基于混合协作NOMA的安全MEC能耗优化

非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术的广泛应用改变了传统物理层安全对用户传输速率的限制,在降低时延的同时会引起系统能耗增加。针对安全通信与降低能耗问题,提出一种基于混合协作NOMA的安全边缘计算传输方法。该方法对每个用户数据处理过程设计了多时隙混合协作方案,根据不同用户的信道条件分别设置卸载决策,保证用户间公平,并推导出系统保密中断概率的闭合表达式。然后以最小化系统能耗为目标,采用基于块坐标下降的三步迭代优化算法求得最优卸载方案。仿真结果显示,所提出的传输方法能在保证信息安全的条件下有效地减少系统能耗。

基于DQN的车载边缘网络任务分发卸载算法

为实现车辆终端用户任务执行时延与处理速率、能耗的最佳均衡关系,针对车联网的边缘接入环境,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的计算任务分发卸载算法。首先根据层次分析法对不同车辆终端的计算任务进行优先级划分,从而为计算任务处理速率赋予不同的权重建立关系模型;然后引入基于深度Q网络的边缘计算方法,以计算任务处理速率加权和为优化目标建立任务卸载模型;最后建立基于DQN的车辆终端自主最优任务卸载策略,最大化卸载决策制定模型的长期效用。仿真结果表明,相比Q学习算法,所提算法有效提高了任务执行效率。

基于无人机辅助边缘计算系统的节能卸载策略

针对复杂地形中地面基础设施无法有效提供可靠通信和密集算力的问题,首先提出一种基于无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)托管计算资源的卸载方案。考虑用户终端的计算需求,计算任务的时延约束,以及UAV的能量约束,构建了一种以最小化用户终端计算和卸载能耗为目标的UAV辅助边缘计算模型。其次,通过将原非凸的问题分解为两个凸优化子问题,采用了基于块坐标下降的两步迭代优化算法,联合优化了用户终端本地任务的数据量、卸载任务的数据量以及UAV的轨迹,实现约定时间内用户终端能耗的最小化。仿真结果表明,所提策略适用于优劣不同的信道条件,能够在保证用户终端完成任务的同时,使得用户终端能耗方面优于其他基准方案。

物联网天线技术研究进展

分别从射频识别天线、可穿戴/可植入天线、多物理量传感天线、能量收集天线、基于先进材料及工艺的片上封装天线等角度,系统介绍了目前物联网中的天线技术研究进展。进而结合近年在天线领域科研和教学实践,提出基于"单腔多模"思想、面向物联网应用的多谐天线设计理论,最后列举基于该理论的若干应用实例。

多用户D2D计算卸载与资源分配算法

基于边缘服务器架构的移动计算卸载场景避免了核心网链路的网络延迟,在一定程度上提高了计算任务的处理效率,然而在移动用户密集分布的场景下,该计算卸载架构可能面临较高的蜂窝网络接入延迟。为提高移动边缘计算的用户体验,本文在移动用户密集分布的场景下研究了基于D2D通信的多用户计算卸载问题。根据是否具有任务处理需求将用户分为两类,定义拥有密集型计算任务需要处理的用户为需求用户,无任务需要处理且能够提供计算资源的用户为空闲用户。需求用户可以将任务以整体的形式卸载至空闲用户进行辅助处理。联合考虑需求用户与空闲用户在计算卸载中的收益,分别构建了各方的效用函数并形成了相应的优化问题。为了提高各方用户的效用,本文提出了基于Stackelberg博弈与遗传算法相结合的计算卸载与资源分配算法,该算法为两层结构,内层基于Stackelberg博弈对需求用户计算资源租赁单价决策以及空闲用户计算资源分配决策进行优化,并证明了各方用户的策略存在唯一纳什均衡。外层采用遗传算法对需求用户的任务卸载决策进行优化,根据内层算法的反馈结果,可以求解出能够有效提高需求用户效用的任务卸载决策。为验证算法的性能,本文进行了大量的实验仿真工作,仿真结果表明,与其他方案相比,本文算法能够有效提高需求用户与空闲用户的效用。同时,本文还对不同参数对算法有效性的影响进行了仿真分析。

车载异构网络中基于前向时延的多径传输路径调度优化

为了解决多径传输中数据分组在接收端乱序从而导致传输性能大大降低问题,提出了车载异构网络中基于前向时延的多径传输路径调度优化算法。所提算法的主要思想是,根据发送方估计的前向时延和吞吐量差异,通过并发路径调度数据分组。在NS-3上进行了仿真实验,仿真结果表明,所提算法在重新排序缓冲区占用密度(RBD)和吞吐量的表现都优于其他算法,接收端的数据分组乱序问题明显降低,系统的总吞吐量和网络利用率得到了提高。

基于无人机通信的蜂窝网流量卸载研究

在传统的地面蜂窝网络中,位于小区边缘的移动终端与服务地面基站的距离较远,因此在地面基站负载较重的热点期间常常会造成性能瓶颈。无人机具有高灵活性和高移动性,可作为移动基站为地面基站减轻数据流量负载,提高用户的服务质量,同时降低电信运营商用于基础设施建设的投资成本。因此文中提出UAV(Unmanned Aerial Vehicle)为多小区的边缘用户提供服务以减轻基站的流量负载。为保障用户的服务质量,在满足所有用户速率的前提下,联合优化用户卸载时长调度和UAV轨迹,最大化边缘用户的吞吐量。目标问题是一个非凸的问题,利用一般方法难以解决,因此文中提出了一个两阶段的替代算法(TSI),将目标问题分解为两个子问题,利用SCA(Successive Convex Approximation)方法将非凸问题转化为凸问题,通过交替优化无人机轨迹和边缘用户卸载时长调度来解决目标问题。仿真结果表明了提出的方法具有有效性。

