联合时间反演与跳空通信的安全传输方案

为提高时间反演无线通信在聚焦区内的安全性,提出一种联合时间反演和跳空通信的传输方案。利用时间反演将信号的能量集中在合法接收端附近,跳空通信能不断变换加入的人工噪声,采用基于比例优先级的跳空图案生成算法,进一步提高合法接收端处的接收信号强度。理论分析和仿真结果表明,该方案可以提高窃听端误码率以及系统保密信干噪比,有效降低信息被窃听的概率,保证保密信息的安全传输。     

D2D通信网络中一种基于时间反演的无线资源优化机制

针对D2D(Device-to-Device)异构无线通信网络中D2D用户和蜂窝用户之间的干扰问题,提出一种基于时间反演的无线资源优化机制。该机制包括两个步骤:1)在上行传输系统中结合时间反演镜技术实现干扰消除,即对每个用户执行信道签名,提取有用信号,剔除干扰,获取系统用户信干噪比;2)根据用户信干噪比,采用功率控制算法并结合凸优化理论来调整用户的发射功率,以最大系统吞吐量为优化目标。仿真结果表明,该机制有效地抑制了D2D异构无线通信网络中蜂窝用户和D2D用户的相互干扰,提升了系统容量,同时满足了用户对通信可靠性的需求,保证了用户能够获得更高的QoS(Quality of Service)。     

人工噪声掩护下跳频安全通信

为了对抗电磁干扰与敌方窃听,提出了人工噪声掩护下的跳频通信架构.其中,人工噪声对消是提升系统安全的关键步骤,但实际接收节点处的时间同步误差会降低人工噪声对消效果与系统保密性能.鉴于此,分析了同步误差下人工噪声对消后的残余人工噪声成分和系统保密性能,并提出了具有同步误差鲁棒性的人工噪声最优功率分配方法.理论分析和仿真结果表明,时间同步误差会在人工噪声对消时引入符号间干扰与跳间干扰,进而降低系统的保密性能.此外,当接收节点可以实现完美时间同步时,人工噪声与通信信号应等功率发射.随着时间同步误差的增加,人工噪声与通信信号的功率比应当逐渐减小,以降低时间同步误差引起的保密性能损失.     

毫米波5G网络中一种D2D通信的资源分配方案

在5G系统中,毫米波（mmWave）与终端直通技术（device-to-device,D2D）有利于提升系统容量和频谱利用率。针对73 GHz下underlay蜂窝网络中的D2D资源分配进行了研究。为了降低彼此间的干扰,首先提出对基站和D2D用户接收机进行区域限制;其次利用线性相关的方法选出可复用的蜂窝用户;最后在满足蜂窝通信和D2D通信服务质量（QoS）的要求下提出一种基于干扰控制的资源分配,以提升系统的吞吐量。仿真结果表明所提算法的性能优于参考算法。该算法能够有效提升系统吞吐量和频谱效率。     

基于分段导频发送和人工噪声的物理层安全传输方案

在一个三节点MIMO窃听网络中,针对窃听方发送恶意导频干扰,提出了一种基于分段导频发送和人工噪声的物理层安全传输方案。首先将导频发送长度分为n段,合法接收方只选取其中的m段发送导频信号。发送方利用n-m段接收信号获取窃听信道的近似估计,并用其消除m段信道估计中的窃听信道部分。然后,发送方设计预编码矩阵并同时发送信号和人工噪声,实现信号的安全传输。仿真表明,当干扰功率为100 mW时,所提方案下的安全速率平均提高了1.34 bit/s/Hz。     

无线携能通信系统中基于人工噪声的波束成形算法研究

在存在多天线窃听者的情况下,研究了无线携能通信系统的物理层安全传输问题。传统上,人工噪声方案是一种保证物理层安全通信的有效策略。因此,提出了一种人工噪声辅助的波束成形算法,以提高信息与能量联合传输的安全性。该算法在满足多项约束（接收端能量采集门限、信息泄漏控制指标和发送功率）的基础上,通过优化波束成形预编码矩阵和人工噪声实现无线携能通信系统的物理层安全通信。在数学上该算法是一个非凸优化问题,不易求解。为此,首先引入最小均方误差接收算法和连续凸近似方法将其转换为凸的二阶锥规划子问题,然后对该凸问题进行迭代求解。仿真结果表明,该算法能够在保证窃听者无法解码信息的同时,实现信息和能量的联合传输,并且算法收敛速度快。     

