IRS辅助的NOMA无人机网络安全速率最大化算法

该文研究了智能反射面(IRS)辅助基于非正交多址接入(NOMA)技术的无人机(UAV)网络中的安全传输。为了使系统安全速率最大化，该文提出联合优化无人机位置、串行干扰消除解码顺序、IRS反射矩阵和UAV发射功率的资源优化问题。由于优化问题是一个混合整数非凸优化问题，该文提出一种基于块坐标下降的迭代算法，将原问题分解为3个子问题，采用基于惩罚、半正定松弛和连续凸逼近的方法求解子问题。仿真表明，所提算法的系统安全速率优于没有IRS辅助的NOMA方案和没有IRS辅助的正交多址方案。     

机器类通信中基于NOMA短编码块传输的高可靠低迟延无线资源分配优化方案

针对机器类通信(MTC)应用场景的业务特征和服务质量(QoS)要求,该文考虑基于非正交多址(NOMA)的MTC中短分组/短编码块传输,探讨MTC中基于NOMA的高可靠低迟延无线资源优化问题。首先,上行传输是基于NOMA的MTC通信的瓶颈,考虑无线蜂窝网络中支持NOMA和高可靠低迟延性能要求,该文建立了上行无线资源优化的系统模型;然后,分析上行传输迟延,导出基于距离的链路可靠性函数;进一步,以迟延、可靠性和带宽为约束下条件,提出一种最大化中心用户和速率的无线资源分配算法,并给出算法的收敛性证明和复杂度分析;最后,实验仿真验证了所提算法的性能优势。     

基于智能反射面辅助的无人机中继系统安全通信方法

为了提高无人机中继系统的安全通信性能,解决无线信道受障碍物遮挡问题,该文提出一种基于智能反射面(IRS)辅助的无人机(UAV)中继系统安全通信方法。在所提方法中,通过联合优化UAV的位置、基站波束成形和IRS相移,最大化系统的最小保密速率。为了解决这个复杂的非凸优化问题,该文将原问题分解为UAV位置优化子问题、波束成形和IRS相移优化两个子问题。使用1阶泰勒展开处理优化问题中的非凸项,然后提出一种交替优化的算法进行求解。仿真结果表明该文提出的算法能提高系统的最小保密速率,并且具有良好的收敛性。     

基于IRS的无人机安全通信能耗优化

为了提升系统有窃听者存在时的安全能耗效率,设计了一种基于智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)的安全能耗优化算法。该算法以最大化系统安全能耗效率为目标求解无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)飞行轨迹、基站发射功率和IRS反射相位的联合优化问题。由于该联合优化问题是多变量耦合问题,将其解耦为单独优化无人机基站轨迹、IRS相位矩阵和基站发射功率的三个子问题,最后用连续凸逼近的方法进行求解。实验结果表明,对于反射单元数量为64的IRS,所提出的基于IRS的能耗优化算法相比传统安全速率优化算法能提升系统10%的安全能耗效率。而相比不使用IRS的优化算法,能提升系统300%的安全能耗效率,并且提升倍数还将随着IRS反射单元数量增加而增加。     

基于IRS辅助的异构网络中超可靠低时延通信波束成形算法设计

为了增强微小区内超可靠低时延通信(URLLC)业务在异构网络场景下的传输性能,该文提出一种基于智能超表面(IRS)辅助通信网络下最大化用户和速率的波束成形算法。异构网络中微小区采用短包通信技术,在保证宏小区用户通信质量的前提下,使用IRS提高微小区用户在一定解码错误概率下的短数据包传输性能,建立一个联合优化波束向量和IRS相移向量的微小区用户和速率最大化问题模型。通过交替固定优化变量的方式,将该非凸优化问题拆分为两个子问题,利用逐次凸逼近(SCA)的方法将原问题转换成凸优化问题,并利用交替优化算法对该问题进行求解。仿真结果表明,该算法通过部署IRS可以有效减弱异构场景下对于微小区用户的干扰,同时由于IRS的部署能够有效优化波束成形向量进而提高微小区用户的短包传输性能,并且IRS的通信增强效果与微小区用户的解码错误概率以及IRS反射单元的数量有直接关系。     

