下行卫星认知无线电门限与功率联合优化

用于卫星通信的频谱资源日益紧缺,但现存卫星系统却存在利用不足的问题。针对该问题,以最大化卫星通信中下行带内数据传输量为目标,提出了基于Underlay认知无线电的卫星信道检测门限与功率分配联合优化算法。首先分析了下行链路中信道融合检测误差、功率分配向量与数据传输量之间的数学关系,给出了信道数量及总功率均受限时信道与功率联合分配的可行性条件。之后,进行了目标模型可行性论证及融合误差分析,并将优化目标函数问题分解为检测门限与功率分配两个子优化问题。针对两个子问题,文中分别证明了加窗粒子群优化算法适用于数据融合后的门限优化,论证了信道与功率联合分配的可行性,在此基础上给出了信道与功率联合分配的最优解。引入中间量在两个子优化算法之间反复迭代,得到了本文目标函数的联合最优解。最后,仿真给出了检测门限优化性能,结果表明,改进型算法在准确度和迭代次数上均优于传统粒子群算法;比较了该联合优化算法与传统卫星通信方式及普通Underlay认知无线电用于卫星通信时的性能差异,结果表明,该联合算法能够有效提高频谱利用率;给出了算法复杂度。     

基于有限反馈的多用户MIMO系统下行调度算法研究

基于预编码技术的调度方案可以提高频谱效率和系统公平性,但较少考虑QoS需求的满足.提出了一种适用于有限反馈多用户MIMO系统的下行调度算法.根据预编码矩阵选择数据流,以最大化系统容量并降低同信道干扰.先后为主数据流和次数据流执行多用户调度,有效扩大了空间复用增益.仿真结果表明,该算法可以获得更高的频谱效率,并保证业务的QoS需求.     

数模混合自适应功率分配星载多波束移动通信方法

针对多波束移动通信卫星业务不均衡导致功放工作点不一致、功率利用率低等问题,首次提出数模混合自适应功率分配(adaptive power allocation algorithm based on digital and analog hybrid system,APA-DAH)方法。该方法实现了在卫星载荷发射总功率不变情况下,根据通信业务量自适应分配各波束的发射功率,并且所有功放的工作点基本一致,保证通信波束性能的同时极大提高了卫星载荷的功率利用率。针对APA-DAH多波束移动通信卫星载荷要求每个通道的幅度和相位分布完全一致,否则系统性能急剧下降问题,提出了适用于APA-DAH多波束移动通信的幅相一致性校准方法,该方法利用零相关序列具有优异的自相关和互相关特性,实现多通道快速校准,并且校准不影响正常通信性能。性能仿真和远场测试结果表明:在校准信号功率比通信信号功率低15 dB时,校准后的幅相一致性误差分别优于0.1 dB和0.3°,实测主瓣内增益损失小于0.35 dB。     

V-BLAST系统的特征波束形成技术

针对特征波束形成技术与V-BLAST结合的系统,从最小化系统差错性能角度出发,在独立同分布衰落信道中和发射端已知信道均值矩阵信息的情况下,推导了特征波束形成的功率分配算法,同时设计了能够充分利用该功率分配方法的接收检测算法。仿真和分析表明,在发射端所知信道信息有限的情况下,该功率分配算法和排序检测算法能显著改善V-BLAST系统的性能,优于传统的V-BLAST检测算法。     

OFDM认知无线电系统中的自适应资源分配新算法

认知无线电能通过提高频谱资源利用率,来解决无线频谱资源紧缺的问题,正交频分复用(OFDM)被认为是能与认知系统完美结合的技术。提出了一种基于OFDM认知系统的动态资源分配算法。该算法从最大化次用户的总传输比特速率出发,在次用户总的发送功率限制和主用户的干扰门限限制下,基于构建的新的代价函数,运用改进的匈牙利算法进行子信道分配,然后根据次用户的需求,进行自适应比特和功率分配。仿真结果表明,该算法可以有效利用不同主用户频带间的频谱空穴,使次用户系统的吞吐量最大,同时保证各个主用户受到的干扰总量低于各自的干扰门限。     

多跳中继系统中子载波与功率的分配

以多跳中继网络中的资源分配为研究对象,提出了一种用于两跳中继系统下行传输的子载波与功率分配算法,目标是在总功率一定的条件下使得系统的吞吐量最大.该算法包括三个步骤:首先分配第二跳链路上的子载波,之后进行子载波配对,最后进行功率分配.在功率分配中基于运算复杂度不同提出了最优化功率分配(OPA)与平均功率分配(EPA).仿真结果表明,最优化功率分配的性能要优于平均功率分配,并且当第一跳链路与第二跳链路的信道质量相差不多时进行子载波配对可以有效提高系统性能,此外该算法能够获得多用户分集增益.     

