针对非理想信道状态信息(channel state information,CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束...
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针对非理想信道状态信息(channel state information,CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。
自适应调制根据瞬时信道信噪比选择适当的调制方式,能够改善系统的BER性能以及平均吞吐量性能.在常用于高速移动环境的六径瑞利衰落信道模型下,研究自适应调制系统的最佳信噪比门限值,使系统的平均吞吐量最大,同时能够保证系统达到目标BER性能.得到的最佳信噪比门限值可以用于ITU-RM.1225 Vehicular Test A模型的自适应调制系统.给出了最佳信噪比门限值用于IEEE802.16e OFDM自适应调制系统的性能仿真,并对仿真结果进行了分析.
超密集网络(ultra-dense network,UDN)中,毫微微基站(femto-cell base station,FBS)的密集和随机部署会导致严重的小区间干扰。为了减轻干扰、保障用户服务质量(quality of service,QoS),提出了一种UDN中基于聚类的资源分配方案。首先,...
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超密集网络(ultra-dense network,UDN)中,毫微微基站(femto-cell base station,FBS)的密集和随机部署会导致严重的小区间干扰。为了减轻干扰、保障用户服务质量(quality of service,QoS),提出了一种UDN中基于聚类的资源分配方案。首先,设计了一种基于加权密度的改进K-means聚类算法,将FBS动态划分为不同的簇。然后,以最大化UDN系统吞吐量为目标提出了一种两阶段时频资源分配方案:第一阶段,每个聚类内使用贪婪算法执行时频资源块的分配;第二阶段,利用资源补偿分配算法分配剩余的资源块,在考虑用户公平性的同时保证用户QoS。仿真结果表明,本文提出的资源分配方案能够有效提升系统吞吐量,同时保证用户QoS和公平性。
针对压缩感知(Compressed Sensing,CS)中信号重构的l1-正则化问题中的l1-正则项非光滑,求解比较困难,提出了交替方向外点持续法(Alternating Direction Exterior Point Continuation Method,ADEPCM).该算法首先将信号的稀疏域的l1-正则...
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针对压缩感知(Compressed Sensing,CS)中信号重构的l1-正则化问题中的l1-正则项非光滑,求解比较困难,提出了交替方向外点持续法(Alternating Direction Exterior Point Continuation Method,ADEPCM).该算法首先将信号的稀疏域的l1-正则化问题通过变量分裂(Variable Splitting,VS)技术转化为与之等价的约束优化问题;然后采用一步Gauss-Seidel思想,对优化问题中的变量最小化,并采用持续的思想更新罚参数,重构出信号的稀疏系数;最后进行正交反变换,重构出原始信号.并将ADEPCM用于图像重构,进行了仿真实验及对实验结果进行了分析.实验结果表明:与现有的一些重构算法相比,ADEPCM具有稍高的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和更快速的收敛速度.
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