检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学:信息科学 2025年第1期55卷 187-201页

作者：胡林刘锡炎齐倩雷宏江陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

在不完美信道状态信息和不完美串行干扰消除的场景下,研究了可重构智能表面辅助多用户非正交多址接入网络的鲁棒安全资源分配问题.考虑能量用户作为网络中的潜在窃听节点,在两类用户(信息用户和能量用户)服务质量约束和能量用户最大窃... 详细信息

在不完美信道状态信息和不完美串行干扰消除的场景下,研究了可重构智能表面辅助多用户非正交多址接入网络的鲁棒安全资源分配问题.考虑能量用户作为网络中的潜在窃听节点,在两类用户(信息用户和能量用户)服务质量约束和能量用户最大窃听速率约束下,建立了基站发射功率最小化优化问题.首先,基于信息用户信道增益确定串行干扰消除解码顺序,然后使用S-程序转化含信道不确定性的非凸约束,将优化问题分解为两个子问题,最后使用基于半正定松弛的交替优化方法迭代求解两个子问题.仿真结果表明:在不完美信道状态信息下,优化串行干扰消除解码顺序可以有效地降低基站发射功率.

关键词：不完美信道状态信息不完美串行干扰消除可重构智能表面非正交多址接入安全资源分配

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基于非完美信道状态信息的OFDMA无线网络资源分配技术研究

基于非完美信道状态信息的OFDMA无线网络资源分配技术研究

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作者：刘菲西安电子科技大学

学位级别：博士

近年来,随着高速数据通信需求的急剧增长,无线通信系统受到频谱资源短缺和能耗严重的双重挑战。正交频分多址接入(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA)技术可以有效地消除由于多径效应引起的码间干扰,进而提升无线通... 详细信息

近年来,随着高速数据通信需求的急剧增长,无线通信系统受到频谱资源短缺和能耗严重的双重挑战。正交频分多址接入(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA)技术可以有效地消除由于多径效应引起的码间干扰,进而提升无线通信系统的频谱效率。因此,OFDMA网络技术有望成为下一代无线通信技术的关键。在OFDMA网络中,基于当前网络信道状态,有效地、动态地分配和使用无线资源(频谱、功率)是提升该无线系统能量效率和频谱效率的一个重要方法。信道状态信息(Channel State Information,CSI)在无线资源分配中起着重要的作用。在实际的系统中,可以通过发送导频信号来估计相应的CSI。然而,由于导频传输资源(功率和载波)的限制以及估计方法存在误差,所以系统很难得到完美的CSI。针对这一点,本文分析不完美CSI和信道估计开销对网络性能(能效和谱效)的影响;研究自适应的资源分配机制。主要贡献总结如下:(1)研究在信道估计开销和不完美CSI约束下,OFDMA无线网络中,多个用户(transmitter-receiver pairs)以最大化能量效率(Energy Efficiency,EE)为目标的载波和功率联合分配问题。同时,引入用户自私性这一特征,即用户以最大化自身效益为行为策略的选择准则。将该问题构建成最大化用户能量效率,内竞争和外竞争共存的两层资源优化问题。其中,内竞争是指对于每个用户存在信道估计和数据传输之间的资源竞争;外竞争是指不同用户之间的资源竞争。通过理论分析,推导出每个用户的最大能量效率对应的信道估计和数据传输之间的最优资源分配关系。依据该关系,将初始的两层资源竞争优化问题简化为仅存在外竞争的资源分配问题。简化后的资源分配问题建模成基于载波价格的非协作博弈。其中,效应函数定义为单位能量传输的数据量,它是关于信道估计误差,信道估计开销,传输数据所用功率和载波数目的函数。最后,证明该博弈纳什均衡(Nash Equilibrium,NE)存在的唯一性和帕累托(Pareto)有效性,并提出一个分布式资源分配算法获得该NE解。(2)基于信道估计开销和不完美CSI,研究下行OFDMA无线网络中,能量效率和谱效率之间的权衡关系。采用多目标优化理论,提出一个基本理论分析模型,即通过联合优化导频传输功率,数据传输功率和载波分配,最大化数据传输速率同时最小化功率损耗。为了求解该理论模型,首先利用权重和方法,将初始的多目标优化问题转换为单目标优化问题。然后,针对转换后问题的非凸和混合组合特性,提出一个次优的资源分配算法。具体地,在高功率消耗情况下,利用近似转换和分支定界方法优化决策变量;在低功率消耗情况下,利用交替优化和凸优化的方法优化决策变量。最后,通过仿真分析验证能量效率和谱效率之间的权衡关系。(3)在不完美CSI,时变信道,数据包随机到达以及用户队列稳定需求等多个因素同时约束条件下,研究下行OFDMA无线网络中最小化功率开销的多用户之间载波和功率联合优化问题。将该问题建模成一个随机优化模型,即通过优化数据传输功率和载波分配,最小化系统平均功率消耗同时满足峰值功率,载波分配以及队列稳定的限制。基于李雅普诺夫优化和对偶分解方法,提出一个动态的资源分配算法DPSAI。同时,推导出依据该算法得到的平均功率开销和队列长度的上界,并且发现该算法是以增加队列长度为代价来降低整个系统的功率消耗,该权衡关系量化描述为[O(1/V,O(V))],其中,V是调节功率开销-队列长度性能的控制参数。最后,仿真结果验证理论分析的正确性。(4)基于估计开销和估计误差之间的量化关系,在下行OFDMA无线网络中进一步研究多个用户之间信道估计和数据传输的资源优化问题,同时考虑信道的时变特性,数据包到达的随机性以及用户的队列稳定需求。将该问题建模成一个随机优化模型,即在峰值功率,载波分配以及队列队稳定的约束下,通过联合优化导频传输功率,数据传输功率以及载波分配最大化系统平均数据传输速率。由于数据传输速率是关于决策变量的非凹函数,因此该问题属于非凸混合整数随机优化问题。为了求解该问题,设计出一个次优的动态资源分配算法,并且推导出依据该算法得到的平均数据传输速率的下界和队列长度的上界。最后通过仿真验证理论分析的正确性。

