基于位置和功率协同优化的煤矿工作面可见光通信光源分布

分析了煤矿工作面可见光通信系统模型,设计了两种工作面通信空间发光二极管(LED)光源分布优化方法,可分别实现每个LED光源在空间顶部的二维位置的优化,以及每个LED光源二维位置及其功率分配权值的协同优化。应用烟花算法,设置接收平面的信噪比(SNR)因子作为群体优化算法的目标函数,并作为衡量接收平面信号均匀性的指标。研究结果表明,两种优化方法得到的接收平面信号SNR因子比等功率均匀阵列光源分布的SNR因子分别降低了16.6%和24.6%,明显改善了接收信号SNR波动,提高了信号均匀性,保证了不同用户之间的同等通信质量。     

蜂窝物联网中短包域能量效率最大化波束成形优化与设计

为了满足未来蜂窝物联网(IoT)中超高可靠和超低时延的要求,该文提出一种适用于多小区多用户超高可靠极低时延网络短包域公平性能量效率最大化算法。首先,以最小用户传输速率、每个发射机最大功率等约束为限制,构建了一个关于波束成形矢量的非线性分式规划资源配置模型。随后,采用变量代换、连续凸近似等技术,将原始非凸优化问题转化为标准的凸问题,进而提出一种短包域迭代能量效率最优化方法进行求解。最后,数值仿真结果验证了所提算法在短包域具有良好的能量效率性能。     

认知传感网络的信能无线传输优化

针对目前无线传感网络频谱资源匮乏、能源供给不足等问题,本文构建了一种新型的认知多播无线传感网络,并研究适用于该网络的信能协同传输问题。以网络中所有次级用户收集到的和能量为优化目标,结合多播技术,在次用户对主用户的干扰、次用户的信干噪比、次级发射器的发射功率的约束下,构建了一种非线性非凸优化问题。针对该优化问题,提出一种基于半正定松弛的算法,从而延长网络的生存周期;并在此基础上提出一种基于序贯参数凸逼近技术的优化算法以降低复杂度。仿真结果表明,本文所提的算法有效提高了次用户能量收集的性能。     

分数阶希尔伯特变换的复包络分析

分数Hilbert变换,也即传统的Hilbert变换由整数阶向分数阶的推广,由此其应用领域也得到了扩展,譬如在通信中的单边带调制解调系统,图像的边缘提取等领域中得到广泛的应用。首先,文中回顾了利用经典希尔伯特变换的正交性把经典的Hilbert变换的定义形式进行广义化后得到的分数阶Hilbert变换,并讨论了由分数阶Hilbert变换构造的两类复信号,最后讨论了这两类复信号的包络提取并且给出了具体的实例。     

联合信号子空间和功率分配的认知干扰对齐传输方案设计

本文针对由一条授权通信链路和多条次用户干扰信道组成的认知多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）系统,首先提出了基于信号子空间的认知干扰对齐迭代优化算法,并且利用单调有界理论证明了该算法可以收敛到稳定点。为了进一步提升系统的和速率性能,提出了一种联合信号子空间和功率分配的增强认知干扰对齐算法。该算法通过在每个次用户的多个数据流之间进行自适应功率分配,解决了次用户的有用信号空间中总是有残余的干扰信号的问题。数值仿真结果表明,相对于传统的认知干扰对齐算法,所提的算法能够获得较为明显的性能提升。      

多小区广播干扰信道的加权均方误差最小化收发机设计算法

未来的第五代无线网络中,由于干扰问题的存在,阻碍了网络性能的提升,尤其是对于小区边缘的用户,其通信质量的需求不能得到满足。本文研究了基于加权均方误差优化的多小区多用户广播干扰信道的收发机算法设计。针对所需求解的优化问题,首先利用分层预编码的方法提出了一种广义干扰对齐的方案,然后提出了一种最小化加权均方误差的交替优化算法。所提算法的收敛性可以由单调有界理论保证。仿真结果表明:与传统的方案相比,所提方案可以有效的消除干扰,并且有效的提升系统的和速率性能。      

D2D系统中带QoS约束的多天线选择及性能分析

本文研究了蜂窝直通通信（Device-to-Device,D2D）系统中基站端多天线选择问题,即在基站传输过程中选择多于一根天线进行传输。借助于次序统计的相关结论,本文分析了该D2D系统的整体性能。本文首先针对基站内的激活用户和D2D用户分别推导了概率密度函数和累积密度函数,进而得到了D2D系统的整体中断概率。基于推导结果,本文提出了一种基于服务质量（Quality of Service,QoS）约束的多天线选择方案来进一步提高基站端的能效,其中所需的天线数根据QoS约束和发送信噪比来确定。论文最后通过仿真验证了所做推导的正确性,以及展示了本文所提方案相对于最优天线选择的优势。