多模索引调制OFDM频谱及能量效率优化方案

为提高多模索引调制正交频分复用的能量效率(energy efficiency, EE)与频谱效率(spectrum efficiency, SE),提出优化方案和相应检测算法。该方案在不减小子块间最小欧式距离的前提下通过增加模式排列的种数使系统传递的索引信息量增加,从而提升系统SE。此外该方案引入空载模式使得部分信息的传输无需消耗能量,从而提升系统EE。同时提出改进的低复杂度最大似然检测算法以降低模式排列的检测复杂度。分析模式排列数及空载模式对误比特率(bit error rate, BER)性能的影响,并据此对引入空载模式后的多模式星座进行优化。仿真结果表明,优化方案的EE和SE都有所提升,且BER性能更优。     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）对目标捕获能力，进而提高多UAV协同搜索效率，提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm，ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先，根据环境的先验信息，在原概率图基础上引入标志位，建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型，提高环境和目标的信息感知准确度；其次，定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息，建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数；最后，建立分布式UAV之间的信息交互模型，运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合，在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明，基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生，使得UAV能够准确地搜索到目标；同时，对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性，保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

全双工无人机中继系统物理层安全性能研究

针对全双工无人机中继通信系统的物理层安全通信问题,提出一种基于发射功率及无人机飞行轨迹的联合优化方案.在发射功率及飞行轨迹受限条件下,构建最大化系统保密速率的联合优化问题.将无法直接求解的非凹联合优化原问题拆分为发射功率及飞行轨迹优化两个子问题,采用连续凸逼近法将子问题转化为可求解的凹问题,设计迭代算法给出联合优化问题...     

无人飞行器中继双跳无线链路中的优化设计及性能分析

基于无人飞行器(unmanned aerial vehicle, UAV)的中继传输系统为远距离数据传递提供可靠高效的无线链路,是当前通信领域的一个研究热点。本文首先建立基于UAV的双跳放大转发(amplify-and-forward, AF)中继链路传输模型,得到等效的输出信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)表达式;接着提出最大化互信息量准则下的最优波束形成及功率分配方案,并进一步推导出双跳中继系统中断概率和遍历容量的解析表达式;最后计算机仿真不仅验证了所提出的优化方案和性能分析的有效性,而且证明了UAV中继平台配置多天线和优化设计所具有的优越性。     

基于联邦滤波算法的无人机集群分层协同导航

为了解决传统单主从式无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)相对导航结构因长机故障导致导航精度发散以及全连通协同导航算法计算量和通信负担较重的问题,提高集群导航稳定性以及导航信息的利用率,基于联邦滤波算法,提出了一种分层协同导航算法,并且根据导航精度将UAV集群分为长机层与僚机层,建立了UAV集...     

基于时间敏感软件定义网络的工业互联网时延优化方案

大规模工业通信网络中不同优先级的数据流量共同传输会导致网络拥塞、时延增大等问题，基于时间敏感软件定义网络(time sensitive software defined network, TSSDN)框架，提出一种网络时延优化方案。在数据链路层对工业网络中不同优先级的数据流量设计分类整形调度的增强型时间感知整形器(enhanced-time awareness shaper, E-TAS)算法，缩短网络排队时延，将最高优先级同步实时数据采取流预留的方式、将次优先级非同步实时数据采取帧抢占的方式进行调度，将低优先级非实时数据按其调度权重进行公平调度，同时在网络层结合使用基于时延的Dijkstra算法，缩短网络数据的传播时延。仿真结果表明，所提方案有效保证了不同优先级数据流量的时延要求，实现了网络总时延性能的优化。     

局部通信条件下多无人机协同搜索方法

针对复杂场景中障碍物、电磁干扰等因素造成的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)编队部分通信链路不可达问题, 提出局部通信条件下的协同搜索(cooperative search under local communication, CSLC)方法。首先, 根据各UAV的实时位置计算当前时刻编队通信拓扑关系, 建立UAV编队的局部互通网络。在此基础上, 综合考虑UAV通信能力和编队协同目标搜索能力, 构建基于通信链路稳定收益和协同编队收益的协同搜索模型。最后, 设定多UAV编队所需的安全距离和最大运动速率的约束条件, 保证模型能够得到最优路径可行解, 提高多UAV协同搜索效率。实验结果表明, 与现有的目标搜索方法相比, CSLC方法在保证协同搜索路径可行性的同时, 提升了多UAV协同搜索的能力。     

