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。     

基于缓存辅助的全双工无线携能通信系统的中继选择策略

为了提高无线携能通信（SWIPT）系统的性能,构建了一个全新的基于缓存辅助的全双工中继协作系统模型,并在系统中考虑了空闲能量接入点（EAP）作为中继节点的额外能量补充。对于系统吞吐量最优化问题,提出一种基于功率分配协作的SWIPT中继选择策略。首先,基于通信服务质量与源节点发射功率等约束建立问题模型;其次,通过数学变换将原非线性混合整数规划问题转换为一对耦合优化问题;最后,利用KKT条件并借助拉格朗日函数解决内部优化问题,得到了功率分配因子和中继发射功率的闭式解,并在此结果上解决外部优化问题,选择最佳中继进行协作通信。仿真实验结果表明,空闲EAP和中继处高速缓冲存储器的配置具有可行性和有效性,并且,所提系统在吞吐量增益方面明显优于传统的中继协作通信系统。     

能量收集中继网络的中继选择算法研究

从周围环境收集能量是解决能量受限无线网络中能量补给问题的一种有效方法。为了提高中继网络信息传输的可靠性,提出了一种能量意识的分布式中继选择算法(MHE)。首先,算法通过比较所有能量受限中继节点收集的能量来实现协作中继的选择。而后,协作中继使用从源节点射频信号收集的能量将放大的源节点信息转发到目的节点。最后,推导出采用本算法时系统吞吐量的解析表达式,并通过理论和仿真证明所提出的选择协议确实可以提高系统性能。仿真结果验证了分析和定理的正确性。     

基于Stackelberg博弈的双层水下传感器网络功率分配算法

针对水下传感器协作通信网络中能量消耗严重的问题,为了平衡节点间的能量消耗,同时提高系统的信道容量,提出了基于节点剩余能量的分布式博弈功率分配算法。将用户节点和中继节点间的交易模型构建为双层的Stackelberg博弈,使剩余能量少的节点提供较少的功率进行转发服务,反之则提供较多的功率进行服务,从而平衡节点间的能量消耗。与未考虑剩余能量的算法相比,在有2、3和4个中继节点时,信道容量分别提升了9.4%、23.1%和16.7%。仿真结果表明,该算法不仅提高了系统总的信道容量,而且延长了水下传感器协作通信网络的生存时间。     

最小化具有无线携能通信的全双工中继系统发射功率和

考虑在无线网络中采用信息与能量同步传输来提高无线中继系统的性能,提出了基于无线射频网络中采用无线携能通信（SWIPT）技术的具有自能量回收的双向传输全双工中继系统。SWIPT应用在双向全双工中继系统中是一个新的尝试,其中能量受限的目的节点使用从中继和环路信道捕获的能量来发送反馈信息,并给出了全双工中继系统工作的逻辑结构和能量受限的目的节点的物理结构。然后,以最小化系统发射功率和作为优化目标来描述系统的性能,采用功率分配方案进行信息解码和能量捕获,应用半定规划、秩松弛和拉格朗日方法将原始非凸优化方程转化为可解凸优化问题并求解,且联合优化了中继发射功率、发射波束成形向量和功率分配比率。最后,实验仿真对比了所提的新系统与传统双向传输中继系统,结果验证了利用自能量回收不仅可以消除自干扰,而且可以显著优化系统发射功率和,且由于SWIPT技术与全双工中继系统的结合,使得所提出的系统比传统的双向传输系统具有更高的性能增益。     

一种面向电池供电中继节点的中继选择方法

在协作通信网络中,信道条件较好的电池供电中继节点可能被频繁选择用于数据转发,导致电量快速消耗,甚至缩短网络生命周期。针对该问题,提出一种兼顾电池能耗、电池余量和信道状态信息的中继选择方法。根据节点电池能耗与电池余量的比值对链路的信噪比加权,选择加权后中继链路信噪比最大中继链路的源节点或中继节点发送数据。推导系统的平均转发信道容量和中断概率表达式,在此基础上的仿真结果表明,该方法在保证转发信道容量和中断性能的同时,能有效降低中继节点的电池能耗,延长协作通信网络的生命周期。     

三协作节点的功率分配及其信道容量

针对多协作用户的功率分配及其信道容量问题,讨论了在三个协作用户的通信模型中,当信道增益固定情况下的功率分配。以信道容量为目标函数,给出了最优的功率分配算法。实验结果表明,当信源节点到目标节点的信道增益大于信源节点到各中继节点的信道增益时,信源节点可以直接传送给目标节点。当信源节点到各中继节点的信道增益的平方与信源节点发射功率的乘积小于相应中继节点到目标节点信道增益的平方与相应中继节点发射功率的乘积时,信源节点可以完全通过中继节点来传送给目标节点,在其它情况下,信源节点可以一部分通过中继节点传输,一部分直接传输到目标节点。     

解码转发中继传输系统能量效率的分析与优化

针对延时约束下的解码转发单、双向中继系统,分析2种系统的能量效率,并将传输时间和发射功率联合优化,实现能量效率的最大化。通过信道容量及信噪比表达式将发射功率表示为传输时间的函数,将联合优化问题转化为2个决策变量的优化问题。根据多元函数极值理论和梯度下降算法寻找最佳传输时间最小化能量消耗,给出能量消耗最小化的算法。仿真结果表明,解码转发双向中继传输方式适合于上下行速率不对称的应用场合,而解码转发单向中继转发方式则适合于终端带有移动性的场合。     

MIMO系统中的最优中继选择方案

研究多输入多输出中继系统中基于放大转发协议的最优中继选择方案,推导出中断概率和平均信道容量的闭式表达式,并对不同中继节点数时的中断概率和平均信道容量进行仿真。结果表明,该方案可以有效降低系统中断概率,且随着中继节点数的增多,系统平均信道容量优于直接传输方案。     

在认知中继网络中基于放大转发与最佳中继的最优功率分配算法

由于受认知无线电与中继通信技术的启发,提出了一种认知中继网络模型.该模型由源节点、目的节点、认知中继节点及主用户(primary user,PU)构成.认知中继节点以与PU共存的方式为源节点辅助传输信息到目的节点,只要保证其对PU通信造成的干扰在PU干扰门限值以下.假设源节点、目的节点和认知中继节点之间的瞬时信道边信息(channel side information,CSI)和认知中继节点到主用户之间的均值信道增益已知的前提下,研究该模型中的认知中继节点分别采用放大转发(amplify-and-forward,AF)和基于AF的中继选择(selection AF,S-AF)下的功率分配策略,该策略以最小化系统中断概率为目标,同时也满足认知中继节点的发射功率约束(包括总发射功率和个体发射功率约束)和对主用户的干扰功率约束.最后,通过数值仿真来验证推导出的功率分配策略.仿真结果表明:本文提出的最优功率分配策略,无论在AF,还是S-AF下,均能明显的改善系统的中断性能和平均吞吐量;同时在S-AF下最优分配策略可以得到更高的平均吞吐量,因此中断概率更小.