基于非稳态MAB的LEO卫星跳波束时隙分配算法

针对低地球轨道（LEO）卫星系统中的跳波束资源分配算法不能适应小区业务动态变化等问题，提出了一种基于非稳态多臂赌博机（MAB）的LEO卫星跳波束时隙分配算法。首先，以系统二阶差分容量最小化为优化目标，建立了时隙分配和波束等级匹配的联合优化问题。其次，由于该问题非凸且难以直接求解，基于有效小区和有效关键小区的概念提出波束等级组合方案生成算法，从而生成所有可能的波束等级组合方案。接下来，提出了基于非稳态MAB模型的动态时隙分配方案，在最优波束等级组合方案下完成时隙分配与波束等级匹配的联合优化。最后，计算机仿真结果表明，所提算法在多种小区业务分布的情况下，系统平均冗余度均不超过20%；相比于其他对比方案，所提算法在保持较高的系统吞吐量的同时，还可以将波束平均重访时间控制在300 ms左右。     

空天地一体化网络中联合地面基站选择及功率分配

针对由卫星通信网络、地面移动网络以及空中飞行平台所组成的空天地一体化网络(Hybrid Satellite-Aerial-Terrestrial Network,HSAT)下行链路的系统吞吐量问题,提出了基于多目标遗传算法的地面基站选择及功率分配算法。在这一网络中,空中飞行平台需要地面基站为其进行中继通信。因此,地面中继基站的选择和功率分配决定了系统的吞吐量。所提算法为了取得对系统吞吐量更好的优化效果,将优化系统吞吐量和满足约束条件建模成两个优化目标,通过设计特有的迭代选择过程使地面基站选择和功率分配不断优化。仿真分析表明,所提算法在保证用户最低通信需求的前提下,有效提升了系统的吞吐量。     

基于对偶理论的多点协同联合发送波束成形算法

该文针对单基站功率约束的多点协同联合发送多输入单输出干扰下行链路系统,利用拉格朗日对偶理论研究了下行链路最大化最小信干噪优化问题与虚拟上行链路最小化最大信干噪比优化问题间的对偶关系。基于对偶关系和次梯度理论,提出了一种求解虚拟上行链路最小化最大信干噪比优化问题的内外层交替迭代优化波束成形算法;同时,给出了所提算法的收敛性证明;利用实数浮点运算理论分析了所提算法的复杂度;数值仿真验证了所提算法的有效性。     

基于两阶段帕累托优化的卫星下行链路功率分配方法

多波束卫星下行链路在实现高传输速率和低功耗之间相互制约,是影响多波束卫星系统通信性能的重要因素之一.本文提出两阶段多波束卫星下行链路多目标功率分配方法,建立多波束卫星下行链路功率分配模型,第一阶段采用凸优化算法实现下行链路传输速率的优化匹配,将传输速率匹配的解作为第二阶段启发式算法的初始解,得出的帕累托解可表示优化后的...     

认知网络中基于中继的频谱资源分配

根据无线认知中继网络上、下行链路子载波的信道特性,研究认知网络的频谱资源分配,提出一种上、下行链路子载波联合优化的分配算法。该算法根据子信道增益差值因子的大小分配下行链路子载波,以源节点和中继节点功率最小化为优化目标配对上行链路子载波,以用户的实时需求分配子载波的比特和功率,有效降低了系统的发射功率,提高了系统吞吐量。仿真结果表明,与启发—集中式和分布式辅助反馈传输功率分配算法比较,该联合优化算法的单位比特功耗降低了1.5~3 dBμW,误比特率性能提高了1个数量级左右。     

多用户多载波无线携能通信系统的上下行联合资源分配

无线携能通信(SWIPT)技术是解决无线网络能量受限问题的有效方法,该文研究一个由基站(BS)和多用户组成的多载波SWIPT系统,其上行和下行链路均采用正交频分复用(OFDM)技术。在下行链路中,基站向用户同时进行信息与能量传输;在上行链路中,用户利用从基站接收的能量向基站回传信息。该文以最大化上下行加权和速率为目标,联合优化上行和下行的子载波分配和功率分配,提出基于拉格朗日对偶法和椭球法的最优联合资源分配算法。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。     

一种基于多天线的动态TDMA协议仿真研究

提出一种用于Ad Hoc网络MAC层的多天线、多信道动态TDMA协议,它采用一个全向天线和多个方向性的扇区天线.该协议通过空分复用控制,可提高网络的吞吐量,通过基于动态时隙分配算法和相应的邻居发现策略,以减少时隙空闲,提高信道利用率.利用NS-2平台进行的仿真研究表明,与单一全向天线的MAC协议相比,所提出的协议在吞吐量和时延方面有明显的提高.     

