基于无码率码的独立窗不等差错保护方案

提出一种能够匹配多媒体业务特性的独立窗口LT码（independent window LT, IW-LT）不等差错保护方案,采用无码率LT码对不同重要等级的数据分别进行独立选窗和编码。通过与或树分析法推导了IW LT码的渐近译码性能,并结合多目标进化算法联合优化编码度分布和选窗概率,以精确匹配预设的不等保护增益及译码开销,增加了不等差错保护方案的灵活性。仿真证明,IW LT码与现有的无码率码不等差错保护方案相比,能在精确匹配不等差错性能参数的前提下,获得更低的译码差错概率。     

基于网络编码和中继选择的无码率协作传输

高频谱利用率的协作中继传输设计,是协作通信领域的一个研究难点。针对这一问题,结合网络 编码和中继选择协作,提出了一种新的无码率中继协作传输方案。在传输当前消息块的同时允许传输下个消 息块的部分信息,从而减少所需的传输次数,提高频谱效率。将准静态瑞利衰落信道等效成相应的删除信道, 分析了目的节点译码所需传输次数的概率质量函数和平均传输次数,并与其他无码率传输方案进行了性能 比较。理论分析和仿真结果表明,采用网络编码和中继选择的无率传输系统在传输次数上进一步改善系统 性能。     

基于叠加度的有限长系统LT码编码方案

提出了一种基于叠加度的系统卢比变换(Luby transform, LT)码编码方案。与需要预编码的系统Raptor码或交织编码的准系统掺杂LT码方案不同,由掺杂度分量与弱鲁棒孤波分布进行叠加的叠加度分布,使得系统LT码的中间节点能以LT编码方式构造输出节点。理论分析了优化掺杂度分量叠加比例的系统LT码具有译码渐近性能,对给定码长k和冗余开销ε的编译码复杂度为O(k·ln(1/ε))。仿真验证了优化后的有限长系统LT码克服了系统Raptor码在信道删除概率大于0.01即出现误码平台的问题,在译码失败概率10e-4时相对于准系统掺杂LT码的所需译码冗余开销可降低12%~20%。     

基于输出可译集的LT码联合度分布优化

喷泉码的编译码性能与其度分布息息相关,基于联合度分布的喷泉码编译码性能明显优于基于单一度分布的喷泉码编译码性能,但目前的联合度分布大多是简单的将两个度分布进行结合。输出可译集的取值波动可以表征喷泉码编译码的性能,本文基于输出可译集的特性设计了优化算法,用以求解泊松分布(poisson distribution, PD)和鲁棒孤子度分布(robust soliton distribution, RSD)结合的最优比例,得到新的度分布。仿真结果表明,相较于RSD,采用优化后的度分布的喷泉码性能有着显著提升。     

多址接入中继系统中LDPC乘积码的优化设计

针对两个用户、一个中继节点、一个基站的多址接入中继系统提出了一种基于低密度奇偶校验（low density parity check,LDPC）乘积编码的网络编码方案。为了进一步提升系统性能,方案中采用了一种基于外信息转移（extrinsic information transfer, EXIT）图的LDPC乘积码度分布优化算法。该算法主要是对中继节点的LDPC乘积编码进行优化设计,同时可预测LDPC乘积码的迭代译码性能。性能分析与仿真结果表明：优化的网络编码方案进一步改善了传输网络的误码率性能,利用EXIT曲线图实现了迭代译码性能的近似估计。     

译码迭代次数约束下累积无率码的优化设计

以最大化码率为目标设计的无率编码通常能够实现逼近容量的性能,但是这种编码在译码时需要进行非常多次(理论上是无穷多次)的迭代才能达到预期的误比特率性能。基于外部信息转移图的渐近收敛分析,提出一种在有限译码迭代次数约束下的非系统累积无率码编码度分布的优化设计方法,给出此优化问题的数学模型。通过求解该优化问题可得到满足要求的编码度分布函数。仿真结果表明,与以最大化码率为目标设计的编码相比,在有限的译码迭代次数下,所提出的方法设计的编码能获得更好的纠错性能,且译码迭代次数越小,性能优势越明显。     

基于重传错误率估计的自适应HARQ

自适应混合自动重传请求(hybrid automatic repeat request, HARQ)系统的性能与每次传输中的调制与编码方案(modulation and coding scheme, MCS)、发送功率选择密切相关,通过优化重传时的MCS及发送功率可以提升HARQ系统的吞吐率并降低能耗。由于不同MCS传输合并后的译码性能没有闭式解,这导致自适应HARQ优化问题不易解决。首先基于译码的判决域半径给出了一种HARQ合并后译码错误率的近似公式,进而提出了多种能权衡吞吐率和能耗性能的自适应HARQ优化策略。仿真结果验证了所提错误率估计方法的可靠性以及所提自适应HARQ的性能。与传统HARQ方案相比,所提方案能同时提高吞吐率、降低能耗,实现更好的吞吐率与能耗的性能折中。     

非规则RA码无码率特性分析

介绍了非规则重复累积(repeat accumulate, RA)码的构成原理,引入了编码线图进行RA码的图模型表示。详细分析了编码中的两种交织策略,并证明了其等价性。通过分析非规则RA码的奇偶校验位的生成过程,证明了非规则RA码的无码率特性。给出了不同码率情况下的系统非规则RA码在二元删除信道性能曲线。通过与LT码的比较,表明非规则RA码是逼近容量限的错误平层性能较低的无码率码。对系统非规则RA码的错误平层进行分析,并给出了降低错误平层的编码修正方法。     

