基于局部密度聚类的WSN多Sink节点部署研究

针对无线传感器网络中传感器节点能量受限,网络生命周期短的问题,在考虑网络成本的情况下,提出一种基于节点局部密度聚类的多Sink节点优化部署算法。首先,基于多属性因子构建聚类决策函数确定Sink节点部署位置,完成传感器节点聚类;然后,根据下一跳节点与Sink节点间距离最短准则搜索并形成数据传输路径;最后,以网络生命周期成本比最大化为依据确定最优的Sink节点数目,实现多Sink节点优化部署。仿真结果表明:与已有算法相比,所提算法能够有效延长网络生命周期,具有较高的网络生命周期能效比。

基于列车先验信息的RIS-MIMO系统鲁棒波束成形算法

针对高移动性场景中完美信道状态信息(CSI)难以获取导致的智能超表面多输入多输出(RIS-MIMO)系统主被动波束成形算法性能恶化的问题,构建了RIS辅助的高铁毫米波MIMO中继通信模型。首先,在列车位置信息不完全的情况下,估计并推导了RIS-车载移动中继(MRN)之间视线战略(LOS)路径角度估计误差的统计特性;其次,对毫米波MIMO系统的中断性能进行了研究,给出了以信道容量作为中断判决的中断概率表达式;最后,将优化问题建模为5G基站(gNB)发射功率约束的中断概率最小化问题,提出了一种基于黎曼共轭梯度下降的复圆流形优化算法并求解该问题。仿真结果表明,与现有算法和传统的无RIS系统以及RIS随机相位调节下的高铁通信系统相比,所提算法具有更快的收敛速度和更高的系统鲁棒性。

基于LSTM动态波束赋形的高速列车越区切换算法

高速列车越区切换参数具有较强的时空相关性,以及无线信号在不同线路地形下具有衰落差异性,这都对高性能的越区切换提出了新的挑战,针对这一问题,设计一种基于长短期记忆网络动态波束赋形的高速列车越区切换算法。提出基于LTE-R中继通信模型的高铁典型运行场景中波束无遮挡传输的基站天线高度设置规律,通过估计发射波束主瓣方向并利用参考信号接收功率序列的时间相关特性,提出eNB重叠区内天线波束增益需求预测模型;同时采用增加波束预留角策略实现联合约束条件下的高速列车越区切换。结合高速铁路典型运行场景(路堑、高架桥)的路径损耗预测模型仿真评估了算法性能。结果表明,所提算法以略微牺牲越区切换时延为代价提高了越区切换成功率,能够有效避免高速列车越区切换引起的通信中断问题。

基于博弈资源分配的认知异构网络干扰协调算法

基于underlay频谱共享模式的认知异构网络可有效缓解频谱资源短缺问题,但同时会加剧网络中的干扰。针对该问题,提出了一种基于非合作博弈模型的动态频谱分配和功率控制算法进行干扰协调。首先,考虑频谱共享造成的干扰问题,引入认知用户优先等级,将问题构建为联合动态频谱分配与功率控制的频谱定价博弈模型;其次,通过两阶段动态博弈得到纳什均衡解,实现认知网络层频谱资源合理分配和发射功率控制。仿真表明,所提算法能够实现不同优先级用户频谱资源的合理分配和认知基站发射功率控制,有效抑制认知异构网络的跨层干扰和层内干扰。

基于元胞自动机的移动sink路径规划算法

为降低无线传感器网络中移动sink数据收集时延,提出一种基于元胞自动机的移动sink路径规划算法。首先,利用网格划分获得移动sink备选驻留点;然后,基于元胞自动机搜索获得移动sink驻留点集合,采用Von Neumann元胞邻居模型计算备选驻留点预估密度,根据备选驻留点预估密度与备选驻留点至移动sink间距离选择驻留点;最后,使用蚁群算法优化经过所有驻留点的移动sink路径。仿真结果表明:所提算法可以减少驻留点数目,缩短移动sink路径长度,从而降低数据收集时延。

单中继协同通信中基于最大化信息速率的功率分配

为了解决减少资源又能使系统的性能得到提升的问题,在单中继协同通信模型中,提出一种功率分配方案。在保证总发射功率的约束条件下,建立目的节点信息传输速率实现最大值目标的凸优化函数问题,且拉格朗日函数用于优化源节点与中继节点的发射功率。仿真结果表明:与非协作方案、等功率分配相比,该方案能够提高通信系统的目的节点处的信息传输速率,并且可以较好地降低节点的发射功率。

