双IRS辅助的NOMA无线携能通信网络优化

无线携能传输（simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT）能够有效解决通信终端的能源受限问题,而智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）能够辅助增强SWIPT的效率。为了克服单个IRS覆盖范围有限的缺点,以及进一步提高SWIPT的时间和频谱资源利用率,考虑了一个双IRS辅助基于非正交多址接入技术（non-orthogonal multiple access,NOMA）的无线携能通信系统,其中发送端的波束成形矢量、每个IRS的相移以及接收端的功率分割系数将进行联合优化以最大化系统的最小用户速率。为解决上述有着高度耦合优化变量的非凸优化问题,提出一个基于半正定松弛技术（semidefinite relaxation,SDR）和连续凸逼近技术（successive convex approximation,SCA）的交替优化（alternative optimization,AO）算法来高效求解该问题。仿真结果表明,双IRS辅助的系统比传统的单IRS辅助的系统能够实现更高的最小速率,揭示了部署双IRS的优异性、所提算法的有效性以及联合优化IRS相移及功率分割系数在提升用户速率性能方面的重要性。     

双无线供能IRS辅助的无线通信系统的吞吐量优化研究

在未来物联网等新型无线网络场景中,需要进行信息和能量同步传输,而且通信环境复杂多变,通信设备维护成本较高。一方面,智能反射面(IRS)能通过对无线信道的智能调控提高无线通信与无线传能的性能,另一方面,通过无线能量传输对IRS进行供能,解决部署IRS时存在的供能不便的问题,降低设备维护成本。研究双无线供能IRS辅助的无线通信系统的吞吐量优化,在该系统中,多天线基站先向IRS无线传输能量,然后在IRS的辅助下向多个单天线用户发送信息。针对基站与IRS之间的信道不受阻和受阻两种情况,分别提出两时隙和三时隙的传输模式,并研究优化它们的吞吐量。具体而言,研究联合优化基站的发射波束成形、IRS的反射波束成形以及各时隙长度,在基站最大发射功率、各用户最小接收速率、各时隙持续时间和IRS反射系数的模一约束下,最大化系统的总吞吐量。由于优化变量高度耦合,难以直接求最优解,提出了基于交替优化、连续凸逼近和半正定松弛的优化算法,以求得优化问题的高质量次优解。仿真结果显示,所提联合优化算法取得了明显高于基准算法的吞吐量性能,并且揭示了两时隙和三时隙传输模式的适用场景。     

基于多IRS辅助的MU-MISO系统安全通信方案

在无线通信系统中,智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）可以调控反射单元的相移来反射信号,用于增强用户信号并抑制窃听者信号,解决基站和用户之间的安全通信问题。针对该问题,以系统加权和保密速率最大化为目标提出一种多IRS辅助多用户多输入单输出（multi user-multiple input single output,MU-MISO）系统的安全通信方案。该方案首先将最大化加权和保密速率问题分解为发射波束形成和人工噪声向量优化、多IRS相位矩阵优化的两个子问题;其次,采用半定松弛、引用文献定理、辅助变量替换、一阶泰勒近似等方法,将每个子问题转换为简单凸问题进行求解;最后,基于交替优化算法依次求解两个凸优化子问题。数值仿真结果表明,与另外三个方案相比,所提方案可以有效增强系统的安全通信性能,并表明了多IRS部署比单个IRS可以实现更好的系统安全性。     

非正交多址接入系统中关于迫零波束的用户配对

为了满足人们对移动通信越来越多的要求,第五代通信系统(5G)的研究日益受到人们的重视。为了增加系统的容量,非正交多址接入(NOMA)技术作为一种新的多址接入技术很有可能运用到5G中。由于接收端运用串行干扰消除技术,可以将多个信号结合在一起传送。因此将NOMA与多输入多输出技术结合在一起,采用迫零算法设计波束。每个波束可以有多个用户,主要讨论用户的配对选择问题。为了提高系统的效果,利用迫零算法波束的特点,提出了用户的配对选择算法。仿真结果证明,该算法有很好的效果。     

