基于目标容量的网络化雷达功率分配方案

针对现有网络化雷达功率资源利用率低的问题,该文提出一种基于目标容量的功率分配(TC-PA)方案以提升保精度跟踪目标个数.TC-PA方案首先将网络化雷达功率分配模型制定为非光滑非凸优化问题;而后引入Sigmoid函数将原问题松弛为光滑非凸优化问题;最后运用近端非精确增广拉格朗日乘子法(PI-ALMM)对松弛后的非凸问题进行求解.仿真结果表明,PI-ALMM对于求解线性约束非凸优化问题可以较快地收敛到一个稳态点.另外,相比传统功率均分方法和遗传算法,所提TC-PA方案可以最大限度地提升目标容量.     

基于低截获概率优化的雷达组网系统最优功率分配算法(英文)

针对现代电子战中对低截获概率(LPI)技术的需求,该文提出了一种基于LPI性能优化的最优功率分配算法。该文首先推导了雷达组网系统的Schleher截获因子。然后,以最小化系统的Schleher截获因子为目标,在满足系统跟踪性能要求的前提下,通过优化组网雷达的功率配置,提升雷达组网系统的LPI性能。并用基于非线性规划的遗传算法(NPGA)对此非凸、非线性约束优化问题进行了求解。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于能效最优准则的双跳中继网络功率分配算法

针对单天线多跳系统中的资源分配策略进行了研究,重点研究了基于能效最优的功率分配算法。所提算法以系统能效最大化为设计目标,以满足指定的系统服务质量(QoS, quality of service)为约束条件,建立了以源节点和中继节点发射功率为设计变量的数学优化模型。通过大信噪比区间近似等效,将原始的非凸优化问题转化为凸优化问题。再利用拉格朗日对偶函数凸优化算法,并借助于Lambert 函数,最终得到一种功率分配方案的闭合形式解,避免了采用交替迭代方法来求解最优化问题。相比传统以系统频谱效率最大化为目标的算法,所提算法能更好地提升系统整体能效,同时降低了功率分配算法的复杂度。     

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。     

家庭基站系统中的联合信道与功率控制算法

摘 要：本文提出了一种联合信道分配与功率控制算法,通过优化目标将家庭网络的信道分配和功率控制结合,限定干扰范围,采用凸优化和次梯度方法,求解出功率的闭合式,优化了家庭网络的容量。算法又将家庭网络容量与宏网络容量联系,使宏网络容量得到了提升。仿真结果表明,与单纯的功率控制算法相比,本文算法提高了系统容量。     

中继辅助的MIMO系统联合最优的 功率分配研究

本文对中继辅助的多输入多输出(MIMO)系统中信源与中继的联合最优功率分配问题进行了研究.首先,基于系统容量最大化准则提出相应代价函数,并证明了该代价函数仅仅对于部分参数是凸的,而对于全局参数是非凸的.然后,通过推导系统容量的下界,给出了一个新的代价函数,从而将非凸问题转化为一个联合凸优化问题.最后,利用凸优化方法获得了联合功率分配问题的全局最优解.计算机仿真表明,与现有方案相比,所提方案获得了更好的吞吐量性能.     

基于凸优化的宽带雷达波形优化方法

针对宽带雷达目标识别波形优化中多类目标方位和初相不确定问题,在高斯色噪声背景下提出一种基于凸优化的波形优化方法。该算法通过半正定松弛方法对目标识剐波形优化这个非凸问题进行近似求解,较好地解决了多类目标方位和初相不确定情况下的波形优化问题。仿真结果表明：该方法可以有效增加各类目标之间的可分性,从而提高目标识别性能。     

