基于改进HSARSA(λ)算法的功率控制研究

在MBS-PBS两层异构网络中,微微基站采用小区范围扩展技术对网络进行负载均衡时,pico小区边缘用户的通信受到MBS基站较大干扰。为此,提出一种基于启发函数的改进HSARSA(λ)算法。采用缩减功率的RP-ABS子帧技术,在保证宏基站自身通信性能的同时减小MBS基站对pico边缘用户的干扰,并运用基于启发函数的改进HSARSA(λ)算法与环境进行交互,以配置RP-ABS子帧密度与功率大小,达到干扰协调的目的。仿真结果表明,改进HSARSA算法与原始SARSA和Q-Learning等算法相比,pico边缘用户吞吐量分别提升12%和40%,系统用户吞吐量分别提升10.3%和20.2%,有效提高了pico边缘用户的通信性能。     

一种新型的LTE系统干扰协调算法

为了解决LTE多小区系统在重度边缘负载情况下所承受的严重的小区间干扰问题,提出了一种基于小区边缘用户数的干扰协调调度算法ICPF。该算法在软频率复用干扰协调场景下提出了改进型资源分配以及二次调度思想,在初步分配资源的基础上进行频率资源二次调整,并有效地与调度算法结合起来。仿真结果表明,ICPF算法能在保证频谱利用率的前提下,提高小区边缘用户性能以及多用户分集的效果。     

异构网中联合载波选择和波束形成的小区选择算法研究

为提高异构网系统容量和热点覆盖,引入了微微小区,但选择微微小区的用户数量很少,且层间干扰异常复杂,微微小区的平均吞吐量和边缘用户性能无法提高。为此,在载波聚合条件下提出一种联合成员载波选择、波束形成的小区选择新算法。通过将该算法与参考算法仿真对比,得出此方案能够协调宏小区与微微小区之间的干扰,进而提高微微小区的平均吞吐量和边缘用户性能,使整个系统的吞吐量得到很大的提高。     

提高边缘吞吐量的软频率复用改进方案研究

对于固定软频率复用算法在小区边缘用户分布不均匀时,无法动态地分配频率资源而造成系统整体频谱资源浪费的问题,提出一种动态软频率复用算法。在此算法中,以边缘用户在相邻小区间的分布为依据,将小区边缘频段进一步划分,将频率资源动态地分配给用户,分布较多边缘用户的小区将会分配到较多的频率资源,而分布较少边缘用户的小区就会分配到较少的资源。通过仿真可知,与固定软频率复用算法相比,动态软频率复用算法在几乎不影响中心用户吞吐量的同时提高了边缘用户的吞吐量。因此,动态软频率复用算法能够在小区边缘用户分布不均匀时,有效解决系统整体频谱资源浪费的问题。     

中继蜂窝系统联合调度的公平性优化

针对中继蜂窝系统,提出一种联合调度的公平性优化模型.在分析中继网络小区用户通信方式的基础上,从边缘用户调度的公平性角度考虑充分发挥不同调度算法的优势,对基站采用最大载干比调度算法,中继器节点运用比例公平的联合调度算法对小区频率资源进行合理分配,提高边缘用户信号质量和小区的容量及覆盖率.仿真结果表明,联合调度算法的边缘用户性能优于传统调度算法,系统吞吐量提高20％.     

基于SLNR准则的多点协作联合处理算法

多小区单用户联合传输能显著改善小区边缘用户的链路性能, 但降低了协作小区的平均吞吐量; 多小区多用户联合传输在改善小区边缘用户性能的同时, 通过协作小区内多个移动终端的复用, 提升协作小区的平均吞吐量。根据SLNR准则提出了一种单用户和多用户自适应切换的多小区联合处理算法, 结合协作集合选择、选择协作集合内的配对用户、MU-MIMO处理等形成一个完整的CoMP处理过程。该算法的单用户和多用户MIMO算法处理相似, 可简化系统处理过程, 并通过自适应选择单/多用户模式提高算法鲁棒性, 有利于提高CoMP的系统增益。根据LTE-Advanced系统的参数进行了系统仿真, 结果证明, 该算法性能优于多小区单用户联合处理和单小区多用户处理的性能, 可提高协作小区吞吐量25%~40%。     

