基于萤火虫算法的多中继功率分配

为了充分实现中继协作,降低多中继协作通信系统功率分配优化问题的计算复杂度,提出了基于萤火虫算法的多中继功率分配方案。在一定的总功率和节点功率约束下,以最大化平均信噪比为优化目标函数,建立了多中继协作系统的功率分配最优化模型。选取该目标函数作为萤火虫的适应度函数,用向量表示萤火虫的状态,该向量的维数为待分配源节点和中继节点的个数,通过萤火虫聚集得到种群中最好的萤火虫,即可获得渐进最优功率分配。仿真结果表明,与平均功率分配相比,基于萤火虫算法的功率分配方案能降低2.44%~6.17%的比特差错率,提高了系统性能。     

战术数据链射频辐射特征控制技术

传统的链路自适应技术只追求高效数据传输,会导致射频暴露,在电子战中无法保障数据链载体的安全性。以战术数据链主动射频隐身和高效通信为研究对象,利用多目标优化技术联合控制战术数据链的射频辐射特征（包含辐射时间、辐射功率和辐射波形）,建立了一种战术数据链链路自适应技术模型。该模型以给定距离的截获概率和给定距离的可靠传输速率为二重优化目标,以辐射特征为优化变量,并以第四代宽带无线通信系统LTE-A (Long Term Evolution-Advanced) 的部分调制编码参数为实例,证实了由所述链路自适应技术模型优化所得的最优解可以同时实现数据链的射频隐身和高效数据传输。     

基于列生成的毫米波多连接链路配置调度算法

多连接技术允许用户同时建立和保持与多个小区/接入点的连接，通过网络元素之间的协调在吞吐量和可靠性方面大幅提高网络性能。针对毫米波通信中超高频段的链路中断问题，研究了多连接基于链路配置的调度算法，以提高链路调度效率，降低复杂度。首先，在系统模型中采用链路配置作为优化变量；其次，设计了多连接比例公平的调度准则；最后，提出一种基于列生成算法的链路配置调度优化算法，利用Dantzig-Wolfe分解将原问题分解为限制主问题和定价问题，并结合分支定界方法获得最优解。仿真结果表明，所提算法能够在数值上逼近全局最优，并且比现有的毫米波蜂窝网络链路调度方案增益平均提高40%以上。     

通信卫星星座优化设计综述

通信卫星星座优化设计是构建通信星座系统的关键环节。对通信卫星星座设计中的优化模型和优化算法进行了综述和展望。首先,建立了通信卫星星座设计的一般优化模型;然后,从覆盖性能、星间链路和系统成本三个方面对优化模型中优化变量、目标函数和约束条件的构建进行了综述;之后,介绍了卫星星座设计中常用的三大类多目标优化算法,归纳总结了4种主流算法的主要特征,并比较分析了它们应用于卫星星座设计的优缺点;最后,指出了现有通信卫星星座优化设计中存在的问题及发展趋势。     

TD-SCDMA通信基站架设的分层多目标优化模型

从.TD-SCDMA通信基站架设中所涉及的架设成本、通信容量,以及架设时间三方面的不同要求入手,建立经济效益与时间优化的具有优先级的分层多目标非线性规划模型,并给出求解该问题的宽容分层序列算法.最后进行试验,得到了问题的弱有效解,验证了此模型的可行性.     

多载波通信系统仿真中的EESM和MI-ESM方法

介绍了在OFDM系统仿真中链路级仿真和系统级仿真之间的映射方法，主要探讨了两种基于有效SINR映射的方法：指数有效SINR映射（EESM）和互信息有效SINR映射（MI—ESM）。着重阐述了这两种方法如何把多状态信道变成单状态信道以及为什么这种有效单SINR方法能够表示多个子载波SINR信道性能，同时也重点研究这两种方法的主要优缺点以及它们对RRM算法设计的影响。而且，也提及了如何去构建链路和系统级映射表（MCS，SINR，BLER）。     

