Optimized Joint Beamforming for Wireless Powered Over-the-Air Computation
研究无线供电AirComp系统，通过联合优化HAP能量波束成形、接收波束成形与WDs发射功率以最小化计算MSE，提出基于交替优化的算法，显著降低了计算均方误差。
2023-05-17 cs.IT eess.SP math.IT
Demystifying the Scaling Laws of Dense Wireless Networks: No Linear Scaling in Practice
我们优化的Ozgur，Leveque和Tse，这是应该产生几乎线性缩放的密集的无线网络的容量与用户数$n$的分层合作协议。利用最近的结果在高斯干扰信道中的“把干扰当作噪声”的最优性，我们能够优化可实现的平均每链路速率，而不仅仅是它的缩放定律。我们优化的分层合作协议显着优于原来提出的计划。在消极的一面，我们表明，即使是非常大的$n$，率缩放是远离线性的，最佳的阶段数$t$是小于4，而不是$t \rightarrow \infty$所需的几乎线性缩放。结合我们的研究结果和事实，即超出一定的用户密度，网络容量从根本上是由麦克斯韦定律，所示的Francheschetti，Migliore和Minero，我们认为，确实没有中间制度的线性缩放密集网络在实践中。
2014-04-25 cs.IT math.IT
Optimized Training Design for Wireless Energy Transfer
射频无线能量传输技术作为一种为能量受限的无线网络提供经济、可靠的电源的解决方案，近年来受到越来越多的关注。为了克服在距离上的显著传播损耗，在能量发射器（ET）处采用多天线以更有效地将无线能量引导到期望的能量接收器（ER）（称为\emph{energy beamforming}）是用于实现WET的基本技术。然而，能量波束成形的可实现增益关键地取决于在ET处可用的信道状态信息（CSI），其需要实际获取。在本文中，我们研究了一种有效的信道捕获方法的设计，用于点对点多输入多输出（MIMO）WET系统，通过利用信道的互易性，即，ET经由来自ER的专用反向链路训练来估计CSI。考虑到在ER处的有限能量可用性，训练策略应当被仔细地设计，使得信道能够以足够的准确度被估计，并且还不会在ER处消耗过多的能量。为此，我们建议最大化在ER处的\emph{net}收获的能量，其是用于信道训练的能量的平均收获能量偏移。针对MIMO莱斯衰落信道下的训练设计问题，提出了一个优化问题，包括训练的ER天线子集、训练时间和训练功率的分配。针对一些特殊的情况，得到了封闭形式的解决方案，在此基础上，有用的见解时，应采用训练，以提高在MIMO WET系统的净传输能量。
2014-12-18 cs.IT math.IT
Access Point Density and Bandwidth Partitioning in Ultra Dense Wireless Networks
本文探讨了随机部署的，干扰有限的，密集的无线网络的性能上的系统参数，如接入点密度和带宽划分的影响。虽然已经取得了很大的进展，在分析随机部署的网络通过工具从随机几何，大多数现有的作品或者假设一个非常大的用户密度相比，接入点，不持有在一个密集的网络，和/或只考虑用户信号干扰比作为系统的品质因数，它只提供部分洞察用户速率，多址接入的影响被忽略。在本文中，用户速率分布得到解析，考虑到多址接入以及SIR中断的影响。结果表明，用户速率中断概率取决于带宽分区（子信道）的数量和它们被利用的多址方案的方式。对于大接入点密度的情况，最优分区数是下界的。此外，提供一个渐进的小速率中断概率所需的最小接入点密度的上限提供封闭的形式。
2014-08-25 cs.IT math.IT
Optimal Routing and Power Control for a Single Cell, Dense, Ad Hoc Wireless Network
我们考虑一个密集的，ad hoc无线网络，局限于一个小区域。无线网络作为单个小区来操作，即，一次只支持一个成功的传输。数据包通过多跳中继在源目的地对之间发送。我们假设节点自组织成一个多跳网络，使所有的跳跃长度为d米，其中d是一个设计参数。存在基于竞争的多址方案，并且假定每个节点总是具有要发送的数据，或者源自它，或者来自传输分组（饱和假设）。在这种情况下，我们试图最大限度地提高网络的传输容量的测量（以比特米每秒测量）在功率控制（在衰落环境中）和跳距d，受到平均功率约束。我们首先认为，对于一个密集的收集节点局限于一个小区域，单细胞操作是有效的单用户解码收发器。然后，密集的ad hoc无线网络（如上所述）作为一个单一的细胞，我们研究的跳长和功率控制，最大限度地提高了传输容量为一个给定的网络功率约束。
2009-07-21 cs.IT cs.NI math.IT
Scalable Coordinated Beamforming for Dense Wireless Cooperative Networks
为了满足未来无线网络中对高吞吐量和均匀覆盖的不断增长的需求，密集网络部署将无处不在，接入点之间的合作至关重要。考虑到在密集网络中设计协作波束形成器的计算复杂性，通常采用低复杂度和次优预编码策略。但目前尚不清楚会造成多大的性能损失。为了实现最优的协作波束形成，本文提出了一种基于交替方向乘法器（ADMM）方法的可扩展波束形成算法的设计框架。具体来说，我们首先提出应用矩阵填充技术将原始优化问题转化为等效的ADMM兼容问题，这比广泛使用的建模框架CVX更有效。然后，我们将建议使用ADMM算法，也就是ADMM算法。算子分裂方法，有效地解决了转换后的ADMM兼容问题。特别是，ADMM算法在每次迭代的子问题，可以解决封闭形式和并行。仿真结果表明，所提出的技术可以导致显着的计算效率相比，最先进的走廊点求解器。仿真结果表明，与次优迫零波束形成相比，最优协调波束形成可以显著提高系统性能。
2014-05-13 cs.IT math.IT
