多小区大规模协同功率分配及波束成形算法

针对大规模多输入单输出的多点协作下行系统,本文主要研究协同波束成形和功率控制,以达到最大化最差用户信干噪比的目的。为了求解原始下行的非凸优化问题,首先将原始优化问题转化成等价的上行优化问题进行求解。尽管在有限系统里可通过迭代算法获得波束矢量和发射功率,但是该算法依赖于瞬时信道信息,功率也需要瞬时更新。为了减少功率更新计算复杂度,本文进一步利用随机矩阵理论,提出了只需要依赖统计信道信息的算法来获得发射功率。数值仿真验证了单基站功率约束下所提算法的有效性以及相对于最大比发送算法的优越性。      

基于公平性对偶理论的多小区下行协同波束成形算法

为了实现最大化最差用户速率准则下的多小区下行协同波束成形优化,首先基于拉格朗日对偶理论推导出了多小区下行波束成形最差用户信干噪比最大化优化问题的虚拟上行对偶问题,进而提出了一种联合利用二分法和几何规划有效迭代解决该虚拟上行对偶问题的算法。通过把对偶上行链路优化问题的解转换到原始下行链路优化问题,从而获得多小区下行链路波束成形的波束矢量和发射功率。仿真结果表明,相比已有的多小区下行协同波束成形算法,所提算法在最差用户速率性能以及能效归一化速率性能指标方面都具有明显优势。     

一种分布式多点协同波束成形和用户调度算法

为了高效实现多点协同下行链路的协同传输,该文基于最大化最小信干噪比准则提出了一种单层迭代分布式协同波束成形算法,并且证明了该算法的全局收敛性;利用该算法中优化波束的特征,进而提出了一种分布式协同用户调度算法。仿真结果表明,所提分布式协同波束成形和用户调度算法可获得明显优于已有算法的最小信干噪比性能,且只需要很少量的基站间信息交互。     

全双工MIMO中继系统高性能的波束成型算法

为了更好地抑制全双工多入多出技术(MIMO)中继系统的自干扰,提高信息传输速率,提出了一种新型的波束成型组合算法。该组合在源节点和目的节点采用奇异值分解的波束成型向量,而在中继站采用基于最大化信干噪比接收波束成型来抑制中继端的自干扰,以及最大化信泄噪比发射波束成型矩阵来减少中继发送端泄漏到中继接收机的信号组合波束成型算法。为了降低复杂度,随后引入了交替迭代结构来进一步优化中继接收和发送波束成型矩阵,并比较了不同组合波束成型方案的和速率性能。仿真结果表明,与现存的波束成型组合相比,当干噪比较低时,提出的组合算法能够提供更优的和速率性能。     

TD-SCDMA下行波束成形技术研究

讨论了TD-SCDMA系统的下行信号模型,并根据TD-SCDMA系统上行信道估计可以直接用于下行波束赋形的特点,研究了特征值分解方法下的下行波束成形算法的性能并仿真比较了其与基于最大径准则等下行波束形成算法在不同环境下的性能。     

基于对偶理论的多点协同联合发送波束成形算法

该文针对单基站功率约束的多点协同联合发送多输入单输出干扰下行链路系统,利用拉格朗日对偶理论研究了下行链路最大化最小信干噪优化问题与虚拟上行链路最小化最大信干噪比优化问题间的对偶关系。基于对偶关系和次梯度理论,提出了一种求解虚拟上行链路最小化最大信干噪比优化问题的内外层交替迭代优化波束成形算法;同时,给出了所提算法的收敛性证明;利用实数浮点运算理论分析了所提算法的复杂度;数值仿真验证了所提算法的有效性。     

一种基于多天线波束成形的全双工自干扰抵消算法

针对同时同频全双工无线通信系统,当基站采用多根发射天线和多根接收天线进行自干扰抵消时,现有技术多集中于自干扰迫零,缺少对发射机射频噪声抑制的研究.本文在考虑射频噪声抑制的基础上,提出一种收发波束联合成形算法,算法首先以信干噪比最大化为原则,优化接收机天线波束成形向量,给出了算法求解表达式;其次以自干扰最小化为原则,优化发射机天线波束成形向量,给出了算法步骤.仿真结果表明,本文算法在发射机信噪比为30.0dB和60.0dB时,3发3收基站的自干扰抵消值分别为65.5dB和89.8dB,与SVD迫零技术相比,分别有25.5dB和19.8dB的性能改善.     

