感知无线电网络中改进的信道分配算法

针对多信道感知无线电网络中现有协作式频谱感知方法的不足,考虑信道使用特征、检测性能的动态性以及SU选择感知信道时需对PU造成的干扰降至最低等因素,将信道分配问题建模为非线性整数规划问题.为高效地获得该问题的解,通过构建一个完整的二部图并定义合适的权重向量,将该问题转化为凸二部匹配问题,进而提出一种信道分配算法,可在多项式时间内计算出问题的解,包括SU数量、信道数量以及最大权重值.仿真结果表明:随着SU数量的增加,PU的漏检概率和SU的平均可用时间都在下降;本文算法的吞吐量要优于已有的频谱感知算法.     

多小区多输入多输出正交空分复用系统中低复杂度用户选择算法

针对抑制协作小区外干扰的多小区多输入多输出(MIMO)正交空分复用系统,提出了一种低复杂度的用户选择算法.该方法通过贪心搜索迭代选择用户,在用户选择的每一步中选择使得小区平均系统容量增幅最大的用户,并自适应地调整服务用户数而使小区平均系统容量最大化.仿真结果表明,在相同信噪比和干扰噪声比条件下,与抑制协作小区外干扰的多小区MIMO块对角化系统用户选择算法相比,该算法提高了小区平均系统容量,且增加了同时服务的用户数.     

容量优化的多用户MIMO T-H预编码算法

针对多用户多输入多输出(MIMO)系统的下行链路,提出一种优化系统容量的Tomlinson-Harashima预编码(THP)算法.该算法根据用户子信道的衰落状况,对各个用户分别采用不同的缩放因子进行干扰预抵消处理,有效降低了等效噪声的熵值.同时结合多用户预编码排序算法来改变THP算法的预编码顺序,改善了用户子信道的衰落系数.仿真表明:与传统的THP算法相比,该算法能够有效提高系统容量(特别是在低信噪比情况下).当信噪比为5 dB时,采用该算法的10×10 MIMO系统在容量上有4 (bit*s-1)/Hz的增益.     

多小区环境中基于动态功率分配的干扰安排算法

在多用户MIMO (Multiple-Input Multiple-Out put)干扰信道环境中,为了充分利用系统的总功率,将用户受到的干扰最大化地重叠,以提高系统性能.给出了MIMO干扰信道模型及子空间干扰安排算法分析;针对如何最大程度地利用系统功率问题提出了一种采用动态功率分配的干扰安排算法.仿真结果显示,该方案...     

下行多小区MIMO系统协作多点传输联合调度机制

提出一种基于协作多点传输的下行多小区多输入多输出(MIMO)系统联合调度机制,充分利用多小区间的联合调度来降低小区间的干扰,提高系统的吞吐量.该方案利用多小区基站间的协作,根据用户反馈的信道信息间的相关性,在不牺牲系统资源情况下联合调度互相干扰小的用户抑制小区间的干扰.仿真表明:该方案在相同情况下与传统的多小区下行MIMO系统相比,具有显著的小区平均系统吞吐量增益及边缘用户吞吐量增益.     

一种虚拟多输入多输出用户配对算法

针对现有半正交用户配对算法中信道条件较差、用户的传输速率过低的缺陷，提出了一种基于部分逆选策略的半正交用户配对算法.该算法通过分析线性最小均方误差接收机，对信道条件较差的部分用户提出“逆选”的配对准则.仿真结果表明，该算法在系统速率和损失较小的前提下，能有效提高信道条件较差用户的传输速率，从而在系统速率和与用户公平性之间取得较好的折衷性能.     

多用户多输入多输出-正交频分复用系统的一种子信道分配方案

针对多用户多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的下行链路,基于脏纸编码(DPC)和线性接收机,提出了一种简单的子信道分配方案.每个子载波上,各用户以其信道矩阵左奇异向量作为接收机;发射机已知所有用户的信道信息,通过贪婪DPC预编码,分配空间子信道;然后,根据各子信道增益进行注水功率分配获得最大的和速率信道容量.仿真表明,该方法可以实现接近Sato界的信道容量.     

