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。     

一种基于人工噪声的MISO相关信道物理层安全方法

现有基于人工噪声的物理层安全方法都假设信道是相互独立的,但是多天线通信系统中存在的信道空间相关性会降低系统安全容量。针对这一问题,设计了一种基于人工噪声的多入单出(MISO)相关信道物理层安全方法。通过合法用户信道参数的协方差矩阵得到发送端的信道相关矩阵,利用该矩阵与合法用户信道参数乘积的零空间作为人工噪声的生成空间,随机生成人工噪声对窃听方实现干扰。仿真结果表明,在存在信道空间相关性的情况下,本方法比现有方法的平均系统安全容量提高了约0.5 bit/s/Hz。     

采用GSSK调制的MISO系统容量研究

GSSK是空间位移键控(SSK)的一般性推广,通过发射天线索引的组合传输信息,可以极大地降低多天线系统的复杂度。为研究采用GSSK调制技术的MISO无线通信系统的容量特性,从信息论的基本理论出发,通过数学计算和计算机仿真的方法研究了采用GSSK调制的MISO系统的容量。分别对瑞利衰落信道和莱斯衰落信道下的系统容量进行研究,并且比较了独立衰落信道和具有信道相关性的衰落信道在容量方面的不同。结果表明,采用的方法可以有效地计算系统容量。GSSK的系统容量与SNR和发射天线组合的数量密切相关。LOS分量及信道相关系性均会使GSSK的容量降低。     

基于粒子群算法的MIMO CDMA平坦衰落信道均衡器

粒子群优化算法是一类有效的随机全局优化技术,它利用粒子种群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的潜在解,通过粒子间的相互作用发现复杂空间中的最优区域.MIMO系统在不增加带宽的前提下,成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率,而复杂的传播信道使接收信号产生ISI.基于粒子群优化算法的MIMO信道均衡器应用于MIMO CDMA系统能有效抑制平坦衰落、信道间干扰以及背景噪声干扰.仿真结果证明其误码率性能明显优于传统均衡器,收敛速度快于基于GA的均衡器且更易于实现.     

多天线Rayleigh衰落相关信道的平均信道容量

研究了空间衰落相关的Rayleigh信道的平均信道容量,其发射端和接收端均采用多天线系统.在实际情况中,接收端有理想的信道状态信息,而发射端没有任何信道信息,因此在各发射天线上采用等功率分配进行发射.本文推导了具有2根发射天线和多根接收天线（TIMO）衰落相关信道的平均信道容量,将其和Monte-Carlo仿真结果比较,并进一步研究空间相关性对信道容量的影响.数值结果表明：信道的空间相关性降低了平均信道容量,而且不同于多入单出（MISO）信道,当信噪比一直增大,由相关性带来的容量损失也增大且不收敛.     

一种混合信道分配算法的研究与仿真

为了提高无线网状网络的链路容量,提出一种在网络中配置节点多射频多信道的混合信道分配算法.通过配置默认信道并优化默认信道的使用,该算法基于启发式信道分配策略来减小链路干扰提升链路容量.基于网络物理拓扑,该算法生成简化的网络逻辑拓扑,使得信道分配方案能够结合路由优化网络性能.对信道分配的动态调整,确保了网络容量的实时优化.仿真结果显示,本信道分配算法可以有效地提升网络性能.     

数字水印容量简化分析及模型优化

根据图像数字水印基本原理和水印信道的构造及生成方式,从信息论的角度,对基于高斯噪声信道的数字水印容量进行探索。针对高斯信源分布具有最大的不确定性、能够在所有的二阶随机分布中提供最大信息熵的特点,分析在高斯分布情况下的整个水印信道通信过程,并引入平均互信息理论,给出基于高斯的水印信道容量的最大通信速率。同时分析加性噪声信道下的容量问题,将高斯分布扩展到非高斯分布,优化容量计算表达式,利用Matlab软件工具给出非高斯信源水印容量与受限失真度的2D和3D关系仿真曲线,并结合实际给出结果分析。     

基于高斯噪声模型的光纤通信系统离散速率优化

针对调制解调器的复杂度增加和信道比特率分配问题,提出用于求解光纤通信系统的离散速率的容量优化问题的启发式方法,能够最大限度降低求解该问题所需的调用次数。在实时系统中,使用该方法进行优化能够最小化离散速率分配,同时抽取出额外的离散系统容量。实验结果表明,在50 Gbaud的典型点对点链路中,当速率步长为50 Gbit/s时,使用离散速率优化方法能够将每个调制解调器的平均丢失容量从使用截断法时的24.5 Gbits降低到7.95 Gbit/s;当速率步长为25 Gbit/s时,平均丢失容量则从12.3 Gbit/s降低到2.07 Gbit/s。     

