民航空地通信中的多链路数据分配算法

针对民航空地通信数据丢失率高、吞吐量低问题,提出了一种基于丢包感知负载均衡(Packet Loss-Aware Load Balancing)的分配算法。在空地多链路通信中,每条链路的数据损失率随着链路状态与传输环境等情况实时变化。该算法通过控制每次空地通信中数据流的分割比率,动态分配给每条链路不同大小的数据流,使每条链路的传输损失率趋于相近,提高了空地通信系统吞吐量并减少了数据传输损失,以应对空地通信中丢包率高与吞吐量低等问题。仿真结果表明,所提算法在数据传输损失率和吞吐量上都优于现有的多链路子流分配算法。     

降低FBMC/OQAM峰均比的联合算法

为克服FBMC/OQAM系统存在峰均比(PAPR)较高的问题,提出一种多数据块优化的部分序列传输(IPTS)与载波预留(TR)联合的算法。根据FBMC/OQAM符号的重叠特性,在传统的PTS算法上进行多数据块优化,结合新型相位因子,在不增加边带信息的条件下保证较低的PAPR,联合载波预留(TR)算法进一步抑制系统PAPR。理论分析和仿真实验结果表明,IPTS-TR联合算法具有更优的PAPR性能。     

LEO卫星网络中基于分布式路由算法的流量均衡策略

LEO卫星网络因覆盖于地球表面的球面结构,高纬度地区轨道间链路较短,导致网络流量分布不均匀的现象. 该文以分布式路由算法为基础,提出了基于横向转发权限和横向转发率两种应用于LEO卫星网络的全网流量均衡分布优化策略. 前者能够对特定区域的流量进行调整,可作为流量实时调整策略; 后者能够控制全局网络的流量分布情况,适用于网络流量分布的整体优化. 通过仿真,验证了两种流量均衡策略能够使网络流量分布情况按照一定的均衡特点进行调整,从而实现网络流量优化的目的.     

UFMC系统载波干扰抑制改进算法

针对ICI自消除算法导致UFMC系统频带利用率过低的问题,提出一种联合部分自消除和加升余弦窗的改进方案。该方案具体通过在UFMC系统发射端子带边界插入自消除子载波,并在UFMC系统接收端进行时域加窗来达到抑制UFMC系统干扰、提升系统的频带利用率的目的。对算法进行MATLAB仿真实验,当子带两侧设置4个自消除子载波时,相较自消除算法,系统载波干扰比增大,同时系统的频谱利用率也提升了10%。仿真结果表明,所提算法能够有效抑制ICI,提高系统抗干扰性能,同时提升系统频带利用率。     

延迟容忍的混合移动自组织网络的容量分析

为了得到混合移动自组织网络的网络容量,对网络结构、节点移动规律、数据流进行了建模与分析,得到了适用于任意基站覆盖区域、任意(平稳遍历)移动过程、任意调度和路由算法的平均网络容量的解析表达式.稳态分布为均匀分布的情况下,得到了该上界的极限,并对结果进行了数值分析,给出了极限网络容量、节点密度、基站覆盖率之间的关系.     

UFMC系统在多径衰落信道中的干扰消除

通用滤波多载波(UFMC)是5G通信系统中的关键技术,能够降低带外泄露.但是在多径衰落信道下UFMC系统会受到符号间干扰(ISI)和多普勒效应产生的载波频率偏差的影响,从而使系统的性能下降.为了消除系统中的干扰,提出了一种迭代最大似然算法.该方法主要通过迭代最大似然算法(ML)计算出载波频率偏差,把估计出的结果作为初始值并运用迭代的方法得到最终的载波频率偏差,当达到收敛区间时,迭代结束;最后利用相位旋转的概念补偿载波频率偏差并运用最小二乘算法更新信道响应信息,减少该系统干扰.仿真结果表明,在信噪比大于10 dB时,随着信噪比的增大,算法能够有效地抑制系统中的干扰,提高UFMC系统的性能.     

一种适用于地空通信的负载分布算法

针对地空通信系统传输时延较高、吞吐量较低的问题,提出了一种拥塞感知负载分布（Congestion-aware Load Distribution,CALD）算法。算法通过通信路径质量的变化,估计对应路径的拥塞窗口变化情况,自适应地调整每次子流分配大小,降低端到端的延迟,以应对地空通信的低带宽和高时延特性。同时基于搭建的多路径端到端服务器进行了实验,结果表明,所提算法在吞吐量性能和端到端延迟等方面都优于现有的子流分配算法。     

基于并行干扰抵消的UFMC系统信道均衡

通用滤波多载波(UFMC)技术作为5G的一种候选波形,传输中不加循环冗余(CP),多径衰落信道下会产生符号间干扰(ISI)以及子载波间干扰(ICI)。针对该问题,提出一种基于并行干扰抵消的均衡算法。首先,根据分析得到多径信道下UFMC系统干扰数学表达式;其次,在采用迫零均衡后,对可靠区间外的数据,根据剩余干扰表达式,近似重构相邻载波及符号间干扰;最后,对各载波并行地进行迭代干扰抵消。通过仿真实验表明,在多径信道下,该算法能够一定程度上降低误码率,提高UFMC系统性能。     

基于QoE的LTE多业务资源分配算法

高效地利用无线频谱资源和保证用户体验质量是未来无线网络的主要目标。基于此，提出一种基于QoE的LTE多业务资源分配算法。在考虑信道信息、QoS要求及公平性的基础上，引入QoE来计算的用户优先级。特别的，引入最小QoE约束来保证RT用户QoE要求；提出一种次优资源块（Resource Block，RB）分配算法来解决复杂的资源分配优化问题，该算法主要分为两步：保证RT用户最小QoE要求；最大化系统加权和速率。仿真结果表明，相较现有的RT/NRT资源分配算法，该算法在用户分组丢失率、平均QoE和小区频谱效率方面性能都有所提升。