基于中断概率的协作通信中继选择与功率分配算法

研究了功率受限情况下多中继协作通信网络的中继选择和功率优化问题。在AF网络中,提出了一种低复杂度中继选择与功率分配算法,其目标是在总功率一定的条件下使系统的中断概率最小。本算法对源节点和所有潜在中继节点进行功率分配,结合当前信噪比选择最优的中继集合,通过最速下降法求出使系统中断概率最低的功率分配因子。该算法不需要知道大量瞬时信道信息、不需要系统在等功率条件下进行中继选择,只需求得中继节点排列矩阵便可根据当前信噪比自适应获得最优中继节点集合。仿真结果表明,在相同条件下,该算法明显优于不同中继节点集合下几种算法的中断性能,并且与传统的SAF及AAF算法相比,有效降低了中断概率,提升了系统性能和功率效率。     

双向协作系统的中继选择和功率分配策略

针对瑞利衰落信道下双向多中继协作通信系统,为了降低中断概率,提出了一种基于最小化中断概率的中继选择策略和功率分配方案。首先联合考虑两条链路的中继节点处信噪比和信道增益实现双链路中继选择,然后推导出一种新的最优中继下双向放大转发协作中断概率的近似表达式上界,并利用凸优化求解得到使中断概率最小的最优功率分配解。仿真结果表明,与现有策略相比,提出的策略能够明显降低系统中断概率和误码率,显著提高系统性能。     

改进蛙跳算法的多中继协作系统最优功率分配

协作通信与直接通信相比能够显著地提高系统性能,功率分配是协作通信中的一个关键问题。为了获得合理的协作中继通信系统功率分配方案,提出一种基于改进蛙跳算法的多中继节点功率分配方法。首先对功率分配问题进行分析,将其转换为一个非线性优化问题,然后将青蛙表示为源节点,中继节点的功率,以平均信噪比作为青蛙的食物,并通过青蛙的信息交流和协作找到最优的功率分配方案,最后采用仿真对比实验对本文算法性能进行测试。仿真结果表明,相对于其它功率分配方法,改进蛙跳算法有效地提高了系统的信道容量,降低了中断概率,以较低的复杂度提高了系统的性能。     

同频干扰环境下双向AF中继性能分析及参数优化

双向中继（two-way relaying, TWR）作为提高中继网络频谱效率的一种有效手段,近年来受到广泛关注。本文研究同频干扰环境下三时隙TWR策略的中断概率性能,中继采用放大转发（amplify-and-forward, AF）策略。首先,理论推导了策略中断概率下界的闭合表达式和高信噪比下的渐进表达式。仿真表明,理论结果能够匹配策略的实际中断概率性能。根据理论结果,以最小化中断概率为目标对中继节点功率分配和中继位置参数进行优化。提出三种优化问题,即（1）给定中继位置,中继功率分配优化问题,（2）给定中继功率分配方案,中继位置优化问题,（3）联合优化中继功率分配和中继位置。仿真结果表明,联合优化能够实现最优的中断概率性能。      

机会全双工/双向中继策略

传统双向中继（Two-way relaying,TWR）策略在信道和数据速率非对称性条件下性能较差。本文提出一种机会全双工/双向中继策略,提高无线中继系统在信道和数据速率非对称条件下的中断概率性能。以最优中断概率为准则,将机会全双工/双向中继策略建模为传输时间分配问题,给出了机会全双工/双向中继策略最优时间资源和中继功率分配方案。仿真结果表明,与传统的全双工中继（Full-duplex relaying,FDR）和双向中继（TWR）比较,所提策略能够获得更好的中断概率性能。      

非再生中继网络的功率优化分配

为了降低非再生中继网络的中断概率,研究了基于中断概率最小化的功率分配问题.首先分析了两跳中继传输方式和协同分集传输方式中断概率近似表达式,然后以中断概率最小化作为优化目标,在总功率一定的条件下,建立了非再生中继系统中基于中断概率最小化的功率分配优化模型,通过Lagrange乘数法获得了源节点和中继的最优功率分配.仿真实验表明,与在源节点和中继中采用平均功率分配策略相比,采用基于中断概率最小化的最优功率分配策略,在降低中断概率的同时,也增加了系统的容量.     

