基于能量采集的译码转发中继系统功率分配算法

本文针对基于能量采集的译码转发（DF）中继蜂窝异构网络,提出了一种系统容量最大化的功率分配算法。中继和用户节点均采集由基站发送的射频信号的能量;利用采集到的能量,通过时分多址方式,用户节点经中继将信息发送给基站。在满足中继和用户节点采集能量的因果性限制及总功率受限条件下,构建了系统容量的优化模型。利用拉格朗日乘子法和KKT (Karush-Kuhn-Tucker)最优条件,为使系统容量最大化,对中继和用户功率进行分配;通过等效信道增益,将中继功率和用户功率联合优化问题简化为用户功率优化问题,然后通过次梯度算法获得功率最优解。仿真结果表明,与受限于中继和用户采集能量因果性的用户平均功率算法相比较,本文算法可以提高系统平均容量。      

双向能量协作的中继系统功率分配算法

在无线中继系统中,考虑源节点和中继节点都是能量采集的,而源与中继之间可以进行能量协作,即可双向传递能量,针对瑞利衰落信道场景以最大化系统吞吐量为目标,联合优化源节点的发射功率、中继节点的发射功率以及传递的能量值,提出了双向能量传递的最优功率分配算法。本文根据场景模型建立了最优化问题,利用凸优化知识求得最优解的形式,假设能量传递无损耗情况下提出了理想功率分配方案;然后以此为基础,在满足能量因果性和数据因果性的条件下,对传递的能量和发送的功率进行优化。仿真结果表明,本文提出的双向能量传递的功率分配算法优于其它的功率分配算法,能有效的提高系统吞吐量。      

分布式双向中继选择算法及用户功率分配

针对放大转发的瑞利双向中继信道的节点选择问题,提出了基于部分信道信息的分布式双向中继选择算法。算法通过计算双向链路的接收信噪比,推导出满足目标接收信噪比的转发阈值,各中继节点根据该阈值决定是否参与转发,从而实现分布式选择。此外,考虑用户总功率受限的情况,在分布式中继选择基础上提出了优化功率分配策略,使双向信道的接收信噪比更加接近。仿真结果表明,分布式中继选择算法与最优多中继算法的系统传输速率相似,计算复杂度大大降低,尤其是在中继数目增大的情况下更加明显。优化功率分配策略能进一步提高系统能量效率,在相同性能下可节省7%左右的功率。     

多天线系统中多中继传输的时间分配和功率分配优化方法

本文考虑单小区内的两个中继使用解码转发的方法为两个用户提供下行数据的场景,基站和中继配置多根天线,用户配置单天线。两中继使用相同的频率资源同时为两个用户提供服务。为减小两中继同时向两用户传输时产生的干扰,中继到用户的传输采用协作干扰避免的策略;相应的基站到中继的传输采用多用户空分复用的传输策略。本文在时间分配和功率分配两个方面对上述两跳传输过程进行了优化,提出了两跳传输最优的时间分配策略。由于功率分配最优化问题难以求解,本文提出了一种匹配链路容量的次优功率分配方法,并对其进行简化以降低复杂度。通过仿真可以看出,简化的功率分配方法与匹配链路容量的功率分配性能很接近;所提出的时间分配和功率分配方案可以获得有效的性能提升。      

基于萤火虫算法的多中继功率分配

为了充分实现中继协作,降低多中继协作通信系统功率分配优化问题的计算复杂度,提出了基于萤火虫算法的多中继功率分配方案。在一定的总功率和节点功率约束下,以最大化平均信噪比为优化目标函数,建立了多中继协作系统的功率分配最优化模型。选取该目标函数作为萤火虫的适应度函数,用向量表示萤火虫的状态,该向量的维数为待分配源节点和中继节点的个数,通过萤火虫聚集得到种群中最好的萤火虫,即可获得渐进最优功率分配。仿真结果表明,与平均功率分配相比,基于萤火虫算法的功率分配方案能降低2.44%~6.17%的比特差错率,提高了系统性能。     

能量收集双向中继网络的高能效联合中继选择和功率分配算法

为了实现双向中继系统在满足传输速率要求时的最小功率消耗,基于功率分割中继协议,在完美和非完美的信道估计两种不同的情况下,提出了能量收集双向中继网络的高能效联合中继选择和功率分配算法,得到了两个信源的最优功率分配和中继节点最优的能量收集比例.仿真结果表明,信道估计误差会增加系统的功率消耗;与传统双向中继比较发现,能量收集双向中继能够实现更少的系统功率消耗.     

