基于分簇协作频谱感知的认知无线网能量效率研究

针对认知无线网能量消耗引起的能量效率较低问题,在研究认知无线网分簇协作频谱感知能量效率的基础上,提出了一种最优功率分配算法来最大化次用户系统的能量效率。通过建立基于次用户能量效率最大化传输优化模型,在考虑传输功率、感知时间以及干扰限制的情况下,利用拉格朗日函数及KKT条件,得到最优次用户发射功率分配算法,以达到系统能量效率最大化的目的,同时分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,本文所提算法能有效提高次用户系统的能量效率、减少系统开销。     

基于能量效率的认知无线网络联合优化算法

为提高认知无线网络能量有效性,提出一种基于能量效率的联合优化算法。在考虑主用户干扰容限的基础上构建了能量有效性模型,将优化目标分解为接入策略求解和功率优化问题,采用粒子群算法反复迭代,得到接入概率与功率分配的联合最优解。仿真结果表明,相对于不考虑功率优化或接入概率的传统优化方法,所提算法可使系统能量效率得到显著提升。     

D2D异构网络资源分配算法

为解决基于能量收集的D2D(设备到设备)异构网络的资源分配问题,提升D2D链路的平均能量效率,提出一种高效的资源分配方法。基于系统模型分析,提出非凸的混合整数非线性约束优化问题;将非凸优化问题等效转化为凸优化问题,运用Karush-Kuhn-Tucker条件进行最优求解;提出一种结合能量收集时隙分配、资源块和功率分配的迭代算法,通过仿真分析验证所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够在保证能量收集约束和蜂窝用户设备服务质量的情况下,最大限度地提高所有D2D链路的平均能量效率,与其它几种方法相比,所提方法在不同的网络参数设置下均能实现更高的能量效率。     

认知智能电网中基于能效优化的频谱分配策略

针对智能电网的无线通信环境存在频谱短缺、资源利用效率低等问题,将认知无线电技术应用于智能电网的邻域网络通信中.引入认知智能电网概念以保证业务传输的公平性和有效性,提出一种基于改进二进制蝴蝶优化算法(BOA)的频谱分配策略,此方案考虑了通信过程中的信噪比和路径损耗,选择系统能量效率作为信道效益,并且在拓扑结构固定的城市居民小区进行建模仿真.首先,使用基于改进时变转换函数和扰动策略的二进制蝴蝶优化算法(IBBOA)为认知智能电网用户进行频谱分配;然后,采用基于接收信噪比的闭环功率控制算法动态调整用户的传输功率,减少认知智能电网用户和主要用户之间存在的干扰;最后,以系统能量效率和两个用户公平性指数为优化目标,与遗传算法(GA)和二进制粒子群算法(BPSO)进行对比实验.仿真实验表明,联合闭环功率控制的IBBOA算法所获得的系统能量效率比未联合闭环功率控制的NBOA算法高33.2%,IBBOA算法最终的系统能量效率和用户公平性指数fair比GA算法分别高出47.8%和62.6%,比BBOA算法分别高出17.6%和26.7%.结果表明所提方案能够有效抑制认知智能电网中用户间的干扰,大大提高频谱利用率和系统能量效率.     

基于NOMA系统的用户分组和功率分配策略

针对非正交多址接入（NOMA）系统的最优用户分组和功率分配方案的高复杂度问题,提出一种改进的用户分组和功率分配策略。首先,对用户进行分组,由信道增益值确定每个子信道的第一个用户,再由贪婪匹配方法分配剩余用户;然后,对用户的功率进行分配,将该功率分配问题分成子信道间和子信道内两部分,对于子信道间采用线性注水算法分配功率,对于子信道内则采用所提的迭代功率分配算法分配功率;最后,构造拉格朗日函数以实现在最大发射功率以及保证每个用户最低数据速率的约束下系统吞吐量的最大化。仿真结果表明,在多用户的情况下,与线性注水的分数阶功率分配（LWF-FTPA）算法和等分数阶功率分配（EQ-FTPA）算法相比,系统吞吐量分别提高了8%和20%,所提策略优于传统算法。     

