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。     

一种基于比例公平的多跳OFDMA系统资源分配算法

为解决多跳OFDMA系统的资源分配问题,本文提出一种基于比例公平的资源分配算法,该算法将一个联合优化的问题分解为两个步骤,首先在等功率分配的条件下求出最优的子载波分配以及中继节点选择方案,然后再根据注水定理进行功率分配,以提高系统的性能.仿真结果表明,该算法能够在保障不同用户间公平性的条件下,有效地提高系统的容量.     

基于K-臂赌博机的多无人机空地网络动态资源分配方法

针对配置大规模MIMO的多无人机空地网络中的动态资源分配问题,从最大化系统吞吐量的角度出发,该文提出一种基于K-臂赌博机的强化学习算法联合优化多个无人机的用户选择与功率分配策略。首先根据地理位置对用户进行分簇,利用簇中心节点规划无人机飞行路径;其次在不考虑无人机之间端到端通信的情况下,将多无人机资源分配问题转化为相互独立的多个智能体强化学习问题;最后提出分幕式多智能体多状态K-臂赌博机算法来实现用户选择与功率分配的联合优化。通过将无人机每个时刻的位置索引定义为状态空间,从而使得无人机可动态适配自身位置及信道的动态变化。仿真结果表明,所提方案可根据环境状态变化自主智能调整资源分配策略,相比于已有方案能有效提升系统总吞吐量。     

面向用户体验的多小区混合非正交多址接入网络资源分配方法

该文研究了多小区混合非正交多址接入(MC-hybrid NOMA)网络的资源分配.为满足异构用户的服务体验,以最大化全网综合平均意见评分(MOS)累加和为目标,考虑基站选择、信道接入和功率资源分配的联合优化问题,该文提出一种用户、基站和信道3方的2阶段转移匹配算法,并根据用户MOS进行子信道功率优化.仿真结果表明所提多小区混合NOMA网络资源分配方案能有效提升全网用户服务体验和公平性.     

基于EIRP最优的智能天线阵赋型算法研究

在实际天线阵列中,由于互耦的影响会使得单天线阵元辐射方向图畸变,导致传统的波束赋形算法性能恶化甚至失效。针对这个问题,文中提出了基于等效全向功率约束条件的粒子群算法,避免了传统的波束赋形算法的失效,提升了系统的等效全向功率。同时,为了减弱干扰方向的影响,文中进一步提出了零陷生成方案。仿真结果显示本文提出的算法不仅能够提升波束的等效全向功率,而且可以有效地生成干扰方向的零陷。     

OFDM认知无线电系统中分布式资源分配

针对多用户的OFDM认知无线电系统,提出了一种适合于混合业务的分布式资源分配新算法.该算法以最大化系统容量为目标,将资源分配问题建模为非凸优化问题,并通过拉格朗日对偶理论将原问题分解为若干个独立的子问题,通过对子问题的求解可以获得最优的子载波分配和功率分配.同时,根据认知用户业务分组中不同的业务类型授予其不同的权重因子,确保资源分配结果能够满足各认知用户的QoS.仿真结果表明,该算法不仅提高了系统容量,而且还保证了资源分配的公平性和用户的QoS,且算法复杂度不高.     

基于博弈论的二次博弈波束成形算法

针对波束成形算法中,用户的信号方向估计值和用户之间的功率分配存在着相互矛盾,本文提出了一种基于博弈论的二次博弈波束成形算法,构建了波束成形博弈算法数学模型,首先在第一次博弈的时候,将波束成形算法中的信号方向和功率分配映射为博弈论数学模型中的局中人,将其建模为函数的极大极小值求解问题,先求解出信号方向;然后在第二次博弈的时候,将不同用户的功率分配过程描述为一个多用户的博弈过程,设计了功率分配更新算法,通过数学推导论证了纳什平衡点的存在性和唯一性。最后在仿真中,与传统最大信噪比算法进行比较。结果表明该文算法的性能要优于最大信噪比算法,并且讨论了不同参数对该文算法的影响。     