协作通信中基于DSTC的自适应能量分配方案

基于协作AF(Amplify and Forward)通信模型,提出了一种基于分布式空时分组码的自适应能量分配方案。该方案首先以最小化中断概率为准则,在源节点与中继节点之间根据信道状态信息情况,决定是否放大转发中继节点接收信号。然后,在中继节点采用最优功率分配策略,实现整个系统的最优化传输。仿真显示了所提出的两种自适应方案与传统自适应方案、非自适应方案,以及在不同调制制度下的性能比较。仿真结果表明,与传统非自适应方案相比,所提方案1的误码率性能提高了约5 d B。     

基于认知的协作系统中继分配算法

随着无线移动通信系统的飞速发展,无线通信网络能耗急剧增加,基于中继协作技术的绿色无线通信研究受到众多研究者的关注.针对基于认知的中继协作系统,提出了一种以最大主系统能效为目标的中继分配算法.该算法在不影响主系统性能基础上,对主系统请求次系统用户作为中继转发数据,且共享主用户频谱进行了简要介绍.算法中次系统通过最大权重匹配方法为主系统分配中继（次用户）,在满足主系统能效最大化的同时,实现了次系统与主系统的频谱共享.对算法进行仿真验证,提出的算法能获得较高的主系统能效,同时提高了整个系统的频谱利用率.     

携能网络中保障能效的缓存队列中继选择与能量分配方案

在无线携能（SWIPT）网络中,带有缓存队列的一对半双工SWIPT中继可以在一个时隙内完成信息同时收发,实现虚拟全双工通信。针对SWIPT虚拟全双工网络的资源分配问题,该文研究了缓存队列机制的最佳SWIPT中继选择与子载波能量分配方案。首先建立数学模型,参考注水因子辅助搜索算法,以最大化能效为目标,在满足能量、信息传输速率、最佳接收中继干扰等多个约束条件下,通过求解优化问题选择SWIPT最佳转发中继,同时得到最佳转发中继的子载波能量分配最优解。仿真结果表明,与最大化端到端可达速率为目标的联合资源分配算法相比,所提方案考虑了SWIPT网络中继间干扰。且当源端发送功率较大时,所提方案可以获得较高的能效。      

能量收集双向中继网络的中继选择和功率分配

结合能量收集技术,研究了放大转发双向中继网络的系统性能。基于双向中继系统中的两个端到端信噪比平衡准则,推导出了单中继选择情况下信源最优的功率分配方案和中继最优的能量收集比例。仿真结果证明所提方法能够实现最好的系统性能。通过比较发现,能量收集双向中继网络比传统双向中继网络能够实现更高的传输速率。     

基于用户需求的改进型CSGC频谱分配算法

针对基于图论着色模型的频谱分配算法目前未能很好解决用户自身需求这一重要问题,研究了基于用户需求的改进型颜色敏感的图论着色(Color Sensitive Graph Coloring,CSGC)频谱分配算法。该算法通过降低已满足需求用户的分配优先级,使系统未满足的带宽需求总量达到最小化,在保证原CSGC算法性能的同时,较好地实现了频谱分配与自身需求相匹配。仿真结果表明该算法是有效的。     

基于能效优化的用户调度与资源分配算法

该文针对多用户OFDMA移动通信下行系统,提出了基于能效优化的用户调度和资源分配方法。所提方法在满足用户服务质量(QoS)要求的前提下,以最大化系统能效为准则建立优化模型,假设在发射端完全已知信道状态信息(CSI)的情况下,充分利用系统内在的分集,给出了用户调度与速率分配的策略,有效地提高了系统的能量使用效率。仿真结果表明,所提算法的性能在较低复杂度前提下能够取得接近最优算法的性能。     

基于非正交多址接入的网络切片联合用户关联和功率分配算法

为了满足网络切片多样化需求,实现无线虚拟资源的动态分配,该文提出在C-RAN架构中基于非正交多址接入的联合用户关联和功率资源分配算法。首先,该算法考虑在不完美信道条件下,以切片和用户最小速率需求及时延QoS要求、系统中断概率、前传容量为约束,建立在C-RAN场景中最大化长时平均网络切片总吞吐量的联合用户关联和功率分配模型。其次,将概率混合优化问题转换为非概率优化问题,并利用Lyapunov优化理论设计一种基于当前时隙的联合用户调度和功率分配的算法。最后采用贪婪算法求得用户关联问题次优解;基于用户关联的策略,将功率分配的问题利用连续凸逼近方法将其转换为凸优化问题并采用拉格朗日对偶分解方法获得功率分配策略。仿真结果表明,该算法能满足各网络切片和用户需求的同时有效提升系统时间平均切片总吞吐量。     

认知无线网络中基于用户需求和频谱聚合的动态频谱分配

认知无线电技术可以感知周围无线环境择机利用频谱空洞,从而达到提高频谱效率的目的.在认知无线电网络中,现有的频谱分配算法大部分是基于连续频谱分配并且没有考虑用户的需求.但是连续频谱分配会生成许多小于用户需求的频谱片段,这些频谱片段不能被充分利用,从而造成频谱浪费.本文基于图论提出了一种联合考虑用户需求和非连续频谱聚合的频谱分配算法.在该算法中,非连续的频谱片段被聚合以尽可能多地满足用户总需求,充分利用了小的频谱片段,避免了频谱浪费,从而提高频谱效率.     

