多IRS辅助的NOMA URLLC系统性能优化

工业自动化等新型无线通信场景具有严格的低时延性和高可靠性需求，在网络中联合使用智能反射面(IRS)、非正交多址接入(NOMA)以及超可靠低时延通信(URLLC)技术能支持海量终端接入，并提供更低的通信时延、更高的可靠性，以及更高的吞吐量性能。考虑多IRS辅助的NOMA URLLC系统在多个用户被划分为多个簇的情况下，用户簇和IRS如何最佳配对和通信资源如何优化的问题，研究了联合优化用户发射功率分配、IRS反射波束成型以及用户簇IRS配对决策问题，最大化用户的吞吐量之和。为解决所考虑的非凸优化问题，提出一种基于交替迭代算法，通过巧妙地引入松弛变量，并采用半正定松弛方法，高效求解功率分配优化、IRS反射波束成型优化以及用户簇IRS配对决策优化三个子问题。仿真结果表明，所提算法能显著提高系统吞吐量，并且显示了用户簇IRS配对决策优化的必要性与有效性。     

双IRS辅助的NOMA无线携能通信网络优化

无线携能传输（simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT）能够有效解决通信终端的能源受限问题,而智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）能够辅助增强SWIPT的效率。为了克服单个IRS覆盖范围有限的缺点,以及进一步提高SWIPT的时间和频谱资源利用率,考虑了一个双IRS辅助基于非正交多址接入技术（non-orthogonal multiple access,NOMA）的无线携能通信系统,其中发送端的波束成形矢量、每个IRS的相移以及接收端的功率分割系数将进行联合优化以最大化系统的最小用户速率。为解决上述有着高度耦合优化变量的非凸优化问题,提出一个基于半正定松弛技术（semidefinite relaxation,SDR）和连续凸逼近技术（successive convex approximation,SCA）的交替优化（alternative optimization,AO）算法来高效求解该问题。仿真结果表明,双IRS辅助的系统比传统的单IRS辅助的系统能够实现更高的最小速率,揭示了部署双IRS的优异性、所提算法的有效性以及联合优化IRS相移及功率分割系数在提升用户速率性能方面的重要性。     

基于DRL的主动RIS安全无线通信优化方法

针对可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)辅助的安全无线通信系统在保密率优化问题中存在的信道空间连续变化、传统数学优化方法难以逼近最优解等问题，提出一种基于深度强化学习的SEC-DDPG(security deep deterministic policy gradient)算法。通过将RIS通信系统建模为连续变化空间中的马尔可夫决策过程，联合优化传输波束赋形和反射波束赋形达到最大化用户保密率的目的。仿真实验结果显示，在不同的传输功率及反射单元数量下，SEC-DDPG算法在主动和被动RIS系统中得到的最优保密率均比传统的交替优化算法有15%～20%的提升。研究结果表明，主动RIS场景下的安全性要优于被动RIS,与交替优化算法相比，SEC-DDPG算法能显著提高安全无线通信系统的用户保密率且具有鲁棒性，接近系统的最佳保密性能。     

MIMO系统中的自适应比例公平调度算法研究

在MIMO系统中,通过在每个时隙选择信道条件最好的用户进行通信,可以利用无线通信系统的多用户分集大大提高系统吞吐量,但该方法存在公平性差的缺点。主要关注应用机会波束形成的MIMO系统的公平性。提出了一种自适应比例公平调度算法来提高长时间处于较差信道条件下的用户的吞吐量,从而提高系统的公平性。在每个时隙,基站监测每个用户的实时请求速率和过去一段时间内的平均请求速率,并根据这两个速率来调整算法中的自适应参数。提出的算法较好地获得了系统吞吐量和公平性的折中,仿真实验结果也表明了算法的有效性。     

无线携能通信系统中基于人工噪声的波束成形算法研究

在存在多天线窃听者的情况下,研究了无线携能通信系统的物理层安全传输问题。传统上,人工噪声方案是一种保证物理层安全通信的有效策略。因此,提出了一种人工噪声辅助的波束成形算法,以提高信息与能量联合传输的安全性。该算法在满足多项约束（接收端能量采集门限、信息泄漏控制指标和发送功率）的基础上,通过优化波束成形预编码矩阵和人工噪声实现无线携能通信系统的物理层安全通信。在数学上该算法是一个非凸优化问题,不易求解。为此,首先引入最小均方误差接收算法和连续凸近似方法将其转换为凸的二阶锥规划子问题,然后对该凸问题进行迭代求解。仿真结果表明,该算法能够在保证窃听者无法解码信息的同时,实现信息和能量的联合传输,并且算法收敛速度快。     