关键词：功率分配载波分配不完美信道状态信息信道估计数据包随机到达能量效率频谱效率

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基于有界信道状态信息不确定性的异构VLC/RF网络鲁棒能效资源分配算法

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中国激光 2022年第23期49卷 132-140页

作者：辛雅楠刘期烈刘倩陈前斌薛红梅李子炎成奎重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065 河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038 宜宾学院人工智能与大数据学部四川宜宾644000

为解决异构可见光通信(VLC)/射频(RF)网络信道估计误差大和系统能效低的问题,本文提出了一种基于能效最大的鲁棒资源分配算法。在考虑基站最大传输功率约束、用户传输时间约束、系统带宽约束、用户服务质量约束及含有随机信道不确定性... 详细信息

为解决异构可见光通信(VLC)/射频(RF)网络信道估计误差大和系统能效低的问题,本文提出了一种基于能效最大的鲁棒资源分配算法。在考虑基站最大传输功率约束、用户传输时间约束、系统带宽约束、用户服务质量约束及含有随机信道不确定性的速率中断概率约束的条件下,建立了鲁棒能效资源分配模型。基于Dinkelbach方法,将原不确定性优化问题转化成确定性优化问题。基于交替优化算法,将非凸确定性优化问题分解为两个凸优化子问题。仿真结果表明:与非鲁棒算法相比,本文算法的能效提升了7.3%;与基于功率最小的鲁棒资源分配算法相比,本文算法的鲁棒性提升了16.7%。

关键词：光通信异构可见光通信/射频网络鲁棒性不完美信道状态信息能效最大化

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面向窃听用户的RIS-MISO系统鲁棒资源分配算法

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电子与信息学报 2022年第7期44卷 2253-2263页

作者：徐勇军徐然周继华万杨亮黄崇文刘伯红重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆金美通信有限责任公司重庆400030 航天新通科技有限公司重庆401332 95696部队重庆400030 浙江大学信息与电子工程学院杭州310027 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

针对信道不确定性影响、用户信息泄露和能效提升等问题,该文提出一种基于不完美信道状态信息的可重构智能反射面(RIS)多输入单输出系统鲁棒资源分配算法。首先,考虑能量收集最小接收功率约束、合法用户最小保密速率约束、基站最大发射... 详细信息

