认知反向散射网络通信容量公平的资源优化

为保证认知反向散射通信网络中物联网节点通信容量的公平性,提出一种基于最大最小准则的资源分配方案. 在考虑物联网节点动态电路能耗模型与非线性能量收集模型的基础上,通过联合优化发射功率、反射及时间分配系数构建一个最大最小物联网节点通信容量的非凸多维资源分配问题. 首先,采用反证法、连续凸近似及辅助变量等方法将原问题转换为凸优化问题;然后提出一种迭代算法来求解转换问题. 仿真结果表明,所提的资源分配方案在提升物联网节点通信容量的同时保障了节点通信的公平性.     

多小区多播无线携能通信鲁棒信干噪比平衡

针对非理想信道多小区多播协作网络中的供能问题,提出了一种鲁棒的无线携能通信优化方案,该方案以最差用户信干噪比最大化为目标、以每用户能量采集和每小区功率为约束,在保证用户能量采集约束和系统功率预算的前提下实现最差用户服务质量最优化.为了求解优化问题,采用半定松弛和S-引理将原始问题转化为拟凸优化问题,进而采用二分迭代算法得到问题的最优解.仿真结果表明,所提系统设计正确,迭代算法收敛特性良好.     

基于无线体域网的多节点传输优化算法设计与实现

无线体域网(Wireless Body Area Networks,WBAN)系统需要处理大量的数据,为保证系统可靠性以及使用寿命,文中运用能量收集技术设计了一种多节点传输优化算法.针对无线体域网复杂的信道环境造成的阴影效应以及较低的系统吞吐量,在能量收集的基础上加入中继节点辅助传输,构建了中继传输模型.在接收端提出了基于最大比合并(Maximum Ratio Combining,MRC)算法,在对传感器传输功率的限制条件下,将系统吞吐量的优化问题转化为用拉格朗日乘数法求解的关于功率分裂因子的凸优化问题.仿真结果表明,该算法具有增大系统吞吐量的作用.     

智能反射面和协作干扰的无人机安全通信算法

为了进一步增强无人机通信系统的保密率,提出了基于智能反射面和协作干扰的无人机安全通信系统。通过利用智能反射面动态地加强回传链路以及通过协作无人机引入人工噪声干扰非法窃听者,从物理层提高无人机通信系统的安全性。考虑源无人机轨迹、干扰无人机轨迹、功率控制和智能反射面相移,以最大化系统的保密率为目标提出联合优化问题。提出了一种交替优化算法,将原问题变为4个子问题,并通过连续凸逼近、半定松弛将原始的非凸问题转换为近似凸性子问题,使其可通过凸优化工具直接求解。仿真结果表明,所提优化算法能够快速收敛,相比于传统的非智能反射面辅助的通信网络,所提算法能显著地提高系统的安全保密率。     

环境反向散射通信辅助CR-WPCNs的中继传输

为了提高覆盖式认知无线供电通信网络（CR-WPCNs）的性能,将环境反向散射通信技术引入该网络中,以提高认知系统的吞吐量。在基于环境反向散射通信的CR-WPCNs中,考虑到认知发射机的传输距离有限,提出了一种基于非正交多址接入和能量收集的中继传输方案,以提高认知系统的通信范围和吞吐量。在信道处于忙碌状态时,需要考虑认知发射机进行环境反向散射通信和认知发射机及中继器进行能量收集的时间资源分配;在信道处于空闲状态时,需要考虑认知发射机和中继器利用收集到的能量分别进行有源数据传输的时间资源分配。将上述资源分配问题建模为一个吞吐量最大化问题,并利用拉格朗日乘子迭代算法进行求解。仿真结果表明,所提方案可以显著地提高认知系统的吞吐量。     

面向车联网自动驾驶的边缘智能多源数据处理

在车联网场景中,智能车辆受限于自身有限的感知范围和计算资源,难以实现高可靠性的自动驾驶.针对上述问题,提出了面向车联网自动驾驶的边缘智能多源数据处理方法,通过发掘网络中节点的空闲资源,提高系统的吞吐量,利用网络中的分布式数据,提高神经网络的推断准确率.为了解决车辆节点数据传输的耦合问题,构建了3层网络模型,对网络中的数据传输进行调度,并将原车辆节点一一映射为一个虚拟节点集合,对节点的数据传输进行解耦,从而把原问题转化为最小费用最大流的问题,实现了对自动驾驶网络计算、通信资源的高效分配.仿真结果表明,相比于本地处理的方案,所提方案可提升150%的系统吞吐量和12%的系统能效.     

