改进PU2RC的下行MU-MIMO自适应发送方案

针对多用户多输入多输出（Multi-user multiple-input multiple-output, MU-MIMO）系统中,每用户酉速率控制（Per-user unitary and rate control,PU2RC）算法在低用户数及高信噪比情况下性能不够理想的问题,提出一种基站端精确重构信道信息并选取服务用户集的下行自适应发送方案。基站端先利用用户反馈的信道矢量范数及信道方向信息（Channel direction information,CDI）重构下行信道矢量,再采取相似码本矢量共享用户的方法扩大各码本矩阵的关联用户集合,最后以和速率最大为目标选择最优的服务用户集。该方案提高了低用户数情况下出现多用户模式的概率,在用户间干扰与服务用户数之间实现了折衷,相较于PU2RC和已有的改进PU2RC方案,获得了更优的和速率性能。     

多用户MIMO系统低复杂度收发联合波束成形方案

基于多用户多输入多输出(MIMO)有限反馈系统提出了一种收发联合波束成形方法。该方法在发送端采用每个用户酉速率控制(PU2RC)波束成形技术,在接收端采用基于信干噪比(SINR)最大化的天线合并算法。天线合并算法利用用户SINR的广义Rayleigh熵特性寻找最佳的天线合并矢量。仿真结果表明,该方法能充分利用信道信息,不仅改善了传统PU2RC系统的和速率性能,相对于已有的迫零(ZF)联合波束成形方法,对信道状态信息的量化误差的敏感性更低,用户选择算法的复杂度更低,且低速率反馈条件下和速率性能更优。     

一种改进的PU2RC多模传输方法

在有限反馈的下行多用户多入多出(Multiuser multiple-input multiple-output,MU-MIMO)系统中,系统的和容量随着信噪比的升高而干扰受限。本文针对这个问题提出了一种改进的每用户归一化波束成形与速率控制(Per-user unitary beamforming and rate control,PU2RC)多模传输方案,通过增加信道量化质量指示的反馈,为基站进行用户选择提供了更有效的信息以实现多模传输。仿真结果表明,在实际系统中激活用户数比较少时,该方案能够通过动态改变同时服务的用户数,从而最大化系统的和容量。在同等反馈量的情况下,与传统的PU2RC相比,提高了系统的和容量,为下行MU-MIMO系统的应用提供了更好的参考。     

协作多输入多输出环境反向散射通信系统遍历速率分析

针对传统物联网（IoT）能耗大、频谱资源稀缺的问题，提出了由环境反向散射、协作接收机（CRx）和环境射频（RF）源共同构建的协作多输入多输出环境反向散射通信（MIMO-AmBC）系统模型。首先，通过使用PSR方案对该系统模型进行分析，推导出信噪比（SNR）；其次，推导出主链路和反向散射链路的遍历速率近似表达式，并得到反向散射链路遍历速率最大值表达式；最后，将其与传统蜂窝网络、CSR方案作对比。实验结果验证了理论推导的正确性并给出有意义结论：1）反向散射链路速率随接收天线数对数增长，与发射天线数无关。2）在SNR为10 dB时，PSR方案的和速率比传统方案、CSR方案分别提升36.8%和29.9%，虽然PSR方案的主链路速率比CSR方案降低5.5%，但反向散射链路的遍历速率比CSR方案提升7.7倍。为实际应用选取AmBC共生方案提供了理论参考。     

D2D跨小区通信中人工噪声辅助时间反演的安全优化传输方案

针对终端直通（D2D）用户间通信在跨小区环境下被窃听的问题,提出了人工噪声辅助时间反演（TR）的反窃听安全传输方案。首先,在跨小区信道模型下对小区间干扰进行消除;其次,通过基站发送人工噪声辅助TR技术对窃听用户窃取信息能力进行恶化;最后,为了满足蜂窝用户服务质量的需求和系统遍历保密速率最大化,采用凸优化的功率控制分配方案最大化D2D用户发射功率。仿真实验分析说明,与人工噪声方案相比,该方法在信噪比（SNR）一样的情况下提高了0.8 b·s^-1·Hz^-1的可达保密速率,并且随着邻近小区分布数量的增加,所提方案对可达保密速率的提升效果明显。     

