基于统计信道状态信息的多波束卫星系统安全波束成形设计

由于卫星通信的广域覆盖特性和信道的广播特性,使得通信过程存在被窃听的风险.为增强多窃听场景下多波束卫星通信系统的安全性,在已知统计信道状态信息条件下,本文分别针对总发射功率最小化和安全速率最大化问题,提出了相应的波束成形(beamforming,BF)方案.首先,以安全速率为约束建立总发射功率最小化问题,通过拉格朗日乘...     

认知双向中继网络下分布式鲁棒波束成形

针对认知双向中继网络下信道状态信息不理想的情况,提出了基于信干噪比(SINR)平衡的分布式鲁棒波束成形算法. 该算法的最优波束成形因子在满足中继总功率和主用户接收端干扰功率受限的条件下,使认知用户在最差情况下的SINR最大化. 通过使用S-Procedure,并引入半正定松弛思想,可将原优化问题转化为凸优化可行性问题进行求解. 仿真结果表明,该算法可有效降低认知用户对主用户接收端的干扰,保证主用户的正常通信,验证了该算法的有效性和鲁棒性.     

OFDMA波束赋形中继系统资源分配

针对采用波束赋形技术的正交频分多址接入放大转发中继系统,提出了一种以最大化比例公平因子为目标的资源分配算法. 该算法基于凸优化理论,对功率分配、子载波配对、中继选择和用户选择进行了联合优化. 理论分析和仿真验证结果表明,所提的资源分配算法能以较低的复杂度实现系统资源分配的公平性,并且可以有效利用波束赋形技术,提高系统容量.     

基于波束数量控制的多波束干扰资源调度研究

针对多波束地对空雷达干扰系统同时干扰多目标的资源分配问题,首先采用多属性决策方法建立了目标威胁等级评估模型;然后,建立了以发现概率下降程度为指标的干扰效果评估模型;最后,建立了可自适应调整波束数量的资源分配模型,并利用遗传算法进行了仿真验证.仿真结果表明,该方法可充分利用干扰资源,发挥多波束干扰系统的优势,获得最大干扰效益.     

多点协同系统中的协同波束赋形干扰抑制

为了解决采用波束赋形多小区系统中波束冲突带来的小区间干扰问题,提出了一种基于特征值的协同波束赋形算法. 该算法在各小区用户调度确定的情况下,部分干扰环境较为恶劣的用户要求其服务小区与最强干扰小区协同工作,联合计算在该用户所占用频率上的波束赋形向量. 通过这种多点协同技术可达到抑制干扰、采用相同频率用户的可达速率和最大化的目的. 仿真结果表明,与各小区独立计算波束赋形向量的方法相比,所提算法能有效提升系统性能.     

用于OFDMA系统多小区干扰协调的功率分配算法

提出了一种用于小区间干扰协调的多小区自适应功率分配算法. 该算法利用相邻小区同频子信道间信干比的差异,通过平衡信干比,协调同频子信道上用户的发送功率,保证系统边缘用户性能,减小同频信道干扰,提高无线资源利用率. 仿真结果表明,该算法既可以很好地保证用户公平性,又能充分利用频谱资源以保障系统吞吐量.     

用于OFDMA系统的多小区自适应资源分配算法

提出了一种用于正交频分多址通信系统下行链路的多小区自适应资源分配算法(MARA).为了降低系统复杂度,将子信道分配和功率分配分开实现,在小区内部进行动态子信道分配,并以单小区子信道分配结果为基础在相邻小区同频用户中进行功率分配.将非合作博弈论引入到多小区功率分配中,给出了基于代价函数的多小区分布式功率分配算法.通过协调相邻小区间同频子信道的发送功率,抑制小区间干扰,提高了无线资源利用率.仿真结果表明,与已有算法相比,本文提出的算法可以提高系统吞吐量.     