OFDMA中继系统比例公平资源调度方案研究

针对放大-转发OFDMA中继系统的多用户比例公平资源分配问题, 在独立功率约束条件下,提出一种联合的子载波和功率分配的调度方案。方案将该资源分配问题的计算转化为对其对偶问题的计算,通过计算对偶问题间接获得原问题的解。对于对偶问题的计算采用次梯度方法。在每次迭代计算过程中,利用Hungarian算法进行最佳的子载波配对,子载波对的用户分配采用比例公平原则,利用改进的注水算法进行功率调整。仿真分析表明,在多用户比例公平的原则下所提方案的频谱效率得到明显提高。     

能效最优准则下的无人机中继系统的功率分配算法

由于无人机（Unmanned aerial vehicle,UAV）机动性好且部署简单,基于无人机中继的传输技术受到了广泛关注。功率作为通信系统的重要资源,其分配问题直接影响各条链路的性能和整个通信系统的能量效率。本文以莱斯衰落信道为背景,提出了一种在系统能效准则下的无人机中继通信系统的功率分配算法。首先在双跳放大转发（Amplify-and-forward,AF）中继传输模型的基础上建立功率分配的优化模型,将功率分配问题转化为求解最大系统能效的优化问题。在最优功率分配的求解过程中,先固定发射信号功率,获得波束形成优化方案;然后通过大信噪比区间近似,将非凸优化问题转化为凸优化问题;最后利用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件,计算得出功率分配方案的闭式解。仿真实验表明,本文算法相对于迭代算法降低了算法复杂度。     

能量收集无线网络中面向统计服务质量的最优功率分配

针对能量收集无线网络中的服务质量（QoS）保障问题,提出了面向统计QoS的最优功率分配方案,从而最大化时延QoS约束下的有效容量。首先,构建能量收集无线网络的有效容量最大化问题。其次,利用凸优化理论求解出最优功率分配方案以及该方案下的最大有效容量,并得出了两种特例下的最优功率分配方案,即：当QoS需求非常松弛时,最优化功率分配方案收敛于注水策略;当QoS需求非常严格时,最优化功率分配方案收敛于信道反转策略。然后,求解了所提最优功率分配方案得到的信道中断概率。最后,通过仿真实验,检验了该最优功率分配方案的性能。实验结果表明,与现有策略相比,所提方案能够获得更大的有效容量。     

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.     

协同OFDM系统联合中继选择、子载波配对和功率分配算法

研究了协同OFDM系统中的资源分配问题,提出了一种联合中继选择、子载波配对和功率分配的算法.首先在假定等功率分配的情况下,对中继节点进行选择并对子载波进行配对,然后在此基础上对选定的子载波对进行功率分配.分析结果显示所提算法是一种计算复杂度比较低,且系统容量接近最优容量的算法.     

NOMA系统异构网络中联合用户关联和功率控制协同优化

针对非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统的两层异构网络,提出了基于效用函数最大化模型的用户关联与功率控制协同优化问题。在该问题中将系统总能效作为效用函数,在一定的用户服务质量要求(QoS)和最大功率限制约束下,提出一种联合用户关联和功率控制的算法。该算法首先将原问题转换为带参数的多项式形式的问题,在外层循环利用二分法求得最佳的能效因子,然后在内层循环分别利用分布式用户关联算法和功率控制算法得到最佳的用户关联矩阵和最佳传输功率,最终实现系统总能效最大化。仿真结果表明,所提算法在能效方面比单独的固定功率分配方案和固定用户关联方案性能更优。     

