无人机辅助的非正交多址反向散射通信系统max-min速率优化算法

无人机(UAV)、非正交多址(NOMA)和反向散射通信(BC)相结合,可以满足热点地区高容量需求,提高通信质量。该文提出一种无人机辅助的NOMA反向散射通信系统最小速率最大化资源分配算法。考虑无人机发射功率、能量收集、反射系数、传输速率以及连续干扰消除(SIC)解码顺序约束,建立基于系统最小速率最大化的资源分配模型。首先利用块坐标下降将原问题分解为无人机发射功率优化、反射系数优化和无人机位置与SIC解码顺序联合优化3个子问题,然后使用反证法给出无人机最优发射功率,再用变量替换法和连续凸逼近将剩余子问题进一步转化为凸优化问题进行求解。仿真结果表明,所提算法在系统和速率与用户公平性之间具有较好折中。     

可重构智能表面辅助的非正交多址接入网络鲁棒能量效率资源分配算法

为提高非正交多址接入(NOMA)网络的鲁棒性和系统能效(EE),考虑了不完美信道状态信息,该文提出一种可重构智能表面(RIS)辅助的NOMA网络鲁棒能效最大资源分配算法。考虑用户信干噪比(SINR)中断概率约束、基站的最大发射功率约束以及连续相移约束,建立了一个非线性的能效最大化资源分配模型。用Dinkelbach方法将分式形式的目标函数转换为线性的参数相减的形式,利用S-procedure方法将含有信道不确定性的SINR中断概率约束转换成确定性形式,利用交替优化算法将多变量耦合的非凸优化问题分解成多个凸优化子问题,最后用CVX对分解出的子问题进行求解。仿真结果表明,在EE方面,所提算法比无可重构智能表面(RIS)算法提高了7.4%。在SINR中断概率方面,所提算法比非鲁棒算法降低了85.5%。     

基于非正交多址接入系统的多用户分组优化算法

用户分组算法作为非正交多址接入(NOMA)的关键部分,对系统吞吐量和用户公平性具有重要影响。当用户数量和可用的资源增加时,用户分组的最佳调度将变得不可行,该文提出一种子带间多用户分组优化算法。该算法首先根据用户信道增益差异和子带复用用户数限制条件进行多用户初始分组处理,减小用户搜索空间,然后逐步完成初始分组用户间的优化组合,以几何平均用户吞吐量最大为用户分组准则,进一步提升小区边缘用户的吞吐量。仿真结果表明,所提算法与传统的用户分组算法相比,系统总吞吐量和几何平均用户吞吐量性能提升均超过3%。     

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。     

基于非正交多址接入中继通信系统的功率优化

针对基于非正交多址接入(NOMA)技术的中继通信系统,在兼顾系统性能与计算复杂度的基础上,该文提出一种结合统计信道信息(S-CSI)和瞬时信道信息(I-CSI)的混合功率分配策略(H-PAS)来有效实现上述折中。仿真结果表明,NOMA方案在H-PAS策略下,一方面比单纯利用S-CSI时的传统正交多址接入技术具有更高的频谱效率;另一方面在和速率差别不大的情况下,又比单纯利用I-CSI时的NOMA方案具有更低的信令开销和计算复杂度。     

无线供电混合多址接入网络的最优能效资源分配研究

在能量受限的通信系统中，能量效率是衡量系统性能的关键指标.本文研究由一个基站和多个分簇用户组成的无线供电混合非正交多址接入系统.在该网络中，基站通过无线能量传输方式给用户供能，用户则利用收集到的能量向基站传输各自的信息.为降低基站的接收解码复杂度，用户采用分簇的方式进行信息传输：簇间用户的信息传输采用时分多址方式，而簇内用户的信息传输采用非正交多址方式.通过联合分配能量传输与信息传输的时间长度以及控制基站和用户的发射功率来实现网络能量效率的最大化.由于涉及的优化问题是非凸的，本文先通过寻找问题最优解的结构，然后根据分式规划理论，提出了一种新的迭代资源分配算法来求解该问题.仿真结果表明，与"吞吐量最大化策略"和 "固定时间分配策略"两种基准策略相比，所提出的算法显著提高了网络的能量效率.     

