双射频多信道802.15.4传感器网络节点性能研究

随着传感器网络中节点密度的增大和跳数的增加,单信道802.15.4网络容量急剧下降,一种有效的解决方法是为网络中每个节点装配多个射频。介绍了双射频多信道802.15.4传感器网络节点的设计,详细分析了链式拓扑中单跳和多跳802.15.4网络吞吐量的理论上限,最后对单跳和多跳802.15.4网络吞吐量和时延进行了实际测量。结果表明,使用多射频多信道方案能够显著提高网络性能。     

一种用于多信道无线Mesh网络的信道分配方法

合理地分配信道是提高多信道无线Mesh网络性能的关键。针对动态信道分配策略平均吞吐率较低的不足,采用相对平衡理论,提出了一种基于可通邻居节点可用信道表的信道分配方法,给出了该方法的主要步骤和具体实现过程,并分析了时间复杂度。节点在进行数据发送前,利用可通邻居节点的可用信道集合,建立可通邻居节点可用信道表和信道优先级队列,在此基础上,选取一个最优信道,并使用改进的RTS/CTS协议进行信道协商和数据收发控制。仿真结果表明,提出的方法在平均吞吐率方面提高了5.2%。     

应急救援场景下自组网非对称多信道选择算法

在复杂多变的应急救援应用场景下，研究如何提升网络性能非常有价值。当前在许多网络中对多信道分配问题进行了研究，并提出了很多信道分配理论，有关非对称信道的特征及分配的研究却很少。针对无线自组织网的信道选择问题，提出了一种非对称信道选择算法。在假设各个候选信道之间的信道质量不一致的前提下，先建立了一个饱和吞吐量模型来定量分析每个博弈者的利用率，采用混合纳什均衡模型分析信道选择策略，并通过最大化吞吐量来改善选择的公平性。通过两博弈者和N博弈者的仿真验证，说明混合策略信道选择算法能显著改善网络的吞吐量性能，同时在博弈者数量不断增加的情况下依然可以保持较好的稳定性。     

无线信道动态分配方案分析

随着多媒体数据业务传输和用户数量的日益增多,无线通信系统有限的无线信道就显得越发珍贵,迫切需要提高系统的容量,合理地分配和利用无线信道资源.文章介绍了信道资源的概念、信道分配的过程和任务以及分配方案性能的评价指标,对无线通信中基于MPEG视频流结构、最大吞吐量、最小传输时间和TDD-CDMA系统中非对称业务思想的4种信道资源分配方案做了阐述和比较,分析了这4种方法在性能上的优点和缺点.     

基于车载通信网络的认知无线电信道分配技术的研究

车载通信网络的移动性对无线网络的信道分配提出了高要求,认知无线电技术能适应这一要求。将认知无线电的信道分配技术运用到车载通信网络中,根据实际交通状况对车载通信网络进行建模,主用户和认知用户分别实体化为无线网络用户及车载通信用户;运用协作最大化带宽和（CMSB）算法对认知用户进行信道分配。仿真分析结果表明在给定的车载通信网络模型下,CMSB能极大地优化网络吞吐量,并能保证一定的分配公平性。     

自适应 OFDM 系统的时域信道预测研究

针对自适应OFDM系统,提出了一种新型时域信道预测策略。该策略利用递归量化分析方法,量化并估计信道脉冲响应中每个时延抽头的局部可预测性,然后利用每个时延抽头的局部可预测性筛选出信道脉冲响应中重要的时延抽头;最后,利用基于联合回声状态网络的信道预测器实现各个重要时延抽头的信道预测。在仿真部分,利用基于IEEE802.11ah协议的OFDM系统来评估系统的性能。仿真结果表明,通过递归量化分析,发射端可以准确地筛选出信道脉冲响应中重要的时延抽头。除此之外,联合回声状态网络可以产生稀疏的输出权值;而且,由于具有oracle属性,提出的联合回声状态网络在基本的回声状态网络的基础上有91.57%的预测性能提升。     

