去蜂窝大规模多输入多输出非正交多址系统中基于量子菌群优化的接入点选择方案

去蜂窝大规模多输入多输出非正交多址(MIMO-NOMA)系统的接入点(AP)选择,对有效降低系统的回程链路开销、提高用户的下行可达速率影响较大。该文针对AP选择的去蜂窝大规模MIMO-NOMA系统下行链路建立了用户平均速率的表达式;在此基础上,提出了基于量子菌群优化(QBFO)的AP选择方案,将AP与用户的连接关系以量子比特的形式编码,利用自适应量子旋转门模拟细菌趋化,实现细菌位置更新,通过对量子细菌种群进行测量,获得AP与用户的选择解集,并引入驱散操作避免算法陷入局部最优。实验结果表明,所提方案能够在降低回程链路开销的同时显著提高用户的下行平均速率,相较于基于接收功率和基于信道估计均方误差的AP选择方案,该文所提方案在降低用户间干扰、提高系统总吞吐量方面表现更优。

无蜂窝大规模MIMO系统信道估计中基于加权图的叠加导频分配

针对无蜂窝大规模多输入多输出(cell-free massive multiple-input multiple-output, CF-mMIMO)系统信道估计中导频污染问题,提出了基于加权图的叠加导频(superimposed pilot, SP)分配方案。首先分析导频污染对SP信道估计的影响,引入一种全新度量表示用户间潜在导频污染程度;其次根据接入点与用户间大尺度衰落系数完成用户加权干扰图构建,将系统吞吐量最大化问题转化为有容量最大k切割问题求解;最后采取顶点交换局部搜索算法实现SP次优分配。仿真结果表明:本文方案能够有效地改善SP信道估计误差以及系统吞吐量。

RIS辅助去蜂窝大规模MIMO系统低复杂度预编码算法设计

构思了一种智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助去蜂窝大规模多输入多输出(Cell-free Massive Multiple-Input Multiple-Output, CF mMIMO)通信系统,提出了一种低复杂度预编码和RIS反射相位交替优化(Alternating Optimization, AO)算法。对于传统正则化迫零(Regularized Zero Forcing, RZF)预编码算法复杂度过高的问题,利用共轭梯度(Conjugate Gradients, CG)法,提出一种低复杂度的RZF-CG预编码算法,将RZF预编码的逆矩阵转换为线性方程组最小化问题,推导算法的残差以更新搜索方向,迭代求解逆矩阵。以最大化系统用户的总频谱效率为目标,推导了RIS相位闭合表达式,基于统计的信道状态信息提出一种低复杂度的投影梯度上升(Projected Gradient Ascent, PGA)算法。仿真结果表明,所提的AO算法能有效地提升系统性能,算法复杂度降低了约73.2%。

基于混合精度DAC的下行去蜂窝大规模MIMO-WPT系统能量效率研究

本文研究了采用混合精度数模转换器(Digital-to-Analog Converter,DAC)架构的下行去蜂窝大规模多输入多输出无线携能(Multiple-Input Multiple-Output Wireless Power Transfer,MIMO-WPT)系统.该系统中的用户(User Equipment,UE)收集接入点(Access Point,AP)发射的无线射频信号能量,基于加性量化噪声模型对量化后的能量信号建模,并引入混合DAC功耗模型,推导出UE收集到的能量(Harvested Energy,HE)和系统能量效率(Energy Efficiency,EE)闭式表达式.分析关键参数,如DAC精度、高精度DAC占比、AP/UE数目和AP发射功率等对下行WPT性能的影响.设计基于加速投影梯度(Accelerated Projected Gradient,APG)的EE最大化功率控制算法.该算法是一阶优化方法,且能求解出最优功率控制系数的闭式解,因此时间复杂度低,运行耗时短.仿真结果表明,与全低精度DAC结构相比,混合精度DAC结构可以同时改善HE和EE;对于不同高精度DAC占比的混合精度DAC结构,当除高精度DAC外的其余DAC的分辨率设置为5 bit时,在保证实现高HE的同时也可获得最优的EE;在中、低信噪比场景下,可以通过增大AP发射功率来改善系统EE;在UE数目较多的去蜂窝大规模MIMO-WPT系统中,所提的基于APG的功率优化算法不仅使等功率分配方案下的EE提升了约19.5%,而且同基于内点法的功率优化算法相比,运行耗时也大幅降低.

