多蜂窝系统下行多用户CoMP中一种次优的子载波和功率分配算法

针对传统的协作多点传输/接收(CoMP)系统中蜂窝中心用户和边缘用户在子载波分配过程中出现的分配不公平和未考虑可变功率因素的问题,提出了一种次优的旨在最大化扇区内所有用户吞吐量的子载波和功率分配算法.该算法将蜂窝边缘用户可使用的频率资源扩展到蜂窝所在的整个频段,同时蜂窝中心用户和边缘用户在整个频段上通过正比公平算法竞争最优的子载波资源,用以保证用户的公平性,然后根据最优化目标函数和得到的子载波分配算法,对小区内的所有用户进行最小速率和正比公平限制,利用拉格朗日乘子法计算出了分配给每个用户的功率.仿真结果显示,该算法可以显著提高所有用户的公平性和吞吐量.     

多用户OFDM系统子载波比特分配算法

针对多用户正交频分复用技术（OFDM）系统功率优化问题,提出一种高效的子载波、比特分配算法。该算法基于最小化-最大者(Min-Max)的原则逐个分配子载波使用户功率递减,采用注水原理分配比特使用户功率最小化,最后使用贪婪算法将分配比特取整,以实现系统功率最小化的目标。理论分析和仿真结果表明,提出的算法有效降低系统发射功率,同时降低了运算的复杂度。     

非理想功率控制下超宽带系统多用户性能分析

针对超宽带系统中现有的技术及硬件水平难于实现理想的功率控制,使系统的误码性能下降的问题,提出一种非理想功率控制下超宽带系统的多用户模型,得到系统的平均误码率,并同理想功率控制系统之间的平均误码性能进行了比较.结果表明:随着信道衰减系数、用户数和数据传输速率的增加,两者之间的差距逐渐变大.在各种参数条件下,用户传输速率的上限都随着系统用户数的增大而减小,而且减小的速率越来越慢.     

长航迹稳定跟踪的雷达功率分配算法

分布式组网雷达系统在处理跟踪任务时,低信噪比会导致目标检测概率小于1,进而可能导致目标航迹中断。为此,提出了一种长航迹稳定跟踪的分布式组网雷达功率分配算法,通过对雷达系统功率资源的优化配置,同时保证了航迹连续性与良好的系统跟踪性能。首先建立了分布式雷达回波信号及量测模型,然后推导了不确定性量测下的贝叶斯克拉美罗界(BCRLB),进而建立了功率分配问题数学模型。该优化问题中包含复杂非凸约束,为了对其进行高效求解,最后提出了一种基于凸优化的自约束功率分配(SCPA)算法。仿真结果表明,所提SCPA算法可以保证跟踪全阶段所有目标航迹不中断,并保持良好的跟踪性能。     

基于叠加调制和自适应功率分配的干扰抵消

为消除协作通信系统中各用户的相互干扰并自适应分配各用户的发送功率,提出基于叠加调制和自适应功率分配的多用户干扰抵消算法。各用户在发送自己信息的同时协助其他用户进行信息转发,采用联合设计的叠加调制函数形成重构信号,接收端利用该函数完成干扰消除。针对无线信道的多样性,以最大化系统容量为准则对各用户的重构信号进行自适应功率分配。多种网络模型中的仿真结果表明,本文算法能有效消除干扰,降低系统错误概率。相比结合固定功率分配的干扰抵消算法,该算法可获得1.5dB的比特错误概率性能改善和5dB的帧错误概率性能改善。     

多用户混沌通信系统的盲均衡算法

为了消除多用户的混沌通信系统中存在的多径信道畸变、多用户干扰以及信道噪声,组合不同的状态空间模型,提出了一种双扩展卡尔曼滤波器(Dual Extended Kalman Filter,DEKF)的盲均衡算法。仿真结果表明,这种盲均衡算法能较快地跟踪多径时变信道,有效地抑制信道噪声,进而实现多用户通信。     

用于OFDMA系统多小区干扰协调的功率分配算法

提出了一种用于小区间干扰协调的多小区自适应功率分配算法. 该算法利用相邻小区同频子信道间信干比的差异,通过平衡信干比,协调同频子信道上用户的发送功率,保证系统边缘用户性能,减小同频信道干扰,提高无线资源利用率. 仿真结果表明,该算法既可以很好地保证用户公平性,又能充分利用频谱资源以保障系统吞吐量.     

RIS辅助双功能雷达与隐蔽通信系统性能优化

针对智能超表面(RIS)辅助双功能雷达与通信(DFRC)系统的隐蔽传输问题,提出多策略交替优化(MSAO)算法.在隐蔽约束、雷达恒模约束和总功率约束的条件下,通过联合设计通信波束赋形向量、雷达信号协方差矩阵和RIS相位偏转矩阵,最大化合法用户Bob的隐蔽通信速率和目标探测功率,实现隐蔽通信和雷达感知功能的折中.在完美Willie信道状态信息和不完美Willie信道状态信息场景下,仿真结果表明,相对于传统单连接RIS和没有部署RIS系统,采用广义全连接模式部署RIS可以更好地传输波束方向图,提高Bob隐蔽通信速率上限,扩大可实现速率的范围,实现通信和感知功能更大的自由度.     

