矿井无线通信系统功率分配优化算法

针对矿井无线通信系统中主、次级信号传输存在相互干扰等问题，提出了集中式功率分配算法，建立了功率分配系统模型，列出了中继节点处功率分配的目标函数，以此来最大化系统加权速率以及最小化系统加权功率，并对集中式系统的功率分配进行分析，把问题转化为特定的最小化和最大化问题求出最优解，使信号间的干扰最小化.算法应用于实际矿井通信测试并对测试数据进行仿真分析，表明该分配方案正确、可行.     

基于遗传算法的多基站协作通信功率分配方案

将多基站协作通信的功率分配问题转换为信干噪比(SINR)均衡问题。通过设置路径损耗门限为各用户判决与其通信的协作基站,并考虑用户间接收SINR的公平性,给出基于遗传算法的多基站协作通信功率分配方案。数值分析表明,相对于传统蜂窝小区等功率分配以及多基站协作通信等功率分配,该功率分配方案使系统中各用户的平均SINR分别提高17.75dB和2.36 dB。     

基于位置的认知网络中继选择与功率分配

针对认知网络中,认知源和目的都位于同一个主用户的覆盖区内但距离较远的情形,通过使用主用户频段,采用中继在源和目的间建立多跳路由实现通信。给出一种利用位置信息,以优化跳数和总发射功率为目标的中继选择算法;同时给出一种以最大化系统容量为目标、以总发射功率和接收信干比为约束条件的功率分配算法。仿真结果表明,该文算法能够有效降低系统总发射功率和提高系统容量。     

单用户OFDM系统中一种新的资源分配算法

针对自适应OFDM系统中满足用户QoS(这里主要指用户带宽及误码率这两个指标)要求的资源(比特功率)分配这一问题,提出了一种新的算法。该算法以每次比特分配时,使得每比特(一次可分配多比特信息)的功率代价最小为原则,获得了良好的性能。仿真结果表明:该算法在满足用户QoS要求的情况下,其发射总功率比现有的同类算法小,性能更佳。     

无线传感器网络功率控制的质心定位算法

在无线传感器网络的诸多应用中,迫切需要对事件发生区域或者数据来源进行定位,特别是在无锚节点的情况下。为此该文提出一种基于功率控制的质心定位算法(CLAPC),采用离散功率控制的方式对目标区域进行虚拟网格划分,从而确定包含未知节点的最小区域,在提升系统能效的同时,提高了节点的定位精度。算法无需部署锚节点,具有较高的实用性,仿真实验也进一步验证了算法的有效性。     

基于多元LDPC码的多用户协作方案

与Turbo码相比,多元LDPC码有更好的waterfall和error floor性能。该文将多元LDPC码应用于译码转发协作系统中,提出基于中断概率的多用户协作方案。各用户通过判断自己与信源节点间的信道是否发生中断,决定是否作为中继。若没有发生中断,用户先对接收到的信息进行译码,再采用多元LDPC码重新编码后发送至目的节点。仿真结果表明,当误比特率(BER)为10 4时,相比于随机协作方案,该方案在高斯信道下可获得0.3 dB的性能改善,在瑞利衰落信道下可获得0.4 dB的性能改善。     

色噪声下MIMO信道估计优化及容量下限分析

针对色噪声背景下MIMO块平坦衰落信道进行了估计和优化,并以信道估计的优化结果为基础,分析了估计信道的互信息量下限和系统的容量下限,提出了利用注水算法来优化发射端天线阵列的功率分配,以提高系统容量下限。仿真结果表明利用信道估计的优化结果,同时通过发送功率优化分配,可使MIMO系统容量下限有明显提高。     

一种改进的无线传感器网络随机密钥预分配算法

在分析现有无线传感器网络随机预分配密钥算法的基础上,通过同时引入q合成技术、多路增强技术与单向密钥序列技术,提出了增强的随机预分配密钥算法H-RKP,并以节点俘获攻击为例对其安全性进行了分析,证明该算法可以进一步提高现有随机预分配密钥算法的安全性．     

基于Overlay-Underlay的功率控制路由算法

对现有混合式认知无线电网络频谱共享模型进行改进,解决了现有路由算法在干扰与时延处理方面的缺陷,提出了一种基于Overlay-Underlay频谱共享的路由算法。该算法以着色图为路由分析模型,以最短路径和链路状态作为路由指标,以最小累积干扰为信道分配指标,优先接入空闲授权信道,否则利用功率冗余接入,发展了一种具有功率控制的端到端路径选择和信道分配方法。仿真研究结果表明了该算法的有效性,与现有路由算法相比,提高了网络吞吐量,降低了丢包率和端到端时延。     

OFDM系统多小区联合资源分配算法

提出了一种正交频分复用(OFDM)系统多小区间联合的自适应资源分配算法。为了降低系统复杂度,子信道分配和功率分配在不同的层次上分步执行,在小区内部采用改进的Max C/I算法进行动态子信道分配,并以此为基础利用禁忌搜索算法(TS)寻求多小区同频子信道发送功率的最优分配解。性能分析和仿真结果表明,与已有算法相比,该算法能够在满足用户的最小速率要求下充分利用无线频谱资源,提高系统吞吐量。     

基于复数域网络编码的下行传输方案设计

为进一步提高无线中继网络的信息传输速率,提出了一种基于复数域网络编码的有效下行传输方案。不同于传统的信息传输方案,该方案采用时间维复数域网络编码,中继节点对接收到的多个时隙的信源符号进行复数域网络编码并将编码符号同时发送给用户节点;用户节点接收到所有中继节点的编码符号,采用联合最大似然多用户检测恢复信源符号。性能分析和仿真结果表明,该方案的符号错误概率明显低于传统中继传输方案,且能获得更高的信息传输速率和网络吞吐量。     

