比例公平保证下的SCMA能效资源分配研究

在倡导绿色通信的背景下,基于能效的资源分配算法是近些年研究的热点。针对稀疏码多址接入(sparse code multiple access, SCMA)下行链路系统,以保障用户服务质量为前提,降低接入网能量损耗,给出一种比例公平保证下的能效资源分配方案。将用户的最小速率需求以及传输速率比值作为约束条件进行能效资源分配。通过2个阶段的码本分配,既满足各个用户不同的速率需求,又保证了用户之间的公平性;根据已得到的码本分配方案,利用二分法求得近似最优能效下的功率分配。实验结果表明,所给出的算法在保证用户速率比例公平的前提下,也能获得较好的能效性能。     

稀疏码多址接入系统中基于分层编码的多播资源分配算法

稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)技术被认为是一种能有效提高频谱效率的技术。将稀疏码多址接入技术应用于无线多播通信中可以扩展多播系统的容量。对多播系统的容量进行了推导,采用分层编码技术应用在SCMA系统的多播传输中,使得系统容量不再受限于多播系统中最差用户的信道质量,采用资源分配算法来最大化多播系统容量。为了减少最优化问题的计算复杂度,又提出了快速次优化算法(fast suboptimal algorithm, FSA),该算法分为码本分配和功率分配2个阶段。仿真结果显示,提出的快速次优化算法在SCMA系统中的多播系统功效要优于正交频分多址接入(orthogonal frequency division multiple access, OFDMA)系统中的多播系统功效。并且,在SCMA系统和OFDMA系统中,提出算法的系统功效都要远优于传统多播(conventional multicast, CM)策略的系统功效。     

新型多用户MIMO-OFDM 跨层资源分配算法

为解决多用户MIMO-OFDM( Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 下行链路系统中由于分层设计信息不完整造成的资源分配不合理的问题,提出了一种基于最低速率约束的跨层资源分配算法。该算法综合考虑不同用户服务质量要求、媒体接入控制层队列情况和物理层信道状态信息,在满足总功率限制和用户最低速率约束的条件下,以系统吞吐量最大化为目标,进行物理层子载波和功率的联合分配。仿真结果表明,该算法不仅能满足不同用户的服务质量要求,而且能达到较高的系统吞吐量。     

多用户全双工无线携能系统中的波束赋形研究

针对多用户全双工蜂窝通信系统,提出了一种基于功耗最小及能量收获最大双目标准则的联合优化方案。该方案采用迫零消除上行链路中多用户干扰,在下行链路,为了实现信息和能量的有效传递,全双工基站分别采用信息波束赋形及能量波束赋形为用户提供通信服务,在保证用户的服务质量及功率约束的同时,实现了功率效率和频谱效率的同步改善。由于功率问题为非凸问题,通过半定松弛将其转化为凸优化问题。仿真结果表明,所提方案相比传统方案能够节约大量的功率,此外全双工基站通过能量波束赋形向下行用户传递能量,有效提高了系统的功率效率。     

利用地理位置的中继选择及功率分配

在协作多中继蜂窝系统下行链路中,提出根据中继节点地理位置和吞吐量增益联合选取中继节点参与移动用户和基站间的协作通信方案,并运用凸优化算法分配各节点功率.仿真结果表明:该方案不仅改善了用户的误码率,并且提高了系统吞吐量.     

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.     

MU-MIMO系统的线性预编码和功率分配算法

针对下行链路多用户MIMO系统,提出了一种联合预编码和功率分配的算法.该算法能够优化系统的信道容量,同时也保证了每个用户的服务质量要求.首先求解线性预编码;在此基础上,通过分布式的功率分配,使得在满足各个用户服务质量要求的前提下,信道容量最大化.算法与现有的结合功率分配的预编码策略相比,在达到较高的信道容量的同时,也能满足各用户的最低速率要求(QoS).仿真试验表明:高信噪比(10～20dB)的情况下,在达到相等的信道容量时,算法平均可获得1dB的增益;在低信噪比(0～6dB)的情况下也能满足各用户的QoS要求.     