An Information Theoretic Location Verification System for Wireless Networks
随着基于位置的应用在新兴的无线网络中变得无处不在，位置验证系统（LVS）变得越来越重要。在本文中，我们首次提出了一个严格的信息理论框架的LVS。我们开发的理论框架说明了如何使用在欺骗位置的检测阈值可以优化的LVS的输入和输出数据之间的互信息。为了验证我们的分析框架的合法性，我们进行了详细的数值模拟。我们的模拟模拟的实际情况下，使用我们的框架部署的系统必须作出二进制是/否“恶意决定”的每个快照的基站获得的信号强度值。仿真和分析之间的比较显示出良好的协议。我们优化的LVS框架提供了一个防御位置欺骗攻击的新兴无线网络，如智能交通系统，位置信息的验证是至关重要的。
2012-04-20 cs.IT math.IT
Effective Capacity Analysis in Ultra-Dense Wireless Networks with Random Interference
超密集网络（UDN）提供了一个很有前途的范例，以应付指数增长的移动业务。然而，很少有工作到目前为止考虑不饱和的业务与服务质量（QoS）的要求。本文提出了一种新的跨层分析模型来捕获的非饱和流量的UDN中存在的QoS要求。UDN的有效容量（EC）的推导，考虑到小规模的信道衰落和可能的干扰。EC的关键属性被揭示。由于在相同频率下操作的小型基站之间的复杂交互，业务量影响UDN的有效容量。将最大化总有效容量问题转化为一个非合作博弈问题。最佳响应函数的推导，迭代搜索的纳什均衡点。系统仿真结果表明，我们提出的模型是准确的。仿真结果还表明，最大允许的到达率与QoS保证，与全干扰模型。
2018-03-29 cs.IT math.IT
MmWave Massive MIMO Based Wireless Backhaul for 5G Ultra-Dense Network
超密集网络（UDN）被认为是未来5G网络的一个有前途的候选，以满足爆炸性的数据需求。为了实现UDN，连接超密集小小区基站（BS）和宏小区BS的可靠、千兆赫带宽和成本有效的回程是先决条件。毫米波（mmWave）可以为无线回程提供潜在的Gbps流量。此外，毫米波可以很容易地与大规模MIMO集成，以提高链路可靠性。在这篇文章中，我们讨论了基于mmWave大规模MIMO的无线回程用于5G UDN的可行性，并讨论了其优点和挑战。特别是，我们提出了一种基于数字控制移相器网络（DPSN）的混合预编码/合并方案的毫米波大规模MIMO，从而利用毫米波大规模MIMO信道矩阵的低秩属性，以减少所需的成本和复杂性的收发器与一个可以忽略不计的性能损失。所提出的方案的一个关键特征是宏小区BS可以同时支持多个小小区BS，每个小小区BS具有多个流，这本质上不同于通常限于具有多个流的单用户MIMO或具有每个用户的单个流的多用户MIMO的传统混合预编码/组合方案。基于所提出的方案，我们进一步探讨了开发用于无线回程的毫米波大规模MIMO的基本问题，并讨论了实现用于5G UDN的基于毫米波大规模MIMO的无线回程的相关挑战、见解和前景。
2015-11-27 cs.IT math.IT
Breaking the Interference Barrier in Dense Wireless Networks with Interference Alignment
在密集无线网络中出现的一个基本问题是高同信道干扰。干扰对齐（IA）是近年来提出的一种有效的方法来对抗无线网络中的干扰。然而，IA的概念起源于干扰信道的容量研究，因此，其性能主要在理想假设下进行衡量，例如所有节点处的瞬时和完美信道状态信息（CSI）以及均匀信噪比（SNR）用户，即，每个用户具有相同的平均SNR。因此，在现实条件下的IA的性能还没有完全调查。在本文中，我们的目的是填补这一空白，在实际系统中的空间IA的性能评估。具体来说，我们推导出一个封闭形式的表达式IA平均和速率时，CSI是通过训练和用户具有异构的SNR。从我们的分析中得出的一个主要见解是，IA确实可以在广泛的密集网络场景中提供显着的频谱效率增益。为了证明这一点，我们考虑线性，网格和随机网络拓扑结构的例子。
2017-12-10 cs.IT cs.NI math.IT
Learning to Communicate in UAV-aided Wireless Networks: Map-based Approaches
我们考虑的情况下，无人机安装的飞行基站提供数据通信服务的无线电节点分布在地面上的数量。我们专注于资源受限的无人机轨迹设计问题，（i）最佳通道参数学习和（ii）最佳数据吞吐量分别作为关键目标。虽然吞吐量优化轨迹的问题已经在现有工作中解决，但尚未解决有效发现传播参数的优化轨迹的公式化。在通信阶段，这项工作的优势来自于3D城市地图的开发。不幸的是，基于原始地图数据的通信轨迹设计导致了一个棘手的优化问题。为了解决这个问题，我们引入了一种地图压缩方法，使我们能够用标准的优化工具来解决这个问题。然后将轨迹优化与节点调度算法相结合。在智能物联网数据采集的背景下，说明了学习优化轨迹和地图压缩方法的优势。
2018-11-02 cs.IT math.IT
Optimized Training for Net Energy Maximization in Multi-Antenna Wireless Energy Transfer over Frequency-Selective Channel
研究了频率选择性信道下多输入单输出（MISO）无线能量传输（WET）系统的训练设计问题，通过在能量发送端有效地学习信道状态信息（CSI），同时获得频率分集和能量波束形成增益，以最大化传输能量.利用信道互易性，提出了一种新的两阶段信道训练方案，分别实现分集增益和波束形成增益。在第一阶段中，在可用频率子带的所选子集上从能量接收器（ER）发送导频信号，通过该导频信号，ET确定具有最大天线和功率增益的一定数量的“最强”子带，并将它们的索引发送到ER。在第二阶段中，所选择的子带由ER进一步训练，使得ET获得对应MISO信道的精细估计以实现WET的能量波束成形。一个训练设计问题的制定和优化解决，它考虑到信道训练开销，通过最大化的净收获的能量在ER，定义为平均收获的能量偏移的两阶段训练中消耗的。此外，渐近分析获得了大量的天线或大量的子带的系统，以获得有用的见解的最佳训练设计。最后，数值结果证实了我们的分析，并显示了所提出的计划，最佳平衡的多样性和波束成形增益实现MISO WET系统与有限的能量训练的有效性。