协作多点传输系统中基于图论的动态分簇算法

在蜂窝移动通信系统中,小区间的干扰严重限制着小区边缘用户的性能,而协作多点传输（Coordinated Multi-Point,CoMP）技术可以显著减少小区之间的干扰并改善边缘用户的性能。为了提升小区边缘用户的数据传输速率,本文针对CoMP系统提出一种基于图论的动态分簇算法。该算法利用图论的方法建立蜂窝网络的拓扑结构图,通过对小区间干扰的分析,能够同时生成多个簇大小不固定的协作簇,解决了簇大小固定和依次分簇所造成的系统受限问题。仿真结果表明,相比于其他分簇算法,本文算法在改善分簇的性能的同时降低了计算复杂度,并提高了系统的和速率。     

LTE系统自适应软频率复用技术研究

提高小区边缘用户性能是蜂窝移动通信系统的经典难题.下一代蜂窝移动通信系统3GPP LTE通过有效的小区间干扰协调以及频率资源分配来改善小区边缘用户性能.提出一种自适应软频率复用算法,根据系统负载情况自适应地为各小区分配主、副载波及其发射功率,在实现系统吞吐量优化的同时保证小区中心和边缘区域速率需求.算法首先通过穷尽搜索和贪婪递减策略,获得单小区最优资源分配,然后在不同小区间迭代执行单小区算法直到系统吞吐量不变为止.仿真结果表明,算法通过多次迭代后,系统吞吐量保持不变并输出一种优化的资源分配方案.与同类频率分配算法相比,可以有效提升小区边缘用户的吞吐量,同时获得更高的系统容量,更适用于高速率的LTE系统.     

基于启发式强化学习的动态CRE偏置选择算法

随着通信用户数量的不断增长,低功率基站逐渐出现负载不均衡问题,小区边缘用户受到的干扰逐步增加,从而导致整个小区的通信质量降低。为解决该问题,针对双层异构网络场景,提出一种基于启发函数进行小区范围扩展(CRE)偏置值动态选择的HSARSA(λ)算法。利用启发函数改进强化学习中的SARSA(λ)算法,通过该算法寻找出最优CRE偏置值,以缓解宏基站高热点负载压力并提高网络容量。仿真结果表明,相比SARSA(λ)和Q-Learning算法,HSARSA(λ)算法的边缘用户吞吐量分别提高约7%和12%,系统能效分别提高约11%与13%,系统通信质量得到较大提升。     

基于用户多业务模型的OFDM蜂窝网下行链路自适应小区选择算法

当前有基于用户接收信噪比的选择算法和基于平均用户阻塞率的选择算法两种蜂窝网络的自适应小区选择算法。但是这两种算法都不适合应用于多业务OFDM蜂窝系统。无法保证不同速率、不同实时性要求的用户接入系统的公平性,同时系统总体的阻塞率性能和吞吐量性能也无法尽可能最优。于是本文提出了一种基于多业务共存模型的自适应小区选择算法。仿真结果表明,本文所提出算法显著提高了实时性要求较高的高优先级用户的接入性能,同时又通过优先级浮动制度使得最终系统总体接入性能尽可能接近于最优。本算法特别适用于多业务共存的新一代蜂窝移动系统。     

Multicell power allocation method based on game theory for inter-cell interference coordination

As a new technology, coordinated multipoint (CoMP) transmission is included in LTE-Advanced study item. Moreover, the network architecture in LTE-Advanced system is modified to take into account coordinated transmission. Under this background, a novel power allocation game model is established to mitigate inter-cell interference with cellular coordination. In the light of cellular cooperation relationship and centralized control in eNodeB, the power allocation in each served antenna unit aims to make signal to interference plus noise ratio (SINR) balanced among inter-cells. Through the proposed power allocation game algorithm, the users’ SINR can reach the Nash equilibrium, making it feasible to reduce the co-frequency interference by decreasing the transmitted power. Numerical results show that the proposed power allocation algorithm improves the throughput both in cell-center and cell-edge. Moreover, the blocking rate in cell-edge is reduced too.     

