MIMO中继下行通信系统中的多目标优化设计

针对通信系统中系统功率消耗和接收信号均方误差(MSE)存在冲突关系,无法同时达到性能最优的情况,采用多目标优化(MOO)框架联合优化系统功率消耗和接收信号MSE。文中考虑两跳的多入多出(MIMO)放大转发(AF)中继下行通信系统。联合优化形成的多目标优化问题是非凸且难以直接求解的,为此,提出一种基于帕累托最优策略的资源分配方法,该方法采用加权切比雪夫法,并引入中继预编码矩阵的一般结构和Schur补引理将优化问题转化为SDP问题。仿真结果验证了所提出方法的有效性,表明其具有更好的性能,同时也给出了系统功耗和MSE性能之间的帕累托最优边界。

MISO网络下的鲁棒性多目标波束成形设计

传统的物理层安全通信只研究信息的安全传输或者系统的能量消耗,而这两者相互冲突且越来越难以满足人们对无线通信系统的高要求,因此寻求有效均衡两者的方法成为无线通信系统设计的关键。在多输入单输出(MISO)的下行网络中,联合优化接收端的安全速率和发送端的功率消耗,提出了一种基于加权切比雪夫方法的多目标优化框架(MOO),将两个冲突的单目标问题转化为一个多目标优化问题(MOOP)。引入泰勒级数展开,将非凸问题线性化;运用S-Procedure和柯西施瓦兹不等式,处理半无限约束。在发送端对信道状态信息(CSI)不完全已知的情况下,所提出的鲁棒性迭代算法,获得了安全速率和功率消耗的帕累托最优边界。实验结果表明,所提出的算法优于传统的非鲁棒性算法。