基于波束数量控制的多波束干扰资源调度研究

针对多波束地对空雷达干扰系统同时干扰多目标的资源分配问题,首先采用多属性决策方法建立了目标威胁等级评估模型;然后,建立了以发现概率下降程度为指标的干扰效果评估模型;最后,建立了可自适应调整波束数量的资源分配模型,并利用遗传算法进行了仿真验证.仿真结果表明,该方法可充分利用干扰资源,发挥多波束干扰系统的优势,获得最大干扰效益.     

多点协同系统中的协同波束赋形干扰抑制

为了解决采用波束赋形多小区系统中波束冲突带来的小区间干扰问题,提出了一种基于特征值的协同波束赋形算法. 该算法在各小区用户调度确定的情况下,部分干扰环境较为恶劣的用户要求其服务小区与最强干扰小区协同工作,联合计算在该用户所占用频率上的波束赋形向量. 通过这种多点协同技术可达到抑制干扰、采用相同频率用户的可达速率和最大化的目的. 仿真结果表明,与各小区独立计算波束赋形向量的方法相比,所提算法能有效提升系统性能.     

基于一维辅助波束的自适应-自适应波束形成

为了避免面阵自适应-自适应波束形成方法在构建二维辅助波束时需要对干扰入射角进行二维搜索,提出了基于一维辅助波束的面阵自适应-自适应方法.该方法首先估计出干扰的一维空间角并形成一维空间辅助波束,再将辅助波束同主波束一起进行自适应波束形成处理来抑制掉干扰.由于只需估计干扰的一维空间角,因而对干扰入射角的搜索计算量大大降低,适合于工程实现.仿真结果证明了方法的有效性.     

Bartlett波束形成的波束零限权设计

为了抑制相干噪声源干扰,给出了一种Bartlett波束形成的波束零限权矢量设计方法,可以形成单个或多个波束指向性零点.经过理论推导给出了权的解析形式,其形式只与干扰源方位有关.与传统的自适应方法相比,它的权值不依赖于接收信号,因此具有更好的稳定性;当干扰方位确定时,权向量为只与干扰方位有关的固定形式,因此不需要实时计算,具有计算量小的优点.仿真结果表明,该权可以有效地对单个或多个干扰方向形成波束零限,且对旁瓣有一定降低作用,可用于抗相干噪声源干扰.     

基于干扰对齐和波束赋形的多中继传输机制

针对多中继两跳多输入多输出系统,提出了一种中继传输方案和干扰对齐算法.该方案在发送端和中继间采用发送波束赋形技术,实现频谱的高效利用;中继向接收端转发时,采用干扰对齐技术.给出了一种接收端低计算量的干扰消除算法.仿真结果表明,利用该传输方案,能实现较高的系统容量和能量效率.     

-种改进的波束空间自适应波束形成算法

在数字阵列雷达中,自适应波束形成（ADBF）算法常被用来抑制副瓣干扰.针对当阵元数较多时ADBF算法运算量很大问题,采用子阵空间或波束空间的方法进行降维处理.通过引入部分自适应阵方法对经典波束空间自适应波束形成（A一ADBF）算法进行了改进,改进后的算法不仅具备波束空间和子阵空间算法的优点,而且更加适合工程实现.仿真结果表明,该算法能有效地在干扰方向形成零点.     

发射波束赋形消除感知用户对主用户干扰算法

针对如何完全消除感知用户对主用户的干扰问题,探讨了如何利用发射端的波束赋形消除感知用户对主用户的干扰。给出了感知网络和主用户网络共存的系统模型和一种最佳波束赋形算法。并对这种最佳波束赋形算法进行了性能仿真,仿真结果表明,该算法较迫零波束赋形算法在性能上更有优势。与经典的迫零波束赋形方法比较,该算法既能消除对主用户的干扰,提高了感知用户自身的性能。     

多波束接收天线形式下的低轨卫星多普勒特性

采用多波束接收天线的低轨卫星通信系统,其各波束的多普勒特性有别于采用单波束天线的系统.为分析各波束的多普勒特性,通过建立矢量分析模型推导了波束覆盖区的等多普勒曲线表达式,仿真实验给出了特性曲线;结合多波束覆盖范围的计算,完成了各接收多波束的多普勒特性分析;最后说明了该特性在星载多波束捕获模块设计中的初步应用.     

