无线能量收集协作系统的节能中继选择方法

在无线能量收集协作通信系统中,针对中继处可能出现的能量瓶颈,提出优化源节点和中继的传输功率的节能中继选择方法。利用源节点与中继之间发射功率的比例关系计算源节点的发射功率,选择信道容量最大的中继链路进行数据转发,并考虑源节点与中继的发射功率约束。在此基础上,推导系统的平均信道容量和中断性能。仿真结果表明,该方法可显著提高系统能量效率,节约源节点的能量消耗。     

能效最优准则下的无人机中继系统的功率分配算法

由于无人机（Unmanned aerial vehicle,UAV）机动性好且部署简单,基于无人机中继的传输技术受到了广泛关注。功率作为通信系统的重要资源,其分配问题直接影响各条链路的性能和整个通信系统的能量效率。本文以莱斯衰落信道为背景,提出了一种在系统能效准则下的无人机中继通信系统的功率分配算法。首先在双跳放大转发（Amplify-and-forward,AF）中继传输模型的基础上建立功率分配的优化模型,将功率分配问题转化为求解最大系统能效的优化问题。在最优功率分配的求解过程中,先固定发射信号功率,获得波束形成优化方案;然后通过大信噪比区间近似,将非凸优化问题转化为凸优化问题;最后利用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件,计算得出功率分配方案的闭式解。仿真实验表明,本文算法相对于迭代算法降低了算法复杂度。     

中继通信系统中的功率分配研究

对中继协作通信系统中的功率分配问题进行了研究。给出了多中继协作通信网络模型,针对该模型,分析了等功率分配、中断概率最小的功率分配、传输速率最大的功率分配和节点选择功率分配等四种功率分配方案,从数学上对各种方案的实现进行了描述,并对各种方案能否实现功率的优化配置及实现难易程度进行了讨论。     

双向AF中继系统中继选择及功率分配策略

为了提高双向中继系统的系统可达总速率,提出一种Two-way AF中继系统的最大化瞬时信噪比乘积（MISP）的中继选择策略,该策略联合考虑了两条链路的链路质量,实现了最优中继选择。在此基础上,运用信噪比平衡技术进行瞬时功率分配（SNR-Balancing-IPA）,推导出了最优功率分配方案的表达式。理论分析和仿真结果都表明,建议的最大瞬时信噪比乘积中继选择及SNR-Balancing-IPA的策略有效提高了系统的可达总速率,降低了系统的中断概率,改善了系统的性能。     

应急通信系统中协作中继选择与功率分配优化

为提高应急通信系统的信道容量和能量效率,提出一种协作中继选择与功率分配的联合优化算法。在动态的通信环境中,通过最佳期望选取参与数据传输的协作中继集,提高通信系统的信道容量。为使每个用户及整个网络的能量消耗降到最低,采用凸优化方法,合理分配源节点和多个中继节点之间合理的发射功率。理论分析与仿真实验证明,该算法能以较低的复杂度明显提高系统的信道容量和能量 效率。     

D2D通信系统中中继辅助的资源分配算法研究

在D2D(Device-to-Device)通信中引入中继节点可以延伸蜂窝覆盖范围,提高系统性能。在中继辅助的D2D通信中,中继节点的选择是关键。提出了一种中继辅助的资源分配算法,讨论了中继节点的选择问题,同时根据社交关系因素和距离因素来选择最优中继。该方案保证了通信链路的QoS(Quality of Service),并且使得系统吞吐量达到最大。仿真结果表明,距离和社交关系因素都对D2D通信产生很大影响,同时考虑两个因素比单纯考虑社交关系因素或者距离因素性能提高很多。     

AF型中继辅助OFDM系统中的功率优化

讨论了AF型中继辅助OFDM通信系统中的功率优化方案,并针对最优的功率优化方案很难得到闭合解的问题,提出了一种迭代的功率优化算法。这种迭代算法将AF型中继辅助OFDM通信系统中,单个子载波上源节点与中继节点间的功率分配问题以及各个子载波之间的功率优化问题分开,首先计算给定某个子载波上发送总功率下源节点与中继节点间的功率分配,然后在此基础上进一步优化子载波间的功率分配,并迭代逼近最优解。实验证明,在给定传输总功率的情况下,与传统的等功率分配相比这种迭代的优化方案可以获得较高的系统性能优势。     