基于干扰和功率控制的多小区分布式波束成形

在多小区干扰信道中,基于分布式竞争设计,提出两种优化基站发射波束成形矩阵的设计,使每个小区的最差信干噪比最大.一种是基于干扰控制的设计,利用差异化的干扰系数,抑制小区间的干扰,提高系统性能.另一种是基于功率控制的设计,通过调整各基站的发射功率,提高系统性能.这两种设计,都能保持算法的分布式特性,又能有效地提高用户信干噪比.仿真分析表明,基于功率控制的设计在功率大的情况下,性能优于基于干扰控制的设计.     

一种基于内惩罚函数的多小区波束成形算法

本文提出一种利用惩罚函数的分布式波束成形迭代算法,该算法利用当效用函数的梯度为零时的局部最大值的性质。建议算法的收敛性已被证明。仿真结果表明,对比传统算法,建议算法在抑制小区内和小区间干扰方面具有较好的性能,特别是当用户数增加时建议算法具有更高的速率。     

对认知无线电波束成形算法的探讨

对多天线协作双向认知无线电系统中的波束成形算法进行了研究。在多天线协作双向认知无线电系统中,2个主用户系统通过次用户进行信息交换,次用户配置多个天线,且次用户通过叠加信号后将其发送给主用户,所以对分配发送主用户和次用户信息的信号的功率以及设计主用户和次用户的波束成形矩阵等进行了重点研究。依据最大化系统容量的优化准则,得到的优化问题均是非凸问题,因此采用半正定优化和二阶圆锥优化,得到闭合解。仿真结果表明,此方法优于以往的波束成形算法。     

机会频谱接入系统中基于次用户容量分析的检测参数设计

该文对认知网络中基于机会频谱接入(OSA)技术的认知用户的信道容量表达式及其检测参数进行了研究。首先讨论了次用户信号干扰噪声比(SINR)的特性,得到存在干扰和不存在干扰两种状况下的SINR的均值表达式,探讨SINR对次用户信道容量的影响, 以及次用户的信道容量在OSA方式下的变化。并在此基础上,结合信道统计特性,运用跨层设计思想,设计次用户的发送数据帧长和检测频率。从分析结果可以看出,主用户对授权信道的占用模型影响次用户的SINR,进而影响到次用户检测频率和传输帧长的设计,结果表明从次用户物理层特性和主用户业务特性结合角度设计次用户检测参数的方案,在保证次用户吞吐量要求的同时,降低了主次用户之间的干扰,同时提高了系统对频谱的利用率。     

上行MU-MIMO系统中渐近最优的最大特征波束成型技术

该文提出了一种应用于上行MU-MIMO系统的次优传输技术：最大特征波束成型(MEBF)。该技术仅要求每个用户终端(UE)在自己的最大特征方向上传输信息,与最优的多用户迭代注水(MU-IWF)技术相比复杂度很低。通过理论分析,证明了MEBF随着UE个数的增加是渐近最优的。对于有限的UE个数,仿真结果表明,MEBF是一种接近最优的传输技术。     

