IRS-OFDMA系统中基于用户QoS的下行资源分配方案

针对智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）辅助的正交频分多址（orthogonal frequency division multiple access,OFDMA）系统中最大化下行系统吞吐量问题,在保障用户服务质量（quality of service,QoS）的前提下,提出了一种有关子载波、功率和IRS反射相位的资源分配方案。在固定反射相位的情况下,基于用户优先级准则分配载波,载波分配后采用注水算法对用户载波间功率进行分配;在固定子载波和功率分配的情况下,通过连续凸逼近求出相位解;多次交替优化后在满足迭代次数及收敛精度要求时,得到子载波分配因子、功率分配系数和反射相位的近似解。仿真结果表明,方案相较于其他方案可以有效提高系统吞吐量且保障用户QoS速率。     

基于用户协作干扰的IRS辅助安全传输方案

针对协作通信网络无线信道高度开放的信息安全问题,提出一种基于智能反射面(IRS)辅助通信与用户协作干扰的下行链路物理层安全传输方案,并给出了一种基于交替迭代的保密容量最大化算法.该方案中智能反射面通过调整反射相位辅助合法用户进行通信,并且全双工用户在接收有用信号的同时发射人工噪声,从而增强系统信息安全传输.为了求解系统保密容量的非凸优化问题,利用交替迭代算法将其分解为3个子问题,分别对基站波束成形矢量、系统功率分配系数及IRS相移矩阵进行优化.在求解的过程中推导了波束成形矢量和功率分配系数的闭式解,并分别利用连续凸近似和黎曼流形优化两种算法得到了IRS的最佳相移矩阵.分析与仿真结果表明：所提出的方案能够快速收敛,且基于黎曼流形的优化算法具有更低的复杂度.与随机相位或固定功率系数的方案相比,该方案能够显著提高系统安全性能.     

非正交多址认知无线电网络功率分配算法

非正交多址和认知无线电技术能有效提高频谱效率,是新一代移动通信系统的关键技术。针对功率域非正交多址认知无线电网络的能效优化问题,建立了满足次用户最小系统吞吐量和主用户最大干扰的次用户功率分配模型,将子信道吞吐量公式进行分解,得到子信道功率分配系数和子信道功率消耗率2个子问题。针对第1个问题,采取凸差(difference of convex,DC)规划算法将目标函数等效为2个凸函数差形式,并应用一阶泰勒展开式进行连续近似,将非凸问题转换为凸优化问题,从而得到子信道复用次用户最优功率分配系数;针对第2个问题,采用Dinkelbach算法和次梯度算法,利用拉格朗日函数,得到最优子信道功率消耗率。仿真结果表明,所提功率分配算法收敛速度快,时间复杂度低,其平均系统能效性能远优于分数功率分配算法。     

面向实时业务的快速公平性分组调度算法

长期演进系统(long term evolution,LTE)中的分组调度算法需要满足一定的QoS.针对最大权值时廷优先算法(modified large weighted delay first,M-LWDF)在用户公平性方面的缺陷,提出了基于线性优先级和非线性优先级的M-LWDF算法,以达到提升用户公平性的目的.仿真结果表明,所提出的算法能够在牺牲少量系统吞吐量的情况下,较大程度地改善用户公平性和业务的丢包率.     

无人机通信的鲁棒轨迹设计和用户调度

由于定位误差等原因,无线通信信道状态信息往往不够准确.针对无人机(UAV)辅助通信系统,考虑在信道状态信息(CSI)不准确情况下的有效下行通信方案,利用UAV灵活性高的优点提高下行通信质量.为了兼顾所有地面用户通信质量,在给定的飞行时间内联合优化UAV的飞行轨迹和地面用户调度,最大限度提高最坏情况下所有地面用户中最小平均可实现传输速率.该优化问题是非凸的,难以直接求得最优解.采用块坐标下降(BCD)技术将原优化问题解耦为UAV轨迹优化和地面用户调度优化两个子问题,再采用连续凸逼近(SCA)技术将非凸子问题近似为凸优化问题求解.仿真结果表明,相较于两种基准方案,提出的联合优化方案可以显著提高系统的可实现传输速率.     

基于主动智能反射面和人工噪声辅助的MISO无线安全传输

为实现无线通信系统的安全传输,面向多输入单输出(Multiple Input Single Output, MISO)系统,提出了基于主动智能反射面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)和人工噪声辅助的安全传输方案。其中,主动IRS被放置在基站和合法用户之间,用以增强基站到合法用户的机密信息传输,同时抑制窃听者接收到的信号强度。基站通过构建波束成形和人工噪声,进一步改善了系统的安全传输性能。为最大化系统的安全传输速率,设计了关于基站发射波束成形、人工噪声、主动IRS反射相位、主动IRS放大系数的联合优化问题。由于所提问题为非凸优化问题,设计了基于交替优化、连续凸逼近(Successive Convex Approximation, SCA)、半正定松弛(Semi-Definite Relaxation, SDR)的高效算法,并获得高精度的次优解。仿真结果表明,相较于被动IRS、无IRS和IRS随机相位方案,主动IRS方案有更高的系统安全传输速率;相较于无人工噪声方案,引入人工噪声可以进一步提升系统的安全传输速率。     

