基于遗传退火的密集D2D网络资源分配算法

针对高密集场景下传统D2D资源分配算法接入率较低的问题,提出了基于遗传退火的密集D2D网络资源分配算法.首先根据小区内用户之间的干扰情况构建干扰图;然后根据干扰图为D2D用户构建候选信道集合;最后设计适应度函数,并通过遗传退火算法寻找适应度最高的信道分配方案,以提高系统总吞吐量和D2D接入率.仿真结果显示,提出的算法与图着色算法和随机分配算法相比,系统总吞吐量平均增幅为6.2%和21.8%,D2D用户接入率平均增幅为14.7%和44.5%,表明该算法在提高系统总容量的同时,还能有效提升D2D对的接入率.     

超密集网络中基于分簇的干扰管理方案

在超密集网络中,全频复用能够提升网络的吞吐量,但是导致了严重的基站间干扰。为了降低基站间干扰,首先通过干扰权重值描述小基站间的干扰程度,建立合理的干扰图;然后将分簇问题转化为Max K-Cut问题,利用改进的次优化启发式算法对小基站进行分簇;最后通过信道分配算法为每个簇中的用户分配子信道。仿真表明,本文的干扰管理方案在降低小基站间干扰的同时,能够提升系统的频谱效率和平均吞吐量。     

超密集网络中基于集群分配的干扰管理与资源分配

针对超密集网络通信场景, 提出一种基于集群分配的干扰管理与资源分配算法, 以消除超密集网络中由于大量部署低功率基站而降低吞吐量等影响. 首先, 基于距离、 小区间干扰、 可用资源情况3个条件权衡为家庭基站分配集群; 其次, 根据分配结果将干扰关系建模为干扰加权无向图, 按适当标准对家庭基站进行分类, 针对不同类型的家庭基站采用不同着色算法; 最后, 根据整体着色结果图完成频谱资源块分配. 仿真结果表明, 该算法可以为家庭基站选择最适合的集群加入, 降低集群间干扰, 提升频谱资源利用率, 提高网络的吞吐量.     

一种基于双层干扰图着色的资源分配算法

针对长期演进(long term evolution,LTE)系统中蜂窝链路和短距离链路中的同频干扰问题,提出一种基于双层同频干扰图着色的信道资源分配算法.该算法通过引入排队理论和终端服务等级要求,分析蜂窝移动通信网和短距离通信网的双层同频干扰,构造一种异构网络的双层同频干扰图.基于系统信道资源占用情况和信道资源分配优先级的考虑,对双层同频干扰图进行着色资源分配.仿真表明,该算法提高了系统平均吞吐量和满意度.     

超密集异构网络中的一种混合资源分配方法

针对在宏小区覆盖范围内高密度部署小小区所带来的跨层干扰和同层干扰,研究了超密集异构蜂窝网络中的资源分配问题,采用了一种共享频谱与分离频谱共存的混合频谱分配方案。依据簇中小基站与宏基站的干扰是否超过设定的阈值,将簇进行分类并以不同的方式进行资源分配,超过阈值的簇采用分离频谱的方式分配资源,反之,可共享整段频谱。而在每个小基站簇内,在相应的约束条件下采用对偶分解法求出规划的优化目标,为每个小基站分配子信道和功率。基于联合分配方案提出算法1和算法2(次梯度算法),算法1最接近最优解决策略,而算法2可以解决高复杂度问题,具有更高的实用性。仿真结果表明,所提方案能够有效地抑制干扰、提升系统容量,同时兼顾用户间公平性。     

高密集场景中家庭基站基于用户公平性的高能效资源管理分配方法

异构网络中,随着家庭基站的部署越来越密集,家庭基站之间的同层干扰和家庭基站与宏基站之间的跨层干扰严重阻碍了系统性能的进一步提升,提出一种基于用户公平性的高能效资源管理分配方法;利用半合作博弈实现家庭基站的资源分配。半合作博弈分为协作信道分配以及最优化功率分配。仿真结果表明,该优化方案不仅可以提高家庭基站及宏基站的吞吐量,还可以提高家庭用户之间的公平性。     

基于博弈论的OFDMA系统多小区资源分配算法

对于蜂窝正交频分多址(OFDMA)系统,相邻小区间的同频干扰是影响系统性能提升的重要因素。该文提出了一种用于OFDMA系统上行链路的多小区资源分配算法。该算法基于博弈论,各用户在速率要求限制下以最小化发射功率为目标,在各小区独立进行信道分配的前提下,用户通过基站反馈获得当前的信道分配方案及博弈状态(同频干扰水平),以此为基础进行发射功率分配,实现了一种分布式的资源分配算法。仿真结果表明,博弈算法可大大降低系统的发射功率,且优化信道分配下的博弈算法比固定信道分配下的博弈算法还可降低系统发射功率30%。同时,博弈算法的收敛速度较快,有利于实际实现。     