基于二次型约束的鲁棒自适应波束形成算法

针对期望信号方向向量存在偏差会导致自适应波束形成算法的性能急剧下降这一问题,该文提出了一种基于二次型约束的鲁棒自适应波束形成算法。通过对期望信号波达方向附近范围内的方向向量的误差模值进行约束,来提高算法的鲁棒性,并在此约束条件下对权重向量进行优化求解,且优化解中的参数能够准确求出。该算法可有效地控制波束主瓣区域内信号的畸变,并能够抑制方向向量偏差所带来的影响,提高了系统的鲁棒性,同时使干扰和噪声的功率输出最小,保证了对干扰信号的抑制能力,改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值。仿真结果验证了所提算法的有效性与优越性。     

多区集群移动通信系统的话务量模拟和分析

本文介绍了多区集群移动通信系统及其话务特性,在此基础上提出了一种对多区集群移动通信系统进行计算机话务模拟的方法,并给出了模拟和分析的结果。     

Low-complexity joint beamforming and power allocation for SINR balancing in cognitive radio networks

We consider the Signal-to-Interference plus Noise Ratio (SINR) balancing problem involving joint beamfoming and power allocation in the Cognitive Radio (CR) network, wherein the Single-Input Multi-Output Multiple Access Channels (SIMO-MAC) are assumed. Subject to two sets of constraints: the interference temperature constraints of Primary Users (PUs) and the peak power constraints of Cognitive Users (CUs), a low-complexity joint beamforming and power allocation algorithm called Semi-Decoupled Multi-Constraint Power Allocation with Constraints Preselection (SDMCPA-CP) for SINR balancing is proposed. Compared with the existing algorithm, the proposed SDMCPA-CP can reduce the number of matrix inversions and matrix eigen decompositions significantly, especially when large numbers of PUs and CUs are active, while still providing the optimal balanced SINR level for all the CUs.     

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。     

有限反馈MISO-OFDM系统中最大化容量的波束成形

该文提出了一种在有限反馈条件下多输入单输出正交频分复用(MISO-OFDM)系统中基于最大化容量的波束成形方案。将OFDM符号的所有子载波分成若干簇,从码本中选择能够最大化该簇每个子载波平均容量的码字,作为该簇的波束成形向量。在低信噪比区域,求出了最优波束成形向量的闭合解;鉴于在高信噪比区域无法求出闭合解,基于簇内不同子载波信道频响之间的相关性提出了一种简化的次优算法以降低搜索最优解时的计算复杂度。仿真结果表明,在典型参数设置下,所提方案能够取得比其他已有方案更高的容量和更低的误码率。     

基于博弈论的二次博弈波束成形算法

针对波束成形算法中,用户的信号方向估计值和用户之间的功率分配存在着相互矛盾,本文提出了一种基于博弈论的二次博弈波束成形算法,构建了波束成形博弈算法数学模型,首先在第一次博弈的时候,将波束成形算法中的信号方向和功率分配映射为博弈论数学模型中的局中人,将其建模为函数的极大极小值求解问题,先求解出信号方向;然后在第二次博弈的时候,将不同用户的功率分配过程描述为一个多用户的博弈过程,设计了功率分配更新算法,通过数学推导论证了纳什平衡点的存在性和唯一性。最后在仿真中,与传统最大信噪比算法进行比较。结果表明该文算法的性能要优于最大信噪比算法,并且讨论了不同参数对该文算法的影响。     

基于速率约束的OFDM中继链路能效最优资源分配策略

该文研究解码转发(DF)模式的OFDM中继链路的能效最大化资源分配问题。与现有典型的固定速率最小化发射功率或无约束最大化能效算法不同,该文考虑电路功率消耗的前提下,将问题建模为以最大化系统能效为目标,同时考虑用户最小速率需求、源节点S和中继节点R各自总发射功率约束下的联合子载波配对和最优功率分配问题。证明了速率和功率联合约束条件下中继链路全局能效最优解的唯一性,在此基础上提出一种低复杂度联合最优资源分配策略。仿真结果表明,该文所提方案能够在最小速率和S/R节点最大发射功率约束下自适应分配功率资源,实现系统能效最优,并能够降低链路的中断概率。