协作多点传输系统中基于图论的动态分簇算法

在蜂窝移动通信系统中,小区间的干扰严重限制着小区边缘用户的性能,而协作多点传输（Coordinated Multi-Point,CoMP）技术可以显著减少小区之间的干扰并改善边缘用户的性能。为了提升小区边缘用户的数据传输速率,本文针对CoMP系统提出一种基于图论的动态分簇算法。该算法利用图论的方法建立蜂窝网络的拓扑结构图,通过对小区间干扰的分析,能够同时生成多个簇大小不固定的协作簇,解决了簇大小固定和依次分簇所造成的系统受限问题。仿真结果表明,相比于其他分簇算法,本文算法在改善分簇的性能的同时降低了计算复杂度,并提高了系统的和速率。     

基于Q学习的多基站分簇拓扑控制算法

为了解决无线传感器网络中单基站附近出现的“能量空洞”和网络时延过高等问题,引入多基站分簇拓扑控制算法。算法根据不同的场景来选择基站数目,结合图论和定向扩散中梯度的思想对网络进行分簇并运用Q学习算法对簇头节点进行周期性的学习训练,比较到达不同基站的不同路径上的Q值进行最优路径的选择。通过仿真分析表明,该算法相对于单基站分簇算法可以有效延长网络的生命周期。     

部分信道状态信息下簇规模均匀的基站群快速分簇方案

在获取的信道状态信息(CSI)失真且信道快变的情况下,现有分簇方案需要获取全部基站的CSI且不能快速得到簇结构。针对以上问题,提出了一种基于近邻传播(AP)聚类思想的基站群快速分簇方案。该方案只需获取近邻基站间（部分）的CSI,通过近邻基站间协同的平均信干比(SIR)增益来构成稀疏化的相似度矩阵;然后,在近邻基站间进行协同信息的交互、更新,快速生成多个协同簇;最后,以簇合并带来的平均信干比增益大小为依据合并较小规模的簇,从而达到簇规模均匀的目的。仿真结果表明,与完全CSI下的现有分簇方案相比,所提方案不但收敛速度快,而且簇规模较均匀。     

基于分簇的小基站用户资源分配方案

为降低密集网络系统层内干扰并提高系统容量,提出一种基于分簇的用户资源分配方案。在分簇阶段,根据小基站到簇头的最大距离方差与簇头间最小距离对初始分簇结果进行消除、合并及分裂操作,实现网络拓扑变化情况下的自适应分簇。在资源分配阶段,通过用户剩余资源有效利用及资源块微调,保障用户业务速率。仿真结果表明,与现有用户资源分配方案相比,该方案提高了系统容量及用户公平性。     

Femtocell网络中基于联合传输的分簇与功率分配算法*

针对家庭基站(femtocell)密集部署时的下行干扰问题,提出一种基于多点协作联合传输的分簇与功率分配相结合的算法。首先根据受到的干扰程度进行分簇,将干扰强的家庭基站分到同一个簇,簇内所有家庭基站通过寻找对自身最有利的基站进行协作,将干扰信号转变有用信号,联合传输为用户提供服务,提升用户的信干噪比来保证用户性能,簇间则复用相同的频谱资源。然后通过给用户分配合适的功率使得总传输速率最大。仿真结果表示,所提算法能在抑制系统干扰的同时提高系统的吞吐量。     

一种适用于多基站环境的WSN分簇路由协议

在多基站部署于网络外部的环境下,网络边缘的节点与基站通信所需的能耗相比其他节点更少,但它们与大部分节点距离较远,不适合当簇头.传统LEACH算法每轮簇头数量不等且分布不合理.针对上述问题提出一种适用于多基站环境带有中转节点的分簇路由协议,在优先选靠近簇内质心且能量较高的节点作为簇头的同时,利用靠近基站的普通节点做中转,以此减轻簇头的能耗负担,同时改进了分布式的簇头选举方法来保证每轮的簇头数相同,进一步减少不必要的能耗.经仿真测试,该方法能让节点能耗更加均衡,并有效延长网络的使用寿命.     

