基于能量采集的译码转发中继系统功率分配算法

本文针对基于能量采集的译码转发（DF）中继蜂窝异构网络,提出了一种系统容量最大化的功率分配算法。中继和用户节点均采集由基站发送的射频信号的能量;利用采集到的能量,通过时分多址方式,用户节点经中继将信息发送给基站。在满足中继和用户节点采集能量的因果性限制及总功率受限条件下,构建了系统容量的优化模型。利用拉格朗日乘子法和KKT (Karush-Kuhn-Tucker)最优条件,为使系统容量最大化,对中继和用户功率进行分配;通过等效信道增益,将中继功率和用户功率联合优化问题简化为用户功率优化问题,然后通过次梯度算法获得功率最优解。仿真结果表明,与受限于中继和用户采集能量因果性的用户平均功率算法相比较,本文算法可以提高系统平均容量。      

D2D通信中联合链路共享与功率分配算法研究

针对D2D （Device-to-Device,D2D）通信过程中的资源分配问题,提出一种联合链路共享和功率分配算法.在保证系统内蜂窝用户服务质量（Quality of Service,QoS）需求的前提下,利用系统的信道状态信息,为D2D用户生成一个由蜂窝用户组成的通信链路的候选集合;在通信链路候选集合内使用凸优化方法得到D2D用户最优功率分配策略;最后利用（Kuhn-Munkres,KM）算法求解最大加权二部图匹配（Maximum Weight Bipartite Matching,MWBM）问题,为D2D用户选择最优的蜂窝用户进行资源共享.仿真结果表明该算法能有效的提升通信网络的吞吐量,可以为D2D用户选择最优的资源分配策略.     

多频带混合场景下终端直通通信用户最优用户密度与功率分配研究

该文分析了蜂窝与终端直通(Device-to-Device, D2D)混合网络中多频带资源的场景下D2D用户最佳密度和功率分配问题。在混合网络中包含一个或者多个蜂窝网络,D2D用户复用蜂窝系统上行频谱资源。通过采用随机几何理论,上述问题可以建模成一个以最大化D2D网络容量为目标并以蜂窝用户和D2D用户的中断概率为约束条件的优化问题。由于上述优化问题非凸,因此分成两步解决原问题:首先证明当D2D用户密度确定的时候原问题对于功率分配是凸问题,并通过拉格朗日对偶方法得到了最优功率分配方案;随后证明中断约束条件将D2D用户密度的定义域分成有限个子区间,在每个子区间上可以通过求导的方式得到D2D传输容量局部最优解,基于上述两个结论,文中设计了一种子区间最优值搜索算法。通过仿真验证了算法的有效性,并且反映出D2D传输容量主要由中断约束条件和来自蜂窝网络的干扰决定。     

联合功率控制和信道分配的蜂窝网络能效优化算法

为了提高混合设备到设备（D2D）蜂窝网络中D2D干扰导致系统能效下降的问题,提出了联合功率控制和信道分配的能效优化（EEPC）算法,进而提升系统能效。以D2D用户和蜂窝用户最小速率为约束条件,建立最大化能效的优化问题;利用块坐标下降法将优化问题转化为信道分配和功率控制两个子问题,再分别利用Q学习算法、Dinkelbach算法和优化最小（MM）算法求解。并对Q学习算法中贪婪搜索因子进行改进,采用动态的搜索因子,平衡探索与利用间的关系。性能分析表明,提出的EEPC算法提升了系统能效。     

基于改进PSO的电力通信网络业务资源分配方法

以电力通信网络容量最大化和能量效率最大化为目标,建立业务资源分配目标函数。从满足通信网络用户服务质量要求和限制电力通信网络可用资源两个方面设定约束条件,利用改进的PSO（粒子群优化）算法对符合约束条件的目标函数最优解求解,确定电力通信网络业务资源的最优分配方案,以此实现基于改进PSO的电力通信网络业务资源分配。实验证明,该设计方法在电力通信网络业务资源分配方面具有良好的应用前景。     

