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Dinkelbach-Quadratic算法的高速铁路通信能效优化功率分配研究

为了提高高速铁路通信能量效率,提出一种基于Dinkelbach-Quadratic变换的迭代算法来解决高速铁路通信下行链路的功率分配问题。通过在小区内部署远程天线单元构建高速铁路通信分布式天线系统模型,基于完美信道状态信息(CSI)和列车内接入点反馈的最小速率要求建立能效优化模型;基于所建立的非凸优化模型,采用Dinkelbach变换将分数形式的非线性规划问题转换为求差形式;利用Quadratic变换特性对目标函数进一步展开;采用交替迭代的方法完成能效最优的功率分配。仿真结果表明:所提算法在满足最小传输速率和最大发射功率的同时,可以兼顾系统能量效率和频谱效率;随着发射天线数量和接收中继数量的增加,系统性能也有明显提升,相比传统算法系统的能效和频谱效率至少提升5%。

OTFS系统SBL-Turbo压缩感知信道估计算法

针对正交时频空调制(OTFS)系统由多普勒频移引起的信道估计准确度下降的问题,本文提出了一种联合无线信道在时延-多普勒域稀疏特性的SBL-Turbo压缩感知信道估计算法。首先,对时延-多普勒域稀疏信道建模,使其服从以噪声功率为条件的高斯先验分布,利用稀疏贝叶斯学习模块估计得到稀疏信道的均值与方差,并结合期望最大化算法更新高斯先验模型中的参数。其次,引入了LMMSE(线性最小均方误差)估计器模块,该模块对稀疏信道的后验分布进行再估计,提高估计的准确度。通过对每个模块估计得到的信道后验分布进行数据处理,使得模块的输入值与输出值解耦,进而减少模块间的错误传播。最后,两个模块采用Turbo结构迭代估计信道的后验分布,得到信道状态信息。实验结果表明,相较于其他估计方法,该算法能够显著提高信道估计的精度,并且改善系统的误码率性能,能够有效地解决OTFS系统中由多普勒频移引起的信道估计问题。

基于SWIPT的能量收集WSN吞吐量性能分析及优化

针对能量收集无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中的两跳多中继传输问题,构建无线射频能量站(power beacon,PB)辅助的能量收集无线携能通信(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)中继模型.在中继节点具有捕获源节点、环路自干扰和PB信号能量的特性下,推导目的节点采用选择式合并(selection combining,SC)、最大比合并(maximal ratio combining,MRC) 2种不同接收策略下的中断概率和吞吐量,继而在保障通信服务质量(quality of service,QoS)、PB发射功率、能量转化效率等多约束条件下,提出一种以吞吐量最大化为目标的联合优化时隙切换因子与功率分配因子的中继选择算法.仿真和数值结果显示:PB发射功率、时隙切换因子、天线数目、功率分配因子等参数对系统中断概率和吞吐量性能影响显著;当给定PB发射功率为6 dBW,天线数目为3根时,与随机中继选择算法和最大最小中继选择算法相比,本文算法在SC策略下的系统吞吐量增益分别为0.29、0.15 bit/(s·Hz),MRC策略下的吞吐量增益分别为0.32、0.16 bit/(s·Hz).

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A3C的认知物联网通信干扰消除算法

针对频谱资源干扰管理的智能化需求,提出一种基于异步优势行动者-评论家(A3C)的干扰消除算法,旨在应对认知物联网(CIoT)通信系统中由频谱资源共享引起的干扰问题。通过智能体的学习和优化,帮助次级用户(SU)在受到干扰影响时做出最优的决策,从而改善通信质量和系统性能。在该算法中,当SU遭受干扰影响通信质量时,智能体通过学习和优化,使SU能够根据当前的位置信息、发射功率、接收功率以及干扰程度选择最低干扰程度的行动,并执行该行动后获得的奖励。智能体通过尝试不同减少干扰的行动,并根据奖励的反馈调整策略,达到最大化定义干扰程度指标和信号质量指标的奖励函数的目的,从而最大程度地减少干扰对通信质量的影响。实验结果表明,与传统k-means算法以及深度递归Q网络(DRQN)和深度Q网络(DQN)优化算法相比,基于A3C的干扰消除算法具有更短的收敛时间、更高的执行效率以及更高的系统吞吐量,较3种基准方法在吞吐量性能上至少提高7%,能够有效地减少干扰对通信质量的不利影响。

基于改进PSO的铁路监测线性无线传感器网络路由算法

为了解决铁路监测场景中线性无线传感器网络的节点间能耗不均衡导致的网络生命周期短、数据传输时延大的问题,提出了一种基于粒子群优化理论和广度优先搜索的路由算法。以候选簇头节点的相对能耗、簇头间距和簇头负载为指标构建适应度函数,通过调整惯性权重系数增强粒子群算法局部搜索能力,获得簇头最优解集;构建能耗与时延驱动的路径成本函数,基于广度优先搜索获得源节点到sink节点的最优主路径;设计基于Markov决策过程(MDP)模型的Q-learning备选路径更新与路由维护机制。仿真结果表明,所提算法能够有效均衡节点间能耗,在延长网络生命周期和降低数据传输时延方面具有较优的性能。

