混合保护准则下基于NC-OFDM的认知无线电系统功率分配

针对主用户采用OFDM通信体制,认知用户采用NC-OFDM通信体制,认知用户共享主用户授权频谱的工作场景,研究了认知无线电系统功率分配策略。提出依据主用户不同工作状态,采用不同的约束准则:对认知用户工作信道,引入功率泄漏干扰因子约束认知用户的发射功率,以限制对主用户工作信道的泄漏功率强度;对主用户工作信道,设置主用户速率损失上限,以确保主用户正常工作。功率分配算法以混合约束准则为基础,最大化认知无线电系统的传输速率。仿真结果表明,与干扰功率约束机制相比较,本算法能显著提升传输速率。     

认知无线电中一种有效的联合功率分配策略

文章在考虑主用户占用子信道概率情况的基础上,建立了认知系统的多区域模型,文章提出了适应于主用户是否存在的干扰避免策略。在满足认知用户约束的条件下,基于最大化认知系统传输速率,提出了各子信道集合以及不同集合内功率分配的联合优化方法,且该方法复杂度较低。     

OFDM认知无线电网络低复杂度功率分配算法

在正交频分复用认知无线电网络中,研究多个功率约束条件下的功率分配问题。认知用户功率约束条件分为两类:对主用户频段的干扰约束与认知用户总传输功率约束。以最大化认知用户速率为目标,构建一个多约束条件优化问题,得出最优功率分配算法,在此基础上,通过对约束条件加以分解,提出一种低复杂度的次优功率分配算法。仿真结果表明,最优算法可以取得最大的认知用户传输速率;提出的次优算法可以极小的性能损失,在复杂度上取得较大优势。     

基于时频资源分配的认知无线中继网络物理层安全研究

提出了一种在认知无线中继网络物理层安全意义下的最优时频资源分配方案。在该方案中,主用户通过次用户的协作进行通信;作为回馈,允许次用户接入该频段传输信息。在次用户网络中,选择两个最优次用户,一个用作协作转发,一个用作协作干扰,同时在保证次用户网络传输速率的条件下,通过寻求系统的最优带宽分配因子、时隙分配因子以及次用户的协作功率,来最大化主用户的安全容量。仿真结果表明,提出的方案切实可行,能够显著提高主用户的安全容量。     

协作认知无线网络中基于功率分配的安全波束成形

在协作认知网络中,针对次用户作为转发中继时主用户信息容易被窃听的问题,本文提出了一种基于功率分配的安全波束成形设计方法。首先,根据任意转发波束成形功率占比,以次用户的传输速率最大化为优化目标,构建安全波束成形设计联合优化问题。然后,将所述目标优化问题转换为凸优化问题;最后,通过一维搜索转发波束成形功率占比获得全局最优解,完成认知无线网络的安全波束成形设计。仿真分析表明,本文所提方法在保证主用户信息安全的同时可实现次用户的传输速率最大化。     

基于分簇和Stackelberg博弈的D2D资源分配策略

当前,车辆密集通信场景下存在通信资源利用率低、DUE(D2D user)用户通信质量差等问题。针对上述问题,提出了一种基于分簇和Stackelberg博弈的D2D(device to device)资源分配策略,以解决DUE用户功率分配、信道匹配问题。首先,基于每个信道内DUE用户之间干扰最小原则,该模型对所有DUE用户进行分簇;然后,对于CUE(cellular user)用户与DUE用户簇,构建一对多的Stackelberg主从博弈模型,通过复用链路干扰参数和簇内干扰参数的迭代更新,优化每个DUE用户的发射功率;最后,利用匈牙利算法实现DUE用户簇与CUE用户的最佳信道匹配,最大化DUE用户的容量和。仿真结果表明,与基于价格迭代、等功率分配和高能效干扰约束的几种功率分配算法相比,所提算法能有效提升DUE用户的总容量。     

不完全SIC下CR-NOMA系统的功率分配算法

在不完全连续干扰消除（SIC）条件下,对认知无线电-非正交多址混合系统中的次用户总传输速率进行研究,提出一种基于参数变换和KKT条件的功率分配算法。采用非正交多址方式使次用户接入授权信道,在主次用户服务质量、最大发射功率等约束条件下,通过参数变换对原约束条件进行改写设计新的优化问题,并利用KKT条件求解最优功率分配因子进而实现系统中次用户总传输速率的最大化。仿真结果表明,与CNPA算法和等功率分配算法相比,该算法可明显提高系统中次用户的总传输速率,并且对于不完全SIC具有更强的承受能力。     