认知无线电网络中的非正交多址资源分配算法

随着物联网的发展和移动终端的普及,用户对数据速率需求快速增长,移动通信系统依然面临着频谱资源紧缺问题。针对认知无线电网络中的非正交多址接入(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术,研究了认知无线电网络中非正交多址信道和功率联合优化问题。以主用户干扰功率和次用户最小吞吐量以及子信道最大复用用户数为约束条件,综合考虑信道状态信息和功率资源,以提高系统能效为目标,建立了信道和功率资源分配优化模型。为了避免信道状态相近的用户复用在同一子信道上,提出了一种次优公平性可调的信道分配算法,并基于连续凸近似和Dinkelbach模型,得到子信道复用用户间的最优功率分配。仿真结果表明,所提算法可以在提高用户公平性的同时,有效提高系统能效。     

智能反射面辅助的非正交多址系统协作多点传输方案研究

智能反射面(Intelligent Reflection Surface, IRS)和非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)被认为是6G的关键创新型技术,将两者融合可以大幅提高通信系统的频谱效率与能量效率。文中针对IRS辅助的双小区协作多点与非正交多址接入融合系统展开研究,具体地,将IRS部署于两小区中间的小区边缘附近,用来提升边缘用户的信号质量。在考虑用户服务质量(Quality of Service, QoS)与基站发射功率限制的条件下,建立了最大化小区边缘用户可达速率的优化问题。由于该问题是非凸的,很难直接求解,将此问题分解为两个子优化问题,采用交替优化算法进行求解。具体地,采用二分法解决功率分配系数优化问题;采用均方误差(Mean-Square Error, MSE)方法将优化问题转化为等效形式,再通过最大最小化(Majorization-Minimization, MM)算法进一步解决相移优化问题。仿真结果显示,所提出的解决方案使得边缘用户可达速率明显高于其他基准方案。     

智能超表面辅助双小区NOMA系统下行低功耗传输方案研究

由于在频谱效率与功率效率方面的优势,智能超表面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)和非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)被视为未来无线通信的两项关键技术,文中针对IRS与NOMA的融合系统展开研究。具体地,将IRS部署在两小区的边缘,用于提升小区边缘用户的传输性能,建立了IRS辅助两小区NOMA系统的下行传输功率最小化问题。为了求解建立的发射功耗最小化问题,推导了基站传输功率与IRS相移矩阵之间的关系,并将传输功率分配系数和相移矩阵的联合优化问题转化为单纯的相移优化问题。由于相移向量中每个元素需服从恒模约束,转换后的相移优化问题仍为非凸优化问题,提出了一种顺序相位旋转算法进一步求解相移优化问题。仿真结果表明,在相同的实验配置下,文中提出的下行传输方案在发射功耗方面的性能明显优于其他基准方案。     

OFDMA中继系统资源分配算法研究

为了公平且有效地在OFDMA中继系统下行链路进行资源分配,文章提出了基于效用函数的资源分配算法,并根据凸优化问题的对偶分解理论,提出了一种分布式求解算法,得到了相关问题的全局最优解.理论分析和数值仿真结果表明,文章提出的资源分配算法具有较低的系统复杂度,可以使系统效用函数最大,从而在保证用户公平性的前提下,使系统的和速率容量最大.     

认知网中多时隙联合频谱感知和功率分配

为了降低认知无线网中认知用户对主用户的干扰,并为了最大化系统的认知吞吐量,提出了一种多时隙频谱感知和功率分配的联合优化方案。该方案将系统的每个帧分为若干个时隙,每个时隙分别进行频谱感知,通过合并每个时隙的感知结果,有效的提高了系统的检测精度,降低了系统的干扰概率。同时理论分析了感知时间与传输功率分配方案,发现两者都存在最优分配解,在约束认知用户检测概率与传输功率的基础上,将吞吐量描述为关于感知时间与功率的多约束优化问题,通过设计联合迭代算法对认知吞吐量进行了联合优化并获得了最优感知时间与最优传输功率分配。仿真结果表明,所提联合优化方案吞吐量性能最接近理论最优方案,并可通过牺牲部分吞吐量性能降低系统干扰概率,且复杂度较低。     

多用户协作通信中基于比例公平的资源分配

研究了多用户协作通信系统容量与用户间比例公平性的折衷优化问题,将该优化问题视作非凸优化问题．为减小算法复杂度,利用并行分解的方法给出了一种机会中继与分布式功率分配的联合资源优化算法．首先提出了基于用户容量增益的机会中继选择策略,然后利用KKT条件给出了分布式节点优化功率分配算法．仿真结果表明：相对于随机中继选择以及平均功率分配,该算法在具有较低的算法复杂度的同时,能够显著提高系统性能并保证公平性．     