全双工无人机中继轨迹优化和资源分配

为了解决城市场景中无线通信易受障碍物阻挡的问题,提出了一种全双工无人机辅助通信系统的轨迹优化和资源分配算法。通过联合优化用户调度、无人机飞行轨迹、波束成形、基站和无人机发射功率,来实现用户最小速率最大化。为了解决此复杂的非凸优化问题,利用块坐标下降法将原问题分解为4个子问题,使用松弛变量、连续凸近似和交替干扰抑制等方法,分别对子问题进行转换求解。仿真结果表明,所提算法具有良好的收敛性,并且能有效地提高最小用户传输速率。     

认知无线电中继协助网络资源分层优化算法

在认知多用户中继网络系统场景下,针对时变信道完全DF中继两跳传输的差异性问题,采用纳什议价公平性准则效用函数,提出了联合用户传输模式选择、子载波配对、信道分配和功率分配的分层优化模型。利用拉格朗日对偶理论实现模型分层求解,在降低算法复杂度的同时提升了系统效用及吞吐量。仿真结果表明:相对于完全中继、直传网络和非载波配对的中继网络,所提算法在兼顾用户速率需求和公平性的同时可使系统吞吐量获得较大提高。     

能量收集的无线传感器节点能量管理策略

针对能量收集无线传感器网络中传感器节点电池存在存储损耗和容量衰减特性的问题,建立了末梢节点电池存储损耗和容量衰减的通信模型,研究了无线传感器生命周期内吞吐量最大化的问题。将系统优化问题转化为凸优化问题,通过凸优化分析得到与当前能量收集水平、电池能量水平以及信道增益相关的信息传输功率控制策略;提出了适应电池存储损耗和容量衰减的双功率阈值算法,用于优化平均吞吐量;提出了最小化放电空间的电池充放电管理策略抑制电池容量的衰减速度,优化无线传感器的生命周期,并对无线传感器生命周期与电池放电空间进行理论估计。仿真结果表明,在不同电池存储效率、放电空间比例下,本文提出的双功率阈值算法相较于自适应定向注水算法能够通过减少电池的频繁充放电次数,降低收集能量的存储损失,优化了无线传感器的平均吞吐量和生命周期,使生命周期内的吞吐量最大化。     

协作通信中的中继节点选取和功率分配联合优化

为了优化协作通信系统的性能,提出了一种基于信道容量增益的中继节点选取策略,并在此基础上提出了源节点和中继节点最优功率分配算法。通过采用凸优化的算法,功率在源节点和中继节点间得到了合理的分配。理论分析和仿真验证表明,所提算法能以较低的复杂度显著提高系统性能和功率效率,因而可以有效地用于基于中继传输的协作通信中。     

保密MIMO无线携能系统的鲁棒能效优化

针对多输入多输出无线携能系统,研究了在多个窃听者存在且其信道状态信息不准确情况下的保密能量效率优化问题．在最大发射功率和最小收获能量的约束条件下,通过联合设计波束成形矩阵、辅助噪声方差矩阵和功率分配比,最大化系统最差情况的保密能量效率．基于分式理论,将原来的非凸分式问题转换成易处理的减式形式．通过S-procedure和一阶泰勒级数展开,将难于处理的非凸问题转化为凸问题．在此基础上提出了基于Dinkelbach方法的两级优化迭代算法,仿真结果验证了该算法的有效性和收敛性．     

无人机信息采集系统的端到端吞吐量最大化研究

无人机具有按需快速部署、移动性高、可与地面用户建立起高质量的视距通信链路的优点,能在无线通信和物联网中得到重要的应用。本文研究了一个无人机信息采集系统,在该系统中无人机负责收集多个地面传感器的信息,并将信息回传至信息融合中心。为了最大化信息采集系统的端到端吞吐量,制定了一个联合优化传感器的发射功率、可用带宽的分配、无人机的传输功率和飞行轨迹的优化问题。该优化问题需满足最小信息传输量约束、信息−因果约束、平均和峰值传输功率约束、带宽分配约束和无人机机动性约束,是一个难以直接求解的非凸优化问题。为解决这个问题,本文基于块坐标下降法和连续凸优化方法提出了一个高效的交替优化算法,将问题分解为优化功率带宽和优化无人机飞行轨迹两个子问题,并通过引入松弛变量和一阶泰勒展开的方法将每个子问题变成易于求解的凸优化问题,从而进行交替迭代求解。计算机仿真结果显示所提出的优化算法能够权衡数据收集和数据转发这两段链路,显著提高了系统的端到端吞吐量。同时,通过与另外3种基准方案的性能对比,显示了联合优化功率、带宽和飞行轨迹的必要性。     

基于动态中继激励的协作下行传输用户调度

针对协作下行通信系统提出一种基于动态中继激励的用户调度机制,对目的用户和中继节点进行联合调度,并对协助其他用户数据传输的移动节点给予合理的资源补偿。将中继节点对目的用户的数据协作贡献进行量化,基于该参数和节点的剩余能量进行调度权重的计算,实现对中继节点调度机会的动态补偿。仿真结果表明,所提机制能够改善参与数据协作的用户的调度公平性,延长系统生存时间,提高用户能量效率。     

移动Ad Hoc网络中的分布式协作路由算法

为了提高移动Ad Hoc网络的吞吐量,提出了一种分布式、面向吞吐量优化的协作路由(TOCR)算法.首先分析了协作链路的吞吐量性能,理论分析表明,协作节点可以提高接收信噪比(SNR),从而提高分组的成功接收概率和链路吞吐量;然后在自适应转发分群路由(AFCR)算法的基础上,逐跳选择使得链路吞吐量最大的协作节点来建立协作链路;最终建立从源节点到目的节点具有最大网络吞吐量的协作路由.仿真结果表明,与无协作的路由算法相比,该算法明显改善了网络的吞吐量,尤其是在较低发送功率和大量节点的情况下.     