基于动态CRE偏置选择的干扰抑制策略

随着无线通信用户数量的指数性增长,宏小区用户数量超负荷,边缘用户受邻近微小区的干扰逐步加剧,导致整个小区的通信服务质量降低。为解决这些问题,针对双层无线异构网络场景,结合粒子群优化算法和小区范围扩展技术动态地调整微小区服务区域,寻找出小区范围扩展最优偏置值,缓解宏小区高热点区域负载压力并提高系统用户平均传输速率。仿真结果表明,相比静态小区范围扩展偏置值算法,利用动态小区范围扩展偏置选择的宏小区用户数量下降了近10%,即卸载了部分宏用户使其接入微小区,达到为宏小区减负的效果;微小区边缘用户的信干噪比相应提高了约2 dB,系统用户平均传输速率提高,整个小区的通信服务质量有较大提升。

基于均衡价格的认知无线网络频谱分配算法

提出一种基于均衡价格理论的认知无线网络频谱分配算法,此算法采用簇间、簇内两阶段的频谱分配方式,理论上分析并推导出不同阶段的最佳频谱单价与频谱数目、簇头及簇成员节点数、节点服务优先级别以及节点自身的通信活动次数之间的数学关系表达式。仿真结果表明:与无优先级的频谱分配方式相比,所提算法以降低不到2个百分点的频谱总收益为代价,可使认知无线网络中的高优先级用户(或节点)获得较多频谱,理性地体现出不同优先等级节点的频谱收益区别。

一种适用于GSM-R应急网络的分簇算法

GSM-R作为铁路通信调度数据的承载网络,其网络的稳定和畅通对于保证铁路运输安全、高效运行至关重要。由于铁路沿线的桥梁、隧道、边坡、路堑等各种复杂传输环境,使得GSM-R网络中的基站等网元易遭受自然灾害的影响。针对GSM-R基站设施毁坏或终端处于信号覆盖盲区的情形,在GSM-R系统中引入多跳组网方式,并提出一种适用于GSM-R应急多跳网络的分簇算法。性能分析和仿真结果表明:在终端数目较多以及终端移动性较高的情形下,文中的分簇算法具有优良的簇维护开销和网络稳定度性能,适用于铁路应急通信需求。

基于模糊判决的协同盲感知算法研究

在认知无线网络(CRN)环境中,主用户(PU)发射信号的传输会受到阴影、多径等因素的影响,导致本地单点感知精度不高,协作感知技术成为解决此问题的有效方法.将模糊决策用于协同单点盲感知算法中,提出了基于模糊判决的协同盲感知算法(CBSA-FD).仿真结果表明:CBSA-FD算法具有优良的检测概率和虚警概率性能,有效提高了协同感知的可靠性.

认知无线电的重复博弈频谱共享算法

提出一种基于合作重复博弈的认知无线电频谱共享算法。针对频谱共享速率总收益最大化问题求解,在算法模型中采用了"触发策略"以得到帕累托最优解。性能分析和仿真结果表明:当认知用户在共享频谱时,采取合作方式可达到总收益最大化的设计初衷。进而探讨了合作频谱共享算法的收敛性能,分析了发射功率、噪声功率、贴现因子以及收敛指数对频谱共享算法收敛性能的影响,并得出结论。

认知无线网络的改进资源管理算法研究

提出了一种基于资源认知信道的接入算法,可用于认知无线电环境下的无线资源管理。对资源认知信道上传输的每个分组——数据域部分采用了基于联合检测的扩频码,而控制域部分则分别采用了5种不同的信道接入协议。分析并仿真了认知用户在资源认知信道上的成功接入概率以及吞吐量性能。

面向铁路应用的TD-LTE实验室建设探讨

随着高速铁路移动通信网络由GSM-R向LTE-R的演进,如何适应高速铁路发展对人才培养质量的要求,是一项值得研究的课题。为实现具有铁路通信专业特色的人才培养目标,提出了面向铁路应用的TDLTE系统实验室建设方案。基于LTE通信网络的高速、大带宽、低延迟等技术优势,在其上承载了满足铁路通信要求的调度通信、旅客信息服务、无线视频监控等功能,并模拟性开展铁路沿线无线路测及组网优化。在实验室的布局上,也特意突出铁路特色,给参与实验的师生更多的角色意识和场景感。该实验室的建立,可在铁路信息化技术的教学及应用研究等方面发挥作用。