面向射频隐身的组网雷达多目标跟踪下射频辐射资源优化分配算法

针对组网雷达系统多目标跟踪场景,该文提出一种面向射频(RF)隐身的组网雷达射频辐射资源优化分配算法。首先,采用目标跟踪误差的贝叶斯克拉美-罗下界(BCRLB)作为目标跟踪性能指标。其次,以各雷达照射目标的驻留时间资源和辐射功率资源加权和为优化目标,以BCRLB不大于给定目标跟踪精度阈值及系统射频辐射资源作为约束条件,建立了包含雷达节点分配方式、驻留时间和辐射功率3个优化变量的优化模型。然后,采用两步分解法对上述优化模型进行了求解,即先固定雷达节点选择,利用内点法对简化后的非凸非线性优化模型进行求解,之后再通过匈牙利算法确定最佳雷达节点分配方式。仿真结果表明,相较于辐射资源均匀分配算法,所提算法可以有效降低组网雷达的射频资源消耗,提升系统射频隐身性能。     

毫米波大规模MIMO-NOMA系统功率分配和混合预编码设计

针对基于非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)的毫米波大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)系统中边缘用户可达速率较低的问题，提出了一种联合功率分配和混合预编码的优化方案来保证边缘用户在内的所有用户都具有较好的速率性能。基于最大最小公平性准则，设定了一个含有复杂目标函数和高维非凸约束的优化问题。采用固定变量法将该非凸问题转换为功率分配和混合预编码2个子优化问题处理。对于功率分配的设计，通过卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker, KKT)条件得到了封闭形式下的最优功率分配系数；对于混合预编码的设计，提出了基于迫零(Zero Forcing, ZF)和压缩边界粒子群优化(Boundary Compressed-Particle Swarm Optimization, BC-PSO)算法相结合的求解方法，得到混合预编码的次优解。提出了一种交替优化算法来交替优化功率分配和混合预编码，直到满足设定的精度要求。仿真结果表明，该方案的最大最小速率优于传统的NOMA方案。     

无源时差定位方程的半定松弛解法

针对基于到达时差量测的多站无源定位系统,提出了一种基于半定松弛的时差定位方程求解方法.该方法首先将关于目标位置估计的非凸二次优化问题转换成等价的非凸半定规划问题,然后通过秩1松弛得到一个凸优化问题,最后对松弛半定规划问题的最优解进行秩1近似,从而提取出最终的目标位置估计.计算机仿真结果表明这种松弛解法可以有效求解目标位置.     

Optimal and constant power allocation for joint transmission in HetNet

This paper investigates the power allocation issues for joint transmission in heterogeneous network （HetNet）, which is characterized by severe cross-tier interference. The optimization problem of maximizing the HetNet throughput is formulated. The original problem turns out to be a non-convex problem, the global optima of which cannot be obtained by conventional optimization methods. This paper develops a novel method to achieve the global optima by tuming the original problem into quasi-convex problem. In addition, this paper considers a constant power allocation scheme, as a tradeoff between the system throughput and computational complexity. Based on duality gap theory, the bound of constant power allocation scheme is mathematically derived. Numerical results under different system parameters indicate that both the proposed schemes outperform conventional interference coordination schemes.     

Computation energy efficiency maximization based resource allocation scheme in wireless powered mobile edge computing network

For wireless powered mobile edge computing (MEC) network,a system computation energy efficiency (CEE) maximization scheme by considering the limited computation capacity at the MEC server side was proposed.Specifically,a CEE maximization optimization problem was formulated by jointly optimizing the computing frequencies and execution time of the MEC server and the edge user(EU),the transmit power and offloading time of each EU,the energy harvesting time and the transmit power of the power beacon.Since the formulated optimization problem was a non-convex fractional optimization problem and hard to solve,the formulated problem was firstly transformed into a non-convex subtraction problem by means of the generalized fractional programming theory and then transform the subtraction problem into an equivalent convex problem by introducing a series of auxiliary variables.On this basis,an iterative algorithm to obtain the optimal solutions was proposed.Simulation results verify the fast convergence of the proposed algorithm and show that the proposed resource allocation scheme can achieve a higher CEE by comparing with other schemes.     

