无线携能OFDM中继系统的联合资源分配研究

在能量受限的中继系统中,无线携能通信技术是一种有效地延长其使用寿命的方法. 本文研究具有大规模天线阵列结构的正交频分复用（OFDM）解码转发中继系统的无线携能通信,其发送端配备了大规模天线阵列. 传输过程分为3个时隙,在第一个时隙,发送端运用基于最大比传输的波束成形向中继传输能量;在第二个时隙,发送端向中继发送信息;在第三个时隙,中继使用之前收获的能量向接收端转发信息. 讨论了信息和能量传输的功率在各子载波间的分配以及3个时隙的时长分配问题,提出了一种最大化传输信息速率的时间和功率联合分配最优算法. 仿真结果表明,该算法明显优于已有功率和时间分配算法.     

多载波认知无线电无线携能通信资源分配算法

认知无线电可通过频谱感知提高资源利用率,但会产生感知能耗,降低传输能量.为了保证认知无线电的传输性能,提出认知无线电可利用多载波实现无线携能通信,并分配通信资源,实现系统性能优化.认知无线电利用部分子载波传输信息,采集剩余子载波上主用户射频能量,补充感知耗能.提出的子载波和子载波功率联合优化算法,在保证能量、干扰和总功率受约束的基础上,可最优化系统的吞吐量和能量.仿真结果表明,能量采集会占用传输资源,需要合理分配子载波,使其在速率和能量间取得性能折中.提出的算法通过采集能量补充感知能耗有效地提高了系统吞吐量.     

多用户MIMO-WET系统中短包传输的块错误概率分析

针对超可靠低时延通信的收发设备能量受限和超可靠性要求的特点,将多天线技术应用于无线能量捕获的短包传输系统,研究了多用户多天线无线能量传输（MIMO-WET）系统中短包传输的块错误概率性能.首先利用每个用户的信噪比累积分布函数和高斯函数近似的方法,推导出块错误概率的近似闭合表达式;然后对无线能量传输阶段中的时隙数和无线信息传输（WIT）阶段中的功率分配系数因子进行联合优化,实现总块错误概率的最小化.仿真结果验证了所推导的块错误概率闭合表达式的正确性,并根据仿真数据得到：在给定信息传输的块长度和天线数量条件下,WET和WIT所用时隙数存在最优值.     

超密集网络中非合作博弈的功率分配算法

为了抑制超密集网络中小小区基站的密集化部署带来的干扰,并提高系统的吞吐量,本文研究了频谱共享超密集网络中的功率分配策略.首先,针对非凸的系统和速率最大化问题,采用非合作博弈模型将其转化为每个用户效益函数最大化的凸子问题,并通过设计一种动态定价使得非合作博弈模型的纳什均衡点（NE）是原优化问题的驻点.其次,为了保证宏小区用户的服务质量（QoS）,模型中引入了干扰功率约束条件来抑制宏小区受到的干扰.最后,在此非合作博弈论框架下,设计了一种迭代式的基于全局信息的功率分配算法.每次迭代通过求解KKT条件获得每个用户的最优发射功率,通过理论推导证明了迭代算法可收敛到博弈模型的NE.此外,为了减少迭代算法的信令开销、提高资源利用率,还提出了一种基于局部信息的功率分配算法.仿真结果表明,所提出的基于全局信息的功率分配算法比对比方法具有更好的传输性能,所提出的基于局部信息的功率分配算法在保证较好的传输性能的前提下有效地减少了信令开销.     

基于无线供电的非正交多址接入网络的鲁棒资源分配研究

无线能量传输是解决无线网络中节点设备能量短缺问题的新技术,非正交多址接入是缓解无线网络频谱紧缺难题和满足大规模节点接入需求的新型多址接入技术. 将两者相结合不仅可以缓解节点设备电池能量不足、需要频繁更换电池的问题,还可以提高系统的频谱效率,满足大规模节点接入的需求. 本文考虑基于无线供电的非正交多址接入网络,其中包含一个多天线的能量基站、多个单天线用户和一个单天线信息接收机. 在该网络中,下行链路和上行链路分别表示从能量基站到用户和从用户到信息接收机的物理信道. 在下行链路中,能量基站通过无线能量传输给多个用户提供可靠的能量;在上行链路中,用户使用收集到的能量并基于非正交多址接入技术发送信息给信息接收机. 在系统的下行链路信道状态信息不完美的实际情况下,设计鲁棒资源分配策略,联合设计能量基站的波束赋形向量、用户的发射功率和上下行链路间的时间分配,最大化系统的吞吐量. 仿真结果表明,所提鲁棒设计算法的吞吐量性能明显优于不具有鲁棒性的资源分配算法.     