多天线无人机通信系统中的安全波束成形方案

针对第6代移动通信系统中多天线无人机通信下行链路传输系统,在有多个合法用户和单个窃听者的场景以及已知窃听者统计信道状态信息的情况下,提出了2种安全波束成形方案：一种是基于迫零算法的波束成形方案,在系统传输总功率受限条件下最大化系统可达安全速率,得到了波束成形权矢量和功率分配因子的闭合解;另一种是基于增强信漏噪比算法的波束成形方案,采用一种分式规划和交替方向乘子法（ADMM）相结合的迭代算法,实现波束成形权矢量和功率分配因子的设计.仿真结果表明,相比较于迫零算法,基于ADMM的增强信漏噪比算法能够有效地提升系统的安全性能.     

基于遗传算法的LTE下行系统资源分配算法

为改善多业务LTE下行系统的吞吐量和公平性并满足用户对多业务的需求,提出一种基于遗传算法的资源分配算法。该算法以遗传算法为基础,建立以适应度函数值之和最大化为目的的优化目标,根据用户业务的服务质量需求和信道状态信息设计适应度函数,经过选择、交叉、变异等操作,得到相对最优资源分配方案。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法满足多种业务的服务质量需求,增加系统的公平性,对实时业务提供较小的时延,对尽力而为业务提供更大的吞吐量。     

一种盲波束赋形与置零新算法

针对随着移动终端和业务的持续发展,企业级WLAN中采用传统的AP部署方式和信道竞争协议难以满足日益增长的吞吐量的需求的问题,本文提出了一种新的盲波束赋形与置零算法,该算法能够使得多个终端在同一时隙中进行传输,在有效提高信道利用率的前提下,同时较好地解决了通信的干扰问题,实验结果表明,本文提出的算法与传统的信道竞争协议和AP部署方式相比,能够有效减少开销并显著提高终端的吞吐率。     

联合功率控制的D2D资源分配算法

针对D2D通信引入LTE网络中同频干扰以及能耗过大问题,首先基于模糊聚类算法,将D2D用户分成若干个D2 D用户组,并且基于中断概率最小为每个D2 D用户组寻找最优蜂窝用户资源,以降低用户间干扰、提高系统吞吐量。其次结合上述资源分配提出了一种有效的功率控制方案,调节资源分配后用户组内D2 D用户的发送功率,以提高系统能量效率。仿真结果表明：该算法降低了系统干扰,提高了系统吞吐量以及系统能量效率,同时又保证了D2 D用户获得无线资源的公平性。     

Fair subcarrier-power allocation scheme for multiuser multicarrier systems

The main objective of multiuser orthogonal frequency division multiple access(MU-OFDM) is to maximize the total system capacity in wireless communication systems. Thus, the problem in MU-OFDM system is the adaptive allocation of the resources(subcarriers, bits and power) to different users subject to several restrictions to maximize the total system capacity. In this work, a proposed subcarrier allocation algorithm was presented to assign the subcarriers with highest channel gain to the users. After the subcarrier allocation, subcarrier gain-based power allocation(SGPA) was employed for power and bit loading. The simulation results show that the proposed subcarrier-power allocation scheme can achieve high total system capacity and good fairness in allocating the resources to the users with slightly high computational complexity compared to the existing subcarrier allocation algorithms.     

多用户协同通信系统资源的优化分配算法

针对多用户协同通信系统中的剩余功率分配不合理问题,提出了一种基于用户间公平性的子载波分配和优化剩余功率分配的联合资源管理算法．首先在保证用户资源分配公平性下给出基于平均功率分配下的子载波分配,其次利用调和平均值算法对剩余功率进行优化分配．仿真结果表明,所提出的算法能够在满足用户质量需求和公平性的同时,可提高系统的容量和用户容量,降低系统的误码率．     

基于网络切片的高频谱效率无线资源管理

为满足差异化业务场景下不同类型用户的服务质量需求,构建了基于网络切片的无线资源分配模型.为获得最佳资源调度方案,将用户服务质量需求转化为无线资源需求,以系统总速率最大化为目标,构建网络资源管理和分配机理及其优化问题.该优化问题为混合整数非线性规划,直接求解复杂度较高,因此提出了基于拉格朗日对偶理论的解决方案,并给出求解算法.通过与比例公平算法和最大系统容量算法进行对比及仿真分析,证明了所提算法在牺牲了部分公平性的前提下提高了系统容量,并验证了所提算法的有效性.     