无蜂窝大规模MIMO-OTFS系统的上行信道估计方法

无蜂窝MIMO系统中,利用大规模天线与大规模宏分集,构建以用户为中心的架构,用户可以选择多个合适的接入点来获取服务,实现均匀的用户覆盖性能,从而可以更好地满足不断增长的移动通信服务需求。研究了采用OTFS调制的无蜂窝大规模MIMO系统的上行信道估计方法。首先,根据用户的位置关系,对用户划分组群,在有限的资源下服务更多的用户;然后,设计了用户上行导频结构,研究了基于LS和LMMSE的无蜂窝大规模MIMO-OTFS上行信道估计方法。仿真结果表明,提出的上行信道估计方法在不同用户速度和不同信噪比下都能够得到稳健的信道估计结果,同时,在有多个用户的无蜂窝大规模MIMO系统中,并且每个用户在高速移动的情况下,估计的结果也能够保持较高的准确度。

大规模MIMO蜂窝网络系统中的导频污染减轻方法

提出了2个减轻大规模天线蜂窝网络导频污染的方案:利用正交导频把蜂窝系统中的小区划分为两类一维大的天线阵列网络,每一类之内采用相同的导频,两类之间采用正交的导频,再利用导频功率控制方法减轻了导频污染。利用基站间的协调,以所有基站信道估计均方误差的求和最小为目标函数,寻求近似最优的导频序列长度和同导频用户发射导频时隙的分配方案,从而提高了信道估计的性能,提升了整个系统的下行链路可达和速率。

去蜂窝大规模MIMO系统中基于树种二进制差分进化的接入点选择算法

在去蜂窝大规模多输入多输出(Cell-Free Massive MIMO)系统中,大量接入点(Access Point,AP)同时为多个用户服务的连接方式会导致较大的功率损耗和回程链路开销。为了给用户选出最佳服务AP集合,本文提出了一种基于树种二进制差分进化的AP选择算法。首先,提出基于二进制差分进化的AP选择算法,通过多个个体的进化实现高维数据搜索的全局优化。其次,针对传统二进制差分进化算法容易陷入局部最优的问题,进一步给出基于树种优化的双机制搜索策略,利用搜索趋势(search tendency,ST)实现全局搜索和局部搜索的最佳平衡。最后,通过定义交叉率(crossover rate,CR)自适应递减准则,加快算法收敛速度。仿真结果表明,与现有算法相比,所提出的算法可显著提高系统和速率。

去蜂窝大规模MIMO系统功率控制算法

针对移动通信流量需求持续增长的需求,同时考虑用户接入点选择和下行功率控制,对去蜂窝大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统的用户体验进行优化。基于最大信号干扰加噪声比,为每个用户选择有效的服务接入点子集。在此基础上,针对为不同优先级用户提供不同服务质量的目标,建立长期功率约束下的下行链路加权功率控制优化问题模型。将该问题转化为凸优化问题,求解得出一组优化的下行链路功率控制系数。算法经仿真验证,能将去蜂窝大规模MIMO系统的95%用户频谱效率提升约11倍,同时有效提升高优先级用户的体验,对于去蜂窝大规模MIMO系统的研究具有一定参考意义。

无蜂窝大规模MIMO中导频欺骗攻击检测方法

在无蜂窝大规模多输入多输出网络中,一方面,接入点(access points,APs)分布式部署导致信道硬化及利好传播现象不再显著,导频欺骗攻击(pilot spoofing attack,PSA)的恶意窃听者可以通过调整导频发送功率,得以模拟信道特性,传统依赖大尺度衰落先验信息的PSA检测技术不再适用;另一方面,基于信息论准则的PSA检测技术,需要比AP数量级高的导频样本进行观测,而信道估计阶段所耗费的时长无疑影响系统的频谱效率。针对这种情况,提出了一种基于信号子空间的欺骗检测(signal subspace based spoofing detection,SSBSD)方法。首先,在合法用户的训练序列上叠加一个随机序列,利用灵活检验准则对信源数量进行估计。其次,利用统计学中的线性收缩原理,对导频样本协方差矩阵进行优化,使观测样本的噪声特征值分布更好拟合信道噪声功率。最后,通过信号的正交补空间对观测矩阵进行投影处理,从而实现PSA检测。经仿真实验与理论分析,SSBSD方法无须大尺度衰落先验信息,也无须与AP数量级相同的导频长度,对PSA的导频发送功率十分敏感,在大尺度衰落未知、大尺度衰落时间相关或频谱资源受限的通信环境中,可以精确检测低电平功率的PSA。

