Centralized QoS-Aware Resource Allocation for D2D Communications with Multiple D2D Pairs in One Resource Block
当干扰被适当地解决时，设备到设备（D2D）通信可以导致蜂窝网络的频谱效率（SE）改善。为了进一步提高整体网络总速率，可以假设多个D2D对重用蜂窝用户设备（CUE）的相同资源块（RB）。在本文中，我们研究了一个集中式的联合功率和频谱资源分配问题，以最大限度地提高网络的总速率，同时保证服务质量（QoS）的要求CUE和承认D2D对。所提出的方法使用基于距离的方法在每个步骤中选择CUE，并使用基于距离和功率的方法来增加已接纳的D2 D对的数量。提出了当接纳的D2D对的数量增加时的功率最小化方法和在每个RB的资源分配结束时的功率最大化方法。数值结果表明，所提出的算法显着提高SE相比，最多一个D2D对可以重用的RB的CUE的情况。仿真结果表明，该算法的性能略低于最优方案，但大大降低了匹配复杂度和信令开销。
2021-12-13 cs.IT math.IT
QoS-Driven Resource Optimization for Intelligent Fog Radio Access Network: A Dynamic Power Allocation Perspective
雾无线接入网络（Fog-RAN）被认为是一种有前途的无线接入架构，以帮助缩短通信延迟并减轻回程链路上的大数据传输负担。然而，受限于传统的灵活的通信设计，Fog-RAN不能用于一些复杂的通信场景。在这项研究中，我们专注于研究一种更智能的Fog-RAN，以帮助在高速铁路环境中进行通信。由于训练的连续运动，通信需要智能化设计以适应信道的变化。具体而言，我们动态优化功率分配在远程无线电头端（RRH），以最大限度地减少总的网络功率成本考虑多个服务质量（QoS）的要求和信道变化。考虑了缓存对功率分配的影响。分析了动态功率优化问题，在一定条件下得到了闭合解。进一步讨论了总网络成本、延迟和交付内容大小之间的内在权衡。为了评估所提出的动态功率分配的性能，我们提出了一个不变的功率分配作为性能比较基准。我们的模拟结果表明，动态功率分配可以显着优于不变的功率分配方案，特别是与随机缓存策略或有限的缓存资源在RRH。
2021-03-03 cs.IT eess.SP math.IT
Storage Allocation for Multi-Class Distributed Data Storage Systems
分布式存储系统（DSS）提供了一种可扩展的解决方案，用于可靠地存储来自各种来源的大量数据。这些数据源的异构性通常意味着DSS中存在不同的数据类（类型），每个数据类（类型）都需要不同级别的服务质量（QoS）。因此，需要满足各种QoS要求的高效数据存储和检索过程。本文研究存储分配，即不同类别的数据必须如何分布在DSS的存储节点集上。更具体地说，假设一个概率访问的存储节点，我们的目标是最大化的加权和的数据类的成功数据恢复的概率，当每个类的最低QoS（成功恢复的概率）是有保证的。解决这个优化问题的一般设置是棘手的。因此，我们找到了最佳的存储分配时，每个类的数据是最小的分散在存储节点，即最小分散分配（MSA）。使用上界的最优存储分配的性能，我们表明，最优MSA分配在许多实际情况下接近最优性能。计算机模拟也提出了更好地说明的结果。
2017-01-23 cs.IT math.IT
Delay-Constrained Video Transmission: Quality-driven Resource Allocation and Scheduling
实时视频需要服务质量（QoS）保证，如最终用户满意度的延迟范围。此外，可容忍的延迟取决于使用情况，如实时流媒体或双向视频会议。由于无线衰落信道固有的随机性，确定性的延迟界限是很难保证的。相反，我们建议使用有效容量的概念提供统计延迟保证。我们考虑一个多用户设置，不同的用户有（可能不同的）延迟QoS约束。我们得出的资源分配政策，最大限度地提高和视频质量，并适用于任何质量度量与凹率质量映射。我们表明，每个用户的最佳工作点是这样的率失真斜率是每单位带宽的支持的视频源速率的倒数，我们称为源频谱效率的一个关键指标。我们还解决了基于公平的资源分配的替代问题，其目标是最大限度地提高跨用户的最低视频质量。最后，我们推导出用户准入和调度策略，使选择一个最大的用户子集，使所有选定的用户可以满足他们的统计延迟要求。结果表明，具有不同QoS要求的视频用户可以实现相似的视频质量，但资源需求有很大差异。因此，QoS感知调度和资源分配使得能够在相同的资源约束下支持显著更多的用户。