认知无线电中信道和功率协同分配算法研究

认知无线电是一种新的智能无线电技术,它通过动态地接入频谱为用户提供高容量的服务.主要研究了在中继协助下认知无线网络中信道和功率分配的问题.区别于传统的中继信道,认知无线网络信道可归结为3类:直接信道、多跳和中继信道.讨论了不同信道模式的系统吞吐量并且提出了一种信道和功率协同分配算法.该算法通过把感知频谱归到适合模式下,然后优化各节点频谱功率的分配以提高系统的整体吞吐量.在最后数据仿真结果中,协同分配算法在提高吞吐量方面要明显好于单一的信道和功率分配.     

基于压缩感知的低复杂度分数时延信道估计方法

基于压缩感知(compressed sensing,CS)技术的信道估计方法已被应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的信道估计中以提高频谱利用率。然而,传统的时域普通采样方法会导致信道测量矩阵不够精细,无法精确恢复信道状态信息。针对这一问题,提出利用分数时延信道模型模拟系统的无线多径信道,利用接收端时域过采样方法细化信道测量矩阵以提高信道估计精度。同时,为了克服由时域过采样导致的算法复杂度增加的问题,提出一种改进正交匹配追踪算法(modified orthogonal matching pursuit,MOMP)。仿真实验结果表明,在分数时延信道条件下,提出的接收端时域过采样方法能准确检测到信道的分数时延且提出的MOMP算法能显著降低估计算法的计算复杂度。     

无线网络中基于信道状态预测的调度算法

在蜂窝无线网络下行链路的资源调度中,无线信道的时变特点对网络的吞吐量和用户之间的公平性有很大的影响.为了达到高数据吞吐量并且同时保证用户服务质量QoS的目的,本文提出一种基于信道预测的调度算法PSUCS,该算法通过当前时隙的信道状态,预测下一个时隙的信道状态,并利用该信息,将资源调度的问题描述成求解效用函数最大的优化模型和最优的调度策略.仿真结果表明,该算法在保证公平性的前提下,有效提高了无线网络下行链路吞吐量.     

可扩展多输入多输出信道高效模拟器研制

针对现有信道模拟器通道规模受限、扩展性差等缺陷,设计实现了一种可扩展的多输入多输出(multiply-input multiply-output, MIMO)信道高效模拟器。 该模拟器采用改进的坐标旋转数字计算(coordinate rotation digital computer, CORDIC)算法,只 需较少硬件资源便可实现大规模多支路的随机信道衰落精确模拟。 基于 MIMO 信道离散化模型提出了一种可扩展的硬件模拟 架构,并结合现场可编程门阵列(field-programmable gate array, FPGA)的并行处理优势,进行硬件实现及实测验证。 针对 3GPP 标准扩展车载 A 信道模型(extended vehicular A model, EVA)静态场景和时变场景的实测结果表明,所研制的 MIMO 信道模拟 器输出时延功率谱和多普勒功率谱等统计特性均与理论值吻合,可用于无线通信设备的方案验证、算法优化和性能分析。     

Cross layer optimization of downlink power allocation in multi-user wireless communication systems

In multi-user wireless communication systems, dynamic power allocation is an important means to deal with the time-varying nature of the physical and network layers. However, the current layer optimization approach to power allocation cannot achieve the global optimum of the overall system performance. To solve this problem, a cross-layer optimization framework is presented for downlink power allocation, which takes both the channel and buffer states into account. A cross-layer optimization problem is formulated to optimize the total throughput with queue length and power constraints. An analytical solution and a low complexity dynamic programming algorithm, which are referred as water-filling in cellar (WFIC) policy, are presented to optimize the downlink power allocation. Finally, simulation results are presented to demonstrate the potential of the proposed method.     