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.     

无线携能通信中继网络最大化总传输速率

能量捕获无线传感器网络是解决传统无线传感器网络能量问题的有效途径之一,无线携能通信网络SWIPT（Simultaneous wireless information and power transfer）是其中的一个重要研究方向。研究了一种SWIPT场景,在源节点总功率的约束条件下,最大化总传输速率。源节点通过在不同的频谱上分配不同的功率发送携能信号给多个中继节点,中继节点对于接收到的携能信号通过功率分配将一部分信号转化为能量,一部分信号解码为信息;中继节点利用捕获的能量将信息转发给目的节点。建立数学模型求解最优的功率分配因子,运用拉格朗日乘数法求得源节点在每个频谱上分配功率的表达式,按照注水算法求得最终分配的功率和最大化的总传输速率,最后通过数值模拟进行了有效性验证。     

能量收集分布式基站系统的下行射频远端选择

为解决能源短缺的问题，能量收集技术被提出并广泛应用于若干典型的通信系统中。为研究在具备能量收集能力的分布式基站系统中，如何有效地选择射频远端实现下行链路通信的问题，首先建立了不依赖电网等外部能源，仅由基带处理子系统、能量子系统和射频远端子系统构成的能量收集分布式基站系统模型；其次在模型基础上，以最大化信息传输速率为目标形成了覆盖波束赋形、能量共享、功率分配的联合优化问题。针对能量收集情况不可控的问题，提出了两种不同的能量共享策略，在此基础上分别对问题进行了数学分析，推导得到了系统射频远端最优的功率分配策略，从而归纳出所述系统模型的射频远端选择算法。最后，基于该文模型与算法开展了蒙特卡罗仿真，并与已有文献中的算法进行了对比。仿真结果表明，所提算法在平均信道容量和平均能量效率上具有良好的性能，有助于减少系统的功耗，节约资源。     

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。     

两跳OFDM-AF中继系统的自适应比特和功率分配

将自适应比特和功率分配引入两跳正交频分复用-放大转发（OFDM-AF）中继系统,从而提出了该系统中的比特和功率分配的最优化问题;并结合贪婪算法的思想,提出了一种自适应比特和功率分配算法,在可靠传输要求和发送功率限制的条件下能最大化吞吐量.仿真结果表明,该算法在保证可靠传输的同时,大大提升了系统的有效性.     

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。     

业务持续时间的带宽可变节能调度算法

在绿色光网络中,业务传输时隙分配策略和路由选择算法很大程度上决定了光网络的传输能耗大小.针对业务持续时间的传输能耗问题,提出了一种基于灵活时间带宽预留型业务带宽可变节能调度算法.通过构造业务的调度权值矩阵,计算不同备选传输路径在不同时隙内被各个业务选择的次数,并基于贪婪算法为业务选择最小能耗的传输时隙和路径;同时,为充分利用已建光路的可用带宽,还设计了一种带宽调整策略,能根据不同时隙内光路的可用带宽调整业务的传输带宽,最小化网络中光路的数目.仿真结果表明,提出的带宽可变节能调度算法可有效地降低网络的传输能耗和业务阻塞率,提升网络的性能.     

联合功率控制的D2D资源分配算法

针对D2D通信引入LTE网络中同频干扰以及能耗过大问题,首先基于模糊聚类算法,将D2D用户分成若干个D2 D用户组,并且基于中断概率最小为每个D2 D用户组寻找最优蜂窝用户资源,以降低用户间干扰、提高系统吞吐量。其次结合上述资源分配提出了一种有效的功率控制方案,调节资源分配后用户组内D2 D用户的发送功率,以提高系统能量效率。仿真结果表明：该算法降低了系统干扰,提高了系统吞吐量以及系统能量效率,同时又保证了D2 D用户获得无线资源的公平性。     