基于虚拟力的WSN节点优化部署算法

为实现高覆盖率与节能相结合的无线传感器网络WSN部署,提出一种优化的虚拟力节点部署算法WVFA。当在WSN监测区域内部署节点时,将确定节点间的虚拟力阈值作为无缝覆盖的优化目标;而当节点在区域边缘时,以节点在边缘处的冗余覆盖面积最小为设计目标求出节点到边缘处的最短距离。此外,考虑节点平均移动距离与WSN网络能耗、节点移动距离标准差与网内节点间能耗差值的关联性,以节点前一时刻受到的虚拟力作为位置更新权重代入节点位置更新预测方程。仿真结果表明:与VFA、CBS和HLVFA等同类算法相比,提出的优化部署算法能够以较低的节点能耗获得较高的网络覆盖率,实现WSN的节能优化部署。

基于三波导定向耦合器的紧凑型偏振分束器的设计

为了提高偏振分束器的消光比,利用混合等离子体波导和条形介质波导之间的非对称定向耦合特性,设计了由两个尺寸不同的硅波导和一个中间输入混合等离子体波导组成的偏振分束器,采用三维时域有限差分法对偏振分束器的结构和性能进行优化。实验结果表明:混合等离子体波导中TE和TM模式的双折射率对比通过介质加载波导增强,可获得超紧凑的结构,实验耦合长度仅有4.6μm;在1.55μm的中心波长处,TE模式的偏振消光比为-38.9 dB,插入损耗为0.5 dB,TM模式的消光比为-34.7 dB,插入损耗为0.45 dB,设计的偏振分束器具有高消光比;在波导制作公差范围内,模式的插入损耗小于2.8 dB,消光比低于-22.5 dB。

高铁环境下基于QoS用户业务的公平性功率分配算法

鉴于高速铁路(HSRs)通信业务的多样性,侧重于单一类型业务的传输优化方案,已无法满足用户业务服务质量(QoS)差异性显著提升的需求。针对HSRs通信环境,将用户业务分为时延敏感业务和时延非敏感业务,以满足用户QoS需求且同时兼顾占用无线信道的公平性为优化目标,研究了基站(eNB)平均发射功率约束条件下的功率分配问题。根据eNB能否预先获知用户的期望速率,分别采用了基于用户期望和基于预分配的功率分配策略。仿真结果表明,ε-Optimal比例公平算法的eNB发射功率较高且用户满意度较低;信道反演算法只针对时延敏感用户能较好地满足其QoS(最大耐受时延映射的期望速率),并且固定功率分配算法仅能够满足时延非敏感用户的QoS,两种算法均无法保证用户间的公平性;所提算法既具有较高的用户满足度,又较好地保证了用户间的公平性。

基于5G-R业务的高速铁路异构网络接入技术

铁路窄带移动通信系统(GSM-R)正在向铁路宽带移动通信系统(LTE-R)、基于5G的铁路移动通信系统(5G-R)演进。针对未来高铁通信中的实时视频监控、车-车(T2T)通信、列车多媒体调度等5G-R业务的异构无线网络接入,提出一种基于马尔可夫决策过程(MDP)模型的网络接入算法。根据不同类型业务的服务质量(QoS)属性和无线网络的时变特性构建网络回报函数,并基于模糊层次聚类理论来计算QoS属性的权重值。采用人工智能算法对MDP模型进行求解,使用户以较少的切换次数接入长期期望回报值最大的网络,并仿真分析算法的收敛性和有效性。

基于改进灰狼算法的铁路隧道射线跟踪模型校正

针对灰狼优化(grey wolf optimization, GWO)算法易陷入局部最优和收敛精度差的问题,提出了一种基于对立搜索和Levy飞行策略的改进灰狼优化算法——OLGWO算法.在算法初始化阶段,采用对立搜索策略以缩小可行解范围;在灰狼位置更新过程中,为避免算法陷入局部最优采用了Levy飞行策略. 4个标准测试函数的仿真实验表明,所提OLGWO算法在收敛速度及求解精度方面均优于GWO算法,可以较快且准确地搜索到目标函数的最优值.基于OLGWO算法对隧道射线跟踪传播模型进行校正的结果表明,校正后的模型在均方根误差和线性相关性方面具有较优的性能,能够实现铁路隧道环境中信号接收功率的精确预测.

