面向异构传输需求的多无人机通信协同抗干扰决策方法

干扰条件下的多无人机通信中,用户根据业务有不同的通信需求,而各个信道质量也不同,对抗干扰通信决策提出了业务需求与资源匹配的新要求。针对外部对抗性干扰场景下,多个用户如何选择适合的信道和功率,在干扰躲避、内部冲突控制以及功率优化的同时实现有限资源的高效利用这一问题进行研究,提出了一种面向传输需求匹配的抗干扰决策方法。首先,利用部分重叠信道的特性进行信道资源复用;然后,运用多用户协同强化学习训练用户信道选择策略,并使用斯坦伯格博弈对功率进行优化,实现对用户异构传输需求进行资源匹配。所提方法能实现干扰条件下的多用户异构传输需求的信道和功率联合优化,提升资源利用合理性,实现传输效果的提升。

一种基于LTE业务特征的调度算法切换系统

针对LTE业务QoS特征多样化且应考虑业务付费等级的问题,提出了一种改进的比例公平调度算法。新算法引入不同业务的各QoS指标、付费等级作为参数,并根据各业务的具体QoS需求在各参数的不同加权配置下切换。仿真结果表明,新算法不但可以极大提高付费业务的各项QoS指标,还能让所有业务的QoS指标达到既定需求,更好地适应了LTE网络规划的要求。

基于覆盖范围需求的LTE下行资源分配方式

为了提高TD-LTE的网络规划质量,根据LTE的技术特征,提出一种基于覆盖范围需求的下行资源分配方式。该方法通过对控制信道的相关参数选择使得控制信道的覆盖范围与相应的业务信道趋于一致,并根据控制信道的覆盖受限范围推导出不同速率业务的频域资源块数目可取范围。理论和仿真结果表明,这种新的资源分配方案可以减少不必要的干扰和功率浪费,与现有频域资源分配方法没有考虑到网络规划的因素相比,该方法配合下行不同业务的资源分配算法则更适合于TD-LTE的资源分配,极大地提升了小区边缘的覆盖质量。

TD-LTE随机接入前导码优先级控制算法

对TD-LTE系统随机接入过程进行分析,提出一种基于前导码优先级的随机接入前导码选择控制算法,增加基于优先级的前导码,由专用用户优先使用,由此减少系统广播资源,降低接入时延,提高接入成功率,解决碰撞问题。仿真结果证明,该算法可提高网络不同负载情况下的接入成功率。

TD-LTE网络优化中信令分析的应用研究

TD-LTE处于试点建网阶段,意味着TD-LTE的网络优化还有很多工作要做。为了高效,准确的发现和解决TD-LTE网络问题,文章系统总结了信令分析的方法,根据各个接口信令数据的特点分析了TD-LTE网络中适合采集信令数据的接口Uu,S1,,X2,并且分析了如何应用信令数据计算KPI和解决网络问题。

色散型成像光谱仪整机成像质量研究

根据色散型成像光谱仪静态和扫描成像两种工作模式的特性,提出了通过狭缝法测试成像光谱仪系统静态的调制传递函数（modulation transfer function,MTF）,通过刀口法测试系统扫描成像的MTF的完整的测试方案,并给出了测试实例。刀口法给出了系统扫描成像时沿扫描方向和垂直扫描方向的MTF;狭缝法采用虚拟狭缝代替成像光谱仪的自身狭缝测试了系统静态时的MTF,两者测试结果基本吻合。虚拟狭缝法对于其他存在狭缝的成像光谱仪系统成像质量的测试具有借鉴意义。

基于边界点过滤的多智能体快速协同探索算法

针对多智能体在无先验知识的未知环境中进行自主协同探索任务优化问题,文章构建了多智能体协同探索未知环境的优化模型,并提出了一种基于障碍物边界点过滤(Multiple Agent Obstacle Frontier Point Filter,MAOFPF)的多智能体协同探索算法。该算法综合考虑边界点与障碍物相对分布情况,探索边界点过滤的距离阈值,进而优化多智能体探索任务选择和资源分配。仿真结果表明,在不同场景下,文章所提算法能够有效过滤边界点的干扰数据,保证系统的平稳运行,与原算法相比,系统抗扰动能力和泛化能力更高,地图覆盖率增长速度更快,平均效率提升了25.22%。

物联网数据收集中无人机路径智能规划

为解决无人机在数据收集过程中的路径规划问题,将其分为全局路径规划和局部路径规划。针对全局路径规划,将其建模为一个定向问题,定向问题是背包问题和旅行商问题2种经典优化问题的组合。采用指针网络深度学习对该模型进行求解,并在无人机能量约束下得到其服务节点集合及服务顺序。针对局部路径规划,基于无人机接收到节点的参考信号强度,通过深度Q网络学习对无人机局部飞行路径进行规划,使无人机逼近节点位置并服务各节点。仿真结果表明,所提方案能够在无人机能量约束下有效提升其数据收集的收益。