基于基站划分网格的无线传感器网络分簇算法

提出了一种新的无线传感器网络分簇和数据汇聚方法, 即CABSM算法. 在CABSM算法中, 基站通过在网络覆盖区域相互垂直的两个方向发射不同功率半径的信号, 将整个网络划分成近似正方形的单元格, 每个单元格为一个簇. 一级簇头由单元格内剩余能量最大的节点担任, 负责簇内数据收集和融合, 并通过簇间数据汇聚方法将处理数据发送给二级簇头. 最终由二级簇头将整个网络数据发送给基站. 仿真结果显示, 算法在网络生存时间上较低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)有更好的表现.     

基于平均信干比增益的基站群分簇模型

当获取的信道状态信息(CSI)失真时,现有分簇模型不能有效指导分簇,导致得到的簇结构不佳,协同性能降低。针对此问题,提出了一种基于平均信干比增益的基站群分簇模型。模型以基站协同的平均信干比增益来度量基站间协同愿望程度,以平均信干比增益之和最大化为目标进行分簇,从而把分簇后系统协同性能最大化的目标转换为分簇后系统平均信干比增益之和最大化。仿真结果表明,CSI失真时,利益树分簇方案在平均信干比增益分簇模型下得到的性能,相比于协同度模型提升了0.3 bps/Hz。     

基于动态分簇的传感器网络协同算法

该文提出了一种基于动态分簇的协同信息处理算法,并以跟踪问题为具体算例对该算法进行了验证。该方法依据被跟踪对象的预测位置,动态分簇(cluster),并利用传感器节点与该预测位置间的范数来选择合理的测量值,综合利用簇内所有相关节点的信息。仿真结果表明,该方法在有效利用能量的基础上大大提高了系统精度和鲁棒性。     

一种基于地理位置的无线传感器网络分簇路由算法

针对大规模无线传感器网络,提出了一种基于地理位置的双基站分簇路由算法。该算法在网络覆盖区域边缘设置两个基站,按照地理位置将区域划分为若干均匀分布网格。每个网格根据节点剩余能量和到网格内其它节点平均距离远近选择簇头。通过仿真分析,证明该算法能减少网络能耗,延长网络生存时间。     

基于混合网络的小区间干扰协调研究

在蜂窝与Ad hoc混合网络中,小区边缘用户会受到邻近小区边缘用户的同频干扰.针对该问题,提出一种基于子载波分配的小区间干扰协调方案.该方案中的用户子载波分配选择算法具有信道增益选择性,且能对最小化子载波进行重利用,可提高小区边缘区域用户的通信性能.仿真结果证明,与软频率复用和部分频率复用方案相比,该方案能更有效地增加小区边缘用户的吞吐量.     

ST-OFDM系统载波干扰抑制技术研究

分析了ST-OFDM系统中载波间干扰的具体内容,提出了一种ST-OFDM系统中载波间干扰线性抑制技术,利用连续发射已知ST-OFDM符号来估计ST-OFDM中各个子载波对其他子载波的干扰,然后通过特定的线性运算达到ST-OFDM载波间干扰的抑制。仿真结果表明,使用与不使用载波干扰抑制技术ST-OFDM系统可获得至少4dB性能增益,而且选择6～10个相邻子载波干扰系数可以使ST-OFDM系统在性能和运算量上获得最佳。莱斯衰落信道下该线性抑制方法可较有效克服ST-OFDM系统的载波间干扰。     

正交频分复用系统中的判决反馈干扰消除方法

针对正交频分复用系统中Hadamard载波干扰矩阵估计方法估计效果差,提出了基于判决反馈的载波干扰矩阵估计方法.该方法根据载波干扰矩阵可用傅里叶变换矩阵对角化的特性,通过离散傅里叶变换的输出来估计载波干扰系数,再根据符号判决结果更新载波干扰矩阵,可较快地跟踪信道的快速衰落.实验仿真表明,该方法与Hadamard载波干扰矩阵估计方法相比,结合比特交织编码调制技术可进一步提高系统的载波干扰消除能力.     