一种多中继协作系统中功率优化分配策略的无线网络容量算法研究

针对限制网络容量的主要因素（信道带宽与信道信噪比）,本文提出了一种多中继协作系统中功率优化分配策略的无线网络容量算法。首先,论文提出采用多中继协作的方式,提高网络传输速率,建立网络最大流数学模型。然后,在网络总功率受限的情况下,对中继节点进行功率优化分配,建立最大化网络容量计算数学模型。最后,论文建立网络仿真环境,对比多中继协作且能量优化分配与非中继协作且能量等分两种策略在中断概率、网络容量等方面的表现。得出如下结论：网络容量随节点数量增加呈现先增后减的趋势,多中继协作且能量优化分配策略更加有利于提高无线网络容量。     

部分信道交叠多跳无线网络容量渐近估计

无线多跳网络的基本问题是信道交叠情形下系统容量上限的估计以及最大容量的获取.建立有实效参数的容量渐近估计模型,不仅可以准确、深入描述部分交叠信道的竞争性与互助性对系统容量的影响,而且可以为系统容量优化提供重要理论参考依据.该模型揭示,无论是单播还是广播业务,网络容量峰值的达到是可用中继节点数与发送概率的匹配,更具体地说是归一化节点密度与节点数的乘积同节点发送概率的匹配.     

Wire antennas optimized using genetic algorithm

In this work, wire antennas are designed to jam GSM frequencies using genetic algorithms. These antennas are designed to block communication at 3-band GSM frequencies. They are planned to be mounted on a vehicle and therefore are modeled on a ground plane. Jammer antennas designed in this work are composed of wires, placed on two square dielectric frames, perpendicular to each other. Genetic optimization routines are developed on MATLAB environment for the designs carried out in this work. Electromagnetic simulation program called SuperNEC, which analyses antennas by the method of moments, is used to determine the antenna performances and is called by the developed GA routines. The purpose of the antenna optimization is to obtain low VSWR values and omni-directional radiation pattern near ground at θ = [70° 80° 90°] planes at all GSM frequencies, since the targets will be near ground for this application. Original and interesting antenna designs are obtained as the result of genetic optimization, and are presented in the paper.     

指导cache静态划分的程序性能profiling优化技术

对于共享cache的多核处理器,如何管理好各个核对cache的利用,对于充分发挥多核处理器性能是很关键的问题.目前采用的cache替换方法程序间会出现性能干扰,cache静态划分技术则是通过为同时运行的程序分配不同的空间来解决性能干扰问题.为了给程序分配合适大小的cache空间,需要对程序进行性能profiling,即事先多遍运行收集程序在各种cache容量下的性能数据,这种性能profiling方法开销巨大,影响实用.为了解决性能profiling需要多遍运行程序的问题,提出了只需单遍运行的程序性能profiling优化技术.该技术利用在线的phase分析技术识别程序的运行阶段,避免对相同阶段的重复profiling;同时分析程序各phase的性能同cache容量变化的关系趋势,对于性能不敏感的容量变化则不进行profiling,降低开销.在程序运行结束后通过程序各phase在cache各种容量下的性能来估计程序在各容量下的整体性能,以指导cache静态划分.实验表明,该技术的开销仅为7%,而该方法指导的cache划分比未划分时有8%的性能改进,同多遍运行的程序性能profiling指导的cache划分性能相比仅有1%的下降.     

MIMO信道在不同条件下的容量分析

对影响多输入多输出(MIMO)信道容量的因素进行分析研究有助于未来无线传感器网络的组建与优化。假设信道系数不变,给出了发射端不同功率分配方案对信道容量的影响并进行了对比,通过实验仿真可知,注水算法对信道容量是最优的,此结论与理论分析相吻合,但其运算复杂度较高。推导了等功率分配方案在低信噪比时信道容量的近似表达式,并通过实验仿真与理论值进行了比较,其运算量大大降低,且在低信噪比时逼近理论值。假设MIMO信道矩阵随机分布,对影响信道容量的天线相关性进行了分析与仿真;比较了在不同天线配置下,遍历容量和中断容量的变化趋势,结论有助于组网时根据相关要求选择适宜的天线数目。     

分布式MIMO系统容量最优的预编码设计

针对分布式多入多出(MIMO)系统各天线功率无法共享的问题,基于分布式MIMO系统各天线功率受限的假设,提出容量准则下的最优预编码矩阵设计方案。采用Lagrange对偶优化的方法,将原优化问题转化为其对偶问题,给出求解预编码矩阵的迭代算法流程,以及在不同天线配置和容量准则下的信号发射策略。仿真结果表明,在发射天线数目多于接收天线数目时或信道矩阵缺秩时,该迭代算法求得的预编码矩阵的容量性能优于已有次优解析解。     

