电力线通信信道下协作非正交多址接入系统的分布式机会中继选择

该文将非正交多址接入(NOMA)技术应用于下行多中继协作电力线通信(PLC)网络,考虑对数正态信道衰落和伯努利-高斯信道噪声,设计机会式中继选择方案。首先,根据电力线信道的瞬时信道状态信息(ICSI)进行目的节点排序,同时自适应调整功率分配系数。其次,以满足目的节点服务质量(QoS)要求和最小化系统功耗为目标,分别针对译码转发(DF)和放大转发(AF)协议设计基于加权调和平均的分布式机会中继选择方案。然后,分别分析两协议下的系统性能并进行Monte-Carlo仿真分析。结果表明,所设计方案可获得比基准方案更优的系统性能;该文DF方案能够进行两次功率分配系数动态调整,并可获得比AF方案更高的吐量性能;此外,该方案分布式进行,能够节约用于ICSI反馈的信令开销。     

不同功率分配与中继位置下协同通信SER性能分析

在中继端运动与静止两种情况下分析了一个两用户放大转发协同通信系统的误码率(symbol-error-rate,SER)性能。首先得到M-PSK调制下的SER封闭表达式与相应上界,以此提出一个最优功率分配方案(optimum power allocation,OPA),目的是使得SER最小,然后讨论了在最优与等功率分配(equal power allocation,EPA)两种方案下中继按照椭圆拓扑运动时对SER的影响。EPA方案下,精确最优中继位置恰在源端与目的端的中点处,但是在OPA方案下最优位置却离目的端更近,并且,无论中继端运动还是静止,OPA方案都能得到比EPA更好的SER性能。     

基于深度神经网络的功率分配方案

在无线通信中,与传统的单输入单输出(Single Input Single Output, SISO)技术相比,协同通信(Cooperative communication, CC)技术具有更好的性能。在放大转发(Amplify and Forward, AF)中继方案中,功率分配对系统的性能和功率利用起着关键作用。本文提出了一种新的基于机器学习的功率分配方法,其核心思想是将信道衰落系数的方差作为深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的输入,利用该系统的误码率闭环表达式,通过数值计算得到使误码率最小的功率分配方案,验证了深度神经网络在功率分配方法中的优势。结果表明,通过大量的数据训练,神经网络得到的功率分配方案的误码率(Symbol-Error-Rate,SER)无限逼近SER的精确值,并且随着隐含层层数的增加,神经网络的均方误差也在不断减小。与传统的功率分配相比,DNN在协作通信的功率分配中能够更好的减小网络传输的误码率。     

电力线和无线双媒质通信系统的自适应中继协议

综合考虑混合媒质通信和中继协作技术,研究了无线移动接入、无线和电力线并行传输的系统.利用多维对数正态近似算法以及终端信噪比的矩生成函数,分别推导出系统采用放大前传(AF)和译码前传(DF)时中断概率的闭合解析式;为了有效克服AF和DF中继协议的缺点,提出了自适应中继协议,即根据信道通信质量动态选择AF或者DF中继协议,并给出了具体的实现步骤;最后采用蒙特卡洛仿真验证了理论分析的有效性和可靠性.理论和仿真结果表明,与AF和DF中继协议相比,所提出的自适应中继协议在低信噪比区域和高信噪比区域均能获得较好的通信质量.     

一种基于跨层机制的中继选择策略及实现

基于放大前传模式,结合跨层协作思想,提出了一种基于MAC层和物理层的跨层中继选择方案。该方案解决了中继协作时机问题;以最小中断概率为目标,给出了如何选择中继节点以及分配发射功率的方法。此外,对所提中继选择策略与传统AF算法的中断概率性能进行了仿真,结果表明,所提出的中继选择策略明显优于传统中继选择准则。     

基于放大转发模式的配电监测传感网的功率分配优化

建立了一个基于放大转发中继模式的功率优化分配数学模型,比较了功率优化分配和均等分配两种方案下网络的单位带宽吞吐率。解算过程和结果表明,逐次二次规划算法具有优越的收敛速度和精度;在总功率不变的前提下,优化功率分配相对均等功率分配而言,能取得一定的信道容量正增益,在信道恶劣环境下表现更为明显,对电网干扰环境下的无线通信极为有利;根据香农定理,信道容量正增益可等效于一定的功率负增益,为困扰无线传感网的能耗受限问题提供了一条解决途径。     

双向中继系统的中断概率分析

分析、比较两时隙无线双向中继系统采用中继放大转发和解码转发的中断概率性能。首先推导得出中继放大转发中断概率的一个下界,且仿真结果证明该下界是紧致的。然后,计算出中继解码转发中断概率的闭合表达式,得到当信噪比和复用增益足够小时,解码转发优于放大转发,反之,放大转发中断性能更优的结论。最后,通过仿真考查了中继节点的位置、时隙分配和速率分配对中断性能的影响。     

能效最优的解码转发OFDM中继链路功率分配

针对解码转发OFDM(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)两跳中继链路,研究了以系统能效最优为目标的链路功率分配优化算法.首先考虑系统的电路功耗,将其建模为速率的线性增函数;然后在满足链路速率和误码率的限制条件下,建立了链路能效优化目标函数;最后,基于凸优化理论,求得使链路能效最优的调制方式和功率分配.仿真结果表明,所提功率分配算法,能够使解码转发OFDM两跳中继链路的能效达到最优.     

