仿真研究无线多跳网络跨层协议设计的优劣

为了改善无线多跳网络的性能，很多研究表明跨层协议设计比OSI模型更适合无线网络。本文分析了无线多跳网络的特征及对各协议层的影响，给出了跨层协议设计对网络性能的改善以及它可能带来的问题，并针对速率自适应MAC协议和网络层路由协议之间的相互影响给出了仿真实例，结果证明跨层协议设计要充分考虑不同协议之间的相互影响，合理规划、谨慎实施，否则网络的性能不升反降。     

联合速率控制与功率分配的多信道无线网络跨层优化

本文基于凸优化方法,以提升网络效用与降低网络总功耗为目标,针对多无线多信道(Multi-radio Multi-channel)的多跳无线网络提出了一种联合速率控制与功率分配的跨层优化模型,并利用对偶分解方法设计了优化模型对应的分布式算法,证明了该分布式算法收敛性.该算法通过改变本征权的取值能够在网络效用与网络功耗之间取得折衷,并能根据速率要求动态调整各条链路的注入速率与发射功率使得网络达到效用与功耗的联合最优.通过仿真实验验证了该分布式算法可有效的调节网络效用与总功耗之间的平衡.     

基于补偿式CSI的分布式跨层联合资源分配算法

为消除过时信道状态信息(CSI)对分布式无线多跳网络环境下跨层资源分配效率的影响,提高跨层联合资源分配的准确性,基于信道相关性提出了一种补偿式跨层联合资源分配算法。利用瞬时和过时信道状态信息之间的条件概率密度函数,基于瑞利衰落信道模型求得信噪比(SINR) 模型下条件容量的闭式解。为补偿部分网络性能的损失,提出了一种考虑过时信道状态信息的联合拥塞控制、信道分配和功率控制的算法,在此过程中网络被建模成一个NUM 问题,可变的链路数据率和功率等资源限制作为约束条件。运用拉格朗日对偶分解技术,NUM问题被分布式求解。实验对比分析表明：在确保较低复杂度的前提下,该算法有效改善了分布式多跳网络资源分配的合理性,使其网络总体效用得到提升,降低了能耗。     

基于OFDMA/TDM系统的跨层资源分配算法

研究了OFDMA/TDM系统的资源分配问题,基于最差信道用户优先原则,提出了一种新的跨层资源分配算法CRRA(Cross-layer Radio Resource Allocation)及其简化算法S-CRRA(Simplified CRRA).该算法利用用户数据队列长度动态变化的特性和多用户分集策略以实现在满足用户服务质量(Quality of Service,QoS)的基础上最大化系统吞吐量,并且将频谱和功率分配分开进行以降低计算复杂度.仿真结果表明,CRRA算法和S-CRRA算法在系统吞吐量上基本一致,两者较已有的OFDMA/TDM系统资源分配算法能提高10%-24%的系统吞吐量.     

无线多跳网络下基于干扰管理的高容量跨层优化策略

在多跳多基站无线网络环境下,设计了一种基于干扰管理的高容量跨层优化策略。算法的物理层采用串行干扰消除实现干扰管理,在上层首先通过Voronoi图实现区域划分,然后基于节点的最小跳数建立每个节点到基站的初始链路分配和多跳路由方案,之后通过多时间片分配或多跳路由的节点选取对方案进行优化,并通过迭代的方式寻找吞吐量更大的优化策略。理论分析证明了该方案具有多项式时间复杂度,仿真结果显示引入了干扰管理相关技术后,整个网络的吞吐率有2到5倍的提升。     

基于无线信道状态信息的跌倒检测

随着中国正式迈入老龄化社会,老年人跌倒引发的问题日益引起关注。针对这一问题,无线信号(如Wi-Fi)感知被用于对跌倒进行及时检测与警报。无线信号感知技术依赖电磁波的反射特性,发射信号经过室内环境中各物体反射后产生不同的传播路径,叠加在一起到达接收端。由于接收信号携带了物体方位、活动状态等信息,通过将接收信号与实际物体的状态建立联系,可实现对物体进行定位与行动识别。对基于无线信道状态信息的跌倒检测进行研究,并在实验环境中验证其可行性。     

基于HARQ协议的多跳中继网络能量效率的跨层优化设计

该文针对瑞利衰落信道中采用Chase合并混合自动重传请求(CC-HARQ)协议的多跳中继网络提出一种基于跨层设计的能量效率优化策略。为实现能量效率的最大化,基于对数域线性阈值的平均误帧率模型,推导出多跳CC-HARQ系统能量效率的闭合表达式,进而设计了最优发送帧长策略和最优发送功率分配方案,其次,针对发送帧长和发送功率分析了两者的联合优化方案。仿真结果验证了理论分析的正确性和可行性,仿真对比实验表明所提跨层优化设计方案可以有效提升实际多跳网络的能量效率性能。     

