蜂窝网络下设备到设备通信中的联合资源优化

在蜂窝与设备到设备通信混合网络下,把设备到设备通信的系统吞吐量作为优化目标,同时考虑设备到设备链路和蜂窝链路的服务质量,提出了一种联合功率控制和信道分配的优化方案. 在该方案中,信道分配部分采用粒子群优化算法,并在功率控制部分的帮助下来为设备到设备链路分配最优的复用信道;功率控制部分针对信道分配部分给定的信道分配,通过优化链路发射功率来最大化系统吞吐量. 仿真结果表明,所提联合优化方案权衡了系统吞吐量和接入链路数性能之间的折中关系,在保证所有接入链路服务质量的前提下提升了系统整体性能.     

无线Mesh网络功率控制与信道分配联合优化

针对无线Mesh网络网关节点和网络链路承载的负载不均问题,择优选择网关节点,并设计链路权重,构建以网络加权吞吐量为优化目标的资源分配模型.在构建的资源分配模型下,提出一种基于Q学习和差分进化的联合功率控制与信道分配算法（QDJPCA）.该算法通过获取功率控制的反馈结果,采用基于多重变异和自适应交叉因子的差分进化算法进行信道分配;针对每次迭代产生的信道分配结果,采用基于状态聚类和状态修正的Q学习算法实现功率控制.NS-3仿真结果表明,QDJPCA能够有效求解所提资源分配模型,在优先保证网关负载均衡和高负载链路吞吐量性能的基础上提升网络整体性能.     

mMTC中基于功率控制的URLL上行无线资源优化方案

提出了一种大规模机器类通信（mMTC）中基于功率控制的高可靠低迟延（URLL）上行无线资源优化方案.考虑时分双工蜂窝网络,设计了上行链路传输的反向功率控制方案,并导出了基于距离的链路可靠性函数;在此基础上,建立了上行无线资源优化模型,分析了链路可靠性函数的特性,并提出了一种基于黄金分割搜索最优的传输错误概率算法;给出了一种最小化系统所需的总带宽算法,可为每个用户分配多个子信道,用户通过判断信道增益是否超过门限值来选择子信道.仿真实验结果表明,新方案在迟延和可靠性的改进以及总带宽、功耗等方面的优势显著.     

无线Mesh网络信道分配与路由度量联合优化算法

针对无线Mesh网络中传输链路负载不均衡的问题,使用混合整数线性规划问题表示联合信道分配、路由度量以及网络接口分配的优化模型,提出一种快速收敛的启发式算法(ILSG)求解规划问题。ILSG算法使用考虑网络连通性以及负载均衡的贪婪算法生成可用初始值,将初始值代入局部迭代搜索法(ILS)获得规划结果并确定网络资源分配方案。仿真结果表明:ILSG算法可以以更快的收敛速度得到优化模型的分配策略,在保证网络公平性的基础上提升了网络性能。     

时变协作通信系统中的联合码设计与功率分配

针对协作通信网络中的信道时变特性,以系统错误概率为准则,设计了一种新的系统方案．根据编码函数,对不同信道上的发送信号选择具有最佳汉明距离的纠错码进行保护,使系统错误概率最小．在此基础上,采用时变功率分配算法对信源节点和中继节点的发送功率进行优化分配．理论分析及仿真结果表明,该方案可使帧错误性能改善07 dB．     

基于不完全信道信息的D2D功率分配算法

针对蜂窝与终端直通(Device-to-device,D2D)混合网络中的不完全信道状态信息(Channel state information,CSI),提出了一种基于不完全CSI的最优功率分配算法。利用拉格朗日乘数法推导出了最优功率分配解的闭式表达式。相对于传统的最大发送功率分配方案,该最优解受信道信息误差的影响较小,具有较好的鲁棒性。仿真结果表明,本文算法可以节约发送功率,并得到更大的接收信噪比。     

自组织异构网络中的资源优化配置

针对自组织异构网络中的资源优化问题,考虑网络能量效率和网络连接稳定性,提出了一种资源配置方案.该方案分为3步,首先能感知周围环境获取信道资源,并将信道纳入可用信道频谱池;其次通过基于莫尔斯势能的用户选择机制,保证网络连接的稳定性,同时降低数据传输功率损耗;最后在前2步的基础上,以提高网络能量效率为目标为用户分配功率.选择过程中按照莫尔斯势能值对用户进行排序,优先选取具有较低势能值的用户提供服务,而功率配置过程由障碍法完成.结果表明,所提出的方案能节省数据传输功率损耗,保证网络连接的稳定性,并优化能量效率.     

