一种新颖的CDMA功率控制组合方案

提出了一种新颖的组合CDMA功率控制方案。它由基于反向信道预测的功率补偿算法和常规闭环功率控制组合而成。计算机仿真结果表明,所提出的组合功率控制方案能够很好地补偿信道的快速衰落。     

多用户OFDM系统的最优功率分配

本文从时域、频域、时频域三方面综合考虑多用户OFDM的功率分配方式，推出了各种情况下的最优功率分配方式。最后得出最优功率分配具有统一的water—filling形式，只是不同的分配方式，其Lagrange因子的取值不同。对多用户OFDM系统，其最大容量与子载波数目无关，每个子载波具有相同的平均功率分配。而对于每个用户而言，其平均功率分配方式与其经历的信道特性相关，当具有相同的信道特性时，每个用户分配的平均功率也相同。本文还提出了一种关于Lagrange因子的简单的迭代算法。同时根据上面分析的情况，提出了几种简单实用的功率分配算法。理论结果表明在多用户情况下，频域等功率分配算法接近于最优。     

一种用于卫星通信网中的有效的载波功率控制方法

本文通过分析给出了一种用于卫星通信网中的功率控制算法，为了使算法适用于网络控制系统，经推导将信道估算中繁多的参数归纳为几个有限的特征参数，然后用特征参数来表示载波功率，从而使算法简单实用，降低了载波功率算法的计算时间和网络的响应时间。     

异构无线通信系统的融合机制和协同功率分配算法研究

该文提出了一种基于协同通信和无线中继技术的融合机制,以实现异构无线接入网的互联互通和融合。为了最大化所提异构协同网络方案的协同容量,从理论上给出了协同功率分配优化理论模型,并介绍了一种不同于传统注水理论的基于效用函数的协同功率分配算法,该算法在合理设置发射功率保证第1跳和第2跳链路的传输速率匹配的前提下能够优化系统性能。仿真结果表明所提协同功率分配算法有显著的性能增益。     

多载波超密集网络的抗干扰分布式节能功率分配

该文研究多载波超密集网络(UDN)上行链路能效最优功率分配方案,基于非合作博弈论提出一种抗干扰分布式功率分配方案,使每个小区独立优化能效的同时抑制邻小区干扰。由于最大传输功率和QoS约束下的能效函数具有不易解决的非凸特性,且小小区间存在严重干扰。针对以上挑战,该文在最佳响应过程中设计了一种高精度低复杂度的阶梯注水算法,基于该算法利用干扰信道增益提出了一种多用户抗干扰功率分配算法。仿真结果和数值分析表明该算法运算复杂度低,且能在保证系统频谱效率的同时大幅度提升系统能效。     

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。     

基于三滑动窗口的风电系统储能优化控制策略

储能系统应用在平滑风电功率波动上具有显著效果，为提高平抑效果及保障储能系统在不同波动情况下灵活安全运行，提出基于三滑动窗口的风电系统储能优化控制策略。首先，根据三种波动情况提出三滑动窗口，并得出并网参考功率；然后，将风功率的波动系数作为寻优变量，结合滑动平均滤波算法与麻雀搜索算法建立系统模型，计算最优风功率波动系数，得出最佳并网功率；最后，提出一种基于功率修正系数的SOC维持算法，满足平抑要求的同时减少储能系统的过充过放。为验证所提方法的有效性，在Matlab R2020a中进行了仿真分析。结果表明：所提控制策略能够根据功率波动情况自动切换窗口宽度，显著平滑功率波动，规避储能设备无节制充放电，维持荷电状态为设定值，实现风储互补控制系统稳定安全运行。     

NB-IoT系统中窄带物理广播信道的盲检测

在窄带物联网（NB-IoT）系统中，为了正确解调窄带物理广播信道（NPBCH）以获取系统信息，提出了两种NPBCH的盲检测算法，包括常规检测算法和功率检测算法。常规检测算法采用遍历1/2两种发射天线数和8种不同扰码序列的方法进行盲检测，而功率检测算法是在常规检测算法的基础上改进天线端口数的获取方式，主要采用两种天线端口下窄带参考信号（NRS）的功率比值进行判断天线端口数的方法，以降低常规检测算法的计算复杂度。仿真结果表明，当信噪比小于-17 dB时，常规检测算法相比于功率检测算法解调有3~4 dB的增益，检测可靠性能较好；当信噪比大于-17 dB时，两种算法的检测正确率均超过0.98，但功率检测算法较常规检测算法降低了近50%的时间复杂度，更加有利于工程的实践。     

多载波超密集网络的抗干扰分布式节能功率分配

该文研究多载波超密集网络(UDN)上行链路能效最优功率分配方案,基于非合作博弈论提出一种抗干扰分布式功率分配方案,使每个小区独立优化能效的同时抑制邻小区干扰.由于最大传输功率和QoS约束下的能效函数具有不易解决的非凸特性,且小小区间存在严重干扰.针对以上挑战,该文在最佳响应过程中设计了一种高精度低复杂度的阶梯注水算法,基于该算法利用干扰信道增益提出了一种多用户抗干扰功率分配算法.仿真结果和数值分析表明该算法运算复杂度低,且能在保证系统频谱效率的同时大幅度提升系统能效.     