基于SWIPT的去蜂窝大规模MIMO系统安全传输方法

基于无线携能通信(SWIPT)技术,研究分析了去蜂窝(cell-free)大规模多输入多输出(MIMO)系统的安全传输问题。Cell-free大规模MIMO是一种随着5G及6G发展而产生的一种新型网络架构,对实现SWIPT来说具备更为有效的优势,然而也面临更大的电磁波安全问题。首先从硬件设计和理论研究两个方面总结了SWIPT的研究现状,接着对基于SWIPT的Cell-free大规模MIMO网络进行了建模,为同时满足系统能量采集和安全性要求,针对存在主动窃听者的情况,提出了一种基于最大-最小公平算法的迭代功率控制方法,分析得到了可采集能量和可达速率的闭合表达式。数值仿真表明,该方法可以有效提高每个用户的可达速率和采集的能量,并将窃听速率降低到阈值以下。

基于指纹匹配的无蜂窝大规模MIMO三维定位方法

本文研究了无蜂窝大规模多输入多输出(Multiple input multiple output,MIMO)系统中基于指纹匹配的无线定位方法。假设服务区域内布设大量接入点(Access point,AP),每个AP配置水平均匀线性阵列天线(Uniform linear array,ULA)或垂直ULA。利用相互正交的线性阵列天线(Orthogonal uniform linear array,O-ULA)对不同地理位置用户的方位角和俯仰角进行辨识,提取无线信道的角度功率谱矩阵构建方位角和俯仰角指纹库。借助谱聚类算法对指纹数据库进行预处理,然后通过两阶段指纹匹配策略计算指纹相似度并排序,在指纹库中搜索与用户指纹相似度最高的参考点,并利用加权K近邻算法(Weighted K-nearest neighbor,WKNN)估计用户位置。仿真结果表明,所提方案和单天线方案、ULA方案、均匀矩形阵列(Uniform rectangular array,URA)方案相比能够获得更高的三维定位精度。

去蜂窝大规模MIMO系统中基于迭代剔除的导频分配

针对去蜂窝大规模多输入多输出系统中导频污染问题,提出了一种基于迭代剔除的导频分配算法。首先利用各用户相对位置信息,为系统中用户建立适当半径的导频许可圈,为导频许圈的用户分配相互正交的导频,然后已经分配过导频的用户会从用户集剔除,不再参与后继导频许可圈中用户挑选和导频分配过程,最后利用贪婪导频分配算法为速率最低的用户更新导频。实验结果表明,基于迭代剔除的导频分配算法在合适的半径下可有效降低导频污染,实现去蜂窝大规模MIMO系统的网络吞吐量提升。

基于带内回程的全双工大规模MIMO异构网覆盖分析

在大规模多输入多输出(MIMO)系统中,带内全双工无线回程方案能够有效复用无线电接入频谱,大幅提高网络性能。为此,基于该方案构建大规模MIMO异构蜂窝网络模型,并假设网络元素分别服从独立齐次泊松点过程,利用随机几何理论分别研究宏蜂窝下行和小蜂窝上行链路信号干扰噪声比(SINR)的覆盖概率,分析不同参数对覆盖性能的影响。仿真结果表明,带内全双工无线回程方案能够有效提高系统频谱效率,但不能改善宏蜂窝和小蜂窝网络的SINR覆盖概率。

面向无人机的无蜂窝系统资源优化算法研究

当蜂窝连接无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)与地面用户(Ground User, GUE)共存时,彼此之间会产生严重的空地干扰。针对这一问题,在网络辅助全双工(Network Assisted Full Duplex, NAFD)无蜂窝大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)系统中研究了一种资源优化方案,该方案具有协作能力且允许上下行传输同时进行,可以提升系统频谱效率(Spectral Efficiency, SE),但引入了交叉链路干扰。构建了一个同时最大化上行和SE(Sum SE,SSE)以及下行SSE的多目标优化问题(Multi-Objective Optimization Problem, MOOP),并提出了一种基于深度Q网络(Deep Q Network, DQN)的资源优化算法,通过联合优化接入点(Access Point, AP)的工作模式以及用户的传输功率,以较低复杂度提升系统全局SSE。仿真结果表明,所提算法能够在复杂约束条件下有效降低场景中性能较差用户的比例,相比于固定功率的传输方案有更高的系统SSE,间接性地缓解了UAV和GUE间的空地干扰问题,提升了系统整体性能。