CWNs中机会协作传输策略及其差错性能分析

在主用户和感知用户共存的认知无线网(cognitive wireless networks, CWNs)中,针对如何在保证主用户有效传输的同时满足感知用户无线业务通信要求的问题,提出了一种基于频谱感知的机会协作传输策略。在瑞利衰落信道下对所提方案进行理论分析,给出了协作传输与非协作传输策略下平均误比特率的解析表达式,理论分析和仿真结果表明,相对于传统非协作传输而言,机会协作传输策略的差错性能得到明显改善。     

面向用户最大覆盖的多空中基站布局方法

以无人机为平台的空中基站(unmanned aerial vehicle base station, UAV-BS)部署灵活、通视较好,在应急通信场景中具有独特优势,但是UAV-BS位置对通信组网效能具有重要影响,如何优化UAV-BS部署位置,特别是多UAV-BS位置布局是一个关键问题。本文考虑对地面终端用户最大化的覆盖且尽可能降低基站发射功率,提出多UAV-BS定位模型。首先,基于通信区域视线(line-of-sight, LoS)和非视线(non-line-of-sight, NLoS)传输统计特性计算最大覆盖半径及相应UAV-BS定位的高度。在此基础上,将基站水平定位布局视为多圆覆盖问题,构建覆盖用户数最多的非线性约束优化模型,并在保持用户覆盖最大化的前提下,进一步优化各UAV-BS发射功率。然后,基于最小覆盖圆问题和遗传算法对定位模型进行求解,计算具有低阶多项式的时间复杂度。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性,结果表明所提方法能够实现UAV-BS组网3D布局,并能最大化用户覆盖和降低基站功率。     

WSN中递增协作传输能量效率优化研究

研究了无线传感器网络中递增协作传输的能量效率及其优化问题.提出了一种递增协作传输的能量效率分析方法,导出了协作传榆与直接传输的能效表达式,依此对两者的能效进行了仿真研究,发现当通信距离大于"门限距离"时,协作传输的能效才高于直接传输的能效;进而提出了一种分组长度离散优化算法,提高了协作传输的能效.     

通信距离受限条件下的无人机集群协同区域搜索

针对通信距离受限条件下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群协同搜索任务, 考虑防相撞约束, 定制了一种能够在搜索过程中根据机间距离切换交互方法的UAV交互决策机制, 实现了动态环境中的搜索航迹规划。首先, 运用栅格化方法建立包含3种属性的环境认知地图对任务区域进行表征。其次, 考虑多种搜索任务需求, 以最大化搜索效率为目标建立UAV集群协同搜索模型。然后, 根据机间有效通信距离定义了UAV协同搜索过程中的通信状态, 设计了一种能够在通信完全有效、局部有效以及完全失效3种典型场景下切换信息交互方法的信息交互与决策机制。最后, 采用滚动时域优化方法, 实现集群各成员的自主决策与交互行为。仿真结果表明, 所提算法能够在通信距离受限条件下有效完成协同搜索任务, 在完成覆盖搜索任务时能够有效兼顾对动目标的搜索。     

基于MAS的多UAV协同任务分配设计与仿真

对多无人机UAV（Uninhabited Aerial Vehicle）协同任务问题,提出了基于多智能体系统MAS（Multi-Agent System）的系统框架;对多UAV协同目标分配问题建立了数学模型,提出基于Agent的分布协同拍卖的动态任务分配算法,通过多Agent拍卖实现目标分配;建立了多UAV仿真系统,基于HLA/RTI和知识共享与操作语言KQML（Knowledge Queryand Manipulate Language）实现多UAV系统中各Agent的交互;仿真系统能方便有效的仿真多机协同问题,对目标分配问题的仿真结果表明,目标分配算法具有良好的优化效果和时间特性,能够满足一般战场的实时性需求。     

基于速度障碍法的多UAV可飞行航迹优化生成

研究无人飞行器(unmanned aerial vehicle, UAV)在线可飞行航迹的自主规划对UAV适应非结构化环境、提高机动作战能力具有重要的现实意义。提出了一种基于Pythagorean-Hodograph (PH)曲线的UAV在线航迹生成算法,可以根据UAV当前的飞行状态、目标点信息及传感器探测信息实时规划出曲率连续的可避碰飞行航迹。考虑系统动态性能约束,采用分布估计算法对航迹参数进行优化选取,提出基于区间选优的全局精英个体概率选择机制,提高了航迹生成的速度及精度。根据速度障碍法原理,结合PH曲线的特点,给出了高动态环境下多UAV的实时动态避碰规划算法,该算法能使轨迹快速趋近于目标。对一组UAV的航迹规划在不同环境下进行了仿真实验,仿真结果证明了算法的有效性和实用性。     

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...     