多用户JT MIMO系统下行联合功率分配算法

文中提出一种多用户MIMO下行联合发送（简称JTMIMO）技术中的功率分配算法。首先给出了多用户JT MIMO下行链路模型，并导出了下行信道干扰模型和有偏信道信息下的SINR公式。在此基础上，文中提出一种适用于多用户JTMIMO下行链路的联合功率分配算法，仿真验证表明：通过合理分配用户的发送功率，在满足每个用户信干比（SINR）的前提下，最小化总传榆能量具有较好的能量效率。     

认知无线网络中功率和信道接入的联合优化

在认知无线网络中,针对系统中所有用户能否接入同一信道进行通信的问题,提出了适用于不同情形的联合优化方案.在系统不可行的情形下,提出了联合优化功率和接入控制的方案.由于接入控制是NP问题,于是利用所提LP-PSO算法来实现优化控制,并分析和证明了所提算法的收敛性.在系统可行的情形下,提出了联合优化功率和传输速率分配的方案,通过改进拉格朗日对偶(Lagrange duality)算法来实现优化控制.数值结果分析表明,相比其他接入控制算法,虽然所提算法的时间复杂度有所增加但能够快速收敛,在有效地提高接入量的同时还能降低功率消耗,并能使传输速率得到更公平的分配.     

多用户MIMO-OFDM系统功率最小化算法

针对多用户总速率和最大化算法,很少考虑用户之间公平性的不足,提出一种多用户功率优化算法,在满足每个用户速率要求的前提下,使多用户MIMO-OFDM系统的发射功率最小.仿真结果表明,该算法可在10-6>的精度内满足不同用户速率要求,同时所需的下行系统发射功率与理论上最少的基于循环迭代注水算法的DPC传输方式接近,具有较高的实用价值.     

改进粒子群算法在频谱功率分配中的应用

在认知无线电中,由于次用户干扰门限要求的存在,传统频谱功率分配方式获得的次用户有效信道容量较低。针对这一问题,提出了一种基于粒子群算法的频谱功率分配算法。首先建立基于干扰距离的认知网络干扰模型,将频谱功率分配问题转化为函数优化问题,并借助混合随机变异思想的粒子群算法进行求解;针对寻优过程中的约束问题,提出了一种基于投入产出比的外点法,保证粒子群在可行域中寻优,最终获得频谱功率分配。仿真结果表明,与传统算法相比,所提算法能够获得较高的次用户有效信道容量。     

基于簇结构超宽带无线传感器网络的传输功率优化选择算法

在簇结构超宽带无线传感器网络中,为了在可接受的实现成本范围内解决节能与功率控制问题,提出了一种传输功率优化选择算法,同时满足了预设的数据传输速度和最大限度的节能要求.然后详细地分析了该算法实现的可行性、复杂度和实现成本.仿真结果表明,本算法得出的最优传输功率大大小于传感器节点可获取的最大功率,并可以根据网络背景噪声和最大传输速度的变化而动态调整;该算法可以较为显著地延长传感器节点寿命;另外,仿真结果还表明本算法的实现成本是合理的且可接受的.     

Optimal Power Control in Cooperative Relay Networks Based on a Differential Game

In this paper, the optimal power control problem in a cooperative relay network is investigated and a new power control scheme is proposed based on a non‐cooperative differential game. Optimal power allocated to each node for a relay is formulated using the Nash equilibrium in this paper, considering both the throughput and energy efficiency together. It is proved that the non‐cooperative differential game algorithm is applicable and the optimal power level can be achieved.     

基于蚁群的无线电源管理网络路由算法

蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了对无线电源管理网络的路由优化,为远程设备管理提供了新的解决思路。对原始蚁群算法进行了改进,提出了一种多蚁群的优化算法。基于蚁群算法及其并行搜索最优的特征,通过蚁群聚类和动态调整网络优化参数的方法,可作为一种面向无线电源管理网络的路由算法,经过仿真验证了该算法的有效性。     

MIMO-OFDM系统中的比特和功率联合分配算法

针对MIMO-OFDM系统,该文首先提出一种实用的最优比特和功率联合分配算法;其次为简化实现,设计了一种简化的等功率自适应调制选择算法。仿真表明,提出的联合分配算法不但可以获得最优的性能,而且具有较低的复杂度。简化的次优等功率分配算法极大地降低了算法复杂度,而性能只略低于最优等功率分配算法。     

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。     

旋转编码协作方案中的功率优化分配研究

针对等功率分配(EPA)导致系统资源利用率低的问题,提出了一种旋转编码协作方案中的功率优化分配(OPA)方法。该方法首先利用Chernoff界推导了端到端系统误符号率(SER)的上界,然后在总功率一定的条件下,以最小化SER上界为目标,根据平均信道增益来计算源和中继间的功率分配因子。最后将功率分配信息通过反馈信道发送给协作用户,从而实现了功率的自适应分配,提高了系统的资源利用率。仿真结果验证了所提OPA方法的有效性。     

OFDM双向多跳网络的新型比特和功率分配算法

结合新型双向多跳网络协议和正交频分复用技术,研究旨在保证通信质量情况下的自适应比特和功率分配算法,其目的是以较小发送功率和较高频谱效率完成通信。通过凸优化理论推导出最优功率分配算法,并提出一种基于贪婪原则的自适应比特分配算法,能够以较低的复杂度在实际工程中完成部署。仿真分析表明,提出的双向多跳算法是传统多跳协议频谱效率的2倍,所需发送功率是平均资源分配算法的1/3。