Hybrid Block Diagonalization Precoding for Multi-User Weighted Sum-Rate Maximization

This paper studies large-scale multi-input multi-output(MIMO)orthogonal frequency division multiplexing(OFDM)communications in a broadband frequency-selective channel,where a massive MIMO base station(BS)communicates with multiple users equipped with multi-antenna.We develop a hybrid precoding design to maximize the weighted sum-rate(WSR)of the users by optimizing the digital and the analog precoders alternately.For the digital part,we employ block-diagonalization to eliminate inter-user interference and apply water-filling power allocation to maximize the WSR.For the analog part,the optimization of the PSN is formulated as an unconstrained problem,which can be efficiently solved by a gradient descent method.Numerical results show that the proposed block-diagonal hybrid precoding algorithm can outperform the existing works.

Sum-Rate Maximization in Active RIS-Assisted Multi-Antenna WPCN

In this paper,we propose an active reconfigurable intelligent surface(RIS)enabled hybrid relaying scheme for a multi-antenna wireless powered communication network(WPCN),where the active RIS is employed to assist both wireless energy transfer(WET)from the power station(PS)to energyconstrained users and wireless information transmission(WIT)from users to the receiving station(RS).For further performance enhancement,we propose to employ both transmit beamforming at the PS and receive beamforming at the RS.We formulate a sumrate maximization problem by jointly optimizing the RIS phase shifts and amplitude reflection coefficients for both the WET and the WIT,transmit and receive beamforming vectors,and network resource allocation.To solve this non-convex problem,we propose an efficient alternating optimization algorithm with the linear minimum mean squared error criterion,semidefinite relaxation(SDR)and successive convex approximation techniques.Specifically,the tightness of applying the SDR is proved.Simulation results demonstrate that our proposed scheme with 10 reflecting elements(REs)and 4 antennas can achieve 17.78%and 415.48%performance gains compared to the single-antenna scheme with 10 REs and passive RIS scheme with 100 REs,respectively.

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NOMA的室内可见光通信最优功率分配方案

在基于非正交多址接入技术的多用户下行室内可见光通信(Visible light communication system based on non⁃orthogonal multiple access technology,VLC⁃NOMA)系统中,针对和速率与用户公平性冲突的问题,提出一种基于加权和速率最大化的迭代功率分配方案。该方案以最大化加权和速率为目标,可通过改变权重因子来调节用户公平性。由于目标问题属于非凸优化问题,通过辅助变量法和凸优化理论将该非凸问题转化为凹问题,再通过拉格朗日对偶法进行求解,并根据问题的解设计了一种迭代功率分配算法。对所提算法的收敛性、系统和速率以及用户公平性进行了仿真。结果表明,所提迭代功率分配算法具有良好的收敛性,相较于VLC⁃OMA系统,VLC⁃NOMA系统能够获得更好的和速率性能。通过调整权重因子,在牺牲较小系统和速率的情况下能够获得比现有功率分配方案更好的系统和速率与用户公平性。

可重构智能表面辅助双功能雷达通信系统的联合波束优化

双功能雷达通信系统(DFRC)是有效解决未来网络频谱资源拥挤问题的理想技术之一,该文引入了可重构智能表面(RIS)技术,旨在提升用户的加权和速率和系统的探测性能。首先在雷达功率约束和可重构智能表面的恒定模约束以及通信的整体功率预算下,构建了通信用户的加权和速率和系统探测性能最大化的优化模型。通过联合优化基站的主动波束和可重构智能表面的无源被动波束形成,该文设计了一种有效的基于加权最小均方误差、分式规划和流形优化的交替优化算法,将非凸优化问题转化为两个子问题并利用迭代进行求解。仿真结果表明,所提方案对解决该问题的有效性和对用户加权和速率在较低迭代次数下达到收敛,并且可使用户的加权和速率上限提升0.86 bit/(s·Hz)和使系统探测更具方向性。

速率最大化可见光多用户预编码及图书馆应用

近年来,可见光通信(Visible-Light Communication, VLC)因其契合高能源效率、高可靠性和空天地海一体化泛在接入等多个关键维度而被认为是未来6G关键技术之一。在可见光多用户多接收机下行同时接入过程中,受光信道相关性和多用户干扰影响,子信道增益差异较大,较差子信道会严重影响系统性能。针对此问题,考虑强度调制/直接检测的可见光信道模型,在发送信号非负与总功率受限条件下,提出了系统可达和速率最大化的块对角化(Block Diagonalization, BD)多用户预编码算法,给出了速率最大化的子信道功率分配解析表达式,进一步基于子空间追踪对预编码矩阵进行了迭代优化,并进行了实测和示范应用。实验结果表明,系统和速率与基础算法相比有明显提升。