多小区OFDMA系统基于罚函数-SA的资源分配算法

在多小区OFDMA系统中,基于集中式资源管理,考虑本小区对其它小区的干扰情况, 对各个小区的子载波和功率分配进行调整,从而达到最小化总功率的目的。基于离散功率取 值,提出了一个资源分配组合优化问题模型。为了进一步降低模型复杂度,采用罚函数的方 法简化问题模型,用改进的模拟退火算法进行求解。理论分析和仿真结果表明,与A. Abrar do 提出的多分配算法相比,所提出的算法能够有效降低算法复杂度,且能够获得更好的 吞吐量。     

演化计算在多目标优化问题中的应用

多目标优化问题是一类很普遍的问题。演化算法是一种通过模拟自然界的生物演化过程搜索最优解的方法．用于求解多目标优化问题有其独特的优势。系统介绍了多目标演化算法特点、需要解决的关键问题、算法框架、算法实现及应用趋势。     

一种基于混合智能算法的协作中继选择新方法

针对多用户多中继场景下协作通信系统的中继选择问题,提出了一种基于混合智能算法的协作中继选择新方法。不同于现有的为每个源节点分配一个中继节点的中继选择方法,新方法建立了为每个源节点分配一个或多个中继节点的优化模型,以最大化多用户多中继协作系统的最小接收信噪比为优化目标,采用结合了模拟退火与遗传算法的混合智能算法来搜寻中继选择问题的最优解。仿真结果表明,所提方法可显著提高目的端的接收信噪比,且算法具有较强的全局搜索和快速寻优能力。     

基于灰狼算法的无线网络组播路由优化

针对无线网络中资源受限的组播路由问题,考虑网络节点的节点度限制和网络链路的带宽约束,以最小化组播路由开销为目标,提出了一种二进制编码方式的基于灰狼优化算法的组播路由策略。在给定的网络拓扑下,基于灰狼优化算法的组播路由策略可以迅速找到一棵包含源和目的节点的最小开销组播树。仿真结果表明,相比于遗传算法,所提出的基于灰狼优化算法的组播路由策略可以得到一棵开销更小的组播树,并且在相同的时间复杂下具有更强的算法稳定性。     

基于LMS估计的卫星移动通信定时同步优化

针对采用长期演进（LTE）通信标准的地球静止轨道（GEO）卫星移动通信系统上行定时误差会影响单载波频分多址技术正交性的问题,在LMS线性估计算法的基础上提出了一种适用于大时延环境下单载波频分多址定时同步优化方法。该方法对用户与卫星之间传输时延的变化进行估计,通过闭环控制补偿减小上行定时误差。仿真表明：该方法在使用LTE标准帧结构时,能保护用户上行信号正交性,避免符号间干扰,且传输速率损失约为9%,远低于传统拓展帧结构方法带来的损失,验证了方法的优越性。     

使用对偶分解的MU-CoMP-JT联合资源分配

在MU-CoMP-JT（Multi-User Coordinated Multiple-Points Joint Transmission）联合资源分配问题中,传统的迫零预编码矩阵会使得每根天线发送功率互不相同,当CoMP节点发射功率仅满足总功率约束时性能损失不明显,而当CoMP节点分布在不同的地理位置时将受到单节点功率约束,这势必会降低系统功率利用率。为了进一步提升系统吞吐量,基于对偶分解理论提出了一种联合预编码优化的资源分配算法。该算法以最大化用户权重速率为目标,将原优化问题分解成若干个优化的子问题,不同子问题对应不同接收天线数的联合优化问题。当子信道的发送天线数大于接收天线数时,通过多次迭代计算得到预编码矩阵,并且预编码矩阵会随着拉格朗日因子的变化而变化。仿真结果表明所提联合预编码优化的联合资源分配算法能够明显提升系统吞吐量,且提高天线功率利用效率。     

