基于中继选择的协作频谱感知算法

针对最佳中继选择协作频谱感知方案检测概率低、而所有中继节点均参与协作频谱感知复杂度高的问题,提出一种中继选择协作感知算法.该算法根据N条中继链路等效信噪比的大小,从中选择出L个信噪比大的优质中继用户转发主用户信息.导出了该算法在瑞利平坦衰落下的频谱检测概率上限闭合表达式,为频谱检测性能分析提供了理论依据.数值分析结果表明：只需60%左右的优质链路参加中继就可以达到理想的性能,大大降低了系统实现的复杂性.     

一种基于黄金分割的NOMA-SWIPT协作中继网络能效优化算法研究

为提升网络能效性能,本文构建了NOMA-SWIPT协作中继网络模型,并采用了一种基于黄金分割(Golden Section, GS)的DinkelBach迭代算法来解决能效优化问题。仿真结果表明,GS-DinkelBach算法在获得精准的能效增益的同时,具有更低的计算复杂度;与传统直连网络模型和中继转发网络模型相比,本文建立的网络模型的最优能效值分别提升了1.07 dB和2.17 dB。     

基于协作中继的认知无线电网络性能优化

认知无线电被认为是一种在允许主从网络共存的情况下,完成高效频谱利用的智能无线通信系统.其中有一个基本挑战,是在最大化认知无线电用户的传输速率的情况下保证主网链接的服务质量(QoS).研究了在次要网络中基于协作的频谱存取方式.在严格的QoS要求下,认知无线电被允许传输的功率很低,因此传输速率受到限制.如果认知无线电用户可以获得来自周围认知无线电用户的协作,这将有利于提高传输速率.能够提供最大传输速率的最佳中继被用来进行协作.对峰值干扰受限和平均干扰受限的传输速率性能进行研究.仿真结果 表明,通过协作,认知无线电链路的传输速率可以提高,尤其是当直接链路的功率受限时.在平均干扰约束下,由于传输端和中继的功率适应性,传输速率优于峰值干扰限制下的情况.传输速率要优于直接传输.并且随着潜在中继数量的增长,将获得更高的增益.     

认知多用户多中继协作蜂窝网络最优共同功率和频谱分配

研究了基于认知无线电的多用户多中继协作蜂窝网络最优功率和频谱共同分配问题,建立了基于发射功率向量和中继结点频谱分配向量为参数的网络最优功率和频谱最优化分配模型,应用罚函数法对提出的最优化分配模型进行求解,提出了一种多认知用户多中继协作蜂窝网络最优功率和频谱共同分配方法。仿真验证了提出的方法正确性和有效性,仿真结果表明提出的分配方法能对发射功率和中继结点频谱进行最优分配,保障每个结点获得最优吞吐量的基础上最大化网络总的吞吐量。     

双向中继信道中用户和中继协作干扰管理算法

针对目前提出的大部分双向中继信道中干扰对齐算法得到的结果通常不是系统全局最优解的问题,通过用户协作和中继协作设计预编码矩阵实现干扰对齐算法,优化整个系统的总速率性能.此外,分别通过用户和中继协作功率控制将干扰当作噪声处理,实现双向中继信道中的干扰管理.仿真结果表明:用户协作和中继协作干扰管理算法的系统整体性能都较好,当中继节点发送功率较大时,用户协作模式系统的总速率性能优于中继协作模式的.     

基于基站频谱借用的协作通信网负载均衡机制

针对现有基于信道借用负载均衡技术需要基站间信息的频繁交互而增加网络信令开销和能量消耗问题,提出一种将频谱感知技术应用于协作通信网络负载均衡的机制。该机制中基站利用能量检测频谱感知技术实时感知网络的频谱空洞,生成可借用的频谱集合。基站出现资源耗尽时调用可借用频谱集合,选择目标用户,并根据目标用户是否有协作给用户借用频谱。若用户不存在协作,则以最大化联合频谱空闲率和频谱质量的效用函数为目标给用户借用直接链路的频谱;若用户存在协作,则在直接链路选择的基础上,以最大化效用函数进行频谱和协作用户的联合选择。仿真表明该机制在网络公平性性能上提升了0.5%~1.1%,在容量性能上提升了0.61%~1.4%,在资源利用率上提升了0.63%~1.4%。     

协作通信系统中继功率分配算法的研究

研究了协作通信系统中功率分配的问题,主要研究了固定放大转发协议下单中继系统的功率分配.首先对系统的误码率进行了推导并以最小化系统的误码率为目标对优化问题进行了定义;其次引入惩罚因子将有约束的最小误码率优化问题转化为无约束优化问题进而建立新的目标函数;最后提出了人工鱼群和粒子群相结合的算法对系统优化问题进行了求解.仿真结果表明所提算法提升了系统的性能并降低了计算复杂度.     

多跳协作中继网络的能量分配及路由算法

为了减少无线多跳网络的能量消耗,提出了一种协作路由算法. 在传统非协作路由的基础上,通过译码-转发与放大-转发混合的协作中继方式减少路由长度. 根据信道状态信息,推导了满足源节点和目的节点之间信道容量的前提下,节点所需的最小发射功率. 结合功率分配,提出了基于路由最小功率的协作路由算法及实现方式. 仿真实验结果表明,该能量分配方式和路由选择算法在保持低功耗的同时,降低了数据误码率,提高了节点的通信可靠性和能量利用率.      