一种基于滑动窗口的混合交换网络时隙分配方法

针对混合交换网络中恒定比特率业务对传输时延要求较高的问题,提出了一种基于滑动窗口的时隙分配方法,通过确定分组在交换网络中的转发时隙位置来决定分组的传输时延．该方法严格约束了输入输出时隙的绝对间隔在一个较小的范围内,保证分组传输时延较小．仿真结果表明,与随机分配法对时隙在整个复帧周期内任意分配相比,采用基于滑窗的分配法能更有效降低传输时延,减小交换缓存容量．     

混合供电发射机的能量调度和自适应功率算法

针对混合供电的点到点无线通信链路,讨论了能量收集过程、数据到达过程以及衰落信道统计分布均未知情况下发射机的能量调度和自适应发送功率问题,目的是在保证通信系统一定性能的要求下最小化传统电网的能耗,即有效利用可再生能源的能量.基于Lyapunov优化提出一种低复杂度动态算法,理论证明了该算法可使优化目标无限趋于最优,同时保证最大数据时延不超过用户要求.仿真结果表明,提出的算法在性能和数据时延上都优于其他2种贪婪算法.     

优化传输性能的机会协作中继系统动态时间分配策略

为了优化能量收集无线网络传输性能,延长网络中能量受限型节点的生命周期,提出了一种基于解码转发策略的机会协作中继系统动态时间分配策略.在满足系统最低传输速率的约束下,推导出中断概率与时间分配系数之间的关系表达式;通过减小系统中断概率来优化时间分配系数,得出系统吞吐量和能量效率的表达式;设计了一种基于次优迭代的时间分配算法,实现问题的求解.仿真实验结果表明,在非理想信道状况下,所提出的策略有较高的系统吞吐量和能量效率,可优化无线网络的传输性能,提高可靠运行度.     

协作通信网络中基于Lagrange算法的中继选择和功率优化方案

协作通信技术可以有效获取空间分集,并进一步改善系统的性能。为最小化多中继解码转发(decode-and-forward,DF)协作通信系统的总功率,同时满足系统要求的数据传输速率,提出了一种基于Lagrange算法的中继选择和功率分配的联合优化方案。首先根据信源与中继的瞬时信道状态信息(channel state information, CSI)使信源的发送功率最小化,然后选择出最大的可解码中继集合,再利用Lagrange算法对中继功率进行优化,根据得到的信源和中继的功率分配,选择出最佳中继集合,达到最小化系统总功率的目的。仿真结果表明,相对于直传方案和机会中继(opportunistic relay selection, ORS)方案,本研究中总功率消耗明显减少。     

Power allocation and transmission scheduling for a transmitter with hybrid energy sources

The problem of dynamic power allocation and transmission scheduling for a transmitter powered by hybrid energy sources (combination of power grid and energy harvesters) is studied. The goal is to minimize the time average energy consumed from the power grid, that is, to improve the utilization efficiency of the energy harvested by the harvesters under the condition of unknowing statistical distribution of the energy harvesting process, data arrival process and fading channel state. An efficient dynamic power allocation and transmission scheduling algorithm is proposed based on Lyapunov optimization, and the algorithm is simple to operate due to its low complexity. Using the proposed algorithm the power consumed by the transmitter from the power grid can be close to the minimum arbitrarily under all data queues stability, and meanwhile the algorithm guarantees that data queues cannot exceed the maximum delay. Simulation results indicate that the proposed algorithm has a better performance than other two simple algorithms.     

Optimization of sensing time and cooperative user allocation for OR-rule cooperative spectrum sensing in cognitive radio network

In order to improve the throughput of cognitive radio(CR), optimization of sensing time and cooperative user allocation for OR-rule cooperative spectrum sensing was investigated in a CR network that includes multiple users and one fusion center. The frame structure of cooperative spectrum sensing was divided into multiple transmission time slots and one sensing time slot consisting of local energy detection and cooperative overhead. An optimization problem was formulated to maximize the throughput of CR network, subject to the constraints of both false alarm probability and detection probability. A joint optimization algorithm of sensing time and number of users was proposed to solve this optimization problem with low time complexity. An allocation algorithm of cooperative users was proposed to preferentially allocate the users to the channels with high utilization probability. The simulation results show that the significant improvement on the throughput can be achieved through the proposed joint optimization and allocation algorithms.