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。     

中继蜂窝网中基于负载均衡的中继节点选择算法

提出了一种中继蜂窝网络的基于负载均衡的中继节点选择策略(Load Balancing Rela y Selection,LB-RS)。根据每个用户的具体信道状况以及中继节点服务的用户数目,LB-RS 以分布式的方式为每个用户选择最优的中继节点。仿真结果表明,与基于单一物理层参数的 中继节点选择算法相比,所提出的中继选择算法综合考虑了物理层的信道状况以及MAC层 的资源与用户状况,有效地利用中继节点选择来实现小区内的负载均衡,获得了吞吐量性能 与用户公平性之间的折衷。     

基于深度强化学习的协作通信中继选择

协作通信是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)实现数据可靠传输的关键技术,而协作通信技术的关键在于中继方案的选择。为此,提出了一种基于深度强化学习的协作通信中继选择算法(Deep Q-Learning Based Relay Selection Scheme,DQ-RSS)。首先,将WSN中具有中继选择的协作通信过程建模为马尔科夫决策过程,并采用Q学习在未知网络模型的情况下获取最佳中继选择策略;其次,针对高维状态空间下Q学习收敛时间长的问题,采用DQN(Deep-Q-Net)算法来加速Q学习的收敛。对比仿真实验结果表明,DQ-RSS在中断概率、系统容量和能耗方面均优于现有的中继选择方案,且能够有效节省收敛时间。     

一种联合链路持续时间与平均速率的中继选择方法

针对中继系统中节点快速移动时采用传统中继选择方法造成系统可传输数据量较低 的问题,提出一种联合链路持续时间与平均速率的中继选择方法。该方法首先分析了系统采 用两跳传输及协作传输两种模式下的链路持续时间,分别给出了节点速度及相互之间距离满 足不同条件时的链路持续时间表达式,然后计算两种模式下的链路平均可达速率,最后基于 所提出的准则完成中继选择。仿真结果表明,与传统的中继选择方法相比,该方法可以使系 统获得更多的数据传输,同时具有较低的中断概率。     

一种基于非正交信道的分布式中继选择及功率分配方法

针对非正交两跳多中继协作通信系统中的分布式中继选择问题,提出了一种基于非正 交信道的中继选择准则,简化了系统的设计。分析了其误码率性能,给出了其解析表达式 和以总功率为约束条件下的最优功率分配方案。仿真结果表明,最佳中继选择准则明显优于 传统的中继选择准则,且在最优功率分配方案下,可以获得明显的分集增益,系统的误码率 显著下降。     

能量收集双向中继网络的中继选择和功率分配

结合能量收集技术,研究了放大转发双向中继网络的系统性能。基于双向中继系统中的两个端到端信噪比平衡准则,推导出了单中继选择情况下信源最优的功率分配方案和中继最优的能量收集比例。仿真结果证明所提方法能够实现最好的系统性能。通过比较发现,能量收集双向中继网络比传统双向中继网络能够实现更高的传输速率。     

双中继协作通信的功率分配改进方案

为克服信息处于深度衰落情况下单中继协作困难,减少多中继协作目的端信号处理的复杂度,给出了双中继节点参与协作通信的功率分配方案。两个中继节点分别采用放大转发(AF)、译码转发(DF)以及混合译码放大转发(HDAF) 3种协作方式进行通信。在满足一定的中断概率和节点功率限制情况下,利用MATLAB软件中的Fmincon优化函数,得到了各节点的最小发射功率。数值分析表明,在相同条件下,两个中继节点采用HDAF协作方式比采用AF协作方式、DF协作方式消耗的系统总功率分别少4～9 dBm、0.5～1 dBm,最大限度地节约了系统功率的消耗。     

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。     

一种应用于海上浮标的卫星中继通信终端

为了实现四级海况下海上小型浮标与岸基站数据中心之间的实时通信,设计和研制了一种高速率、低延时和高可靠的S频段卫星中继通信终端。该卫星中继通信终端由S频段中继通信机、抛物面天线、伺服跟踪机构、电源变换模块、温度控制器以及耐10 m水压的天线罩体等组成。终端为直径1 m的半球体,质量小于30 kg,最大峰值功耗小于等于130 W。卫星中继通信终端利用快速捕获跟踪卫星信号技术,能在7 s内迅速捕获和跟踪卫星前向链路信号;采用自适应海况可变码率技术提高了数据传输的可靠性。四级海况下,卫星中继通信终端实现了浮标与岸站之间最大2Mb/s高速率实时数据传输,大回路数据通信误码率小于等于10-5。     