基于公平度和惩罚函数的OFDMA自适应资源分配

针对基于速率自适应准则的正交频分多址自适应资源分配中系统容量和用户公平度的问题,提出了一种采用子载波分配和功率分配两步来解决该问题的新方案。该方案主要通过基于公平度的子载波分配算法和基于惩罚函数的功率分配算法来实现。在子载波分配算法中,当满足公平度约束时就提高系统的容量,否则就提升用户的公平度。而子载波分配后,并不能较好地兼顾系统容量和用户公平度。所以,在功率分配算法中,又基于惩罚函数提出了一种新的功率寻优策略,并且该策略利用基于模拟退火思想的改进人工蜂群算法来实现系统容量和用户公平度的折中。仿真结果表明所提出的方案不仅可以有效地提升系统容量,同时也可以实现给定的公平度约束,进而证明所提方案的有效性。     

一种基于业务优先级的跨层资源分配算法

提出了一种多用户MIMOOFDM系统中满足多种业务用户QoS需求的跨层自适应资源分配算法.利用各种业务的优先级在发送功率一定的条件下以吞吐量最大化为目标首先分配子载波,再分配子载波的出特和功率,最后分配空间子信道的比特和功率.仿真结果表明提出的算法能够根据信道条件在满足各种业务用户QoS需求的情况下动态的分配资源,而且能够有效的提高系统的吞吐量.     

SC-FDMA系统中继波束赋形与用户功率分配算法

针对协作单载波频分多址（single-carrier frequency-division multiple access, SC-FDMA)系统提出了一种信干噪比约束下的中继波束赋形和用户功率分配联合优化算法。该算法能使得基站端输出信干噪比满足给定约束条件的同时最小化中继节点和用户节点的发射功率。该文通过利用矩阵分析中的瑞利商理论以及交替优化理论,分析并推导得出了最优的中继节点波束赋形和用户功率分配算法。仿真结果及分析表明,该文提出的中继波束赋形和用户功率分配〖JP3〗算法与采用正交频分复用系统下的算法相比能有效地节省中继和用户节点的发射功率。此外,为了降低算法复杂度以及所需反馈开销,该文还给出了用户端等功率分配的方法以及在此基础上的中继波束赋形算法。     

卫星认知无线电CDMA上行链路功率控制

功率控制和动态频谱接入是提高卫星通信中频谱利用率的关键技术。非注册用户以频谱租赁方式可对注册用户付出的代价进行补偿,亦可完成自身通信需求。针对注册用户和非注册用户给出不同的效用函数,对由两种用户作为参与者建立的博弈模型进行纳什均衡求解,之后通过最大化系统容量条件完成效用占优选择,得到最优化功率分配策略。该策略可满足两种用户自身需求,亦可使系统通信容量最大。对于其性能,给出了两种用户数量和发送功率的关系,仿真结果表明,非注册用户数量在系统容限内愈多则系统总容量愈大,注册用户所要求的最低信干噪比则在一定范围内最佳。     

最优下行链路功率分配策略和波束形成算法

针对下行链路的预编码问题,提出了一种基于二阶锥优化理论的求解方法。它将功率分配和波束形成的联合优化问题转变为一个单变量的凸优化问题,该凸规划问题实质上是一个二阶锥可表问题,因而可以利用内点法求取其全局最优解。更进一步,文章提出的算法还能对非精确的信道状态信息提供稳健性。仿真实验证明了算法的有效性。     

一种提供QoS保证的公平跨层资源分配方案

提出了一种基于正交频分多址接入（orthogonal frequency division multiple access, OFDMA）系统的跨层资源分配方案。在保证各种业务服务质量（quality of service, QoS）要求的基础上,以获取系统最大吞吐量为目标,兼顾用户之间资源分配的比例公平性。该方案充分考虑了媒体接入控制（media access control, MAC）层各种业务的QoS要求和无线信道的大尺度衰落特性,将MAC层的分组调度与物理层的资源分配进行联合设计,MAC层根据物理层分配给每个用户的时变信道容量进行分组调度,物理层根据MAC层中各用户的队列状态信息为每个用户分配信道资源。仿真结果表明,该方案可以满足多用户各种业务的QoS要求,与采用等功率分配的依赖信道状态的分组调度（channel state dependent packet scheduling, CSDPS）算法相比可以提高系统下行总吞吐量,且较好地改善具有不同路径损耗的用户之间的公平性。     

