基于统计信道状态信息的多波束卫星系统安全波束成形设计

由于卫星通信的广域覆盖特性和信道的广播特性,使得通信过程存在被窃听的风险.为增强多窃听场景下多波束卫星通信系统的安全性,在已知统计信道状态信息条件下,本文分别针对总发射功率最小化和安全速率最大化问题,提出了相应的波束成形(beamforming,BF)方案.首先,以安全速率为约束建立总发射功率最小化问题,通过拉格朗日乘...     

衬底式安全工业物联网中的协作MIMO优化研究（英文）

本文研究协作多输入多输出（cooperative multi-input multi-output,C-MIMO）系统中的物理层安全技术,该技术可以被用于主次用户共存的衬底式认知无线电网络,并通过提高次级C-MIMO接收机的安全速率同时减少对主用户的干扰来实现上述安全通信范式。该通信模型尤其适合应用于基于非授权频谱的工业互联网安全传输场景,可以实现频谱效率和安全速率的有效平衡和折衷。为此,我们提出一种特征空间自适应预编码（eigenspaceadaptiveprecoding,EAP）方法,并给出在单站发射功率约束和干扰功率约束下的安全速率优化问题。通过将原始优化问题分解为预编码特征空间选择和功率分配两个子问题,来实现安全预编码器的设计,其中,特征空间由发射机根据主用户和次级用户的信道条件进行自适应选择。此外,本文针对海量设备、大维天线系统提出一种简化的EAP方法,该方法充分利用大维天线的空间自由度来降低安全预编码优化的复杂度。仿真结果表明,在自适应选择的特征空间中传输信号和人工噪声,C-MIMO系统可以完全消除保密中断概率,获得相比固定特征空间预编码方案更高的安全速率。此外,针对大维...     

基于智能反射表面辅助和信息年龄度量的安全状态更新

为满足万物互联和物理层安全的要求,针对存在多个窃听者和多个合法用户的状态更新系统的通信安全问题,提出了一种利用智能反射表面（IRS）辅助的安全波束成形设计方法实现主动防御。同时,考虑了状态更新场景下对于信息新鲜度的要求,引入平均保密年龄和保密年龄中断概率的信息年龄（AoI）性能指标,在发射功率、状态更新概率和IRS反射相移的约束下,联合优化基站发射波束成形矩阵、IRS相移和状态更新概率,从而保证状态更新的同时最大化系统安全性。针对系统的动态性和复杂性以及非凸优化问题的挑战性,提出了一种基于深度双Q网络（DDQN）算法的安全波束成形方法,以实现动态环境下针对窃听者的最优波束成形策略。仿真结果表明,本文提出的基于DDQN的安全波束成形方法可以显著提高IRS辅助状态更新系统的安全性。     

基于DRL的MEC任务卸载与资源调度算法

为提高多接入边缘计算（MEC）任务卸载效率,提出了一个任务卸载和异构资源调度的联合优化模型.考虑异构的通信资源和计算资源,联合最小化用户的设备能耗、任务执行时延和付费,并利用深度强化学习（DRL）算法对该模型求最优的任务卸载算法.仿真结果表明,该优化算法比银行家算法的设备能耗、时延和付费的综合指标提升了27.6%.     

大规模多入多出技术的短波地波安全传输方法

为提升地波通信的用户速率和安全性能，本文结合多点协同和大规模多入多出技术，提出了一种基于多站协同的地波传输方法。在本文中，发送给用户的原始信息被核心网分成了若干个子信息，这些子信息被相应固定站发给用户。使用多个配备多根天线的固定站进行协同预编码，建立了基于预编码向量、发射功率和固定站选择联合优化的用户速率最大化问题。设计了基于共轭波束赋形的预编码方法，推导了发射功率闭式解。针对固定站选择混合整数优化问题，提出了一种低复杂度固定站选择算法。仿真结果表明所提方法可以提升用户速率和安全速率，提出的功率优化方法可以在保证用户速率的前提下提升安全速率，固定站选择算法的性能几乎与穷搜算法相同，证明了所提算法的有效性。     

移动边缘计算中的时延和能耗均衡优化算法

为了提升移动边缘计算（MEC）网络中的任务卸载效用,提出了一种基于任务卸载增益最大化的时延和能耗均衡优化算法.通过分析通信资源和计算资源对时延和能耗这2种性能指标的制约关系,将原问题分解为联合发射功率子信道分配子问题和MEC计算频率分配子问题.通过Karush-Kuhn-Tucker条件,导出了最优的MEC计算频率闭式解.此外,提出了一种基于二分法的发射功率分配算法和基于匈牙利二部图匹配的子信道分配算法.仿真结果表明,提出的算法相比传统算法可以显著提升用户的任务卸载效用.     