稳健波束形成在高频雷达干扰抑制中的应用

利用一种新的扩展Capon波束形成器对高频地波雷达非平稳射频干扰进行抑制,在指定误差范围内搜索得到最优干扰抑制情况下的波束导向矢量,并用牛顿迭代法快速求解方程.高频雷达仿真和实验数据处理结果表明,该法较大改善了高频雷达抑制射频干扰的性能.     

利用RLS-Laguerre格型算法消除多波束测深声呐的隧道效应

为了避免多波束测深声呐输出数据中产生测深假象,分析了海底多波束测深声呐中存在的隧道效应及其产生机理,指出旁瓣干扰是引起隧道效应的重要因素,隧道效应的出现导致多波束测深声呐把相对平坦的海底绘制成凹面向上的水平半圆柱面海底地形.采用系统辨识模型仿真了基于先验误差的误差反馈递归最小二乘(RLS)Laguerre格型算法的极点位置对算法性能的影响,并利用该算法对湖试数据中存在的隧道效应进行分析处理.结果表明通过对Laguerre极点的选择,该算法能够有效消除多波束测深数据边缘波束中存在的旁瓣干扰并快速跟踪真实的海底回波,同时又能保留中央波束信号能量,减少对真实信号的影响.     

联合功率控制的D2D资源分配算法

针对D2D通信引入LTE网络中同频干扰以及能耗过大问题,首先基于模糊聚类算法,将D2D用户分成若干个D2 D用户组,并且基于中断概率最小为每个D2 D用户组寻找最优蜂窝用户资源,以降低用户间干扰、提高系统吞吐量。其次结合上述资源分配提出了一种有效的功率控制方案,调节资源分配后用户组内D2 D用户的发送功率,以提高系统能量效率。仿真结果表明：该算法降低了系统干扰,提高了系统吞吐量以及系统能量效率,同时又保证了D2 D用户获得无线资源的公平性。     

Fair subcarrier-power allocation scheme for multiuser multicarrier systems

The main objective of multiuser orthogonal frequency division multiple access(MU-OFDM) is to maximize the total system capacity in wireless communication systems. Thus, the problem in MU-OFDM system is the adaptive allocation of the resources(subcarriers, bits and power) to different users subject to several restrictions to maximize the total system capacity. In this work, a proposed subcarrier allocation algorithm was presented to assign the subcarriers with highest channel gain to the users. After the subcarrier allocation, subcarrier gain-based power allocation(SGPA) was employed for power and bit loading. The simulation results show that the proposed subcarrier-power allocation scheme can achieve high total system capacity and good fairness in allocating the resources to the users with slightly high computational complexity compared to the existing subcarrier allocation algorithms.     

多用户协同通信系统资源的优化分配算法

针对多用户协同通信系统中的剩余功率分配不合理问题,提出了一种基于用户间公平性的子载波分配和优化剩余功率分配的联合资源管理算法．首先在保证用户资源分配公平性下给出基于平均功率分配下的子载波分配,其次利用调和平均值算法对剩余功率进行优化分配．仿真结果表明,所提出的算法能够在满足用户质量需求和公平性的同时,可提高系统的容量和用户容量,降低系统的误码率．     

基于网络切片的高频谱效率无线资源管理

为满足差异化业务场景下不同类型用户的服务质量需求,构建了基于网络切片的无线资源分配模型.为获得最佳资源调度方案,将用户服务质量需求转化为无线资源需求,以系统总速率最大化为目标,构建网络资源管理和分配机理及其优化问题.该优化问题为混合整数非线性规划,直接求解复杂度较高,因此提出了基于拉格朗日对偶理论的解决方案,并给出求解算法.通过与比例公平算法和最大系统容量算法进行对比及仿真分析,证明了所提算法在牺牲了部分公平性的前提下提高了系统容量,并验证了所提算法的有效性.     