2015-04-14 cs.IT math.IT
Cloud Radio Access Network: Virtualizing Wireless Access for Dense Heterogeneous Systems
云无线电接入网络（C-RAN）指的是借助于云计算的基站功能的虚拟化。这导致了一种新颖的蜂窝架构，其中被称为无线电单元（RU）或远程无线电头端（RRH）的低成本无线接入点由可重新配置的集中式“云”或中央单元（CU）集中管理。C-RAN允许运营商减少部署和维护密集异构网络所需的资本和运营费用。这一关键优势，加上频谱效率、统计复用和负载均衡增益，使C-RAN成为5G系统开发的关键技术之一。本文简要介绍了C-RAN的研究现状，重点介绍了前传压缩、基带处理、媒体接入控制、资源分配、系统级考虑和标准化工作。
2015-12-24 cs.IT cs.NI math.IT
Cooperative Beamforming for Wireless Fronthaul and Access Links in Ultra-Dense C-RANs with SWIPT: A First-Order Approach
本文研究了云无线接入网（C-RAN）中的多组多播传输，其中密集的远程射频头（RRH）分别为信息用户（IU）和能量用户（EU）提供信息和能量服务。为了最大化信息服务的加权和速率（WSR），同时满足能量收集水平在EU，联合波束成形设计的优化制定的前传和接入链路，然而，这是既不光滑也不凸，确实是NP-难。针对这一问题，利用光滑和逐次凸逼近将原问题转化为一系列凸问题，并分别给出了求解初始可行点和近最优解的两个一阶算法.此外，加速算法的设计，以提高收敛速度，利用Nesterov和重球动量。数值结果表明，所提出的一阶算法与传统的二阶算法相比，在获得几乎相同的WSR的同时，具有更低的计算复杂性，并且在WSR方面优于现有的竞争方案.
2021-06-09 cs.IT math.IT
On Coordinating Ultra-Dense Wireless Access Networks: Optimization Modeling, Algorithms and Insights
网络密集化以及普遍的资源重用预计将在实现5G无线电接入方面发挥关键作用，作为实现大部分预期网络容量改进的推动因素。一方面，预期的额外频谱分配和即将到来的新颖空中接口处理技术都不足以维持预期的指数增长的移动数据业务。另一方面，增强的超密集基础设施部署预计将提供显着的容量增益，无论5G开发遵循的是演进还是革命性方法。在这项工作中，我们深入研究了全球网络协调作为未来5G大型密集小型蜂窝部署的主要推动因素。我们提出了一个强大的无线电资源协调框架，通过该框架，干扰管理是网络明智的，并联合在多个维度。特别是，我们探索配对服务和服务的接入节点，分区可用的网络资源，以及每对动态分配功率，对优化系统性能和保证个人的最低性能水平的策略。我们开发了新的优化配方，提供网络扩展性能上限，以及针对大型网络量身定制的较低复杂度的算法解决方案。我们将所提出的解决方案应用于密集网络部署，以获得有关网络性能和优化的有用见解，例如速率缩放，基础设施密度，最佳带宽划分和空间重用因子优化。
2013-12-05 cs.IT math.IT
Adversarial Robustness of Distilled and Pruned Deep Learning-based Wireless Classifiers
Indian Institute of Technology Guwahati（印度古瓦哈蒂印度理工学院）
针对无线信号自动调制分类在边缘应用中易受对抗攻击的问题，提出结合知识蒸馏与网络剪枝的优化模型并辅以高效对抗训练，在提升干净样本准确率的同时显著增强了对抗鲁棒性。
2024-04-11 cs.CR cs.IT cs.LG
AMCTD: Adaptive Mobility of Courier nodes in Threshold-optimized DBR Protocol for Underwater Wireless Sensor Networks
在密集的水下传感器网络中，主要面临的问题是高误码率、传感器节点拓扑结构的不断变化以及数据传输的能量消耗。然而，水下无线传感器网络在海底管理、油藏管理、深海态势探测、水灾害防治等方面有着显著的应用前景。为了实现这些应用，忽视声学通信的局限性，如高延迟和低带宽是不可行的。在本文中，我们提出了自适应移动性的Cumber-optimized基于深度的路由（AMCTD），探索熟练的深度阈值的修正和实现最佳的权重函数，以实现更长的网络寿命。我们隔离我们的计划在3个主要阶段的权重更新，深度阈值变化和自适应移动的信使节点。在数据转发过程中，我们提供了一个改变阈值的框架，以应对网络的稀疏条件。我们最终进行了详细的模拟，以审查我们提出的方案的性能，并与其他两个显着的路由协议的网络寿命和其他重要参数的比较。仿真结果表明，该方案的性能优于其他技术，在UWSN领域接近最优。
2013-07-26 cs.IT cs.NI math.IT
Ultra Dense Networks: The New Wireless Frontier for Enabling 5G Access
未来的无线网络预计将适应极端的流量负载，需要重新考虑系统设计。初步估计表明，与基于频谱效率改进的前几代蜂窝的演进路径不同，未来系统性能的最大收益将通过网络基础设施致密化来获得。通过增加运营商部署的基础设施元件的密度，以及结合用户部署的接入节点和充当“基础设施生产者”的移动用户设备，预期具有一个或多个接入节点专门专用于每个用户将变得可行，从而引入超密集网络（UDN）范例。虽然很明显，UDN能够利用由邻近传输和系统资源的增加的空间重用提供的显著益处，但同时，大节点密度和不规则部署引入了新的挑战，这主要是由于与先前蜂窝部署大不相同的干扰环境特性。本文试图就与UDN部署相关的基本问题提供见解，例如确定支持给定流量负载要求所需的基础设施密度以及网络协调的好处，展示UDN在5G无线网络中的潜力。