工程总承包项目合同类型与计价方式协同研究——基于项目治理的视角

合同类型是建设项目治理研究的关键维度,影响着项目风险分配和激励强度。不同类型合同匹配相适应的计价方式,是防范工程结算争议的前提条件。首先系统总结合同类型与计价方式的理论和实践现状,剖析两者割裂的深层次原因;其次,提出区分项目投资来源、不同管理需求和相关主体成熟度选择适用的合同类型,在此基础上,通过对费率计价和项目清单计价的特点、适用性进行分析,明确各费用项目采用不同计价类型时与之相协同的计价方式;最后,基于项目治理的视角提出合同类型与计价方式协同实践的三项优化建议。

基于NOMA增强的D2D系统联合资源分配算法

非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术与设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信技术相结合在实现高效频谱利用率和大规模接入上有着突出的优势。针对现有的NOMA-D2D系统存在的信道分配模式单一和D2D组内功率分配难以获得最优解的问题,构建了以D2D组和速率为优化目标的联合资源分配算法的方案:首先,在子信道分配上,将问题转换为双边匹配问题,提出了一种基于多对一场景下的D2D组信道分配算法;然后运用基于逐次凸逼近的凸差分(Difference of two Convex functions,DC)编程方法求出接近最优的功率分配值。仿真结果表明,提出的多对一场景下信道匹配算法在和速率上明显优于一对一场景下的信道匹配算法,提出的功率分配算法相比起对偶迭代算法更接近最优功率分配。

STAR-RIS辅助多载波通信感知一体化系统的资源优化

针对频谱资源短缺和传统的智能反射面无法实现全空间覆盖的问题,研究了同时透射和反射的可重构智能表面(simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface, STAR-RIS)辅助通信感知一体化系统。通过分配功率和子载波资源并优化STAR-RIS系数矩阵,使得在保证感知功能的前提下,最大化通信和速率。设计了一种交替优化算法,将多变量之间相互耦合的非凸问题解耦转化为3个凸的子问题。首先,松弛子载波选择变量后使用惩罚函数和逐次凸逼近算法;然后,直接求解功率分配变量的凸子问题;最后,使用半正定规划并把秩一约束改写为核范数与谱范数之差,将其作为惩罚函数,使用逐次凸逼近以优化STAR-RIS系数矩阵。仿真结果表明,与传统RIS相比,所提方案的性能取得了显著提升。

干扰环境下面向NOMA的多无人机中继通信资源联合优化方法

针对干扰环境中频谱资源稀缺和通信质量下降的挑战,考虑利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)的灵活部署和非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)的高频谱利用率优势,提出了一种干扰条件下多UAV辅助下行NOMA网络的UAV位置、用户匹配、信道分配和功率分配联合优化方法。首先,利用麻雀搜索算法(SSA)随机生成个体信息,将每个个体映射为多个无人机的三维坐标。其次,通过UAV信息和用户位置信息,对UAV的坐标按照需要匹配的用户数量进行虚拟点扩展,利用最大权匹配方案,结合NOMA两用户最优功率分配系数和信道分配方案计算用户的和速率,计算最大权值作为麻雀个体的适应度值。最后,将获得的不同麻雀个体的适应度值代入SSA中,寻找最优麻雀个体,来提高系统的和速率。仿真结果表明,该方法与基准算法相比,能够有效提升所有用户的和速率,为干扰条件下NOMA接入的多UAV中继通信提供了一种和速率优化的解决方案。

双STAR-RIS辅助下行NOMA系统中最大化和速率的方法

对于两个同时透射和反射的智能可重构表面(STAR-RIS)辅助的下行非正交多址接入(NOMA)系统,该文提出一种最大化和速率的方法。首先构建最大化和速率的优化问题,优化参数为STAR-RIS相移、功率分配和时间分配;然后用半正定规划法(SDP)优化双STAR-RIS相移;最后,用迭代的方法交替优化功率分配和时间分配,在每次迭代过程中分别用拉格朗日对偶分解法优化功率分配和函数极值法优化时间分配。仿真结果显示,双STAR-RIS辅助的NOMA系统的和速率高于单STAR-RIS辅助的NOMA系统。

基于增强学习的D2D用户和蜂窝用户传输功率的联合优化

针对D2D用户与蜂窝用户间的干扰问题,提出基于深度增强学习的传输功率优化算法(DTPO)。DTPO算法通过调整传输设备的传输功率,缓解干扰。先将功率分配问题构建成基于线性约束的联合优化问题,再利用深度增强算法求解,获取D2D用户和蜂窝用户的传输功率,进而最大化和速率。仿真结果表明,DTPO算法的性能逼近于穷尽搜索算法的性能。

基于双人零和博弈的孤岛微电网有界L2增益负荷频率控制

针对含不确定建模误差和新能源接入的孤岛微电网,提出了一种结合有界L2增益基线控制和扰动补偿的综合负荷频率控制(LFC)方法。首先,推导了微电网的全驱模型,将建模误差和新能源的影响总结成一个综合扰动。为提高系统的鲁棒性,该综合扰动被定义成控制信号的对手玩家。进一步,关于扰动抑制的有界L2增益问题被等价成求解综合扰动和控制信号的零和博弈Nash均衡,由此推导出有界L2增益基线控制器。为改善频率的二次控制,设计了基于五阶广义积分观测器的扰动补偿控制,并在此基础上引入了一种针对发电速率约束(GRC)的新型抗发电速率约束(anti-GRC)措施。最后,搭建了16 MW的新能源-柴油混合微电网仿真模型,并在多种工况下对所提出的综合LFC方法进行测试,验证了其有效性。