非对称双向D2D通信系统的中继选择优化算法

提出了一种面向D2D通信系统中非对称双向中继信道的中继选择优化算法;该算法依据定义的非对称性双向D2D链路信道总容量最大化为优化目标,推导了新的目标函数以及确定最优功率分配,并在此基础上通过非线性优化选出最佳中继。仿真结果表明,非对称双向中继通信系统的最优功率分配结果与理想对称双向中继系统的结果一致,而提出的中继选择方案比按理想对称双向中继优化方案得到的链路信道总容量更大,但是相应的计算复杂度会更高。     

OFDM-SDMA系统上行资源分配算法

针对OFDM-SDMA系统的上行链路,以系统吞吐量最大为目标,建立资源分配问题的优化模型,提出一种低复杂度的次优资源分配算法.该算法分为载波分配和功率分配2部分:载波分配算法在功率平均分配的假设下为每个子载波选择用户集合;功率分配算法在载波分配的基础上,考虑相同载波上的干扰对用户进行注水功率分配.仿真结果表明:该算法获得的系统容量与传统OFDMA系统资源分配算法相比有较大幅度的提高;载波分配算法能很好地适应上行链路的特点,其性能优于下行链路载波分配算法;有扰信道注水功率分配亦优于固定功率分配算法.     

认知D2D网络中基于博弈论的高能效干扰约束资源分配算法

针对认知网络中多个D2D(device-to-device)用户以Underlay模式复用蜂窝用户的频谱资源时的同频干扰和能耗增加问题,提出了认知网络中基于博弈论的最大化用户能效(energy-efficiency,EE)的D2D通信资源分配算法。不同于以前工作,在满足特定干扰门限的条件下,侧重对能效进行优化,且不牺牲系统容量。建立Underlay模式下认知D2D通信博弈模型,将D2D用户(device-to-device,DUE)作为跟随者复用蜂窝用户(cellular user,CUE)上行链路的频谱资源,由于每个用户都具有自私特性想要最大化自身的能效,所以该资源分配问题可以模拟为非协作博弈问题。在干扰门限的约束条件下构造了相应的效用函数,利用拉格朗日对偶方法求解此优化问题,得到用户的最优发送功率,保证了用户的功率和链路速率的均衡,并分析了算法复杂性。仿真结果表明,该方案能够提高用户能效和链路平均能效,改善系统总功耗及系统的容量等性能。     

WCDMA系统软容量特性的分析

在第三代蜂窝移动通信系统中,随着同时接入系统的用户数目的增加,系统用户间的相互干扰也逐渐增强,这不仅严重影响了CDMA通信系统的性能,也限制了系统容量的提高.分析了影响WCDMA系统容量的一些潜在因素以及干扰余量与小区负荷的关系,并分别在上行链路和下行链路上,对WCDMA小区容量与覆盖范围的关系、小区负荷变化对服务质量(QoS)的影响以及相邻小区对小区容量的影响进行了分析.     

多用户MIMO有限反馈系统用户选择方案研究

在多用户多输入多输出（MU-MIMO）下行链路系统中,通过合理的用户选择可以提高系统的空间分集增益。大多数目前的研究中,往往假设基站完全已知每个用户的信道状态信息（CSI）,不适用于有限反馈系统。此外,目前的用户选择算法很少考虑用户的公平性。为了有效地解决这两个问题,本篇文章采用LTE码本作为本地码本,提出了有限反馈系统下考虑公平性的用户选择方案。并且深入的分析了反馈比特数和用户数对公平性和系统和容量的影响。仿真结果显示,当用户数目较少时可以用更少的反馈比特来获取公平性和带宽利用率,当用户数目较大时可以用更多的反馈比特数获取更高的系统和容量。     

移动场景下基于深度学习的图像辅助毫米波波束预测方案

针对移动环境下毫米波大规模MIMO通信系统下行链路的快速波束预测问题,提出了一种基于深度学习的图像辅助波束预测方案.该方案将基站采集的RGB图像上传至MEC服务器,通过Faster RCNN目标检测模型与DNN神经网络结合,预测通信环境中用户图像与毫米波下行链路波束向量的高维非线性关系.仿真结果表明：该方案预测下行链路波束向量的可达速率接近理论最优,在模型复杂度和高天线数低信噪比情况下的性能等方面均优于基线算法.     