基于公平性对偶理论的多小区下行协同波束成形算法

为了实现最大化最差用户速率准则下的多小区下行协同波束成形优化,首先基于拉格朗日对偶理论推导出了多小区下行波束成形最差用户信干噪比最大化优化问题的虚拟上行对偶问题,进而提出了一种联合利用二分法和几何规划有效迭代解决该虚拟上行对偶问题的算法。通过把对偶上行链路优化问题的解转换到原始下行链路优化问题,从而获得多小区下行链路波束成形的波束矢量和发射功率。仿真结果表明,相比已有的多小区下行协同波束成形算法,所提算法在最差用户速率性能以及能效归一化速率性能指标方面都具有明显优势。     

基于PSO的D2D蜂窝网络联合信道分配和功率控制

为解决蜂窝用户(Cellular Users, CU)和终端直通(Device to Device, D2D)用户之间的干扰管理问题,提高无线蜂窝网络吞吐量,提出了一种基于粒子群优化的联合信道分配和功率控制方案。提出了具有不同约束条件的2个联合信道分配和功率控制问题,并将离散信道和连续功率联合分配给CU和D2D对,允许任意数量的D2D对与一个CU共享同一信道。通过设计适应度值避免算法陷入局部最优或产生不可行的解决方案,并使算法收敛到全局最优。通过搭建仿真网络模型进行测试验证,并与随机粒子群优化算法进行对比分析。实验结果表明,所提方法可有效提高蜂窝网络中的D2D通信网络吞吐量,且与随机粒子群优化算法相比,所提方法在D2D吞吐量、蜂窝吞吐量以及整体网络吞吐量方面具有明显优势。     

多波束卫星通信功率带宽联合优化算法

在多波束卫星通信系统中,资源利用率受星上能量的限制,提高资源利用率非常重要。为提高星上资源优化的灵活性,在考虑自由空间损耗、天线增益、雨衰和波束间干扰的基础上,提出一种基于不同业务需求和信道条件的多波束卫星通信下行链路功率带宽联合优化算法。该联合优化算法采用二阶差分目标函数,运用拉格朗日对偶理论和次梯度法求得该联合优化问题最优解的下界。仿真结果分析表明,与单独地优化功率和带宽算法相比,该功率带宽联合优化算法可以根据不同的业务需求和信道条件更加灵活地分配系统容量,提高了资源利用率。      

下行多用户MIMO-OFDMA/SDMA系统动态资源分配

该文对下行多用户MIMO-OFDMA/SDMA系统动态资源分配算法进行了研究,在满足各种约束条件的前提下,以最大化系统吞吐量为目标建立了相应的优化模型。由于最优解难以获得,将整个优化过程分两步完成,第1步定义了一个用于度量配置多根天线的用户空间兼容性的指标,并根据该指标提出了相应的调度算法;第2步提出了两种次优的资源分配算法。仿真结果表明,所提算法优于传统的随机调度算法,与功率复用策略结合时,所提算法的性能接近于基于用户选择的最优分配算法的性能。     

具有非线性能量收集的RIS辅助无线供电通信网络的吞吐量优化

为了提高无线供电通信网络（WPCN）的信息吞吐量及传能效率并实现系统可持续工作，研究可重构智能表面（RIS）辅助WPCN的吞吐量优化问题。采用非线性能量收集模型，并对RIS进行能量分配，通过联合优化RIS的反射相位和能量分配系数，基站的发射波束赋形，基站能量传输，下行能量传输和上行信息传输的时间分配，以最大限度提高网络用户信息传输的吞吐量。所考虑的优化问题的优化变量高度耦合，难以直接求解。提出基于分块优化、松弛变量引入和半正定松弛方法的高效算法求解该问题。仿真结果表明，与现有的基准方案对比，所提算法能显著提高系统吞吐量和可靠性。     

基于goodput优化的OFDMA系统资源分配算法

资源分配是OFDMA系统资源调度中的一个重要研究问题。针对OFDMA下行链路信道知识获取的现实误差问题,提出了一种基于实际吞吐量优化的资源分配算法。重点研究了功率和数据率在用户之间的分配问题,以往的很多分配算法通常是假设下行链路发射端具有理想信道信息,这与实际状况不符,同时根据部分信道信息得到的速率分配不被真实的信道支持,会造成传输的中断事件。算法考虑了信道估计的误差问题,将实际吞吐量goodput作为分配算法优化的依据。仿真结果表明,该算法获得了较好的多用户分集增益和实际吞吐量性能。     

