协作认知无线网络中基于功率分配的安全波束成形

在协作认知网络中,针对次用户作为转发中继时主用户信息容易被窃听的问题,本文提出了一种基于功率分配的安全波束成形设计方法。首先,根据任意转发波束成形功率占比,以次用户的传输速率最大化为优化目标,构建安全波束成形设计联合优化问题。然后,将所述目标优化问题转换为凸优化问题;最后,通过一维搜索转发波束成形功率占比获得全局最优解,完成认知无线网络的安全波束成形设计。仿真分析表明,本文所提方法在保证主用户信息安全的同时可实现次用户的传输速率最大化。     

认知无线网络中基于多用户公平性的功率分配

研究认知无线网络中保证多用户场景下保证用户速率需要的功率分配问题.提出了保证用户公平性的最小化用户实际传输速率与期望速率差值的优化模型,给出了一种集中式功率分配算法1;为了减少减少迭代次数,提出了一种改进的集中式算法2;最后给出了一种分布式的求解算法3.仿真结果表明三种求解算法都收敛于最优解,且集中式算法2的迭代次数明显小于集中式算法1,分布式功率分配算法有利于减少实现的复杂度.     

多用户MIMO下行链路中基于SLNR的联合用户-天线功率分配算法

在多用户MIMO系统中,在天线间或用户间进行发射功率分配,可以显著提高系统总容量.本文针对多用户MIMO系统中的下行链路,在多用户迭代注水算法的基础上,提出一种联合用户-天线功率分配算法,在进行多用户迭代注水之前,首先基于信漏噪比(SLNR)进行用户间功率分配.仿真结果显示,与多用户迭代注水算法及仅进行用户选择的多用户迭代注水算法相比,本文提出的算法大大提高了系统总容量.     

基于认知OFDM系统的功率分配算法

在正交频分复用的认知无线电系统中,授权用户会受到认知用户频带内子载波带外功率泄漏的干扰。针对这一问题,提出了一种基于幂函数分布的次优化功率分配方案,通过线性约束的凸优化数值运算,有效降低了最优方案中运算的复杂度。给出了在认知用户发射功率约束条件下的信道吞吐量分析。仿真结果表明,所提出的方案在满足授权用户干扰门限约束条件下,提高了现有功率分配方案的认知用户信道吞吐量。     

一种双信道协作中继的认知网络功率分配算法

针对认知无线网络主、次用户的互相干扰对网络中断性能以及系统传输效率的影响进行了研究,采用一种双信道协作中继的传输方案来减少干扰,并提出一种基于中断概率的最优功率分配方案来改善中断性能和传输效率。在该传输方案中,主、次系统通过对接收的主信号和复合信号进行处理,采用连续的干扰解码和消除得到去干扰信号。该功率分配方案在保障主系统中断性能的前提下,提出次系统中断概率的优化方程,通过关联功率分配因子来实现最大化次系统吞吐量。实验结果表明,该算法在改善中断性能和系统吞吐量方面具有较好的效果。     

下行链路NOMA用户分组和功率分配算法

对下行链路中非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统用户匹配和子带功率分配两个问题进行研究。提出优化分组方案,结合用户质量及子带吞吐量进行用户匹配,从而保证系统性能显著提升;提出基于比例公平的优化边缘用户质量因子的功率分配方案,在保证用户服务质量(Quality of Service,QoS)基础上优化边缘用户的传输性能,并利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件进行求解。仿真结果表明,系统吞吐量比传统的正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)系统有明显提升。     

一种改进的认知无线网络功率控制博弈算法

针对认知无线网络的特点,设计了一种基于信干比的新效用函数,其优点是无须考虑用户无线接入技术的调制方式,且具有边际效用递减的特性。另外,在传统代价函数中引入了动态调整机制。在此效用函数的基础上,提出了基于动态代价的非合作功率控制博弈算法,分析了算法纳什均衡解的存在性和唯一性。仿真实验表明,新算法与经典算法相比,能够明显改善系统性能。最后,比较和分析了在不同用户数下新算法的性能表现。     

改进型萤火虫算法求解CRN频谱分配问题

在认知无线电网络CRN(Cognitive Radio Network)中,寻找频谱分配更优化方案。在基本萤火虫算法基础上,提出改进型萤火虫算法。该算法将固定步长改为自适应可变步长,有效改善搜索精度低和收敛速度慢的问题。并且结合混沌优化,增加萤火虫种群的多样性以及提高全局搜索性。基于频谱分配模型仿真和4个标准函数测试可得,改进后萤火虫算法在收敛速度、求解精度、迭代过程稳定性以及网络总效益等方面均优于基本萤火虫优化算法。     

基于全双工中继网络的功率分配优化策略

针对全双工解码转发中继网络中的安全传输问题,在最大传输功率和最小安全速率的限制下,提出一种功率分配策略,以提高安全速率。为解决优化过程中出现的非凸性问题,基于凸函数差规划和凸优化理论设计迭代算法。仿真结果表明,与传统的平均功率分配策略相比,该功率分配策略能够达到更高的安全速率。     

CNR中基于多用户Q学习的联合信道选择和功率控制

针对认知无线网络中多用户资源分配时需要大量信道和功率策略信息交互,并且占用和耗费了大规模系统资源的问题,通过非合作博弈模型对用户的策略进行了研究,提出一种基于多用户Q学习的联合信道选择和功率控制算法。用户在自学习过程中将采用统一的策略,仅通过观察自己的回报来进行Q学习,并逐渐收敛到最优信道和功率分配的最优集合。仿真结果表明,该算法可以高概率地收敛到纳什均衡,用户通过信道选择得到的整体回报非常接近最大整体回报值。     

