IRS辅助的NOMA无人机网络安全速率最大化算法

该文研究了智能反射面(IRS)辅助基于非正交多址接入(NOMA)技术的无人机(UAV)网络中的安全传输。为了使系统安全速率最大化,该文提出联合优化无人机位置、串行干扰消除解码顺序、IRS反射矩阵和UAV发射功率的资源优化问题。由于优化问题是一个混合整数非凸优化问题,该文提出一种基于块坐标下降的迭代算法,将原问题分解为3个子问题,采用基于惩罚、半正定松弛和连续凸逼近的方法求解子问题。仿真表明,所提算法的系统安全速率优于没有IRS辅助的NOMA方案和没有IRS辅助的正交多址方案。

混合卫星-地面无线网络中的安全速率最大化问题

本文研究了存在窃听情况下混合卫星-地面无线通信网络中的安全速率最大化问题,卫星网络作为主网络,地面蜂窝网络作为次级网络,二者一起构成混合卫星-地面无线网络。在混合网络中假设所有节点的信道状态信息完全已知,同时卫星主网络与存在地面窃听用户的地面次级网络频谱共享。首先,基于安全速率最大化准则,以卫星主用户安全速率最大化为目标函数,地面次级用户的信干噪比门限和地面基站的发射功率满足要求为约束条件建立优化问题。其次,为了更好地求解优化问题,本文利用了基于变量替换和泰勒估计的迭代算法将原始非凸的优化问题转化为便于求解的半正定规划且满足凸形式的优化问题,并通过标准的数学工具包得到优化问题的最优解。最后,计算机仿真结果证实了所提算法的有效性及可行性。

认知网络中D2D全双工通信的速率最大化功率分配算法

针对认知D2D(Device-to-Device)全双工通信网络中,D2D用户共享蜂窝用户上行链路的频谱资源而带来的复杂干扰问题,该文给出了系统传输速率最大化的功率分配方案。该方案首先给出了认知D2D全双工通信模型,并分析了上行链路中基站和D2D用户所受到的干扰以及对应的链路传输速率。其次,提出了一种基于认知无线电系统中最大化D2D用户传输速率的功率分配算法。仿真结果表明,所提算法提高了认知D2D全双工通信网络中上行链路的频谱效率和系统整体传输速率。

一种最大化系统用户速率下限的MIMO-MAC有限反馈干扰对齐算法

针对2小区MIMO-MAC中传统有限反馈干扰对齐码字选择方案的不足,本文提出了一种最大化用户速率下界的直接码字选择方案,并结合比特分配算法来减少和速率的损失,同时采用最大信干扰算法译码.不同于传统的基于最小弦距离或对齐度准则来选择码字,本文从最大化用户速率下界的角度来选择的码字;进一步地,在格拉斯曼空间中生成与期望预编码接近的码字集合,在该集合中只需简单的搜索便可找到优化的码字组合,同时实现了低复杂度和次优的全局搜索.仿真实验表明,相对于现有的典型算法,本文算法在提升系统和速率的同时,也提高了系统用户速率的下界.

基于和速率最大化的毫米波MIMO混合预编码算法

为提高多用户毫米波下行链路多输入多输出(MU-MIMO)系统的性能、降低预编码算法的运算复杂度,提出了一种基于和速率最大化的混合预编码算法。首先,通过最大化频谱效率,采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的方法求解初始射频(Radio Frequency,RF)预编码矩阵;之后在考虑用户间干扰的情况下,通过优化系统和速率来迭代更新初始RF预编码矩阵以及数字预编码矩阵,从而实现最终的混合预编码算法。仿真分析可知,所提算法降低了用户间干扰以及噪声影响,在降低运算复杂度的同时,具有更优的系统频谱效率,以及更高的系统和速率。