能量受限无线Ad Hoc网络跨层设计

介绍了无线Ad Hoc网络的特点和应用,讨论了分层设计与跨层设计模式,并讨论了对有限能量的无线Ad Hoc网络跨层设计时链路层、MAC层、网络层以及应用层协议设计应考虑的因素,以及它们的交互操作。     

基于跨层公平性准则的自适应无线资源分配方法

该文提出了一种新的公平性准则,它既适用于实时业务又适用于非实时业务,是一种对物理层和MAC层联合优化的跨层公平性准则。基于该准则提出了一种新的跨层自适应资源分配方案。仿真结果显示,该方案不仅可以较好地满足用户提出的QoS要求,而且可以保证用户间服务质量满意度的公平性。     

无线多跳混合路由视频传输

提出了一种同时利用机会路由和传统路由进行跨层优化的实时视频传输方法,通过将I帧和P帧分别利用不同路由进行传输,获得了比单独利用传统路由或机会路由更好的性能。     

基于过时信道信息的多用户中继网络性能分析

该文对基于非实时信道状态信息(Channel State Information, CSI)的多用户放大转发(Amplify-and- Forward, AF)协作通信系统的性能进行分析。系统采用一点对多点的通信系统模型,中继节点根据过时的CSI选择用户。通过推导得出中断概率、信道容量和符号错误概率(Symbol Error Rate, SER)的近似表达式。理论分析适用于链路同分布或者非同分布。仿真结果验证理论的正确性,并说明了各种参数对系统性能的影响。同时指出,增加用户数并不能提高系统性能,性能的提高可以通过改变中继的位置来实现。     

无线多跳网络快速跨层资源优化分配算法

针对背压路由算法容易造成大量队列积压和收敛速度慢的缺陷,该文研究了无线多跳网络中节点功率受限情况下的联合拥塞控制、路由和功率分配的跨层优化问题。以最大化网络效用为目标,以流平衡条件、功率等为约束条件建模,基于牛顿法提出了一种具有超线性收敛性能的算法,并运用矩阵分裂技术使该算法能够分布式实施。仿真结果表明,该算法在实现网络效用最大化的同时,能够有效提高网络中的能量效用,且能将网络中的队列长度稳定在一个较低水平,降低包传输延时。     

非理想信道状态信息对频谱共享认知中继网络性能的影响

在频谱共享认知中继网络中,非理想信道状态信息可能导致次级用户的干扰超过主用户所能容忍的最大干扰值,从而影响到主用户的正常通信。为了衡量次级用户的传输对主用户性能的影响,该文提出了干扰概率这一性能指标。在非理想的信道状态信息条件下,推导了次级用户采用机会中继与选择协作协议时的干扰概率闭式解析式。理论分析表明,从干扰概率角度看,选择协作协议优于机会中继协议,但二者的极限干扰概率相同。此外,在非理想信道状态信息条件下,无论是采用机会中继还是选择协作协议,增加中继数量都会对主用户造成更大的干扰。最后,仿真结果验证了理论分析的正确性。     

非理想信道状态信息的认知无线网络下行功率分配和波束赋形方法

针对非理想信道状态信息(CSI)条件下工作于underlay模式的认知无线网络(CRN)多用户下行功率分配和波束赋形研究中普遍存在的问题,包括忽略主网络(PN)对认知用户(SU)的干扰、传统的凸优化SDR方法对约束条件的近似要求以及实现算法复杂、实用性受限等,首先建立CRN模型,增添PN对SU的干扰项,而后在非理想CSI的最差条件下形成优化问题。再通过Lagrange对偶对问题的约束条件进行变换,并基于变换后的问题形式,利用上行和下行的对偶特性,引入虚拟功率,将优化问题转换为上行功率分配和波束赋形问题,进一步得到简便、快速和实用的迭代算法。数值仿真显示,算法收敛很快。并且发现非理想CSI引起的误差不仅对下行功率影响明显而且还改变优化问题的可行解区域;PN基站(PBS)的发送功率的变化对可行解区域有显著的影响。     

