NOMA-VLC系统中最大化总和速率功率分配方法

非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)被认为是提高无线通信系统频谱效率的一种很有前途的技术。文中将NOMA技术应用于可见光通信(Visible Light Communication, VLC)中，提出了一种基于深度Q网络(Deep Q Network, DQN)强化学习算法的功率分配方案来解决可见光通信系统最大化总和速率优化问题，该方案充分考虑了用户的信道条件，能够提升系统总和速率，可为VLC系统的功率分配问题提供新的思路。仿真结果表明，所提算法比Q学习功率分配算法、增益比功率分配算法、随机功率分配算法拥有更高的总和速率，在用户数小于11的范围内，总和速率平均分别提升了6.28%、12.20%、51.36%。     

面向船联网的NOMA系统用户公平性研究

非正交多址技术(Non-orthogonal Multiple Access, NOMA)有助于提升船联网的连接数量和频谱效率。通过研究公平性约束下船联网NOMA系统的能量效率优化问题,设计基于速率方差的用户公平性因子,并提出了一种公平性约束下NOMA系统的能量效率优化策略。首先,假设基站到各个簇的发射功率相同且簇内用户数固定,以最大化能量效率作为用户分簇的目标,利用遗传算法对用户分簇方案进行优化;其次,在满足最小公平因子的条件下对簇内用户间的功率分配进行优化。仿真结果表明该优化策略能提高能量效率且用户公平性得到了保证。     

智能反射面辅助NOMA系统上行链路速率优化算法

为了优化非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access, NOMA)系统上行链路速率，文中利用智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)可以改变入射信号相移的特性对NOMA系统上行传输速率进行研究。为了最大化和速率，提出联合优化用户发射功率和IRS的相位偏移的问题，首先采用低复杂度的块坐标下降(Block Coordinate Descent, BCD)算法将原始优化问题分解成两个简化的子问题，再通过交替优化算法求解简化后的两个子问题。实验仿真结果证明该优化方案可以显著提升系统和速率。     

基于时延线阵列的毫米波NOMA系统混合预编码设计和功率分配

针对传统毫米波非正交多址接入（NOMA）系统中高精度移相器复杂度高、功耗大的问题,将可进行连续相位调制的低复杂度、低功耗的时延线阵列引入毫米波NOMA系统,研究了该系统能效和谱效。首先,提出一种改进K-means算法对用户进行分组,每组用户采用NOMA技术传输信息;然后,设计了一种基于开关控制时延线阵列的低复杂度混合模拟数字预编码;最后,构建了一个在用户服务质量和系统总功率约束下优化发送功率的能效最大化问题,并提出一种基于Dinkelbach算法和交替优化的两层迭代算法。仿真结果表明,与传统基于移相器的结构相比,所提方案的系统能效和谱效分别提高了32.3%和10.7%。     

IRS辅助的NOMA无人机网络安全速率最大化算法

该文研究了智能反射面(IRS)辅助基于非正交多址接入(NOMA)技术的无人机(UAV)网络中的安全传输。为了使系统安全速率最大化，该文提出联合优化无人机位置、串行干扰消除解码顺序、IRS反射矩阵和UAV发射功率的资源优化问题。由于优化问题是一个混合整数非凸优化问题，该文提出一种基于块坐标下降的迭代算法，将原问题分解为3个子问题，采用基于惩罚、半正定松弛和连续凸逼近的方法求解子问题。仿真表明，所提算法的系统安全速率优于没有IRS辅助的NOMA方案和没有IRS辅助的正交多址方案。     

基于能量效率的双层非正交多址系统资源优化算法

该文针对双层非正交多址系统(NOMA)中基于能量效率的资源优化问题,该文提出基于双边匹配的子信道匹配方法和基于斯坦科尔伯格(Stackelberg)博弈的功率分配算法。首先将资源优化问题分解成子信道匹配与功率分配两个子问题,在功率分配问题中,将宏基站与小型基站层视作斯坦科尔伯格博弈中的领导者与追随者。然后将非凸优化问题转换成易于求解的方式,分别得到宏基站和小型基站层的功率分配。最后通过斯坦科尔伯格博弈,得到系统的全局功率分配方案。仿真结果表明,该资源优化算法能有效地提升双层NOMA系统的能量效率。     

基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源分配算法

在支持车与车直接通信(V2V)的非正交多址接入(NOMA)蜂窝网络场景下,针对V2V用户与蜂窝用户的干扰以及NOMA准则下的功率分配问题,该文提出一种基于能效的动态资源分配算法。该算法首先为了保证V2V用户的时延及可靠性同时满足蜂窝用户的速率需求,联合考虑子信道调度、功率分配和拥塞控制,建立了最大化系统能效的随机优化模型。其次,利用李雅普诺夫随机优化方法,通过控制可接入数据量保证队列稳定性以避免网络拥塞,并根据实时网络负载状态动态地进行资源调度,设计一种次优化子信道匹配算法获得用户调度方案,进一步,利用凸优化理论和拉格朗日对偶分解方法得到功率分配策略。最后,仿真结果表明,该文算法可以满足不同用户的服务质量(QoS)需求,并在保证网络稳定性前提下提高系统能效。     

