多用户OFDM系统中一种次最优多址接入方案

给出了带自适应资源分配的多用户 OFDM系统的数学模型 ,指出理论上的最优接入算法是不可实现的 . 提出了一种易于实现的次最优多址接入方案 ,它以瞬时信道特性为基础 ,通过不断寻找局部最优以期达到或接近全局最优. 仿真实验表明 ,使用这种次优多址接入方案的多用户 OFDM 系统的性能明显优于使用各种静态多址接入方案的系统 .     

OFDMA系统动态资源分配快速算法

针对正交频分多址接入无线网络的下行链路,提出了一种计算量少、能够依据信道状态信息进行动态资源分配、满足多个用户服务质量要求的算法.该方法首先假设各个用户发射功率相同,按比例分配子载波,然后按照每个用户最小速率需求,确定各个用户最小发射功率,最后根据总功率大小以及用户所需最小发射功率,最大化整个系统容量.分析表明该方法可以得到接近最优的发射功率,资源调度策略具有多项式复杂度,仿真结果验证了理论的正确性,算法能够在短时间内进行子载波分配和功率控制,满足无线通信实时性要求.     

基于证据理论的电力线OFDM多业务跨层动态资源分配算法

针对正交频分复用(OFDM)系统提出了一种基于D-S证据理论的媒体接入控制(MAC)层调度策略,该策略采用QoS要求中时延、速率公平性和丢包率三个评价指标来确定数据包调度优先级。通过为各评价指标分别选取隶属度函数,进而求得基本概率分配值,并利用D-S证据理论的合成法则将三个评价指标进行融合判决,判决后结果作为层间信息传递给物理(PHY)层,PHY层根据MAC层提供的控制参数,完成子载波、功率和比特的分配,实现跨层资源分配。建立电力线通信(PLC)系统模型,仿真并与现有跨层资源分配算法比较,结果表明所提算法能够根据信道条件在满足多业务用户Qos需求的情况下动态分配资源,在保证系统性能的基础上满足不同业务用户的QoS要求。     

基于噪声模型下D2D蜂窝系统的多用户合作功率控制分配方案

为了减轻D2D用户在通信过程中的相互干扰,提高整个蜂窝系统的吞吐量,根据D2D用户数目、信道状况和系统吞吐量的限制需求,分析干扰噪声模型约束下多用户发射功率的控制问题。通过引入玻尔兹曼常数等参数对干扰模型进行条件约束,最终得到基于效用下系统的平均发射功率和最大和速率,进而给出基于反向迭代组合算法的多用户合作博弈功率控制分配方案。仿真结果表明,该算法满足了多用户共享蜂窝网络频谱资源下的功率分配需求,终端用户发射功率经过多次反向迭代后达到纳什均衡,系统的吞吐量显著提高,频谱资源达到了较好的均衡收益。     

中继OFDMA系统用户公平性的资源分配算法的研究

在OFDMA解码—转发中继系统中,为了公平地进行资源分配,提出了在两个用户模型下,在保证每个用户最小速率需求的前提下,先按照用户预定速率比进行子载波分配,再根据实际速率比对用户的子载波进行调整的分配算法,最后使整个系统的吞吐量达到最大。提出了三种方案。方案一通过对Lagrange对偶函数问题的求解,根据所得代价函数值的大小对用户的子载波做重新调整。这样不仅考虑到了公平性,也减少了用户的速率损失。方案二、方案三分别从子载波端和用户端出发考虑子载波的分配问题,且从不同的分配角度分析了公平性问题。研究结果表明,三种方案获得的公平性均有所提高。     

频谱共存下面向多目标跟踪的组网雷达功率带宽联合优化分配算法

针对组网雷达多目标跟踪场景,提出了一种频谱共存下组网雷达功率带宽联合优化分配算法。建立了组网雷达跟踪场景下目标运动模型和雷达观测模型,并推导了预测贝叶斯克拉美-罗下界作为目标跟踪性能衡量指标。以最小化多目标跟踪误差为优化目标,以雷达发射功率和信号带宽作为优化参数,建立了组网雷达功率带宽资源联合优化分配模型。在此基础上,采用内点法和循环最小法对上述优化模型进行求解。仿真结果表明,相较于资源均匀分配算法,所提算法能够有效降低多目标跟踪误差,提升频谱共存下组网雷达系统的多目标跟踪精度。     

面向目标搜索与跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配算法

针对组网雷达同时执行目标搜索与多目标跟踪任务的场景,提出了一种面向目标搜索与跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配算法。推导了对重点观测区域内目标的检测概率作为目标搜索性能,并推导预测贝叶斯克拉美-罗下界（Bayesian Cramér-Rao Lower Bound,BCRLB）作为多目标跟踪性能的衡量指标。以同时满足给定的目标搜索和多目标跟踪性能要求及有限的射频资源为约束条件,建立了面向目标搜索与跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配数学模型,通过联合优化雷达节点选择方式、辐射功率和驻留时间分配,最小化组网雷达的总射频辐射消耗。在此基础上,提出了一种基于内点法和循环最小法的两步求解算法对以上优化问题进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足预先设定的目标搜索和多目标跟踪性能要求的条件下,消耗最少的射频辐射资源,有效提升组网雷达的射频隐身性能。     

基于部分可观察马尔可夫决策过程的受控无线网络系统动态资源分配

研究了受控无线网络的动态资源分配。针对传统无线通信传输模型的局限性随着无线通信系统架构的发展日益凸显的问题,提出了一种引入反馈控制策略的受控无线网络模型。该模型结合部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP),将用户接收功率与数据传输误码率作为反馈观测对象,对通信小区内基站天线开启数与用户接入数进行动态资源最优匹配。仿真结果表明,这种方法能够有效提升系统传输能效性与可靠性,降低传输误码率,改善系统资源动态匹配控制性能。     

边缘计算中任务卸载研究综述

近年来,随着移动智能设备的普及以及5G等无线通信技术的发展,边缘计算作为一种新兴的计算模式被提出,作为传统的云计算模式的扩展与补充.边缘计算的基本思想是将移动设备上产生的计算任务从卸载到云端转变为卸载到网络边缘端,从而满足实时在线游戏、增强现实等计算密集型应用对低延迟的要求.边缘计算中的计算任务卸载是一个关键的研究问题...     

增强现实场景下移动边缘计算资源分配优化方法

针对高速数据传输及计算所带来时延和终端设备能耗问题，提出了一种在上行链路采用等功率分配的传输方案。首先，依据增强现实（AR）业务的协作属性建立了针对AR特性的系统模型；其次，详细分析了系统帧结构，建立以最小化系统消耗总能量为优化目标的约束条件；最后，在保障延迟和功耗满足约束的条件下，建立了基于凸优化的移动边缘计算（MEC）资源优化求解数学模型，从而获得最优的通信和计算资源分配方案。与独立传输相比，该方案在最大延迟时间分别为0.1 s和0.15 s时的总能耗降幅均为14.6%。仿真结果表明，在相同条件下，与基于用户独立传输的优化方案相比，考虑用户间协作传输的等功率MEC优化方案能显著减少系统消耗的总能量。