多输入多输出无线系统的迭代可配置树型搜索检测

提出了一种复杂度低的,应用于多输入多输出(MIMO)系统迭代接收机中的迭代可配置树型搜索(IRTS)检测方法.不同于最优的最大后验概率检测器对所有可能的发送符号向量进行完全搜索,该算法仅处理对检测器的软输出有较大贡献的符号向量.IRTS算法首先基于最小均方误差(MMSE)准则估计发送符号的可靠度;然后依据此可靠度对发送符号和信道矩阵进行排列来构造可配置的树型结构;并以该树型结构进行宽度优先搜索.在准静态信道条件下的仿真结果表明,即使在相对较小的搜索序列数目的情况下,IRTS算法也具有优越的性能.     

基于正交补空间的分布式LTE小区间干扰协调算法

为了抑制软频率复用LTE小区间干扰,基于正交补空间提出了正交调度的小区间干扰分布式协调算法.对同道用户的信道奇异值分解,使用右奇异值向量作为发送波束成形向量,使信噪比最大,以左奇异值向量为空间签名,同道干扰用户空间签名张成干扰空间,调度空间签名在干扰空间的正交补空间的用户消除小区间干扰.该算法是分布式的,不需要基站之间交换信息,仿真表明,该算法能完全协调小区间干扰.     

基于粒子群算法的多小区用户分组调度研究

在多小区多用户多天线(MIMO)系统中,为减轻共道干扰(CCI),实现系统容量最大化的协同用户分组调度机制可归结为优化问题,而新型粒子群算法(PSO)就是解决非线性多元函数优化的有效手段.提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)实现容量最大化的多用户调度解决方案.根据当前协同小区簇内各用户的信道特性,对发送信号进行迫零(...     

基于用户需求和历史信息的动态频谱分配算法

针对认知无线电系统中动态频谱分配算法开展研究,以干扰图模型为基础,提出一种改进的基于业务需求和历史信息的动态频谱分配算法。为利于快速收敛,算法采用最大独立集为分配起点,允许将信道同时分配给多个用户,联合功率控制机制最小化认知用户间的干扰,引入信道优先级和用户优先级表征历史信息和业务需求,优先分配高质量的信道给高优先级用户集以保证公平性。最后通过仿真分析进行了算法的有效性验证。     

定向信息推荐下多维信任数据协同推荐算法研究

随着通信用户数量的逐渐增加,当前多维信任数据协同推荐算法无法有效满足用户对资源多样性、准确性和发掘能力的要求。为此,提出一种新的定向信息推荐下多维信任数据协同推荐算法。通过矢量空间模型对用户兴趣进行描述,将具有代表性的用户看作该类用户的聚类中心,建立用户对资源的偏好矩阵,求出依据综合信任值的用户相似度;重复选择聚类中心,直至符合既定阈值。获取用户聚类结果后,选择待推荐用户所处聚类中和该用户相似的若干用户,依据上述近邻对目标资源的评分值实现目标用户对目标项目的预测。给出定向信息推荐下多维信任数据协同推荐算法的实现过程,输出Top-N多维信任数据推荐集合。实验结果表明,所提算法预测精度和资源多样性高,发掘能力强,推荐效果好。     

NOMA残余干扰下D2D网络的能效资源分配算法

为了解决非理想串行干扰消除（serial interference cancellation,SIC）解码引起的残余干扰给非正交多址接入（non-orthogonal multiple access,NOMA）增强型设备到设备（device-to-device,D2D）组链路带来的高能耗、低信道利用率问题,提出一种基于能效优化的资源分配算法。在保证蜂窝、D2D组用户通信服务质量和复用子信道个数约束条件下,建立能效优化模型;使用一种以D2D组能效为权重的加权二部图最大匹配联合匈牙利算法为每个D2D组分配子信道;考虑到各接收机用户在相同和不同残余干扰下的能效问题,通过参数变换、Dinkelbach法和拉格朗日对偶法实现功率分配。仿真结果表明,提出的算法在非理想SIC条件下可有效提升系统D2D组链路的信道利用率和总能效。     

基于干扰效率的星地认知网络功率分配算法

针对Underlay模式基于能量效率的功率控制算法未能准确反映次用户与主用户之间干扰性能导致系统容量下降的问题,综合考虑次用户能量有限及卫星链路和地面链路的差异性,定义干扰效率为认知卫星用户总的传输速率与地面基站接收到的干扰的比值,建立了基于干扰效率的星地认知网络上行链路功率分配模型,在此基础上提出一种基于干扰效率的功率分配算法.通过引入干扰门限约束及信干噪比约束条件,利用非线性分式规划理论和拉格朗日对偶法求解出最优功率.仿真结果表明:该算法能在较好满足次用户通信质量的前提下,有效减少对主用户的干扰,提升系统的干扰效率.     