多用户毫米波MIMO系统中基于信道互易性的混合模数预编码算法

本文针对多用户毫米波多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统,首次提出了分离子阵列MIMO混合模数预编码架构毫米波系统的一种模拟接收方案。将最大化和速率求解混合模数预编码的三元联合优化问题分成模拟和数字两部分求解,进一步提出了基于信道互易性的混合模数预编码算法。该算法通过最大化下行各个用户和上行各个子阵列的接收信干噪比分别求解模拟合并矢量和模拟预编码矢量;优化模拟部分后,设计发射端数字预编码器消除多用户数据流之间的干扰。数值仿真表明所提算法收敛速度快,且可获得接近最优纯数字预编码算法的性能。      

基于NOMA的移动边缘计算系统公平能效调度算法

将移动边缘计算技术(MEC)与非正交多址技术(NOMA)结合,同时考虑公平性,该文研究了采用NOMA上行部分卸载的MEC系统公平能效问题。首先将基于公平函数的用户速率与功耗比值定义为公平能效函数,随后提出了两种公平能效调度准则下的能效调度算法,即最大化最小速率准则下DK-SCA算法及最大化系统能效准则下DK-SCALE算法,通过算法实现分别得到两种公平能效调度准则下用户最佳本地CPU处理频率及最佳传输功率。最后通过仿真表明,与基准方案相比,所提基于NOMA的部分卸载方案能够有效地将本地计算和基于NOMA的边缘卸载结合,达到最佳的公平能效性能。     

面向用户体验的多小区混合非正交多址接入网络资源分配方法

该文研究了多小区混合非正交多址接入(MC-hybrid NOMA)网络的资源分配。为满足异构用户的服务体验,以最大化全网综合平均意见评分(MOS)累加和为目标,考虑基站选择、信道接入和功率资源分配的联合优化问题,该文提出一种用户、基站和信道3方的2阶段转移匹配算法,并根据用户MOS进行子信道功率优化。仿真结果表明所提多小区混合NOMA网络资源分配方案能有效提升全网用户服务体验和公平性。     

基于非正交多址接入的网络切片联合用户关联和功率分配算法

为了满足网络切片多样化需求,实现无线虚拟资源的动态分配,该文提出在C-RAN架构中基于非正交多址接入的联合用户关联和功率资源分配算法。首先,该算法考虑在不完美信道条件下,以切片和用户最小速率需求及时延QoS要求、系统中断概率、前传容量为约束,建立在C-RAN场景中最大化长时平均网络切片总吞吐量的联合用户关联和功率分配模型。其次,将概率混合优化问题转换为非概率优化问题,并利用Lyapunov优化理论设计一种基于当前时隙的联合用户调度和功率分配的算法。最后采用贪婪算法求得用户关联问题次优解;基于用户关联的策略,将功率分配的问题利用连续凸逼近方法将其转换为凸优化问题并采用拉格朗日对偶分解方法获得功率分配策略。仿真结果表明,该算法能满足各网络切片和用户需求的同时有效提升系统时间平均切片总吞吐量。     

基于连续干扰消除的毫米波MIMO系统混合预编码算法

该文研究多用户毫米波MIMO系统的混合模数预编码器和合并器设计。针对因信号传播漫散射造成的多用户间信号干扰问题,提出一种基于连续干扰消除(SIC)的鲁棒混合预编码算法。首先对信道矩阵进行正交分解,以消除来自已知用户信号的干扰,从而将含有非凸约束的多用户链路优化问题分解为多个单用户链路优化问题。然后采用相位提取算法逐个求解每个用户的最优传输链路,并结合最小均方误差(MMSE)准则求得多用户混合预编码矩阵。仿真结果表明,与现有的混合预编码算法相比,所提算法在强干扰环境下具有显著的性能优势。     

公平性驱动的RSMA-SDMA预编码设计

针对在发射功率受限时系统最小用户速率与系统公平性问题,提出了一种联合速率分拆多址接入(RSMA)和空分多址接入(SDMA)的用户接入方式选择传输策略,并建模了最大化系统公平性预编码设计问题.为解决建模所形成的离散非凸优化问题,将其分解为求解外层用户接入方式选择与内层最优预编码设计2个非凸子问题.针对预编码设计优化,利用...     

