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。

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。

最小化具有无线携能通信的全双工中继系统发射功率和

考虑在无线网络中采用信息与能量同步传输来提高无线中继系统的性能,提出了基于无线射频网络中采用无线携能通信(SWIPT)技术的具有自能量回收的双向传输全双工中继系统。SWIPT应用在双向全双工中继系统中是一个新的尝试,其中能量受限的目的节点使用从中继和环路信道捕获的能量来发送反馈信息,并给出了全双工中继系统工作的逻辑结构和能量受限的目的节点的物理结构。然后,以最小化系统发射功率和作为优化目标来描述系统的性能,采用功率分配方案进行信息解码和能量捕获,应用半定规划、秩松弛和拉格朗日方法将原始非凸优化方程转化为可解凸优化问题并求解,且联合优化了中继发射功率、发射波束成形向量和功率分配比率。最后,实验仿真对比了所提的新系统与传统双向传输中继系统,结果验证了利用自能量回收不仅可以消除自干扰,而且可以显著优化系统发射功率和,且由于SWIPT技术与全双工中继系统的结合,使得所提出的系统比传统的双向传输系统具有更高的性能增益。