2013-11-22 cs.IT math.IT
Joint CoMP-Cell Selection and Resource Allocation with Fronthaul-Constrained C-RAN
基于云的无线电接入网络（C-RAN）是用于未来蜂窝网络的有前途的架构，其中基带单元（BBU）被放置在集中位置，其中容量受限的前传连接到远离BBU的多个分布式远程无线电单元（RRH）。信号处理的集中化使得协作多点传输（CoMP）能够灵活地满足用户的高业务需求。研究了在基于正交频分多址（OFDMA）的C-RAN中，在前传容量受限的情况下，如何联合优化CoMP小区选择和基站资源分配，以提高服务质量（QoS）。本文证明了该问题是NP-难的。为了处理计算复杂性，我们推导了一个部分最优性条件作为设计单元选择算法的基础。此外，本文还提出了一种在保证公平性的前提下优化时频资源分配问题的解决方法。仿真结果表明，所提出的算法联合优化小区选择和资源分配在C-RAN中，相对于QoS的良好性能。
2017-06-21 cs.IT math.IT
Analysis of QoS in Heterogeneous Networks with Clustered Deployment and Caching Aware Capacity Allocation
在蜂窝网络中，连接设备和基站的密集化导致了不断增长的流量强度，而通过智能管理缓存流行内容是缓解这种后果的一种有前途的方法。我们的研究扩展了以前提出的三层缓存启用异构网络（HetNets）的分析。主要贡献有三个方面。我们考虑更现实的假设，即小基站的分布是泊松-泊松集群过程，这反映了地理限制，用户密集区，覆盖空洞的真实情况。我们提出的下行链路数据传输容量的分配，根据请求的内容的情况下，无论是缓存或非缓存在附近的节点和阐明的流量效率的分配下的集群部署的小基站的影响。基于区分性处理器共享（DPS）队列的近似逗留时间，推导出分配系统的吞吐量和延迟。我们提出了一个更好的缓存解决方案，未来的蜂窝网络的挑战，实现的效率和这样的系统的性能的结果。
2021-03-24 cs.IT math.IT math.PR
QoS Aware Power Allocation and User Selection in Massive MIMO Underlay Cognitive Radio Networks
研究了认知无线电网络中配备大量天线的次级基站下行链路的功率分配和次级用户选择问题。提出了一种新的优化框架，以选择最大数量的SU和计算功率分配，以满足瞬时速率或服务质量要求的SU。优化框架还旨在使用SBS处的可用不完美CSI将对主用户（PU）的干扰限制在预定义阈值以下。为了获得一个可行的解决方案的功率分配和用户选择，我们提出了一个低复杂度的算法称为DeleteSU与最大功率分配（DeleteSU）。理论分析计算了对PU的干扰和超过所需速率的SU的数量。分析和仿真结果表明，该算法在满足最小速率约束的情况下，能够服务更多的用户，并且在天线数大于用户数一个数量级的情况下接近最优解。
2019-03-15 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Optimization for Physical Layer Security in Multi-Antenna Downlink Networks with QoS Guarantee
在这封信中，我们考虑了一个多天线下行链路网络中的安全用户（SU）与被动窃听共存。这种网络有两个设计要求。第一，信息应以保密和有效的方式传递。第二，服务质量（QoS），即延迟敏感性，应该被考虑以满足实时无线业务的需求。为了满足这两个要求，我们结合了物理层安全技术的基础上切换波束形成的能量有效的功率分配。该问题被表述为最大化的保密能量效率受到延迟和功率约束。通过求解优化问题，我们得到了一个能量有效的功率分配方案。数值结果验证了该方法的有效性。
2013-02-20 cs.IT math.IT
Power-Efficient Resource Allocation for MC-NOMA with Statistical Channel State Information