基于非正交多址接入的星间可见光通信最优功率分配研究

星间可见光通信(VLC)凭借其优势逐渐成为小卫星领域的研究热点。通过功率复用,非正交多址接入(NOMA)技术可有效解决因LED调制带宽较窄而导致的VLC系统容量和通信速率受限的问题。结合星间VLC和NOMA技术,构建了星间NOMA-VLC系统,并对信道模型和噪声模型进行了分析。针对系统通信速率优化问题,建立了基于和速率(Sum-Rate)最大化的优化模型,在将非凸的目标函数转换成凸函数的基础上,通过凸分析给出了目标问题的显式最优解。仿真结果表明,和已有功率分配算法相比,所提功率分配策略在保证最低数据速率的约束下,可显著提升系统的和速率。     

NOMA系统中利用共轭梯度法的功率分配方案

通过功率分配,5G通信的关键技术——非正交多址（NOMA）实现发射功率域的多用户复用,有效提高了频谱效率。不同的功率分配方案直接影响系统的吞吐量,针对NOMA下行链路现有功率分配算法存在的局部最优问题,提出了一种利用共轭梯度法的最优功率分配方案,采用共轭梯度法求解用户的加权和速率最大化的优化问题。现有理论证明,该方法可以收敛到全局最优解。仿真结果表明,该方法性能优于已有的固定功率分配（FPA）算法和分数阶发射功率分配（FTPA）算法,且此非正交多址（NOMA）系统性能明显优于正交多址（OMA）系统。      

面向窃听用户的RIS-MISO系统鲁棒资源分配算法

针对信道不确定性影响、用户信息泄露和能效提升等问题,该文提出一种基于不完美信道状态信息的可重构智能反射面(RIS)多输入单输出系统鲁棒资源分配算法。首先,考虑能量收集最小接收功率约束、合法用户最小保密速率约束、基站最大发射功率约束及RIS相移约束,基于有界信道不确定性,建立一个联合优化基站主动波束、能量波束、RIS相移矩阵的多变量耦合非线性资源分配问题。然后,利用Dinkelbach,S-procedure和交替优化方法,将原非凸问题转换成确定性凸优化问题,并提出一种基于连续凸近似的交替优化算法。仿真结果表明,与传统非鲁棒算法对比,所提算法具有较低的中断概率。     

基于通感融合的无人机预编码及飞行轨迹设计

无人机(UAVs)具有机动性强,低成本及易部署等特性,通过搭载通信及感知设备,支持通信与感知技术的高效资源共享,无人机可作为融合通信与传感技术的高性能空中平台。该文针对多输入多输出(MIMO)无人机使能的联合通信、感知场景,综合考虑无人机飞行能量、多天线传输及用户业务需求等限制条件,建模无人机通信、感知预编码及飞行轨迹联合优化问题为多目标优化问题,以实现通信用户最低速率最大化及目标最小发现概率最大化。由于通信用户最低速率最大化问题为非凸优化问题,难以直接求解,将原优化问题分解为通信预编码设计子问题及无人机轨迹设计子问题,并采用交替迭代法依次求解两个子问题直至算法收敛,其中,对于通信预编码设计子问题,提出一种基于迫零(ZF)算法的求解策略;对于无人机轨迹设计子问题,提出一种基于连续凸逼近(SCA)算法的求解策略。基于所得到的无人机最优轨迹,将无人机感知位置选择问题建模为加权距离和最小化问题,进而应用泛搜索算法优化确定目标感知位置,并设计基于ZF算法的通信感知预编码联合优化策略,以实现通信感知性能的联合优化。最后通过仿真验证了该文所提算法的有效性。     

一种基于粒子群算法的DC-NOMA系统遍历容量优化方案

为提升设备到设备（Device-to-Device,D2D）辅助的协作非正交多址接入（Non-orthogonal Multiple Access,NOMA）中继系统的性能,以最大化系统遍历容量为目标建立优化模型,利用粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法设计最优功率分配策略,求出每个用户的最佳功率分配因子,从而得到系统遍历容量的最优值。仿真结果表明,所提出的基于PSO的功率分配方案不仅能提高系统容量,还可以降低用户的中断概率。     

多用户MIMO-NOMA最优能量分配策略研究

频谱资源短缺成为制约移动通信发展的关键瓶颈,非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技术具有较高的频谱效率,成为5G领域关键技术之一。从物理层安全角度出发,研究了多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)NOMA系统的安全问题,在满足用户最小服务质量需求(Quality of Service,QoS)条件下,构建基于最优能量分配的安全和速率(Secrecy Sum Rate,SSR)最大化的优化方程,推导出能量分配系数闭合表达式。实验结果表明,随着基站发射功率的增大或在一定程度上增加接收用户的接收天线,系统的安全性能会有所改善。     

异构蜂窝网络中基于能效的非正交多址接入下行功率分配算法

该文针对应用非正交多址接入(NOMA)技术的异构蜂窝网络,在考虑层间层内干扰的情况下,提出一种能效最大化的功率分配算法。该算法主要包括两部分,一部分为子信道内用户功率分配因子的求解,主要利用差分优化的方法,迭代求解。另一部分为子信道间的功率分配,主要利用凹凸程序法将原有的非凸问题简化为可解的凸问题,最后利用拉格朗日求解法得出功率最优解。仿真结果表明该算法有良好的迭代性,且新算法表明利用NOMA技术得到的系统能效较利用正交技术得到的系统能效提高了至少44%以上。