2015-10-20 cs.IT cs.NI math.IT
Spatial Coordination Strategies in Future Ultra-Dense Wireless Networks
超网络致密化被认为是蜂窝网络演进的主要趋势，因为其能够使网络更接近用户侧并最大程度地重用资源。在本文中，我们探讨了空间资源协调作为下一代（5G）超密集网络的关键授权技术。我们提出了一个优化框架，灵活地将系统用户与密集部署的接入节点网络相关联，选择利用致密化和控制开销信令。结合空间预编码处理策略，设计了体现局部与全局信道状态信息知识利用、集中与分布式实现、非协作与联合多节点数据处理等特点的网络资源管理策略。我们将这些策略应用于未来的UDN设置，并探讨关键网络参数的影响，即用户和接入节点的致密化水平以及功率预算约束，用户的性能。我们证明了空间资源协调是利用超密集网络部署收益的关键因素。
2014-05-11 cs.IT cs.NI math.IT
Optimal User Association for Massive MIMO Empowered Ultra-Dense Wireless Networks
超网络密度和大规模MIMO被认为是5G的主要推动因素，因为它们通过利用邻近性、频谱和空间重用优势，有望获得巨大的容量增益。两种方法都依赖于增加每个用户的接入元件的数量，或者通过在区域上部署更多的接入节点，或者通过增加每个接入节点的天线元件的数量。在网络级，大规模MIMO授权接入节点的密集和随机部署的网络的最佳用户关联必须考虑信道和负载条件。在本文中，我们制定了这个复杂的问题，报告其计算上的棘手性，并重新制定它的一个合理的形式，适合获得一个合理的复杂性的全局最优解。我们将所提出的优化模型应用于典型的超密集室外小小区设置，并证明：（i）与基线策略相比，最佳用户关联对所实现的速率水平的显著影响，以及（ii）替代网络接入元件部署策略的最优性。
2015-04-09 cs.IT cs.NI math.IT
Joint Millimeter-Wave Fronthaul and OFDMA Resource Allocation in Ultra-Dense CRAN
超密集（UD）无线网络和云无线电接入网络（CRAN）是新兴的第五代（5G）无线通信系统的两种有前途的网络架构。通过联合使用它们，本文提出了一种新的吸引人的网络解决方案，称为UD-CRAN。在UD-CRAN中，毫米波（mmWave）无线前传优选用于中央处理器与分布式远程无线电头端（RRH）之间的信息交换，这是由于与固定光链路相比，毫米波（mmWave）无线前传在部署中具有更低的成本和更高的灵活性。这激发了我们在本文中对毫米波前传使能的、基于正交频分多址（OFDMA）的UD-CRAN中的下行链路传输的研究。特别地，前传经由时分多址（TDMA）在RRH之间共享，而RRH使用OFDMA在正交频率子信道上联合地向用户发送。研究了基于时分多址的毫米波前传和基于正交频分多址的无线传输中的联合资源分配问题，以最大化所有用户的加权和速率。虽然问题是非凸的，我们提出了一个拉格朗日对偶的解决方案，可以有效地计算具有良好的精度。为了进一步降低复杂性，我们还提出了一个基于贪婪搜索的启发式算法，在实际设置下达到了接近最优的性能。最后，我们通过仿真表明，与其他基准方案相比，所提出的联合资源分配方法具有显着的吞吐量增益。
2017-02-08 cs.IT math.IT
Spectral Efficiency Scaling Laws in Dense Random Wireless Networks with Multiple Receive Antennas
本文考虑了大型随机无线网络，其中发送和接收节点对在一定范围内通信，同时共享一个共同的频谱。通过建模的节点的空间位置的基础上随机几何，解析表达式的遍历频谱效率的一个典型的节点对推导出作为一个函数的信道状态信息在接收机（CSIR）在相关的系统参数：通信链路的密度，接收天线的数量，路径损耗指数，和操作的信噪比。一个关键发现是，当接收器仅针对直接链路利用CSIR时，当接收天线的数量作为密度的某个超线性函数增加时，频谱效率的总和随着密度增加而线性地提高。当每个接收机利用CSIR的一组主要干扰链路除了直接链路，频谱效率的总和线性增加的密度和路径损耗指数，如果天线的数量是密度的线性函数。该观察结果表明，对于主要干扰链路具有CSIR在缩放定律中提供了乘法增益。它还示出，这种线性缩放保持直接CSIR时，将接收天线相关性的影响，只要空间相关矩阵的秩与密度超线性缩放。模拟结果支持从随机几何学导出的缩放定律。
2014-10-28 cs.IT math.IT
Channel Assignment in Dense MC-MR Wireless Networks: Scaling Laws and Algorithms
我们研究最佳的信道分配算法，最大限度地提高每个节点的吞吐量在密集的多信道多无线电（MC-MR）无线网络。具体来说，我们考虑一个MC-MR网络，其中所有节点都在彼此的传输范围内。这种情况在许多现实生活中都会遇到，例如学生在演讲厅，代表参加会议，或士兵在战场上。在这种情况下，我们表明，智能分配的可用信道的结果显着更高的每节点吞吐量。我们首先提出了一类信道分配算法，参数化T（每个节点的收发器的数量），可以实现$Θ(1/N^{1/T})$每个节点的吞吐量使用$Θ(TN^{1-1/T})$信道。鉴于$T$的实际约束，我们提出了另一种算法，可以实现$Θ(1/(\log_2 N)^2)$每个节点的吞吐量，每个节点只使用两个收发器。最后，我们确定了一个基本的关系，可实现的每个节点的吞吐量，使用的通道总数，和网络的大小下的任何策略。使用分析和模拟，我们表明，我们的算法实现接近最佳性能在不同的操作点上这条曲线。我们的工作有几个有趣的影响密集MC-MR无线网络的最佳网络设计。