基于效用函数的CDMA系统下行联合功率速率分配

研究了码分多址(CDMA)系统中下行联合功率速率分配问题. 利用效用函数作为资源分配策略的优化目标,提出了双环结构的功率速率分配算法,即外环在保证用户公平性要求条件下动态调整传输速率;在外环控制速率分配的基础上,内环系统根据系统效用最大化原则分配功率;同时外环速率控制要受到内环功率分配结果的影响. 算法在保证不同用户间公平性的基础上,提高了系统资源利用率.     

一种基于博弈论的无线网状网络信道分配算法

为了解决无线Mesh网络中的信道分配问题,提出了一种基于博弈论的信道分配方法。该算法将网络中每一个节点模型实义为一个参与者,每个参与者的策略为信道的分配方案,收益函数的目标为最大化网络信噪比。参与者通过相互博弈来优化收益函数以最大化网络信噪比。针对节点的QoS提出了算法的改进方案。基于NS2的仿真结果表明:2种算法在收敛性、吞吐量和信道接入时延方面都有较好的性能。     

基于连接低干扰的无线Mesh网络信道分配算法研究

为合理地分配和利用无线信道资源,研究者们提出了许多关于多射频多信道无线Mesh网络的信道分配算法。该文针对无线Mesh网络的信道分配算法,以连接低干扰信道分配算法(CLICA)为基础,以提高网络容量(吞吐量)为目标提出了一种改进算法。该算法根据网络中各链路的干扰度来计算网络干扰度,通过减小网络的干扰度来提高网络吞吐量,以实现最小化网络干扰度的目标。构建信道分配的数学优化模型,通过NS2仿真验证比较改进前后算法的性能,求解出最优的信道分配。     

最小能量消耗的协作式MIMO功率分配算法

对解码转发协作式MIMO系统中的功率分配问题进行了研究.分析了系统误比特率和能量增益特性,在此基础上提出了一种基于黄金分割迭代的功率优化分配算法和2种简化的分配算法,在满足一定误比特率要求的条件下,使源节点和中继节点总的发射功率最小.考虑准静态平坦衰落信道,根据瞬时信道状态信息进行功率分配.理论分析与仿真结果表明,基于黄金分割迭代的功率优化分配算法可以以较少的迭代次数得到较高精度的最优解,而2种简化功率分配算法均可以获得与基于黄金分割迭代的功率分配算法相近的系统能量增益,并且计算的复杂度大大降低.     

无线协作多播系统中基于中断概率的资源优化算法

在基于OFDMA的无线协作多播系统中,当只有用户的平均信道信息可利用时,由于信道瞬时衰落的影响,不能保证所有多播数据成功传输。因此为了达到有效可靠传输的目的,本文采用协作分集技术,创新点在于,提出了在最小化多播传输中断概率时的联合子载波和功率分配优化算法。在子载波分配阶段采用了比例协作子载波分配算法,来实现吞吐量和公平性的折中。在功率分配阶段采用迭代功率分配算法来有效利用有限的功率。仿真结果显示本文提出的协作算法的中断概率明显小于传统非协作算法;在协作算法中有功率分配算法的中断概率小于没有功率分配算法的。因此说本文提出的资源优化算法能很好的克服信道瞬时衰落的影响,保证多播数据的成功传输。     

基于联合优化的D2D资源分配算法

针对多蜂窝用户和多D2D用户共存场景下的干扰和能量消耗问题,建立了D2D用户在半双工或全双工两种模式中选择的混合双工系统模型,并提出了一种基于多角度联合优化的容量最大化D2D资源分配算法。该算法首先在保障蜂窝用户通信质量的基础上,通过联合优化用户的接入控制、功率分配、双工模式选择和信道分配,实现了系统容量的最大化,仿真结果表明本文算法可显著提高蜂窝网络的系统容量。     