MIMO系统中基于微时隙波束选择的机会波束形成性能仿真

文章研究了可以获得MIMO系统慢衰落信道中下行链路多用户分集增益和复用增益的机会波束形成（OBF）技术,并将其扩展到接收端多天线的情况下,发射端采用基于微时隙的波束选择技术进一步提高系统容量。每个微时隙基站利用随机产生的酉矩阵将M个数据子流承载在M个随机波束上进行发送,根据每个用户的反馈信干噪比机会地决定接收用户。最后系统选择使其容量最大的正交酉矩阵发送数据,并用注水算法进行功率分配进一步提高系统吞吐量。文中提出方法的优点在于,在接收端多天线的情况下系统通过波束选择技术进一步提高系统吞吐量。     

Internet无线接入网络中应用智能天线的多址协议及性能分析

该文研究将智能天线应用于Internet无线接入网络的中心接入点(CAP)。提出了基于轮询的自适应波束形成多址接入协议(PB-ABFMA)．该协议中,CAP接收或发送数据分组前,由CAP引导用户节点发送训练序列,CAP的智能天线据此计算出与用户节点对应的权矢量．CAP以轮询及动态TDMA方式为各节点安排发送时隙。采用微时隙为处于空闲状态的节点保持连接以降低时延．设计了一种简单有效的竞争接入算法,保证新用户能快速接入信道．针对Internet中主要的“请求一回应”(request-reply)式业务,分析了协议的信道利用率与平均“请求一回应”时延．结果表明,PB-ABFMA协议能有效支持智能天线应用并具有较高的信道利用率与良好的时延性能。     

基于有限反馈机会波束的无线传感器网络

无线传感器网络中的传感器要把被监测的数据有效地传输到远端的收集器,且其节点的能量有限,为了提高衰落无线信道中无线传感器网络通信的有效性,提出基于有限反馈机会波束的无线传感器网络,基站设置多天线,传感器节点设置单天线,构成MISO系统,在每一时隙基站选择处于峰值状态的传感器节点进行通信。设置反馈门限,当传感器节点的接收信干噪比大于反馈门限时,对信干噪比进行量化,再将量化电平反馈给基站;否则,无需进行量化和反馈。以吞吐量最大化为原则设定最佳反馈门限和量化电平,在瑞利块衰落信道中对系统进行仿真,结果表明:随着节点数的增加,该系统的反馈数可降至传统模拟反馈的1%以下,大大降低了反馈量,提高了系统的效率和节点能量利用率。     

吞吐量最大化的二维无线能量传输算法

针对无线网络中节点能量的局限性,提出了一种网络吞吐量最大化的二维无线能量传输优化算法。根据各节点捕获能量的时域分布,依次从节点维度和时间维度进行节点间的能量分配和传输。根据两节点间的高斯双工信道模型,建立基于能量传输的网络吞吐量模型。引入节点维度和时间维度的能量传输效率,建立了能量传输解析模型,并提出二维无线能量传输算法,实现了网络吞吐量最大化。实验结果表明,该算法能有效地优化网络节点能量分配,提高网络的总吞吐量。     

理想毫米波信道条件下低复杂度的混合波束成形

在基站和用户均采用多天线的混合波束成形架构、下行链路信道为理想毫米波信道的系统下,针对总频谱效率最大问题,提出了一种低复杂度的混合波束成形算法。该方案采用分步的方式,首先进行基站端和用户端的模拟波束成形矩阵的分别求解,在得到模拟波束成形矩阵的基础上得到等效的基带信道,然后利用块对角化数字波束成形算法求解数字波束成形矩阵。仿真结果表明,相比于其他方案,该方案在复杂度较低的同时,也提升了系统的总频谱效率。     