部分频率复用下的终端直通资源分配方案

终端直通(device-to-device,D2D)通信通过共享蜂窝资源可以提升频谱效率,但会产生同频干扰,导致系统吞吐量和用户的服务质量降低。针对在部分频率复用(fractional frequency reuse,FFR)蜂窝网络中多小区间的D2D链路和蜂窝链路的同频干扰问题,提出了基于优先级的资源分配方案。该方案通过对频率资源赋予不同的优先级对小区间干扰进行协调,尽量避免小区间的D2D链路和蜂窝链路间、以及D2D链路间的干扰,从而提升系统性能。仿真结果表明,基于优先级的资源分配方案改善了小区边缘用户的服务质量,提高了系统容量。     

全双工蜂窝网络中用户协作D2D通信的性能分析与优化

提出一种蜂窝网络中全双工蜂窝用户协作D2D(device to device)通信机制,全双工蜂窝用户采用功率域叠加支持上行传输和D2D通信并发,为无直传链路的D2D用户对协作中继;分析了系统的可达速率域,提出了一种基于最大-最小可达速率的功率分配算法。仿真分析表明,随着自干扰消除性能的提升,系统的可达速率域扩大,全双工协作D2D通信的可达速率域显著大于半双工协作D2D通信,且蜂窝上行链路和协作D2D链路间存在可达速率折中;功率分配算法能根据信道状态动态调整蜂窝用户的发射 率和功率分配因子,功率效率高,且随着最大发射功率的增加,蜂窝上行链路和协作D2D链路的可达速率趋同,能满足最大-最小准则,兼顾蜂窝上行链路和协作D2D链路间的公平性。     

上行多点协作网络中的最优回程链路容量分配

基站节点间回程链路的有限容量制约着蜂窝移动通信系统中多点协作网络的性能。为了有效利用回程链路容量资源,提高节点协作增益,该文以上行多用户的两节点协作网络单元为研究对象,提出了一种基于压缩—转发及用户配对的多点协作多载波传输方式;建立了在回程链路容量有限的约束下,用户配对、载波映射、压缩噪声设计及载波间回程链路容量分配的联合优化问题;提出了一种基于轮换优化的低复杂度求解算法。仿真结果表明:与随机及均等资源分配方法相比,该算法可在有限回程链路容量条件下有效提高网络的和速率。     

宽带码分多址系统中正交码的分配策略研究

对宽事码分多址（WCDMA）蜂窝移动通信系统中下行链路的正交可变扩频因子（OVSF）码字分配问题进行了建模分析,提出采用代价函数来描述码字间干扰和容量性能,并基于代价函数制定了OVSF码字分配的方案,给出了该分配方案的理论性能计算方法,对随机分配方法和基于代价函数的分配方法进行了系统仿真,仿真结果表明：代价函数分配方法在不同话务量的情况下,都较随机分配方法明显降低了阻塞率,有效提高了系统容量。     

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%。     

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。     

密集小区多载波系统中基于业务排队的能效优化

密集小区技术是满足未来高容量、高能效蜂窝通信的关键技术之一。在密集小区场景下,虽然单个基站的能耗降低了,但是由于基站总数大幅度增多,蜂窝网络的总能耗还是会随业务的增多而提高。基于用户业务排队的用户分配、频谱分配和功率分配可以有效地提升系统性能。该文研究在多载波正交信道下,基于用户业务排队进行用户调度、载波分配、功率分配来降低系统长时间的总能耗,同时保证用户业务传输的需求。通过利用Lyapunov优化理论,把问题转化成一个混合整数规划问题,并给出了多载波正交信道下的用户调度、载波分配、功率分配的算法。仿真结果验证了该算法能够降低系统能耗,同时与以优化系统和速率为目标的算法具有一致的系统和速率。