基于服务覆盖的无蜂窝边缘智能网络部署方法

为实现未来网络绿色低碳发展,以精准的按需服务提高网络运营和部署效率,将服务覆盖作为网络覆盖能力的新度量。深入挖掘无蜂窝网络部署灵活的优势,可以使每个覆盖单元达到最佳服务覆盖,从而实现系统性能的差异化优化。结合无蜂窝边缘智能网络的通信链路质量对移动边缘计算(MEC)服务器计算和下载的时延、卸载概率的影响,采用连续凸逼近算法,引入松弛变量和辅助变量将接入点(AP)和MEC联合部署混合整数非线性规划问题转化为连续的凸优化问题进行求解。仿真结果证明,基于服务覆盖的网络部署方法提升了现有网络能量效率,并显著减少用户的计算时延和系统的能耗。

CF-mMIMO系统中一种基于用户极坐标的低复杂度导频分配算法

为了减小去蜂窝大规模MIMO系统上行链路的导频污染,提出了一种基于用户极坐标的低复杂度导频分配算法。首先,提出了一种基于高斯加权的密度算法,在系统覆盖区域内寻找一个质心作为极坐标中心点,按每个用户的极坐标角度信息进行导频的预分配,使复用同一导频的用户有较大的概率具有较远的距离。其次,提出一种低复杂度的距离检测算法,以保证任意两个复用同一导频的用户间距大于所设定的阈值。仿真结果表明,所提导频分配算法有效减小了导频污染,提升了系统95%用户的上行吞吐量,并且能够在性能与复杂度之间获得较好的折中。

基于ADC精度与AP选择的去蜂窝系统能效均衡方法

去蜂窝大规模多输入多输出(MIMO)系统通过部署大规模接入点(AP),获得宏分集增益和较低的路径损耗,但产生的大量功耗损失使得系统能效质量失衡。针对去蜂窝大规模MIMO系统与多AP联合协作的能效质量失衡问题,提出一种基于模数转换器(ADC)精度和AP选择的能效均衡方法。利用泊松过程对用户分布进行建模,推导出激活所有AP时频谱效率及能量效率的闭式解,将有效信道与干扰信道增益的占比作为排序指标,通过降序排序的方法获得相应信道方差矩阵索引,按索引对AP集进行逐层筛选,当AP联合服务用户获得频谱效率的变化差值小于阈值时,停止筛选并确定用户间干扰低的AP组合。通过ADC精度与AP选择的联合优化获取最优量化位数,实现系统频谱效率与能效的均衡。仿真结果表明,与全AP选择、基于大尺度衰落的AP选择方法相比,该方法能达到较优的能效质量均衡,尤其在用户密集区域,可提升约20%能效,同时利用最大最小功率控制可保证系统区域一致良好的用户服务质量。

基于多参量联合优化的去蜂窝大规模MIMO系统能效研究

去蜂窝大规模多输入多输出(Multiple-input Multiple-output, MIMO)系统利用低精度模数转换器来降低硬件成本和反向链接负载,从而获得高频谱效率和宏分集增益,但仍产生大量的功耗精度损失。针对在接收端采用低分辨率模数转换器(Analog-to-Digtial Converter, ADC)的去蜂窝大规模MIMO系统的上行链路,本文提出了一种基于fpZF(full-poilt Zero Forcing)检测的交替联合优化能效算法。首先推导出去蜂窝大规模MIMO系统中采用fpZF接收机时系统上行链路能效的近似闭式表达式;其次,根据分数规划的性质,将分数形式转化为等价的减式形式,在确定量化精度和接入点数目的基础上,以导频序列长度、接入点天线数以及发射功率为优化目标的三变量进行交替迭代,得出最优能效值;再进一步通过调整量化精度和接入点数目,对能效和频效进行优化,以达到能效最优值。仿真结果表明,所提算法能够有效提高系统的能量效率和频谱效率,并且保证用户之间的公平性。