基于蚁群算法的TDMA卫星通信系统资源分配方法

卫星通信系统资源分配的合理与否直接影响到卫星通信系统整体效能的发挥.但目前TDMA卫星通信系统资源分配算法还存在计算复杂度较高、分配效率低下、求解时间较长等问题,针对TDMA卫星通信系统资源特点,在分析卫星通信系统资源分配目标函数的基础上,参考自然界蚂蚁群体觅食行为,通过蚂蚁行走的路径模拟TDMA卫星通信系统资源分配可...     

认知无线电网络中的参数优化问题

针对在多协作用户宽带信道情况下,认知无线电网络中当信道增益固定时,检测时间、功率以及带宽分配等参数的优化问题,提出了各参数的联合优化算法.以信道容量为目标函数,给出了最优的资源分配算法.结果表明,该算法能够实现频谱接入并且极大地提高了次用户系统的总信道容量,且资源分配与主用户占用的概率、峰值发射功率和干扰约束等因素有关.在多认知用户网络中,参与合作的用户越多,接收信号的信噪比越高,次用户系统的总信道容量越大.     

一种容量最大化的OFDMA资源分配算法

针对功率受限的多用户OFDMA系统,提出了一种简化的子载波和功率分配算法,此算法在最大化系统容量的同时兼顾了用户间的公平性。算法首先依据当前的信道状况计算出各用户所需的载波数量,并分配子载波,然后以注水算法对各载波上的功率进行分配。仿真结果表明,以此算法对OFDMA的系统资源进行分配可显著提高系统的多项性能。     

加权比例公平自适应粒子群跨层资源分配算法

针对多用户正交频分复用系统,提出一种新的适合于混合业务的加权比例公平自适应粒子群跨层资源分配算法(WAPCRA).该算法在媒体接入控制层进行加权比例公平调度;在物理层将自适应粒子群算法引入其资源分配,并推导出一种新的功率分配方式.仿真结果表明,WAPCRA能在低复杂度、保证用户公平性和满足用户业务流时延需求的基础上,有效提高系统总速率.     

用于多小区OFDM系统的分布式上行功率控制算法

为了协调小区间干扰,提高边缘用户性能,研究了OFDM系统多小区间的功率分配问题.基于非合作博弈理论,给出既可以保证每个用户信干比最小又考虑其他小区同信道干扰的效用函数.通过求解最大效用函数值,得到一种多小区分布式上行功率控制算法.该算法中每个小区只需本地信息就可以协调小区间干扰,实现了用户间公平性与频谱利用率的最佳折中.通过仿真分析,讨论了算法的参数选取,验证了算法的收敛性.仿真结果表明,与等功率分配相比,虽然吞吐量下降了17%,但是公平性提高了1.7倍.     

基于交替方向乘子法与深度强化学习算法的资源分配

为了研究在有限信道状态信息下,密集型网络的资源分配问题,提出了交替方向乘子法结合深度强化学习算法的模型驱动学习框架。该框架区别于数据驱动框架,能够根据具体问题进行一对一建模。针对资源分配的问题建模内容包括：将基站选择、功率和子载波分配用交替方向乘子法进行交替优化;用深度强化学习算法优化权重,求解目标函数,提高算法性能;框架利用有效信道状态信息而非多余信息,降低了通信开销;加强对最低用户服务质量要求参数的约束,可以在保证用户的体验下最大化小区频谱效率。仿真结果表明,该模型驱动学习框架在较少的迭代次数下即可收敛。