密集家庭基站网络中基于分簇的资源分配方案

针对家庭基站密集部署情况下的下行干扰问题,提出一种基于分簇的资源分配方案。首先,采用部分频率复用（FFR）技术将网络中所有小区划分成不同的空间,既能抑制宏基站之间的同层干扰,又能降低边缘区域宏基站与家庭基站间的跨层干扰;然后,结合图论的知识及凸优化理论对家庭基站进行分簇,并采用基于用户速率公平的信道分配算法对家庭基站进行子信道分配,抑制家庭基站间的同层干扰;最后,采用分布式功率控制算法对家庭基站功率进行动态调整,进一步提升系统的性能。仿真结果表明：相比传统未分组算法,所提算法的信干噪比（SINR）和吞吐量有明显提高,其中,系统吞吐量低于4 Mb/s的概率降低为30%;同时,与未分组算法相比,所提算法公平性提高了12%,使用户获得更高的满意度。     

TD-LTE异构网络时隙配置干扰仿真研究

针对TD-LTE异构网络基站间使用灵活时隙配置技术而出现的不同场景干扰问题,建立相关的TD-LTE异构网络链路仿真平台对干扰进行仿真和分析。研究结果表明:常规时隙下,布置的家庭的数量将影响其对宏基站干扰的大小,且宏基站用户的上行传输受到的干扰较强;较之于常规时隙,在交叉时隙下,宏基站的下行传输受到家庭基站的上行传输的干扰较强。     

基于ABS的干扰协调方案研究

异构网通过运用不同功率的基站同频部署,扩大了网络覆盖率及系统容量。但同时这种多层结构也带来了小区间干扰问题。ABS是一种时域上的小区间干扰协调技术,解决了下行传输中高功率宏基站和低功率小基站共享频域资源时的干扰问题,但该技术的缺点是降低了宏基站的用户容量。文中研究了一种从频域、时域、功率三个维度联合进行干扰协调的新型ABS解决方案。仿真结果证明该方案可以显著增加宏基站用户的吞吐量,同时不对小基站产生过多干扰。     

OFDMA认知无线电网络中面向功率控制的频谱定价与分配

针对OFDMA认知无线电网络,提出一种基于Stackelberg博弈的频谱定价和分配模型.对于次基站控制次网络传输功率来保护主网络通信的场景,主基站可通过该模型获得最优的频谱定价方案.从功率控制的角度,重新设计次用户的效用函数,运用Stackelberg博弈对单个主基站和多个次用户在频谱租赁市场中的交易行为进行建模.通过逆向归纳法,求解市场均衡下的最优频谱定价,使得主基站在考虑主网络QoS降级的同时获得最大收益.此外,对于主基站只能获取本地信息的情形,提出了基于动态Stackelberg博弈的分布式频谱定价和分配模型.仿真实验表明,该模型能够在控制次网络传输功率的基础上,提供最优频谱定价和频谱分配方案.     

基于改进HSARSA(λ)算法的功率控制研究

在MBS-PBS两层异构网络中,微微基站采用小区范围扩展技术对网络进行负载均衡时,pico小区边缘用户的通信受到MBS基站较大干扰。为此,提出一种基于启发函数的改进HSARSA(λ)算法。采用缩减功率的RP-ABS子帧技术,在保证宏基站自身通信性能的同时减小MBS基站对pico边缘用户的干扰,并运用基于启发函数的改进HSARSA(λ)算法与环境进行交互,以配置RP-ABS子帧密度与功率大小,达到干扰协调的目的。仿真结果表明,改进HSARSA算法与原始SARSA和Q-Learning等算法相比,pico边缘用户吞吐量分别提升12%和40%,系统用户吞吐量分别提升10.3%和20.2%,有效提高了pico边缘用户的通信性能。     

宏-飞蜂窝双层网络中基于毫微微基站分组的资源分配

针对宏-飞蜂窝双层网络模型中宏小区（Macrocell）用户层和毫微微小区（Femtocell）用户层之间的跨层干扰和Femtocell之间的同层干扰,提出了一种基于毫微微基站分组的资源分配算法。该算法包括两个部分：一部分是宏基站先利用改进的差额法,设置虚拟的宏用户（MUE）,将之变为平衡的指派问题再为宏小区用户分配信道,然后用注水算法分配功率,保证宏小区用户的正常传输。另一部分是在保证宏小区用户的服务质量基础上,采用一种增强型的蚁群优化（EACO）算法,设定信息素浓度范围后对毫微微小区进行分组,避免了原始的蚁群算法有可能陷入局部最优的现象;再利用一种启发式算法和分布式功率分配算法分别对毫微微用户（FUE）进行信道和功率分配,在满足毫微微小区用户的数据速率需求下,最大化频谱效率。仿真结果表明,EACO有效地抑制了跨层干扰和同层干扰,既能保证用户的数据速率需求,又能有效提升网络频谱效率。     