2012-09-04 cs.IT cs.NI cs.PF
Joint AP Association and PCS Threshold Selection in Dense Full-duplex Wireless Networks
联合接入点（AP）关联和物理载波侦听（PCS）阈值选择具有在高竞争、干扰和自干扰（SI）受限的传输下改善高密度无线LAN（WLAN）中的性能的潜力。使用随机几何工具，用户和AP位置是空间点过程的独立实现。考虑到信道接入协议的固有影响，吞吐量的空间密度（SDT），这取决于信道接入概率和覆盖率，推导出的性能目标。利用网络的空间统计，吞吐量效用最大化问题，制定寻求AP关联和PCS阈值选择策略，共同最大化SDT。分析推导了AP关联和PCS门限选择策略，并给出了数值求解算法。在涉及全双工（FD）节点的模拟场景下，优化AP关联可以在大规模无线网络中从低到高的节点密度下获得性能增益。考虑PCS阈值选择优化联合AP关联，以提高性能，有效地分离并发传输的空间。结果表明，AP关联在FD无线局域网组用户到最小的竞争域和PCS阈值优化降低了干扰域的用户组的额外的性能增益。
2021-04-28 cs.IT cs.NI math.IT
Ergodic Transmission Capacity of Wireless Ad Hoc Networks with Interference Management
大多数关于无线网络吞吐量的工作忽略了无线信道固有的时间相关性，因为它降低了可处理性。为了更好地建模和量化无线网络吞吐量的时间变化，本文介绍了一种称为遍历传输容量（ETC），它包括空间和时间遍历性的度量。网络中的所有发射机形成一个齐次泊松点过程，所有信道由有限状态马尔可夫链建模。刻画了中断概率和ETC的界，并讨论了它们在稀疏网络和稠密网络中的标度行为。从这些结果中，我们表明，ETC的特点是信道状态相关向量和不变的马尔可夫链的概率向量的内积。这表明，信道感知的机会传输并不总是增加ETC。最后，我们看看中断概率与干扰管理从随机几何的角度来看。由于干扰管理中断概率和ETC的改进界限的特点，他们提供了一些有用的见解，如何有效地管理稀疏和密集网络中的干扰。
2011-03-31 cs.IT math.IT
Performance of dense wireless networks in 5G and beyond using stochastic geometry
预计蜂窝网络中的设备密度在接下来的将来将显著增加。因此，接入点（AP）将配备大规模多输入多输出（mMIMO）天线，使用准直毫米波（mmW）和亚THz通信，并增加带宽以适应不断增长的数据率需求。在这种情况下，干扰起着至关重要的作用，如果没有适当地表征和缓解，可能会限制网络的性能。在这种情况下，本文推导出的统计特性的聚合干扰功率的蜂窝网络装备mMIMO圆柱形阵列。所提出的统计模型考虑了链路阻塞和其他网络参数，如天线配置和设备密度。研究结果表明，聚合干扰功率的特征函数（CF）可以被视为两个α稳定分布的加权混合。此外，通过分析服务概率，它被发现，有一个最佳的阵列配置依赖于AP的高度和设备密度。所提出的统计模型可以作为密集网络设计的一部分，为优化网络部署提供有价值的见解
2022-02-21 cs.IT eess.SP math.IT
Optimized Base-Station Cache Allocation for Cloud Radio Access Network with Multicast Backhaul
云无线电接入网络（C-RAN）的性能受到连接集中式处理器（CP）与基站（BS）的回程链路的有限容量的限制，特别是当回程在无线介质中实现时。本文提出了使用无线多播与BS缓存，其中BS预存储流行文件的内容，以增加C-RAN的回程。针对由单个基站集群和无线回程组成的下行链路C-RAN，研究了基站之间的最优缓存分配策略和CP处的最优组播波束赋形传输策略，使得用户请求的消息以最有效的方式从CP传送到基站。我们首先陈述基于联合高速缓存-信道编码方案的多播回程速率表达式，这意味着较大的高速缓存大小应当被分配给具有较弱信道的BS。然后，我们制定了一个两个时标的联合缓存大小分配和波束成形设计问题，其中缓存是离线优化的长期信道统计信息的基础上，而波束成形器的设计在文件传输阶段的基础上的瞬时信道状态信息。通过利用样本近似方法和交替方向乘法器（ADMM）的方法，我们开发了高效的算法优化缓存大小之间的BS分配，并量化多少缓存应该分配给较弱的BS。我们进一步考虑的情况下，多个文件具有不同的流行度，并表明，它通常不是最佳的完全缓存最流行的文件第一。数值结果表明，优化后的缓存大小分配方案的性能显着改善均匀分配和其他启发式计划。
2018-04-28 cs.IT math.IT
Power Control and Interference Management in Dense Wireless Networks
我们解决的问题，干扰管理和功率控制方面的最大化的一般效用函数。对于所考虑的效用函数，我们提出了一种基于不动点迭代的功率控制算法，并证明了该算法在最优功率向量邻域内的局部收敛性。我们的算法有几个好处比以前研究的作品在文献中：第一，该算法可以应用于问题以外的网络效用最大化（NUM），例如，中继网络中的功率控制;其次，对于具有$N$无线发射机的网络，所提出的算法的计算复杂性是每次迭代的$\mathcal{O}(N^2)$计算（显著小于牛顿迭代或梯度下降方法的$\mathcal{O}(N^3) $计算）。此外，该算法收敛速度非常快（通常少于15次迭代），特别是，如果初始化接近最优解，收敛速度要快得多。这表明在缓慢衰落信道中跟踪变化的潜力。最后，当以分布式方式实现时，该算法在每个节点处仅以$\mathcal{O}(N)$的信令/计算复杂性获得最优功率向量。
2012-11-12 cs.IT math.IT math.OC
Multicasting in Large Wireless Networks: Bounds on the Minimum Energy per Bit
