基于遗传算法的基站天线波束赋形设计

天线阵列俯仰面方向图的赋形设计在整个基站天线设计过程中是一项关键的技术。考虑互耦以及反射板影响的实际天线阵列,选择阵列中每个天线单元的馈电幅度和相位作为优化变量,采用遗传优化算法对天线阵列垂直面方向图的下半空间零陷填充和上半空间副瓣抑制等指标进行优化,结果满足要求,具有较强的实用性。     

TD智能天线广播波束赋形与网络优化

文章在对智能天线的基本功能、基础（电磁场叠加原理和智能天线权值）、特点进行介绍的基础上,分析了TD智能天线广播波束赋形与网络优化,指出TD-SCDMA智能天线可以通过软件设置任意改变广播权值,迅速得到典型三扇区蜂窝组网最优的扇区覆盖及与场景最优覆盖的广播波束,甚至对重要场景（热点地区）作个性化快速设计。     

基于遗传算法的阵列天线赋形波束综合

提出了一种改进的适应度函数确定方法,算法采用易操作的二进制编码。通过改变适应度函数中的待定参数,有效提高了搜索效率。采用遗传算法对基站天线的方向图赋形,其结果优于同种条件下用Woodward法得到的结果。结合工程实践,考察了本文遗传算法的解的稳定性。     

一种阵列天线赋形波束综合方法

给出一种基于反离散傅里叶变换阵列天线赋形波束的综合算法,综合后的阵列天线波束形状与预给的波束形状吻合较好,从而达到设计要求。该方法具有计算速度快、计算量小、计算数值稳定性好的优点。是一种阵列天线波束赋形的实用方法。     

遗传算法综合智能天线的赋形波束

余割赋形波束由于其在很宽的角度内有强度近于恒定的回波,被广泛应用于阵列天线中。建议在智能天线中引入余割赋形波束,采用遗传算法进行综合,并结合遗传算法和实验,得到了期望的结果。仿真和测试结果均表明了此方法的有效性。     

卫星反射面天线波束赋形的研究

卫星波束赋形天线普遍采用阵馈抛物反射面天线和单馈成形反射面天线。针对前者阵馈和后者反射面表面开头复杂的特点,本文分别采用了遗传算法和共轭梯度法对这两种天线进行了优化,并获得了中国版图的减束赋形,说明上述算法在卫星反射面天线波束赋形优化中是有效的。     

移动通信系统中基站天线波束赋形设计

摘 要：基站天线的波束赋形设计是提高移动通信系统信道性能的有效手段之一。本文基于移动通信系统,建立了基站天线赋形的优化模型,给出求解具有多个复杂约束条件的乘子罚函数的迭代算法。以八单元线阵为例,设计出压低上半空间所有副瓣峰值,填充下半空间零陷的基站天线,验证了本文方法的正确性和有效性。该方法对于波束赋形问题具有一定的借鉴意义。     

CDMA系统中联合功率控制、波束赋形与多用户检测

应用功率控制、波束赋形和多用户检测可以有效地消除和减少CDMA系统中的干扰。本文结合波束赋形和多用户检测的特性，提出一种应用波束赋形增益和多用户相关矩阵的解相关算法。基于算法的复杂性，提出一种区分聚集用户进行多用户检测的的算法。由于波束赋形能够消减主瓣波束之外的多用户干扰，对聚集移动台采用解相关检测达到减少运算量和消除多用户干扰的目的。对算法进行了仿真分析，证明了本算法的优越性。     

利用智能天线广播波束赋形实施TD网络优化

文章从智能天线广播波束赋形的基本原理入手,提出了一种基于此的网络优化方法。该方法借助于中国移动开发的智能天线广播波束赋形软件,通过修改天线权值数据调整广播波束赋形来取代普通天线工程参数调整,降低了人工上天面调整工程参数的难度和危险。     

基于联合波束赋形的无人机辅助通信网络上行传输技术

无人机辅助通信网络可以对现有无线通信网络进行补充,改善通信系统性能以及覆盖服务范围,但无人机辅助通信过程中上行传输通信速率的提高仍面临着巨大的挑战。针对如何提高无人机辅助通信网络的上行传输通信速率问题,该文提出了一种基于联合波束赋形的无人机辅助通信网络上行传输技术。首先,对用户节点接收信号强度值进行伯努利粒子滤波,结合无人机运动模型完成无人机定位,进一步用户节点联合运用分布式波束赋形算法向无人机方向发送信号,完成上行传输通信。并与非正交多址接入算法以及传统全向发射算法进行了对比,实验结果表明,所提方法显著提高了无人机接收信号的信噪比、通信速率,保障了无人机上行通信的通信质量,为未来无人机辅助通信网络的上行传输提供了一种极具潜力的保障通信性能解决方案。     