基于二进制烟花优化算法的认知无线网络频谱分配

针对当前无线频谱资源稀缺和利用率低的问题,提出一种基于二进制烟花优化算法的频谱分配方法。每个烟花个体进行分布式爆炸搜索,并对最优烟花的爆炸半径采用改进公式动态更新;在变异环节中,针对粒子间信息交流不足的缺点,引入遗传算法的交叉变异算子,进一步增强种群多样性;对选出的最优个体使用Metropolis准则进行模拟退火扰动,避免陷入局部最优。仿真实验表明,二进制烟花优化算法在认知无线网络的频谱分配中具有寻优精度高、收敛速度快的特点,较好地实现了网络效益和用户比例公平性的最大化。     

认知无线电网络中接入控制和功率波束形成的联合优化

在认知无线电网络中,针对鲁棒性的多用户接入控制和发射功率波束形成的联合优化问题,提出了基于熵函数光滑近似的联合优化方案。首先,利用L₀-范数最小化将接入控制和发射功率波束两个优化问题转化为一个联合优化问题;然后,利用基于熵函数光滑近似的方法对L₀-范数的非凸性及不连续性问题加以优化;最后,由于光滑可微的目标函数为单峰函数,将问题变形为增广Lagrange函数,利用Armijo梯度下降法得到问题的最优解。数值结果分析表明：新算法在信干噪比（SINR）较低时虽然所提算法的接入量无明显提高,但是在SINR较高时所提算法能显著降低发射功率并提高次用户的接入量。模型中对不确定的信道状态信息（CSI）加以分析,可以使网络更好地适应外界的变化,提高网络的可靠性,所提算法可以有效地实现网络资源的优化配置,提高网络性能。     

Joint beamforming and scheduling in the downlink of cognitive radio networks

Cognitive radio has been recently proposed as a promising technology to improve the spectrum utilization. In this paper, we consider a system where a licensed radio spectrum is shared by a primary network and a secondary network. Based on the subspace theory, a novel low-complexity algorithm for secondary user selection has been proposed. On the basis of the scheduling scheme, we jointly consider transmit beamforming, scheduling and power allocation, and subsequently present a complete set of solution for secondary network downlink. Simulation results has shown that our proposed scheme not only can limit the introduced interference at primary users within the tolerable range, but also can achieve high sum-rate throughput of secondary network, simultaneously. Furthermore, as is proved by simulation results, our scheme is very robust due to the fact that only a little tolerable performance drop is introduced when simple but nonoptimal equal power allocation is adopted.     

基于差分进化算法的认知无线电频谱分配

针对认知无线电系统中认知用户分配可用频谱问题,提出基于差分进化算法的认知无线电频谱分配算法。利用差分算法设置参数少、寻优能力强、不易于陷入局部最优等特点,得到可以使认知用户平均系统效益最大化的频谱分配方案。仿真结果表明,提出的算法不仅提高了用户平均系统效益,而且缩短了运行时间,提高了频谱分配效率。     

一种基于相等信干噪比的反向功率控制算法

针对CDMA认知无线网络的反向链路,在不损害主用户通信的前提下,为次用户的数据通信设计一种新的功率控制算法.该算法以相等信干噪比为前提,使用基于能量效率的效用函数,求解相应的函数最大值问题.该算法复杂度低,用户公平性好,其功率解满足帕雷托有效性.仿真结果表明,与非合作博弈功率控制相比,该算法能有效提高CDMA系统中次用户的能量利用效率,并减轻次用户对主用户的干扰.     

认知无线电中基于非合作博弈的功率控制算法

针对认知无线电中的功率控制问题,基于非合作博弈模型,提出了一种新的效用函数,证明了该博弈中纳什均衡的存在性和唯一性。设计了一种分布式功率控制算法并证明了其收敛性。讨论了几个参数对系统性能的影响。仿真表明,该算法可实现对认知用户发射功率的有效控制。与SINR平衡算法和Koskie-Gajic算法相比,本算法既保障了每个认知用户的QoS需求,又增加了系统吞吐量。     

基于OFDMA系统的改进型功率分配贪婪算法研究

通过考虑功率分配中OFDMA系统的吞吐量与用户间公平性能的平衡问题,在公平约束条件下,提出一种改进型功率分配贪婪算法.该算法根据用户请求进行子载波的预分配,可以有效地实现每个用户具体的比特分配和功率分配.仿真结果表明,该算法的吞吐量逼近于迭代注水功率分配算法,可以在OFDMA系统的吞吐量与用户间的公平性能之间寻求到一个理想的平衡点.     

Multi-channel power allocation based on market competitive equilibrium in cognitive radio networks

Cognitive radios such as intelligent phones and Bluetooth devices have been considered essential goods in next-generation communication systems.Such devices will have to share the same frequency band owing to the limited bandwidth resource.To improve spectrum efciency,we formulate multi-channel power allocation as a market competitive equilibrium(CE)problem,and prove that its solution exists and is unique under the condition of weak interference.We then propose two distributed power allocation algorithms achieving CE,namely the fast convergent power allocation algorithm(FCPAA)and the social-fairness-aware FCPAA(SFAF).Theoretical analysis and simulation results demonstrate that the proposed algorithms lead to better system performance in terms of the guaranteed interference temperature constraint using the price mechanism instead of a strategy based on the Nash equilibrium.Moreover,it is shown that the FCPAA maximizes total utility,and converges more quickly than the method addressed in prior research with the help of improved round-robin rules.However,the FCPAA cannot ensure the same social fairness among secondary users as the SFAF scheme in both the non-fading channel and Rayleigh fading channel;the SFAF balances the individual utility by adjusting each user’s budget at the expense of a small quantity of system total throughput.