窄带物联网覆盖类别更新机制性能分析与优化

以覆盖类别为状态变量建立了窄带物联网(NB-IoT, narrow-band internet of things)覆盖类别更新机制的马尔可夫链模型,给出了平均接入失败概率和平均功耗的优化模型及求解办法,分析了前导码重复次数、系统负载、全局最大传输次数对各覆盖类别最大传输次数最优取值的影响。数值分析表明:常规覆盖类别和扩展环境覆盖类别的最大传输次数对系统性能影响较大,最大传输次数取值范围应分别控制在[1,5]和[1,7]之间;极端环境覆盖类别的最大传输次数对系统性能影响不大,可取[1,10]之间的任意值,建议取值为1;所提的引入覆盖类别回退机制的覆盖类别更新机制的平均功耗比协议模型低约95%。

移动边缘网络中基于双深度Q学习的高能效资源分配方法

为了提升移动边缘网络中系统的能量使用效率,面向多任务、多终端设备、多边缘网关、多边缘服务器共存网络架构的下行通信过程,提出了一种基于双深度Q学习(DDQL)的通信、计算、存储融合资源分配方法。以任务平均能耗最小化为优化目标,设置任务时延和通信、计算、存储资源限制等约束条件,构建了对应的资源分配模型。依据模型特征,基于DDQL框架,提出了适用于通信和计算资源智能决策、存储资源按需分配的资源分配模型和算法。仿真结果表明,所提出的基于DDQL资源分配方法可以有效地解决多任务资源分配问题,具有较好的收敛性和较低的时间复杂度,在保障业务服务质量的同时,相对于基于随机算法、贪心算法、粒子群优化算法、深度Q学习等方法,降低了至少5%的任务平均能耗。

带冲突检测的两阶段无连接接入协议最优资源分配

无连接接入协议允许机器类终端不需要建立无线承载就进行小数据传输,以降低系统信令开销与终端能耗。两阶段无连接接入协议可通过合理分配调度请求阶段和数据传输阶段的资源提高系统吞吐量,特别适合中高负载场景。基于此,完成了一类称作带冲突检测的两阶段无连接接入协议的性能极限与最优资源分配策略的理论分析,并设计了一种不需要用户数估计的动态资源分配算法。数值分析验证了上述理论分析的正确性,表明了所提动态资源分配算法与已知每个接入周期内用户数的理想算法的性能差异可控制在4%以内。上述结果可为面向海量机器类通信的无线接入协议的优化设计提供参考。

基于PWC编码的mCAP可见光通信系统实验

针对可见光通信(VLC)系统中发光二极管(LED)有限的调制带宽,提出了一种多带无载波幅度相位(m CAP)调制与成对编码(PWC)结合的混合方案。该方案中PWC技术将高频子带与低频子带进行配对和交织来有效克服信噪比(SNR)不平衡问题。通过实验验证,给出了在子带数分别为2、3、4和5的情况下PWC编码对应的最佳旋转角度,并分析了在指定带宽下所能传输的最大调制阶数。实验结果表明:相比于传统的m CAP-VLC系统,基于PWC的m CAP-VLC系统可以传输更高调制阶数。

基于无人机集群智能自组网的典型协同应用

在迈向万物互联的6G时代过程中,网络服务范围逐渐扩大,网络业务量急剧增加,传统地面基站面临着无法实现偏远地区的网络全覆盖,难以支持局部地区突发的热点流量需求等挑战。在此情况下,无人机搭载存储、计算与通信等资源通过集群,利用合适的智能算法组建成高动态、可扩展、智能化的无人机集群网络作为地面基站的补充,协同完成网络服务任务。针对无人机集群为突发热点流量区域用户服务的场景,考虑无人机集群服务过程中无人机集群用户调度及路径规划、多无人机三维悬停位置部署及无人机网络智能管控架构三方面的协同应用,对各应用进行建模分析并介绍相应的智能优化算法以提高系统能量效率,所提的三方面应用以及智能优化算法为在实际场景中实现高能效的无人机集群智能自组网协同应用提供了有效参考。

CoMP系统低复杂度集中式调度算法研究

在3GPP LTE-A网络中,可以使用CoMP(多点协作)技术来提高边缘用户的性能。为了最大化全网边缘用户的总吞吐量,关键是要确定在每个PRB(物理资源块)中同时被服务的用户集合、每个被调度用户所对应的协作基站、以及各基站的传输功率。基于每个边缘用户的RSRP(参考信号接收功率),提出一种低复杂度的集中式传输调度算法,针对每个PRB中被服务的边缘用户和相应的协作基站进行动态选择,并通过仿真实验验证算法的性能增益。