一种基于移动自组网的联合检测MAC协议性能分析

在adhoc移动自组网中,隐藏终端和暴露终端问题严重影响着MAC层的网络吞吐量性能。为了更好的解决隐藏/暴露终端问题,文献[3,4]提出了一种信道接入方法,即联合检测法。论文对此算法进行了改进,对RTS/CTS控制分组采用了载波侦听/冲突检测(CSMA/CD)策略,而对数据分组采用了基于发射端的码分配法。通过理论分析和仿真,表明提出的信道接入策略可获得较大吞吐量增益。

基于分簇的铁路应急通信网络路由算法

针对铁路应急通信网络,提出了一种新的分簇路由算法。借助粗糙集理论对簇头选择参数的权重进行了理性分配,以完成分簇;簇内、簇间节点的通信分别采用主动路由协议和按需路由协议。以青藏线为模型,对网络环境参数以及算法参数进行了仿真设置,仿真结果表明,当移动节点的速度低于220km/h时,该算法的平均端到端时延和平均吞吐量性能指标均达到了铁路移动通信系统GSM-R的服务质量要求。

基于列车用户优先级的频谱共享博弈算法

不同业务优先级高速铁路用户的爆炸式业务需求与稀缺频谱资源的矛盾日益突出。针对运行于不同地形环境、在相同eNB覆盖范围内的高速铁路次用户的频谱共享博弈问题进行研究。基于次用户承载业务的不同优先级,提出模糊综合评判-优先级调度算法,将次用户间的频谱竞争建模为非合作博弈,通过次服务的频谱效用函数、主系统的频谱交易价格函数实现次用户间的差异化动态频谱共享。仿真结果表明,算法较好地反映了真实的频谱共享情形,可以更加准确地对次用户频谱需求进行业务优先级划分,提高频谱利用率的同时保证了其最大效用。

基于GLV模型的异构网络联合无线资源管理

为使不同的无线接入网络协同工作,实现异构无线网络的接纳控制,基于生态学种群竞争与异构无线网络资源管理的映射关系,提出了一种分布式联合无线资源管理(JRRM)算法。建立了基于Gause-Lotka-Volterra(GLV)的异构网络业务量预测模型,根据预测的业务量是否达到共存状态来调整网络参数,以使各网络的业务量达到稳定平衡状态。性能分析与仿真结果表明,该算法可以均衡各个网络的业务量,减少竞争对于网络的影响,使不同网络运营商均获得了一定收益。

基于LTE-R的无线列车定位方法研究

列车定位是保障铁路运输安全和高效运营的关键。针对当前列车定位方法中普遍存在的不能实时连续定位、定位精度不高及设置轨旁设备引起的维护成本高等弊端,提出一种基于铁路专用移动通信网络(LTE-R)的无线列车定位方法。在该方法中,列车(移动台)接收含有定位参考信号的下行链路信号,估计2个定位参考基站的多径到达时延差、多普勒频移等参数,并根据时延差曲线和列车行进曲线确定列车的位置。通过对列车行进于直线线形、圆曲线线形时的定位均方根误差及定位误差累计分布函数的性能仿真,结果表明:当信噪比分别为18、25dB时,90%的定位误差分别在15m内和8m内,可以满足列车定位精度要求。

基于时序蒙特卡洛的WSN节点定位算法

针对无线传感器网络(WSN)中的移动节点定位问题,提出了一种将反馈时间序列与蒙特卡洛相结合的定位算法TSMCL(Feedback Time Series-Based Monte Carlo)。该算法基于目标节点1跳范围内的邻居锚节点(至少3个)反馈信号的先后顺序,构建了节点可能的初始采样区域R1,并以区域R1与蒙特卡洛采样区域R2的重叠区作为新的采样区域R,以进一步缩小采样范围、提高采样效率。仿真结果表明:与蒙特卡洛定位算法相比,提出的TSMCL算法能够减少约38%的定位误差,尤其当节点移动速度较高时,算法的收敛速度也得到了显著提升。

认知的铁路应急自组织网络研究

随着高速铁路对通信系统安全性要求不断提高,及业务需求不断多样化,GSM-R网络将面临更多的技术挑战。本文针对某些基站网元由于突发事件而不能为终端提供无线服务的问题,提出组建基于认知无线电技术的铁路自组织网络,以达到应急通信的目的。在对铁路应急通信场景进行描述的基础上,提出认知的铁路应急自组织网络模型,分析了认知的铁路应急自组织网络面临的技术挑战,包括双模终端的设计、分簇算法、频谱侦听和铁路运营模式等,重点阐述了簇头选择和分簇频谱侦听技术的设计方法。