面向一致覆盖的无蜂窝和传统蜂窝共存网络AP部署优化

为了解决传统蜂窝网络中用户体验剧烈波动的问题,无蜂窝和传统蜂窝共存网络将大量接入点(Access Point,AP)部署到传统蜂窝网络中,显著改善边缘用户和盲区的覆盖信号质量。因此用户在覆盖区域的任何位置均获得良好、一致的用户体验,即一致覆盖是提升共存网络性能的首要目标。而AP部署方案是共存网络中用户传输速率和覆盖的决定性因素,该文提出了面向一致覆盖的AP部署优化方法。首先根据共存网络的联合传输模型推导得到用户的下行可达速率,然后以最大化平均吞吐量为目标,将AP部署建模为比率和规划问题,并基于分式规划和引入辅助变量将其转换为凸优化问题,进而通过迭代求解AP的最优位置。仿真结果表明,相比传统蜂窝网络,所提方案可显著提高边缘和盲区的平均吞吐量。

基于联盟链的边缘缓存系统中最佳缓存策略设计

针对不同运营商各自部署边缘设备,投入巨大且缓存内容相互隔离,无法共享的问题,改进了一种基于联盟链的边缘缓存系统架构,使运营商部署的边缘设备间能够打破内容隔离,实现更大范围的共享。为了提高运营商缓存收益,同时保证用户传输质量,降低用户传输时延,首先针对缓存内容流行度、内容大小以及边缘设备的协作能力,分析不同内容交付方式对于用户传输时延和运营商缓存收益的影响;然后,以最大化缓存收益和最小化传输时延为目标建立优化问题;最后,为解决构建的高维度大规模的缓存决策问题,采用基于异步优势动作评价的内容缓存算法确定内容的最佳放置位置。仿真结果表明,所提缓存策略能够有效地提高边缘缓存收益,降低内容传输时延,提升用户体验。

基于DNN的Sub-6 GHz辅助毫米波网络功率分配算法

针对毫米波系统功率控制测量伴随的信令开销与功耗,以及迭代操作带来的复杂度问题,提出了一种使用Sub-6 GHz频段预测毫米波链路功率分配的算法。首先,分析了Sub-6 GHz频段信道信息到毫米波频段最佳功率分配的映射关系。其次,基于这种映射关系设计了一种深度神经网络(DNN)模型,通过使用加权最小均方误差(WMMSE)准则对神经网络进行了不同场景的训练,实现利用Sub-6 GHz频段对毫米波频段信道的功率分配进行预测。仿真结果表明,所提算法在仅采用Sub-6 GHz频段信道信息的情况下,与毫米波频段下的WMMSE算法相比,可在耗时少于其0.1%的同时,获得其不小于97%的和速率性能。

基于联盟链的边缘缓存系统收益最大化的缓存策略

边缘缓存技术能够将热点内容提前放置在距离用户较近的网络边缘,可以显著降低传输时延、提高网络效率。然而,不同的运营商各自部署边缘设备,投入巨大且缓存内容相互隔离,无法共享。针对此问题,改进了一种基于联盟链的边缘缓存系统架构,运营商部署的边缘设备间能够打破内容隔离,实现更大范围的内容共享。此外,设计了基于智能合约的内容交易流程,使得不同运营商之间的合作变得可信、公平和可追踪。最后,考虑到热门内容的流行程度、文件大小以及传输时延等,对热点内容进行定价,并以收益最大化为目标,通过贪婪算法确定缓存内容放置的位置。仿真实验表明,基于该架构下的收益最大化缓存策略能够有效增加边缘缓存的收益。

基于无监督DNN和Sub-6GHz的毫米波功率控制算法

针对毫米波(millimeter Wave,mmW)系统中有监督深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)功率控制算法的性能受限及mmW信道信息测量质量不佳的问题,提出一种基于无监督DNN(Unsupervised DNN,UDNN)和Sub-6GHz频段的mmW功率控制算法。将最大化系统和速率设置为UDNN的损失函数,改进有监督学习的性能上限并利用集成学习进一步提升算法性能,最终实现输入Sub-6GHz频段信道信息即可得到mmW频段最优功率分配。为了验证所提算法的可行性,将所提算法与加权最小均方误差算法、最大功率控制算法、随机功率控制算法和二进制穷举搜索算法的系统和速率进行对比。验证结果表明,所提算法的和速率性能分别是其他4种算法的1.121倍、2.322倍、1.843倍和1.022倍,且采用Sub-6GHz预测mmW功率控制可全程逼近使用mmW信道预测功率控制的性能。

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。

基于联盟链的运营商最佳缓存策略

基于区块链的边缘缓存技术可以实现更大范围的内容共享并提高缓存内容的使用效率。针对不同运营商各自建设边缘设备,缓存内容相互隔离,难以共享信息的问题,该文提出一种基于联盟链的边缘缓存系统框架并设计了内容共享和交易流程,实现了不同运营商之间的内容共享。此外,为了降低高维缓存节点的共识开销,设计了基于内容缓存的部分实用拜占庭容错(pPBFT)共识机制,仅选取缓存相关内容的联盟链节点作为验证智能合约的执行节点。最后,将运营商内容共享所带来的收益进行量化并构建为最大化收益的优化问题。通过所提出的内容缓存算法,得到了最优缓存决策的闭式表达式和与内容流行度相关的最优缓存策略。仿真结果表明,在该框架中所提出的共识机制和缓存策略能够有效增加运营商的缓存收益。

异构网络中基于系统公平性和阻塞性对功率分配的一种动态规划算法

为解决双连接分流过程中资源利用率和由阻塞导致的资源浪费之间的矛盾,考虑总功率约束下毫米波链路高间歇性情形以及异构网络链路之间的公平性,以系统加权和速率最大化为优化目标,将非凸问题建模为有界离散时间的马尔可夫决策过程,提出一种具有阻塞预测的动态规划算法来解决微波毫米波并行连接的功率分配问题。仿真结果表明,该算法通过对功率分配策略进行学习,可以显著提升系统性能。