基于多IRS辅助的MU-MISO系统安全通信方案

在无线通信系统中,智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）可以调控反射单元的相移来反射信号,用于增强用户信号并抑制窃听者信号,解决基站和用户之间的安全通信问题。针对该问题,以系统加权和保密速率最大化为目标提出一种多IRS辅助多用户多输入单输出（multi user-multiple input single output,MU-MISO）系统的安全通信方案。该方案首先将最大化加权和保密速率问题分解为发射波束形成和人工噪声向量优化、多IRS相位矩阵优化的两个子问题;其次,采用半定松弛、引用文献定理、辅助变量替换、一阶泰勒近似等方法,将每个子问题转换为简单凸问题进行求解;最后,基于交替优化算法依次求解两个凸优化子问题。数值仿真结果表明,与另外三个方案相比,所提方案可以有效增强系统的安全通信性能,并表明了多IRS部署比单个IRS可以实现更好的系统安全性。     

Massive MIMO 下行系统能效资源分配算法

摘 要: 针对无线通信网耗能造成二氧化碳排放量和运营成本日益增加的问题,提出了一种下行大规模天线系统能效最优的资源分配算法。算法在基站端采用最大比合并(MRT)的预编码情况下,考虑各用户最小数据速率、最大发射功率和可容忍的干扰水平约束条件下,以最大化系统能效下界为准则建立非凸优化模型。首先采用一种迭代算法确定每个用户的带宽分配,然后根据分数规划的性质,将能效优化问题的分数形式转化为减式形式,进而利用凸优化方法求解基站端最优的发射天线数和发射功率来获得最优能效。仿真结果表明,所提算法能以较小的迭代次数收敛到最大能效值,并且有较好的系统频谱效率性能,同时算法复杂度得到了显著降低。     

LTE-A系统中基于QoE能效的无线资源分配算法

针对无线通信网络能耗日益增加与用户体验质量(quality of experience,QoE)难以得到保证的问题,提出一种LTE-A系统基于QoE能效的资源分配算法。首先,给出联合优化QoE和能效的数学模型,特别的考虑了用户最小QoE要求;其次,根据约束条件提出了一种迭代算法进行用户资源块(resource block,RB)分配,然后利用分数规划的性质并采用凸优化方法求得最优的发射功率来优化目标函数。仿真结果表明,相较现有基于能效的资源分配算法,该算法在提高系统性能的同时有效的保证了用户QoE。     

最小化具有无线携能通信的全双工中继系统发射功率和

考虑在无线网络中采用信息与能量同步传输来提高无线中继系统的性能,提出了基于无线射频网络中采用无线携能通信（SWIPT）技术的具有自能量回收的双向传输全双工中继系统。SWIPT应用在双向全双工中继系统中是一个新的尝试,其中能量受限的目的节点使用从中继和环路信道捕获的能量来发送反馈信息,并给出了全双工中继系统工作的逻辑结构和能量受限的目的节点的物理结构。然后,以最小化系统发射功率和作为优化目标来描述系统的性能,采用功率分配方案进行信息解码和能量捕获,应用半定规划、秩松弛和拉格朗日方法将原始非凸优化方程转化为可解凸优化问题并求解,且联合优化了中继发射功率、发射波束成形向量和功率分配比率。最后,实验仿真对比了所提的新系统与传统双向传输中继系统,结果验证了利用自能量回收不仅可以消除自干扰,而且可以显著优化系统发射功率和,且由于SWIPT技术与全双工中继系统的结合,使得所提出的系统比传统的双向传输系统具有更高的性能增益。     

Joint base station activation,user admission control and beamforming in downlink green networks

Consider a multicell downlink network, where the base stations (BSs) in different cells cooperate in the precoder level, while those in the same cell are coordinated for joint processing (JP). To achieve green communication, we optimize the network power consumption under some quality-of-service (QoS) constraints. Different from the conventional approaches based on BS activation and beamforming, we further integrate user admission control into network management, and thus minimize the power consumption by jointly optimizing the active BSs, the admissible users and the transmit beamformers. This strategy has two advantages. First, it ensures that the network still works even when some users cannot achieve the QoS requirements. Second, it helps select a subset of users whose QoS requirements can be satisfied with relatively low power cost, thereby improving the power efficiency. However, this problem is challenging due to the mixed-integer programming. To pursue some efficient approximate solution, we first reformulate it as a convex sparse optimization problem and then develop a distributed algorithm to iteratively solve the problem, utilizing the alternating direction method of multipliers (ADMM). The proposed algorithm has very low complexity since each step can be computed in closed form. Its efficacy and efficiency are demonstrated by numerical simulations.     