D2D通信中基于社交门限的最优中继选择方案

在基于设备直传(D2D) 通信的中继系统中,提出了一种基于社交感知的增强型中继选择策略。该策略首先在D2D中继网络中引入社交门限值,对潜在中继用户进行筛选和过滤,从而有效降低了探测成本;然后利用最优停止理论实现了最优中继节点的选择。仿真结果表明,与已有中继选择策略相比,所提出的策略能够以较少的中继探测次数获得较高的系统性能收益,从而实现能耗与收益之间的折中。     

基于负荷平衡的混合式中继选择新算法

现有的中继选择算法通常带来中继负荷失衡问题,可能导致中继节点资源的非公平利用。为解决这个问题,首先对中继负荷失衡问题进行了分析,接着使用链路信噪比和中继节点负荷作为模糊控制的输入参量,提出了负荷平衡中继选择（LBRS）算法;其次,针对LBRS算法中存在的低信噪比区域误比特率偏高的问题,进一步提出了LBRS的改进算法,即基于负荷平衡的混合式中继选择（HRS）算法。仿真结果表明,与典型的最优中继选择（BRS）算法比较,HRS算法在平衡中继节点负荷上具有非常显著的优势,在误比特率性能上稍逊,总的来说是一种性能优异的中继选择算法。     

基于资源分配和功率控制的D2D中继选择

为优化蜂窝用户通信与设备直传（D2D）中继通信共存下的同频干扰问题,满足蜂窝用户容量要求,提出了一种基于能效的联合资源分配和功率控制的D2D中继选择算法。该算法首先对等效D2D中继链路进行资源分配,减小算法复杂度的同时使得D2D链路对蜂窝链路产生的干扰最小;然后以资源分配结果和功率控制算法为依据进行中继选择。该方案不仅考虑了D2D中继链路的能效问题,而且还同时考虑到了对蜂窝链路的干扰问题。通过仿真验证,所提算法不仅能有效提升D2D中继链路的能效值,同时降低了对蜂窝用户的干扰。     

结合全双工与协作干扰的无线网状网物理层安全策略

针对无线网状网中缺少窃听者先验知识不利场景中的安全连接问题,提出了一种结合全双工和协作干扰技术的物理层安全策略。利用全双工通信中的自干扰消除技术和协作干扰技术,提出的安全策略可有效劣化位于信息传播范围内包括潜伏在接收节点附近窃听者的接收性能。为保证信息的安全传输给出了协作干扰节点的选择方法,基于随机几何等数学方法导出了选定路径的安全连接概率表达式。性能分析和仿真结果表明,所提方法与仅基于全双工或协作干扰技术的方法相比,其安全性能有较大提升。     

适用于无人搜救机组的新型移动中继通信模型

为了提高无人机远程搜救系统的通信效率和整体搜救成功率,提出了无人搜救机组的新型移动中继通信模型。该模型引入移动中继和协同通信技术,实现无人机组之间以及无人机组与地面基站之间的通信连接、数据传输和信息同步。理论分析和仿真测试表明,该模型提高了无人机组的数据采集效率,减少了无人机组的数据采集时间,提高了控制平台的机动性和搜索效率。     

基于小卫星中继的远程通信方案

为满足远程局部战场的通信需求，提出了一种以小卫星为中继的远程通信方案。在 分析远程通信系统组成和工作原理的基础上，综合考虑环境因素推算了小卫星轨道参数，构 建了具备通信中继功能的中椭圆回归轨道小卫星星座，实现了战机-作战指挥中心通信功能 ，通过STK软件建立了基于小卫星中继的远程通信覆盖模型。仿真结果表明，该方案对指定 战区的平均覆盖率为9969%，作战指挥中心与战机的可连接时间达到98.26%。     

一种基于多波束与人工噪声的物理层安全通信方法

为了提高无线传输过程中通信信息被窃听的难度,提出了一种采用多波束发射人工噪 声干扰来实现物理层安全传输的方法。发送端同时发送通信信息和两组人工噪声,通过天线 加权系数调整使通信信息的方向图主瓣对准期望方位,而人工噪声的方向图在期望方位形成 零陷。仿真结果表明,该方法可实现在空间某一期望方位的可靠通信,而偏离该方位的接收 机误码性能迅速下降,在方向图旁瓣范围内根本无法解调出有用信息。