基于BSBL-BO算法的DME脉冲干扰抑制方法

针对测距仪(distance measure equipment, DME)信号干扰L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communication system 1, L-DACS1)正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing, OFDM)接收机的问题, 提出基于块稀疏贝叶斯学习-边界优化(block sparse bayesian learning-the bound optimization, BSBL-BO)算法的DME脉冲干扰抑制方法。首先, 利用OFDM接收机空子载波不传输有用信号的特点构造针对DME脉冲干扰信号的压缩感知模型; 然后基于BSBL-BO算法重构DME脉冲干扰信号; 最后在时域进行干扰消除。仿真结果表明, 该方法比已有的脉冲干扰抑制方法具有更高的重构精度和更快的运算速度, 进一步降低了OFDM接收机的误比特率, 提高了L-DACS1系统前向链路传输性能。     

MIMO-NOMA系统中短包传输的功率分配方法

多输入多输出非正交多址接入(multiple input and multiple output-non-orthogonal multiple access,MIMO-NOMA)技术能够增加设备连接数量,有效提高系统的频谱效率,针对超可靠低时延应用业务中需要短包传输,而多用户簇的MIMO-NOMA系统同一簇用户对内远用户的吞吐量较低的问题,利用奇异值分解和最大比合并的方法消除簇间干扰,考虑近用户解码远用户的块错误概率低于给定阈值条件下,利用交替迭代算法联合优化簇内用户的发送功率和最大可达传输速率,实现远用户吞吐量的最大化。仿真结果表明与短包传输MIMO正交多址接入(orthogonal multiple access,OMA)系统相比,在保证块错误概率低于10^-5的条件下,远用户的吞吐量提高了32%。     

基于强化学习的频谱决策与传输算法

在认知无线电(CR)通信中,各信道可能具有不同的带宽、干扰强度和主用户冲突概率,如何据自身业务特性选择最佳信道和传输策略是系统设计的关键问题之一.提出一种基于Q学习的在线学习算法,用于解决多用户多信道CR系统中的信道选择与自适应传输问题.在不知道信道状态信息和主用户业务特性情况下,通过在线学习,获得各种环境下的最佳频谱选择与自适应传输策略.为验证所提方法的有效性,采用随机频谱选择算法和最小干扰频谱选择算法与所提方法进行比较.仿真结果表明,提出的方法通过在线学习实现了认知无线电的自适应控制,能够有效增加认知无线电的通信性能.     

基于优化ZFBF的认知MISO系统中的用户选择算法

为提高认知无线电多输入单输出(cognitive radio multiple input single output, CR MISO)系统传输速率,给出一种基于波束成形的用户选择算法。假设信道状态信息已知,算法采用零空间理论消除对主用户(primary user, PU)干扰和优化迫零波束成形(zero forcing beamforming, ZFBF)技术消除认知用户(cognitive user, CU)间干扰。考虑发射功率限制,依次选择CU进行注水功率分配实现最大化系统传输速率。此外,在迭代中采用正交三角分解（orthogonal triangular decomposition, LQ)减少算法复杂度。数值分析表明,本算法系统的传输速率与PU的干扰门限大小无关,且比采用近正交用户选择算法的系统传输速率高4~6bps/Hz。当发射功率限制为10 dB时,在相同条件下使用优化ZFBF的传输速率比使用ZFBF的传输速率高约1 bps/Hz。     

基于链路保持时间的认知移动自组网拓扑算法

针对认知移动自组网中认知用户（cognitive user,CU）移动性和主用户（primary user,PU）优先通信导致网络不稳定,基于改进的移动模型,运用概率原理预测链路平均保持时间,并给出邻域拓扑保持时间的计算公式。用最大生成树的思想设计拓扑生成算法,以邻域拓扑保持时间为周期设计拓扑重构机制。证明算法保证了网络连通,同时可在各节点分布运行。仿真结果表明,算法简化了网络拓扑,对PU具有认知能力,有效减少链路断裂导致的拓扑重构和路由开销,提高了网络端到端传输效率。     

概率地图UAV航线规划的改进型蚁群算法

采用蚁群算法对基于概率地图(PRM)的UAV航线规划问题进行研究.在概率地图对战场环境进行描述的基础上,对航线规划蚁群算法进行设计.针对基本型蚁群算法易于出现停滞现象以及搜索效率不高的特点,将再励学习(RL)机制引入到基本型蚁群算法中,提高了算法的搜索效率和求解精度.仿真结果表明该方法是一种有效的航线规划方法.