基于凸优化方法的认知雷达波形设计

针对认知雷达扩展目标检测的问题,提出了一种与目标散射特性相关的相位编码信号设计方法,利用半正定松弛将输出信噪比的优化问题松弛为一个凸优化问题,并利用一维交互迭代搜索逼近原问题的全局最优解。该方法具有收敛速度块、运算量小等优点,能够准确逼近全局最优解。     

非对称协作通信中的时变功率分配算法

针对反射、散射影响下的非对称无线协作通信网络,提出了一种时变功率分配(Time Variant Power Allocation, TVPA)算法。根据无线协作网络中,各节点之间信道条件实时变化且不对称的特点,在信号传输过程中对信源节点和中继节点的发送信号功率进行优化分配。借助信道编码定理,将系统错误概率最小的非凸优化问题转化为最大化系统容量的凸优化问题来解。与固定功率分配(Fixed Power Allocation, FXPA)算法和平均功率分配(Average Power Allocation, AVPA)算法相比,该算法能充分利用无线信道的时变特性,重新分配功率以降低系统错误概率。在多种网络模型中的仿真结果表明,准静态瑞利衰落信道下,相比于FXPA算法,TVPA算法可获得多达5.5dB的比特错误概率性能增益。随着网络质量的进一步改善,该性能优势也逐步增大。      

小蜂窝网络中不活跃用户的最优能量效率资源分配方案

针对5G网络中因小区重叠覆盖区域的干扰问题,为缓解密集小蜂窝网络中移动用户的业务连续性,提高频谱资源利用率,进而最大化整个网络平均能量效率问题。该文提出一种基于不活跃用户的最优能量效率资源分配方案(EEI)。首先,该方案依据不活跃用户通知区域,建立以用户为中心的虚拟小区,小区内小蜂窝基站可协作为用户提供通信服务,提高用户通信质量,缓解小蜂窝同层干扰,减少切换信令开销。其次,基于Lyapunov优化理论,该方案将整体网络平均能量效率优化问题,转换为用户最优传输资源分配和最优功率分配两个子问题,在最大化系统平均能量效率同时保证系统队列稳定性。由于该文将原优化问题进行了松弛,所得结果是局部最优解,而不是全局最优解。仿真结果表明,该文提出的基于不活跃用户的最优能量效率资源分配算法,其系统能量效率优于对比算法而计算复杂度较高。     

智能反射表面辅助的无线携能通信网络资源分配算法

为了解决终端设备能量受限、网络覆盖范围有限等问题,实现绿色万物高效互联,引入了一种新的智能反射表面技术,构建智能反射表面辅助的无线携能通信网络.为了进一步提升该网络的总吞吐量,提出了一种以速率和最大化为目标的资源分配方案.考虑基站的发射功率限制、所有物联网设备最低能量需求限制和智能反射表面的相移约束,建立联合发射波束设...     

多小区大规模协同功率分配及波束成形算法

针对大规模多输入单输出的多点协作下行系统,本文主要研究协同波束成形和功率控制,以达到最大化最差用户信干噪比的目的。为了求解原始下行的非凸优化问题,首先将原始优化问题转化成等价的上行优化问题进行求解。尽管在有限系统里可通过迭代算法获得波束矢量和发射功率,但是该算法依赖于瞬时信道信息,功率也需要瞬时更新。为了减少功率更新计算复杂度,本文进一步利用随机矩阵理论,提出了只需要依赖统计信道信息的算法来获得发射功率。数值仿真验证了单基站功率约束下所提算法的有效性以及相对于最大比发送算法的优越性。      

加权能耗最小化的无人机辅助移动边缘计算资源分配策略

针对无人机(UAV)辅助的移动边缘计算(MEC)系统,考虑到无人机能耗与地面设备能耗不在一个数量级,该文提出通过给地面设备能耗增加一个权重因子以平衡无人机能耗与地面设备能耗。同时在满足地面设备的任务需求下,通过联合优化无人机轨迹、系统资源分配以最小化无人机和地面设备的加权能耗。该问题高度非凸,为此提出一个基于交替优化算法的两阶段资源分配策略解决该非凸问题。第1阶段在给定地面设备的卸载功率下,利用连续凸逼近(SCA)方法求解无人机轨迹规划、CPU频率资源分配及卸载时间分配;第2阶段求解地面设备的卸载功率分配。通过两阶段的交替和迭代优化找到原问题的次优解。仿真结果验证了所提算法在降低系统能耗方面的有效性。