T2T和T2G混合网络中的功率分配算法

现有功率分配算法大多基于理想信道状态信息(CSI)实现性能优化,在列车对列车(T2T)双移动端通信场景中并不适用.针对城市轨道交通系统T2T和车地(T2G)混合网络场景,引入CSI反馈延时,研究非理想状态时仍可保障通信质量的功率分配算法.考虑单蜂窝用户复用单T2T用户对情况,以T2G用户传输速率总和最大化为优化目标,构建多约束条件下的功率分配模型.首先,根据分步思想将非凸模型简化为最优分配功率计算和最佳复用用户匹配2个子模型;其次,利用线性规划分析可行域内目标函数的最优解及最优值,并通过二分法求解最优分配功率;最后,筛选出可行复用对集合后,利用匈牙利算法进行二分图匹配.仿真结果表明:该算法兼顾城市轨道交通系统中T2T通信中断概率约束和T2G用户传输速率,且可实现1.0 ms内的CSI反馈延时.

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。

太阳能补给的线型WSN能量高效路由算法

线型无线传感器网络因其拓扑结构和节点能耗不均衡易导致能量空洞现象。针对该问题,构建具有太阳能采集功能的节点能量补给模型,结合节点在信息传输过程中的能量消耗,提出基于均匀节点分簇的路由算法。根据太阳能能量补给具有随机性、时变性且受天气影响波动大的特点,分别讨论晴天和阴天环境下节点能量采集功率变化趋势和太阳能补给特性,设置4种不同的节点传输阈值并分析其不同取值对网络生命周期、网络剩余能量和数据包传输总量的影响。仿真结果表明,与单跳传输路由算法相比,该算法能够有效均衡节点间的能耗,延长网络生命周期。

几何随机分布模型的高速铁路山地信道建模

目前,高速铁路(简称高铁)山地地形的无线信道模型构建主要基于部分测量数据,缺乏一定的普适性。针对该缺陷,以山地场景的多输入多输出信道为研究对象,提出一种基于几何随机分布模型(geometry-based stochastic model,GBSM)的3D建模方法。考虑了散射体对无线信号的反射和散射作用,利用基站与移动台为焦点的椭圆柱面和以移动台为球心的球面分别模拟远端散射体和近端散射体,构建3D信道模型;利用冯·米塞斯(VMF)分布模型表征散射体的有效分布,分析散射体的方位角和仰角对信道统计特性的影响,推导出3D信道模型的空时相关函数(space-time correlation function,STCF),空间互相关函数(cross correlation function,CCF)和时间自相关函数(auto correlation function,ACF)的数学表达式。仿真结果表明,基于GBSM的3D模型具有较低的空间CCF和时间ACF值,能更真实地表征高铁山地地形下无线电波的空间多样性,山地地形信道建模的普适性问题得到了有效解决。

基于改进遗传算法的车车直接通信毫米波喇叭天线研究

现有车载天线不适用毫米波通信系统,因此亟须研究适用于车车通信系统的毫米波天线。首先,对比现有喇叭天线的特点,确定圆锥喇叭天线为车载天线,通过等效源法求得天线的远场辐射方向图,根据设计要求确定天线的中心频率和增益;其次,基于传统经验公式和电磁仿真软件HFSS进行建模仿真,得到天线的特性参数,通过仿真结果对比得到喇叭天线的开口直径和波导尺寸对天线电压反射系数的影响;最后,利用改进遗传算法对天线进行结构优化,使得波导尺寸和开口直径参数达到最优。结果表明:在天线主频率下,优化后的天线增益为22.2 dB,电压驻波比为1.01,并有较好的方向性,满足车车直接通信系统中车载天线具有较高增益和较强端射能力的要求。

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MIMO通信注水功率分配算法的信道容量研究

在城市轨道交通车辆段场景下,列车的通信需求巨大。针对传统城轨车地通信网络分配资源时未考虑接收端信道状态信息的问题,设计了一种多输入多输出通信注水功率分配算法。首先,分析城轨中基于长期演进的分布式控制系统车地通信网络结构和资源分配模式;其次,基于实际通信需求建立优化模型,利用拉格朗日乘子法求解注水算法的最优分配功率;最后,建立多输入多输出通信注水功率分配算法的通信模型,并推导其信道容量以及功率分配值。仿真结果表明:相比等功率分配算法,注水算法可以明显提高城轨车地通信网络的信道容量,且具有更小的误比特率;多输入多输出通信注水功率分配算法能够进一步提升信道容量,但当信噪比达到一定值后,这种增益逐渐逼近等功率分配算法的信道容量;考虑列车的实际结构,设计可选用的最佳收、发天线组合为4发4收。

高铁山地场景下的车地无线信道建模

高铁列车经过山地场景时由于散射体分布不均匀使得无线信号呈现明显的衰落特性。针对这一现象,提出一种在高速运行状态下列车与基站之间的车地无线信道建模方法。在列车相对基站的不同位置区间内,采用马尔科夫链模拟平均接收信噪比的状态变化,根据高铁山地场景中的路径损耗模型计算得到平均接收信噪比阈值、量化值及信道状态转移矩阵,从而建立有限状态马尔科夫链(FSMC)信道模型。仿真结果表明,与通过均匀与非均匀划分列车位置范围建立的信道模型相比,FSMC模型均方误差最小,可有效评估列车与基站之间的通信质量。