毫米波大规模MIMO-NOMA系统功率分配和混合预编码设计

针对基于非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)的毫米波大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)系统中边缘用户可达速率较低的问题，提出了一种联合功率分配和混合预编码的优化方案来保证边缘用户在内的所有用户都具有较好的速率性能。基于最大最小公平性准则，设定了一个含有复杂目标函数和高维非凸约束的优化问题。采用固定变量法将该非凸问题转换为功率分配和混合预编码2个子优化问题处理。对于功率分配的设计，通过卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker, KKT)条件得到了封闭形式下的最优功率分配系数；对于混合预编码的设计，提出了基于迫零(Zero Forcing, ZF)和压缩边界粒子群优化(Boundary Compressed-Particle Swarm Optimization, BC-PSO)算法相结合的求解方法，得到混合预编码的次优解。提出了一种交替优化算法来交替优化功率分配和混合预编码，直到满足设定的精度要求。仿真结果表明，该方案的最大最小速率优于传统的NOMA方案。     

考虑射频隐身的雷达功率自适应管控方法

为提高雷达射频隐身能力,提出一种雷达功率自适应管控方法。在保证一定雷达探测性能的条件下,根据无源探测系统获得的威胁目标的距离和雷达反射截面积参数,利用k-means算法将威胁目标聚类,根据各个聚类中心参数确定雷达分级功率;以期望方向功率最大、其他方向功率最小为优化目标,利用补偿因子对传统多尺度谐振子量子优化算法(MQHOA)进行改进,求解出最佳阵元开关序列;基于截获因子定义了射频隐身措施效率。仿真表明,改进MQHOA算法得到更优的目标函数解,基于k-means算法的功率分级准则提高了射频隐身措施效率。     

电子设备散热器热传导的三维数值模拟及结构优化

借助ANASYS软件对热解石墨(TPG)/胶层/Al三明治结构在温度作用下Mises等效应力的分布进行了数值模拟,并通过改变TPG层、胶层、Al板的厚度实现结构优化。结果表明:不论是Al层,还是TPG层或胶层,最大拉应力区域均出现在边缘拐角处,距离边缘拐角较远的区域表现较小的应力;边缘拐角处在加载温度后最易受损,实际工艺设计时尽量使边缘拐角钝化,缓解应力集中;Al层、TPG层、胶层厚度依次为0.3,3.9,0.3 mm,三明治夹层结构的热应力分布比较合理。     

云无线接入网络高能效功率分配和波束成形联合优化算法

针对云无线接入网络(C-RAN)的资源分配问题,该文采用max-min公平准则作为优化准则,以C-RAN用户的能量效率作为优化目标函数,在满足最大发射功率和最小传输速率约束条件下,通过最大化最差链路的能量效率来实现用户发射功率和无线远端射频单元(RRHs)波束成形向量的联合优化。上述优化问题属于非线性、分式规划问题,为了方便求解,首先将原优化问题转化为差分形式的优化问题,然后通过引入变量将差分形式的、非平滑优化问题转化为平滑优化问题。最终,提出一种双层迭代功率分配和波束成形算法。在仿真实验中,将该文算法与传统的非能效资源分配算法和能量效率最大化算法进行了比较,实验结果证明该文算法在改进C-RAN能量效率和提高资源分配公平性方面的有效性。     

最小范数准则在多目标DOA跟踪中的应用

该文分析了协方差矩阵的内部结构,得到了一种具有较低运算量的基于范数最小准则的多目标DOA跟踪算法.进一步,在其基础上通过解一组线性方程组得到了不同时间段各个目标的回波功率.此算法适用于各个目标的回波功率随时间变化的情况,可以对各个目标的DOA和功率进行联合跟踪.仿真结果表明该算法具有较高的跟踪性能.     

