基于博弈论的Femtocell双层网络的功率控制算法

在由Macrocell和Femtocell（家庭基站）组成的双层网络中,当Macrocell和Femtocell共享频谱资源时,两层网络之间必然存在信号干扰.文中考虑各Femtocell用户受其余用户的干扰总和是不相等的,将该干扰因子引入代价函数,提出了改进的基于Stackelberg博弈的功率控制方法,证明了该博弈不仅存在纳什均衡,且均衡点唯一.同时,考虑到在博弈均衡后,部分Femtocell用户的信干噪比（SINR）无法满足正常通信的最低SINR要求,提出一种基于自适应干扰控制算法,该算法通过控制部分Femtocell用户对宏基站的干扰,从而增加可正常通信的Femtocell用户数量.Matlab仿真结果表明,改进后的算法不仅能使均衡点唯一,而且提高了Femtocell用户的性能,同时能使更多Femtocell用户满足SINR下限要求.     

基于OFDM的双层Femtocell网络中子信道、速率和功率的最优分配

Femtocell(毫微微小区)基站通过以极低的功率对室内进行"点"覆盖,降低了宏小区基站的传输功率要求和业务负荷量,使得整个系统的功率效率得以提高.研究了双层Femtocell网络中,考虑到宏小区和毫微微小区之间、不同毫微微小区之间所存在的同频干扰,在满足宏小区用户传输性能不受影响的前提下,对毫微微小区用户的子信道、速率和功率进行联合优化分配的方法,以使其加权速率和最大.针对问题的非凸性,提出了基于拉格朗日对偶方法的最优子信道、速率和功率分配算法,并从经济学的角度予以解释.最后,通过仿真验证了此算法可以有效地求解此问题,并且证明了该系统相对于宏小区和毫微微小区使用不同频率集的系统可以很大程度地提高系统性能,与此同时也提高了频谱利用率.     

一种改进的认知无线电信道选择方法

认知无线电可以通过动态频谱接入技术来有效的提高频谱的利用率,而在动态频谱接入中信道选择策略的优劣直接影响着系统的性能.提出了一种新的基于预测信道空闲概率的信道选择方法.仿真实验表明,该方法能有效减小主次用户之间的碰撞率,从而减小了认知用户对主用户的干扰以及降低了进行信道切换的可能.     

基于遗传算法的认知无线电网络共同信道和功率最优分配

信道分配和功率控制问题是认知无线电网络中的核心问题。文中根据不完美频谱感知情形下的干扰功率模型,建立认知无线电网络共同信道和功率分配优化模型,并通过罚函数法,将标称的混合整数规划问题简化为不带约束条件的非线性规划问题,提出了基于遗传算法的共同信道和功率最优分配算法。仿真结果表明,该算法能在不完美频谱感知情形下对信道和功率进行联合最优分配,减少对主用户功率干扰,实现网络中认知用户吞吐量的最大化。     

基于解码转发的认知无线电机会功率控制算法

频谱感知是认知无线电网络正常工作的基础,而功率控制问题的解决是认知网络和主用户网络正常运行的保证。文中研究协作认知无线电通信,在保证授权用户服务质量和认知用户最大功率受限条件下,将高信噪比时的解码转发(decode-and-forward,DF)和基于频谱感知结果的机会功率控制算法结合,提出新的机会DF功率算法。通过基于对主用户感知结果的最优中继选择策略,在保证主用户正常通信不受影响的前提下,最大程度提高次用户信道信噪比,提高认知网络容量,并且认知系统能够获得空间满分集度。理论和仿真结果同时表明,基于主用户出现概率的最优中继选择最大程度的消除了次用户对主用户的干扰,提高了认知系统容量。     

基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配

针对频谱分配过程中会出现用户间的干扰问题,提出了一种基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配算法.该算法的基本思想是将认知用户间频谱的竞争转化为以信道选择为策略空间的博弈模型,通过调整发射功率和利用改进后的效用函数来选择最优的分配策略.实验结果表明:该算法在实现频谱动态分配的同时减小了对授权用户的干扰,提高了系统总吞吐量.     