认知异构无线网络中传输速率最大化的频谱资源分配方法

针对频谱属性异构、信道条件动态变化、业务需求多样的认知异构无线网络中难以为次用户高效分配频谱资源的问题,提出了传输速率最大化的频谱资源分配策略。该策略首先以总传输速率最大化为目标,以受限频谱资源及用户业务需求为约束条件,构建了非线性多约束的频谱资源分配0-1规划模型;然后设计了一种多项式时间复杂度的化简求解方法,该方法根据空闲频谱信息、信道条件、业务需求及分配决策历史信息构建并修正效益矩阵,实现约束条件化简,并通过改进传统匈牙利算法的系数矩阵变换策略提高执行效率。最后,通过实验对算法性能进行对比分析,实验结果显示,所提方法具有更高的传输速率及执行效率。

多载波NOMA下行链路系统和速率最大化研究

非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术作为下一代无线通信系统的新技术之一,凭借其较高的系统容量备受关注。文中研究多载波NOMA下行链路系统资源分配问题,以系统发送功率和用户最小速率为约束条件来优化系统和速率。为了解决此非凸优化问题,文中分步进行研究:首先对用户进行子信道分配,每个用户只能占用一个子信道;其次对用户进行功率分配。对于子信道分配,采用了一种低复杂度的次优化子信道分配算法。对于功率分配,在子信道间采用分数阶功率分配(Fractional Transmit Power Allocation,FTPA)算法,子信道内通过分析Karush-Kuhn-Tucker(KKT)优化条件得到各个复用用户功率的闭式解。仿真结果表明,文中提出的子信道和功率分配方案可以有效地提高多载波NOMA系统的和速率。

人工噪声辅助可见光通信保密速率最大化研究

针对均带有多个光敏二极管的窃听者情况,探讨了提高多输入单输出多窃听者(MISOME)可见光通信(VLC)信道的保密性能。设计出一种最佳的人工噪声(AN)辅助传输策略,使得该系统能够在总功率限制和峰值幅度限制的条件下达到保密速率最大。由于该保密速率最大化(SRM)问题的目标函数是非凸函数且难以求解,因此将其转化为一系列单变量的半正定规划(SDP)问题。通过一维搜索方法,SRM问题的最优解可以通过求出一系列SDP问题的最优解来获得。通过仿真结果验证,在总功率为40 dBm时,本文提出的AN辅助方法相较其他方法提升了10%以上的保密性能。

多载波NOMA系统总和速率最大化研究

随着移动通信的迅猛发展,社会各界的关注点转移到非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术。在保证用户公平性的前提下如何最大化NOMA系统的总和速率,社会各界对多载波NOMA系统的资源分配算法进行了研究,包括用户分组和功率分配算法。为解决此类复杂的非线性问题,采用了分步优化的策略,先对用户进行分组,将分组完成的用户复用到子载波上,提出一种稳定匹配分组算法,根据等效信道增益选择初步的分组方案,再根据系统总和速率的大小确定最终分组。再对用户组进行功率分配,采用了一种基于遗传算法的功率分配算法,通过若干次迭代,进化得到该条件下的最优功率分配方式。仿真结果表明,提出的用户分组和功率分配算法在计算复杂度较低的前提下有效地提高了NOMA系统的总和速率。

硬件损伤条件下无人机辅助的NOMA-IRS网络资源分配算法

探讨了在硬件损伤条件下,如何通过搭载在无人机上的智能反射面(IRS)有效支持基于非正交多址接入(NOMA)技术的网络,以加快多用户数据的传输速率。提出了一种全面优化策略实现整个通信系统的最大传输速率,包括联合调整串行干扰消除的解码策略、IRS的反射配置、无人机的空间位置以及基站的发射功率。由于该问题是一个非凸问题,提出使用块坐标下降方法来实现优化的一种迭代算法,将原始的非凸问题细分为3个子问题,并通过结合惩罚函数法、半正定松弛技术和连续凸近似法来解决这些子问题。仿真结果表明:提出的算法在系统总速率方面相比随机部署无人机、未使用IRS辅助的NOMA策略,系统速率有显著提升。