协作NOMA系统中的一种新型节能功率分配方案

在传统的协作非正交多址（CNOMA, Cooperative Non Orthogonal Multiple Access)系统中,通常需要向弱用户分配更多的功率,分配给强用户的功率不超过总功率的一半。同时,强用户还需在协作阶段承担中继通信的任务。上述功率分配方式必将给强用户带来一定的负担。为了在满足弱用户服务质量的情况下,进一步提高强用户的中断性能,本文提出一种基于中继和无线携能通信（SWIPT, Simultaneous Wireless Information and Power Transfer）的新型功率分配方案。该方案使用能量收集设备收集能量,通过最大化系统和速率寻求无线携能通信的最优功率分割因子,从而获得系统中断概率的闭式表达。考虑到优化问题的性质,本文提出了一种在功率分配固定的情况下,通过单调优化求解无线携能通信功率分割因子的算法。仿真结果表明,与CNOMA系统的传统功率分配方案相比,本文所提方案能够在不损失弱用户中断性能的前提下,有效提升强用户的中断概率,系统和速率总体提高了近 20%。      

基于比例速率保证的信道误差OFDMA中继系统资源分配

针对存在有信道估计误差的正交频分多址( OFDMA)中继系统,在考虑用户传输中断概率的同时,提出了满足不同用户最小服务质量( QoS)需求和比例公平性约束条件下的中继选择、子载波分配和功率分配的联合优化问题,建立了以最大化系统总容量为目标的优化模型。在此基础上以速率最大化为目标进行最佳中继选择,并通过动态子载波分配来满足用户的最小QoS需求和比例公平性,最后采用拉格朗日乘子法来得到最优功率分配方案。仿真结果表明,此算法在降低用户中断概率的同时,提高了系统吞吐量并保证了用户速率的比例公平性。     

不对称放大转发双向中继功率分配及中继位置选择

该文研究基于放大转发中继的不对称双向中继系统容量问题。首先,在瑞利衰落信道环境下,从双向通信的角度,通过理论分析得出其中断概率精确表达式和渐进表达式。理论分析发现节点发射功率和源节点目标速率共同决定系统中断概率,并且在大多数业务下系统中断性能仅取决于单向链路,而与另一链路无关。基于此,以优化系统中断性能为目标,提出一种基于业务知识的节点功率分配算法和中继位置选择算法。数值仿真实验结果表明,通过功率分配和中继位置选择可以显著提高不对称放大转发双向中继系统的中断性能。     

一种协作网络编码方案的功率优化分配方法

该文针对传统双路无线中继系统中的源和中继采用等功率发送,导致系统资源利用率低的问题,提出一种译码转发-空时协作网络编码方案的功率优化分配方法。该方法以最小化两源用户中断概率中的较大者为目标,并利用中断概率的高阶近似解,通过迭代计算获得最优功率分配因子。所提功率优化分配方法计算复杂度低且仅需信道的平均增益信息。仿真结果表明,与平均功率分配方法相比,所提功率优化分配方法使系统的中断概率和误码率性能均得到有效提升。     

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。     

基于萤火虫算法的多中继功率分配

为了充分实现中继协作,降低多中继协作通信系统功率分配优化问题的计算复杂度,提出了基于萤火虫算法的多中继功率分配方案。在一定的总功率和节点功率约束下,以最大化平均信噪比为优化目标函数,建立了多中继协作系统的功率分配最优化模型。选取该目标函数作为萤火虫的适应度函数,用向量表示萤火虫的状态,该向量的维数为待分配源节点和中继节点的个数,通过萤火虫聚集得到种群中最好的萤火虫,即可获得渐进最优功率分配。仿真结果表明,与平均功率分配相比,基于萤火虫算法的功率分配方案能降低2.44%~6.17%的比特差错率,提高了系统性能。     

基于地理位置的频谱共享系统功率分配

针对次用户地理位置分布的随机性,提出一种基于地理位置的多信道underlay频谱共享模型,并设计了一种基于凸优化的功率分配算法以提高频谱资源利用率。首先根据不同地理位置的次用户对主用户干扰的差异,设计一种基于产出投入比的公平性信道分配准则,将复杂的多信道资源分配问题转化为单信道功率分配问题;继而采用一种基于凸优化的迭代寻优方式进行功率分配,最终获得次用户的系统信道容量。仿真结果表明,相比按接入时间先后分配信道的方法,基于地理位置的多信道underlay频谱共享模型可以获得更高的信道容量。     