基于正则信道求逆预编码的MIMO功率分配方案研究

提出一种多用户MIMO系统中基于正则信道求逆预编码并具有QoS保障的功率分配方案:结合信道状态信息和用户QoS需求,分析得出约束条件的可行性判断依据;利用连续几何规划算法将非凸优化问题近似为凸优化问题,并辅以内点法求解最优功率分配方案;最终综合得出一套基于滑动窗口机制的功率分配框架。仿真结果表明,与现有算法相比,该方案能在有效保障用户最小速率和时延需求的基础上,显著提高系统可达速率。     

基于不完美CSI的水声自适应功率分配算法

水声信道面临带宽资源有限、环境复杂的问题，为提高水下通信速率，基于水声传感器网络的海洋应用提出自适应通信的需求。传统基于简单信噪比指标的自适应资源分配算法无法准确表述衰落信道的统计特征，利用强化学习和卷积神经网络预测信道的方法虽然可以提高一定信道状态信息(channel state information, CSI)的准确性，但这种方法需要长期的观测和大量的训练样本，不符合水声环境的实际情况。对比，构建了一种中继放大转发协作正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)通信的模型，解决了由于节点漂浮导致直接通信传输效率变低的问题，并提出一种在时延反馈CSI中基于OFDM的自适应功率比特分配算法，利用条件概率表征不完美的CSI,调整自适应通信参数，进行遍历容量最大化建模。仿真结果表明，该算法实现功率和比特的联合自适应分配，平均传输速率指标优于直接反馈CSI的功率分配算法，虽然略低于采用马尔可夫链预测信道的方法，但结合算法复杂度来看，所提算法更简单，更适合能量有限的水声传感器网络。     

NOMA系统在下行链路中的功率分配

为了满足非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统下行链路的一个多用户集群中不同用户的业务需求,提出了具有用户服务质量(quality of service,QoS)保证与最大最小(max-min)公平性准则的功率分配算法。针对不同用户需求,制定了在基站发射总功率与用户满足的最低速率要求约束下的max-min公平准则的优化问题模型,并利用二分法与Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件对复杂的非凸问题进行求解。仿真结果表明,该功率分配算法既保证了用户的QoS要求又满足了用户的公平性准则,并且NOMA系统的吞吐量相较于传统多址接入系统的吞吐量有较大的提升。     

卫星蜂窝通信系统中的点波束设计

讨论了卫星蜂窝通信系统的点波束设计。目前等波束宽度模型和等点波束面积模型是两种常用的点波束模型。在分析链路损耗与点波束天线增益之间制约关系的基础上,提出了一种新的点波束优化设计模型———链路电平平衡点波束模型。计算结果表明,该点波束模型能使各点波束小区的链路电平预算余量达到平衡,并使星上功率得到更有效的利用,弥补了现有模型的不足,具有较高的应用价值。     

融合功率分配策略的NGSO-GSO频率干扰计算方法研究

针对地球静止轨道(geostationary satellite orbit,GSO)卫星系统与非GSO(none GSO,NGSO)星座系统间的干扰分析场景,结合NGSO、GSO系统的空间链路、波束业务需求量和信道等特征,提出了融合功率分配策略的NGSO-GSO频率干扰计算方法,构建了上、下行通信链路的目标函数和约束...     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。     

多射频多信道Ad Hoc网络跨层功率分配

为了提高多射频多信道Ad Hoc网络容量，降低网络间无线干扰，提出从跨层优化综合考虑信道与功率联合分配问题，将信道与功率分配问题转化为混合整数非线性规划模型，针对模型设计两阶段子问题求解迭代算法。算法在第一阶段采用启发式算法分配信道，在第二阶段采用分布式算法进行功率分配。仿真实验结果表明,信道与功率联合分配相对于固定信道下功率分配具有更好的效果，联合优化两阶段迭代算法可有效提高网络整体效用，同时降低节点间相互干扰。