针对信道不确定性影响、用户信息泄露和能效提升等问题,该文提出一种基于不完美信道状态信息的可重构智能反射面(RIS)多输入单输出系统鲁棒资源分配算法。首先,考虑能量收集最小接收功率约束、合法用户最小保密速率约束、基站最大发射功率约束及RIS相移约束,基于有界信道不确定性,建立一个联合优化基站主动波束、能量波束、RIS相移矩阵的多变量耦合非线性资源分配问题。然后,利用Dinkelbach,S-procedure和交替优化方法,将原非凸问题转换成确定性凸优化问题,并提出一种基于连续凸近似的交替优化算法。仿真结果表明,与传统非鲁棒算法对比,所提算法具有较低的中断概率。

关键词：可重构智能反射面不完美信道状态信息能效最大化

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基于非正交多址接入的网络切片联合用户关联和功率分配算法

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电子与信息学报 2019年第9期41卷 2039-2046页

作者：唐伦马润琳杨恒陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065

为了满足网络切片多样化需求,实现无线虚拟资源的动态分配,该文提出在C-RAN架构中基于非正交多址接入的联合用户关联和功率资源分配算法。首先,该算法考虑在不完美信道条件下,以切片和用户最小速率需求及时延QoS要求、系统中断概率、前... 详细信息

为了满足网络切片多样化需求,实现无线虚拟资源的动态分配,该文提出在C-RAN架构中基于非正交多址接入的联合用户关联和功率资源分配算法。首先,该算法考虑在不完美信道条件下,以切片和用户最小速率需求及时延QoS要求、系统中断概率、前传容量为约束,建立在C-RAN场景中最大化长时平均网络切片总吞吐量的联合用户关联和功率分配模型。其次,将概率混合优化问题转换为非概率优化问题,并利用Lyapunov优化理论设计一种基于当前时隙的联合用户调度和功率分配的算法。最后采用贪婪算法求得用户关联问题次优解;基于用户关联的策略,将功率分配的问题利用连续凸逼近方法将其转换为凸优化问题并采用拉格朗日对偶分解方法获得功率分配策略。仿真结果表明,该算法能满足各网络切片和用户需求的同时有效提升系统时间平均切片总吞吐量。

关键词：网络切片资源分配不完美信道状态信息非正交多址接入

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基于不完美CSI的水声自适应功率分配算法

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系统工程与电子技术 2023年第9期45卷 2941-2948页

作者：金志刚尹欢苏毅珊天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 天津大学国际工程师学院天津300072

水声信道面临带宽资源有限、环境复杂的问题,为提高水下通信速率,基于水声传感器网络的海洋应用提出自适应通信的需求。传统基于简单信噪比指标的自适应资源分配算法无法准确表述衰落信道的统计特征,利用强化学习和卷积神经网络预测信... 详细信息

水声信道面临带宽资源有限、环境复杂的问题,为提高水下通信速率,基于水声传感器网络的海洋应用提出自适应通信的需求。传统基于简单信噪比指标的自适应资源分配算法无法准确表述衰落信道的统计特征,利用强化学习和卷积神经网络预测信道的方法虽然可以提高一定信道状态信息(channel state information,CSI)的准确性,但这种方法需要长期的观测和大量的训练样本,不符合水声环境的实际情况。对比,构建了一种中继放大转发协作正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)通信的模型,解决了由于节点漂浮导致直接通信传输效率变低的问题,并提出一种在时延反馈CSI中基于OFDM的自适应功率比特分配算法,利用条件概率表征不完美的CSI,调整自适应通信参数,进行遍历容量最大化建模。仿真结果表明,该算法实现功率和比特的联合自适应分配,平均传输速率指标优于直接反馈CSI的功率分配算法,虽然略低于采用马尔可夫链预测信道的方法,但结合算法复杂度来看,所提算法更简单,更适合能量有限的水声传感器网络。

关键词：水声传感器网络中继协作正交频分复用通信系统不完美信道状态信息自适应功率比特分配

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可重构智能表面辅助多用户NOMA网络鲁棒资源分配

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电子学报 2024年第10期52卷 3359-3367页