一种新的认知无线电非合作功率控制博弈算法

当认知无线电网络以\"衬底式\"(Underlay)的方式与主用户网络共享频谱时,需要对认知用户进行功率控制,以确保认知用户在不干扰主用户的前提下,公平地共享认知频谱资源。利用博弈分析的方法,设计了一个基于链路增益因子的代价函数,并据此提出了一种新的非合作功率控制博弈算法。仿真结果表明,该算法的均衡结果既改善了用户的帕累托(Pareto)性能,又提高了链路增益较差的用户的吞吐量,实现了网络资源的平等共享。     

认知网中感知时间和功率控制的联合优化机制

针对认知无线网中为了最大化认知用户的吞吐量问题,提出了一种感知时间和功率控制的联合优化机制。该机制保证认知系统在低于一定干扰限制下,将认知用户吞吐量描述成为一个多约束优化问题,从理论上分析了最优功率分配方案与最优感知时间分配方案。根据理论分析结果,设计了联合迭代机制通过确定合适的感知参数从而达到最大化认知用户吞吐量的目的。仿真结果表明：提出的联合优化机制复杂度较低,并且该方案的认知吞吐量性能最接近理论最优方案的性能。     

Adaptive power control and beam-forming joint optimization in cognitive radio networks

A novel adaptive power control and beam-forming joint optimization algorithm is proposed in cognitive radio(CR) underlay networks,where cognitive network share spectrum with primary network which spectrum is licensed.In this paper,both primary base station(PBS) and cognitive base station(CBS) are all equipped with multi antennas,while each primary user(PU) and cognitive user(CU) has only one antenna.Different from traditional algorithms,an adaptive weight factor generating solution is supplied to different access users(both PUs and CUs) in this paper,and the different priority of users is also considered,because PUs have higher priority,the weight factor of PUs is fixed as constant and signal-to-interference and noise ratio(SINR) threshold is unchanged,while for CUs,it is set adaptively and SINR threshold is also changed accordingly.Using this algorithm,the transmit power is decreased,which relax the strict requirements for power amplifier in communication systems.And moreover,owing to PUS has fixed SINR threshold,the calculated SINR at receiver is nearly unchanged,but for CUs,the SINR is changing with the adaptive weight factor.Under the assurance of quality of service(QoS) of PUs,the solution in this paper can enable CRs access to the CR network according to adaptive SINR threshold,therefore which supplies higher spectrum utilization efficiency.     

联合网络与用户最优化的认知无线电功率控制

针对认知用户的功率控制在实现用户效用的最大化时牺牲网络收益进行了研究,联合网络和用户两端对用户进行功率控制可以实现网络收益和用户效用的平衡。联合算法的实现可以采用认知用户单位价格的多维搜索方式,但是该方式计算量大,为了减少计算的复杂度,文章提出一种渐进分析法求解最优单位价格。首先确定使得网络收益最大化的单位价格,并基于该单位价格,采用博弈论分析方法,对认知用户进行功率控制。该算法表明在实现网络收益最大化的同时,用户的收益达到最优化。通过仿真分析,验证了联合算法的有效性。     

基于归一化效用函数的功率控制算法研究

功率控制技术是认知无线电的关键技术之一,分布式功率控制问题可以转化为非合作博弈问题来解决,结合认知无线电特点,提出一个新的S型效用函数,应用归一化的形式表示,并证明了其纳什均衡解的存在和唯一性.仿真结果表明,该算法不受系统调制方式的限制,且具有较快的收敛速度,在一定程度上兼顾了用户之间的公平性,使用户能公平地共享信道资源.     

认知无线电系统中一种改进的功率控制博弈算法

分布式功率控制是认知无线电(CR)系统中的关键技术之一,它直接影响到无线系统的性能。本文采用了博弈论的方法来实现对CR用户的分布式功率控制,在David Goodman的非协作博弈算法的基础上,给出了一种改进的效用函数,它使各用户在满足要求信干比条件下发送功率最小,同时使整个系统内由各种干扰引起的失真最小。本文通过理论推导证明了新的效用函数存在纳什均衡,并且均衡点唯一,同时仿真验证了该算法的收敛性,仿真结果表明这种兼顾用户自身利益以及用户间公平性的效用函数能降低发送功率,并且有效提高CR系统的性能。     

A Robust Cooperative Spectrum Sensing Scheme in Cognitive Radio Systems

Performance of cluster-based cooperative spectrum sensing is more greatly improved than that of the traditional cooperative spectrum sensing.However,the style of clusters is not pointed out on traditional cluster-based method.In view of all the fading in the cooperative spectrum sensing,space diversity,and selective diversity,a robust cooperative spectrum sensing scheme based on clusters is proposed.Simulation results show that the detection performance of this new scheme is more close to that of the ideal cluster-based cooperative spectrum sensing scheme,and the excellent performance with higher reliability is gained relative to the actual cluster-based cooperative spectrum sensing scheme.Finally,the number of users in a cluster of the proposed scheme is discussed.The two users in a cluster are not the optimal solution to the overall implementation of cognitive radio.