解码转发单向多中继网络的能效与谱效权衡

为优化解码转发（DF）单向多中继网络的能量效率（EE）与频谱效率（SE）,提出一种中继选择与功率分配联合优化方法。在DF单向多中继传输网络中,选择能够使EE最大的中继节点作为最佳中继并进行最优功率分配,给出最优功率分配下EE和SE的表达式,以提高SE为目标求出最优功率分配因子,将其代入EE的计算表达式后,将节点总功率作为优化变量以实现EE最大化,在此基础上,分析中继相对位置改变时EE和SE的变化趋势。仿真结果表明,相比随机中继等功率分配以及仅最优功率分配等方法,该方法具有更高的EE和SE。     

无线中继网络中基于方向天线的MAC协议

无线中继网络是指网络中的节点互相通信成为中继节点之间,中继节点之间距离很近可以形成协作分集,该文对这种网络进行了研究,引入多天线技术(MIMO)中的波束成型技术来消除信道间干扰,实现并行传输数据,分析了协作传输策略,结合协作传输策略对中继节点的功率分配进行了优化,基于合协作传输策略设计了一种基于方向天线的MAC协议.经过分析和实验仿真,基于MIMO波束成型的协作传输方法在相同情况下比其它的方法增加15％以上的信道容量.     

基于部分信道信息的中继选择与功率分配算法

针对传统中继选择算法反馈开销大、信道条件利用不充分以及等功率分配算法资源利用率低等问题,在放大转发协作通信网络中,以最小化系统中断概率为目标,提出基于部分信道状态信息的中继选择与功率分配算法。指出源-中继-目的节点传输链路所能获得的信噪比受制于源-中继及中继-目的链路中接收信噪比较小者,各中继依据自身到源及目的节点链路的统计信道状态信息,采用不同的反馈策略向源节点进行信息反馈,由源节点完成中继选择,通过凸优化方法对所选择的源和中继节点进行功率分配。仿真结果表明,与基于第一跳信道信息的算法相比,该算法在仅增加少量反馈的条件下可明显降低系统的中断概率,且与同等反馈负荷下的其他算法相比,仍能获得较好的中断性能。     

一种联合D2D资源分配的中继选择算法的研究

为提高蜂窝网络中边缘用户的QoS,可在蜂窝网络中引入了D2D辅助中继技术,然而由于D2D链路复用蜂窝资源会与蜂窝链路之间产生同频干扰,为了降低这种干扰,提出了一种联合资源分配的中继选择算法,该算法首先使用一种资源分配策略,使得D2D链路对蜂窝链路产生的干扰最小,然后结合资源分配结果提出了一个中继选择方案,该方案不仅考虑了D2D链路和回程链路的信道质量,而且还同时考虑到了对蜂窝链路的干扰问题。通过仿真验证,本文所提出的算法不仅能有效提升边缘用户吞吐量,同时保证了中心用户的QoS。     

基于误码率的快速中继选择算法

针对协作网络中的中继选择算法的最优性与运算效率的矛盾问题,在放大转发(AF)协作网络中,提出一种基于误码率的快速中继选择算法。该算法先在等功率条件下,根据信道统计特性及系统误码率,引入一个等效信道增益参数,该参数反映了在协作通信过程中,源节点到中继节点以及中继节点到目的节点两个阶段的信道特性。然后将该参数降序排列,以当前信噪比(SNR)为门限,在等功率条件下选择中继节点集合,使系统的误码率最小。并结合次优功率分配,进一步降低系统的误码率。仿真结果表明,该算法能够取得和穷举算法相似的性能,但计算复杂度至少降低到穷举算法的1/20,且随着中继节点数的增加计算复杂度更进一步降低。同时,仿真结果还表明该中继选择算法的误码率性能优于所有中继节点参与转发（AP-AF）及预先选择一个最优中继节点转发数据（S-AF）算法。     