面向6G通感一体化网络的参考信号设计

通信感知一体化设计具有频谱复用、软硬件复用、低成本、高效率等多种优势，因此被视为6G网络的关键技术之一。在6G网络中利用参考信号来实现通感一体化可最大程度地实现对现有OFDM通信波形的兼容。本文将对面向6G通感一体化网络的参考信号设计进行探讨和研究。首先对利用参考信号实现通感一体化的原理进行介绍。然后讨论了针对通感一体化系统的参考信号设计准则，包括通信信道估计的影响、码间串扰和载波间串扰的影响、感知模糊函数的影响、功率分配与峰均比的影响等。基于上述设计准则，进一步介绍参考信号在结构设计和功率分配上的优化策略。最后将通过仿真来验证参考信号的设计性能。仿真分析了均匀参考信号结构的模糊距离和模糊速度，并提出了一种可根据实际情况灵活选择不模糊检测范围的机制；验证了参考信号和数据的功率分配可以提高通感一体化系统的能量利用效率，但会使得实际系统的峰均功率比有所上升。     

FDD大规模MIMO系统速率最大化导频信号设计方法

该文针对FDD大规模MIMO下行系统,联合考虑信道空间相关性、信道估计精度和波束成型方案对导频信号设计的影响,以最大化下行遍历可达速率为目标,以系统总功耗为约束,建立关于导频信号矩阵的优化模型。由于原始优化问题的目标函数没有闭合形式表达式,利用大维矩阵理论中确定性等价原理可获得其近解析表达式,从而得到了遍历速率关于导频矩阵的显示表达式。基于此,利用主导理论,推导出了最优导频信号所具有的矩阵结构特征。进而,将原优化问题转换为等价的导频序列功率分配问题,再利用拉格朗日对偶法求解得到了最优导频信号的闭合形式解。通过分析,给出了最优导频序列长度的实际值与最大范围。数值仿真结果验证了所推导的遍历速率解析表达式的精确性和有效性,并对比了所提出的导频方案与传统基于最小均方误差准则导频方案在遍历速率方面的性能增益,以及所使用的导频序列长度差异,同时给出了两种方案在导频信号功率分配时的差异性。      

宽带可调谐掺镱双包层光纤激光器

采用高功率975 nm多模半导体激光器(LD)作为抽运源,以大模场掺Yb3+双包层光纤(YDCF)作为激光增益介质,运用能够承受较高功率运行的利特罗(Littrow)光栅外腔调谐结构,实现了宽带可调谐激光输出.实验中,双包层光纤采用最优光纤长度14 m,光栅经仔细调整后有效入纤反馈效率约20%,当入纤抽运功率约1.3 W时,激光器达到阈值并开始振荡.通过连续旋转光栅,激光输出波长能在1046～1121 nm之间实现可调谐,可调范围达75 nm.当入纤抽运功率为48 W时,在1089 nm波长处获得最大输出功率23.7 W,相应斜率效率为53%.最后,基于数值模拟简单地分析了激光输出特性,实验结果与数值模拟结果基本保持一致.     

基于回归分析和遗传算法的BGA焊点功率载荷热应力分析与优化

建立了球栅阵列BGA（Ball Grid Array）焊点有限元分析模型,选取焊点高度、焊点最大径向尺寸、上焊盘直径和下焊盘直径作为设计变量,以焊点应力作为目标值,采用响应曲面法设计了29组不同水平组合的焊点模型并建模进行仿真计算,建立了焊点应力与结构参数的回归方程,基于回归方程结合遗传算法对焊点结构参数进行了优化,获得了焊点应力最小的结构参数最优水平组合.结果表明：对于无铅焊料SAC387,焊点应力随焊点的高度增加而减小,随最大径向尺寸的减小而减小;应力最小的焊点水平组合为：焊点高度0.38mm、最大径向尺寸0.42mm、上焊盘直径0.34mm和下焊盘直径0.35mm;对最优水平组合仿真验证表明优化后焊点最大应力下降了4.66MPa,实现了BGA焊点的结构优化.     

一种能效优先的认知无线电模仿主用户攻击防御策略设计与性能分析

研究了一种能效优先的认知无线电PUEA防御策略并对其进行了性能分析.以PUEA存在时CSS能效作为目标函数,以CSS安全检测性能作为约束条件,从而构建一个安全的CSS系统模型进而求解该优化问题,实现保障能量有效性的安全频谱检测.在CSS中,融合中心以K秩准则(K-out-of-N准则)作为全局判决准则,保证能效最大化时得到最佳门限K和最佳认知用户数N.通过与最大比合并(MRC)准则下的安全CSS进行比较,所提PUEA防御策略在保证系统能效的同时提高了系统的检测性能,即所提PUEA防御策略可以有效折中能效与检测性能.数值仿真结果表明,所提策略不受PUE干扰功率影响,对于PUEA攻击具有较高的顽健性.     