基于通感一体化的Wi-Fi卸载匹配算法

针对目前移动数据流量激增所导致的通感一体化无线通信网络系统中的拥塞和过载问题,提出一种基于通感一体化的Wi-Fi卸载匹配算法。首先,基于信息论综合考虑系统的通信吞吐量和感知互信息量,定义系统的效用函数,在满足用户QoS的同时最大化系统的总效用;其次,基于图论的思想建立Wi-Fi信道分配算法为每个Wi-Fi接入点分配信道,并将用户的接入选择问题建立为具有外部性的多对一匹配博弈模型。仿真结果表明,所设计的卸载策略能够提高系统的总效用,缓解基站处的数据压力。

基于物联网的水环境智能监控分析系统

阐述了一种基于物联网的水环境智能监控分析系统。该系统包含前端信息采集、云平台数据处理计算和用户终端显示三部分,该系统形成了一套基于物联网的监测预警系统,和现有的水质环境监测形成优势互补,满足了环保部门以及大众对水质情况监控的需求。

异构蜂窝网络中基于协作混合缓存的能耗分析

针对由宏基站和小基站组成的两层异构蜂窝网络缓存场景,设计了将混合缓存与基站之间的协作相结合的混合协作缓存机制。用户接入采用封闭式接入策略,将两层异构网络基站的分布建模为相互独立的PPP过程,基于随机几何理论,在宏基站和小基站使用正交频谱和共享频谱两种场景下,采用文件重传机制,分别推导了宏用户和小基站用户的无线传输中断概率,基于混合协作缓存机制推导了文件命中率,并在此基础上,进一步推导了服务用户的系统能耗。仿真结果表明,推导的理论值与仿真值基本一致,证明了推导的正确性;文中设计的缓存策略能够提高用户请求文件的命中率,减少系统的能耗。

一种基于能量效率和用户公平的NOMA下行链路功率分配方案

非正交多址接入技术采用叠加编码和串行干扰消除技术,相比于传统正交多址接入方式具有更高的能量效率。但以往的研究以系统能量效率为唯一目标,往往导致用户公平性的下降,忽视了小区边缘用户服务质量。通过对能量效率最大化方案进行改进,文中提出一种同时满足系统能量效率和用户公平性的折中方案。在基站可用功率提升时,将部分功率分配给小区边缘用户,用户最低速率能够随着基站可用功率的提升而得到提高。该方案在保证小区边缘用户信息传输速率的同时,满足用户公平性需求,提升基站能量利用率。仿真结果表明,所提方案在提升用户公平性的前提下满足平均能量效率下限,基站能量利用率接近100%,实现了基站能量的高效利用。

5G动态异构场景下无线回程优化算法

为解决面向5G动态异构场景的无线回程问题,提出一种考虑时延抖动的无线回程优化算法。对5G动态异构场景下的时延和时延抖动问题进行了系统的分析,建立了优化指标,进一步构建了基本回程模型。在此基础上,考虑时延优化需求,引入时延约束构建改进模型1;考虑网络超载情况,松弛信道个数分配变量构建改进模型2,进而提出相应分层算法进行快速求解。仿真结果表明,与三类已有无线回程优化算法相比,所提算法具有更优的时延抖动性能。

新型机会式NOMA协作多播方案

将认知无线电技术应用于非正交多址接入(NOMA)协作多播系统,研究了将用户作为中继的可行性,提出了一种带参数的多播候选集的二级协作传输方案。该方案先由基数q选出候选集,再根据主用户和候选次用户之间的信道增益选出最佳的转发节点。仿真结果表明,通过合理选择构造参数q,所提方案在减少次用户分集增益损失的同时,能够大幅提高主用户的分集增益。在N个多播用户组成的NOMA协作多播场景中,将主用户的分集增益从2提升到min(N-q+2, q+1),满足主用户可靠性的要求。

基于Stackelberg博弈的多任务协作频谱感知算法

随着移动设备的增多,认知无线电技术诞生,而频谱感知是认知无线电技术中的重要一环。本文将群智感知和频谱感知结合,提出了一种基于Stackelberg博弈的多任务协作频谱感知算法。该算法将融合中心(平台)与次用户分别建模为Stackelberg博弈领导者和从属者。在领导者博弈中,平台给次用户发布最优的报酬值以获得最佳的效用;在从属者博弈中,本文着重考虑了剩余能量对次用户的影响,次用户在平台给的报酬下改变感知时间以获得最优的效用。仿真结果表明,该算法可以提高融合中心对频谱的检测概率。

基于SWIPT-TS的被困用户双向传输时间分配算法

本文针对灾难场景下被困用户因移动终端无法充电而与外界中断通信的问题,提出了一种基于SWIPT能量采集的被困用户中继协作传输方法。该中继系统中被困用户为源节点,周围的邻近用户随机地分布在其与基站之间并且作为其与基站进行通信的中继节点,并采用SWIPT-TS方式为被困用户充电。在被困用户采集的能量和系统下行速率的约束下,建立了系统上行可达速率最大的优化问题,通过分析两跳传输的对偶性以及利用Lambert W函数,提出了一种基于系统上行可达速率最大化的中继选择和时间分配算法。本文所提的算法的解是闭式型,因此复杂度较低。仿真结果表明,本文所提的基于系统上行可达速率最大化的中继选择和时间分配算法不仅可以为被困用户提供能量,还可以提高系统数据传输速率。