Interference management for rate-constrained moving relay node in a heterogeneous network

Cooperative communication via a moving relay node （MRN） helps resolve both the poor quality of service （QoS） and limited battery-capacity problems of cell-edge vehicle user equipment （VUE）. This paper investigates the performance of MRNs in a heterogeneous network （HetNet）. MRNs as well as other small cells are expected to coexist in a complex manner. In such a HetNet, the inter-cell interference may degrade the expected improvement of MRNs, especially at the cell-edge. In this paper, we investigate the impact of intercell interference on the performance of MRNs. To alleviate this impact, we first formulated a general optimization problem for which it is intractable to find a global optimal solution. To have a practical solution with low computational complexity, we used a practical interference management algorithm that aimed to ensure that every MRN achieved its required minimum-rate while maximizing total network throughput. In the simulations, the proposed algorithm was observed to improve both the QoS and fairness of MRNs. Numerical results demonstrate that the proposed algorithm can offer an efficient trade-off between the performance of both the victim MRNs and aggressing femtocells.     

蜂窝网络中基于双层博弈的吞吐量最大化研究

如何提升系统的吞吐量是蜂窝网络中研究的热点。利用设备到设备通信(D2D)技术为蜂窝边缘用户设备提供中继支持，进而提升系统的吞吐量。描述一种中继节点选择和频谱分配的联合问题，帮助蜂窝边缘用户设备寻找合适的中继节点，并为D2D链路分配频谱，在满足D2D和传统蜂窝用户设备干扰约束的条件下使系统吞吐量最大化。为此，提出一种基于双层博弈模型的分布式算法，对上述问题进行求解。该博弈模型分为内层和外层；内层通过Stackelberg博弈理论为蜂窝边缘用户设备选择中继节点，并将其作为主节点，蜂窝边缘用户设备作为从节点；外层采用联合博弈理论为蜂窝边缘用户设备及其中继节点间的链路分配合适的频谱。仿真结果表明本文算法在能耗、吞吐量等方面的性能要优于其他典型算法。     

基于随机几何的无线中继网络上行链路精细化性能分析

无线网络用户呈现数量剧增、分布灵活多变的趋势,而传统蜂窝网络的拓扑结构已不能满足所有用户的服务需求。为改善小区边缘区域的上行覆盖率,构建了一种基于随机几何的无线中继网络模型,其中基站服从泊松点过程分布,中继节点围绕基站服从截断式聚类过程分布。在此网络中,中继节点通过放大转发策略将小区边缘用户的数据上传至基站。为了精细化分析网络模型的性能,文中基于信干比理论推导出每跳链路的条件覆盖率的矩,从而获得信干比meta分布的解析表达式,即条件覆盖率的分布。相比传统的针对覆盖率期望值的性能分析,基于信干比meta分布的分析能够揭示出条件覆盖率大于一定阈值的网络用户比例。实验仿真结果验证了所推导出的理论表达式的正确性。另外,通过调整中继节点分布的半径以及方差参数等,研究了中继节点的分布参数对信干比meta分布的影响。最后,通过比较上行功率控制的功率补偿因子对网络覆盖率的影响,为后期研究网络性能优化提供了帮助。     

OFDM中基于干扰协调的上行多点协作传输方法

在LTE系统中正交频分多址(OFDMA)能在所有小区中复用完整的频段,因而能提供很高的频谱效率,但它产生了很高的小区间干扰尤其是在小区边缘。文中提出了一种基于干扰协调(ICIC)的上行多点协作传输(CoMP)方法,该方案结合基于软频率复用的干扰协调算法,不需要为CoMP单独划分额外的带宽。仿真结果表明,相比不采用干扰协调,该方案能够很好地提升用户平均吞吐量和边缘用户的吞吐量。     

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。     

信道最优矢量量化技术及其改进

矢量量化技术是一种既能高效压缩码率,又能保证语音质量的编码方法。本文在介绍矢量量化技术的基础上,介绍了COVQ算法及其改进算法CAWVQ算法,最后给出了CAWVQ算法的性能评价,得出如下结论:CAWVQ的优点在于,在时变噪声信道中能够以较少的存储量和运算复杂度,获得接近COVQ的性能。     

多用户MIMO系统用户选择算法

MIMO系统在不增加带宽的情况下可以有效提高频谱效率。但由于多用户MIMO系统现存预编码方法和系统天线数目的限制,使得系统容纳用户数为一限定值,无法满足实际需要。针对这一问题,给出一种等功率分配的用户选择算法,其通过对信道容量等效近似来得到较优的用户组。为了降低用户选择复杂度,给出一种迭代的次优用户选择算法,达到快速选取较优用户的目的。仿真结果表明所提算法可以获得较好的系统容量性能,适用于实际通信系统。