基于mesh路由的EH-WSN高速率数据收集方案

在一些传感器网络应用中,每个节点都被要求以相同的收集速率向sink节点汇报感知数据.为了提高能量捕获无线传感器网络的共同收集速率,研究了基于mesh路由的高速率数据收集方案,设计了一种启发式构建和迭代优化相结合的最大网络共同收集速率收集树寻找算法hybridMCRT,提出了以最大网络共同收集速率收集树为导向的mesh路由算法MCRToMesh,通过把基于MCRToMesh的网络共同收集速率最大化问题建模为线性规划问题,求解出最大网络共同收集速率及每个节点最优的mesh路由转发目标和转发比率.实验仿真表明:基于mesh路由的高速率数据收集方案能够获得更高的网络共同收集速率.

基于人工噪声和NOMA安全传输策略分析研究

物理层安全技术利用无线信道特征来实现信息的安全通信,有效克服了传统安全技术依赖于窃听者有限计算能力的缺陷。此外,由于非正交多址接入技术(NOMA)满足多用户同时接入,大大提高了频谱效率而备受关注。针对下行多输入单输出(MISO)系统的安全和速率(SSR)最大化问题,提出了一种基于人工噪声(AN)的NOMA波束成形方案;构建了满足用户最小安全中断概率的约束条件下的SSR最大化问题,并确定最优传输参数闭合表达式。最后,通过数值结果验证了所提方案优于传统的基于AN的正交多址方案和没有AN的NOMA方案。

非对称双向中继X网络中基于最大化和速率的干扰对齐与中继处理算法

双向中继X网络相对于传统无线通信网络可以实现更高的自由度.然而,基于迫零算法的中继处理算法仅考虑了消除干扰成分,忽略了对期望信号的影响,从而使得网络的和速率有待提高.特别地,当用户发送功率越低,其和速率劣势越明显.针对上述问题研究其干扰对齐方案,并给出了优化的联合考虑期望信号和干扰信号的中继处理算法.首先,通过利用用户矢量信号之间的空间关系,给出网络和速率的数学模型;其次,通过矩阵分析及数值分析理论将最大化网络和速率的中继预编码设计问题转化为线性搜索最优值问题,并用极限值方法近似网络目标函数;再次,进一步将双向网络的目标函数近似为单向网络用户参数的线性组合,大大降低算法复杂度;最后,基于优化的线性搜索最优值问题,得到最大化网络和速率的中继预编码矩阵.仿真结果表明:相较于现有的中继处理方案,本文方案明显改善了网络和速率,同时还简化了最大化网络和速率带来的算法复杂度.

多基站多用户MIMO系统下行链路基于准最大化和速率预编码和功率分配的双层交替迭代结构

在多基站多用户MIMO系统中,最大化和速率(maximizing sum-rate,MSR)预编码是一种线性预编码,但是无闭式解.本文提出了一种交替迭代结构的准最大化和速率(Quasi-MSR)预编码方案来逼近MSR,将MSR的求解问题转化成最大化二次分式函数的乘积,并且设计了一种单接收天线用户环境下基于最大化和速率准则的低复杂度交替网格搜索功率分配(alternating grid search power allocation,AGSPA)方案.在此基础上,本文又提出了基于Quasi-MSR和低复杂度AGSPA的双层交替迭代结构(alternating iterative structure,AIS).仿真结果表明:考虑大尺度衰落和天线相关性时,AIS结构在和速率性能上明显优于4种典型的预编码算法(最大化信泄噪比、块对角化、最小均方误差与速率最大化).