面向分层异构网络的资源分配：一种稳健分层博弈学习方案

该文研究了信道状态不确定条件下分层异构微蜂窝网络中的无线资源分配优化问题。首先引入信道不确定模型描述无线信道的随机动态性,并将该问题建模为考虑信道不确定度的双层鲁棒斯坦伯格博弈;然后给出了该博弈的均衡点分析;最后提出了一种分布式改进型分层Q学习方案以实现宏基站和微基站的均衡策略搜索。理论分析和仿真表明,所提出的分层博弈模型可以有效抑制由于信道状态不确定引起的收益下降。所采用的学习方案较传统Q学习方案收敛速度明显加快,更加适用于短时快变的通信环境。     

基于迁移学习提高WiFi室内定位中信道状态信息指纹库的鲁棒性

基于信道状态信息(CSI)数据的WiFi指纹可用于室内定位。与信号强度值(RSSI)数据相比,CSI具有更高的数据信息粒度,并且可以在多个子载波上获得。当使用CSI数据进行室内定位时,相对于RSSI可以获得更好的结果。然而,无论使用RSSI还是CSI信号,在室内定位部署期间的一段时间后,室内环境通常会发生变化,并且基于测试数据的指纹数据库通常会恶化甚至失效。该文提出使用迁移学习算法来建立用于室内定位的指纹数据库。迁移学习的优势在于,可以使用较少的数据来获得更好的迁移训练结果。该文使用迁移学习来迁移指纹数据库的预测,延长指纹数据库的生命周期,并提高室内定位的鲁棒性。经过实验,1周后室内定位准确率保持在98%,两周后保持在97%。在相同成本下,该模型的生命周期和定位精度高于长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)、深度神经网络(DNN)和其他定位系统。     

基于非理想信道状态信息的鲁棒安全发送方法

针对协方差信道状态信息(Channel State Information, CSI)不理想导致的通信系统安全性能恶化问题,该文提出一种鲁棒的人工噪声辅助的物理层安全发送方法。该方法基于非理想的协方差信道信息,对发送者的波束成形向量及人工噪声协方差进行联合优化设计,从而最大化系统的最差情况安全速率(Worst-Case Secrecy Rate, WCSR)。该功率受限的安全速率最大化问题是非凸的,采用半定松弛(SemiDefinite Relaxation, SDR)技术和Lagrange对偶理论将其转化为一系列的半定规划(SemiDefinite Program, SDP)问题进行求解。仿真结果表明,与现有方案相比,所提方法的安全性能有了明显的提升。     

非精确信道状态信息下MIMO系统中的干扰删除

复杂的多天线环境中,未知的干扰和噪声无处不在,这些因素不但引起了多输入多输出(MIMO)系统信号检测的偏差,还加大了获取精确信道状态信息(CSI)的难度。因此,为了删除MIMO系统中的未知干扰,该文建立了非精确CSI下的系统模型,模型中的非线性函数表示MIMO系统中的干扰。基于非参数理论提出了针对这种干扰的干扰删除方法。与以往方法不同的是,模型中的干扰是完全未知的。进一步地,从理论上证明了干扰删除的有效性,即证明了估计函数的收敛性。仿真结果表明,所提出的方法能有效地删除系统中的干扰。     

基于不同信道状态信息的MIMO中继系统收发信机设计

该文研究了在中继站已知完全信道信息或统计信道信息情况下的多输入多输出(MIMO)中继系统收发信机设计的问题。中继站利用获得的信道状态信息对接收信号进行滤波转发,接收节点采用线性最小均方误差接收机(MMSE)恢复出原始信号。仿真结果表明,所提中继转发策略性能优于传统的放大转发。在高信噪比条件下,基于部分信道状态信息反馈的设计方案可以获得与完全信道状态信息反馈接近的性能。     

基于跨层设计的无线传感器网络节能双向梯度路由算法

针对现有无线传感器网络梯度路由算法在下行路由创建过程和能量更新机制中存在冗余控制开销的问题,该文提出一种采用跨层和功率控制机制,具有节能功能的双向梯度路由算法(Cross-layer Energy-efficient Bidirectional Routing, CEBR)：无需使用专门的控制分组,采用源路由方式以较小开销建立从Sink节点通往传感器节点的下行路由;通过跨层信息共享,定期采集节点剩余能量信息并按需发布;设计使用含跳数和节点剩余能量的合成路由度量标准,减少节点能量和网络带宽消耗的同时均衡节点能耗;结合RSSI(Received Signal Strength Indication)测距实现节点发射功率控制从而在数据及查询分组发送过程中节约节点能量。理论分析表明了CEBR的有效性;仿真结果显示：与现有的典型相关算法相比,CEBR能够在建立双向梯度路由的前提下,至少降低34.5%的归一化控制开销和27.12%的数据分组平均能耗,并使网络生存期延长18.98%以上。