MIMO-OFDM网络中功率控制与波束赋形联合优化

针对多输入多输出（MIMO）-正交频分复用（OFDM）系统,提出了功率控制与波束赋形的联合优化算法,采用更加符合实际系统的干扰模型,将节能问题建模为功率控制与波束赋形的联合优化问题.为了求解上述非凸问题,基于上下行对偶原理和标准干扰函数理论,提出一种两阶段解决方案,并给出相应的理论证明该方案的收敛性.仿真结果表明,所提算法在多天线场景下相对于现有算法有更快的收敛速率,与传统的波束赋形方案相比,具有更低的能耗.     

缓存辅助边缘计算的卸载决策与资源优化

提出一种缓存辅助边缘计算的卸载决策制定与资源优化方案,以进一步降低移动边缘计算（MEC）系统中终端设备的能量消耗.首先,建立该优化问题为最小化用户在任务执行时最坏情况下的能耗值,并将这一混合整数规划问题转化为非凸的二次约束二次规划（QCQP）模型,使用半定松弛及随机概率映射方法获得缓存辅助下的预选卸载集合;其次,分别采用拉格朗日对偶分解法和二分法求得性能约束下的最优传输功率及边缘计算资源分配,从而通过对比该集合中的设备能耗得到理想的卸载决策集合与资源分配方案.实验数值结果表明,所提方案能够有效降低用户能量消耗,提升边缘计算系统的服务性能.     

多天线无人机通信系统中的安全波束成形方案

针对第6代移动通信系统中多天线无人机通信下行链路传输系统,在有多个合法用户和单个窃听者的场景以及已知窃听者统计信道状态信息的情况下,提出了2种安全波束成形方案：一种是基于迫零算法的波束成形方案,在系统传输总功率受限条件下最大化系统可达安全速率,得到了波束成形权矢量和功率分配因子的闭合解;另一种是基于增强信漏噪比算法的波束成形方案,采用一种分式规划和交替方向乘子法（ADMM）相结合的迭代算法,实现波束成形权矢量和功率分配因子的设计.仿真结果表明,相比较于迫零算法,基于ADMM的增强信漏噪比算法能够有效地提升系统的安全性能.     

认知无线电网络中的参数优化问题

针对在多协作用户宽带信道情况下,认知无线电网络中当信道增益固定时,检测时间、功率以及带宽分配等参数的优化问题,提出了各参数的联合优化算法.以信道容量为目标函数,给出了最优的资源分配算法.结果表明,该算法能够实现频谱接入并且极大地提高了次用户系统的总信道容量,且资源分配与主用户占用的概率、峰值发射功率和干扰约束等因素有关.在多认知用户网络中,参与合作的用户越多,接收信号的信噪比越高,次用户系统的总信道容量越大.     

Research and experiment on multi-user computational offloading based on mobile edge computing

The fundamental problem of multi-user computation offloading for Mobile Edge Computing is investigated in heterogeneous overlay networks where each user can connect and offload its computing workloads to multiple heterogeneous wireless access points in parallel. The problem of average user overhead minimization with the delay constraint is formulated to obtain the optimal strategy of workload partition and heterogeneous resource allocation. A successive convex approximation (SCA) based algorithm is finally developed, which addresses the problem of non-convex optimization by iteratively solving a sequence of separable strongly convex problems. Numerical results are presented to prove that the proposed offloading mechanism can effectively reduce the service latency and energy consumption of users compared with the conventional non-cooperative approach.     