多协作中继系统的最优功率分配

提出了协作通信中多协作中继和多接收天线的功率分配的分析模型,采用了矩阵的奇异值分解的方法来分析系统的信道矩阵,得到了一种在功率一定的条件下使信道容量达到最大的最优功率分配方案(OPA),并得出了最优功率分配系数的封闭表达式,并与平均功率分配(EPA)做了比较,得出在相同条件下OPA(optimal power allocation)比EPA(equal power allocation) 的性能好。     

低轨道卫星随机接入系统中多用户检测算法

针对快速时变信道导致低轨道卫星随机接入中多用户检测性能恶化的问题,提出了克服大多普勒频移的多用户检测算法．算法采用基扩展模型建模各用户的信道,通过最大似然法联合求解各用户的基系数,接着利用基系数拟合出各用户信道,然后重构所有干扰用户分组并进行干扰消除,最后对干扰消除后的剩余信号进行译码．利用译码比特及各用户训练块和已检测用户数据重复进行信道估计及干扰消除,以提高用户分组的检测概率．仿真结果表明,该算法相对已有算法在误包率、信道估计均方误差及吞吐量性能方面均有明显提升．算法能够有效的工作于具有较高信噪比及大多普勒频移的低轨道卫星多用户场景．     

认知无线电网络上行链路子载波和功率分配

在干扰温度和总发送功率的约束条件下,针对基于正交频分多址(OFDMA)接入方式的认知无线电网络上行链路提出了一种最优子载波和功率分配方案,目标为最大化系统吞吐量。该问题被建模为一个非凸优化问题,通过使用拉格朗日对偶分解和KKT条件,提出的算法收敛于该问题的最优解。仿真结果表明,该算法在大大降低复杂度的同时,达到了穷举方案的性能。     

均匀功率谱密度约束下的 OFDM-UWB比特分配算法

针对基于正交频分复用的超宽带系统（OFDM UWB）,提出一种自适应比特分配算法,以对抗超宽带信道的频率选择性衰落.以系统传输速率和均匀功率谱密度为约束条件,将比特分配问题转换为以误比特率（BER）为目标函数的最优化问题,给出了比特分配算法的具体步骤.仿真结果表明该算法可以有效地提高系统性能.     

均匀功率谱密度约束下的OFDM—UWB比特分配算法

针对基于正交频分复用的超宽带系统（0FDM—UWB），提出一种自适应比特分配算法，以对抗超宽带信道的频率选择性衰落．以系统传输速率和均匀功率谱密度为约束条件，将比特分配问题转换为以误比特率（BER）为目标函数的最优化问题，给出了比特分配算法的具体步骤．仿真结果表明该算法可以有效地提高系统性能．     

前向放大协作中继系统中的优化功率分配

对于无线通信系统中的单天线节点来说,协作中继技术能有效地提高通信性能。研究了瑞利衰落信道下两跳放大前传协作中继系统的最优化功率分配问题。推导了高信噪比条件下的协作中继系统的中断概率的理论公式,适用于研究不同信道条件的功率优化分配;证明了高信噪比时基于符号错误率和中断概率最小化的最优化功率分配问题是等效的,为相关结论的推广应用提供了理论依据。仿真表明高信噪比条件下,基于推导的中断概率理论公式来实现最优化功率分配是可靠有效的。     

一种OFDM系统的自适应配置干扰抵消方法

分析了目前OFDM系统中当信道时延大于保护间隔时,采用信道压缩方法后存在的问题,指出了信道压缩后目标信道某些频点产生深衰落的可能性,提出了一种OFDM传输系统中双重自适应配置的多径干扰抵消方法。通过自适应配置与信道压缩相结合的方法克服了压缩后由目标信道频率深衰落产生的较低信噪比的子载波在频域均衡时的影响,在减少系统保护间隔开销的同时进一步改善了误码率;通过蒙特卡洛(MONTE CARLO)方法在无线信道条件下对算法进行了模拟,模拟结果显示该方法能有效改善系统性能。     

认知无线电中的功率和频谱联合分配算法

在认知用户传输功率受限的情况下,分析了瑞利衰落模型下的认知用户效用及其优化过程,提出了基于注水线不断调整的认知用户功率分配及通信效用计算算法.将该算法应用到认知无线电频谱分配中,进而提出了一种基于信道二分法的认知无线电频谱分配机制,以此得到了不同优化模型下的用户效用.仿真表明,基于比例公平的优化模型在获得较高效用的同时...     

干扰信道中基于竞争博弈的准最佳功率分配方案

频率选择性高斯干扰信道下多用户总速率最大化的问题被建模成一个带有补偿函数的非合作博弈模型．补偿函数也近似成子信道之间进行博弈的模型(子信道博弈)．通过子信道之间的迭代计算,子信道博弈能够达到一个纳什均衡,也就是渐近最佳补偿．接着提出了多领导斯坦克尔伯格均衡的概念,来描述带有渐近最佳补偿函数的非合作博弈的均衡点．利用凸优化技术,开发了一种迭代多水平面功率注水算法,来达到斯坦克尔伯格均衡．在该均衡点上,所有用户都会工作在准最佳速率区域边界上．仿真结果表明,迭代多水平面功率注水算法所能达到的总速率比迭代功率注水算法有明显的提高,并且能达到一个准最佳的可达速率区域．     

上行小小区网络采用累计分布函数的资源分配

为了降低上行小小区网络中共信道干扰对频谱效率的影响,提出了一种基于累计分布函数的用户调度和分布式功率分配联合优化算法．小小区基站选取信噪比累计分布函数值最大的用户进行调度,被选中的用户调整发送功率,使其对同频小区的干扰低于门限值．通过设置合理的门限值,将全局最优问题转化为分布式最优问题,采用拉格朗日对偶分解,获取最优的功率分配．仿真结果表明,该算法同传统最优功率分配算法相比,能够降低复杂度,并且具有相近的系统性能．