SWIPT MIMO全双工系统中的物理层安全通信优化方法

研究多输入多输出通信系统中同时存在无线信息与能量时的安全传输问题。在源端和全双工节点发送端的发送总功率、全双工节点接收端的能量收集限制2种约束条件下,设计人工噪声与全双工节点接收端的能量分配因子,给出保密速率最大化问题的函数表达式,并分别提出基于替代函数和泰勒公式展开的2种优化方法。仿真结果表明,所提2种方法能有效解决全双工模式中的保密速率最大化问题,且与半双工模式相比,全双工模式可以提高系统的保密速率与安全性。     

K复合衰落信道下3D分布式MIMO和速率上界

针对二维多输入多输出（2D MIMO）系统只考虑天线水平辐射增益的影响而忽略垂直辐射增益,以及K复合衰落信道下和速率的确切闭式表达式涉及复杂函数,提出两种在K（Rayleigh/Gamma）复合衰落信道下3D分布式MIMO （3D-MIMO）系统基于迫零（ZF）检测的可达和速率上界。该上界同时考虑瑞利（Rayleigh）多径衰落、伽马（Gamma）阴影衰落、基于几何的路径损耗,3D天线辐射损耗以及用户分布。实验结果表明：所得闭式表达式与蒙特卡洛仿真结论充分相一致。     

大规模多输入多输出下的容量优化算法

针对3D相关信道中大规模多输入多输出系统的遍历和速率最大化问题,将空间自由度、信道估计精准因子引入预编码的容量分析中,提出一种联合优化问题的容量优化算法。推导空间自由度、信道状态信息准确度下的系统容量表达式,将系统容量最大化时的联合优化问题转化为用户数优化问题的条件,并基于中点法求优化问题的最优解。仿真结果表明,当信道估计精准因子为0.1、空间自由度为200时,该优化算法与基于用户数穷举搜索算法优化后的遍历和速率、用户数几乎相等,且收敛速度快、复杂度低。     

部分CSI下C-V2X资源分配算法研究

针对蜂窝车联网（C-V2X）环境中,车辆高速移动导致无法获取完备信道状态信息（channel state information,CSI）,干扰车辆复用蜂窝网络资源的问题。在已知部分CSI下,在满足车辆到设施（vehicle to infrastructure,V2I）和车辆到车辆（vehicle to vehicle,V2V）的可靠性约束的条件下,研究最大化系统遍历总速率的资源分配优化问题,提出联合功率控制和信道复用的资源分配算法。该算法根据可靠性约束,使用几何规划分析功率可行域,求出任意单个复用对的最优功率控制。该算法将信道复用转换为最大权重二分图匹配问题,将复用对的遍历速率作为二分图的权重,并使用KM（Kuhn Munkres）算法进行求解。仿真结果表明,所提资源分配算法较其他算法,可以在保证车辆可靠通信下,优化资源分配,有效控制干扰,并提高系统遍历总速率。     

一种实现MIMO多包接收的Ad Hoc网络MAC协议

MIMO技术可以同时接收多个数据包并能对它们进行有效的分离,是改善Ad Hoc网络系统性能的新途径。提出一种利用MIMO系统中MPR能力来提高网络吞吐量的MAC协议。它通过在回复CTS前接收多个RTS来最大化可以同时发送的链路数,接收节点根据自身的天线数目和接收到的RTS数目决定发送数据流数目。与现有的同类协议相比,该协议可以无差错地接收并分离出多个节点同时发送的数据,且在同一竞争区域内,允许多对节点同时通信。在OPNET仿真软件中,从业务负载、节点场景密度对其进行了网络仿真,并在结果分析中验证了MIMO MAC协议的综合性能优势。     

全双工无线携能通信速率最大化波束赋形研究

针对全双工无线携能通信系统,提出了一种基于系统和速率最大化准则的波束赋形联合优化方案。该方案以系统和速率最大化为目标,在保证上行/下行链路的最大发射功率约束及最小能量收获需求的同时,实现了信息速率和频谱效率的同步改善。由于速率问题为非凸问题,首先采用半定松弛及一阶泰勒近似方法将其转换为凸优化问题,然后结合基于逐次凸近似的迭代算法分别求解最优的信息波束赋形矢量和能量波束赋形矢量。仿真结果表明,所提方案相比传统方案性能更优,实现了系统和速率的有效提高。     