非正交多址接入系统中基于受限马尔科夫决策过程的网络切片虚拟资源分配算法

针对无线接入网络切片虚拟资源分配优化问题,该文提出基于受限马尔可夫决策过程(CMDP)的网络切片自适应虚拟资源分配算法。首先,该算法在非正交多址接入(NOMA)系统中以用户中断概率和切片队列积压为约束,切片的总速率作为回报,运用受限马尔可夫决策过程理论构建资源自适应问题的动态优化模型;其次定义后决策状态,规避最优值函数中的期望运算;进一步地,针对马尔科夫决策过程(MDP)的“维度灾难”问题,基于近似动态规划理论,定义关于分配行为的基函数,替代决策后状态空间,减少计算维度;最后设计了一种自适应虚拟资源分配算法,通过与外部环境的不断交互学习,动态调整资源分配策略,优化切片性能。仿真结果表明,该算法可以较好地提高系统的性能,满足切片的服务需求。     

非正交多址接入下行链路用户匹配与功率优化算法

该文针对应用非正交多址接入(NOMA)技术的多输入多输出(MIMO)下行通信系统,在考虑误差传播进行理论分析的基础上,提出一种基于距离和空间相关度的用户匹配准则,并对基站的发射功率分配进行优化。仿真结果表明,所提方法能够在提高系统可容纳用户数的同时保证好的系统的和速率性能。     

非正交多址接入无线能量采集协作系统

近年,非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术作为一种应用于5G无线网络的多址接入技术,引起了人们的广泛关注。为了提高NOMA技术的频谱效率、覆盖范围和抗噪性能,并降低系统的能耗,设计了一种基于正交索引调制多址接入(quadrature index modulation multiple access,QIMMA)技术的无线携能(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)协作网络上行NOMA传输系统,记为协作QIMMA-SWIPT。具体来说,多个远端用户组成一个QIMMA系统,然后通过协作中继的译码转发拓展系统的覆盖范围,并在中继端采用SWIPT技术以便信息在译码的同时进行能量的采集,降低系统的能耗。详细推导了QIMMA-SWIPT系统平均误码率的理论上界,并在频谱效率一定的情况下通过模拟仿真对比分析,得出协作QIMMA-SWIPT系统的误码率性能优于协作IMMA-SWIPT和SCMA-SWIPT系统的结论。此外,深入研究了功率切割因子和信源到中继的距离对系统误码性能的影响。     

基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源分配算法

在支持车与车直接通信(V2V)的非正交多址接入(NOMA)蜂窝网络场景下,针对V2V用户与蜂窝用户的干扰以及NOMA准则下的功率分配问题,该文提出一种基于能效的动态资源分配算法。该算法首先为了保证V2V用户的时延及可靠性同时满足蜂窝用户的速率需求,联合考虑子信道调度、功率分配和拥塞控制,建立了最大化系统能效的随机优化模型。其次,利用李雅普诺夫随机优化方法,通过控制可接入数据量保证队列稳定性以避免网络拥塞,并根据实时网络负载状态动态地进行资源调度,设计一种次优化子信道匹配算法获得用户调度方案,进一步,利用凸优化理论和拉格朗日对偶分解方法得到功率分配策略。最后,仿真结果表明,该文算法可以满足不同用户的服务质量(QoS)需求,并在保证网络稳定性前提下提高系统能效。

     

基于非正交多址接入的移动边缘计算安全节能联合资源分配

为提高基于非正交多址接入(NOMA)的移动边缘计算(MEC)系统中计算任务部分卸载时的安全性,该文在存在窃听者情况下研究MEC网络的物理层安全,采用保密中断概率来衡量计算卸载的保密性能,考虑发射功率约束、本地任务计算约束和保密中断概率约束,同时引入能耗权重因子以平衡传输能耗和计算能耗,最终实现系统能耗加权和最小。在满足两个用户优先级情况下,为降低系统开销,提出一种联合任务卸载和资源分配机制,通过基于二分搜索的迭代优化算法寻求问题变换后的最优解,并获得最优的任务卸载和功率分配。仿真结果表明,所提算法可有效降低系统能耗。     