Nakagami-m衰落信道下协作中继网络编码中断性能分析

理论分析传统中继编码、伽罗华域网络编码、复数域网络编码3种编码方式中,Nakagami-m衰落信道特性、源节点与中继节点间不同功率分配和中继节点在源节点与目的节点间所处的不同位置等情形对不同编码方式中断性能的影响。计算机模拟仿真结果表明,复数域网络编码能够改善网络编码的中断性能。     

基于中继选择的协作通信系统 遍历信道容量分析

本文对中继选择协作通信网络系统的遍历信道容量展开研究.在假设独立同分布瑞利信道条件下,分别推导出机会中继选择算法和部分中继选择算法解码转发中继模式下一些重要因素的闭式表达式,包括累计概率密度函数,累积分布函数和遍历信道容量.结果表明,利用中继选择技术能有效提高系统分集度.此外,遍历信道容量性能受中继节点数目、链路信噪比的影响.通过数值仿真分析验证了理论闭式解的正确性.实验结果表明通过信道反馈状态信息调节最优数据发送速率,非中断信道容量能达到遍历信道容量.     

网络编码在合作中继网络中的应用

将网络编码与合作中继传输中的解码转发或放大转发相结合,提出了2种新的数据传输方式;推导了这2种传输方式下数据速率的表达式;理论推导和仿真结果表明,与通常的存储转发及单独的网络编码传输方式相比较,所提出的这2种传输方式可以较大地提高网络的数据传输速率.     

单中继协同分集技术研究

无线通信要解决的基本问题是使资源利用更合理、网络覆盖范围更广、系统容量更大、带宽利用率更高。MIMO（Multiple Input Multiple Output）多输入多输出技术和协同分集技术可以有效解决上述问题,已经成为下一代无线通信系统的关键热点技术。文章将MIMO技术与协同分集技术结合在一起,构建了一个2×2多天线单中继协同分集系统,应用Matlab软件对系统的误码性能进行仿真分析。     

基于不完全频谱感知的认知中继网络能量效率研究

针对认知中继网络中基于能量效率的资源分配问题,提出一种基于次用户能量效率最大化的功率分配优化算法,通过建立多重约束条件下的频谱感知和传输联合优化模型,在考虑单位发射速率消耗功率和干扰限制的情况下,利用分数规划将问题中的混合整数非线性规划问题转化为等价的凸优化问题,分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,提出的功率分配优化算法在达到能量效率最优的同时降低了算法复杂度低。     

协作中继认知无线电中功率分配算法

基于协作中继的思想, 提出一种组成次用户协助主用户传输的系统模型, 用基于解码转发的Lagrange对偶优化功率分配算法进行功率分配, 解决了次用户接入主用户频段产生的干扰过大问题. 仿真结果表明, 该算法在保障次用户正常通信的前提下, 可大幅度降低对主用户的干扰, 即可有效增大主用户对外界环境的抵抗力, 并提高主用户的系统容量.     

协作中继认知无线电中功率分配算法

基于协作中继的思想, 提出一种组成次用户协助主用户传输的系统模型, 用基于解码转发的Lagrange对偶优化功率分配算法进行功率分配, 解决了次用户接入主用户频段产生的干扰过大问题. 仿真结果表明, 该算法在保障次用户正常通信的前提下, 可大幅度降低对主用户的干扰, 即可有效增大主用户对外界环境的抵抗力, 并提高主用户的系统容量.     

无线传感器网络中基于贝叶斯准则融合的协作频谱感知算法

文中将认知无线电应用于无线传感器网络中,考虑了传感器节点的能量有限、传输数据量较多、频谱资源受限、次用户如何避免占用主用户信道等情况下,构建一种认知无线传感器系统模型.该系统在对授权用户不造成干扰的前提下提高频谱利用率,解决频谱资源受限的问题,并在此基础上提出了基于贝叶斯准则融合的协作频谱感知方案,同时定量的分析了虚警代价与漏验代价对系统的影响.仿真结果表明,相比传统的或融合、与融合协作频谱感知方案而言,该方案较好的提高了无线传感器网络频谱感知的可靠性和准确性,同时更明确地指出虚警代价相比于漏验代价大时,可有效地使系统平均总代价降低.     

无线协作网络中存在干扰时的中继选择协议

针对无线协作网络中共道干扰影响中继选择的问题,提出一种存在干扰的中继选择协议(RSI).该协议以最小化系统中断概率为目标,选择具有最大瞬时端到端信干比的中继节点转发源节点信息,并且在考虑直接传输时,目的节点采用选择合并策略合并直接传输和中继传输,从而充分利用空间分集增益,降低了系统的中断概率.RSI协议不需要中继节点之间交互信息,通过竞争的方式完成数据传输,节省了系统开销,具有较好的实用性.仿真结果表明,在瑞利信道中,当中继节点个数为4、中断概率为10-2时,与最大最小中继选择协议相比,RSI协议能够取得约3~4 dB的信噪比增益.