本文研究了多载波非正交多址接入（MC-NOMA）系统中的功率有效资源分配问题。资源分配算法设计被表述为一个非凸优化问题，该问题考虑了发射机处的统计信道状态信息和服务质量（QoS）约束。为了在系统性能和计算复杂性之间取得平衡，本文提出了一种次优的功率分配和用户调度算法，该算法具有较低的计算复杂性，以最小化总功耗。所提出的设计利用QoS要求的异质性来确定连续干扰消除解码顺序。仿真结果表明，该方案实现了接近最优的性能，显着优于传统的正交多址接入（OMA）方案。
2016-07-05 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Resource Allocation in Wireless Networks with Quality-of-Service Constraints
针对多址接入网络中具有服务质量（QoS）约束的功率速率联合控制跨层问题，提出了一种博弈模型。在所提出的游戏中，每个用户试图选择其发射功率和速率在一个分布式的方式，以最大限度地提高自己的效用，同时满足其QoS要求。用户的QoS约束指定的平均源速率和上界的平均延迟，其中延迟包括传输和排队延迟。这里考虑的效用函数测量能量效率，特别适合于具有能量约束的无线网络。推导了所提出的非合作博弈的纳什均衡解，并得到了均衡时效用的封闭表达式。它示出了用户的QoS要求转化为用户的“大小”，这是由用户消耗的网络资源的量的指示。使用这种竞争的多用户框架，吞吐量，延迟，网络容量和能量效率之间的权衡进行了研究。给出了用户时延分布的解析表达式，并量化了用户在纳什均衡时的时延性能。
2007-04-30 cs.IT math.IT
Base-Station Selections for QoS Provisioning Over Distributed Multi-User MIMO Links in Wireless Networks
针对分布式多输入多输出（MIMO）链路中多个位置无关的基站（BS）协同向多个移动用户传输数据的问题，提出了QoS感知的BS选择和相应的资源分配方案.我们提出的方案旨在最大限度地减少BS的使用和减少分布式MIMO传输的干扰范围，同时满足不同的统计延迟QoS要求的所有用户，其特征在于延迟约束违反概率和有效容量技术。具体来说，我们提出了两个BS使用最小化框架开发QoS感知BS选择方案和相应的无线资源分配算法在多个移动用户。第一个框架采用联合块对角化（BD）和概率传输（PT）来实现多个移动用户的多址接入，而第二个框架采用时分多址（TDMA）方法来控制多个用户的链路。然后，我们推导出这两个框架的最佳BS选择方案，分别。此外，我们还进一步讨论了仅基于PT的BS选择方案。还进行了一组模拟评估，比较研究我们提出的方案的平均BS使用和干扰范围，并分析QoS约束对分布式MIMO传输的BS选择的影响。
2011-04-30 cs.IT math.IT
Sum-rate maximization of OFDMA femtocell networks that incorporates the QoS of macro mobile stations
本文提出了一种用于毫微微基站（BS）的具有同信道分配的功率分配方案，该功率分配方案在限制宏MS的服务质量（QoS）劣化的约束下最大化其自身的毫微微移动站（MS）的和速率。我们已经找到了一个封闭形式的解决方案，满足约束的概率意义上的每个子信道的传输功率的上限。所提出的方案是实用的，因为它仅使用由毫微微BS容易获得的信息。此外，我们的计划符合约束与最小的退化相比，实现没有约束的毫微微MS的最佳和速率。
2014-03-12 cs.IT cs.NI math.IT
Radio Resource Allocation Algorithms for Multi-Service OFDMA Networks: The Uniform Power Loading Scenario
自适应无线电资源分配对于保证高带宽和功率利用以及满足关于下一代宽带多载波无线接入网络（如LTE和移动WiMAX）的异构服务质量请求是必不可少的。考虑下行链路OFDMA单小区场景，其中异构恒定比特率和尽力而为QoS简档共存，并且功率利用均匀功率加载（UPL）场景均匀地分布在系统带宽上。我们表达这个特定的QoS提供的情况下，在数学方面，作为一个著名的广义分配问题的变化回答在组合优化领域。基于这一概念，我们提出了两个启发式搜索算法，用于动态分配子信道的竞争QoS类和用户下执行多项式有界的成本。我们还提出了一个最佳的解决方案，并获得性能上界相同的问题，在合理的高执行时间的一个非线性规划模型。通过大量的仿真结果，我们表明，所提出的算法表现出很高的接近最优的性能，从而包括有吸引力的候选人在现代OFDMA为基础的系统中实现。