一种低复杂度的基于加权速率和最大化的多用户MIMO系统调度算法

针对多用户多输入多输出系统中,基于脏纸编码的迭代注水算法加权速率和最大化复杂度很高的问题,提出了一种基于迫零 脏纸编码的低复杂度多用户资源调度算法.该算法在发射功率限制条件下,结合功率分配和多用户调度,根据信道状态信息构造用户选择参量,依次选择用户.由于只需要有限次循环,同时根据用户摒弃准则去除了信道状态不好的用户,从而降低了复杂度.仿真结果表明, 所提出的算法与迭代注水算法相比,在相同的仿真条件下,可以获得后者90%以上的加权速率和,随着用户数的增加,加权速率和性能趋向于后者,同时复杂度由与用户数的平方成正比降到了与用户数成正比.     

认知无线电系统基于动态功率控制的频谱分配

为研究认知无线电系统中下垫式共享方式下的资源分配问题,提出一种基于动态功率调整的子载波分配算法. 该算法根据授权用户的状态对认知用户在子载波上的功率进行动态调整,当授权用户接入时将认知用户的功率限制在干扰功率限之下,当授权用户离开时将认知用户的功率设置为最大发送功率;根据授权用户和认知用户的业务流分布以及认知用户在不同子载波上的信道增益进行子载波的动态分配. 仿真结果表明,与现有算法相比,基于动态功率调整的资源分配算法能够获得明显的吞吐量性能增益.      

基于并行部分干扰对消检测的迭代多用户解码

基于用户信息比特最大后验概率解码的因子图表示及和-积算法，通过干扰估计值的渐进性能分析，提出了一种基于并行部分干扰对消检测的迭代多用户解码器，多用户检测模块的基本结构类似于并行部分干扰对消检测，但干扰估计来自信道译码模块，同时，信道译码模块还提供干扰估计误差特性，多用户检测模块据此选取消除估计多址干扰的比例，仿真结果表明，随着迭代次数的增加，这种接收器接近单用户系统性能。     

基于观点传播的改进相似性计算评分预测方法

通过研究网络结构上的观点传播与协同过滤算法,基于对观点传播算法的优化,提出了基于用户相似和物品相似推荐系统评分预测算法.设计的算法修正了现有相似研究中在目标比较相似时,相似性结果为零的问题,将用户(或物品)的相似度定义为用户(或物品)间的观点数目和差异在相应复杂网络中的传播结果,并提出了相应的推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果证明,提出的算法与几种典型的现有方法相比较,具有更高的准确性,并且优于观点传播算法.     

认知无线电网络信道分配联合策略算法

在认知无线电网络中,次级用户在保证主用户通信服务质量不受影响的前提下,可以伺机复用主用户的空闲信道进行通信,以满足次级用户自身的通信需求,充分利用系统内的信道资源,并有效提升系统的合速率。考虑接收终端干扰的影响,提出一种基于underlay机制下的全干扰系统模型,并基于该模型提出一种联合策略的信道分配算法。联合策略算法采用加入了定向变异因子的改良遗传算法为多个次级用户分配信道,之后使用拍卖算法对信道内所有的次级用户进行功率分配或者信干噪比控制。仿真实验表明,提出的联合策略算法能够明显地提升系统合速率,保证次级用户间的公平性,并且以较快的速度收敛至纳什均衡,能够有效进行信道资源优化分配。     

一种基于优化阈值的有限反馈预编码算法

在上行链路总反馈量受限的多用户MIMO系统中,小数量用户配合高速率反馈比大数量用户配合低速率反馈具有更优的和速率.但较少的用户反馈却不利于获得多用户分集.针对该问题,提出了一种基于优化阈值的用户选择算法,并根据最优反馈速率从选出用户中确定实施反馈的用户.在用户反馈的信道方向信息和信道质量信息基础上,利用迫零波束成形(ZFBF)算法进行预编码.仿真结果表明,该方案具有比最优反馈速率算法更高的和速率.