检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2024年第7期46卷 2793-2802页

作者：唐伦李质萱文雯成章超陈前斌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

针对传感数据在无线接入网(RAN)中传输的不可靠性与不及时性造成数字孪生(DTs)同步信息的不精确问题,该文提出一种基于智能分层切片技术的DTs传感信息同步策略。该策略在双时间尺度下,以最大化传感信息满意度和最小化切片重配置及DTs同... 详细信息

针对传感数据在无线接入网(RAN)中传输的不可靠性与不及时性造成数字孪生(DTs)同步信息的不精确问题,该文提出一种基于智能分层切片技术的DTs传感信息同步策略。该策略在双时间尺度下,以最大化传感信息满意度和最小化切片重配置及DTs同步成本为目标,联合优化切片无线资源配置以及DTs传感信息同步问题。首先,在大时间尺度,利用网络切片为有着不同服务质量(QoS)的DTs提供隔离以及解决部署问题;在小时间尺度,通过更加灵活的无线资源分配来提高DTs传感信息同步任务对动态环境的适应性,进一步提高通信性能,建立更逼近于物理实体的DTs。其次,为了求解不同时间尺度的优化问题,该文提出一种双层深度强化学习(DRL)框架实现高效的网络资源交互,其中下层控制算法利用优先经验放回(PER)机制加快收敛速度。最后,仿真结果验证了所提策略的有效性。

关键词：数字孪生网络切片深度强化学习状态估计资源分配

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IRS与人工噪声辅助的MIMO通信系统物理层安全方案设计

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系统工程与电子技术 2022年第10期44卷 3266-3274页

作者：景小荣宋振远罗悦马玉丹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

针对多输入多输出通信系统信息传输过程中的安全问题,提出一种智能反射表面(intelligent reflecting surface,IRS)与人工噪声辅助的物理层安全设计方案。在该方案中,首先基于系统保密速率最大化准则,构建一非凸优化问题。由于该问题求... 详细信息

针对多输入多输出通信系统信息传输过程中的安全问题,提出一种智能反射表面(intelligent reflecting surface,IRS)与人工噪声辅助的物理层安全设计方案。在该方案中,首先基于系统保密速率最大化准则,构建一非凸优化问题。由于该问题求解需联合优化设计基站波束赋形矩阵、人工噪声协方差矩阵及IRS相移矩阵,为易于求解,基于均方误差准则,对非凸目标函数进行等价转换。最后,以交替迭代方式分别利用内点法和基于黎曼流形的共轭梯度下降算法,求解波束赋形矩阵和人工噪声协方差矩阵以及IRS相移矩阵。仿真结果表明,所提方案的系统保密速率在发送端具有较高的发送功率时,优于其他几种方案。

关键词：物理层安全智能反射表面多输入多输出人工噪声黎曼流形优化

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MIMO干扰信道下基于自适应复合代价函数的干扰对齐预编码设计

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系统工程与电子技术 2016年第10期38卷 2420-2427页

作者：景小荣凌荣桢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

在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)干扰信道中,针对传统的单边干扰对齐(interference alignment,IA)算法不能有效地保留期望信号而导致系统容量受限的问题,提出一种利用辅助中间变量实现单边IA的设计思想,并以此为基... 详细信息

在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)干扰信道中,针对传统的单边干扰对齐(interference alignment,IA)算法不能有效地保留期望信号而导致系统容量受限的问题,提出一种利用辅助中间变量实现单边IA的设计思想,并以此为基础,给出一种基于自适应复合代价函数(adaptive composite cost function,ACCF)的IA预编码设计方法。该方法首先定义期望子空间内的残留干扰和有用信号功率的自适应加权差作为代价函数;进而通过一辅助函数,将干扰抑制矩阵转化为中间变量,以构造复合代价函数;最后利用格拉斯曼(Grassmann)流形上的梯度下降法实现复合代价函数的优化求解。数值仿真结果验证了基于ACCF的IA方法在MIMO干扰信道中的有效性。

关键词：多输入多输出干扰对齐自适应复合代价函数梯度下降法

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基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源分配算法

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电子与信息学报 2020年第2期42卷 526-533页

作者：唐伦肖娇赵国繁杨友超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

在支持车与车直接通信(V2V)的非正交多址接入(NOMA)蜂窝网络场景下,针对V2V用户与蜂窝用户的干扰以及NOMA准则下的功率分配问题,该文提出一种基于能效的动态资源分配算法。该算法首先为了保证V2V用户的时延及可靠性同时满足蜂窝用户的... 详细信息