基于蚁群算法的TDMA卫星通信系统资源分配方法

卫星通信系统资源分配的合理与否直接影响到卫星通信系统整体效能的发挥。但目前TDMA卫星通信系统资源分配算法还存在计算复杂度较高、分配效率低下、求解时间较长等问题,针对TDMA卫星通信系统资源特点,在分析卫星通信系统资源分配目标函数的基础上,参考自然界蚂蚁群体觅食行为,通过蚂蚁行走的路径模拟TDMA卫星通信系统资源分配可行解,建立一种基于蚁群算法TDMA卫星通信系统资源分配模型,并运用MATLAB软件对TDMA卫星通信系统资源分配方法进行仿真验证。仿真结果表明可解决有限时隙资源条件下TDMA卫星通信系统资源分配问题,提高了资源分配算法的寻优能力,具有一定参考价值。     

认知无线电网络中的参数优化问题

针对在多协作用户宽带信道情况下,认知无线电网络中当信道增益固定时,检测时间、功率以及带宽分配等参数的优化问题,提出了各参数的联合优化算法.以信道容量为目标函数,给出了最优的资源分配算法.结果表明,该算法能够实现频谱接入并且极大地提高了次用户系统的总信道容量,且资源分配与主用户占用的概率、峰值发射功率和干扰约束等因素有关.在多认知用户网络中,参与合作的用户越多,接收信号的信噪比越高,次用户系统的总信道容量越大.     

一种容量最大化的OFDMA资源分配算法

针对功率受限的多用户OFDMA系统,提出了一种简化的子载波和功率分配算法,此算法在最大化系统容量的同时兼顾了用户间的公平性。算法首先依据当前的信道状况计算出各用户所需的载波数量,并分配子载波,然后以注水算法对各载波上的功率进行分配。仿真结果表明,以此算法对OFDMA的系统资源进行分配可显著提高系统的多项性能。     

加权比例公平自适应粒子群跨层资源分配算法

针对多用户正交频分复用系统,提出一种新的适合于混合业务的加权比例公平自适应粒子群跨层资源分配算法(WAPCRA).该算法在媒体接入控制层进行加权比例公平调度;在物理层将自适应粒子群算法引入其资源分配,并推导出一种新的功率分配方式.仿真结果表明,WAPCRA能在低复杂度、保证用户公平性和满足用户业务流时延需求的基础上,有效提高系统总速率.     

基于交替方向乘子法与深度强化学习算法的资源分配

为了研究在有限信道状态信息下,密集型网络的资源分配问题,提出了交替方向乘子法结合深度强化学习算法的模型驱动学习框架。该框架区别于数据驱动框架,能够根据具体问题进行一对一建模。针对资源分配的问题建模内容包括：将基站选择、功率和子载波分配用交替方向乘子法进行交替优化;用深度强化学习算法优化权重,求解目标函数,提高算法性能;框架利用有效信道状态信息而非多余信息,降低了通信开销;加强对最低用户服务质量要求参数的约束,可以在保证用户的体验下最大化小区频谱效率。仿真结果表明,该模型驱动学习框架在较少的迭代次数下即可收敛。     

用于多小区OFDM系统的分布式上行功率控制算法

为了协调小区间干扰,提高边缘用户性能,研究了OFDM系统多小区间的功率分配问题.基于非合作博弈理论,给出既可以保证每个用户信干比最小又考虑其他小区同信道干扰的效用函数.通过求解最大效用函数值,得到一种多小区分布式上行功率控制算法.该算法中每个小区只需本地信息就可以协调小区间干扰,实现了用户间公平性与频谱利用率的最佳折中.通过仿真分析,讨论了算法的参数选取,验证了算法的收敛性.仿真结果表明,与等功率分配相比,虽然吞吐量下降了17%,但是公平性提高了1.7倍.