MIMO-NOMA系统下的URLLC与eMBB混合业务场景的共存调度研究

增强移动带宽(enhancedmobilebroadband,eMBB)和超可靠低时延通信(ultra-reliableandlow-latency communications,URLLC)是5G移动通信网络中的两大主要服务。URLLC服务具有严格的时延和可靠性要求,eMBB服务具有巨大的吞吐量需求,2种业务差异化的服务质量(quality of service, QoS)需求,使两者在相同带宽资源上的共存成为一个极具挑战性的问题。基于下行链路的多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统,在用户分簇的基础上,研究了URLLC和eMBB的共存策略,制定了一个URLLC和eMBB联合资源调度问题,在最大化eMBB业务频谱效率的同时满足URLLC业务的低时延需求。为求解该调度问题,提出了一个基于连续凸逼近(successive convex approximation,SCA)和凸函数差分规划(difference of convex functions,...     

基于全频谱共享的三维轨迹和功率优化方法

当前蜂窝系统频谱资源极度短缺,免授权频谱因而被建议在蜂窝系统中使用。无人机(UAV)的飞行轨迹和功率控制对频谱利用效率有重大影响。然而,基于频谱共享的3维轨迹和功率优化方法却鲜少研究。为此,该文首先提出一种全频谱共享方法,即无人机通过控制上行蜂窝用户和设备到设备(D2D)用户的发射功率,在不影响WiFi设备正常传输的前提下使用免授权频谱;同时无人机也能够在不影响其他下行蜂窝用户的前提下使用授权频谱。然后基于提出的全频谱共享方法,该文构建了无人机电池能量约束下的3维飞行轨迹和发射功率的联合优化问题。为了求解提出的复杂多变量耦合的非凸优化问题,该文采用块坐标下降和连续凸逼近方法将原问题转化为3维轨迹优化和功率控制两个凸优化子问题并迭代求解。大量仿真结果证明提出的基于3维轨迹和功率优化的全频谱共享方法能够显著提高频谱利用效率。     

C-V2X资源分配方法研究综述

C-V2X是基于蜂窝网络技术演化而来的车联网(IoV)解决方案,是5G网络中的极可靠低时延通信(uRLLC)中重要的一部分,车联网技术的实现对现代交通具有重要意义。本文对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统总结:对车联网的定义做了简要说明,并对C-V2X的标准研究进展进行了总结;对LTE-V2X和NR-V2X下的集中式和分布式资源调度方式分别进行了阐述,并对现有研究方法做了分类;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望。