下垫式认知无线电网络的鲁棒功率分配算法

针对认知无线电网络功率分配的参数扰动性问题,提出一种基于保护因子的认知无线电鲁棒功率分配算法.该算法根据实际系统信道参数的扰动性,对授权用户干扰功率阈值引入保护机制进行鲁棒规划,运用Lagrange对偶算法和凸优化相关理论得到最优功率分配,解决了下垫式(Underlay)模式下认知无线电网络信道参数扰动性问题.仿真结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,降低了算法复杂度,并提高了认知无线电网络的系统容量.     

一种优化的认知无线电网络资源协同分配算法

在目前的认知无线电研究中,多用户OFDMA系统中如何实现子载波和功率的合理分配是研究的重点之一.针对认知无线电资源分配过程中出现的多认知用户资源分配不公平的问题,研究了认知无线电网络中授权用户占用子载带时,认知用户的吞吐量受限制的问题,提出了一种基于underlay频谱共享模式下的OFDMA认知无线电网络功率与子载带协同分配优化算法.该算法利用干扰门限的设置,使用原始感知信息(RSI)和信道状态信息(CSI)进行功率与子载波分配,然后分别进行功率控制和用户选择的计算,找到最优化传输功率与每个子载带最优使用用户,在保证授权用户免受有害干扰的前提下,使授权用户存在时,也可共享频谱传输,确保了系统的稳定性,提高了网络吞吐量.理论分析与仿真结果表明,相比传统的功率与子载波联合分配算法,该算法可以提高系统的平均加权吞吐量.     

非完全信道下认知中继网络中断概率及功率分配

基于最大信道增益的中继选择方法,分析了在不完全信道状态信息（CSI,channel state information）和受主用户干扰情况下认知中继网络的中断概率;进一步提出了在主用户干扰约束和保证认知用户服务质量（QoS,quality of service）条件下最大化认知中继网络频谱效率的数学优化模型,利用拉格朗日对偶松弛法获得了该优化问题的解,在保证主用户传输性能不受影响的前提下,提高了认知中继网络的频谱效率。仿真结果表明该文提出的功率分配方案与等功率分配方案相比提高了性能增益。同时表明在非完全信道条件下获得的频谱效率与完全信道条件下的频谱效率近似,但减少了系统信息的反馈量和实现的复杂度,有利于该方案的工程应用。     

基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络

针对异构无线网络的空闲信道检测准确率及网络吞吐量的优化问题,提出一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络.首先,所提出的认知异构网络系统模型采用多个中心次用户(Center Secondary Users,CSU)节点协助其他节点进行频谱感知,并引入了能量检测阈值,在提高空闲信道检测准确率的同时节省检测能耗.接着,采用最大化数据速率的联合优化方程,在干扰功率的限制约束下为节点分配最佳的发射功率,降低干扰程度并优化网络吞吐量.实验仿真结果表明,相比较基于集群的协作频谱感知分配策略算法和基于QoS约束的能量感知竞争功率分配算法,该算法的网络吞吐量分别提升了3.4%和1.5%,平均频谱利用率分别提高了9.3%和7.4%.     

基于OFDM的认知无线网络中最小代价增量资源分配算法

认知无线电是解决频谱资源紧张,提高频谱利用率的有效方式之一。在保护授权用户不受过度干扰的前提下,为了充分利用基于OFDM的认知无线网络频谱资源,在分别考虑频谱检测可靠性和互干扰对资源分配影响的基础上,构建了一个联合功率控制和子载波分配的最优化目标。考虑算法实际可行性,提出了3个次优的基于最小资源代价增量的算法,即最小功率代价增量算法、最小干扰代价增量算法以及最小功率干扰加权和代价增量算法。数值仿真表明,相比于现有的静态等功率资源分配,所提算法的吞吐量性能均有明显提升,其中,最小功率干扰加权和代价增量算法整体性能最好。     

Femtocell网络中基于对数效用的功率控制算法

针对Femtocell网络中干扰管理和功率控制的问题,考虑FBS间的同层干扰,提出基于对数效用的功率控制算法.运用K-Means算法对大量部署的FBS进行分簇,K-Means分簇算法可在低复杂度条件下将FBS划分成不同的簇,以便进行干扰管理.基于对数效用的功率控制算法,能保障FUE处于最低信干噪比,深度优化FBS的发射功率,可在保障吞吐量的同时提升系统能效.     