智能反射面辅助多用户大规模MIMO系统的联合波束成形

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)作为面向第6代通信的关键技术之一具有创新、高效、节能和成本效益高等特点,但其联合波束成形设计为非凸优化问题,仍然是具有挑战的难题。为此,提出了一种用于IRS辅助多用户大规模多输入多输出系统的联合波束成形设计方案,以实现系统数据速率最大化。该方案在基站端采用迫零波束成形以消除用户间干扰,同时在IRS端设计了近最优反射波束成形以实现系统和数据速率最大化。仿真结果表明,该方案可获得较高的系统和数据速率,也为IRS位置布局的选择提供了数据支持与参考准则。

Robust Beamforming Under Channel Prediction Errors for Time-Varying MIMO System

The accuracy of acquired channel state information(CSI)for beamforming design is essential for achievable performance in multiple-input multiple-output(MIMO)systems.However,in a high-speed moving scene with time-division duplex(TDD)mode,the acquired CSI depending on the channel reciprocity is inevitably outdated,leading to outdated beamforming design and then performance degradation.In this paper,a robust beamforming design under channel prediction errors is proposed for a time-varying MIMO system to combat the degradation further,based on the channel prediction technique.Specifically,the statistical characteristics of historical channel prediction errors are exploited and modeled.Moreover,to deal with random error terms,deterministic equivalents are adopted to further explore potential beamforming gain through the statistical information and ultimately derive the robust design aiming at maximizing weighted sum-rate performance.Simulation results show that the proposed beamforming design can maintain outperformance during the downlink transmission time even when channels vary fast,compared with the traditional beamforming design.

基于可视区域降维的超大规模MIMO传输性能分析

针对基于用户可视区域(visible region,VR)降维的超大规模MIMO(extremely large-scale massive multiple-input multiple-output,XL-MIMO)传输性能展开研究。首先,基于天线阵列绝对能量阈值和相对能量集中度两种准则,对XL-MIMO系统中的用户VR统计分布进行了比较与仿真分析,讨论了其VR分布参数与系统参数之间的关系。然后,进一步研究了基于VR降维信道的最大比传输(maximum ratio transmission,MRT)方案性能,详细分析了其性能增益来源,并对VR判定相关系数的优化设计,以及多用户位置对性能的影响进行了讨论。结果表明:利用VR降维可有效降低传输开销和复杂度,但在基于VR的最大比传输多用户传输中,存在接收能量减少和用户间干扰之间的权衡;最优权衡的取得需要VR定义、用户调度联合优化设计。最后,总结全文并对未来研究方向进行展望。

智能反射面辅助的UAV通信中优化用户和速率方法

作为一种无源器件,智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)能够增强无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)通信系统的通信质量。为此,针对IRS-UAV通信系统,提出一种优化用户和速率方法(sum rate of users optimization,SRUO)。先在满足回程链路约束条件下,建立一个联合IRS相移、UAV位置和子信道的分配的多变量优化目标问题。考虑到目标问题的非凸性,将原目标问题分解,再分别利用CVX-Mosek工具和连续凸逼近(successive convex approximation,SCA)算法求解。性能分析表明,提出SRUO算法提高了和速率。

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。

IRS辅助多小区MISO系统的联合波束成形设计

在蜂窝网络中,常见小区间干扰或障碍物阻塞会降低信道质量,从而会严重影响网络性能。为此,利用智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)的智能可控性,提出一种IRS辅助多小区多输入单输出(Multiple-Input Single-Output,MISO)系统的联合波束成形设计,以优化网络性能。首先,提出块坐标下降法,将非凸问题分解为小型基站的发射波束设计和IRS的反射波束设计两个子问题。其次,由于优化变量的高度耦合和约束条件的非凸性,分别提出分式规划技术和黎曼流形算法进行优化。最后,采用交替优化框架求解子问题。仿真结果表明,所提方案能有效地提升网络性能,具有更好的收敛性。

多载波NOMA系统资源分配研究综述

随着第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)网络的大规模商业化部署,超5G(Beyond 5G,B5G)和第六代移动通信技术(6th Generation Mobile Communication Technology,6G)逐渐成为研究热点。非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)作为一种新型接入技术,有望成为B5G和6G网络中的关键多址接入技术。与此同时,多载波通信具有抗频率选择性衰落和高频谱效率的特点,因此将多载波技术与NOMA相结合成为B5G和6G的一个重要研究方向。从能效、功耗以及速率方面概述了多载波非协作NOMA、多载波协作NOMA的资源分配问题。探讨当前研究存在的一些缺陷与不足,并展望多载波NOMA系统资源分配问题的未来研究方向。