智能反射面辅助无人机的物理层安全传输方案

在无线通信系统中,信息发送端和接收端之间的通信链路易受到建筑物的遮挡和非法者的主动窃听。利用无人机（unmanned aerial vehicle,UAV） 灵活的移动性以及智能反射面（intelligent reflective surface,IRS） 在无线环境中智能可控特性,提出一种智能反射面辅助无人机的物理层安全传输方案,以最大化系统平均保密率。该方案首先采用块坐标下降法将最大化系统平均保密率问题分解为UAV-IRS飞行轨迹优化、IRS相移优化以及系统传输功率优化三个子问题。其次,通过引入松弛变量、相位对齐以及逐次凸逼近方法将每个子问题转换为凸优化问题。最后,再运用交替优化方法逐次求解三个凸优化问题。数值仿真结果表明,系统平均保密率与源节点发射功率、UAV-IRS飞行位置和高度、IRS反射元件数量等因素有关。并且与另外两个基准方案相比,所提的方案能有效地提高系统的平均保密率,并且具有较好的收敛性。     

一种基于混合NOMA的IRS-MEC系统能量效率优化方案

在移动边缘计算系统（MEC）中结合智能反射面（IRS）和资源分配策略以提高系统能量效率是当前国内外研究的热点。基于混合非正交多址（NOMA）传输模式,通过对用户的本地运算频率、传输功率、传输时间和智能反射面离散相移的联合优化,实现智能反射面辅助的移动边缘计算系统能量效率最大化。由于优化过程涉及难以求解的非凸分式规划问题,提出了Dinkelbach-SCA的两步迭代算法：首先利用Dinkelbach方法将初始问题转换成易于求解的形式,通过分离变量对智能反射面离散相移进行优化;其次为了解耦传输功率与时间之间的耦合关系,引入辅助变量,并结合逐次凸逼近（SCA）方法将非凸问题转换成凸问题,求出优化解。仿真结果表明采用的系统方案的能量效率优于其他对比方案,并发现系统的能量效率随用户2的最小计算数据量减少而提升。     

Robust beamforming and artificial noise design in interference networks with wireless information and power transfer

In this paper, the robust beamforming and artificial noise design is investigated in two-user interference networks with wireless information and power transfer. Specifically, we focus on the secure communication of the two pairs in the presence of an energy receiver (ER) which acts as the potential eavesdropper and intends to wiretap the confidential message transmitted to one of the information receivers (IRs). With only imperfect eavesdropper’s channel state information (ECSI) at the transmitters, our goal is to minimize the total transmit power, while guaranteeing the worst-case secrecy rate requirement at the wiretapped IR, the signal-to-interference-plus-noise ratio requirement at the wiretap-free IR and the energy harvesting requirement at the ER. In particular, we first model the imperfect ECSI in the sense of ellipsoidal uncertainties. Then, our design goal can be further reformulated as a two-stage optimization problem. With the help of rank relaxation and one-dimensional line search, the considered two-stage problem can be solved efficiently. Simulation results verify the effectiveness of the proposed design in different scenarios.     

D2D通信网络中一种基于时间反演的无线资源优化机制

针对D2D(Device-to-Device)异构无线通信网络中D2D用户和蜂窝用户之间的干扰问题,提出一种基于时间反演的无线资源优化机制。该机制包括两个步骤:1)在上行传输系统中结合时间反演镜技术实现干扰消除,即对每个用户执行信道签名,提取有用信号,剔除干扰,获取系统用户信干噪比;2)根据用户信干噪比,采用功率控制算法并结合凸优化理论来调整用户的发射功率,以最大系统吞吐量为优化目标。仿真结果表明,该机制有效地抑制了D2D异构无线通信网络中蜂窝用户和D2D用户的相互干扰,提升了系统容量,同时满足了用户对通信可靠性的需求,保证了用户能够获得更高的QoS(Quality of Service)。     

基于信息能量同传的异构小蜂窝网络能效优化

研究无线信息和能量协同传输(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)异构小蜂窝网络的能效优化问题。保证小蜂窝用户和宏用户通信质量、小蜂窝用户能量采集和小蜂窝基站传输功率等约束下,为实现小蜂窝系统下行能效的最大化,对小蜂窝基站发射功率和小蜂窝用户端功率分流系数进行联合优化。该问题属于非凸优化问题,通过变量替换对原问题作等价转换,然后采用基于拉格朗日乘子的次梯度算法求解。计算机仿真结果表明,该联合优化算法简单有效。