基于截短ARQ协议的协作分集系统吞吐量研究

研究协作分集通信系统的跨层设计使系统吞吐量最大化.首先推导基于截短ARQ协议的协作分集和两跳系统的吞吐量理论表达式,揭示数据包长度和调制方式对系统吞吐量的影响,在此基础上用自适应技术优化系统性能,采用连续二维优化求出了吞吐量的最大值,进而提出了实用的二维离散吞吐量优化算法,该算法的优化结果与吞吐量最大值相差很小,最后提出了计算量更小的一维离散优化算法,且其吞吐量性能损失也很小.     

Energy efficiency maximization resource allocation algorithm in wireless-powered backscatter communication network

In order to alleviate the energy consumption problem caused by the increasing number of Internet of things (IoT) nodes,an energy-efficient (EE) maximization based resource allocation algorithm was proposed for multi-carrier wireless-powered backscatter communication network.Firstly,a multivariable and nonlinear resource allocation model was formulated to jointly optimize transmit power,transmission time,reflection coefficient,and energy-harvesting allocation coefficient,where the maximum transmit power constraint of the power station and the minimum harvested energy constraint at the backscatter device were considered.Then,the original non-convex optimization problem was transformed into a convex one which was solved by using Dinkelbach’s method and the variable substitution approach.Furthermore,the analytical solution of the resource allocation problem was obtained based on Lagrange dual theory.Simulation results verify that the proposed algorithm has better EE by comparing it with the existing algorithm under pure backscatter mode and algorithm under the harvested-then-transmit mode.     

智能反射面辅助及人工噪声增强的无线隐蔽通信

该文考虑一种智能反射面(IRS)辅助及人工噪声(AN)增强的无线隐蔽通信以提升隐蔽传输性能。首先，分析了Willie的探测性能并给出了总的最小探测错误概率下界表达式。 在此基础之上，构建以最大化有效吞吐量为目标函数，以隐蔽需求和最大AN发射功率为约束的优化问题。该优化问题为非凸的，通常很难直接求解。该文提出基于Dinkelbach方法的交替迭代算法联合设计IRS的反射系数和Alice的发射功率及Bob的AN发射功率。为了降低计算复杂度，进一步提出一种低复杂度算法以获取相应优化变量的解析表达式。仿真结果表明:与无IRS及无AN方案相比，所提方案可以显著提升隐蔽传输性能。     

Performance study of hybrid decode–amplify–forward (HDAF) relaying scheme for physical layer security in wireless cooperative network

In this paper, the secrecy performance and power allocation of the signal‐to‐noise ratio‐based hybrid decode–amplify–forward (HDAF) relaying protocol in wireless cooperative network are investigated to get security at physical layer. The performance metrics considered are secrecy rate and intercept probability. The Ergodic secrecy rate is approximated theoretically. The effect of relay and eavesdropper locations on the secrecy performance of the system is analyzed. It is found that maximum secrecy rate is obtained for the relay close‐to‐destination case and minimum for the relay close‐to‐eavesdropper case. Jamming schemes are superior in secrecy rate performance than without jamming schemes. To enhance the secrecy rate further with the optimized relay and jammer powers, invasive weed optimization (IWO) algorithm‐based power allocation is proposed. Here, maximizing the secrecy rate is defined as the cost function for the proposed IWO algorithm‐based power allocation. Comparative study is done over the conventional equal and proposed power allocation schemes for validation. The proposed power allocation scheme proved to be superior. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于傅里叶变换相位的散斑面内位移量算法