下行NOMA系统中一种考虑用户QoS的功率分配方案

为了提高未来网络的系统吞吐量和频谱效率,非正交多址接入技术(non-orthogonal multiple access,NOMA)的功率分配问题成为了近年来移动通信领域研究重点。在保证用户服务质量的前提下,针对下行NOMA系统的功率分配问题进行了研究,在子带间采用迭代注水算法,小范围注水分配各子带的功率,在子带内考虑用户服务质量,利用卡罗需—库恩—塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件求出最优功率分配因子,以此最大化系统总吞吐量。仿真证明,提出的功率分配方案能达到的系统总吞吐量、频谱效率优于传统的功率分配方案,其系统总吞吐量比正交多址接入技术(orthogonal multiple access,OMA)提升了约40%以上。     

基于禁忌搜索和Q-learning的CR-NOMA系统的功率分配算法

针对下一代移动通信对于高速率和大规模连接的需求,对认知无线电（CR）-非正交多址接入（NOMA）混合系统中通过优化功率分配来提升次用户总传输速率进行研究,提出一种基于禁忌搜索和Q-learning的功率分配（PATSQ）算法。首先,认知基站在系统环境中观测并学习用户的功率分配,次用户采用NOMA方式接入授权信道。其次,将功率优化分配问题中的功率分配、信道状态和总传输速率分别表述为马尔可夫决策过程中的动作、状态和奖励,通过结合禁忌搜索和Q-learning的方法来解决该马尔可夫决策过程问题并得到一个最优的禁忌Q表。最后,在主次用户服务质量（QoS）和最大发射功率的约束下,认知基站通过查找禁忌Q表得到最优的功率分配因子,实现系统中次用户总传输速率的最大化。仿真结果表明,在总功率相同条件下,所提算法在次用户总传输速率和系统容纳用户数量上要优于认知移动无线网络（CMRN）算法、次用户预解码（SFDM）算法以及传统等功率分配算法。     

一种全双工认知中继网络中实现能量高效的安全传输方法

在“绿色”安全通信背景下,提出了一种保证同时同频全双工认知中继网络物理层安全、不影响主用户性能且能量高效的中继簇功率分配方案,该网络包含两个认知源节点、多个认知中继节点、多个主用户节点以及多个主用户窃听节点。在考虑了自干扰消除率以及中继转发信息的公平性的基础上,分别针对中继节点选择放大转发与译码转发策略的情形,设计协作波束成形向量及人工噪声矩阵,并通过一种结合半定松弛技术的爬山算法来获取最优解。仿真结果与理论分析表明了方案的有效性与合理性,同时表明选择放大转发策略能够获取更高的总能量效率。     

软件定义车联网中缓存辅助的NOMA功率分配方案研究

由于对丰富多媒体服务的需求日益增长,车联网需要提供海量的设备连接以满足高频谱效率和低延迟的需求。软件定义网络（SDN）、缓存和非正交多址接入（NOMA）被认为是有效解决这些关键挑战的潜在技术。针对软件定义车联网,提出了一种缓存辅助的NOMA功率分配方案。首先,针对车联网中车辆总是处于高速运动状态的特点,提出了一种新的簇头选择算法,到达的道路交通将借助SDN进行预测,实现自适应车辆分簇。其次,引入了缓存辅助的NOMA方案,每个车辆在文件缓存阶段使用NOMA原理缓存和请求文件。再次,针对双Nakagami-m衰落条件下的两个簇头车辆通信场景,提出了一种最优功率分配策略,将优化问题公式化为找到每辆车的最佳功率曲线,从而最大化地在每辆车上成功解码目标文件的概率。最后,数值仿真和理论分析表明,所提缓存辅助NOMA功率分配方案,性能明显优于传统的NOMA和缓存辅助的OMA。     

多输入多输出—非正交多址接入系统融合用户调度的下行波束赋形设计

针对多输入多输出—非正交多址接入（MIMO-NOMA）技术中用户间干扰较大的问题，提出了一种融合用户调度的波束赋形（BF）算法。首先，在进行用户调度时，为了同时兼顾簇内用户干扰和簇间用户干扰，根据各用户信道的差异性，利用L1-范数正则化方法对所有用户分组情况进行初步稀疏化处理，进而从各用户信道相关性角度出发，将信道相关性大的两个用户分为一簇；其次，结合部分发射功率控制（FTPC）策略实现簇内用户功率分配；最后，根据和速率最大化准则构建一目标优化函数，进而利用连续凸逼近（SCA）算法对其进行求解，以获得波束赋形矩阵。理论分析和链路仿真表明，与传统的正交多址接入技术相比，在系统容量方面实现了84.3%的提升；与传统的相关性用户分簇方法相比，在公平性方面实现了20.2%的提升。实验结果表明，该方案不仅有效地抑制了簇内用户干扰和簇间用户干扰，同时，又保证了用户间的公平性。     