基于NOMA技术的PLC-VLC用户配对和子载波分配方法

为了提高室内电力线通信和可见光通信(PLC-VLC)系统的吞吐量和用户体验的公平性,该文提出一种改进遗传算法优化用户配对联合子载波分配(IGA-JUPSA)方法.在IGA-JUPSA的用户配对阶段,设计了最优的非正交多址技术(NOMA)用户配对方法,提高PLC-VLC系统的吞吐量;在IGA-JUPSA的子载波分配阶段,设计NOMA与正交多址技术结合的子载波分配策略,设计改进的遗传算法优化不同NOMA组的子载波分配,提高系统的吞吐量和用户体验的公平性.仿真结果表明,所提的用户配对和子载波联合方法可以提高PLC-VLC系统的吞吐量和用户体验的公平性.     

基于拍卖算法的TD-LTE系统上行资源分配算法

在LTE上行系统中,用户设备必须在连续的子载波上发送数据,而且易受到邻扇区同频干扰,有效的资源分配是提高系统性能的关键。对上行资源分配相关文献进行分析综述,提出一种基于拍卖的TD-LTE上行系统单扇区及多扇区资源分配算法,并进行了TD-LTE系统级平台仿真验证。仿真结果表明,与传统方法相比,提出的方法可以更为有效地提高系统频谱效率和边缘用户频谱效率,提升了用户Qo S。     

非对称协作通信中的时变功率分配算法

针对反射、散射影响下的非对称无线协作通信网络,提出了一种时变功率分配(Time Variant Power Allocation, TVPA)算法。根据无线协作网络中,各节点之间信道条件实时变化且不对称的特点,在信号传输过程中对信源节点和中继节点的发送信号功率进行优化分配。借助信道编码定理,将系统错误概率最小的非凸优化问题转化为最大化系统容量的凸优化问题来解。与固定功率分配(Fixed Power Allocation, FXPA)算法和平均功率分配(Average Power Allocation, AVPA)算法相比,该算法能充分利用无线信道的时变特性,重新分配功率以降低系统错误概率。在多种网络模型中的仿真结果表明,准静态瑞利衰落信道下,相比于FXPA算法,TVPA算法可获得多达5.5dB的比特错误概率性能增益。随着网络质量的进一步改善,该性能优势也逐步增大。      

基于用户QoS的网络资源分配策略研究

针对5G网络在网络资源分配存在的问题,从用户业务QoS等级角度提出基于贝叶斯模型的网络资源优化分配策略模型。在对用户业务QoS等级划分的基础上采用优先节点自主控制策略进行网络资源分配,通过构建贝叶斯模型评价网络状态并进行动态学习推理,指导网络优先节点的控制决策,实现优先节点对最佳信道的优先选择。实验表明,与基于信道容量的信道资源分配策略相比,本文的策略在网络总体容量和网络公平性上具有更好的表现,能够更好满足异构网络的实际需求。     

802.11ax系统中基于传输延迟的多用户调度与资源分配算法

IEEE 802.11ax系统中站点(Station,STA)数量众多和潜在的高数据包冲突率导致无线局域网通信效率显著降低,本文针对上行多用户传输中的无效帧填充问题,以每轮传输中用户组的传输延迟为优化目标,提出一种多用户调度和资源分配算法.基于OFDMA上行调度接入中动态传输时间的帧交互方案,接入点(Access Po...     

基于量子计算的用户识别算法

本文提出了基于量子算法的快速用户识别算法.当代社会进入互联网时代后,大量的信息充斥在网络上,许多有价值的信息被隐藏在Weblog中,大数据分析的一项任务就是通过对Weblog的分析得到用户行为模式等重要的信息,在这之前必须要做的是对用户进行识别.以往对用户识别算法的研究较为侧重在准确度方面,识别的速度尚不能令人满意.本文基于Grover搜索算法提出了扩展记录模式和非扩展记录模式的两种快速IP地址搜索算法,将搜索的查询复杂度进行了二次加速.