多天线系统中多中继传输的时间分配和功率分配优化方法

本文考虑单小区内的两个中继使用解码转发的方法为两个用户提供下行数据的场景,基站和中继配置多根天线,用户配置单天线。两中继使用相同的频率资源同时为两个用户提供服务。为减小两中继同时向两用户传输时产生的干扰,中继到用户的传输采用协作干扰避免的策略;相应的基站到中继的传输采用多用户空分复用的传输策略。本文在时间分配和功率分配两个方面对上述两跳传输过程进行了优化,提出了两跳传输最优的时间分配策略。由于功率分配最优化问题难以求解,本文提出了一种匹配链路容量的次优功率分配方法,并对其进行简化以降低复杂度。通过仿真可以看出,简化的功率分配方法与匹配链路容量的功率分配性能很接近;所提出的时间分配和功率分配方案可以获得有效的性能提升。      

云无线接入网络高能效功率分配和波束成形联合优化算法

针对云无线接入网络(C-RAN)的资源分配问题,该文采用max-min公平准则作为优化准则,以C-RAN用户的能量效率作为优化目标函数,在满足最大发射功率和最小传输速率约束条件下,通过最大化最差链路的能量效率来实现用户发射功率和无线远端射频单元(RRHs)波束成形向量的联合优化。上述优化问题属于非线性、分式规划问题,为了方便求解,首先将原优化问题转化为差分形式的优化问题,然后通过引入变量将差分形式的、非平滑优化问题转化为平滑优化问题。最终,提出一种双层迭代功率分配和波束成形算法。在仿真实验中,将该文算法与传统的非能效资源分配算法和能量效率最大化算法进行了比较,实验结果证明该文算法在改进C-RAN能量效率和提高资源分配公平性方面的有效性。     

基于误码率的DF协作通信系统功率分配方法

针对协作通信系统能量有限和误码率高等问题,在DF协作通信系统中,研究一种基于误码率的概率分配算法。在总发射功率一定的条件下,建立以满足最小误码率为目标的优化问题。利用Lagrange乘子,求解该优化问题的闭式解,得出最佳功率分配方案。仿真结果表明,在总功率一定的情况下,该功率分配算法较其他功率分配方案具有较低的误码率。     

采用离散粒子群优化的CoMP等功率分配算法

为了提高多点协同小区边缘用户的速率,提出了采用离散粒子群优化的等功率分配算法(DPSO-EPA)。该算法在各个协同基站功率一定的约束条件下,以用户吞吐量为目标函数,采用等功率的离散粒子群优化算法,对每个基站的功率进行分配。仿真结果表明,所提算法逼近理论最优的联合注水算法,在吞吐量和迭代次数上具有显著优势。     

Joint power allocation and subcarrier pairing in OFDM-based cooperative relaying system

This paper proposes rate-maximized (MR) joint subcarrier pairing (SP) and power allocation (PA) (MR-SP&PA),a novel scheme for maximizing the weighted sum rate of the orthogonal-frequency-division multiplexing (OFDM) relaying system with a decode-and-forward (DF) relay.MR-SP&PA is based on the joint optimization of both SP and power allocation with total power constraint,and formulated as a mixed integer programming problem in the paper.The programming problem is then transformed to a convex optimization problem by using continuous relaxation,and solved in the Lagrangian dual domain.Simulation results show that MR-SP&PA can maximize the weighted sum rate under total power constraint and outperform equal power allocation (EPA) and proportion power allocation (PCG).     

Power allocation scheme for maximizing spectrum efficiency and energy efficiency tradeoff for multi-cluster NOMA system

In this paper, a power allocation to maximize tradeoff between spectrum efficiency (SE) and energy efficiency (EE) is considered for the downlink non-orthogonal multiple access (NOMA) system with arbitrarily clusters and arbitrarily users, where the subcarriers of clusters are mutually orthogonal to each other. Specifically, an optimization problem of maximizing SE-EE tradeoff is formulated by optimizing power allocation among users under the constraints of user rate requirements. Then, the optimization problem is decomposed into a group of sub-problems with the aim of maximizing SE-EE tradeoff for each cluster, which is solved by using bisection method and monotonicity of function. Finally, the power allocation optimization problem among users is transformed into that between clusters, and a two steps inter-cluster power allocation algorithm is developed to solve this problem. Simulation results show that SE-EE tradeoff of the proposed scheme is better than that of the existing schemes.     

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。