RIS辅助太赫兹频段车载网络容量优化

为缓解当前无线系统的频谱稀缺和容量限制，引入太赫兹频段并以可重构智能反射面（RIS）进行辅助通信构建一个下行链路车载网络。考虑系统总功率有限约束、蜂窝移动用户服务质量约束、车辆和用户位置随机性约束，以最大化车辆用户总速率建立最优功率分配和RIS最佳部署的混合优化模型。基于平衡法、线性变换法和消元法将原NP-hard问题转化为具有复相关约束多变量耦合的凸优化问题，内层迭代基于拉格朗日乘子法求解最优功率分配，外层迭代基于改进式遗传算法求解RIS最佳部署。仿真结果表明，基于最优功率分配下合理部署RIS节点个数与分布密度能在获得较高目标总容量的同时节约成本。     

MIMO-OFDM中继通信系统最优功率分配

针对两跳多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM,Multiple-Input Multiple-Output-orthogonal frequency division multiplex）中继通信系统的最优功率分配问题,提出了基于改进粒子群算法（PSO,Partical Swarm Optimization）的分配方案。在约束总发射功率的情况下,利用粒子群算法设置参数少、收敛速度快、全局寻优能力强等特点,将其改进后引入到两跳MIMO-OFDM中继通信系统的最优功率分配中。仿真结果表明,与现有的分配方法相比,改进粒子群算法在同等条件下能更有效地分配功率,提升系统容量,增强系统的传输能力。     

多用户MIMO-OFDM系统中的子信道与功率分配算法研究

针对多用户MIMO-OFDM系统下行链路,分析了通过遍历搜索来使容量最大化的最优子信道与功率分配算法,在此基础上提出了低复杂度的次优多用户子信道与功率分配算法,即MSPA算法。为了最大限度地保证用户之间的公平性,进一步提出了考虑每个用户速率要求的MSPA-RoU算法。仿真结果表明：本文提出的MSPA算法在复杂度可接受的情况下所获得的容量增益与最优算法十分接近,并且远远大于在MIMO环境下仅对子载波进行分配的算法;MSPA-RoU算法在考虑用户速率要求时仍能获得可观的容量增益。     

面向用户传输差异的低轨道地球卫星资源分配策略

低轨道地球卫星（LEO）上行链路通信场景下，针对不同用户对于高容量传输（HCT）和高可靠性传输（HRT）需求的差异性，对2种不同需求的用户进行频谱共享，建立HRT用户需求受限下的HCT用户总和容量最大化的资源分配模型，并联合用户功率和信道资源进行优化。基于信道衰减统计特性进行功率分配，以应对信道衰减的随机性带来的不确定性挑战，在功率分配的基础上，应用匈牙利算法对用户进行两两配对，共用同一信道。为了提升HCT用户的公平性，将最小遍历容量的最大化纳入优化目标，并在已有算法基础上引入一个平衡矩阵进行求解。仿真结果表明，相较于其他几种算法，所提算法在相同HRT用户中断概率下，HCT用户的总和容量最高，改进后算法在提升HCT用户公平性和鲁棒性上也有显著效果。     

NOMA增强型D2D通信的资源分配算法

传统蜂窝网络中,多址接入技术起着尤为关键的作用,与正交多址（Orthogonal Multiple Access,OMA）技术相比,非正交多址（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）能够支持的用户数量远远超过可用正交资源的数量,可以达到更高的频谱效率和用户公平性。因此,为提高异构蜂窝网络的整体容量,本文研究了NOMA增强型设备到设备（Device to Device,D2D）的资源分配问题,并将其分解为两个独立的子问题:信道分配和功率控制。一方面,基于Coalition博弈为D2D组分配合适的信道;另一方面,对D2D发送功率和功率分配因子依据可行解域进行联合优化,以最大化整个网络中D2D可实现速率。仿真结果表明所提算法在保证系统性能的同时,还可以有效降低计算复杂度。      

基于细菌群体趋药性的函数优化方法

本文在细菌趋药性(Bacterial Chemotaxis,BC)优化算法基础上提出一种基于群体智能的函数优化方法-细菌群体趋药性(Bacterial Colony Chemotaxis,BCC)算法.细菌群体趋药性算法同时使用单个细菌在引诱剂环境下的应激反应动作和细菌群体间的位置信息交互来进行函数优化.细菌群体趋药性算法在保留单个细菌较强的搜索能力的基础上克服了细菌趋药性算法收敛速度较慢,性能难以与其他常用的智能优化算法比较的不足.对不同函数优化试例的仿真表明细菌群体趋药性算法性能良好,是一种具有进一步研究价值的集群函数优化方法.     