基于Multi-Radio Multi-Channel传感器网络无冲突信道分配算法的研究

为降低通信冲突和信道干扰,对Mult-i Radio Mult-i Channel传感器网络无冲突信道进行研究,结果证实在网络通信半径大于3倍的网络最大功率通信半径的前提下,Sensor节点规模满足2倍网络功率级数加1的环境下,网络无冲突信道分配的信道数达到网络信道冲突图的最大值。文章通过对无冲突信道算法的运用,最终证实其可以有效地提高传感器网络的工作效率,大幅度提升网络的吞吐量。     

基于连接低干扰的无线Mesh网络信道分配算法研究

为合理地分配和利用无线信道资源,研究者们提出了许多关于多射频多信道无线Mesh网络的信道分配算法。该文针对无线Mesh网络的信道分配算法,以连接低干扰信道分配算法(CLICA)为基础,以提高网络容量(吞吐量)为目标提出了一种改进算法。该算法根据网络中各链路的干扰度来计算网络干扰度,通过减小网络的干扰度来提高网络吞吐量,以实现最小化网络干扰度的目标。构建信道分配的数学优化模型,通过NS2仿真验证比较改进前后算法的性能,求解出最优的信道分配。     

智能超表面辅助的OAM通信信道建模及容量分析

现有智能超表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)辅助的轨道角动量(orbital angular momentum, OAM)通信系统的相关研究大都采用自由空间传播信道,针对该信道无法准确描述OAM信号传播特性的问题,研究了OAM信号在自由空间场景下的传播特性。结合莱斯衰落信道建立了一种RIS辅助的OAM信道模型。RIS辅助的OAM通信系统采用RIS产生具有不同模态的OAM信号,通过联合优化算法优化功率分配系数和RIS无源波束成形来提高信道容量,分析了信噪比和传输功率等因素对信道容量的影响。仿真结果表明：所提出的衰落信道模型能够描述OAM信号在RIS辅助信道中的传播特性,实现更高的信道容量。     

基于稳定的车联网最佳中继节点选择

在车联网中，用户节点通过中继节点与Sink节点建立连接并传输信息时，存在端对端吞吐量较小的问题.本文提出了一种基于稳定的车联网最佳中继节点选择方案，在对车辆节点的位置建立模型的基础上，结合车辆在运行中的稳定性因素，最终通过选取最佳中继节点来提高节点之间的吞吐量，并对该方案进行了仿真实验.实验证明了该方案的有效性，提高了节点间的吞吐量.     

复数域格缩减的MIMO检测算法研究

多入多出(MIMO)系统可以获得比单发单收系统更高的容量,对于MIMO系统,最大似然检测是最优接收,但其指数复杂度难以在实际中应用。针对该问题,结合格缩减理论提出了基于Householder变换的复数域格缩减算法,将该算法和MIMO次优检测算法相结合,给出了量化判决方法,且该复数域格缩减算法复杂度小于实数域格缩减算法。仿真结果表明,基于Householder变换复数域格缩减的MIMO次优检测算法,通过优化信道矩阵可以得到更好的判决域,取得了逼近最优最大似然检测算法的性能。     

一种多约束条件的组播路由算法

提出了在组播应用中满足多个约束条件的一种组播路由算法。该算法以最短路径算法为基础,通过调整当前形成的路由树中节点的排列顺序,依次为目的节点选择到路由树的最短路径并加入到该路由树中,得到满足跳数约束条件的低代价组播树,再对所构成的低代价组播树进行同级中继合并,得到最后的组播树。该组播树因为中继最少,所以时隙资源消耗最小。     

体域网中基于数据区分化服务的路由算法研究

针对体域网的特点和Qo S需求,本文引入了定向扩散(Directed Diffusion,DD)路由协议的思想,通过对DD算法的改进和扩展,提出适合体域网中不同数据类型传输的路由协议。在扩展原DD协议兴趣包格式的基础上,在体域网中引入中继节点,建立梯度,在数据传输阶段,确定数据优先级和队列模型,基于时延、能量二维Qo S参数,确定节点上不同优先级数据的下一跳中继节点。opnet模拟器验证实验结果表明,该路由算法能够提供不同数据业务类型的Qo S保障,并能很好的构建时延较短最优路径,优化了网络能量消耗,适合体域网路由。     

基于分散式EKF的多机器人协同定位

针对现有集中式EKF算法容错性差的问题,提出了一种基于分散式EKF的多机器人协同定位算法。采用分散式数据结构,以各个机器人为处理节点,各节点利用扩展卡尔曼滤波技术自主处理本地信息,将机器人的自身运动信息以及机器人之间的相互测量信息进行拆分节点处理,每个节点只更新与自身状态相关的参数,系统任意单一节点的损坏不会影响整个系统的工作。理论分析与仿真结果表明:该方法在具有一定容错性的同时保证了协同定位的有效性。     

采用拟Newton法实现DOA及功率联合估计

为了增加移动通信的容量和链接质量,需要准确地知道到达波的方向(DOA)和功率。该文提出了多维非线性目标函数,用来波DOA和功率作优化变量,并采用拟Newton法中常用的Davidson-Fletcher-Powell(DFP)算法进行优化;将优化结果和轮换投影(AP)算法进行比较。仿真表明,当入射信号在空间相隔较远时,该结果和AP算法精度相当,当入射信号在空间接近时,该结果优于AP算法。