基于演化博弈的用户接入机制

用户接入问题就是无线终端选择接入某个服务基站的问题。用户接入可以看作无线资源管理的第一步,对于网络性能有着重要的影响,在实现负载均衡、控制干扰、提高频谱和能量效率等方面起着非常重要的作用。针对包含宏基站和全双工小基站的多层异构网络特点,考虑了分离多接入机制,即允许一个终端在上行和下行接入到不同的多个基站,从而实现性能的提升。在此基础上,将异构网络中的上行下行分离多接入的用户接入问题建模成一个演化博弈问题,其中用户是博弈方,相互之间进行资源的竞争,基站的接入选择就是博弈中的策略,每个用户希望能通过策略的选择实现自身效用的最大化。此外,基于演化博弈和强化学习设计了低复杂度自组织用户接入算法,用户可以根据当前的策略选择收益来进行策略调整,并最终达到均衡状态,实现了用户公平性。最后通过大量的仿真实验验证了所提方法的有效性。     

MIMO系统中基于非正交多址接入的功率分配算法研究

随着移动通信技术的发展,通信服务已变成人类日常生活中不可或缺的部分.尤其是近年来各类智能终端的大众化,使得接入无线通信的用户数和人们对通信服务的需求均呈爆炸式的增长.但现如今可用的频谱资源是有限的,且传统的正交多址接入系统的用户接入数受限,很难满足用户日益增长的需求.非正交多址接入允许在同一时频资源上复用多个用户,极大程度地提高了系统的用户接入数和频谱效率.将非正交多址接入技术运用于多输入多输出系统中,更进一步地提升系统各方面的性能.针对在MIMO-NOMA系统中现有的研究存在的复杂度较高的问题,提出一种基于串行干扰消除残留的功率分配算法.首先,建立斯坦克尔伯格博弈模型,将基站设置为卖方,小区内各用户设置为买方.其次,使用拉格朗日函数求出在约束条件下用户购买的最优功率,此功率为关于单位价格的函数.最后,求解出基站为各用户设置的最优单位功率价格.在基站和用户双方博弈的过程中,基站动态地调整功率价格,尽量最大化自身收益.仿真结果表明,所提算法与分数阶功率分配算法相比,吞吐量在系统总功率为24 dBm且串行干扰消除因子为0.001时有15.65%的提升,并且在吞吐量性能与文献[10]相近的基础上,降低了运算复杂度,减小了基站的功率消耗.     

基于非泊松点过程建模的微基站部署研究

为了提升实际基站部署时的合理性,针对异构蜂窝网络(HetNet)的基站部署,同时考虑了宏基站(mac-ro base station,MBS)与宏基站、宏基站与微基站(pico base station,PBS)部署的相关排斥性,采用蜂窝网络渐进增益分析法推导出两层非泊松网络的覆盖率,并针对网络能效进行分析,推导出系统吞吐量和网络总能效.最后,提出了一种针对微基站发射功率的能效优化算法,通过优化PBS发射功率使网络能效最大化.仿真结果表明,提出的模型覆盖率优于两层HPPP模型,能效优化算法最高可使系统能效提高约30％,在实际基站部署时应调整合适的基站间距和发射功率.     

基于能效的异构无线网络联合切换调度和资源分配算法

在宏蜂窝和微蜂窝并存的异构无线网络中,为了提高系统能效,提出了一种联合切换调度和资源分配(JSRA)算法。首先,利用基于微基站睡眠的集中式切换调度算法(CUSA)来确定用户的关联基站,CUSA将微基站用户全部切换到宏基站是否能减少功耗作为判断微基站睡眠的准则;然后,基站采用基于最优信道质量的子载波分配调整(BCSA)算法为用户分配子载波和传输功率,BCSA算法通过调整最大能效用户和最小能效用户之间的子载波分配,保证网络能效逼近最优解。理论分析和实验仿真表明,同单独考虑用户切换或资源分配的三种算法相比,JSRA算法复杂度偏高,但是在用户数为120时网络功耗最多降低44.4%,用户总速率只比一种对比算法略有下降,最多提升80%,网络能效最多提升200%。实验结果表明,JSRA算法能够有效提高异构无线网络的网络能效。     

A Stackelberg game-based spectrum allocation scheme in macro/femtocell hierarchical networks

Femtocells widely deployed in a macrocell form hierarchical cell networks, which can improve indoor coverage and network capacity, and have been regarded as one of the most promising approaches. However owing to the absence of coordination between the macro and femtocells, and among femtocells, decentralized spectrum allocation between macro and femtocell users become technically challenging. In this paper, a dynamic spectrum allocation scheme based on Stackelberg game is proposed, in which macrocell base stations as leaders and femtocell base stations as followers are players, and the same spectrum is the resource that players will choose assigning to users for minimizing the affected interference among each other. The Stackelberg equilibrium is defined and proved to be existed, which is also the optimal spectrum allocation manner. Simulations were conducted to study the impact of femtocells on the macrocells regarding throughput, outage probability and spectrum efficiency. And the comparison results show that the proposed scheme might be a solution for efficiently allocating the spectrum in hierarchical cell networks, as the improvement in terms of throughput, outage probability and spectrum efficiency had been achieved.     

