多载波超密集网络的抗干扰分布式节能功率分配

该文研究多载波超密集网络(UDN)上行链路能效最优功率分配方案,基于非合作博弈论提出一种抗干扰分布式功率分配方案,使每个小区独立优化能效的同时抑制邻小区干扰。由于最大传输功率和QoS约束下的能效函数具有不易解决的非凸特性,且小小区间存在严重干扰。针对以上挑战,该文在最佳响应过程中设计了一种高精度低复杂度的阶梯注水算法,基于该算法利用干扰信道增益提出了一种多用户抗干扰功率分配算法。仿真结果和数值分析表明该算法运算复杂度低,且能在保证系统频谱效率的同时大幅度提升系统能效。     

一种面向CR-NOMA系统的动态功率分配算法

在密集小区的认知无线电非正交多址（cognitive radio non-orthogonal multiple access, CRNOMA）网络场景下,针对用户采取Underlay方式复用时信道频带利用率低的问题,提出了一种基于能效的组合用户动态功率分配算法.该算法在保证主用户服务质量前提下,基于用户之间的干扰和信干噪比,优化了组合多用户的接入方案,使信道接入用户数量最大且提高了频带利用率.同时,根据增益排序下的功率差额配比改进了剩余功率再分配方案,使空闲功率重新利用更加合理和有效.仿真结果表明,本文算法可以有效实现接入用户数量最大化的同时提高了频谱利用率.     

OFDMA系统中最优能效功率分配

该文研究了OFDMA系统中基于能效的功率分配问题。区别于已有研究,该文利用了能效函数关于功率矢量的严格伪凹特性,证明了最优能效功率分配一定具有一种特殊的注水功率结构能效注水结构。通过该结构,功率分配问题被简化为关于水位线的一元优化问题,进而求得最优能效功率的闭合解。在此基础上,该文进一步提出了一种最优能效功率分配算法,该算法通过顺序搜索有限个水位线区间的方式求得最优解。仿真表明该算法能够快速得到最优能效功率,其计算复杂度远小于已有的能效功率分配算法。     

基于智能反射面的无线抗干扰通信方法

由于无线信道的开放性,当前无线通信系统愈发受到恶意干扰攻击. 为了提高无线通信干扰能力,提出了一种基于智能反射面（intelligent reflecting surface, IRS）的抗干扰通信方法. 针对IRS辅助的通信抗干扰系统,考虑在用户接收信干噪比约束和连续相移约束下,建立非线性、多变量耦合的功率最小化资源分配模型,以实现频谱和能量性能的双向提升. 利用交替优化和半正定松弛求解原变量耦合的非凸优化问题,以得到最优发射波束和IRS相移. 此外,针对模型求解复杂度高的问题,还提出了一种低复杂度算法以得到发射波束的低复杂度闭式解. 同时,进一步提出了一种实用且快速响应的经验算法,以应对时变高动态干扰. 仿真结果表明,与现有未引入IRS方案相比,所提算法在各种情况下收敛迅速,并且功率消耗和干扰容限都有约30 dB的性能提升.     

认知OFDM系统中针对视频业务用户的资源分配

在多用户认知无线电OFDM系统中,针对实时视频业务用户,提出一种计算复杂度低的资源分配方案.该方案采用鱼群算法分配子载波,并提出简单功率干扰(Simple Power Interference,SPI)约束功率分配算法.目标是在满足总功率预算并且保证不干扰主用户的前提下,最大化系统的下行系统容量.仿真分析表明,在视频业务用户场景中,所提算法能有效提高下行系统速率,性能接近最优且复杂度低.     

AF中继下行链路系统的能效资源分配方案

为最大化放大转发中继系统的下行链路总能效,结合系统的电路功率,提出了一种基于能效的中继选择和功率分配联合方案.为降低复杂度,采用分步式次优化方案,利用虚拟直传信道增益得到中继选择方法,并将中继系统转换为单跳系统;然后利用凸规划得到最优功率分配.此外,为适应不同的用户分布,提出联合小区呼吸机制的分配方案.仿真结果表明,所提次优联合方案逼近最优值,联合小区呼吸的方案可适应不同的用户分布并进一步提升能效.     

一种适用于SC-FDMA多小区系统的协作调度和功率控制算法

该文针对长期演进(LTE)上行单载波频分多址(SC-FDMA)多小区系统的性能受限于小区间干扰的问题,提出一种综合考虑协作调度和功率控制的方案。该方法分步执行小区间的协作调度和功率控制,首先调度各小区中的用户,在此基础上优化用户的发射功率。调度时首先估计小区间的干扰信息并分配频率资源块给每个小区内的用户,在优化用户的发射功率时,同时考虑由于用户功率改变所造成的目标小区和其他干扰小区性能的变化。进一步提出一种低复杂度功率控制方案,在优化目标小区用户的功率时,只考虑受目标小区干扰影响最大的几个小区性能的变化,其他干扰小区性能的变化则通过引入补偿因子来估计。计算机仿真验证了该文所提方法在系统吞吐量和小区边缘吞吐量方面的性能优势显著。     

异构云无线接入网下基于功率域NOMA的能效优化算法

针对异构云无线接入网络的频谱效率和能效问题,该文提出一种基于功率域-非正交多址接入(PD-NOMA)的能效优化算法.首先,该算法以队列稳定和前传链路容量为约束,联合优化用户关联、功率分配和资源块分配,并建立网络能效和用户公平的联合优化模型;其次,由于系统的状态空间和动作空间都是高维且具有连续性,研究问题为连续域的NP-hard问题,进而引入置信域策略优化(TRPO)算法,高效地解决连续域问题;最后,针对TRPO算法的标准解法产生的计算量较为庞大,采用近端策略优化(PPO)算法进行优化求解,PPO算法既保证了TRPO算法的可靠性,又有效地降低TRPO的计算复杂度.仿真结果表明,该文所提算法在保证用户公平性约束下,进一步提高了网络能效性能.     

中继增强的无线蜂窝多小区系统的联合调度与功率控制算法

针对采用全局频率复用的中继增强的无线蜂窝多小区系统,该文考虑多种通信模式并存的混合场景,提出了一种干扰感知的联合资源分配策略。以最大化系统总吞吐量为目标,同时考虑小区间干扰对中继节点与移动站点的影响,以及基站与中继节点各自的发射功率约束。为了降低计算复杂度,针对用户与中继节点配对问题提出了一种基于小区间干扰的调度算法;针对功率控制问题分别提出了一种基于符号规划的最优功率分配算法和一种次优的最小能耗功率分配算法。仿真结果表明,该文所提算法逼近最优资源分配,在系统吞吐量与能量效率等性能方面具有显著优势。     

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.