分布式小基站资源分配优化方法

在小基站和宏基站联合部署的异构网络中,相邻小基站之间的干扰现象较为严重,导致系统性能下降。文中针对OFDMA系统中分布式基站架构,提出频率复用和图论知识相结合的改进型干扰消除方案,结合业务需求和频带资源,遵循相邻小基站之间使用正交子信道的原则,合理地将子信道分配给小基站,使小基站之间复用的子信道数目更多。文中还研究了异构场景下宏基站辅助带宽的方法,由于宏基站和小基站采用相同的频带资源,可将宏基站的小部分带宽分配给业务需求得不到满足的小基站内的用户。仿真结果证明,在干扰减少的同时,系统吞吐量和小基站的满意度都得到了提高。     

分层异构网络中基于负载预测分组的家庭基站频谱分配算法研究

针对分层异构网络中严重的干扰问题,提出一种基于负载预测分组的家庭基站频谱分配算法。该算法通过对各个家庭基站以及宏基站的历史负载信息优化得到对未来时段的负载预测信息。利用得到的各家庭基站的负载预测值对小区内的家庭基站进行分组,通过分组后每个小组独立地使用和分配频谱资源,从而有效的降低家庭基站之间的同层干扰。仿真数据表明由于采用了基于负载预测分组的家庭基站频谱分配算法,系统的SINR和吞吐量都有明显的提高,干扰得到了有效的抑制。     

以节能为目标的小基站周期性开启研究

当前,无线通信业务朝着高数据率、高动态性方向发展,给传统蜂窝网络带来了极大的挑战。对此,引入小基站(例如:微基站、皮基站)关断机制的异构蜂窝网络是一种有效的解决方案,可以兼顾服务质量和网络能耗。系统进行小基站开关调度须基于小基站与用户通信的信道状态信息,然而,由于关断的小基站处于静默状态,系统无法通过信道估计获得上述信息。为了解决这一问题,该文提出了小基站周期性开启方案。在该方案中,系统周期性地开启小基站,获得用户与小基站通信的信道信息;用户通过宏基站发起接入请求时,系统利用最近一次小基站开启时获得的信道信息进行网络调度决策。周期的设计是影响该方案实施效果的关键性因素,一方面决定了小基站周期性开启需要付出的能量消耗代价,另一方面又决定了信道信息的实时性,从而影响网络调度的效果。该文关注网络的总能耗,将其分为小基站周期性开启消耗的能量和用户服务消耗的能量,并得到了能够实现网络总能耗最小化的周期设计方案。     

基于马尔科夫状态空间的水声OFDM资源分配

在水声自适应OFDM系统中,CSI(channel state information)是资源分配的基础。接收机必须及时地把信道信息反馈给发射机,然后接收机中的调制器根据反馈CSI信息选择合适的比特加载和功率分配方案。但在时变的水声信道中,反馈CSI与实时CSI可能不同。针对信道多变、时延大特点,本文提出了一种基于马尔可夫链的水声OFDM用户资源分配方案来解决这些问题。马尔可夫链状态空间是由初始信道状态和统计信道状态构成的,它可以充分利用感知到的时延CSI和信道统计量来预测数据传输时的CSI。利用统计CSI可以确定每个用户的最佳比特负载和功率分配,使水声系统能够容忍水声信道中较长的CSI延迟。结论表明基于马尔科夫空间的资源分配方案相比于线性预测的自适应,系统吞吐量得到有效提升     

超密集网络中基于分簇的资源分配算法

针对超密集网络(ultra-dense network, UDN)中,严重的小区间干扰制约终端用户的数据速率问题,提出一种基于染色分簇的资源分配方案。该方案采用图论中的染色算法对微蜂窝接入点(femtocell access points, FAPs)进行分簇,利用簇内每个微蜂窝用户(femtocell user equipments,FUEs)的待发送数据量、排队等待时延以及受到的干扰强度来构建相应的优先级,计算每个簇的优先级,并设定高优先级的簇可优先获得信道增益良好的子信道;最后由拉格朗日乘子法求解功率分配方案,即利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件和注水算法为FUEs分配功率。仿真结果表明,该方案能够有效地减小微蜂窝接入点之间的相互干扰,极大地满足用户的服务需求,同时提升了系统吞吐量和频谱效率。并且基于最大功率和最低速率的公平性准则能够动态地调整子信道功率,进一步提升了FUEs间的公平性。     

聚结CAP在求解频率分配问题中的应用

频率最少角网格图方案。信道分配问题（CAP）是无线蜂窝网中的一个重要方面,它根据呼叫请求对频率进行分配,同时使得整个网络所需的文中描述了一个有效的频率分配策略（聚结CAP）,它源于多重染色算法,所用模型基于移动通信网络中常用的三同时,该方案是分布式的,即网络中每个基站只需要和其邻接基站之间交换部分信息,即可得出自身的频率分配方案。     

基于马尔科夫状态空间的水声正交频分复用技术资源分配

在水声自适应正交频分复用技术(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中,CSI(channel state information)是资源分配的基础。接收机必须及时地把信道信息反馈给发射机,然后接收机中的调制器根据反馈CSI信息选择合适的比特加载和功率分配方案。但在时变的水声信道中,反馈CSI与实时CSI可能不同。针对信道多变、时延大特点,提出了一种基于马尔可夫链的水声OFDM用户资源分配方案来解决这些问题。马尔可夫链状态空间是由初始信道状态和统计信道状态构成的,它可以充分利用感知到的时延CSI和信道统计量来预测数据传输时的CSI。利用统计CSI可以确定每个用户的最佳比特负载和功率分配,使水声系统能够容忍水声信道中较长的CSI延迟。结论表明基于马尔科夫空间的资源分配方案相比于线性预测的自适应,系统吞吐量得到有效提升。     