多天线中继系统中人工噪声辅助的安全波束成形

针对放大转发中继系统中转发信息易被窃听者截获的问题,提出了在中继节点处采用人工噪声辅助的安全波束成形方法。该方法以系统的安全速率最大化(SRM,secrecy rate maximization)为目标,在中继节点的总功率和单个天线功率受限情况下,联合设计最优的中继波束成形矩阵和人工噪声协方差矩阵。由于该SRM问题非凸,设计了双层优化算法,其中采用一维搜索解决外层优化问题,采用半定松弛及内点法解决内层优化问题。理论推导证明,内层优化问题总存在秩为1的最优解,即所采用的松弛技术是紧的。仿真结果表明所提的方法可以显著提高系统的安全性能。

智能反射表面辅助的无线携能通信网络资源分配算法

为了解决终端设备能量受限、网络覆盖范围有限等问题,实现绿色万物高效互联,引入了一种新的智能反射表面技术,构建智能反射表面辅助的无线携能通信网络。为了进一步提升该网络的总吞吐量,提出了一种以速率和最大化为目标的资源分配方案。考虑基站的发射功率限制、所有物联网设备最低能量需求限制和智能反射表面的相移约束,建立联合发射波束设计、功率分割比决策及相移设计的混合资源分配模型。由于所规划的问题是非凸的且变量间存在耦合关系,设计了一种有效的基于块坐标下降迭代算法,并利用连续凸近似方法和黎曼流形方法实现联合发射波束设计、功率分割比优化及相移设计。仿真结果表明,所提方案在速率和方面优于现有的资源分配方案。

多点协作下行链路单调协同波束形成算法

研究了单基站功率约束条件下的多点协作多输入单输出干扰下行链路系统的和速率最大化非凸优化问题。为有效求解和速率最大化优化问题,首先采用分层优化方法将和速率最大化优化问题分解成发射功率最小化优化问题和单输入单输出干扰信道的和速率最大化优化问题;其次利用二阶锥规划优化方法求解发射功率最小化优化问题;然后利用凸近似和几何规划方法求解单输入单输出干扰信道的和速率最大化优化问题;最后通过交替求解这两个子优化问题,进而提出了一种新颖的单调协同多点波束成形算法;而且利用单有界序列原理证明了所提算法的收敛性。数值仿真表明所提算法只需约四次迭代即可收敛到稳定点,而且所获得的最优性能非常接近穷举搜索算法的最优性能。

一种基于单调优化的多小区分布式波束成形算法

提出了一种基于单调优化的多小区分布式波束成形算法,该算法首先去耦合将集中式全局和速率最大化问题转分布式优化问题,然后通过将目标函数构造为两个递增函数之差,进一步将其转换为单调优化问题.在此基础上,利用Polyblock外逼近法对问题进行了求解.仿真实验结果表明:该算法只需要使用本地信道信息,而收敛速率则更快.

基于协同路由架构的认知无线网络频谱及功率分配算法

为了在干扰较小的条件下最大化认知无线网络的吞吐量,提出一种新的频谱及功率分配算法。首先,该算法针对频带表现多样化带来的频谱选择问题,提出一种认知协同路由架构,协同路由能够利用底层路由和覆盖路由的频谱,并且规划出一条更短的路由路径。接着,提出链路速率最大化的目标函数,在不对主用户带来过多干扰的条件下,通过选择最佳的子频带和次用户发射功率来提升链路的吞吐量。最后,为协同路由引入剩余能量阈值和效用参数,减小链路中断概率以及网络的数据传输效率。实验仿真结果表明,该算法相比基于竞拍利润最大化的频谱分配算法和基于优化主次用户合作的频谱分配算法,数据包传递成功率分别提升了9.3%和6.1%,平均网络吞吐量分别高出24.5%和13.8%。

一种多天线无线供电网络能量传输和数据上报联合优化算法

文章联合优化数据-能量传输时长与能量波束,在保障节点最低传输速率的前提下最大化所有节点的加权和速率,提出了一种基于交替迭代的求解框架。对于能量-数据时长优化,提出基于节点剔除的数据时长分配算法与基于黄金分割的能量时长搜索算法;对于能量波束设计,提出基于半正定规划和矩阵分解的信号数目选择和波束设计算法。仿真结果表明:所提方案通过设置节点最低数据传输速率,可以更好地保障节点数据的成功传输;此外,相比于单天线方案,多天线可以显著提高系统传输性能。