在支持车与车直接通信(V2V)的非正交多址接入(NOMA)蜂窝网络场景下,针对V2V用户与蜂窝用户的干扰以及NOMA准则下的功率分配问题,该文提出一种基于能效的动态资源分配算法。该算法首先为了保证V2V用户的时延及可靠性同时满足蜂窝用户的速率需求,联合考虑子信道调度、功率分配和拥塞控制,建立了最大化系统能效的随机优化模型。其次,利用李雅普诺夫随机优化方法,通过控制可接入数据量保证队列稳定性以避免网络拥塞,并根据实时网络负载状态动态地进行资源调度,设计一种次优化子信道匹配算法获得用户调度方案,进一步,利用凸优化理论和拉格朗日对偶分解方法得到功率分配策略。最后,仿真结果表明,该文算法可以满足不同用户的服务质量(QoS)需求,并在保证网络稳定性前提下提高系统能效。

关键词：非正交多址接入蜂窝车联网资源分配李雅普诺夫优化

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基于硬件损伤的MIMO异构网络波束成形算法

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电子与信息学报 2021年第12期43卷 3571-3579页

作者：徐勇军谢豪陈前斌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

由于多输入多输出(MIMO)异构网络能够提高系统容量和实现更多的用户接入,因此受到了学术界和工业界的广泛关注,从而成为下一代通信系统的关键技术之一。然而,由于放大器非线性、相位噪声和I/Q不均衡等因素的影响,这类硬件损伤成为制约当... 详细信息

由于多输入多输出(MIMO)异构网络能够提高系统容量和实现更多的用户接入,因此受到了学术界和工业界的广泛关注,从而成为下一代通信系统的关键技术之一。然而,由于放大器非线性、相位噪声和I/Q不均衡等因素的影响,这类硬件损伤成为制约当前MIMO异构网络波束成形性能进一步提升的瓶颈。为了解决该问题,该文提前将硬件损伤考虑到MIMO异构网络波束成形算法设计当中。首先,考虑了每个基站的最大发射功率约束和每个用户的最小信干噪比约束,建立了一个含硬件损伤参数的系统总能耗最小的资源优化问题。其次,利用等价变换和半正定松弛方法,将原非凸问题转化为凸优化问题进行求解。仿真结果表明,与完美硬件条件下的波束成形算法对比,所提算法具有较好的抗硬件损伤能力和较低的中断概率。

关键词：异构网络多输入多输出硬件损伤波束成形能耗最小化

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基于线性弥散空时码的有限反馈干扰对齐算法

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系统工程与电子技术 2017年第7期39卷 1604-1612页

作者：景小荣莫林琳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

干扰对齐(interference alignment,IA)作为极具潜力的干扰管理策略,能获得与用户数量成线性关系的自由度增益,但因其需要全局实时信道状态信息(channel state information,CSI)才能有效实现,使得IA理论向实用的转化将面临众多挑战。针... 详细信息

干扰对齐(interference alignment,IA)作为极具潜力的干扰管理策略,能获得与用户数量成线性关系的自由度增益,但因其需要全局实时信道状态信息(channel state information,CSI)才能有效实现,使得IA理论向实用的转化将面临众多挑战。针对该问题,本文基于多小区蜂窝系统,提出了一种基于线性弥散空时码的有限反馈干扰对齐算法,该算法将预编码和线性弥散空时码编码进行级联,在只需反馈单个用户CSI的条件下,通过合理地设计预编码矩阵、线性弥散空时码块以及接收端的接收矩阵,来实现干扰的完全消除。仿真结果表明,相比已有研究,新IA算法在实现干扰完全消除的情况下,能够极大地降低系统CSI反馈开销。

关键词：蜂窝系统干扰对齐线性弥散空时码有限反馈

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基于子空间结构正则化的L_(21)非负矩阵分解高光谱解混

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电子与信息学报 2022年第5期44卷 1704-1713页

作者：陈善学刘荣华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

标准的非负矩阵分解(NMF)应用于高光谱解混时,容易受到噪声和异常值的干扰,解混效果较差。为了提高分解性能,该文将L_(21)范数引入标准的NMF算法中,对模型进行了改进,从而提高算法的鲁棒性。其次,为了提高分解后丰度矩阵的稀疏性,将双... 详细信息

标准的非负矩阵分解(NMF)应用于高光谱解混时,容易受到噪声和异常值的干扰,解混效果较差。为了提高分解性能,该文将L_(21)范数引入标准的NMF算法中,对模型进行了改进,从而提高算法的鲁棒性。其次,为了提高分解后丰度矩阵的稀疏性,将双重加权稀疏约束引入L_(21)NMF模型中,使其中一个权值提高每个像元对应的丰度向量上的稀疏性,另一个权值提高每个端元对应的丰度向量上的稀疏性。同时,为了利用像元的全局空间分布信息,观察地物在不同图像中的真实分布情况,引入子空间结构正则项,提出了基于子空间结构正则化的L_(21)非负矩阵分解(L_(21)NMF-SSR)算法。通过在模拟数据集和真实数据集与其他经典算法的比较,验证了该算法具有更好的性能,同时具有去噪能力。