作者：胡林刘锡炎齐倩陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

在不完美信道状态信息(Channel State Information,CSI)和不完美串行干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)的场景下,研究了可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助多用户非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)网络的鲁棒资源分配问题.在考虑两类用户(信息用户和能量用户)服务质量(Quality of Service,QoS)和信息用户SIC约束下,建立了基站发射功率最小化的优化问题.该问题是一个多变量耦合的非凸优化问题.为了求解该问题,本文使用松弛变量、线性近似、S-程序、符号定性法转化该问题的非凸约束.然后将优化问题分解为两个子问题,最后使用交替优化方法迭代求解两个子问题,直到发送功率收敛.仿真结果表明:该文算法具有较好的收敛性,实现了资源的鲁棒分配,同时有效地降低基站发射功率.

关键词：可重构智能表面非正交多址接入不完美信道状态信息不完美串行干扰消除传输功率优化功率最小化

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基于不完美CSI的异构NOMA网络能效优化算法

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通信学报 2020年第7期41卷 131-140页

作者：徐勇军谢豪陈前斌林金朝刘期烈重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

为了提高异构网络的能量效率和参数摄动抑制能力,减小跨层干扰,提出了一种基于能量效率最大的异构非正交多址接入网络稳健资源分配算法。首先,考虑宏用户干扰功率约束、小蜂窝基站功率约束、资源块分配约束及小蜂窝用户服务质量约束,将... 详细信息

为了提高异构网络的能量效率和参数摄动抑制能力,减小跨层干扰,提出了一种基于能量效率最大的异构非正交多址接入网络稳健资源分配算法。首先,考虑宏用户干扰功率约束、小蜂窝基站功率约束、资源块分配约束及小蜂窝用户服务质量约束,将资源优化问题建模为混合整数非线性分式规划问题。其次,考虑椭球有界信道不确定模型,利用凸松弛法、Dinkelbach法和连续凸近似法,将原问题转化为等价的凸优化形式,并利用拉格朗日对偶方法获得解析解。仿真结果表明,与完美CSI算法相比,所提算法具有较好的能效和稳健性。

关键词：不完美信道状态信息异构网络非正交多址接入稳健资源分配能效最大化

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智能反射面辅助的多入单出共生无线电鲁棒安全资源分配算法

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1203-1211页

作者：吴翠先周春宇徐勇军陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 数智化通信新技术应用研究中心重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

针对信道不确定性影响、无线信息泄露和障碍物阻挡导致通信质量下降等问题,该文提出一种基于智能反射面(RIS)辅助的多输入单输出(MISO)共生无线电(SR)鲁棒安全资源分配算法。考虑主用户的安全速率约束、次用户的最小速率约束、RIS最小... 详细信息

针对信道不确定性影响、无线信息泄露和障碍物阻挡导致通信质量下降等问题,该文提出一种基于智能反射面(RIS)辅助的多输入单输出(MISO)共生无线电(SR)鲁棒安全资源分配算法。考虑主用户的安全速率约束、次用户的最小速率约束、RIS最小能量收集约束,基于有界信道不确定性,建立了一个联合主被动波束赋形优化的资源分配问题。利用半正定松弛、S-procedure和变量替换法将含参数摄动的非凸问题转化为确定性的凸优化问题,并提出一种基于半正定松弛的鲁棒资源分配算法。仿真结果表明,与现有算法相比,该文算法具有较好的收敛性和鲁棒性。

关键词：共生无线电不完美信道状态信息智能反射面物理层安全

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联邦学习中通信和计算的鲁棒性设计方法研究

联邦学习中通信和计算的鲁棒性设计方法研究

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作者：昂凡中国科学技术大学

学位级别：博士

联邦学习技术能够在不需要边缘端上传原始样本的条件下,协同边缘端与中心端完成模型训练。该技术保障了边缘端的数据隐私,并降低了海量样本上传带来的时延。然而联邦学习的鲁棒性问题给这项技术的应用带来了新的挑战。鲁棒性问题产生于... 详细信息