D2D网络中基于截止时间约束的网络编码重传方法

最近研究表明,结合D2D与网络编码技术可以显著地提高无线网络的吞吐量。对于视频直播、在线游戏等实时应用而言,通常数据包的接收具有截止时间限制,超出该时间限制的数据包对用户来说是无效的。为最大化用户可及时接收的数据包数量,提出了基于截止时间约束的网络编码(IDNC)重传方法。首先,将问题建模为整数线性规划问题,并证明了这是一个NPhard的问题。其次,为降低求解的复杂度与计算量,构造了IDNC图,用于表示满足截止时间约束的编码组合,并提出了高效的最大权重团搜寻算法。最后,仿真验证了所提方法的有效性。     

D2D通信中联合资源分配与功率控制算法

终端直通(D2D)技术引入移动蜂窝网络虽然能够提高蜂窝系统性能,但却带来了很大的干扰和能量消耗.为了降低干扰,提升频谱效率,同时又兼顾能量效率,提出了一种联合资源分配和功率控制的方法,用以实现高能效的D2D通信.仿真结果表明:本文提出的迭代资源分配和功率控制方案,相比已有方案能量效率有了明显提高.     

D2D通信增强的蜂窝网络中基于DDPG的资源分配

针对终端直通(D2D)通信增强的蜂窝网络中存在的同频干扰,通过联合调控信道分配和功率控制最大化D2D链路和速率,并同时满足功率约束和蜂窝链路的服务质量(QoS)需求。为有效求解上述资源分配所对应的混合整数非凸规划问题,将原问题转化为马尔可夫决策过程,并提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的机制。通过离线训练,直接构建了从信道状态信息到最佳资源分配策略的映射关系,而且无需求解任何优化问题,因此可通过在线方式部署。仿真结果表明,相较于遍历搜索机制,所提机制在仅损失9.726%性能的情况下将运算时间降低了4个数量级(99.51%)。     

Analysis of transmission capacity for multi-mode D2D communication in mobile networks

Device-to-device (D2D) communication is one of the promising technologies in the 5th generation of wireless communication (5G). This paper investigates the achievable transmission capacity for multi-mode D2D communication. By utilizing stochastic geometry tools, we first provide the system model and derive the transmission capacity for two different sharing schemes of underlaying D2D mode. The first one is that each cellular spectrum can be reused by single D2D pair and the other one considers the multiple sharing among several D2D pairs with the same spectrum. In addition, we analyze the strategy for the optimal selection between both different sharing scenarios. Secondly, we analyze the transmission capacity for overlay D2D mode. Finally, with the optimal relay selection strategy, the maximization of transmission capacity for relay-assisted D2D communication is obtained under the constraint of minimum energy consumption. Furthermore, simulations are carried out and the results demonstrate the effectiveness and validity of our analysis.     

基于社交意识和支付激励的D2D协作传输策略

在D2D协作传输场景下,传统的协作方案忽略了节点的自私性及在每个时间点个性化需求的差异性,导致D2D用户配对成功率较低。为了解决上述问题,提出一种基于社交意识和支付激励的D2D协作传输策略。具体地,首先利用物理层终端用户间相遇的历史信息,计算不同时刻用户间的社会关系强度;接着通过节点属性、节点对内容兴趣度计算出内容对节点的重要程度;其次该方案采用熵定义用户服务属性等级,根据节点对内容的不同服务属性等级对不同服务主体进行区别定价,以激励自私节点参与协作;然后用以上因素来构造效用函数,使系统总效用最大化;最后采用模拟退火算法求解从而得到一个稳定的协作传输策略。仿真结果表明,所提策略可满足不同时间段终端个性化需求,有效提高用户满意度和吞吐量。     

基于蜂窝网络的多对D2D通信性能研究

针对终端间直接通信技术（Device-to-Device,D2D）共享蜂窝通信上行链路资源,研究多对D2D链路共享资源对蜂窝系统性能的影响,在多对D2D通信链路累积干扰条件下推导系统中断概率并进行了仿真分析,仿真结果表明,增加D2D链路会增大对基站的干扰,但当D2D链路分布满足一定的距离条件,较大的D2D链路数不仅能够保证系统中断概率,还可使引入多对D2D通信后的系统容量得到提升。     

Functional link artificial neural network applied to active noise control of a mixture of tonal and chaotic noise

Many practical noises emanating from rotating machines with blades generate a mixture of tonal and the chaotic noise. The tonal component is related to the rotational speed of the machine and the chaotic component is related to the interaction of the blades with air. An active noise controller (ANC) with either linear algorithm like filtered-X least mean square (FXLMS) or nonlinear control algorithm like functional link artificial neural network (FLANN) or Volterra filtered-X LMS (VFXLMS) algorithm shows sub-optimal performance when the complete noise is used as reference signal to a single controller. However, if the tonal and the chaotic noise components are separated and separately sent to individual controller with tonal to a linear controller and chaotic to a nonlinear controller, the noise canceling performance is improved. This type of controller is termed as hybrid controller. In this paper, the separation of tonal and the chaotic signal is done by an adaptive waveform synthesis method and the antinoise of tonal component is produced by another waveform synthesizer. The adaptively separated chaotic signal is fed to a nonlinear controller using FLANN or Volterra filter to generate the antinoise of the chaotic part of the noise. Since chaotic noise is a nonlinear deterministic noise, the proposed hybrid algorithm with FLANN based controller shows better performance compared to the recently proposed linear hybrid controller. A number of computer simulation results with single and multitone frequencies and different types of chaotic noise such as logistic and Henon map are presented in the paper. The proposed FLANN based hybrid algorithm was shown to be performing the best among many previously proposed algorithms for all these noise cases including recorded noise signal.     

