,同时能够实现与通信系统之间的频谱共存,研究了机载多输入多输出(MIMO)雷达在地杂波环境下的频谱共存波形设计问题。首先对波形施加了峰均比(PAR)约束,然后考虑了全局频谱设计和局部频谱设计2种设计方法,最后提出了一种新颖的循环迭代算法,在每次迭代过程中通过凸近似处理将原非凸优化问题转化为可解的凸优化问题,再使用可行点追踪连续凸近似(FPP-SCA)算法直接求出波形的最优解。仿真结果表明:与现有算法对比,该算法具有更快的运算速度,而且能够对波形起到峰均比约束的效果。