混沌优化算法在组合优化问题中的应用

组合优化问题一直都受到理论界和工程界的重视,此类问题的求解方法也有很多,却各有缺点和局限性,不能满足实际应用的需要。混沌优化算法在解决数值优化问题上具有一定的普遍性,可以很快找到全局最优解,不过组合优化问题的解不是一个数值,因此在前人研究的基础上,提出求解组合优化问题的混沌优化算法。首先分析混沌优化,并针对组合优化问题中的TSP问题,提出一种混沌优化策略,探讨在TSP问题中应用混沌优化算法的方法。结果表明了该方法的有效性。     

改进微粒群算法优化PID参数的研究

微粒群算法是一种新的随机优化算法,算法通过微粒间相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域,该算法具有搜索速度快、寻优能力强、算法简单等特点,但也存在普遍的缺点。本文基于微粒群算法容易陷入局部极值和收敛速度慢的缺点,提出一种新的改进算法,介绍了将改进微粒群算法用于PID控制器参数优化的方法,算法实现流程,并结合Matlab强大Simulink系统仿真功能证明了改进算法的有效性,其性能优于经验公式和遗传算法。     

TD-SCDMA无线网络工程优化方法研究

针对无线网络工程优化阶段需要关注的各项问题,对TD-SCDMA网络的特点、TD-SCDMA无线网络的工程优化方法进行了讨论和研究。     

TD-SCDMA网络商用初期的无线网络优化

本文主要介绍TD-SCDMA网络优化,分别介绍了网络优化的思路和流程,分析了TD-SCDMA网络优化和GSM网络的差异,最后说明了TD-SCDMA网络优化需要解决的问题。     

TD-SCDMA移动通信网络优化研究

随着第三代移动通信系统的研发进度不断向前,中国的移动通信标准TD-SCDMA系统越来越成为一个关注的焦点。网络运营商迫切需要优化无线网络以提高网络的投资效益、网络的运行质量和服务水平。本文对TD-SCDMA移动通信网络的优化流程和故障分析进行了研究,从覆盖优化、容量优化、干扰优化多方面提出了优化调整措施和参数配置建议,从而改善TD-SCDMA移动通信网络环境,最后总结了TD-SCDMA网络优化原则,并结合TD-SCDMA的发展及面临的实际问题提出了下一阶段网络优化的策略。     

群智能理论及应用

作为一种新兴演化计算技术,群智能已成为新的研究热点,它与人工生命,特别是进化策略和遗传算法有着极为特殊的联系,已完成的理论和应用研究证明群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法.更为重要的是,群智能的潜在并行性和分布式特点为处理大量的以数据库形式存在的数据提供了技术保证.本文介绍了群智能理论的产生和发展过程,并着力阐述了两种典型算法;微粒群算法和蚁群算法的基本原理以及研究现状.     

微波单片设计软件的研究及应用

论述了专用于微波单片设计软件的基本结构及原理 ,并以实际电路的仿真优化为例对其功能作了介绍。     

探索机电联合仿真优化在米波雷达天线设计中的应用

米波雷达拥有反隐身、抵抗反辐射导弹的特长,其工作频率低,波长长,天线尺寸比较大。文中针对数字阵列米波八木天线的阵面稀疏庞大结构特点,探索机电联合仿真优化来解决米波雷达天线研制中的困难。通过天线参数优化、天线口径优化和天线精度优化等机电联合仿真优化,研究出新构型的八木天线,提高天线单元布置密度,降低雷达天线体积和质量,即能使雷达机动快速架设,又能确保天线的指向精度,满足雷达的性能指标。     

空间映射粒子群算法用于电磁优化计算

将粒子群算法与空间映射算法相结合,提出了一种空间映射粒子群优化算法,并用于电磁问题的优化计算.算法实现过程中,将电磁仿真计算中精确网格剖分的计算模型作为精确模型,将粗糙网格剖分计算模型作为粗糙模型,在粒子群算法中计算粒子适应度前,使用粗糙模型结合基于卡尔曼滤波的映射关系,估计出粒子是否对算法最优解更新有效,并对有效的部分粒子做适应度计算,可以很大程度上减少算法的计算耗时.通过E型贴片天线和谐振腔缝隙天线的优化仿真说明了本算法的有效性.