IEEE802.16网络动态自适应区分服务算法

针对IEEE802.16MAC协议中的调度机制不能提供流媒体业务区分服务的问题,提出了一种基于服务类别优先级的链路带宽自适应分配调度PDA-DFPQ算法。该算法分为两级调度架构,第一级是不同业务间的调度,采用服务质量优先级策略,高优先级服务类分配合适的带宽,以保障实时业务对最大时延限定的要求;第二级是同种业务内的调度,采用自适应调整机制,根据队列长度和分组数动态设置权值系数,以保障不同用户对公平性和非实时业务对吞吐量的要求。仿真结果表明:与DRR和RED-DFPQ算法相比较,改进的一级调度算法能降低时延,解决实时性问题;改进的二级调度算法能均衡用户速率,提高网络吞吐量和公平性,解决突发性问题。     

异构蜂窝网络中基于雾节点协作贡献度的计算卸载算法

通过雾计算可将基于云的服务拓展至无线网络边缘和多种场景。针对密集异构蜂窝网络雾计算系统中的协作计算卸载问题，提出一种基于雾节点协作贡献度的计算卸载算法。首先，对协作可行性、协作公平性和协作稳定性进行了建模设计；其次，定义了协作贡献度和协作贡献比系数；然后，结合雾节点的剩余计算容量阈值和协作贡献度阈值，在满足任务可容忍的最大时延约束下，提出以任务执行能耗和用户支付成本的加权和最小化为目标的优化问题，使用外部罚函数法和方向加速法(Powell法)得到最优卸载决策。仿真结果表明，所提算法在各种任务参数和时延约束下能够有效降低执行任务的总开销，并且能够在协作可行性、协作公平性之间进行权衡处理。     

非均匀多信道Ad Hoc网络信道选择方法

提出了一种基于混合博弈的Ad hoc网络多信道选择算法,以最大化每个节点吞吐量为目标,研究了在多个信道速率不同的情况下节点对接入信道的选择问题. 首先通过建立饱和吞吐量模型来量化节点选择不同信道所获得的收益,然后利用混合博弈纳什均衡理论分析不同用户数时的信道选择策略,并提出一种混合策略信道选择算法,以最大化每个节点的吞吐量,同时保证了信道分配的公平性. 仿真结果表明,该算法能较大地提高系统吞吐量,在多用户竞争情况下,与随机选择和共享信道等策略相比,吞吐量至少提高了15%.     

认知无线电网络上行链路子载波和功率分配

在干扰温度和总发送功率的约束条件下,针对基于正交频分多址(OFDMA)接入方式的认知无线电网络上行链路提出了一种最优子载波和功率分配方案,目标为最大化系统吞吐量。该问题被建模为一个非凸优化问题,通过使用拉格朗日对偶分解和KKT条件,提出的算法收敛于该问题的最优解。仿真结果表明,该算法在大大降低复杂度的同时,达到了穷举方案的性能。     

基于网络切片的高频谱效率无线资源管理

为满足差异化业务场景下不同类型用户的服务质量需求,构建了基于网络切片的无线资源分配模型.为获得最佳资源调度方案,将用户服务质量需求转化为无线资源需求,以系统总速率最大化为目标,构建网络资源管理和分配机理及其优化问题.该优化问题为混合整数非线性规划,直接求解复杂度较高,因此提出了基于拉格朗日对偶理论的解决方案,并给出求解算法.通过与比例公平算法和最大系统容量算法进行对比及仿真分析,证明了所提算法在牺牲了部分公平性的前提下提高了系统容量,并验证了所提算法的有效性.     

单通道系统中无线信息与能量同时传输的新策略

为了提高无线体域网(Wireless Body Area Networks,WBAN)的通信性能,获得更高的吞吐量,研究了最优的资源分配方案,对能量资源合理收集、合理使用.基于能量收集技术建立了信能同传模型,通过信能同传技术提高WBAN的通信性能.研究了功率分割协议以及时间切换协议下的两种信能同传模型,并分别在两种模型下推导使系统吞吐量最大化的资源分配算法,即通过改变功率分裂因子和时间切换系数,使通信系统(从传感器节点到接入节点)获得最大吞吐量,得出通信系统吞吐量最大时的功率分裂因子和时间切换系数.最后,通过软件仿真验证该方案的有效性.