基于粒子群优化的数字波束形成算法

波束形成的加权系数求解是一个优化过程,现有算法大多经过多次迭代,计算量大,实现复杂。为降低波束形成算法复杂度,将粒子群优化原理应用于数字波束形成中,提出了基于粒子群优化的自适应数字波束形成算法。该算法将每一组权值作为一个粒子,将阵列加权和的输出信号与干扰噪声比(SINR)作为适应度函数,通过比较各个粒子的适应度值,进行迭代搜索得到最优解。该算法可使天线阵在主波束对准有用信号,同时能有效抑制两个以上的干扰,且对阵列通道误差有较好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性。     

协作D2D异构网络的联合资源分配和功率控制

针对下行协作D2D(Device-to-Device)异构网络中复用蜂窝用户的联合资源分配和功率控制问题,提出了一种量子珊瑚礁优化算法(Quantum Coral Reef Optimization Algorithm,QCROA)。首先,构建异构网络模型并推导得到整个网络总吞吐量的数学表达式;其次,基于QCROA算法分析全局最优量子珊瑚的测量状态,提出最优联合资源分配和功率控制方案;最后,通过仿真验证QCROA算法的优越性。实验结果表明,在不同网络通信场景下,QCROA算法均表现出良好的适应性,其收敛速度和种群多样性均优于其他基于智能优化算法的方案,在迭代次数达到1 500次时即可获得吞吐量最高的全局最优。     

多信道认知用户能量高效的最优功率分配

针对多信道认知用户能量效率问题,提出认知用户能量效率优化模型,进而优化传输功率和感知帧长。首先,多信道认知用户基于多带宽联合能量检测方案,在一定传输功率和干扰功率限制下,建立了以单位数据能耗为目标的最优化问题;其次,通过非线性分式规划的对偶优化将目标函数转换为内点法求解形式;然后,结合内点法和二分法给出算法流程,进而配置最优功率和感知时间。仿真结果表明,对应不同通信环境采用该优化方法都能通过配置最优功率和感知时间达到能量效率最优。     

改进粒子群算法在频谱功率分配中的应用

在认知无线电中,由于次用户干扰门限要求的存在,传统频谱功率分配方式获得的次用户有效信道容量较低。针对这一问题,提出了一种基于粒子群算法的频谱功率分配算法。首先建立基于干扰距离的认知网络干扰模型,将频谱功率分配问题转化为函数优化问题,并借助混合随机变异思想的粒子群算法进行求解;针对寻优过程中的约束问题,提出了一种基于投入产出比的外点法,保证粒子群在可行域中寻优,最终获得频谱功率分配。仿真结果表明,与传统算法相比,所提算法能够获得较高的次用户有效信道容量。     

基于串并结合策略的SCMA多用户检测

稀疏码分多址接入（SCMA）是促进第五代移动通信系统发展的重要无线空口技术支撑,能够满足海量连接的需求。针对上行SCMA通信系统接收端使用的基于串行消息传递算法（MPA）的多用户检测迭代运行时间长,导致系统时延的问题,提出一种串并结合SCMA多用户检测算法,充分融合了串并行消息传递特点。仿真结果表明,相比串行MPA多用户检测算法,所提算法可降低系统的复杂度,且每轮迭代运行时间减少,从而减小了时延,实现了误比特率性能与系统时延、系统复杂度之间理想的平衡。     

单频网多播系统中的开环半动态功率分配算法

在单频网多播传输中,传统的全反馈动态功率分配数算法需要根据每个时隙反馈的用户瞬时信道信息进行实时的调整,所以造成了资源分配频率快、上行反馈开销大的缺点。为了克服这个缺点,提出了一个低复杂度、没有用户反馈的单频网多播开环半动态功率分配算法。首先在各小区等功率分配的假设下,根据单频网的形状信息算出各小区等价信道增益,然后再根据这个增益值,实现满足速率需求情况下的各小区功率分配。仿真结果显示,与全反馈的动态功率分配算法相比,该算法以一小部分性能损失为代价,大大减少了单频网的上行反馈和资源分配的开销,因此更适用于实际的单频网多播系统。