OFDM双向中继网络中基于网络编码的资源分配策略

对基于物理层网络编码的正交频分复用(OFDM)双向中继系统中的无线资源分配问题进行了研究,在总功率和用户对速率受限条件下,给出了一种复杂度较低,以最大化系统容量为目标的资源分配策略. 利用凸优化技术对子载波内的用户终端和中继节点的功率分配问题进行分析,得到用户终端和中继节点的功率闭合关系表达式. 基于该结果,将原优化问题中的三维变量搜索降低为一维变量搜索,较大地降低了算法的复杂度. 仿真结果表明,在多种典型场景中,所提方案较传统随机调度分配方案有较大的性能提升,且逼近最优分配方案的性能.     

移动网络SFC部署与计算资源分配联合算法

在网络功能虚拟化的移动核心网中,提出了一种基于服务功能链（SFC）部署与计算资源分配联合算法.首先考虑SFC中虚拟网络功能（VNF）计算资源分配对处理时延的影响,建立SFC部署与计算资源分配联合优化问题,实现SFC的部署成本和端到端时延加权和的最小化.其次,为了求解所提优化问题,利用多智能体深度确定性策略梯度算法,从SFC各VNF的历史数据中学习策略指导即时的通用服务器节点选择和计算资源分配,提出了相应的SFC部署与计算资源分配联合算法.仿真结果表明,所提算法可以在保证SFC的服务质量需求的条件下实现部署成本和端到端时延的有效权衡.     

基于机会通信的多天线蜂窝系统小区间干扰协调

通过研究有限反馈波束赋形蜂窝系统中小区间同信道干扰变化的特性,提出了一种基于机会通信的有限权值机会波束方法。该方法通过在预先设计的有限数量的赋形权值码本中随机选择赋形权值,使目标小区的干扰变化与邻小区用户调度无关,从而使干扰测量和速率预测更为准确,降低了反馈时延和干扰变化造成的中断率。理论分析和仿真均表明:采用正比公平调度的有限权值机会波束与有限反馈波束赋形具有相近的发射速率,从而系统吞吐量得到提高。     

无人机全双工双向中继的资源及轨迹优化设计

无人机具有按需部署、高移动性和灵活性的优点，基于无人机的全双工双向中继网络能够进一步提升中继的覆盖范围，增强通信性能。为此，考虑利用无人机辅助多对地面用户进行双向中继通信，通过对无人机的轨迹、用户调度和功率分配的联合优化，实现用户对之间的平均最小可达速率最大化，提出了基于块坐标下降和连续凸近似的迭代求解算法。仿真结果表明，所提算法有效地提高了系统性能。     

多小区MU-MIMO系统中基于泄露干扰迫零的分布式块对角化预编码设计

该文对多小区MU-MIMO中的预编码设计进行了研究。通过将单小区块对角化预编码进行扩展,将泄漏到邻小区的干扰纳入考虑范围,采用泄露干扰迫零的块对角化预编码,利用发送端提供的额外自由度直接将泄露干扰进行子空间迫零,消除泄露干扰,并且小区内用户之间也进行子空间迫零,消除用户间干扰;从而降低小区间干扰对多用户MIMO系统的不利影响。并且对本文所提算法复杂度进行了定量分析,表明该方案具有较低的计算复杂度。最后通过仿真全面分析了不同参数条件下的系统性能,结果显示该方法能够提高系统的传输速率。      

无人机辅助MEC系统：架构、关键技术与未来挑战

摘 要：随着5G加速部署和6G研究工作持续推进，无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）辅助移动边缘计算（mobile edge computing，MEC）技术在克服复杂地域限制、解决终端设备计算需求和提高系统任务卸载速率等方面具有显著优势，得到了学术界和工业界的广泛关注。首先阐明了无人机辅助MEC系统的概念和技术优势，提出了一种无人机辅助MEC通用架构，并给出了各个功能模块定义；接着总结了典型应用场景，梳理了现有的关键性技术，获得了无人机MEC系统的设计方法；最后对未来的研究方向和存在的挑战进行了展望和阐述。     

面向未来数字化城市的5G网络规划与优化探索

随着移动通信时代的不断发展,5G以其高速率、低时延和大连接等特点,成为我国主流的移动通信网络.然而,考虑到无线信号传播难以模拟和直观感知等因素,如何为客户提供更为优质的5G网络成为运营商关注的重点.本文通过自主构建城市三维数字模型,应用开源引擎Cesium的三维可视化技术和AI辅助射线追踪仿真与加速技术,实现对无线网络...