具有时延QoS保证的OFDM中继系统子载波配对与功率分配算法

 本文研究具有直接通信链路的OFDM解码转发(Decode-and-Forward,DF)中继系统的子载波配对与功率分配算法,目标是在满足业务时延QoS要求的前提下最大化系统容量.利用有效容量模型,首先把OFDM DF中继系统的子载波配对与功率分配问题形成为混合整数规划问题,然后把其转化为连续松弛凸规划问题,利用凸优化方法得到原问题的最优解,从而提出了一种联合最优的子载波配对与功率分配迭代算法.理论推导结果和仿真结果表明,最优子载波配对与功率分配不仅取决于子载波的信道增益,还取决于业务的时延QoS要求.与已有算法相比,本文算法获得的有效容量最大.     

多用户空间分集合并系统的鲁棒性研究

分析了MIMO-MRC和最优合并系统在非理想信状态信息条件下多用户分集性能的鲁棒性。考虑存在多个共信道干扰,采用多用户平均容量差（RMUD）分析了瑞利平衰落信道中两种分集合并系统的多用户分集性能对信道估计误差的鲁棒性。研究结果表明,当不存在共信道干扰时OC系统的鲁棒性优于MIMO-MRC系统,而当存在CCI时则MIMO-MRC系统优于OC系统。     

无线供能智能反射面辅助移动边缘计算系统设计与优化

研究了一种智能反射面（IRS）辅助移动边缘计算系统的新设计方案,该系统由一个配备边缘计算服务器的混合接入点（HAP）、一个配备射频能量收集电路的IRS和一个具有随机任务到达的用户端组成。为节省用户端能耗,首先提出了一种新颖的协议,使系统可以根据信道状态信息、IRS电池的能量状态与用户任务队列状态,自适应地在能量收集模式、IRS辅助任务卸载模式和IRS待机任务卸载模式中选择一种合适的工作模式。然后,基于该协议,建立了系统的优化问题,在给定IRS电池的能量状态与用户任务队列的稳定性约束条件下,通过优化系统工作模式和每种模式下的资源分配,最小化用户端的任务卸载与计算能耗。通过利用李雅普诺夫（Lyapunov）优化方法,对该问题进行了求解,从而得到了一种高效的低复杂度优化算法。仿真结果表明,所提方案比已有的基准方案可节省50%～90%的能耗。