基于TDD的低轨卫星跳波束资源分配算法

低轨(LEO)卫星跳波束技术可以灵活分配系统资源,适用于业务分布不均匀的场景。时分双工(TDD)方式可以减少星载和地面终端设备的天线数量,有效降低其复杂度,并有利于开展上下行非对称业务。本文提出一种基于TDD的LEO卫星跳波束资源分配算法,在满足业务需求的基础上,以最小化时域资源消耗为目标,建立支持跳波束和多频时分多址接入(MF-TDMA)机制的LEO卫星反向链路资源分配模型;综合考虑星地动态时延补偿,采取一种多层次的跳波束时隙架构设计,以最大化可用时隙为目标,建立上下行时隙切换模型,并提出一种基于TDD的跳波束时隙排布优化方法。仿真结果表明,对比于传统的MF-TDMA资源分配方法或固定多波束均分算法,本文提出的算法能有效提高系统的时隙利用率和吞吐量。     

毫米波D2D通信上下行链路吞吐量优化方案

5G通信技术中终端直通(D2D通信)的功率分配是近期研究的热点,为了提升系统容量和频谱利用率,将毫米波与D2D通信技术结合,在此技术中,针对28GHz频段上行链路及下行链路蜂窝网络中的D2D资源分配进行了研究,将其系统总吞吐量达到最大化算法进行优化。首先,推导出每个D2D对所对应的准入集,其次,在考虑每个D2D对用户以及蜂窝用户功率控制情况下,分别求出上行链路及下行链路中的吞吐量,最后,在保证D2D对总吞吐量最大化前提下将蜂窝用户信道分配给D2D对。仿真结果表明,所提出的方案可以提高系统的吞吐量。     

多无人机辅助移动用户通信的功率分配和航迹优化

针对多无人机辅助移动用户通信的下行无线传输系统,提出了一种用户吞吐量最大化的多无人机发送功率和飞行航迹分簇优化方法。考虑每架无人机服务的用户分簇、发送功率分配和飞行航迹规划,构建了一个多无人机辅助多用户通信的吞吐量最大化问题。通过引入辅助变量和分离耦合变量的方法,将非凸问题分解为两个近似凸优化问题;再基于贪婪算法的思想和连续凸逼近方法,对两个近似凸优化问题进行迭代交替优化,得到原非凸问题的一个近似次优解。仿真结果表明,所提优化方法能够有效提高用户数据吞吐量。     

下行链路广播信道能效优化鲁棒波束成形算法

针对多天线广播下行链路通信系统,研究了一种鲁棒能效联合波束成形和功率分配算法。首先,鲁棒能效优化问题描述为满足一定功率约束的系统和速率与系统消耗之比的最大化优化问题。其次,利用分数规划理论及用户速率与最小均方误差之间的关系,把所描述的分数规划优化问题转化成参数化多项式优化问题。然后,利用拉格朗日对偶及单调优化理论,提出了一种有效的鲁棒能效优化算法。数值仿真结果表明,相对于传统的非鲁棒能效优化算法,所提鲁棒能效优化算法可获得明显的能效性能增益。      

多小区放大转发系统基于用户公平性的分布式资源分配

全频率复用的OFDMA系统中,小区间干扰严重降低了整个系统,特别是小区边缘的频谱效率。文中考虑了多小区放大转发系统下行链路的资源管理,须联合优化用户调度、载波和功率的分配,并设计了一个分布式的资源分配算法,算法基于本小区局部信息分步完成用户调度和功率控制,小区之间只需要较少的交互信息。仿真结果表明,文中算法较传统算法具有更好的系统性能。     

一种基于多小区OFDMA系统用户公平性约束的分布式资源分配算法

针对多小区OFDMA系统下行链路,研究了用户公平性约束下的资源分配问题,提出了一种多基站协作的迭代优化的分布式资源分配算法。每个小区根据干扰状况及用户公平性,迭代地进行子载波和功率的资源优化;而每次迭代中,根据用户公平性准则分配子载波,并将非凸的小区功率优化问题转化为其下界的凸问题,通过一个分布式算法来求解。通过仿真验证了算法的有效性;仿真结果表明,与传统网络的固定功率分配的情形相比,所提算法保证了用户之间的公平性并显著提高了系统吞吐量。     

基于图神经网络的联合用户调度与波束成形优化算法

协作多点（Co MP）传输技术具有降低同频干扰和提高频谱效率的特点。对于Co MP,用户调度与波束成形是2个分别位于媒体访问接入层和物理层的基本研究问题。在考虑用户服务质量需求下,重点研究用户调度与波束成形的联合优化问题,并以网络吞吐量最大化为目标。为了克服传统优化算法计算开销大且未有效利用网络历史数据信息的问题,提出了一种基于图神经网络联合用户调度与功率分配模型,并结合波束向量的解析公式,以实现联合用户调度与波束成形优化。仿真分析表明,所提算法能够以较低的计算开销实现与传统优化算法相匹配,甚至更优的性能表现。