多源多中继协作网络上行联合波束成形

在上行多用户中继网络中,针对中继协作波束成形与多天线基站联合优化的问题,本文提出了两种不同的但是具有一定相关性的设计方法。在第一种方法中,考虑在接收端SINR约束的情况下,使中继节点总功率最小化;在第二种方法中,研究在中继节点满足一定功率约束的情况下,使接收端SINR最大化。研究发现,基站线性接收器的最优权值矩阵决定于中继节点加权向量,进而可将多变量优化的复杂问题转化为单一变量优化问题。原问题进而可转化为半正定规划问题,可以用内点法方便的解决。仿真结果表明,与通过迭代运用凸优化求多向量的方法相比,该方法性能更优。     

信道不确定下的窃听者鲁棒性优化算法研究

本文研究在存在一个窃听者情况下信源在中继辅助下向目的节点传输信号的单向通信系统。本文假定窃听者信道状态信息部分已知,信道估计误差服从高斯分布。在此情况下,本文提出了针对窃听者信干噪比(SINR)的鲁棒性设计算法,首先将窃听者最糟糕SINR问题转换成范数有界模型,并进一步松弛成带两个约束的半定规划问题(SDP),求得其秩一解。然后针对通信系统的通信质量保护,本文建立了在目的节点SINR大于某一阈值和窃听者最糟糕SINR小于某一阈值约束下,中继消耗功率最小为目标的优化模型,同样将问题转化成SDP,求得原问题的最优解。最后,仿真结果证明了该算法的有效性。     

蜂窝网络分布式中继选择算法

针对蜂窝网络中的功耗优化问题,研究了如何最小化两跳中继蜂窝网络的系统总功耗。首先根据信道传输功率的闭合表达式得到满足信道最小中断概率情况下的最优链路传输功率,然后通过使用基于Acknowledgement的分布式拍卖算法(DAA-ACK)和改进的分布式拍卖算法(IDAA)帮助用户节点选择合适的中继基站。仿真结果显示,这两种算法仅需要用户节点与邻居中继基站交换少量信息,并可通过有限次迭代快速选择出使系统总功率最小的中继节点。     

无线传感器网络中抑制干扰的中继节点选择算法

当无线传感器网络中存在多个源节点时,某个源节点向目标基站发射信号,其形成波束的旁瓣会对其它非目标基站产生干扰.针对该问题,提出一种利用中继节点选择来抑制旁瓣干扰的算法.该算法选择合适的中继节点,让所有非目标基站接收到信号的干噪比(INR)都不超过设定的阈值,从而减少对非目标基站的干扰.仿真结果表明:该算法能够有效降低源节点在非目标节点方向上的旁瓣,提高了系统的信干噪比(SINR).     

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。     

基于协作中继的多点广播码分多址信息系统设计

为了提高多群多点广播中继网络系统的性能,提出一种改进的协作中继多点广播码分多址(CDMA)系统设计。该方案利用协作中继辅助的分布式波束形成 实现单天线基站多播,获得了较好的空间分集增益。在该系统中,多个基站利用多个中继节点向多个目的地的各个小组传播消息;利用CDMA技术来减少中继节点以及目的地节点的多址干扰(MAI)障碍,同时每个中继节点作为线性预编码波束合成器,可以在合适的代码空间重塑基站信号;对线性波束形成矩阵进行优化,使得中继节点的功率最小化,从而满足QoS在信号干扰噪声比方面的要求。系统性能仿真对比实验的结果表明,提出的改进方案明显优于传统的正交复用方案(FDMA / TDMA)。     

基于二进制GA的B样条重构曲线节点优化

带法向约束的自由曲线曲面重构在光学反射面设计中起至关重要的作用.本文为解决法向约束下的曲线重构问题提出了一种优化方案,使得重构出的曲线在逼近数据点的同时,亦能满足相应法向约束.首先,利用惩罚函数的方法将带法向约束的优化问题转化为无约束的优化问题.然后,引入二进制编码的遗传算法（GA）,建立合适的适应度函数,自适应产生优化节点向量,如此迭代进化,直到产生令人满意的重构曲线为止.考虑到节点向量非递减的特性,而遗传算法在寻找最优节点向量的过程中有可能打乱节点向量的顺序,所以在建立适应度函数的时候将变量调整为无序有界变量.通过与传统最小二乘方法和粒子群智能优化方法的比较,本文方案在解决带法向条件约束的曲线重构问题上优势明显,且对于任意形状的曲线重构都行之有效.     

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。     

无线蜂窝网中用于D2D多播簇的低能耗多播方案

研究基站到某个小区域内多个节点的设备到设备的高效数据多播通信技术,提出了一种中继节点固定的多播方案和一种中继节点动态选取的多播方案,并以最小化所有接收节点的总能耗为目标,最优化中继节点及其发送功率的选取。相比于传统方案,该方案可显著降低多播簇中接收节点的总能耗。     

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。     

Joint beamforming and power control using continuous updates of transmission power

The goal of algorithms for joint beamforming and power control in communication systems with antenna arrays is to minimize the transmission power while keeping the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) above a minimum acceptable level. To meet this goal, one appealing approach is to first use a training sequence to adaptively obtain the beamforming coefficients and then, in a second step, to update the transmission power. However, such a power update often changes the beamforming scenario abruptly, leading to a nonstationary behavior that may greatly impair the performance of the adaptive beamforming algorithm. To overcome this problem, a novel approach for joint beamforming and power control is proposed here. Such an approach is based on a continuous iterative update of the transmission power that allows controlling the undesirable nonstationary behavior of the beamforming scenario, thereby significantly improving the performance of the joint beamforming and power control. Simulation results are shown aiming to confirm the effectiveness of the proposed approach.     