我们考虑缩放定律的最大能量效率的通信消息的所有节点在无线网络中，网络中的节点的数量变得很大。研究了两种情况下的大型无线网络-密集随机网络和恒定密度（扩展）随机网络。此外，我们还研究了有限大小的规则网络，以了解节点放置的规则性如何影响能量消耗。首先，我们建立了一个信息理论上的最小能量每比特的任意无线网络中的多播时，信道状态信息是不可用的发射机。通过构造一个简单的洪泛方案，不需要在接收器的信道状态或节点的位置和身份的信息，得到上界。对于稠密随机网络和规则网络，上界和下界之间的差距只是一个常数因子，而对于扩展随机网络，上界和下界之间的差距相差一个多对数因子。此外，我们表明，随机网络的建议的上限和下限举行几乎肯定在节点的位置，节点的数量接近无穷大。
2009-05-23 cs.IT math.IT
Large-Scale Convex Optimization for Dense Wireless Cooperative Networks
凸优化是无线网络中资源分配和信号处理的有力工具。随着网络密度预计将大幅增加以适应呈指数级增长的移动数据流量，性能优化问题正在进入一个以高维度和/或大量约束为特征的新时代，这带来了重大的设计和计算挑战。在本文中，我们提出了一种新的两阶段的方法来解决大规模的凸优化问题的密集无线合作网络，它可以有效地检测不可行性和享受建模的灵活性。该方法在第一阶段通过矩阵填充将原大规模凸规划问题转化为标准锥规划形式，只需将信道状态信息（CSI）和服务质量（QoS）要求等问题参数复制到标准锥规划形式的预存结构中.通过求解标准型的原始对偶对的齐次自对偶嵌入，获得了不可行性证明和并行计算的能力。在求解阶段，采用算子分裂法，即交替方向乘子法（ADMM）求解大规模齐次自对偶嵌入。与二阶方法相比，ADMM可以在合理的时间内以适度的精度并行解决大规模问题。仿真结果将证明的加速比，可扩展性和可靠性的建议框架相比，国家的最先进的建模框架和求解器。
2015-06-02 cs.IT math.IT math.OC
3D Beamforming in Reconfigurable Intelligent Surfaces-assisted Wireless Communication Networks
可重构智能表面（RIS）或智能反射表面（IRS）是可以部署在无线环境中的各个地方以使这些环境可控和可重构的元表面。在本文中，我们调查的问题，使用3D波束赋形的RIS授权的无线网络，并提出了一个新的方案，提供更多的自由度在设计和部署基于RIS的网络。在所提出的方案中，一个基站（BS）配备了一个全维阵列的天线优化其在三维空间中的辐射模式，以最大限度地提高接收信号的信噪比在一个目标用户。我们还研究了RIS接收信号的入射角对其反射特性的影响，并找到了这个角度与BS天线阵列的倾斜角和仰角之间的关系。用户从RIS的反射路径以及从BS的直接路径接收信号，这两者都取决于BS天线阵列的倾斜角和仰角。这些角度以及RIS元件的相移被联合地数值优化。我们的仿真结果表明，使用具有优化相移和辐射角的RIS辅助3D波束成形可以显着提高无线网络的性能。
2020-01-18 cs.IT eess.SP math.IT
On the Energy Efficiency of LT Codes in Proactive Wireless Sensor Networks
针对具有路径损耗的Rayleigh衰落信道，深入分析了采用频移键控（FSK）调制的Luby变换（LT）码在无线传感器网络（WSN）中的能量效率。我们描述了一个积极主动的系统模型，根据一个灵活的占空比机制，在实际的传感器装置。目前的分析是基于现实的参数，包括在IEEE 802.15.4标准中使用的信道带宽，活动模式持续时间和计算能量的影响。通过对LT码速率和编码增益的概率质量函数的仿真研究，综合分析表明，在未编码的FSK和各种经典的信道编码方案中，当距离d大于预定阈值水平d_T时，优化的LT编码FSK是最节能的方案，其中对编码和调制参数进行优化。此外，虽然优化的未编码FSK优于d < d_T的编码方案，但是与其他编码方案相比，对于d < d_T，LT编码和未编码FSK之间的能量间隙是可忽略的。这些结果来自LT码的灵活性，以调整其速率，以适应瞬时信道条件，并建议LT码是有益的，在实际的低功耗无线传感器网络与动态位置传感器节点。
2010-11-13 cs.IT math.IT
Green Modulations in Energy-Constrained Wireless Sensor Networks
由于传感器设备的独特特性，寻找低复杂度的节能调制（称为绿色调制）对无线传感器网络（WSNs）的物理层设计提出了重大挑战。为了实现这一目标，我们提出了一个深入的分析各种调制方案的能源效率，在IEEE 802.15.4标准中使用现实的模型，以找到最佳的基于距离的方案在无线传感器网络在瑞利和莱斯衰落信道的路径损耗。我们描述了一个积极主动的系统模型，根据一个灵活的占空比机制，在实际的传感器装置。本分析包括信道带宽和活动模式持续时间对流行的调制设计的能量消耗的影响。路径损耗指数和DC-DC转换器效率也被考虑。在考虑能量效率和复杂度，它表明，在各种正弦载波调制，优化的非相干M进制频移键控（NC-MFSK）是最节能的方案在稀疏的无线传感器网络的路径损耗指数的每个值，其中的优化是在调制参数。此外，我们表明，开关键控（OOK）显示出显着的节能相比，优化的NC-MFSK在密集的无线传感器网络中的路径损耗指数的值小。
2010-08-23 cs.IT math.IT
A Novel Cooperative Strategy for Wireless Multihop Backhaul Networks