协同无线网络中基于能量价格的信道与功率分配联合优化

针对协同无线网络中多终端协作通信的信道分配和功率优化问题,在源节点和目的节点之间实现了基于多种传输方式(直接传输、复用传输和中继传输)的并行数据传输,并通过将终端节点建模为能量卖家,提出了基于能量价格的信道分配与功率控制联合的优化方案. 仿真结果表明,并行传输方式下采用新方案所消耗的系统能耗成本和所获得的网络生存时间明显优于单一传输方式. 此外,通过引入能量价格激励机制,证明了在相同并行传输方式下最优速率分配比平均速率分配在系统性能上有显著改善.     

认知正交频分复用系统的功率分配研究

研究了认知正交频分复用(OFDM)系统的容量极限及最优功率分配策略.基于干扰温度模型,建立了在主用户接收端干扰温度受限下最大化认知用户传输速率的数学优化问题;利用拉格朗日乘数法,得到了该数学问题的最优解.最优算法需要同时知道干扰链路和认知链路的信道边信息(CSI),具有较高的复杂度.因此提出了3种次优功率分配算法,分别为功率平均法、功率控制法和功率分配法.通过仿真实验,比较了各种分配算法下认知用户的信道容量.结果表明,利用所有信道边信息的最优功率分配算法能取得最好的性能.     

确定性MIMO信道在不同功率条件下的容量分析

对MIMO信道容量进行分析研究有助于未来4G网络的组建与优化.在假设信道系数不变的前提下,分别推导了发射端天线在等功率分配方案、波束成型条件及注水功率情况下的MI-MO信道容量.对以上三种功率分配方案在同一环境下通过计算机仿真进行了比较:在不额外增加发射功率的情况下,注水算法是最优的,但其运算复杂度较高;等功率分配方案信道容量在大信噪比的条件下比较理想.波束成型方案在低信噪比时接近最优情况.     

差额轮循的平滑输出算法研究

分组调度的基本方法有2种:基于优先级的方法和基于轮循的方法。一般的轮循算法对所有队列进行轮循调度,但是由于分组长度不固定,带宽公平性受到很大限制。而差额轮循算法(DRR)通过为每个队列分配带宽配额并且维护一个计数器的方法,解决了带宽分配的公平性问题,缺陷是不能以较为平滑的方式调度输出。文章通过在节点处加入基于网络演算的流量整形器,弥补了这一缺陷,从而使信息流更加平滑的输出,提高了网络服务质量。     

衰落信道中OFDM系统子载波自适应MPSK调制

利用信道瞬时预测及其估计信息,提出一种OFDM（正交频分复用）系统自适应的MPSK(多进制相位调制)子载波调制算法,保持功率和传输速率一定,使误码率最小. 仿真表明,此算法与最优比特装载算法相比,性能差别很小,但复杂度比后者低得多;与静态信道分配方案相比,误码率在10-1时自适应分配算法可节省功率约5dB.     

部分信道状态信息下简化的MIMO功率分配算法

针对当发端只有部分信道状态信息(Partial CSI)-信道统计信息时,最优的发送功率分配算法计算复杂度高这一问题,利用詹森(Jensen)不等式和注水法得到了一种简单的、低计算复杂度的功率分配算法.实验结果表明,对于收天线数不小于发天线数的MIMO系统,该算法对应的平均互信息和最优功率分配算法对应的信道容量吻合较好,可作为一种简便的功率分配算法应用于实际中.     

基于Overlay-Underlay的功率控制路由算法

对现有混合式认知无线电网络频谱共享模型进行改进, 解决了现有路由算法在干扰与时延处理方面的缺陷, 提出了一种基于Overlay-Underlay频谱共享的路由算法. 该算法以着色图为路由分析模型, 以最短路径和链路状态作为路由指标, 以最小累积干扰为信道分配指标, 优先接入空闲授权信道, 否则利用功率冗余接入, 发展了一种具有功率控制的端到端路径选择和信道分配方法. 仿真研究结果表明了该算法的有效性, 与现有路由算法相比, 提高了网络吞吐量, 降低了丢包率和端到端时延.