基于能效的多天线中继网络波束形成设计

为了提高放大转发多天线中继网络的能量效率,提出了一种基于能量效率的波束形成算法,在满足中继功率约束条件的同时,最大化系统归一化信噪比.最终得到的优化问题是一个非凸的优化问题,难以求解.将其简化为一个一维的优化问题,可以利用求导的方法进行求解.仿真结果表明:与基于信噪比的波束形成算法和未使用波束形成的放大转发方式相比,所提算法可显著提高系统的能量效率.     

Joint cooperative beamforming and artificial noise design for secure AF relay networks with energy-harvesting eavesdroppers

In this paper, we investigate physical layer security for simultaneous wireless information and power transfer in amplify-and-forward relay networks. We propose a joint robust cooperative beamforming and artificial noise scheme for secure communication and efficient wireless energy transfer. Specifically, by treating the energy receiver as a potential eavesdropper and assuming that only imperfect channel state information can be obtained, we formulate an optimization problem to maximize the worst-case secrecy rate between the source and the legitimate information receiver under both the power constraint at the relays and the wireless power harvest constraint at the energy receiver. Since such a problem is non-convex and hard to tackle, we propose a two-level optimization approach which involves a one-dimensional search and semidefinite relaxation. Simulation results show that the proposed robust scheme achieves better worst-case secrecy rate performance than other schemes.     

认知无线电网络中接入控制和功率波束形成的联合优化

在认知无线电网络中,针对鲁棒性的多用户接入控制和发射功率波束形成的联合优化问题,提出了基于熵函数光滑近似的联合优化方案。首先,利用L₀-范数最小化将接入控制和发射功率波束两个优化问题转化为一个联合优化问题;然后,利用基于熵函数光滑近似的方法对L₀-范数的非凸性及不连续性问题加以优化;最后,由于光滑可微的目标函数为单峰函数,将问题变形为增广Lagrange函数,利用Armijo梯度下降法得到问题的最优解。数值结果分析表明：新算法在信干噪比（SINR）较低时虽然所提算法的接入量无明显提高,但是在SINR较高时所提算法能显著降低发射功率并提高次用户的接入量。模型中对不确定的信道状态信息（CSI）加以分析,可以使网络更好地适应外界的变化,提高网络的可靠性,所提算法可以有效地实现网络资源的优化配置,提高网络性能。     

一种多中继协作系统中功率优化分配策略的无线网络容量算法研究

针对限制网络容量的主要因素（信道带宽与信道信噪比）,本文提出了一种多中继协作系统中功率优化分配策略的无线网络容量算法。首先,论文提出采用多中继协作的方式,提高网络传输速率,建立网络最大流数学模型。然后,在网络总功率受限的情况下,对中继节点进行功率优化分配,建立最大化网络容量计算数学模型。最后,论文建立网络仿真环境,对比多中继协作且能量优化分配与非中继协作且能量等分两种策略在中断概率、网络容量等方面的表现。得出如下结论：网络容量随节点数量增加呈现先增后减的趋势,多中继协作且能量优化分配策略更加有利于提高无线网络容量。     

一种简化特征空间稳健自适应波束形成算法*

在基于特征空间(ESB)的自适应波束形成算法中,针对当指向误差落在波束主瓣的边缘特定角度时,输出信干噪比下降,且信号子空间需要进行费时的特征值分解的问题,提出了改进线性约束最小方差(LCMV)算法。在假定的期望信号方向附近减少一个方向性约束条件,并基于信号特征值大于噪声特征值的这一特性, 利用空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间,无须特征分解,将求得的权矢量向改进的信号子空间投影。该方法能够大大减少计算量,同时还显著提高了自适应波束形成稳健性。通过仿真分析及结果比较验证了算法的正确性和有效性,因此从     

Relay node placement under budget constraint

The relay node placement problem in the wireless sensor network domain has been studied extensively. But under a fixed budget, it may be impossible to procure the minimum number of relay nodes needed to design a connected network of sensor and relay nodes. Nevertheless, one would still like to design a network with high level of connectedness, or low disconnectedness. In this paper, we introduce the notion of a measure of the “connectedness” of a disconnected graph. We study a family of problems whose goal is to design a network with “maximal connectedness” subject to a fixed budget constraint.     

基于改进遗传算法的可靠性网络优化设计

在可靠性条件约束下,使网络成本最低是网络规划NP-hard问题。从遗传算法的基本原理出发并对其进行改进,分析带有可靠性约束条件的通信网设计中的网络优化问题,这一方法的最大优点是可将其推广到求解一般带有约束的网络优化问题。而且结果表明无论是解的精度还是运算速度遗传算法都优于分枝定界法及其它启发式算法。