一种基于关键路径分析的CPU-GPU异构系统综合能耗优化方法

GPU强大的计算性能使得CPU-GPU异构体系结构成为高性能计算领域热点研究方向.虽然GPU的性能/功耗比较高,但在构建大规模计算系统时,功耗问题仍然是限制系统运行的关键因素之一.现在已有的针对GPU的功耗优化研究主要关注如何降低GPU本身的功耗,而没有将CPU和GPU作为一个整体进行综合考虑.文中深入分析了CUDA程序在CPU-GPU异构系统上的运行特点,归纳其中的任务依赖关系,给出了使用AOV网表示程序执行过程的方法,并在此基础上分析程序运行的关键路径,找出程序中可以进行能耗优化的部分,并求解相应的频率调节幅度,在保持程序性能不变的前提下最小化程序的整体能量消耗.     

基于功率控制的大规模MIMO系统能效优化算法

能效优化是5 G通信领域的一个研究热点.首先针对单小区多用户上行大规模MIMO通信系统,在满足用户QoS需求和系统可容忍的信道有效噪声条件下,建立关于发射功率、导频序列长度、基站天线数的能效优化模型;其次,不同于传统利用迭代算法求解使系统能效最佳的基站天线数,提出了采用Lambert W函数分析得到最佳基站天线数的闭式表达式;最后根据分式规划理论,采用迭代优化算法联合优化系统导频序列长度、发射功率、基站天线数.仿真结果表明,该算法较现有算法能效提高了11.2％,说明该算法能有效提高系统性能.     

基于用户QoS分析的无线Mesh网络部署优化

在使用定向天线部署的无线Mesh网络中,为了保证用户的接入范围,在一个AP接入点必须配置多条定向天线,定向天线的数目增加会导致整个网络部署成本的增加以及在AP节点处造成天线自身的干扰。针对上述问题,提出一种基于用户QoS分析的部署优化算法,在保证用户QoS需求的前提下,减少AP处配置的天线数,达到减少天线自身干扰和降低网络部署成本的目的。最后对提出的算法进行了实验仿真分析,证明了算法的可行性,能够在实际的网络部署中获得良好的优化效果。     

Cross-layer optimization for wireless mesh networks with smart antennas

A cross-layer optimization framework for wireless mesh networks is presented where at each node, various smart antenna techniques such as beam-forming, spatial division multiple access and spatial division multiplexing are employed. These techniques provide interference suppression, capability for simultaneous communication with several nodes and transmission with higher data rates, respectively, through multiple antennas. By integrating different combinations of the multi-antenna techniques in physical layer with various constraints from MAC and network layers, three Mixed Integer Linear Programming (MILP) models are presented to minimize the system activation time. Since these optimization problems are complex combinatorial, the optimal solution is approached by a Column Generation decomposition method. The numerical results for different network scenarios with various node densities, number of antennas, transmission ranges and number of sessions are provided. It is shown that the resulted directive, multiple access and multiplexing gains combined with scheduling, effectively increase both the spectrum spatial reuse and the capacity of the links and therefore, enhance the achievable system throughput. Our cross-layer approach is also extended to consider heterogeneous networks and we present a multi-criteria optimization framework to model the design problem where the objective is to jointly minimize the cost of deployment and the system activation time. Our results reveal the benefits of joint design in terms of reducing the cost of deployment while achieving higher system performance.     

使用定向天线的骨干无线网格网络容量研究

定向天线能够提高无线网格网络（WMN）的空间复用率，因而影响了WMN的容量。虽然目前许多文献已经提出使用定向天线的介质访问控制方案、路由协议和拓扑控制方法去提高MWN的性能，但是在理论上研究配置定向天线的MWN的容量仍然是必要的。用渐进的分析方法对使用定向天线的骨干WMN的容量进行了研究，分析了定向天线对容量的影响，并推导出网格路由器平均吞吐量上限。结果表明在接入点数量达到一定的门限时，定向天线的使用有效地增大了网络的容量。     

一种融合程序员和神经网络的自动化程序生成方法

程序生成是人工智能的核心研究问题之一,当前输入输出样例驱动的神经网络模型是非常流行的研究方法.面临的主要挑战是泛化能力差、生成程序准确率保证、难以处理复杂程序结构(如分支、循环、递归等),主要原因是模型的输入信息单一(输入输出对)和完全依赖神经网络.显然单一地通过输入输出样例倒推程序行为存在歧义性,而神经网络的记忆容量很难满足常规程序的变量存储需求.提出一种人工与神经网络生成相协作的编程模型,融合神经网络和程序员各自的优势,其中程序员用高级编程语法编写程序框架,神经网络自动学习生成程序局部的琐碎细节,从而促进自动化程序生成方法更好地应对实际应用挑战.实验表明,研究方法是有效的,跟同类代表性研究方法相比表现出更好的学习性能.