NOMA-VLC系统中最大化总和速率功率分配方法

非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)被认为是提高无线通信系统频谱效率的一种很有前途的技术。文中将NOMA技术应用于可见光通信(Visible Light Communication, VLC)中，提出了一种基于深度Q网络(Deep Q Network, DQN)强化学习算法的功率分配方案来解决可见光通信系统最大化总和速率优化问题，该方案充分考虑了用户的信道条件，能够提升系统总和速率，可为VLC系统的功率分配问题提供新的思路。仿真结果表明，所提算法比Q学习功率分配算法、增益比功率分配算法、随机功率分配算法拥有更高的总和速率，在用户数小于11的范围内，总和速率平均分别提升了6.28%、12.20%、51.36%。     

基于最优索引广义正交匹配追踪的非正交多址系统多用户检测

作为5G的关键技术之一，非正交多址(NOMA)通过非正交方式访问无线通信资源，以实现提高频谱利用率、增加用户连接数的目的。该文提出将压缩感知(CS)及广义正交匹配追踪(gOMP)算法引入上行免调度NOMA系统，从而增强NOMA系统活跃用户检测及数据接收的性能。通过每次迭代识别多个索引，gOMP算法实际上是传统的正交匹配追踪(OMP)算法的扩展。为了获得最优性能，研究分析了在gOMP算法信号重构的每次迭代中所应选择的最优索引数目。仿真结果表明:与其它的贪婪追踪算法及梯度投影稀疏重构(GPSR)算法相比，最优索引gOMP算法具有更优异的信号重构性能；并且，对于不同的活跃用户数或过载率等参数配置的NOMA系统，均表现出最优的多用户检测性能。     

基于NOMA的移动边缘计算系统公平能效调度算法

将移动边缘计算技术(MEC)与非正交多址技术(NOMA)结合,同时考虑公平性,该文研究了采用NOMA上行部分卸载的MEC系统公平能效问题。首先将基于公平函数的用户速率与功耗比值定义为公平能效函数,随后提出了两种公平能效调度准则下的能效调度算法,即最大化最小速率准则下DK-SCA算法及最大化系统能效准则下DK-SCALE算法,通过算法实现分别得到两种公平能效调度准则下用户最佳本地CPU处理频率及最佳传输功率。最后通过仿真表明,与基准方案相比,所提基于NOMA的部分卸载方案能够有效地将本地计算和基于NOMA的边缘卸载结合,达到最佳的公平能效性能。     

基于智能反射表面大规模MIMO-NOMA系统频谱效率分析

为了进一步提高频谱效率,在大规模多输入多输出(MIMO)系统中引入了非正交多址(NOMA),然而当基站与用户之间的信道较差时,这很难保证用户的频谱效率。为解决这一问题,探讨了基于智能反射表面(IRS)的大规模MIMO-NOMA系统,来保证用户的频谱效率。具体地,首先考虑了IRS辅助的大规模MIMO-NOMA系统模型。然后根据簇头选择算法,为每个波束选择一个簇头来设计模拟预编码。之后,根据等效信道的相关性对用户进行分组,选择在每个波束中等效信道增益最强的用户来设计数字预编码。最后联合优化基站的功率分配和IRS的相移矩阵,来保证用户频谱效率的公平性,即最大化最小频谱效率。仿真结果表明,与没采用IRS的大规模MIMO-NOMA系统相比,IRS辅助的大规模MIMO-NOMA系统可显著改善最弱用户的频谱效率。     

双智能反射面辅助的毫米波系统和速率最大化研究

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)作为一种低成本的无源设备，它能够智能地控制无线传播环境。考虑一种双IRS辅助下行毫米波多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统，通过联合优化两个反射面的反射相移矩阵和基站预编码矩阵，最大化多用户和速率，同时满足发射功率约束以及IRS反射系数的模一约束。由于两个反射面之间存在反射链路，优化问题中的优化变量高度耦合，因此采用交替优化对原问题进行解耦，子问题中分别采用流形优化和最小均方误差方法来求解。仿真结果表明，所提方案获得了比现有块坐标下降方案以及随机相位方案更好的和速率优势。     