联合功率控制的D2D资源分配算法

针对D2D通信引入LTE网络中同频干扰以及能耗过大问题,首先基于模糊聚类算法,将D2D用户分成若干个D2 D用户组,并且基于中断概率最小为每个D2 D用户组寻找最优蜂窝用户资源,以降低用户间干扰、提高系统吞吐量。其次结合上述资源分配提出了一种有效的功率控制方案,调节资源分配后用户组内D2 D用户的发送功率,以提高系统能量效率。仿真结果表明：该算法降低了系统干扰,提高了系统吞吐量以及系统能量效率,同时又保证了D2 D用户获得无线资源的公平性。     

下行NOMA系统中最大化能量效率的功率分配方案

针对多簇且每个簇包含任意用户的下行非正交多址接入（NOMA）系统,提出了一种最大化系统能量效率的功率分配方案.首先推导了满足所有用户连续干扰消除需求的情况下,单个用户及单个簇所需的最低功率,建立最大化系统能量效率的用户间功率分配优化问题,然后采用二分法求解最大化单个簇内能量效率的功率分配优化问题,基于该结论将最大化系统能量效率的用户间功率分配优化问题转换为簇间功率分配优化问题,最后给出了一种迭代的簇间功率分配方案,并根据簇间功率分配的结果为单个用户分配功率.仿真结果表明,所提方案的系统能量效率高于相同场景中的已有方案.     

基于盲源分离的CDMA系统上行链路多用户检测

在分析码分多址(CDMA)系统信号模型的基础上,提出了一种基于盲源分离的多用户检测算法,该算法充分利用了各用户信息之间的独立性.仿真结果表明,当信噪比一定时,该算法的误符号率是传统最小均方差(MMSE)算法的50%左右. 当干扰用户与期望用户的功率比（干信比）为40?dB时,本算法的误符号率比MMSE检测算法要低2个数量级,而且干信比越高,抗远近效应性能改善的程度就越大.     

全双工能量受限中继网络的安全波束成形设计

为了解决全双工能量受限中继网络的无线物理层安全问题,提出了一种基于能量和信息联合传输的安全波束成形方法.在满足中继节点和能量收集节点收集能量的约束条件下,通过联合优化能量信号协方差矩阵、波束成形矩阵和功率分配因子,实现了系统安全速率最大化.目标问题是非凸的,采用分步优化方法将原始问题转化为2个子问题.将第1个子问题转化为双层优化问题,外层优化问题采用一维搜索求解,内层优化问题采用半定松弛技术解决;然后通过一维搜索得到第2个子问题的最优解.仿真结果表明,提出的方法显著提高了系统的安全速率.     

无线MEC系统中队列状态感知的卸载和 传输联合优化

针对多用户-多移动边缘计算服务器系统的动态计算任务卸载问题,基于用户端和服务器端的任务队列模型,以系统的长期平均时延和长期平均功耗为优化目标,求解最优的卸载策略及相应的上行预编码.通过李雅普诺夫优化方法将长期平均问题转化成单阶段目标优化问题,考虑到卸载策略和预编码之间存在范数约束关系,通过连续近似和半正定松弛,可转化成典型的DC规划求预编码解问题.仿真结果表明,所提方案比传统方法具有更低的时延和功耗.     

光同步CDMA多址干扰消除技术及其性能分析

提出了一种简便易行的光同步CDMA多址干扰抑制方案。该方案采用修正的素数码,在每个用户的接收端设置一组相关器和一个排队网络。由于所采用的码的相关特性,这种算法利用了其他用户所包含的信息,对于发"0"时,能完全消除多用户干扰;对于发"1"时,除消除一部分干扰以外,可以大大减小误码概率。数值结果充分说明了这一点。     

基于遗传算法的多基站协作通信功率分配方案

将多基站协作通信的功率分配问题转换为信干噪比(SINR)均衡问题。通过设置路径损耗门限为各用户判决与其通信的协作基站,并考虑用户间接收SINR的公平性,给出基于遗传算法的多基站协作通信功率分配方案。数值分析表明,相对于传统蜂窝小区等功率分配以及多基站协作通信等功率分配,该功率分配方案使系统中各用户的平均SINR分别提高17.75dB和2.36 dB。