下行链路NOMA用户分组和功率分配算法

对下行链路中非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统用户匹配和子带功率分配两个问题进行研究。提出优化分组方案,结合用户质量及子带吞吐量进行用户匹配,从而保证系统性能显著提升;提出基于比例公平的优化边缘用户质量因子的功率分配方案,在保证用户服务质量(Quality of Service,QoS)基础上优化边缘用户的传输性能,并利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件进行求解。仿真结果表明,系统吞吐量比传统的正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)系统有明显提升。     

基于NOMA的上行MTC无线资源分配方案

为解决机器类通信中不同服务质量(QoS)要求的设备接入问题,提出一种基于非正交多址接入技术的资源分配方案.面向高可靠低时延通信(URLLC)提出一种基于双向匹配的子载波分配算法;面向大规模机器类通信(mMTC)提出一种基于自适应遗传算法(AGA)的资源分配方案,改进染色体编码规则和适应度函数的惩罚因子.仿真结果表明,所提方案相比子载波分配次优匹配(SOMSA)方案功率平均降低4.59 dBm,能有效解决不同QoS要求的设备接入,降低mMTC设备功耗.     

基于NOMA-MEC的车联网任务卸载、迁移与缓存策略

在移动边缘计算(MEC)与非正交多路接入(NOMA)技术相结合的车联网系统中,针对用户处理计算密集型和时延敏感型任务时面临的高时延问题,提出了一种基于博弈论和Q学习的任务卸载、迁移与缓存优化策略.首先,对基于NOMA-MEC的车联网任务卸载时延、迁移时延与缓存时延进行建模;其次,采用合作博弈算法获得最优用户分组,以实现...     

基于TDMA的空中自组网MAC层资源调度算法研究

空中移动无线自组织网络是一种拓扑结构快速变化,有自组织性的多跳无中心网络;针对传统时隙分配算法资源利用率低、吞吐量不足、通信距离近等问题,采用引入分配系数的混合时隙分配模式,通过节点业务优先级和流量预测相结合,设计了一种基于TDMA定向分布式资源动态调度算法（M-TDMA）;对比分析了节点数量、传输速率、分配系数以及不同拓扑等多个维度对算法传输时延、吞吐量以及丢包率的影响;最后通过仿真实验对资源调度算法进行验证;仿真结果表明,在20个网络节点时,网络的最大传输时延小于600 ms,网络吞吐量可以达到4.5 Mbps以上, M-TDMA算法通过高效的资源调度,有效降低了网络传输时延并提高了网络吞吐量;     

毫米波大规模MIMO-NOMA系统用户分簇和功率分配设计

针对多用户毫米波大规模多输入多输出-非正交多址接入（MIMO-NOMA）系统功率分配计算复杂的问题,提出新用户分簇和功率分配方案,提高系统的频谱效率。首先改进基于簇头选择的用户分簇方案,根据真实信道动态选择阈值并确定分簇数目,使分簇结果更适合实际情况,用户从波束中获得更大增益。然后以最大化系统频谱效率和能量效率的加权和为目标设计功率分配,使用改进的元启发算法求解。通过对粒子群（PSO）算法引入新的矢量成分和添加余弦扰动使算法更快收敛到全局最优值,并融合沙猫优化（SCSO）算法使算法结果更加精确。仿真结果表明,与现有算法相比,本文提出方案的频谱效率和能量效率优于传统方案,且更适合多用户情况。     

基于NOMA的认知无线电车联网安全能效最优波束成形设计

非正交多址接入[1](NOMA)作为5G无线接入技术的重要准则之一，伴随着5G的高速发展，受到学术界和工业界的广泛关注，NOMA技术的核心是实现每个正交的资源块为多个用户提供服务，从而整体提高系统吞吐量。认知无线电（CR）技术的核心是感知周围空闲频谱资源并对其进行有效利用，从而提升频谱资源的利用率。因此，近年来已有学者将CR和NOMA联合研究，即CR-NOMA。以5G的重要实用场景车联网为背景，研究了基于NOMA的认知无线电车联网安全能效最优波束成形设计问题，并通过仿真实验对所提安全能效最大化传输方案进行了验证。     