基于非正交多址接入的星间可见光通信最优功率分配研究

星间可见光通信(VLC)凭借其优势逐渐成为小卫星领域的研究热点。通过功率复用,非正交多址接入(NOMA)技术可有效解决因LED调制带宽较窄而导致的VLC系统容量和通信速率受限的问题。结合星间VLC和NOMA技术,构建了星间NOMA-VLC系统,并对信道模型和噪声模型进行了分析。针对系统通信速率优化问题,建立了基于和速率(Sum-Rate)最大化的优化模型,在将非凸的目标函数转换成凸函数的基础上,通过凸分析给出了目标问题的显式最优解。仿真结果表明,和已有功率分配算法相比,所提功率分配策略在保证最低数据速率的约束下,可显著提升系统的和速率。     

基于上行非正交多址接入技术的星空地融合网络性能分析

针对光电混合的星空地融合网络上行链路,该文研究了多天线波束成形技术和上行非正交多址接入(NOMA)技术相结合的系统遍历和速率性能。首先,在无人机采用多天线和上行NOMA技术条件下,为实现系统和速率最大化,提出了一种基于统计信道状态信息的波束成形方案。接着,假设卫星-无人机链路采用自由空间光链路且服从伽马-伽马衰落,无人机-地面用户链路采用射频链路且服从相关瑞利衰落,推导了系统和速率的闭合表达式。最后,通过数值仿真验证了理论分析的正确性。仿真结果表明,与正交多址接入(OMA)方案相比,所提方案提高了系统性能,并且与基准波束成形(BF)方案相比,所提方案具有更好的性能优势。     

基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源分配算法

在支持车与车直接通信(V2V)的非正交多址接入(NOMA)蜂窝网络场景下,针对V2V用户与蜂窝用户的干扰以及NOMA准则下的功率分配问题,该文提出一种基于能效的动态资源分配算法。该算法首先为了保证V2V用户的时延及可靠性同时满足蜂窝用户的速率需求,联合考虑子信道调度、功率分配和拥塞控制,建立了最大化系统能效的随机优化模型。其次,利用李雅普诺夫随机优化方法,通过控制可接入数据量保证队列稳定性以避免网络拥塞,并根据实时网络负载状态动态地进行资源调度,设计一种次优化子信道匹配算法获得用户调度方案,进一步,利用凸优化理论和拉格朗日对偶分解方法得到功率分配策略。最后,仿真结果表明,该文算法可以满足不同用户的服务质量(QoS)需求,并在保证网络稳定性前提下提高系统能效。     

毫米波大规模MIMO-NOMA系统功率分配和混合预编码设计

针对基于非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)的毫米波大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)系统中边缘用户可达速率较低的问题，提出了一种联合功率分配和混合预编码的优化方案来保证边缘用户在内的所有用户都具有较好的速率性能。基于最大最小公平性准则，设定了一个含有复杂目标函数和高维非凸约束的优化问题。采用固定变量法将该非凸问题转换为功率分配和混合预编码2个子优化问题处理。对于功率分配的设计，通过卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker, KKT)条件得到了封闭形式下的最优功率分配系数；对于混合预编码的设计，提出了基于迫零(Zero Forcing, ZF)和压缩边界粒子群优化(Boundary Compressed-Particle Swarm Optimization, BC-PSO)算法相结合的求解方法，得到混合预编码的次优解。提出了一种交替优化算法来交替优化功率分配和混合预编码，直到满足设定的精度要求。仿真结果表明，该方案的最大最小速率优于传统的NOMA方案。     

IRS和人工噪声辅助的MIMO-SWIPT系统安全传输方案设计

针对多天线无线携能通信系统中能量收集节点作为潜在窃听者的信息安全问题，提出了一种智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)和人工噪声辅助的物理层安全传输方案。首先考虑发射功率、能量收集门限以及IRS单位模约束，以最大化系统安全速率为优化目标，在合法用户直射链路不可用的情况下，联合设计发射端波束赋形矩阵、人工噪声协方差矩阵以及IRS相移矩阵，建模一非线性多变量耦合的非凸优化问题；接着利用均方误差准则等价转换非凸目标函数，并利用连续凸逼近方法(Successive Convex Approximation, SCA)处理非凸的能量收集约束；最后基于交替优化框架，分别用拉格朗日对偶方法和基于价格机制的优化最小化(Majorization-Minimization, MM)算法求解发射端变量和IRS端变量。仿真结果表明，与现有方案相比，所提算法能够在保障能量收集需求的同时大幅度提升系统的安全性能。     