联邦学习技术能够在不需要边缘端上传原始样本的条件下,协同边缘端与中心端完成模型训练。该技术保障了边缘端的数据隐私,并降低了海量样本上传带来的时延。然而联邦学习的鲁棒性问题给这项技术的应用带来了新的挑战。鲁棒性问题产生于训练的模型汇聚和样本收集过程,且由汇聚结果和样本信息的不准确所导致的。该问题对联邦学习造成难以忽略的影响,包括降低训练结果的性能和减小模型训练的速度等。因此如何解决联邦学习中的鲁棒性问题是一个重要的研究方向。本文考虑联邦学习鲁棒性问题中的模型误差与标签噪声因素,并分别从通信和计算设计的角度提供了相应的鲁棒性设计,以保障模型汇聚结果的准确性,并提高模型训练结果的性能,主要的研究成果和贡献如下: 首先提出了鲁棒收发机设计以降低模型汇聚结果的均方误差(Mean Square Error,MSE),考虑了联邦学习模型汇聚中不完美信道状态信息(Channel State Information,CSI)的影响,并保障了模型汇聚结果的准确性。分析了模型汇聚过程中收集各边缘端独立CSI的影响,得出了该收集方式破坏了联邦学习中无需分别获取边缘端信息即可获得汇聚结果这一优势的结论。给出了仅需边缘端并发导频即可完成收集的等效CSI设计,以及利用等效CSI完成的收发机训练过程。另外分别建模了不完美独立CSI和不完美等效CSI,并提出了相应的鲁棒收发机设计。其中不完美独立CSI下的鲁棒收发机设计可采用迭代法优化,其算法复杂度与边缘端数量有关;不完美等效CSI下的接收机设计可使用S-程序将其转化为凸优化问题,发射机设计具有闭式解,该算法的复杂度与中心端天线数相关。实验结果说明了收集等效CSI的可行性,以及鲁棒收发机在降低模型汇聚结果MSE上的有效性。其次提出了考虑模型汇聚中模型误差的鲁棒联邦学习损失函数设计,其核心思想是将模型误差的特征作为参数加入损失函数中。分析了模型汇聚中的误差来源,得出了模型上传和模型广播两个步骤中均会出现误差的结论。并且在单次模型汇聚完成后,模型误差为两部分加性误差的叠加结果。讨论了由噪声和量化误差导致的模型误差之间的差异,其中前者需采用统计性模型建模,而后者则采用确定性模型建模。另外,针对两种类型的模型误差分别提出了鲁棒联邦学习训练方案,并推导了收敛性能。在考虑噪声的鲁棒联邦学习中,利用噪声的统计量设计了加入正则化项的损失函数。该算法的收敛速度与噪声的方差大小呈反相关,且其渐进收敛性为线性收敛,因此具备可执行性。同时,在考虑量化误差的鲁棒联邦学习中,通过抽样平均近似的方法对误差进行采样,并且利用连续凸逼近的方法完成损失函数的计算。该方案的渐进收敛性同样为线性收敛,且边缘端可通过减小训练步长以加快收敛速度。仿真实验结果表明在边缘端数量较多时,两种算法对联邦学习鲁棒性能的提升更显著。最后提出了考虑样本收集中标签噪声的鲁棒联邦学习设计,分别讨论了不同样本分布下的训练过程。研究思路为分配各样本损失函数的权重,并给出协同边缘端和中心端完成模型和权重训练的方案。通过分析样本分布的差异对标签噪声处理的影响,将样本分布分为两类,并分别称为全数据和半数据。其中在全数据下的联邦学习中,边缘端包含有噪样本和少量无噪样本;而在半数据下的联邦学习中,部分边缘端不包含无噪样本,且无法进行损失函数的权重分配。针对全数据下的联邦学习,提出了基于对偶分解法的训练方案,给出了模型训练和汇聚方案,并设计了各边缘端的权重计算方案。该算法满足次线性收敛,收敛速度与训练步长呈正相关。同时,针对半数据下的联邦学习,设计了基于交替方向乘子法的方案。其中不包含无噪样本的边缘端仅进行模型计算,权重由其它边缘端协助计算;包含无噪样本的边缘端需完成权重和模型的计算。该算法同样为次线性收敛,具备可执行性。数值结果对比了多种因素对算法性能的影响,说明了算法的有效性。且在包含少量无噪样本的联邦学习中,算法更能体现性能优势。

关键词：联邦学习空中计算收发机设计模型训练不完美信道状态信息模型误差标签噪声

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