干扰温度约束下的最优源功率控制与协作波束成形

文中研究在主用户干扰温度约束下,如何优化认知源节点发送功率以及认知中继波束成形权值来最大化认知目的节点的信噪比。信噪比最大化问题被转化为广义Rayleigh商问题,最优中继波束成形权值等于相关信道系数与源节点发送功率构成的矩阵的最大特征值所对应的特征向量。文中考虑了严格与宽松两种干扰温度约束,对于严格约束,给出了最优源节点发送功率与中继波束成形权值的解析解;对于宽松约束,推导了包含最优源发送功率的一个紧缩区间,并在该区间内使用基于最速下降的梯度方法有效计算最优解。

卫星物联网场景下基于节点选择的协作波束成形技术研究

针对卫星物联网(IoT)场景下信号长距离传输衰减大以及单个终端节点传输性能受限的问题,该文提出一种基于节点选择的协作波束成形算法,增强终端节点的传输能力。在实际终端位置信息存在误差的条件下,推导出了协作波束成形平均方向图函数,分析了不同系统参数对于协作波束成形平均方向图和瞬时方向图差异的影响。在此基础上,根据卫星物联网链路传输性能需求,提出一种区域分组优化的协作节点选择算法。仿真结果表明,相比于传统的分布式协作波束成形节点选择算法,该文提出的算法在实际的误差模型中旁瓣抑制和零陷生成方面具有更好的性能。

多源多中继协作网络上行联合波束成形

主要研究中继协作波束成形和基站端线性均衡向量的联合优化设计问题。考虑在上行多用户中继网络中,每个用户可以独立地通过分布式的中继节点向多天线基站发送信号。针对以上模型,本文提出了两种有关联但是不同的设计方法。在第一种方法中,力求在每一个信干噪比不小于一定阈值的情况下,最小化所有中继节点总的传输功率;在第二种方法中,考虑在中继节点满足一定功率约束的情况下,使最小的信干噪比最大化。通过数学转换发现,最优化的基站端线性均衡向量是由中继加权向量唯一确定并可以写成闭式解的形式,这样便可以把多变量优化问题转化为单变量优化问题,进而利用schur补和半正定松弛等,将原问题转化成可以用凸优化方法直接解决的问题,仿真结果表明与已有方法相比,本文方法性能更佳。

LTE-A系统中基于分层反馈的协作调度波束成形技术

协作多点(CoMP)传输技术是LTE—A系统的关键技术,能够有效抑制多小区同道干扰,从而提高整个系统和边缘用户吞吐量。但CoMP传输中系统性能极大地依赖于发端信道信息的精确程度。现有的研究基本是基于发端拥有完美信道信息的假设,但这在实际中是无法实现的。针对实际的有限反馈系统,提出了基于分层有限反馈的协作调度/协作波束成形算法。仿真结果表明:所提出的算法能够在保持CoMP传输高频谱效率优势的同时可以极大地降低系统反馈量和执行复杂度。

异构密集网中一种抗多窃听者的协作安全波束成形方案

为保证异构密集网中多个窃听者联合窃听时宏基站用户的下行通信安全,该文提出一种抗多窃听者的协作安全波束成形方案。该方案通过联合设计宏基站和微基站的最优协作波束成形矢量,使保密信息传输速率提升的同时,其他用户的下行信号进一步干扰窃听者,从而最大化系统安全速率。为获得最优的协作波束成形矢量,在考虑其他合法用户的服务质量及基站功率限制时,对该安全速率最大化问题进行建模。采用半定松弛技术及Lagrange对偶理论将原始的非凸优化问题转化为一系列的半定规划问题进行求解。仿真结果验证了所提方案的有效性和安全性。

协作机会波束成形门限算法及性能界分析

节点参加协作波束成形会增加复杂度和能耗,因而中继处理方法和协作区域的选择对整个协作网络非常重要.协作机会波束成形算法,仅选择部分节点发送信号使得目的节点接收信号近似相干叠加,降低了实现复杂度,但最优节点选择矢量的计算复杂度随中继节点数呈指数增加.为了降低计算复杂度,提出了协作机会波束成形的门限算法,并讨论了最优协作区域的大小.理论分析表明,目的节点接收信噪比随节点密度线性增加,且最优协作区域仅覆盖源节点周边有限区域.

无人机虚拟天线阵列安全节能通信多目标优化

无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)可以通过提供空中数据访问以辅助地面无线通信,然而由于无线信道的广播特性以及空地之间视距(Line-of-Sight,LoS)信道的特点,无人机与地面用户(Ground Users,GUs)之间的安全通信问题不可忽视。在一个基于无人机的通信场景下,一组无人机组成一个基于无人机虚拟天线阵列(UAV-enabled Virtual Antenna Array,UVAA),并使用协作波束成形(Collaborative Beamforming,CB)来实现与多个地面用户之间的安全通信。通过联合优化无人机的位置、激励电流权重以及与不同地面用户的通信顺序,构建一个安全和能量最小化通信多目标优化问题(Secure and Energy Minimization Communication Multi-objective Optimization Problem,SEMCMOP),并使用多目标粒子群优化算法(Multi-objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)来解决该问题。仿真结果表明,MOPSO算法可以有效地解决所构建的SEMCMOP。

有限反馈下的协作多点传输可达速率分析

本文研究了LTE-A(LTE-Advanced)系统中非理想信道状态信息(channel state information,CSI)条件下的协作多点(coordinated multi-point,CoMP)传输机制.针对有限反馈产生的量化误差,分析了联合处理(joint processing,JP)及协作波束成形(coordinated beamforming,CBF)两种模式下的系统可达速率,并推导出其闭合表达式.对于联合处理,先由量化误差的概率分布推导出系统容量,随后提出了平均值替代和分布等价两种近似算法;对于协作波束成形,通过分析有用信号和干扰信号的分布,最终得到系统可达速率.同时为了获得较高的系统总速率,根据信噪比和量化精度等判决依据,采用了协作模式动态切换机制.