认知中继网络功率分配的优化算法

本文研究了认知中继网络的功率分配策略。在基于AF(amplify-and-forward)和DF(decode-and-forward)中继模式下,考虑认知用户传输功率受限以及主用户干扰容限等因素,建立了认知中继网络吞吐量的非凸函数和凸函数优化模型;并利用拉格朗日乘子得到最优解。仿真结果表明,所提算法在认知用户传输功率受限以及主用户干扰容限下优化了认知中继网络的吞吐量。     

认知OFDM无线电系统基于公平度门限的资源分配

根据认知无线电的特点和正交频分复用(OFDM)的传输特性,提出了一种针对认知OFDM无线电系统的自适应资源分配算法。在传统的子载波分配过程中,具有优先权的用户将优先选择载波,但信道增益最大的载波并不一定会被其使用,这将导致载波利用效率下降。针对这一问题,该算法在载波分配过程中,通过公平度门限来决定载波分配的优先级,从而实现容量和公平度的折中。同时,在子载波和功率分配中使次用户对主用户的干扰功率限制在主用户可容忍的干扰极限内,保证了每个用户的通信要求。仿真结果表明,该算法在满足公平性的同时还提升了系统的容量。     

在认知中继网络中基于放大转发与最佳中继的最优功率分配算法

由于受认知无线电与中继通信技术的启发,提出了一种认知中继网络模型.该模型由源节点、目的节点、认知中继节点及主用户(primary user,PU)构成.认知中继节点以与PU共存的方式为源节点辅助传输信息到目的节点,只要保证其对PU通信造成的干扰在PU干扰门限值以下.假设源节点、目的节点和认知中继节点之间的瞬时信道边信息(channel side information,CSI)和认知中继节点到主用户之间的均值信道增益已知的前提下,研究该模型中的认知中继节点分别采用放大转发(amplify-and-forward,AF)和基于AF的中继选择(selection AF,S-AF)下的功率分配策略,该策略以最小化系统中断概率为目标,同时也满足认知中继节点的发射功率约束(包括总发射功率和个体发射功率约束)和对主用户的干扰功率约束.最后,通过数值仿真来验证推导出的功率分配策略.仿真结果表明:本文提出的最优功率分配策略,无论在AF,还是S-AF下,均能明显的改善系统的中断性能和平均吞吐量;同时在S-AF下最优分配策略可以得到更高的平均吞吐量,因此中断概率更小.     

D2D跨小区通信中人工噪声辅助时间反演的安全优化传输方案

针对终端直通（D2D）用户间通信在跨小区环境下被窃听的问题,提出了人工噪声辅助时间反演（TR）的反窃听安全传输方案。首先,在跨小区信道模型下对小区间干扰进行消除;其次,通过基站发送人工噪声辅助TR技术对窃听用户窃取信息能力进行恶化;最后,为了满足蜂窝用户服务质量的需求和系统遍历保密速率最大化,采用凸优化的功率控制分配方案最大化D2D用户发射功率。仿真实验分析说明,与人工噪声方案相比,该方法在信噪比（SNR）一样的情况下提高了0.8 b·s^-1·Hz^-1的可达保密速率,并且随着邻近小区分布数量的增加,所提方案对可达保密速率的提升效果明显。     

超密集网络中基于干扰协调的资源分配算法

超密集网络中,严重的小区间干扰制约了终端用户的数据速率,针对该问题,该文提出一种基于干扰协调的资源分配方案。该方案分为两个模块：第一模块基于毫微微接入点(Femtocell Access Points, FAPs)间的干扰程度,将干扰强的FAPs分到同一簇内,同簇内的FAPs共享频带资源,通过FAPs间的协作使不同簇之间实现频谱的复用;第二模块基于最大功率和最低速率的公平性准则进行最优功率分配,动态分配资源。仿真结果表明,该算法在超密集网络场景下能够有效控制FAPs间的干扰,最大化系统吞吐量。     

Optimal user scheduling and power control in multi-user cognitive broadcast systems