Two way中继系统中的双向中继选择及功率分配策略*

通过中继选择和功率分配,可以达到提高two-way中继系统总速率的目的。综合考虑中继节点处的接收信噪比和中继节点到目的节点间的信道增益,提出了two-way AF中继系统中的双向中继选择策略(BRS);同时,在总功率受限的条件下,建立了two-way AF中继系统中的优化功率分配模型,通过对模型进行数学分析求解,提出了一种自适应的最优功率分配策略(OPA)。仿真结果证明两种策略均能提高系统总速率。     

基于能量收集技术的无线协作网络中继选择

针对目前能量收集技术能够收集到的可用能量受限,导致无线协作网络中继节点处易出现能量短板的问题,为了避免整个网络因中继节点大量死亡而瘫痪,提出了一种基于能量收集技术的无线协作网络中继选择方案,即联合最大能量和最大数据传输链路的中继选择方案。首先,基于节点的能量收集状况,选出每跳中能量最大的节点进行解码转发;然后,结合每连续两跳的链路传输状态,选出与源节点和目的节点之间的数据传输信道最优者作为中继节点。结合Nakagami-m信道衰落模型,将该方案与随机选择方案、最大数据链路信道增益(MaDs)方案和基于中继-窃听链路最小信道增益(BNBF)方案进行对比分析,结果表明:在满足收集的能量足够用于下一时隙能量收集和数据传输的前提下,用于能量收集的比例越小,网络中断概率越小;联合最大能量和最大数据传输链路的中继选择方案在网络中断性能方面优于其他方案,其中断概率随信噪比的增大而减小,特别是当平均信噪比为38dB时,网络中断概率降到10^-5。     

保证公平的最大化中继OFDMA系统容量策略

基于正交频分多址(OFDMA)解码-转发中继的系统资源分配方法不能兼顾系统容量与用户公平度。针对该问题,提出一种新的子载波与功率资源分配算法,其中包括子载波分配与配对以及功率分配2个过程。在子载波分配与配对过程中,设计新的同步子载波差值最小配对方法,以最大程度匹配两跳链路配对的子载波。在功率分配过程中,通过拉格朗日方法调整每个子载波对的功率,进一步提高系统传输速率。仿真结果表明,将该策略运用于不同的OFDMA子载波分配算法中能够较好地兼顾系统容量与用户间公平度。     

机会中继协同通信系统在Nakagami-m衰落信道中的折中性能分析及系统优化

针对外部窃听者对多中继协同通信系统中信息传输带来的安全威胁,提出一种由中继节点在转发信息的同时发送人工干扰信号的协同安全传输方案,并对该方案在Nakagami-m衰落信道中的安全性能进行了分析,推导出了用于评估机会中继系统可靠性的中断概率和安全性截获概率的闭式表达式,并在此基础上从可靠性和安全性两方面对系统的折中性能进行了讨论。通过仿真,验证了推导的正确性,明确了中继个数对系统折中性能的影响。最后,为进一步提高系统折中性能,讨论了系统中人工干扰信号与通信信号间的功率分配问题,并通过仿真得到了能使系统折中性能达到最优的功率分配因子。     

基于天线选择的全双工中继干扰抑制

在全双工中继协作通信系统中,中继发送端和接收端之间的干扰严重影响了系统的传输性能,因此干扰抑制是全双工模式下的关键问题。与引入权重矩阵的抑制方法不同,介绍了一种在中继发送端和接收端同时进行天线选择的干扰抑制方法。在多天线中继衰落信道系统中,基于最小化干扰信道的信道容量准则,中继发送端和接收端均选择合适的天线子集。在该抑制方法的基础上,理论分析了系统信道容量的闭式表达。仿真结果表明,天线选择方案改善了系统的信道容量和误码率性能,干扰抑制效果明显,同时降低了系统的复杂性。     

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。