自持续HIRS辅助的MU-MISO系统公平性研究

针对自持续智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）存在牺牲系统性能和实施难度大等问题,提出了一种包含被动元件和主动元件的混合IRS(Hybrid IRS,HIRS)自持续辅助多用户多输入单输出（Multi-User Multiple Input Single Output, MU-MISO）系统的公平性传输方案。为了实现多用户通信的公平,联合考虑基站的主动波束成形和HIRS系数矩阵,建立了以最大化最小用户速率为目标的优化问题。然而,由于约束条件和目标问题中存在多变量耦合,导致优化问题是非凸的。因此,将原始问题分解为2个单变量的子问题,然后利用逐次凸近似和半正定松弛方法获得每个子问题的近似解,最后利用交替优化算法迭代求解每个子问题。仿真结果表明,所提优化方案可有效提高系统的最小速率。     

基于不完美硬件系统的双智能反射面辅助波束赋形设计

在发射端具有不完美硬件的多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）系统中，存在失真噪声和干扰噪声，这导致用户侧接收信号受损，系统频谱效率低下。为解决此问题，考虑使用双智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）辅助，联合优化基站波束赋形矩阵和两个IRS的反射相移矩阵，最大化多用户和速率。目标函数是变量高度耦合、复杂的非凸优化问题，分别使用交替优化方法、半正定松弛（Semi-Definite Relaxation,SDR）算法和奇异值分解归一化的方法求解。仿真结果表明，在发射端具有不完美硬件的MIMO系统中，与单IRS辅助和无IRS方案相比，使用双IRS辅助通信能够获得更好的系统频谱效率。     

IRS辅助毫米波MIMO系统波束赋形优化的低复杂度方案

智能反射表面(intelligent reflective surface,IRS)被认为是无线通信网络的前景技术之一。然而由于IRS无源波束赋形优化受到本身所具有的非凸恒模约束,现有工作在IRS辅助的多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中的研究只能得到次优解且具有较高的复杂度。本文考虑一个单用户IRS辅助通信的毫米波MIMO系统,为了最大化频谱效率,优化通信接入点AP(access point)端有源和IRS端无源波束赋形矩阵。首先将有源和无源波束赋形矩阵解耦,得到AP的最优有源波束赋形解,将IRS无源波束赋形设计问题推导为一个非凸二次约束二次规划(quadratically constrained quadratic programming,QCQP)问题;采用低复杂度的连续闭式解(successive closed form,SCF)算法求解IRS无源波束赋形矩阵,为了衡量SCF算法性能,分析对比了现有的最优分支界定(branch and bound,BnB)算法。仿真结果验证了SCF算法在IRS相移连续和离散时均能在较低复杂...     

智能反射面辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法

为了解决恶意干扰攻击、窃听和不完美信道状态信息造成的通信质量降低和安全性差等问题,该文提出一种智能反射面(IRS)辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法。首先,基于合法用户的最小安全速率约束、最大发射功率约束和IRS相移约束,在非法节点不完美信道状态信息、干扰器波束成形向量未知的情况下,构建了一个联合优化基站的波束成形向量、人工噪声的协方差矩阵和IRS的相移矩阵的鲁棒资源分配问题。其次,为了求解该非凸问题,利用交替优化、Cauchy-Schwarz不等式、连续凸逼近和泰勒级数展开等方法,将原问题转化为易于求解的凸优化问题。仿真结果表明,与传统算法相比所提算法能有效提高系统安全性、降低功率开销、提高抗干扰裕度,且在一定信道误差范围内能够减低约35%的保密中断概率,具有较强的鲁棒性。     

智能反射面辅助的毫米波MIMO系统波束成形设计

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS),也被称为可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)或大型智能表面(Large Intelligent Surface, LIS),通过重新配置无线通信传输环境,可以有效提高通信质量。考虑IRS辅助的毫米波多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)下行系统,通过采用流形优化(Manifold Optimization, MO)技术处理,协同优化IRS的无源波束成形、功率分配、预编码矩阵以及合并矩阵,以最大化多用户和速率。由于利用流形优化算法设计的最佳目标函数是非凸的,因此利用毫米波级联信道的内在结构,将非凸问题转换为更加容易处理的问题。仿真结果表明,所采用的MO方案能获得比最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)方案以及随机相位方案更好的和速率性能。