同信道干扰下的中继网络性能分析

分析了两跳中继网络在同信道干扰下的中断概率。在中继网络中,源节点广播信号至所有的中继节点,此时同信道干扰在中继节点或者目的节点处被引入。中继节点采用解码转发策略转发源节点的信号,而目的节点采用最大比合并技术接收来自中继节点的信号。最终推导了各种干扰情形下系统中断概率的闭合表达式。仿真结果表明,解析曲线和蒙特卡洛仿真曲线非常吻合,而同信道干扰在某些场合会对系统性能造成较大影响。分析结果对中继网络的系统设计和参数设置都有一定的参考意义。     

快衰落信道条件下无线中继系统波束形成方案

随着设备小型化的发展趋势,天线间距较小,信道具有相关性;且假设发射端处于高速移动状态,无法获得完全信道状态信息,只能根据部分信道状态信息设计发射端波束形成方案。针对发射端和接收端配置多天线的固定增益放大转发无线中继系统,以最大化接收端信噪比为准则,设计了基于部分信道状态信息的波束形成方案,推导了系统中断概率和平均误符号率的闭合表达式,通过仿真验证了性能分析的有效性和所设计方案的优越性。在平均误符号率为10-2、相关系数为0.8时,所提方案比反馈信道状态信息的方案节约1.6 dB的信噪比。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于议价博弈论的无线协作中继网络性能改进算法

针对自私性无线协作中继(CR)网络中的放大再中继(AF)和解码再中继(DF)协议,分别给出 公平且有效率的协作中继功率分配方案。两种方案虽然具体研究内容有差别,但有着共同 的研究策略。首先,将节点间的协作功率选择问题建模为纳什议价博弈问题(NBP);然后, 通过求取其纳什议价解(NBS)获得协作节点的共赢策略;最后,针对AF和DF协议分别给出计 算机仿真。仿真结果表明,所提出协作中继性能改进算法的效率性体现在所有协作节点在AF 和DF协议中均获得信号接收质量的提高,其公平性则体现在任意节点为其协作伙伴所贡献的 转发功率大小仅取决于对方为其带来的性能增益大小。     

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。     

移动用户目标系统中基于拍卖模型的信道资源分配

为了提高卫星通信信道的频谱利用率,从卫星通信中的认知无线电技术出发,简述了当前认知卫星研究现状。针对移动用户目标系统（Mobile User Objective System,MUOS）的特殊通信环境,提出了插空式（overlay）频谱共享方式下基于拍卖模型的认知卫星信道分配方式,并建立了收益公式。同时,引入星上频谱共享干扰公式来计算认知用户对系统造成的影响,并代入收益公式以计算认知技术给系统带来的收益大小;之后给出模拟通信环境参数,利用Matlab进行仿真计算。仿真结果表明,认知用户的加入虽会使主用户通信质量略有下降,但使系统总体收益呈上升趋势。     

C-RAN架构中适用于干扰消除的资源分配机制

针对在C-RAN（Clean-Radio Access Network）架构无线网络中的干扰消除机制会带来背景噪声放大的问题,利用C-RAN架构网络的集中式处理,从而可以对全网络系统求解干扰。在定义网络背景噪声放大因子的基础上,将网络中背景噪声放大的最小化问题建立为以资源分配集合为可行空间、以最小化背景噪声放大因子为目标函数的最优化数学模型,并给出了利用遗传算法进行求解的方法,在此基础上设计了资源分配的机制。对该机制的仿真结果表明：将此机制应用到C-RAN构架网络中,能有效降低误码率,提升网络中用户公平性和吞吐量。     

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。     

空天地一体化网络中联合地面基站选择及功率分配

针对由卫星通信网络、地面移动网络以及空中飞行平台所组成的空天地一体化网络（Hybrid Satellite-Aerial-Terrestrial Network,HSAT）下行链路的系统吞吐量问题,提出了基于多目标遗传算法的地面基站选择及功率分配算法。在这一网络中,空中飞行平台需要地面基站为其进行中继通信。因此,地面中继基站的选择和功率分配决定了系统的吞吐量。所提算法为了取得对系统吞吐量更好的优化效果,将优化系统吞吐量和满足约束条件建模成两个优化目标,通过设计特有的迭代选择过程使地面基站选择和功率分配不断优化。仿真分析表明,所提算法在保证用户最低通信需求的前提下,有效提升了系统的吞吐量。     

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。     

协作多组多播认知无线网络的资源优化配置

考虑到无线电频谱资源日益紧缺,提出了一种基于组间组内协作传输的多播组新机制,涉及多个多播组并使用同一频谱资源以协作方式传输信息。基于认知无线网络中该机制,研究了系统的资源优化配置,理论分析得出了功率分配方案,进而讨论了系统加权总传输速率的优化,同时考虑了主用户和认知用户之间信号干扰及功率限制对传输速率的影响,最优化用户性能。仿真结果表明,优化方案下多播组传输速率随用户人数的增加而上升,达到最优化用户服务质量;当功率限制时,通过设置加权因子,能够保证主用户拥有良好的通信性能。     

D2D通信中一种资源分配与功率控制结合的方案

以underlay方式工作的D2D(Device-to-Device)通信通过资源共享复用蜂窝网络中的资源,在提高系统资源利用率的同时,对已有蜂窝链路带来了同频干扰。为了减小因无线资源复用带来的干扰,提出了一种资源分配与功率控制相结合的方法。以最小化系统干扰为目的,通过在D2D链路之间合理地分配资源,保证了蜂窝链路的通信质量;同时动态地调整D2D链路的发射功率,在保证相应蜂窝链路干扰可控的情况下,合理提高了D2D链路的通信质量。仿真结果表明,与现有方案相比,所提出的算法能够有效地提高D2D通信与蜂窝用户共存场景下的系统性能。     

自相似业务流下的星上交换全局优化缓冲分配算法

针对空间信息网络星上交换节点缓冲资源有限,提出一种适用于星上交换的缓冲优化分配算法。采用了Crossbar交换模型,在此基础上建立了虚通道自相似排队模型,通过计算每个虚通道缓冲溢出概率并采用遗传算法来实现缓冲资源全局优化分配。仿真结果表明,与均匀分配算法和贪婪分配算法相比,新算法具有更好的延时性能,在同等分组平均时延、业务流自相似程度为0.6和0.8的情况下,新算法比均匀分配算法可分别节省24.5%和26.4%的缓冲资源,并且分配效率比贪婪分配算法提高约21.9%。