Cognitive radio systems should not only have the ability to sense and exploit "frequency spectrum holes",but also the ability to sense and utilize "spatial spectrum holes".In this paper,we consider the issue of maximizing the throughput of the cognitive systems by fully utilizing "spatial spectrum holes" brought in by multiple cognitive users,in the scenario where a pair of licensed users and a cognitive broadcast system share multiple spectrum bands.By exploiting the channel reciprocity under the premise that the licensed system adopts the time-division-duplexing (TDD) mode,we propose a more practical cognitive access scheme that can sense the interference at the licensed user caused by the cognitive transmitter,based on the existing feedback signals from the licensed user to the licensed base station.Taking both interferences from the licensed base station to the cognitive receiver and from the cognitive transmitter to the licensed user into consideration,we investigate the optimal user scheduling and power allocation scheme that can maximize the ergodic sum rate of the cognitive system.We show that scheduling the user whose channel gain to interference and noise ratio (CGINR) is the largest for each frequency band is optimal.We also derive the dynamic power allocation scheme meeting the three practical constraints,i.e.,the transmitter’s average transmission power constraint,the power amplifier’s instantaneous transmission power constraint,and the interference power constraint at the licensed user.The result shows that in different coherent time intervals and different frequency bands,the power allocation has a multi-level waterfilling structure.Theoretical analysis shows that the strategy scheduling user with the largest CGINR introduces significant performance improvement compared with the traditional strategy scheduling user with the largest channel gain to noise ratio (CGNR).We also illustrate the impact of power constraints and the number of users on system performance by simulation.     

两类多用户MIMO线性预编码的功率分配*

将多用户MIMO线性预编码分为干扰消除和干扰抑制两类,针对干扰消除中的块对角化（block diagonalization,BD）迫零算法,讨论了经典注水功率分配,提出一种信噪比控制功率分配方案。该方案可使系统各子流接收信噪比相同,各个用户的误码性能一致,也可控制用户之间的任意信噪比比例;研究了干扰抑制类预编码的统一功率分配方案,提出一种针对存在干扰系统的适用于相关信道的迭代注水算法。该算法引入经典注水的思想,将干扰和噪声一并考虑。仿真结果表明,该算法在相关信道下使系统和容量获得了明显提高。     

一种双信道协作中继的认知网络功率分配算法

针对认知无线网络主、次用户的互相干扰对网络中断性能以及系统传输效率的影响进行了研究,采用一种双信道协作中继的传输方案来减少干扰,并提出一种基于中断概率的最优功率分配方案来改善中断性能和传输效率。在该传输方案中,主、次系统通过对接收的主信号和复合信号进行处理,采用连续的干扰解码和消除得到去干扰信号。该功率分配方案在保障主系统中断性能的前提下,提出次系统中断概率的优化方程,通过关联功率分配因子来实现最大化次系统吞吐量。实验结果表明,该算法在改善中断性能和系统吞吐量方面具有较好的效果。     

Data traffic scheduling algorithm for multiuser OFDM system with adaptive modulation considering fairness among users

Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) is regarded as a very promising digital modulation technique for achieving high rate transmission. However, the increasing number of wireless data users and the deployment of broadband wireless networks have brought about issues of fairness among users and system throughput. In this paper, we propose an efficient scheduling algorithm to maximize system throughput while providing a level of fairness among users for non-real-time data traffic in the downlink of a multiuser OFDM system. We establish a practical scheduling procedure to implement our scheme considering fairness among users and also formulate the resource allocation problem for rate, power, and subcarrier allocation as an integer program that maximizes system throughput. Next, we present a computationally efficient heuristic algorithm for a problem based on the Lagrangian relaxation procedure. Through the computing simulation, we show that the proposed scheme performs better than other schemes in terms of both system throughput and fairness among users.     

异构网络中基于用户划分的资源分配与功率控制方案

部署异构网络是提高移动通信系统容量至关重要的举措。然而宏基站的高发射功率会使得微蜂窝边缘用户受到严重的干扰;同时,微蜂窝周围的宏蜂窝用户由于靠近微基站将同样受到其所造成的干扰,因此这些用户应该受到保护。通过研究异构网络下行传输中的资源分配与功率控制策略,提出了一种基于用户划分的资源分配与功率控制方案。首先根据用户的信干噪比对用户进行分类,同时为受干扰严重的边缘用户划分保护频带。此外,通过动态地调整每个基站在保护频带上的传输功率,在不过度牺牲系统性能情况下减轻边缘用户的干扰。仿真结果表明,与传统方案相比,该方案能够有效抑制宏蜂窝和微蜂窝边缘用户的干扰并提高整个系统的吞吐量。