5G无线网络架构将为室外和室内流量带来称为{ \em small cells}的密集基站部署。其密集部署的可行性取决于高数据速率传输网络的存在，该高数据速率传输网络可以提供从数据业务发起和终止的聚合节点到每个这样的小小区的高数据回程。由于高频带中的无线电信号的有限范围，可能需要在每个接入节点和聚合节点之间建立多跳无线连接。在本文中，我们提出了一种新的传输方案，用于5G网络的无线多跳回程。该方案由1）{ \em组连续中继}和2）优化的量化映射和转发（QMF）编码方案组成，所述\em建立中继调度以有效地利用半双工中继，所述优化的量化映射和转发（QMF）编码方案改善QMF的性能并降低解码复杂度和延迟。我们推导出该方案的可实现速率区域，并在渐近情况下获得了几种感兴趣的网络模型的封闭形式的表达式。结果表明，该方案提供了一个显着的增益超过多跳路由（基于解码和转发），这是目前提出的无线多跳回程网络的解决方案。此外，性能差距随着网络变得更密集而增加。对于所提出的方案，我们然后开发能源效率的路由，确定{ \em组}的参与中继每一跳。为了反映路由算法中使用的度量，我们将其称为{ \em干扰治理}路由。通过将干扰转化为有用的信号，与其他路由方案相比，每个中继需要较低的传输功率来实现期望的性能。最后，我们提出了一个低复杂度的连续解码器，这使得它可以在实际中使用所提出的方案。
2015-08-01 cs.IT math.IT
Reliable Uplink Communication through Double Association in Wireless Heterogeneous Networks
我们调查的网络关联，提高在密集的无线异构网络的上行链路传输的可靠性的方法。随机几何分析表明，其中上行链路传输被发送到宏基站（BS）和小BS的双关联显著提高了成功传输的概率。
2016-04-03 cs.IT cs.NI math.IT
Designing Wireless Powered Networks assisted by Intelligent Reflecting Surfaces with Mechanical Tilt
在本文中，我们提出了一个公平意识的速率最大化方案的无线供电通信网络（WPCN）的智能反射表面（IRS）的协助下。该方案结合了基于时分多址（TDMA）和（机械）角位移的IRS的用户调度。每个能量收集用户（EHU）具有用于能量收集和信息传输的具有优化持续时间的专用时隙，而IRS的相位矩阵被调整以将其波束聚焦到特定EHU。该方案利用IRS信道路径损耗对IRS和节点视线之间的角度的基本依赖性，这在文献中经常被忽视。此外，网络设计可以针对大量IRS单位单元进行优化，这不是计算密集型最先进方案的情况。事实上，只有当IRS单元小区的数量至少为几千时，EHU才能在距基站（BS）几十米的实际距离处实现显著的速率。
2021-08-25 cs.IT eess.SP math.IT
The Transport Capacity of a Wireless Network is a Subadditive Euclidean Functional
具有n个节点的密集ad hoc网络的传输容量类似于\sqrt（n）。我们表明，运输能力除以\sqrt（n）接近概率为1的非随机极限时，节点是i.i.d.分布在单位正方形上。我们证明了该协议模型下的传输容量是一个次可加的欧氏泛函，并使用Steele精神的次可加函数的机器来证明极限的存在性。
2008-07-17 cs.IT math.IT
Cost Efficient High Capacity Indoor Wireless Access: Denser Wi-Fi or Coordinated Pico-cellular?
快速增长的流量需求迫使室内运营商部署越来越多的Wi-Fi接入点（AP）。随着AP密度的增加，AP间干扰增加，并且可能限制容量。或者，使用集中式干扰协调的蜂窝技术可以以更昂贵的设备和安装成本为代价，用更少数量的AP提供相同的容量。就系统总成本而言，更复杂的协调在什么样的需求水平上会得到回报，这一点仍然不明显。为了进行这种比较，我们评估所需的AP密度的三个候选系统为一个给定的平均需求：一个Wi-Fi网络，一个传统的微微蜂窝网络的频率规划，和一个先进的系统，采用多小区联合处理。数值结果表明，在相对较低的需求水平下，密集的Wi-Fi是最便宜的解决方案。然而，无论传播条件如何，AP密度都在关键需求水平上快速增长。在此Wi-Fi网络限制之外，传统的微微蜂窝网络工作并且比在有障碍的环境中的联合处理便宜，例如，带墙的办公室。在体育场馆等视线条件下，联合处理成为最可行的解决方案。缺点是需要在发射机处的极其精确的信道状态信息。
2012-11-19 cs.IT cs.NI math.IT
Joint Estimation and Contention-Resolution Protocol for Wireless Random Access
我们提出了一个基于竞争的随机接入协议，设计用于无线网络中的用户数量是不是先验已知的。该协议在轮划分成相等的持续时间的时隙，在同一时间执行的用户数量和分辨率的传输估计。用户以预定义的概率在时隙的基础上独立地接入无线链路，导致用户传输在时隙上的分布，基于该分布执行估计和竞争解决。具体地，使用连续干扰消除来执行争用解决，该连续干扰消除与优化接入概率的使用相结合，使得吞吐量能够显著高于传统的时隙ALOHA类协议。所提出的协议的关键特征是，轮持续时间不是先验设置，当估计/竞争分辨率性能达到令人满意的水平时，它们被终止。
2012-10-02 cs.IT math.IT
Optimized IR-HARQ Schemes Based on Punctured LDPC Codes over the BEC
研究了基于删余有限长LDPC码的增量冗余混合ARQ（IR-HARQ）方案。传输被假定为发生在时变的二进制擦除信道，如移动无线信道在应用层。我们分析和优化这些IR-HARQ协议的吞吐量和延迟性能下迭代，消息传递解码。我们推导出的性能上的界限，这些计划是可以实现的，并表明，一个简单的扩展，迭代解码，打孔LDPC码为基础的IR-HARQ协议可以无速率，并接近一般的理论最优的信道擦除率的范围很广。
2012-05-28 cs.IT math.IT
Revealing Much While Saying Less: Predictive Wireless for Status Update