端到端通信中基于时间转换能量采集的计算迁移方案

在端到端（D2D）通信网络中,为提高移动云计算的有效性,提出了一种基于时间转换能量采集的计算迁移方案。首先,一个流量受限的智能移动终端把其需要迁移的计算任务通过D2D通信以射频信号的形式发送给一个能量受限的智能移动终端,后者利用时间转换方案对接收信号进行能量采集。然后,能量受限终端会为流量受限终端中继任务到云端服务器付出额外的流量消耗。最后,所提的方案被建模为一个最小化终端能量与流量消耗的非凸优化问题,通过优化能量受限终端的时间转换因子、采集能量分配因子以及流量受限终端的传输功率,最终获得了最优方案。仿真结果表明,相比于非协作方案,所提方案通过互惠协作进行计算迁移能有效地减少终端的匮乏资源开销。     

鲁棒的双向多中继物理层安全传输方案

针对双向多中继系统物理层安全传输无法获取窃听者的精确信道状态信息（CSI）的问题,提出鲁棒的多中继协作波束形成和人工噪声联合物理层安全传输方案,以最大化系统总功率约束下信道状态"最差情况"时的安全总速率。在该方案中,待求解的问题是一个复杂的非凸优化问题。采用交替迭代和连续凸近似（SCA）方法,对波束形成向量、人工噪声协方差矩阵和源节点发射功率进行交替优化迭代,得到了问题的优化解。仿真实验验证了所提方案的有效性,并表明该方案具有更优的安全性能。     

D2D通信中基于信噪比均衡的资源分配算法

针对蜂窝系统中D2D通信和蜂窝通信模式下的资源共享问题,提出一种基于信噪比均衡的资源分配算法。在优化所有用户接收干扰功率和均衡所有用户信噪比的基础上,建立以最大化系统总吞吐量为目标的凸优化问题。利用拉格朗日乘数法求解凸优化问题,得到闭式解。仿真结果表明,该算法能提高D2D链路与蜂窝链路的信噪比及系统总吞吐量。     

D2D网络中的缓存副本数布设算法

在Device-to-Device (D2D)缓存网络中,缓存文件的副本数量是制约系统缓存效率的重要因素,过多的副本会导致缓存资源不能得到充分利用,副本数过低又将使流行文件难以被有效获取。针对D2D缓存网络副本布设问题,以系统缓存命中率最大化为目标,利用凸规划理论,提出了一种缓存文件副本数布设算法(CRP)。仿真结果显示,与现有副本数量布设算法相比,该算法可以有效提升D2D缓存网络总体缓存命中率。     

Optimal D2D power for secure D2D communication with random eavesdropper in 5G-IoT networks

In the rapidly evolving landscape of fifth generation Internet of Things (5G-IoT) networks, Device-to-Device (D2D) communication has emerged as a promising paradigm to enhance secrecy transmission rate (STR) and connectivity. However, the security of D2D communications in the presence of eavesdroppers remains a critical challenge. This article investigates the problem of optimizing D2D transmit power to achieve secure D2D communication while considering the presence of random eavesdroppers in 5G-IoT networks. We propose a novel secrecy-based power control approach (SRMWPCA) approach to model the random distribution of eavesdroppers in the network, taking into account their varying distances from D2D pairs and deliberately increasing interference at the eavesdropper's link. By leveraging tools from stochastic geometry, we derive an analytical expression for the secrecy transmission probability (STP), which quantifies the probability of eavesdroppers successfully decoding the D2D transmission. In this analysis, we have incorporated practical considerations such as channel fading, path loss, and interference from other devices. To enhance the security of D2D communication, we formulate an optimization problem to determine the optimal transmit power levels for D2D pairs, subject to constraints on the secrecy transmission probability and interference to the cellular network. We propose an efficient algorithm to find the power allocation that maximizes the secrecy outage performance while meeting these constraints. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed approach in achieving secure D2D communication in 5G-IoT networks with random eavesdroppers. The performance of the proposed SRMWPCA approach improved by 23.25% and 20.9% compared with standard approaches in terms of the secrecy rate and throughput of the users from malicious attacks.