深空通信中喷泉码技术研究

深空通信时延长、误码率和丢包率大、上下行链路带宽不对称和链路易中断等特点,决定了编译码技术成为深空通信中的一个难点问题。介绍了喷泉码的基本概念和特点,分析了喷泉码的全选问题、阶的分布问题和译码算法以及LDPC译码算法的性能等问题,提出了在深空通信中采用内码为LDPC码、外码为喷泉码的级联码方式,分析了该级联码的性能。结果表明,该码具有较好的性能以及与码长成线性关系的译码复杂度,能够满足深空通信对于信息传输可靠性的要求,满足通信质量要求,在深空通信中有很大的应用潜力。     

多址访问中继信道下多边LDPC码

为逼近解码前传半双工多址访问中继信道容量,提出一种多边低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码校验点联合编码（parity jointly coded multi-edge type LDPC codes, PJCMET-LDPC）结构及其度分布优化方法。该结构视中继校验比特为PJCME-TLDPC码的一部分,目的端利用从信源和中继接收的消息联合译码获得所有信源信息。为了分析该编码算法的渐进性能,推导了基于消息错误概率的多边外信息转移图噪声门限分析方法。在此基础上,提出PJCMET LDPC码度分布优化方法。实验仿真表明,与SCC LDPC码和NCC -LDPC码相比,PJCMET-LDPC码可以获得更大的编码增益。     

Raptor码在下行协作无线蜂窝系统中的研究

不同于传统的采用固定码率编码的协作中继系统,在发送端不知道信道状态信息(channel state in formation,CSI)时,提出协作蜂窝系统下行链路中使用无限码率Raptor码及分布式空时分组码(distributed space-time block code,DSTBC)的新方案,并研究该方案有效性、可靠性和健壮性的问题。理论分析和仿真结果证明,当发送端不知道CSI时,结合应用Raptor码和DSTBC,即使在低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)环境中仍能降低总传输时间及能量消耗,给无线蜂窝系统带来显著的性能增益。     

基于Raptor码的级联型不等错误保护方法

针对在各种恶劣的信道中对码流中相对重要数据提供更强保护的问题,提出了基于Raptor码的级联型不等错误保护(unequal error protection, UEP)方法。通过在预编码阶段和无率码阶段都采用UEP设计的级联方法来提高UEP性能,增加了设计的灵活性;分析了其在二进制删除信道（binary erasure channel, BEC）中采用最大似然概率(maximum likelihood, ML)译码时UEP性能的理论上下界;最后分别对其在BEC和加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道中的UEP性能进行了仿真实验。理论分析和仿真实验结果显示,与在预编码阶段或无率码阶段单独采用UEP设计的方法相比,该级联型方法在基本不损失普通数据性能的情况下能为重要数据提供更强的保护,具有较好的UEP性能     

基于MEC的任务卸载和资源分配联合优化方案

面对时延敏感度不同的多种用户,如何有效利用频谱资源和计算资源受限的边缘节点来保障其时延能耗需求成为关键问题。为此,提出了基于移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)的任务卸载和资源分配联合优化方案。首先,为最小化卸载任务在MEC的总计算时间,给每个用户分配最优的MEC计算资源。其次,基于时延敏感度、用户满意度和资源块(resource block, RB)质量,引入RB分配算法,以分布式执行。最后,用户通过比较本地计算开销和卸载计算开销做出卸载决策。仿真结果表明，所提算法在满足高时延敏感用户的需求前提下,通过有效地分配传输资源和计算资源,实现了最小的系统开销。     

Compressive sensing based multiuser detector for massive MBM MIMO uplink

Media based modulation(MBM)is expected to be a prominent modulation scheme,which has access to the high data rate by using radio frequency(RF)mirrors and fewer transmit antennas.Associated with multiuser multiple input multiple output(MIMO),the MBM scheme achieves better performance than other conventional multiuser MIMO schemes.In this paper,the massive MIMO uplink is considered and a conjunctive MBM transmission scheme for each user is employed.This conjunctive MBM transmission scheme gathers aggregate MBM signals in multiple continuous time slots,which exploits the structured sparsity of these aggregate MBM signals.Under this kind of scenario,a multiuser detector with low complexity based on the compressive sensing(CS)theory to gain better detection performance is proposed.This detector is developed from the greedy sparse recovery technique compressive sampling matching pursuit(CoSaMP)and exploits not only the inherently distributed sparsity of MBM signals but also the structured sparsity of multiple aggregate MBM signals.By exploiting these sparsity,the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves reliable detection with low complexity.Simulation results demonstrate that the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves better detection performance compared with the conventional methods.     

IRS与人工噪声辅助的MIMO通信系统物理层安全方案设计

针对多输入多输出通信系统信息传输过程中的安全问题, 提出一种智能反射表面(intelligent reflecting surface, IRS)与人工噪声辅助的物理层安全设计方案。在该方案中, 首先基于系统保密速率最大化准则, 构建一非凸优化问题。由于该问题求解需联合优化设计基站波束赋形矩阵、人工噪声协方差矩阵及IRS相移矩阵，为易于求解, 基于均方误差准则, 对非凸目标函数进行等价转换。最后, 以交替迭代方式分别利用内点法和基于黎曼流形的共轭梯度下降算法, 求解波束赋形矩阵和人工噪声协方差矩阵以及IRS相移矩阵。仿真结果表明, 所提方案的系统保密速率在发送端具有较高的发送功率时, 优于其他几种方案。     

MC-NOMA增强型反向散射网络中的谱能效率均衡优化

环境信号的不确定性导致不可预测的谱能机会.传输机会和能源供应的缺乏给反向散射通信网络的多址接入设计带来了极大的挑战.本文针对多载波非正交多址接入(multicarrier non-orthogonal multiple ac-cess,MC-NOMA)增强型反向散射网络,提出了一种分阶段优化算法实现均衡调控下的谱能效率...     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。