用于状态更新的无线通信变得越来越重要，特别是对于机器类型的控制应用。现有的工作主要集中在信息时代（AoI）优化。在本文中，状态感知预测无线接口的设计，网络和实现的目的是最大限度地减少状态恢复错误的无线网络系统，利用在线状态模型预测。预测状态更新的两个关键问题：实用性和有用性。在软件定义无线电（SDR）测试平台上进行了链路级实验，结果表明，该设计在保持较低状态恢复错误的同时，可以显著减少无线传输次数。提出了一种基于状态感知的多智能体强化学习网络解决方案（SMART），用于动态地、自主地控制自组网中设备的传输决策。在道路交通模拟器上，对多密集队列行驶场景进行了系统级仿真。结果表明，所提出的计划可以大大提高排队控制性能的最小安全距离连续车辆之间，在AoI优化的状态不知道和通信延迟优化的计划相比-这表明了我们提出的状态更新计划在现实世界中的应用程序的实用性。
2020-02-04 cs.IT cs.NI eess.SP
MIMO Cellular Networks with Simultaneous Wireless Information and Power Transfer
在本文中，我们介绍了一种用于密集部署的多天线蜂窝网络的系统级分析和优化的数学方法，其中低能耗设备能够同时解码信息数据和收获功率。假设基站根据泊松点过程进行部署，并利用随机几何工具来量化信息速率和收获功率方面的权衡。它表明，多天线传输是能够提高信息速率和收获的功率在同一时间。
2016-08-29 cs.IT math.IT
On the Energy Benefit of Network Coding for Wireless Multiple Unicast
我们认为，可以通过采用网络编码，而不是普通的路由在无线多个单播问题的能源节约。我们建立了网络编码的好处，定义为路由和网络编码解决方案所需的最小能量的比率的最大值，其中最大值是在所有配置的下限。它表明，如果编码和路由解决方案使用相同的传输范围，在$d$维网络的好处是至少$2d/\lfloor\sqrt{d}\rfloor$。此外，它示出，如果传输范围可以单独优化路由和编码，在2维网络的好处是至少3。我们的研究结果意味着代码遵循\emph{decode-and-recombine}策略并不总是最佳的能源效率。
2011-08-18 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for Full-Duplex UAV Aided Small Cell Wireless Systems
研究了全双工无人机辅助的小小区无线系统，其中无人机作为基站同时向下行用户发送数据和从上行用户接收数据。为了最大化包括上行链路和下行链路容量的总系统容量，交替地优化UAV轨迹、下行链路/上行链路用户调度和上行链路用户发射功率。由此产生的优化问题是混合整数和非凸的，这是具有挑战性的解决。为了解决这个问题，利用块坐标下降法和逐次凸逼近技术。仿真结果表明，与其他设计相比，我们的设计可以实现显着的容量增益。
2019-12-10 cs.IT eess.SP math.IT
Covert Wireless Communications with Active Eavesdropper on AWGN Channels
隐蔽无线通信可以防止对手知道用户传输的存在，从而提供更强的安全保护。在AWGN信道中，得到了一个平方根定律，结果表明在存在被动窃听者（Willie）的情况下，Alice可以在n次信道使用中可靠地、隐蔽地向Bob发送$\mathcal{O}(\sqrt{n})$比特。然而，现有的工作的前提是，威利是静态的，只采样的渠道在一个固定的地方。如果Willie能够根据自己的采样值动态调整与Alice之间的测试距离，则可以通过趋势测试显著降低自己的错误检测概率。我们发现，如果爱丽丝没有事先了解威利，她不能隐藏她的传输行为在一个活跃的威利的存在，平方根定律不成立，在这种情况下。然后，我们提出了一个新的对策，以处理活跃的威利。通过随机传输调度，如果Alice可以将她的传输概率设置为低于阈值，则Willie不能检测Alice的传输尝试。此外，我们系统地评估了密集无线网络中隐蔽通信的安全特性，并提出了一种基于密度的路由方案，以处理在无线网络中的多跳隐蔽通信。随着网络密度的增加，威利的不确定性也随之增加，最终导致了一个给威利的“影子”网络。
2018-05-16 cs.CR cs.IT math.IT
Probabilistic Caching in Wireless D2D Networks: Cache Hit Optimal vs. Throughput Optimal
从传统的缓存命中优化在启用缓存的无线网络，我们认为一种替代的优化方法的概率缓存放置在随机无线D2D缓存网络考虑到D2D传输的可靠性。使用随机几何的工具，我们提供了一个封闭形式的近似缓存辅助吞吐量，它衡量的密度成功地服务于本地设备缓存的请求，我们得到了最佳的缓存概率与数值优化。与缓存命中最优的情况相比，通过缓存辅助吞吐量优化获得的最优缓存概率在成功服务的用户请求的密度方面显示出显着的增益，特别是在密集的用户环境中。
2016-11-09 cs.IT cs.NI math.IT
Coverage and capacity scaling laws in downlink ultra-dense cellular networks
在新型无线设备和带宽密集型应用激增的推动下，数据流量和相应的网络负载急剧增加。网络致密化已被认为是提供更高网络容量和增强覆盖的有前途和有效的方式。超密集网络（UDN）的性能分析的大多数先前的工作集中在随机空间部署与理想化的奇异路径损耗模型和瑞利衰落。在本文中，我们考虑一个更精确和一般的模型，它结合了多斜率路径损耗和一般衰落分布。我们推导了泊松域网络中考虑最强基站关联的覆盖概率和容量的尾部行为和缩放定律。我们的分析结果确定的制度中，信号与干扰加噪声比（SINR）的渐近增长，饱和，或随着网络密度的增加而减少。当UDN导致更差甚至为零的SINR覆盖范围和容量，我们建立一般的结果，我们提供清晰的见解无线网络致密化的基本限制。
2016-02-29 cs.IT cs.NI math.IT