散斑照相计算面内位移时,传统算法直接使用散斑图傅里叶变换的功率谱信息,最小可检测位移量会受到散斑尺寸的限制。为了解决这一问题,采用基于傅里叶变换相位信息的新算法进行了理论分析,证明了新方法中最小和最大可检测位移量取决于所用光电转换器件（如CCD或CMOS）的像元间距和光敏面大小,与散斑尺寸无关。结果表明,该方法的测量范围最小可达2pixel间距,最大可达光电转换器件光敏面宽度的一半。实验测量与理论值吻合。     

Energy-efficient power allocation for NOMA heterogeneous networks with imperfect CSI

In this paper, an optimal user power allocation scheme is proposed to maximize the energy efficiency for downlink non-orthogonal multiple access (NOMA) heterogeneous networks (HetNets). Considering channel estimation errors and inter-user interference under imperfect channel state information (CSI), the energy efficiency optimization problem is formulated, which is non-deterministic polynomial (NP)-hard and non-convex. To cope with this intractable problem, the optimization problem is converted into a convex problem and address it by the Lagrangian dual method. However, it is difficult to obtain closed-form solutions since the variables are coupled with each other. Therefore, a Lagrangian and sub-gradient based algorithm is proposed. In the inner layer loop, optimal powers are derived by the sub-gradient method. In the outer layer loop, optimal Lagrangian dual variables are obtained. Simulation results show that the proposed algorithm can significantly improve energy efficiency compared with traditional power allocation algorithms.     

Resource Allocation Algorithm Based on PSO-GA for Multi-User OFDM System

In order to minimize the transmitted power in the multi-user orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system, a scheme combining the improved particle swarm optimization (POS) algorithm with genetic algorithm (GA) is proposed to optimize the sub-carriers and bits allocation. In the algorithm, a random velocity between the maximum and minimum particle velocity is used as the updating velocity instead of maximum or minimum velocity when the updated particle velocity is higher than the maximum particle velocity or lower than the minimum particle velocity. Then, the convergence population is used as the initial population of the genetic algorithm to optimize the sub-carriers and bits allocation further. Simulation results show that the transmitted power of the proposed algorithm is about 2 dB to 10 dB lower than that of the genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm, and Zhang's algorithm.     

Power Reduction Technique in Coefficient Multiplications Through Multiplier Characterization

This paper presents a multiplier power reduction technique for low-power DSP applications through utilization of coefficient optimization. The optimization is implementation dependent in that the multipliers are assumed to be designed in either ASIC or full-custom architectures for general purpose multiplication. The paper first describes a model characterizing the power consumption of the multiplier. Then the coefficient optimized made based on this model. This methodology is applicable to multiplications requiring a large set of coefficients and random data sets. We can accurately estimate the actual power dissipation of the multipliers using the characterization technique. The coefficient optimization based on the power model can save as much as 34.02%.     

面向窃听用户的RIS-MISO系统鲁棒资源分配算法

针对信道不确定性影响、用户信息泄露和能效提升等问题,该文提出一种基于不完美信道状态信息的可重构智能反射面(RIS)多输入单输出系统鲁棒资源分配算法。首先,考虑能量收集最小接收功率约束、合法用户最小保密速率约束、基站最大发射功率约束及RIS相移约束,基于有界信道不确定性,建立一个联合优化基站主动波束、能量波束、RIS相移矩阵的多变量耦合非线性资源分配问题。然后,利用Dinkelbach,S-procedure和交替优化方法,将原非凸问题转换成确定性凸优化问题,并提出一种基于连续凸近似的交替优化算法。仿真结果表明,与传统非鲁棒算法对比,所提算法具有较低的中断概率。     

改进的压缩感知测量矩阵优化方法

压缩感知理论中，测量矩阵优化是一类通过减小测量矩阵与稀疏字典的互相关性来改善测量矩阵性能的方法。本文提出一种能够同时降低整体相关系数和最大值相关系数的测量矩阵优化算法，该算法分为两步:一是通过平均化Gram矩阵特征值来降低测量矩阵的整体相关系数；二是利用阈值函数收缩Gram矩阵非对角线上较大值。两个步骤交替执行，直到解出符合优化要求的测量矩阵。该算法在保证整体相关系数降到最低的同时，又使最大值相关系数显著降低。实验结果表明，与现有算法进行对比，本文方法在降低相关系数和重构成功率上都有一定优势。