下行多用户NOMA系统中基于能效优化的资源分配

非正交多址接入技术（Non-orthogonal multiple access, NOMA）提高了通信系统的频谱效率且可支持大量用户接入,因此受到广泛关注。以能量效率（简称能效）最大化为目标的多用户NOMA系统下行链路的资源分配问题,是一个难以求解的非凸问题,为此,将问题分解成用户分组和功率分配2个子问题。首先采用一种基于贪婪算法的用户分组方式降低了穷举法的计算复杂度;其次根据确定的分组方式,得到各个子信道上复用用户的功率分配系数表达式。为了进一步提高系统的能效,研究了子信道间非等功率分配方案,将子信道功率分配问题规划成非线性非凸的比率和问题,并利用Dinkelbach类算法得到次优解。仿真结果显示,文中采用的方案可以达到更好的系统容量和能效。     

LTE-A系统中基于QoE能效的无线资源分配算法

针对无线通信网络能耗日益增加与用户体验质量(quality of experience,QoE)难以得到保证的问题,提出一种LTE-A系统基于QoE能效的资源分配算法。首先,给出联合优化QoE和能效的数学模型,特别的考虑了用户最小QoE要求;其次,根据约束条件提出了一种迭代算法进行用户资源块(resource block,RB)分配,然后利用分数规划的性质并采用凸优化方法求得最优的发射功率来优化目标函数。仿真结果表明,相较现有基于能效的资源分配算法,该算法在提高系统性能的同时有效的保证了用户QoE。     

异构蜂窝网络中联合功率控制的终端直通通信资源分配

针对异构蜂窝网络中终端直通（D2D）用户和小蜂窝用户复用宏蜂窝用户资源产生的干扰问题,提出一种联合功率控制的资源分配方案。首先,在满足用户信号干扰噪声比（SINR）和发射功率约束条件的前提下,根据系统干扰模型推导出每个D2D用户和小蜂窝用户复用宏蜂窝用户信道资源时的最优发射功率;其次,将用户的信道选择规划成用户和信道之间的双边匹配问题,采用延迟接受（Gale-Shapley）算法得到一个稳定的匹配解;最后,以所得的匹配解为初始条件,通过交换搜索算法进一步优化分配方案。仿真结果表明,该方案的系统总容量和能量效率分别是最优解的93.62%和92.14%,与随机资源分配方案、无功率控制和交换搜索的分配方案,以及有功率控制无交换搜索的分配方案相比,系统容量平均增幅分别为48.29%、15.97%和4.8%,系统能量效率平均增幅分别为62.72%、44.48%和4.45%。该方案能够达到近似最优的系统总容量,有效提高频率利用率和能量效率。     

基于能量效率的OFDMA系统资源分配

研究了OFDMA(正交频分多址)系统优化能量效率的资源分配方法,提出了一种基于能量效率的速率比例公平资源分配算法。首先在各子载波等功率的假设条件下为各个用户进行子载波分配,然后求得满足速率比例公平条件下的各用户注水线间的函数关系,再将用户和系统速率要求作为约束条件,采用二分法对函数求解,得到近似最优能量效率下的用户注水线,最后根据用户注水线进行功率分配。仿真结果表明,与其他方案相比,该算法在保持用户速率比例公平性的同时能有效提高系统的能量效率,且复杂度较低。     

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。     

Massive MIMO 下行系统能效资源分配算法

摘 要: 针对无线通信网耗能造成二氧化碳排放量和运营成本日益增加的问题,提出了一种下行大规模天线系统能效最优的资源分配算法。算法在基站端采用最大比合并(MRT)的预编码情况下,考虑各用户最小数据速率、最大发射功率和可容忍的干扰水平约束条件下,以最大化系统能效下界为准则建立非凸优化模型。首先采用一种迭代算法确定每个用户的带宽分配,然后根据分数规划的性质,将能效优化问题的分数形式转化为减式形式,进而利用凸优化方法求解基站端最优的发射天线数和发射功率来获得最优能效。仿真结果表明,所提算法能以较小的迭代次数收敛到最大能效值,并且有较好的系统频谱效率性能,同时算法复杂度得到了显著降低。