Efficient and fine scheduling algorithm for bandwidth allocation in ethernet passive optical networks

A novel fine scheduling algorithm is introduced for upstream bandwidth allocation in an Ethernet-based passive optical network. This scheduling algorithm consists of an inter optical network unit (ONU) scheduler at the optical line terminal (OLT) and an intra-ONU scheduler at each ONU. In the inter-ONU scheduling, a novel GATE/REPORT approach is introduced to eliminate the unused remainders without transmission delay and maximize the utilization of bandwidth. Our novel intra-ONU scheduler gives fair bandwidth allocation to the queues of different priorities for each user in a hierarchical and decentralized way. Numerical results have shown that our overall scheduling algorithm can fulfill various requirements of delay and throughput for the transmission of multimedia traffic for each end user.     

基于多种群遗传算法的D2D通信终端数量的优化

端到端的直连通信(device to device,D2D)能有效提高网络容量.针对D2D通信所能容纳的终端数量问题,提出一种基于多种群遗传算法的容量优化方法.由于传统蜂窝网移动终端对D2D用户的干扰,以及复用同一频率的D2D终端之间的同频干扰,严重影响了可接入D2D终端的数量.本文提出的基于多种群遗传算法能快速调整资源分配方案,有效减少同频干扰,显著提高网络所能容纳的终端数量.仿真结果表明,相比于标准遗传算法和随机分配算法,基于多种群遗传算法的资源分配方案能通过快速分配合理信道资源降低系统中总的干扰,有效提高终端的接入数量,显著提升了系统的总吞吐量.     

基于公平因子的宽带电力线OFDM系统跨层资源分配

针对宽带电力线通信OFDM系统的资源优化分配问题,在分析低压宽带电力线通信系统网络结构的基础上,建立资源不足且存在多种实际约束下多业务多用户在多子载波上的资源分配模型,提出一种基于公平因子及用户紧急度的跨层资源分配算法,在保证RT用户最小速率及NRT用户间公平性的同时最大化系统吞吐量。典型电力线信道环境下的仿真结果表明,算法在满足资源分配模型优化目标下性能更优。     

基于最优功率分配原则的无线网络D2D用户通信质量分析

构建了一种基于最优功率分配原则的D2D用户通信质量分析算法,能够促进通信网络吞吐量获得明显提高,从而为D2D用户提供最佳资源分配方案。研究结果表明:研究构建得到的资源分配算法实现了吞吐量的显著提高,表现出比其它两种算法更优的计算性能。当D2D用户不断变多后,所有算法都获得了更高的吞吐量。在同样的D2D用户数情况下,采用资源分配算法可以获得比其它算法更优的运算性能。当最大发射功率提高后,吞吐量也明显上升,显著改善了算法性能。当蜂窝用户在系统中的最小速率需求持续提高后,将会引起整个系统出现吞吐量持续减小的情况。     

抗时延抖动的线路纵差保护分组传输通道配置参数影响分析

分组传送网承载电力通信时分复用业务存在随机时延抖动,严重的随机时延抖动会影响线路纵差保护数据的实时性,进而威胁电网安全。在全面分析分组传送网调度机制和时延抖动原理的基础上,建立了分组传送端到端随机时延抖动的数学模型。数值仿真研究了分组封装尺寸、背景流量、网络节点数和节点吞吐量对随机时延抖动的影响。结果表明,合理设置这几个参数可以有效降低随机时延抖动,提升网络性能。研究成果对线路纵差保护数据分组传输通道的配置具有工程参考价值。     

多跳中继宽带电力线通信网络中的OFDM跨层资源分配

为保障宽带电力线通信网络的有效性和可靠性,提出一种综合多跳中继宽带电力线通信网络的业务层、网络层、介质访问控制(Media Access Control,MAC)层和物理层信息的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)跨层资源分配方法.首先建立综合跨...     

低压电力线信道的决策估计算法研究

OFDM技术以其多种优势成为低压电力线载波通信的最佳选择,信道估计是OFDM系统的关键问题之一.分析了低压电力线信道特性,针对信道慢时变特性及噪声复杂的特点,提出一种适用于低压电力线通信信道的直接决策估计算法.该算法基于Kolaonen神经网络,改进了神经元学习率的自适应方法,通过竞争机制实时跟踪信道变化,实现信道估计...