基于二级码本的迫零波束成型自适应预编码方案

为了克服基于有限反馈的多用户多输入多输出(MIMO)系统中迫零波束成型(ZFBF)预编码方案反馈量小时性能较差的缺陷,提出一种基于二级码本的ZFBF自适应预编码方案。该方案的码本设计结合了酉矩阵和随机矢量码本,首先在一级码本中搜索最佳的波束成形矢量; 然后在扰动范围内计算最佳波束成形矢量对应的信干噪比(SINR),将其与系统设定的SINR门限值进行比较来决定用户的反馈信息; 最后基站根据用户的反馈信息自适应地改变码本,对用户进行ZFBF预编码。从而简化了用户端的码本搜索过程,并且在用户数较多的情况下用较少的反馈比特数达到较好的性能。仿真结果表明,该方案能够显著降低每用户的平均反馈比特数,以较低的反馈速率获得较好的和容量性能。     

鲁棒的双向多中继物理层安全传输方案

针对双向多中继系统物理层安全传输无法获取窃听者的精确信道状态信息（CSI）的问题,提出鲁棒的多中继协作波束形成和人工噪声联合物理层安全传输方案,以最大化系统总功率约束下信道状态"最差情况"时的安全总速率。在该方案中,待求解的问题是一个复杂的非凸优化问题。采用交替迭代和连续凸近似（SCA）方法,对波束形成向量、人工噪声协方差矩阵和源节点发射功率进行交替优化迭代,得到了问题的优化解。仿真实验验证了所提方案的有效性,并表明该方案具有更优的安全性能。     

Adaptive sensing scheduling for cognitive radio systems

In cognitive radio (CR) systems, the efficiency of primary user (PU) detection scheme directly affects the system performance. In this paper, we propose an adaptive sensing scheduling scheme for CR networks with a central controller, which is based on the partially observable Markov decision process (POMDP) framework. With the proposed scheme, the CR system detects the PU activation by using one or more energy detections followed by zero or one feature detection, and protects the PU by using the channel switching. In the proposed scheme, the energy/feature detections and the channel switching are adaptively scheduled according to the number of active CR nodes, the received signal power from a PU, and the degree of noise uncertainty. Simulation results show that the proposed scheme provides very high maximum channel utilization to CR nodes while protecting the PU effectively, under time-varying network environment.     

Discrete terminal sliding mode repetitive control for a linear actuator with nonlinear friction and uncertainties

A robust discrete terminal sliding mode repetitive controller is proposed for a class of nonlinear positioning systems with parameter uncertainties and nonlinear friction. The terminal sliding mode control (TSMC) part is designed to improve the transient characteristics of the system, as well as the robustness against parameter uncertainties, nonperiodic nonlinearities, and disturbances. The repetitive control (RC) part is then integrated to eliminate the effects of the periodic uncertainties present in the system. Moreover, a pure phase lead compensator is incorporated into the RC to improve the tracking at high frequencies. A robust stability analysis and an analysis of the finite time convergence properties of the proposed controller are also provided in this paper. Simulation testing and an experimental validation using a linear actuator system with nonlinear friction and parameter uncertainties are conducted to verify the effectiveness of the proposed controller.     

Optimal user scheduling and power control in multi-user cognitive broadcast systems

Cognitive radio systems should not only have the ability to sense and exploit "frequency spectrum holes",but also the ability to sense and utilize "spatial spectrum holes".In this paper,we consider the issue of maximizing the throughput of the cognitive systems by fully utilizing "spatial spectrum holes" brought in by multiple cognitive users,in the scenario where a pair of licensed users and a cognitive broadcast system share multiple spectrum bands.By exploiting the channel reciprocity under the premise that the licensed system adopts the time-division-duplexing (TDD) mode,we propose a more practical cognitive access scheme that can sense the interference at the licensed user caused by the cognitive transmitter,based on the existing feedback signals from the licensed user to the licensed base station.Taking both interferences from the licensed base station to the cognitive receiver and from the cognitive transmitter to the licensed user into consideration,we investigate the optimal user scheduling and power allocation scheme that can maximize the ergodic sum rate of the cognitive system.We show that scheduling the user whose channel gain to interference and noise ratio (CGINR) is the largest for each frequency band is optimal.We also derive the dynamic power allocation scheme meeting the three practical constraints,i.e.,the transmitter’s average transmission power constraint,the power amplifier’s instantaneous transmission power constraint,and the interference power constraint at the licensed user.The result shows that in different coherent time intervals and different frequency bands,the power allocation has a multi-level waterfilling structure.Theoretical analysis shows that the strategy scheduling user with the largest CGINR introduces significant performance improvement compared with the traditional strategy scheduling user with the largest channel gain to noise ratio (CGNR).We also illustrate the impact of power constraints and the number of users on system performance by simulation.