基于业务QoS保证的中继系统资源分配算法

在基于正交频分多址（OFDMA）的中继系统中,为了满足用户的QoS要求,保证系统的吞吐量最大的同时又保证用户公平性,给出了一种面向业务服务质量的资源分配算法。先根据用户在队列中的等待时延和用户对速率的需求引入时延优先级因子和速率优先级因子,以此计算用户的优先级。然后分别在回程链路和接入链路进行动态资源调度与分配。仿真结果表明,新算法能够兼顾中继用户和直传用户的性能,实现低丢包率、较好地满足 GBR需求,实现较高的系统吞吐量和公平性。     

基于终端直通通信的多用户计算卸载资源优化决策

随着计算密集和时延敏感类应用的激增,移动边缘计算（MEC）被提出应用在网络边缘为用户提供计算服务。针对基站（BS）端边缘服务器计算资源有限以及网络边缘用户远距离计算卸载的时延较长等问题,提出了基于终端直通（D2D）通信的多用户计算卸载资源优化决策,将D2D融入MEC网络使用户以D2D方式直接卸载任务到相邻用户处执行,从而能够进一步降低卸载时延和能耗。首先,以最小化包括时延和能耗的系统计算总开销为优化目标,建模多用户计算卸载和多用户计算资源分配的联合优化问题;然后,将求解该问题看作是一个D2D配对过程,并提出基于稳定匹配的低复杂度的多用户计算卸载资源优化决策算法;最后,迭代求解D2D卸载的优化分配决策。通过理论证明分析了所提算法的稳定性、最优性和复杂度等特性。仿真结果表明,所提算法相较于随机匹配算法能够有效降低10%~33%的系统计算总开销,并且其性能非常接近最优的穷举搜索算法。可见,所提基于D2D卸载的决策有利于改善时延和能耗开销性能。     

基于NOMA系统的用户分组和功率分配策略

针对非正交多址接入（NOMA）系统的最优用户分组和功率分配方案的高复杂度问题,提出一种改进的用户分组和功率分配策略。首先,对用户进行分组,由信道增益值确定每个子信道的第一个用户,再由贪婪匹配方法分配剩余用户;然后,对用户的功率进行分配,将该功率分配问题分成子信道间和子信道内两部分,对于子信道间采用线性注水算法分配功率,对于子信道内则采用所提的迭代功率分配算法分配功率;最后,构造拉格朗日函数以实现在最大发射功率以及保证每个用户最低数据速率的约束下系统吞吐量的最大化。仿真结果表明,在多用户的情况下,与线性注水的分数阶功率分配（LWF-FTPA）算法和等分数阶功率分配（EQ-FTPA）算法相比,系统吞吐量分别提高了8%和20%,所提策略优于传统算法。     

基于最大加权队列的终端到终端通信时延感知跨层设计算法

基于李雅普诺夫(Lyapunov)优化理论的最大加权队列(MWQ)控制策略是一种可以获得队列稳定性和最优时延性能的跨层控制方法.针对终端到终端(D2D)通信业务具有实时性和时延感知低时延的要求,MWQ算法综合考虑物理层的信道状态信息(CSI)和MAC层的队列状态信息(QSI),以最大系统吞吐量为目标函数,动态地控制D2D节点的功率.提出了基于D2D通信的MWQ算法,将MWQ算法与固定功率分配算法、基于CSI算法、基于QSI算法等已有算法进行比较.仿真结果表明,MWQ算法在数据包平均到达率高于10 Mb/s时,能减少约0.5 s的平均时延;在平均时延相同时,能减少约26dB的功率.该算法具有使D2D通信保持低时延的良好性能,为实现低时延的D2D通信提供了一定的参考.     

一种多接口多信道VANET动态信道分配算法研究

为了合理地实现多接口多信道车载自组织网络（VANET）车辆节点间通信信道的动态分配,提出了一种基于通信双方车辆节点信道切换队列的动态信道分配算法。定义了车辆节点的射频接口状态,给出了信道的性能因子以及信道切换队列的生成方法,通过综合考虑通信双方车辆节点的射频接口状态和信道切换队列,快速自主地建立通信链路,从而解决了信道公平接入和分配不合理的问题。通过软件仿真比较可以看出,该算法实现了信道的动态分配,减小了平均端到端时延,增加了网络平均吞吐量,显著提高了多接口多信道VANET的网络性能。