关键词：高光谱解混非负矩阵分解 L_(21)范数双重加权稀疏子空间结构

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基于深度动态贝叶斯网络的服务功能链故障诊断算法

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电子与信息学报 2021年第12期43卷 3588-3596页

作者：唐伦廖皓曹睿王兆堃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

针对5G端到端网络切片场景下底层物理节点出现故障会导致运行在其上的多条服务功能链出现性能异常的问题,该文提出一种基于深度动态贝叶斯网络(DDBN)的服务功能链故障诊断算法。首先根据网络虚拟化环境下故障的多层传播关系,构建故障与... 详细信息

针对5G端到端网络切片场景下底层物理节点出现故障会导致运行在其上的多条服务功能链出现性能异常的问题,该文提出一种基于深度动态贝叶斯网络(DDBN)的服务功能链故障诊断算法。首先根据网络虚拟化环境下故障的多层传播关系,构建故障与症状的依赖图模型,并采用在物理节点监测其上多个虚拟网络功能相关性能数据的方式收集症状。其次,考虑到基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的架构下网络症状观测数据的多样性以及物理节点和虚拟网络功能的空间相关性,引入深度信念网络对观测数据特征进行提取,使用加入动量项的自适应学习率算法对模型进行微调以加快收敛速度。最后,利用故障传播的时间相关性,引入动态贝叶斯网络对故障根源进行实时诊断。仿真结果表明,该算法能够有效地诊断故障根源且具有良好的诊断准确度。

关键词：虚拟网络功能服务功能链故障诊断深度动态贝叶斯网络

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基于深度确定性策略梯度的虚拟网络功能迁移优化算法

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电子与信息学报 2021年第2期43卷 404-411页

作者：唐伦贺兰钦谭颀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

针对NFV/SDN架构下,服务功能链(SFC)的资源需求动态变化引起的虚拟网络功能(VNF)迁移优化问题,该文提出一种基于深度强化学习的VNF迁移优化算法。首先,在底层CPU、带宽资源和SFC端到端时延约束下,建立基于马尔可夫决策过程(MDP)的随机... 详细信息

针对NFV/SDN架构下,服务功能链(SFC)的资源需求动态变化引起的虚拟网络功能(VNF)迁移优化问题,该文提出一种基于深度强化学习的VNF迁移优化算法。首先,在底层CPU、带宽资源和SFC端到端时延约束下,建立基于马尔可夫决策过程(MDP)的随机优化模型,该模型通过迁移VNF来联合优化网络能耗和SFC端到端时延。其次,由于状态空间和动作空间是连续值集合,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的VNF智能迁移算法,从而得到近似最优的VNF迁移策略。仿真结果表明,该算法可以实现网络能耗和SFC端到端时延的折中,并提高物理网络的资源利用率。

关键词：虚拟网络功能深度强化学习 SFC端到端时延网络能耗

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基于深度强化学习的异构云无线接入网自适应无线资源分配算法

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电子与信息学报 2020年第6期42卷 1468-1477页

作者：陈前斌管令进李子煜王兆堃杨恒唐伦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

为了满足无线数据流量大幅增长的需求,异构云无线接入网(H-CRAN)的资源优化仍然是亟待解决的重要问题。该文在H-CRAN下行链路场景下,提出一种基于深度强化学习(DRL)的无线资源分配算法。首先,该算法以队列稳定为约束,联合优化拥塞控制... 详细信息

为了满足无线数据流量大幅增长的需求,异构云无线接入网(H-CRAN)的资源优化仍然是亟待解决的重要问题。该文在H-CRAN下行链路场景下,提出一种基于深度强化学习(DRL)的无线资源分配算法。首先,该算法以队列稳定为约束,联合优化拥塞控制、用户关联、子载波分配和功率分配,并建立网络总吞吐量最大化的随机优化模型。其次,考虑到调度问题的复杂性,DRL算法利用神经网络作为非线性近似函数,高效地解决维度灾问题。最后,针对无线网络环境的复杂性和动态多变性,引入迁移学习(TL)算法,利用TL的小样本学习特性,使得DRL算法在少量样本的情况下也能获得最优的资源分配策略。此外,TL通过迁移DRL模型的权重参数,进一步地加快了DRL算法的收敛速度。仿真结果表明,该文所提算法可以有效地增加网络吞吐量,提高网络的稳定性。

关键词：异构云无线接入网络资源分配深度强化学习迁移学习

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