多用户认知非正交多址接入系统中断性能分析及功率分配算法

非正交多址接入(NOMA)是5G网络关键候选技术之一,其与认知无线电(CR)技术相结合形成系统(CR-NOMA),能够实现更高的频谱效率及更大的吞吐量。该文将直传与中继协同传输(CDRT)方案引入多用户CR-NOMA系统,其中CDRT表示次级源(SS)直接与近端次级用户通信,而仅通过中继(R)与多个远端次级用户通信。在非理想自干扰消除和全双工(FD)中继情况下,推导了每个NOMA用户中断概率(OP)的精确闭式表达。此外,在该系统模型下分析SS, R和用户的收益最优化问题,提出一种基于收益的两阶段迭代功率分配算法。仿真结果显示,在高信噪比(30 dB)条件下,与随机功率分配及平均功率分配方案相比,该文所提算法的用户和速率、SS总收益、R总收益分别可最高提升13%, 56%及26%。蒙特卡罗仿真验证了理论分析与实验结果的一致性。     

认知无线电非正交多址接入随机网络物理层安全性能分析

该文针对干扰源以及窃听节点均随机分布的通信场景,分析了认知无线电启发式非正交多址接入(CR-NOMA)网络中次用户通信对的安全通信性能。采用随机几何理论,将窃听节点和干扰节点建模为服从特定分布的齐次泊松点过程(PPP)。首先,在保证主用户通信对通信可靠性的前提下,得到了发端设定的功率分配系数,进一步得到了次用户通信对的连接中断概率和安全中断概率的闭式表达式。随后,得到了功率分配系数随主用户可靠性能约束的变化规律。最后,研究了次用户对的中断概率随着窃听节点密度、发端发送功率的变化情况,结果表明干扰信号的增强在降低网络可靠性能的同时,换来了安全性能的提高。仿真结果验证了理论分析的正确性。

     

基于连续凸逼近的协作式非正交多址接入联合无线携能通信的能效优化方案

在传统的非正交多址(NOMA)系统中,通常将更多的功率分配给边缘用户以此来保证其通信质量,系统公平性以牺牲系统容量为代价。基于协作通信的NOMA系统虽可解决上述问题,但在协作阶段中心用户需承担中继的作用,这种方式必将给中心用户带来一定的负担。为了兼顾系统容量和公平性,该文提出一种基于协作通信和无线携能通信(SWIPT)的新型资源分配方案,该方案在满足边缘用户通信质量情况下,使用能量收集设备完成能量收集,通过连续凸逼近(SCA)求解目标问题最大化系统能效。仿真结果表明,与传统NOMA和协作式非正交多址接入系统(CNOMA)相比,CNOMA-SWIPT系统的能量效率得到了较大的提高,在基站最大发射功率为30 dBm时相比NOMA系统能达到60.8%的增益,相比CNOMA系统能达到比CNOMA系统高出约11.5%的增益,更符合绿色通信的发展理念。     

去蜂窝大规模多输入多输出非正交多址系统中基于量子菌群优化的接入点选择方案

去蜂窝大规模多输入多输出非正交多址(MIMO-NOMA)系统的接入点(AP)选择,对有效降低系统的回程链路开销、提高用户的下行可达速率影响较大。该文针对AP选择的去蜂窝大规模MIMO-NOMA系统下行链路建立了用户平均速率的表达式;在此基础上,提出了基于量子菌群优化(QBFO)的AP选择方案,将AP与用户的连接关系以量子比特的形式编码,利用自适应量子旋转门模拟细菌趋化,实现细菌位置更新,通过对量子细菌种群进行测量,获得AP与用户的选择解集,并引入驱散操作避免算法陷入局部最优。实验结果表明,所提方案能够在降低回程链路开销的同时显著提高用户的下行平均速率,相较于基于接收功率和基于信道估计均方误差的AP选择方案,该文所提方案在降低用户间干扰、提高系统总吞吐量方面表现更优。     

异构蜂窝网络中基于能效的非正交多址接入下行功率分配算法

该文针对应用非正交多址接入(NOMA)技术的异构蜂窝网络,在考虑层间层内干扰的情况下,提出一种能效最大化的功率分配算法。该算法主要包括两部分,一部分为子信道内用户功率分配因子的求解,主要利用差分优化的方法,迭代求解。另一部分为子信道间的功率分配,主要利用凹凸程序法将原有的非凸问题简化为可解的凸问题,最后利用拉格朗日求解法得出功率最优解。仿真结果表明该算法有良好的迭代性,且新算法表明利用NOMA技术得到的系统能效较利用正交技术得到的系统能效提高了至少44%以上。