多可再生能源冷热电联供微网系统环境经济优化调度

针对含多种可再生能源的冷热电联供微网系统调度优化问题,提出微网系统最小运行费用和二氧化碳排放的多目标调度优化模型,并结合启发式调度规则,采用改进多目标交叉熵算法获取Pareto最优解集.为了提高算法的收敛速度和求解精度,依据重要抽样理论将多目标优化定义为小概率事件,并引入样本分段生成策略和参数更新机制.算例仿真表明,所提出的多目标模型及其优化算法能够使微网系统获取较好的经济和环境效益,满足用户多样性的优化需求.     

基于博弈资源分配的认知异构网络干扰协调算法

基于underlay频谱共享模式的认知异构网络可有效缓解频谱资源短缺问题,但同时会加剧网络中的干扰。针对该问题,提出了一种基于非合作博弈模型的动态频谱分配和功率控制算法进行干扰协调。首先,考虑频谱共享造成的干扰问题,引入认知用户优先等级,将问题构建为联合动态频谱分配与功率控制的频谱定价博弈模型;其次,通过两阶段动态博弈得到纳什均衡解,实现认知网络层频谱资源合理分配和发射功率控制。仿真表明,所提算法能够实现不同优先级用户频谱资源的合理分配和认知基站发射功率控制,有效抑制认知异构网络的跨层干扰和层内干扰。     

基于自适应加权融合的分布式滤波算法

针对存在丢包的传感器网络中每个传感器节点对目标估计确信度不同的问题,提出一种基于自适应加权融合的分布式滤波算法.考虑节点在网络中的影响力及其节点属性,将节点重要度与传感器网络节点观测数据间的支持度线性加权,获得每个传感器节点对目标的估计确信度,并将该确信度构成的融合权值引入节点状态估计值的一致性协议中,更新传感器节点对目标的状态估计值,提高分布式滤波算法的估计精度和传感器节点估计值的一致性.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

具有间歇性观测的无线传感器网络分布式容错目标跟踪

针对具有随机间歇性观测的无线传感器网络, 基于多模型估计方法和一致性信息滤波器, 提出一种对观测节点故障容错的自适应分布式目标跟踪方法. 将传感器节点随机间歇性观测丢失和到达过程建模为马尔科夫切换系统, 在容积信息滤波器框架下, 估计传感器节点的观测丢失和到达的后验概率. 通过观测状态概率组合计算每个局部传感器节点的信息贡献, 基于自适应多模型估计方法, 实现对间歇性观测的容错性. 仿真结果表明了所提出算法的有效性和对间歇性观测的自适应容错性.

     

装配式VMI 系统不同决策模式下收益共享研究

以装配系统和供应商管理库存为研究背景,构建非合作分散决策系统模型并发现其效率不足.在此基础上,分别提出分散决策模式和合作决策模式下的收益共享机制.研究表明,两种决策模式下的机制均可最大化系统效率;给定参与者利润在不同机制中相等,在一定条件下,其讨价还价能力空间在不同机制中具有相似的特征;第1种机制可能产生收益分配不公,但在第2种机制中可有效避免.     

分布式电网CPS 系统数据攻击下的状态估计

电力物理网络通过构建信息网络进行优化调控并构成信息物理融合系统, 实现大规模分布式系统的优化控制, 随之而来的问题是病毒、黑客入侵、拒绝服务等来自信息网络的威胁, 导致物理系统恶意破坏. 鉴于此, 以攻击可检测为前提, 建立攻击信号下的电力系统分布式动态模型, 设计动态状态估计器检测受攻击的信号, 并估计其原始信号. 最后通过3 机9 节点分布式电网系统仿真实验验证了所设计的状态估计器对于数据攻击检测的有效性.

     

多导弹时间协同分布式导引律设计

为了实现多导弹协同攻击同一目标, 提出一种时间协同分布式导引律设计方法, 该方法对于无角度约束和有角度约束的情况均适用. 首先, 以各导弹子系统作为网络同构节点建立了多导弹时间协同制导模型, 该模型以各导弹剩余时间信息附加预定偏置量为输出; 然后, 以调整子系统间输出误差为目的, 设计了系统的分布式控制方案, 并结合一般协同控制系统的收敛性条件, 分析了导弹寻的导引的特殊性, 给出了保证多导弹时间协同的通信拓扑条件; 最后, 通过仿真结果验证了所提出方法的有效性.