TDD模式下无小区大规模MIMO系统的导频干扰抑制

为了缓解无小区大规模MIMO系统的导频干扰、提高系统性能，提出了一种综合导频复用、AP选择和功率控制的导频干扰抑制策略。首先，提出了基于用户距离排序的导频分配，合理地避免了两个距离较近的用户复用导频，以减少导频干扰的影响。然后，通过分析系统吞吐量表达式中的影响因子确定AP选择的标准，只选择对用户的宏分集增益有主要影响的AP作为用户的服务AP。最后，提出了一种改进的最大最小功率控制算法，提高系统平均吞吐量。仿真结果显示，提出的导频干扰抑制策略有效地减轻了导频干扰带来的性能损失。     

一种支持宏分集策略的软分数频率复用方法

在3GPP2 AIE的框架标准中同时要求采用频率复用和宏分集，但是现有的频率复用方法是无法支持宏分集策略的．鉴于此，在软分数频率复用方法的基础上，基于可拓集合思想，通过建立可用频段与研究区域之间的物元模型，得到了一种能够在小区边缘支持宏分集的软分数频率复用方法．研究表明该频率复用方法在有效降低小区干扰的同时提高了频率利用率，同时小区边缘用户由于小区间干扰的协调以及宏分集策略带来的增益，性能得到了较大提高．仿真结果表明该方法有效地提高了小区边缘的平均容量。     

大规模MIMO系统中基于图着色的半动态导频分配

针对大规模MIMO系统中存在的导频污染问题,提出了一种基于图着色的半动态导频分配方案。首先,推导出各个小区可以复用导频的用户与其服务基站的最大距离门限。然后,根据该门限值将系统内各小区的用户分为小区中心用户和小区边缘用户;允许各个小区门限值之内的用户（小区中心用户）复用相同的导频;最后,基于图着色理论协同分配各个小区的小区边缘用户的导频,达到降低导频干扰的目的。仿真结果显示,该方案减少了用户间的导频干扰,有效地提升了整个系统的上行可达和速率。     

大规模MIMO系统中优化导频分配方案研究

针对大规模MIMO系统中小区间干扰而导致的导频污染问题,提出了基于IGTSA（Improved Greedy and Tabu Search Algorithm,改进贪婪禁忌搜索算法）和基于CA（Competition Algorithm,竞争算法）的导频分配方案。提出的ITSA是将遗传算法中的变异操作加入禁忌算法来避免其陷入局部最优解,提升全局搜索能力。为更好地实现全局搜索与局部搜索的协调统一,引入CA进一步优化以系统可达和速率达到最大为目标的导频分配方案。相比于局部搜索算法,如GA（Greedy Algorithm,贪婪算法）和TSA（Tabu Search Algorithm,禁忌搜索算法）,所提出的方案能获得更优的系统性能。仿真结果和分析证明了算法的有效性。     

大规模MIMO系统中基于二对角矩阵分解的低复杂度检测算法

在大规模多输入多输出(MIMO)系统的上行链路检测算法中,最小均方误差(MMSE)算法是接近最优的,但算法涉及到大矩阵求逆运算,计算复杂度仍然较高。近年提出的基于诺依曼级数近似的检测算法降低了复杂度但性能有一定的损失。为了降低复杂度的同时逼近MMSE算法性能,该文提出基于二对角矩阵分解的诺依曼级数(Neumann Series)近似,即将大矩阵分解为以两条主对角线上元素组成的矩阵与空心矩阵之和。理论分析与仿真结果表明所提算法检测性能逼近MMSE检测算法,且其复杂度从O(K3)降低到O(K2),这里K是用户的数目。     

大规模MIMO系统中基于能效最大化的资源联合优化算法

针对信道条件未知的多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统,提出一种对导频序列长度、导频符号功率以及数据符号功率进行联合优化的资源分配算法。采用最大比合并（MRC）接收,考虑电功率和导频污染的影响,并对最大传输功率进行约束从而建立起以能效（EE）最大化为目标的非凸函数模型。根据分数规划的性质,首先将分数形式转化成减式形式,进而分解成一系列凸函数之差（DC）的问题,最后采用交替优化算法联合调整 3 个变量从而达到能效最大化的目标。仿真结果表明,随着最大符号传输功率的增加,所提方案仍然能保持良好系统能效性能。     

基于灰预测模型的蓝牙网络切换算法

蓝牙网络接入点切换问题是构建蓝牙网络必须考虑的关键问题,而蓝牙特点给接入点切换的实现带来了极大挑战。提出了一种基于灰预测模型的蓝牙网络切换算法,该算法对链路质量信息的数量和分布特征没有苛刻要求,仅用少量样本数据就可以预测出下一时间链路质量,当预测值低于阈值时,接入点搜索网络拓扑结构找出最佳接入点集合,并实时监测切换终端与集合中接入点之间链路质量,预测出下一时刻链路质量,当切换终端链路质量预测值低于另一阈值时,接入点选择最佳接入集合中预测值最佳的接入点完成切换。该算法预测过程可以动态地调整参数,实现自适应预测,提高了预测的精度。仿真结果表明,使用该算法减少了终端切换时延以及误切换概率。     

大规模MIMO系统中基于权重二对角迭代的低复杂度预编码

大规模MIMO系统中由于系统下行链路的迫零（zero forcing,ZF）预编码中存在大矩阵求逆运算,随着用户数与天线数的增加,其复杂度随之增加。为了降低复杂度,提出了一种基于雅克比（Jacobi）迭代算法的改进预编码算法,用下二对角矩阵作为迭代矩阵,并且将迭代结果与上一步迭代结果进行权重相加来加速迭代。根据大规模MIMO系统信道矩阵的对角占优特性,将矩阵求逆的诺依曼近似的第一项作为迭代的初始值进一步加速迭代。相比于传统迫零预编码方案,提出的方案可以降低一个量级的算法复杂度,并且保证了预编码方案的性能。     

一种提高小区边缘用户性能的多用户子载波功率分配策略

在OFDMA系统中,小区边缘用户由于受到来自相邻小区的同频干扰,通信质量严重下降.有效地抑制小区间干扰,极大地提升无线网络性能尤其是小区边缘用户性能是5G移动通信系统的目标之一.基于速率自适应(RA)准则提出了一种提高小区边缘用户性能的子载波和功率的联合资源分配算法,该算法分为子载波分配和混合功率分配两步,在提高小区边缘用户性能的同时,最大化链路吞吐量.仿真结果表明,小区边缘用户吞吐量增益为25％以上,混合功率分配下的系统吞吐量逼近全部用户使用注水法时的系统吞吐量,并且降低了运算复杂度.     

Software defined industrial network architecture for edge computing offloading

互联网与传统制造业的融合使得“工业物联网”（IoT）成为一个热门研究课题。但传统的工业网络仍然面临着来自资源管理,原始数据存储限制和计算能力的挑战。在本文中,我们提出了一种新的软件定义工业网络（SDIN）体系结构来解决IIoT中存在的资源利用,数据处理和存储以及系统兼容性等缺陷。该架构基于软件定义网络（SDN）架构,并结合分层云雾计算和内容感知缓存技术。文中基于SDIN架构,讨论了工业应用中的两种边缘计算策略,并通过考虑不同的场景和服务要求,仿真结果证实了SDIN架构在边缘计算卸载应用中的可行性和有效性。