多跳AF中继中的动态混合携能通信

考虑从信源到信宿经过m跳的多跳AF中继传输,给出了混合时间分配和功率切割的无线携能通信协议的帧结构构建过程。在每个中继的总传输功率和吞吐量一定的约束条件下,评估了功率传输效率和信息传输性能之间的权衡关系。导出了双参数混合的非闭合形式表达式,计算出在给定节点吞吐量下的最大可实现跳数。数值仿真结果表明,为了扩展网络覆盖范围和保证能源效率,可以通过不同的中继跳数动态调整两个参数,以实现最佳的无线携能通信性能。     

协作通信中的发射功率分配

对于无线通信系统来说,特别是对单天线节点的无线通信系统,采用协作通信技术可以有效地提高系统性能.发射功率的分配会影响系统的性能,故合理分配源节点与目的节点的功率将提高功率的利用率.基于简单的三点DF中继协作模式,研究了源节点与中继节点的功率分配问题.     

LoRaWAN中的公平数据速率分配和传输功率控制

文中对LoRaWAN单元内节点之间的数据速率公平性进行了研究。LoRaWAN数据提取速率不公平的原因在于:(1)分配给节点的数据速率不合理;(2)距离问题,LoRa/LoRaWAN表现出捕获效果,仅提取冲突信号中的较强信号。为解决上述问题,文中提出一种公平自适应数据速率分配和功率控制方案。通过在一个单元内部署每个数据速率的最公平比率并控制传输功率,降低捕获效果,无论其与网关之间的距离如何,都可以进行公平的数据提取。数值仿真结果表明,与现有的最新技术相比,文中方法在数据提取速率上实现了更高的公平性。同时,该方法可以不使用过高的传输功率来维持节点的生命周期,从而降低整个传输系统的整体能耗,符合绿色通信的理念。     

解码转发中继系统能效性能研究

针对采用MQAM调制的半双工解码转发两跳中继通信链路,研究了在给定BER条件下,真实调制速率对系统能效性能的影响。首先从系统传输功耗出发,建立了传输信号所需发射功率的优化模型,据此推导出在给定BER约束下的最小发射功率。在能效问题中,设备本身的电路功耗已成为不可忽略的一部分,因此结合电路功耗给出系统能效表达式。基于凸优化理论,证明了能效性能是调制速率的拟凹函数,并分析了调制速率对能效性能的影响。理论分析和仿真结果表明：当调制速率增加时,系统能效先随之增加后又随之降低。另外,中继节点的位置也会对系统能效性能产生影响。     

放大转发协作中继链路的能效性能研究

针对采用放大转发和MQAM调制的源 中继 终端的通信链路,研究了在保证终端解调误码率低于给定值的条件下,调制速率对能量效率（EE）的影响以及各个系统参数对最优能量效率的影响。推导了射频电路消耗的最小功率,进而在同时考虑电路功耗和解调能耗时得到了能效性能的函数表达式。通过数学理论分析证明能效性能是调制速率的拟凹函数,并且当调制速率增大时,能效先递增再递减。当误码率增大时,最优能效严格递增,最优调制速率严格递减。当电路功耗递增时,最优能效严格递减,最优调制速率严格递增。当接收机ML解调初始能耗递增时,最优能效严格递减;最优调制速率严格递增。     

解码转发双向中继系统的ARQ协议研究

研究了结合自动请求重传的解码转发双向中继系统在瑞利衰落信道中的端到端误报率以及频谱效率等性能。双向中继系统的两个源节点及中继节点都有缓冲存储器用来存储重传时不同时隙的接收信号。根据错误发生的节点以及重传情况的不同,为了充分利用不同时隙的接收信号,分别结合使用了最小均方误差信号检测或者最大似然比合并算法。仿真结果表明,在解码转发双向中继系统中,相对于传统自动请求重传协议,采用增强A RQ协议能显著降低解码转发双向中继系统的误包率,从而提升系统的频谱效率。     

基于人工神经网络的联合中继和干扰选择策略研究

针对多中继通信网络,中继选择算法效率低及潜在窃听节点的安全威胁问题。提出一种基于人工神经网络的联合中继和干扰节点选择策略。首先,采用解码转发(decode-and-forward, DF)中继协议,构建存在窃听节点的多中继协作通信网络,结合协作干扰策略,推导得到系统安全中断概率的闭合表达式;然后,对神经网络进行训练,将相关节点的信道状态信息(channel state information, CSI)作为输入对模型进行训练,获得最优模型参数;最后,利用部分数据集验证模型,仿真结果表明对最优节点选择的正确率能够达到93%以上。与传统选择方案相比,所提方案实现复杂度降低且计算时间明显减少,并且有效改善了系统的安全性能。     

基于智能开关的配网电能质量监测及其分布式治理技术研究

介绍了一种多功能的智能开关设备,其将线路通断、数据采集、数据识别、数据发送等功能进行集成融合,并配置边缘计算网关,可用于实现配电线路节点的智能化。基于该智能开关,建设含10 kV配变、框架断路器、入户断路器/开关的三级结点智能化配电网络,并通过对用电数据的监测和分析,重点评估台区用电质量,包括功率因数和总谐波畸变率。以具体配电台区为研究对象,验证了电能质量监测与分布式治理方法。