EHWSNs中面向吞吐量和能耗优化的时隙分配算法研究

针对在具有移动汇聚结点(Sink)的能量收集无线传感器网络中,如何在数据收集时提升网络吞吐量和降低能耗的问题,分析了Sink移动距离与节点数据传输的时间周期之间的关系,将面向吞吐量和能耗优化的数据收集问题建模为基于混合整数线性规划的优化问题,并提出了一种基于有效传输周期的时隙分配算法来对其进行求解。算法主要分2个阶段进行：移动Sink在每个时间周期内识别出可进行数据传输的邻居节点,并为其分配时隙;移动Sink根据数据可用性对节点进行排序,并最终决定哪些节点在各个时隙期间发送数据。理论分析和仿真实验结果表明,所提算法在吞吐量和能耗方面的性能优于当前典型算法,且计算复杂度更低。     

基于人工鱼群算法的多用户系统资源分配策略

针对当前多用户系统资源分配策略存在的用户公平性较差、 系统吞吐量小等缺陷, 设计一种基于人工鱼群算法的多用户系统资源分配策略. 首先通过分析多用户系统资源分配的工作原理, 构建相应的数学模型; 然后引入人工鱼群算法对多用户系统资源分配的数学模型进行求解, 并针对标准人工鱼群算法存在的局限性进行相应地改进; 最后与其他多用户系统资源分配策略进行仿真对比测试实验. 实验结果表明, 人工鱼群算法可以快速、 准确地找到多用户系统资源的最优分配方案, 有效保障了用户的公平性, 且大幅度改善了多用户系统的通信能力, 整体性能优于其他多用户系统资源分配策略.     

低轨道卫星功率带宽资源联合分配方法

由于低轨道卫星星上功率和带宽资源有限,设计有效的资源分配方法具有重要的意义.基于此提出了一种低轨道星间功率带宽资源联合分配方法,提高了星间资源分配的公平性和网络业务承载能力.该方法应用地面站数目和星地链路存在时间刻画星间链路容量的比例,将星间资源分配问题归纳为非线性混合整数规划问题.通过引入动态可行域,定义二元变量更新操作来改进燕子群算法,用于优化模型求解.仿真得出卫星瞬时吞吐容量和瞬时网络容量变化具有周期性,并伴有随机波动,所提方法牺牲了网络容量,获取了星间资源分配的公平性.     

基于EPC-C1G2标准的标签防碰撞算法

针对RFID读写器识别多标签过程中出现的冲突问题,研究了基于EPC-C1G2协议的时隙随机算法,进行了时隙随机算法中Q值改变量计算以及碰撞标签时隙的调整。提出了一种改进的时隙随机Aloha算法。仿真结果显示,改进后的算法可增加系统吞吐率,提高了标签的识别速度。     

超密集网络中基于分簇的资源分配算法

针对超密集网络(ultra-dense network, UDN)中,严重的小区间干扰制约终端用户的数据速率问题,提出一种基于染色分簇的资源分配方案。该方案采用图论中的染色算法对微蜂窝接入点(femtocell access points, FAPs)进行分簇,利用簇内每个微蜂窝用户(femtocell user equipments,FUEs)的待发送数据量、排队等待时延以及受到的干扰强度来构建相应的优先级,计算每个簇的优先级,并设定高优先级的簇可优先获得信道增益良好的子信道;最后由拉格朗日乘子法求解功率分配方案,即利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件和注水算法为FUEs分配功率。仿真结果表明,该方案能够有效地减小微蜂窝接入点之间的相互干扰,极大地满足用户的服务需求,同时提升了系统吞吐量和频谱效率。并且基于最大功率和最低速率的公平性准则能够动态地调整子信道功率,进一步提升了FUEs间的公平性。     

IRS辅助的MISO-SWIPT安全速率最大化算法

为增强系统的稳定性,基于智能反射面（intelligent reflection surface,IRS）辅助安全通信,为用户采用功率分配架构的无线携能传输（simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT）技术以提高用户安全速率并降低用户的能量消耗,建立了系统安全速率最大化的目标函数模型;考虑IRS相移约束、基站最大发射功率、功率分配比率约束和用户最低能量采集约束,提出了一种基于交替优化的安全速率最大化算法。利用连续凸近似算法,将目标函数转化为凸的形式;采用交替优化,对耦合变量进行解耦处理;提出一种波束赋形算法以实现安全速率最大化。仿真表明,提出的算法能够有效提升IRS辅助的SWIPT系统的安全速率,至少比其他算法提高了2.63bps/Hz。     

基于频谱系数和比例公平算法的网络调度优化策略

针对传统比例公平的无线网络资源调度优化策略无法有效保证用户的公平性, 存在无线网络通信系统资源利用率低等缺陷, 设计一种基于频谱系数和比例公平算法的无线网络通信系统资源调度优化策略, 以解决当前无线网络通信系统资源优化调度过程中存在的问题. 首先建立无线网络通信系统的信道模型, 通过自适应遗传算法确定合理的频谱系数; 然后根据比例公平算法计算调度优先级, 将无线网络通信系统的资源分配给用户, 并针对传统比例公平算法的不足进行改进; 最后在MATLAB 2016平台上对无线网络通信系统的性能进行分析. 结果表明, 该策略可更好地保证用户使用资源的公平性, 提升了无线网络通信系统的吞吐量, 改善了无线网络通信系统的资源利用率.