Femtocell关键技术研究及前景分析

对于移动通信网络来说，增加系统容量最可靠的方法是使发射器和接收器彼此靠近，这样可建立更高质量的无线链路，也更利于应用空间分集技术。在商用系统中使用类似方法将不可避免地涉及到部署更多的网络基础设施，类似方案包括微蜂窝、Wi-Fi、分布式天线或中继。Femtocell，即毫微小区或家庭基站，是一种更加物美价廉的替代方案。Femtocell一般由用户在家庭环境中安装使用，以获得更好的室内网络覆盖。该文对Femtocell网络技术的基本技术特点、国际标准化情况及运营商商用部署的挑战等问题进行了综合的分析，并对Femtocell未来的研究方向进行了分析建议。     

基于功率约束及节点频谱选择的认知协同路由

为了提升认知无线网络的数据传输效率,优化节点能量负载,提出一种协同路由算法。基于覆盖与底层技术的协作设计一种协同网络架构,该架构针对网络频带表现多样化提供了一种新的频谱选择策略,提升频谱资源效用。结合协同网络频谱选择时的干扰特性,根据频谱、干扰和功率约束关系,提出最大化链路容量的频谱及节点功率分配方法。在协同路由设计上引入了频谱效用参数,参数的度量标准涉及节点剩余能量和链路容量,以优化路由节点能量负载和传输效率为目的。仿真对比结果表明,算法有效地利用信道接入机会进行数据转发,提高了传输效率,相比基于竞争进化算法的多播路由方法,数据包传递成功率提升了1．4％,平均网络吞吐量高出8．4％,平均节点剩余能量高出3．2％,在均衡节点负载上性能良好。     

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。     

超密集异构网络下的系统建模和时域干扰协调分析

采用基于随机理论的空间泊松点过程建立超密集异构网络的系统分析模型.在此模型下,通过分析异构网络中使用小区范围扩展技术和增强型小区间干扰协调技术引起的小区扩展区域和非扩展区域干扰类型不同的情况,分别推论出不同区域的中断概率和频谱效率等性能指标的表达式.针对异构蜂窝网络中存在几乎空白子帧(ABS)时,用户接入选择和资源分配方法过于复杂的情况,提出了一种动态分配几乎空白子帧算法.仿真结果表明:相较于固定几乎空白子帧算法,所提算法在兼顾各区域用户公平性的同时,可以使系统平均遍历容量提升10%~25%,同时也改善了扩展区域内的用户干扰问题.     

Joint channel allocation and power control with fairness in multi-hop cognitive radio networks

This paper investigates channel allocation and power control schemes in OFDM-based multi-hop cognitive radio networks.The color-sensitive graph coloring(CSGC) model is viewed as an efficient solution to the spectrum assignment problem.The model is extended to combine with the power control strategy to avoid interference among secondary users and adapt dynamic topology.The optimization problem is formulated encompassing the channel allocation and power control with the interference constrained below a tolerable limit.Meanwhile,the proposed resource allocation scheme takes the fairness of secondary users into account in obtaining the solution of optimization.Numerical results show that the proposed strategy outperforms the existing spectrum assignment algorithms on the performance of both the network throughput and minimum route bandwidth of all routes,as well as the number of connected multi-hop routes which implies the fairness among secondary users.     

基站覆盖下D2D两跳传输的功率控制

设备到设备(D2D,device to device)技术是当今无线通信研究的关键技术之一.在单小区场景下引入了多跳D2D通信系统功率控制算法.在该场景下,多条D2D链路间通过复用频带来通信,同一D2D链路的用户采用两时隙的两跳解码转发中继(DF,Decode and forward)方式传输信息.不同链路两时隙之间非完全同步下,使用了同一频带的中继会相互干扰.作者提出的功率控制算法先引入松弛因子得到功率闭式解,通过迭代优化该问题中用户的发射功率,来减少中继间的同频干扰.最后,通过数值仿真证明,在D2D系统中加入该功率控制算法后,可一定程度上提升用户传输速率.正随着无线通信技术的发展,作为下一代无线通信系统中的重要组成Device to Device(D2D)通信系统,在LTE-A[1]通信系统中引起了人们的广泛关注,D2D技术对基站负担增加不大的情况下,能够有效地提高通信速率.并且D2D通信系统的频谱分配较为灵活,既可使用小区的频段,又可以使用公共频段,如Wi MAX[2]频段,进一步提高了系统的频谱利用率.在文献[3-7]中,Klaus Doppler、Kaufman等人从不同角度提出了D2D建模方法和解决方案.文献