OFDM系统中减小ICI的分组共轭法研究

以无线移动环境下的OFDM系统为研究对象,围绕载波间干扰（ICI）的消除进行研究。虽然一些传统的ICI消除算法能够达到一定的消除效果,但是还存在着精确性不足,缺少必要的数学分析等缺点。对比之前的ICI自消除算法, 改进了系统模型,提出了一个新的有频率偏移误码率分析方法和降低OFDM数字通信系统中载波间干扰的方法,即分组共轭消除算法。还分析了其得以实现的数学方法,仿真分析的结果展示了这种方法与其他方法的比特误码率（BER）性能对比。     

基于SLNR准则的多点协作联合处理算法

多小区单用户联合传输能显著改善小区边缘用户的链路性能, 但降低了协作小区的平均吞吐量; 多小区多用户联合传输在改善小区边缘用户性能的同时, 通过协作小区内多个移动终端的复用, 提升协作小区的平均吞吐量。根据SLNR准则提出了一种单用户和多用户自适应切换的多小区联合处理算法, 结合协作集合选择、选择协作集合内的配对用户、MU-MIMO处理等形成一个完整的CoMP处理过程。该算法的单用户和多用户MIMO算法处理相似, 可简化系统处理过程, 并通过自适应选择单/多用户模式提高算法鲁棒性, 有利于提高CoMP的系统增益。根据LTE-Advanced系统的参数进行了系统仿真, 结果证明, 该算法性能优于多小区单用户联合处理和单小区多用户处理的性能, 可提高协作小区吞吐量25%~40%。     

A cross-layer resource allocation scheme for ICIC in LTE-Advanced

As a new technology, inter-eNB coordination has been included in LTE-Advanced study items. Moreover, the network architecture in LTE-Advanced system is modified to take into account coordinated transmission. In our study, we explore the problem of jointly optimizing the power level and scheduling of resource blocks for LTE-Advanced network based on orthogonal frequency division multiplexing (OFDM). We propose a distributed optimization scheme based on evolutionary potential games, and in the process of objective function modeling we employ the Lagrangian multiplier method to solve the constraint objective optimization problem. Then particle swarm optimization (PSO) method is adopted to find the optimal power allocation and scheduling for each resource block in the multi-cell framework. Numerical results prove that proposed algorithm notably improves the overall throughput, while user fairness is guaranteed. Importantly, additional computation and communication cost introduced by cross-layer optimization is also evaluated.     

基于联合卡尔曼滤波的电力线通信谐波干扰抑制

针对混沌参数调制(CPM)的电力线通信(PLC)中谐波引起的窄带干扰,两阶段动态估计方法根据最小相空间体积(MPSV)准则估计模型参数,计算量大。为此,提出将未知参数合并到增广状态矩阵的联合卡尔曼滤波方法,避免了专门的参数估计过程,在提高增益性能的同时有效降低了计算量。方法的性能通过对混沌电力线通信下的单音干扰和多音干扰的有效抑制得到了验证。     

时变衰落信道下的正交频分复用通信系统ICI消除

信道的时间变化使得正交频分复用通信系统(OFDM)载波间的正交性遭到破坏,从而产生载波间的相互干扰(ICI),导致系统接收性能明显降低。为解决这个问题,需对接收信号进行ICI消除,以恢复载波间的正交性。传统的ICI分析均在频域进行,在此基础上提出的ICI消除算法存在计算量大或频谱利用率低等缺点。为此,该文对ICI的产生机理和性质进行了时域和频域两方面的分析,在此基础上提出了一种高效ICI消除算法,即时域迭代消除法。理论分析和计算机仿真结果表明:该算法具有消除效果好、计算量小和频谱利用率高等优点。     

正交频分复用通信系统中的快变信道估计

信道的快速变化导致正交频分复用通信系统(OFDM)载波间的正交性遭到破坏,从而产生载波间的相互干扰(ICI),传统的信道估计方法(不可虑ICI影响)不再适用。为此,Choi等人提出了相应的快变信道估计方法,但该方法计算量较大,且需要信道的统计特性知识,而实际信道的统计特性往往无法精确得到。Linartz等人证明:在大多数应用条件下,信道在一个OFDM帧周期内的变化近似满足线性特性。对OFDM系统的ICI特性进行了时域和频域两方面分析,并利用信道变化的线性特性,提出了一种新的快变信道估计方法,该方法具有计算量小、且不需要信道的统计特性信息的优点。文章还得到如下结论:与慢变信道情形不同,在信道快速变化条件下,当OFDM系统中的训练序列应分成许多长度相同的组,且这些组在OFDM帧中等间隔分布时,信道估计误差最小。