认知无线电系统中联合优化资源分配算法

在认知无线电系统中,次用户能够利用感知到的已授权频段进行通信,只要其传输过程对主用户通信引起的干扰处于主用户可以忍受的程度之内。协作中继方案能够利用中继节点的传输来有效提高频谱的利用率,并增强了直接链路的传输能力。文中研究在一个三节点的认知无线电网络中基于协作中继传输时的资源分配问题,为了保证在认知用户对主用户干扰可容忍的前提下使得通信系统端到端的可达吞吐量最大,提出了一种联合优化功率分配和信道分配的方案。仿真结果显示,相对于单独进行功率分配或者信道分配情况下该方案能够有效提高认知无线电系统端到端的传输性能。     

一种LTE网络D2D通信资源共享算法

在LTE网络下部署D2D (Device-to-Device)系统能有效降低基站的负荷,但是D2D系统共享蜂窝系统资源时会产生系统间干扰,通过合理的资源分配可以有效降低这种干扰.文中提出一种LTE网络中D2D贪婪资源分配算法,该算法能保证蜂窝系统不受D2D通信的干扰影响,同时单个D2D对可以复用多个蜂窝用户资源,以提高D2D系统的吞吐量.最后通过仿真给出本算法与随机分配和干扰感知分配算法的性能比较.     

同频无线回传小基站系统中的协作传输优化

全双工的同频无线回传小基站可应用于阴影衰落严重区域的覆盖。在密集部署场景下,自干扰和小区间干扰严重影响系统传输性能。该文提出了一种基于集中式处理的同频无线回传小基站系统方案,采用空域和时域处理联合实现自干扰抑制和协作传输,并设计了一种基于连续凸近似和半正定松弛的迭代算法,对前向链路和回传链路上的波束成形/预编码及功率分配进行优化,从而降低系统发送功率。针对天线收发可切换的系统提出了一种复合算法,能够对收发天线进行高效选择。仿真结果表明:该方案能够有效抑制自干扰和小区间干扰,减小系统发送功率。     

水声软频率复用网络的干扰缓解与资源分配

为降低基于频率复用水声网络系统的小区间干扰,以及提高系统平均吞吐量,提出了一种基于时延差的软频率复用(T-soft frequency reuse,T-SFR)系统,对小区间的干扰抑制和小区内的自适应资源分配两个问题进行优化.在小区间,提出了T-SFR利用不同信道之间的时延差进行干扰缓解,并基于水声信道的路径损耗进行频带分配.在小区内,针对水声信道的时变特性带来的反馈信道状态信息(channel state information,CSI)延迟的影响,建立了一种线性有限状态马尔可夫链(linear fi-nite state Markov chain,LFSMC)预测器,以获得更准确的CSI用于自适应资源分配.仿真结果表明:与传统的频率复用方案相比,提出的T-SFR方案可以保证小区边缘节点对信干噪比(signal to interference noise ratio,SINR)的要求,有效缓解小区边缘节点的干扰;在建立LFSMC预测器获取更准确CSI的基础上,时变水声网络的每个小区内以及整个系统都能够获取更优的平均吞吐量.     

多接口无线mesh网络的信道时空分配

针对多接口无线mesh网络信道分配中存在的共享接口信道依赖问题和网络拓扑改变所导致的链路失效问题,提出了基于图分解的联合空间与时间域的信道分配方法。该方法将信道分配从空间域拓展到时间域,将网络拓扑分解为多个时隙上的子图,然后对每个子图运用图着色算法实现信道分配。该方法中,每个时隙上的子图根据网络约束条件动态获得信道资源,从而提高了无线mesh网络信道分配的效率。通过仿真分析对比了静态信道分配方法,这种信道的时空分配方法能够有效抑制信道分配中产生的波及效应以及信道切换导致的链路失效等消极因素的影响,从而在满足接口数目约束、信道数目约束等约束条件下将无线mesh网络吞吐量提高30%以上。     

下行链路基站协同蜂窝系统中的功率分配和干扰消除方法

蜂窝间干扰是无线蜂窝网络中一个重要的性能瓶颈, 基站协同可以消除小区边缘用户受到的严重的蜂窝间干扰, 提高蜂窝系统的性能和频谱效率. 针对下行链路基站协同通信系统, 提出一种信道衰落补偿功率分配方法, 以及内部联合分布式空时编码(inner joint distributed space-time coding, IN-J-DSTC) 基站协同传输方案, 以抑制蜂窝边缘用户受到的严重的蜂窝间干扰. 仿真结果表明, 该方法可以根据信道状况, 在源基站及协同基站间自适应地分配信号发送功率, 同时明显消除蜂窝边缘用户所受到的蜂窝间干扰, 从而显著地提高系统的误码率性能.