面向用户体验的多小区混合非正交多址接入网络资源分配方法

该文研究了多小区混合非正交多址接入(MC-hybrid NOMA)网络的资源分配。为满足异构用户的服务体验,以最大化全网综合平均意见评分(MOS)累加和为目标,考虑基站选择、信道接入和功率资源分配的联合优化问题,该文提出一种用户、基站和信道3方的2阶段转移匹配算法,并根据用户MOS进行子信道功率优化。仿真结果表明所提多小区混合NOMA网络资源分配方案能有效提升全网用户服务体验和公平性。     

多波束小基站协作通信的资源分配和位置规划

针对小基站加载多波束阵列天线后协作提供通信覆盖的资源分配与位置规划问题,建立了以最小化基站总功耗以及基站间负载均衡为目标函数的多目标混合整数非凸优化模型;给出了一种迭代优化算法,将问题分为用户关联、功率分配和位置部署3个子问题,在固定基站位置和波束功率下通过改进的鲸鱼算法求解出用户与波束的关联关系,在此基础上利用连续凸逼近法和改进差分进化算法交替优化功率分配和基站位置部署。数值仿真表明,多波束小基站与所提迭代算法可灵活适应复杂业务需求分布,降低网络功耗和均衡基站间负载。可为小基站加载阵列天线增强通信覆盖提供参考。     

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。     

非线性能量收集下的鲁棒性波束赋形

在无线信息能量同步传输系统中,考虑实际电路实现中的非线性能量收集模型,提出了一种具有鲁棒性的波束赋形设计方案。为了提升系统用户间的公平性,对最小的用户信干噪比进行优化,并构建了一个非凸的优化问题。针对问题的非凸特性以及引入信道估计误差带来的限制条件,基于S过程对问题进行变形,并通过半定松弛技术对问题进行凸化,提出了一种基于二分法的迭代波束赋形算法。仿真结果表明,相比于非鲁棒性算法,所提的算法能够获得25%到50%的性能增益。因此,所提算法更加适用于实际系统中的非理想信道环境。仿真结果还表明所提算法相比于线性能量收集模型或迫零波束赋形等方法,能够取得更好的公平性能。      

一种基于MOSA的低轨卫星星座多波束分配策略

针对LEO宽带卫星星座中多卫星同时覆盖某一区域情况下的多波束资源分配问题,采用地面固定波束体制,研究了多卫星多波束的分配策略。以地面用户接入容量需求和端到端时延最小化为优化目标,通过对多目标模拟退火算法进行改进优化,建立了一种可同时满足用户容量与时延要求的多卫星多波束的分配方法。仿真结果表明,算法能够根据用户优先级,有效提升星座波束的通信与覆盖性能,通信时延降低了4.1%～20.6%。     

CoMP-JT中预编码与功率联合分配算法

在CoMP(协作多点发送/接收)联合传输资源分配中,研究发现在单天线功率约束条件下,传统的迫零波束赋形预编码技术会降低平均天线发射功率利用率。为了进一步提升系统吞吐量,文章提出一种预编码与功率联合分配算法,该算法采用一种预编码迭代计算方式,提高了天线发射功率利用率。仿真结果表明,所提算法与传统的预编码相比性能有较大提高。     

多波束卫星通信系统中功率和转发器增益联合优化算法

多波束天线已经广泛用于现代卫星通信系统中,但是在多波束卫星通信系统中基于转发器增益设置的功率分配算法的研究成果很少。旨在最大化系统容量,提出了一种联合功率分配和转发器增益设置的资源优化分配算法。首先建立了功率分配和转发器增益设置联合优化的资源分配模型,该模型考虑了不同波束转发器增益单独可调的因素。然后利用对偶理论和最速下降法,提出了多波束卫星通信系统的功率和转发器增益联合优化算法。仿真结果表明,这里所提出的算法能够提高透明转发卫星通信系统的信道容量。     

CR-MIMO-OFDMA/TDM系统中基于效用的无线资源分配与调度

针对多用户MIMO-OFDMA/TDM认知无线电系统,提出一种基于用户效用和最大化的动态资源分配与调度方案,通过松弛约束条件将NP-hard的组合最优化问题转化为凸优化问题并通过拉格朗日对偶法进行分解,利用次梯度迭代算法求解对偶问题求得原始问题最优解.仿真结果表明,该方案可最大化用户效用和,获得主用户与认知用户的最优功率/速率分配并实现用户调度,且算法复杂度低收敛速度快.     

3D MIMO-OFDMA系统中基于垂直波束成形的能效优化算法

针对三维多输入多输出（3D MIMO）正交频分多址（OFDMA）系统,提出了一种能效优化算法。该算法在垂直波束成形技术下,以能量效率最大化为目标,通过调整资源分配、功率分配、天线的波束下倾角来提高系统能量效率。根据分数优化理论,将复杂的分数优化问题转化为较易求解的整式优化问题,然后引入拉格朗日乘子通过不断迭代得到能量效率的最优值。仿真结果表明,所提算法在较少迭代次数下可以获得更高的能量效率。     

八天线TD-LTE系统的波束赋形算法分析

多天线是天线技术的发展趋势,TD-LTE引入了8发2收的天线配置.基于小间距多天线阵列,利用TDD系统信道互易性,波束赋形技术可以根据上行导频获得信道信息,形成对基带(中频)信号的最佳组合或者分配,补偿无线传播过程中由空间损耗、多径效应等因素引入的信号衰落与失真,同时降低同信道用户间的干扰.EBB(Eigen-based Beamforming)算法是波束赋形主要算法之一,该算法中在整个波束空间中,找到使接收信号功率最大的赋形权矢量.通过仿真,对EBB算法在各种应用场景下的性能进行了分析,结果表明八天线EBB波束赋形算法可以正确实现波束合成,在低速或上行信道信息估计误差较小情况下能够明显提高系统性能.     

多波束宽带卫星广播系统的自适应功率分配

随着互联网和宽带通信需求的不断增长,未来的多波束宽带卫星系统将主要工作在Ka频段或更高频段,在这些高频段下,时变的天气和降雨是影响系统性能的主要因素。针对这一问题,提出了基于公平性指标的启发式多波束动态功率分配方法,并采用了波束用户分群方法降低算法的计算复杂度,从而能实现系统性能和复杂性之间的交换。仿真结果表明,相比于传统的静态功率分配算法,提出的算法可以在雨衰环境下服务更多的用户,实现更高的功率效率;另一方面,算法也明显提高了系统资源分配的公平性。     

云无线接入网络高能效功率分配和波束成形联合优化算法

针对云无线接入网络(C-RAN)的资源分配问题,该文采用max-min公平准则作为优化准则,以C-RAN用户的能量效率作为优化目标函数,在满足最大发射功率和最小传输速率约束条件下,通过最大化最差链路的能量效率来实现用户发射功率和无线远端射频单元(RRHs)波束成形向量的联合优化。上述优化问题属于非线性、分式规划问题,为了方便求解,首先将原优化问题转化为差分形式的优化问题,然后通过引入变量将差分形式的、非平滑优化问题转化为平滑优化问题。最终,提出一种双层迭代功率分配和波束成形算法。在仿真实验中,将该文算法与传统的非能效资源分配算法和能量效率最大化算法进行了比较,实验结果证明该文算法在改进C-RAN能量效率和提高资源分配公平性方面的有效性。     

多业务MIMO-OFDMA/SDMA系统跨层调度与动态资源分配

对多业务MIMO-OFDMA/SDMA 系统下行链路跨层调度与动态资源分配问题进行了研究.首先,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;然后,提出了一种基于业务类型和子空间距离的用户分组算法,该算法采用聚类分析的方法在每个子载波上对配置有多根接收天线的用户进行分组,从而降低了调度时所需搜索的用户空间的维数;接着,基于所提出的用户分组算法并结合不同业务的优先级提出了一种新的跨层调度和资源分配算法,该算法充分利用跨层信息为每个子载波调度相应的用户组,并为调度到的用户分配相应的系统资源,从而通过最大化每个子载波的吞吐量近似实现了系统整体吞吐量的最大化.仿真结果表明,与现有的方案相比,所提算法更好地满足了不同业务用户的QoS要求,并获得了更好的吞吐量性能.