2012-11-16 cs.IT math.IT
Cognitive Hierarchy Theory for Distributed Resource Allocation in the Internet of Things
针对由机器型设备（MTD）和人类型设备（HTD）组成的异构节点群组成的物联网（IoT）系统，研究了分布式资源分配问题。该问题被表述为异构物联网设备之间的非合作博弈，这些设备寻求找到最佳时间分配，以满足其在能量、速率和延迟方面的服务质量（QoS）要求。由于每个设备的策略空间依赖于其他设备的行动，广义纳什均衡（GNE）的解决方案的特点，并推导出的唯一性的条件。然后，明确地捕捉设备的异质性，在资源约束和QoS需求方面，提出了一种新的和更现实的博弈论方法，基于认知层次（CH）理论的行为框架。然后，这种方法被示出为使IoT设备能够达到CH均衡（CHE）概念，该概念考虑到与异构计算能力相对应的各种合理性水平以及可用于MTD和HTD中的每一个的信息。仿真结果表明，对于包含多达10，000个设备的物联网网络，所提出的CHE解决方案将满足QoS约束的设备百分比保持在96%以上，而不会显著降低整体系统性能。
2017-08-22 cs.IT math.IT
QoS-Aware Transmission Policies for OFDM Bidirectional Decode-and-Forward Relaying
双向中继可以显著提高中继辅助双向通信中的频谱效率。然而，基于正交频分复用（OFDM）的双向解码转发（DF）中继系统的优点和灵活的结构却很少被利用。此外，大多数现有的工作没有考虑双向中继的服务质量（QoS）供应。在本文中，我们考虑基于OFDM的双向传输，其中一对用户交换信息，或没有一个DF中继的协助。每个用户可以通过三种传输模式进行通信：直接传输、单向中继和双向中继。我们共同优化的传输策略，包括功率分配，传输模式选择，和子载波分配最大化的加权和速率的两个用户与不同的服务质量（QoS）保证。我们制定的联合优化问题作为一个混合整数规划问题。通过使用对偶方法，我们有效地解决了问题的渐近最优的方式。此外，我们推导了并行信道中双向DF中继的容量域。仿真结果表明，与传统的资源分配方案相比，本文提出的资源分配方案能够显著提高系统性能。通过全面的模拟也提供了一些有趣的见解。
2013-01-25 cs.IT math.IT
User Scheduling and Power Allocation for Precoded Multi-Beam High Throughput Satellite Systems with Individual Quality of Service Constraints
对于广泛的覆盖区域，多波束高吞吐量卫星（MB-HTS）通信是一种有前途的技术，其在向具有不同服务质量（QoS）要求的许多用户提供宽带服务方面起着至关重要的作用。本文重点研究了MB-HTS系统，其中所有波束重用相同的频谱。特别是，我们提出了一种新的用户调度和功率分配的设计，能够提供保证，在个人的QoS要求，同时最大限度地提高系统的吞吐量在有限的功率预算。在前向链路中采用预编码以减轻在不同相干时间间隔上的多址接入场景中的用户处的相互干扰。来自用户调度的组合优化结构需要极高的成本来获得全局最优，即使当减少数量的用户适合于时隙时也是如此。因此，我们提出了一种启发式算法，性能和计算复杂性之间取得了很好的折衷，适用于静止（GEO）卫星网络的静态操作框架。虽然功率分配优化是符号规划，在标准形式上是非凸的，但解可以由具有隐藏凸结构的几何规划的全局最优值下界。因此，通过连续优化方法获得联合用户调度和功率分配问题的局部解。数值结果表明，我们的算法在大规模系统上提供更好的QoS满意度结合出色的整体系统吞吐量的有效性。
2021-10-06 cs.IT math.IT
Greedy-Knapsack Algorithm for Optimal Downlink Resource Allocation in LTE Networks
作为移动宽带技术的长期演进（LTE）支持具有不同要求的广泛通信服务领域。因此，在所请求的带宽量超过有限的可用频谱资源的过载状态下调度来自各种应用的所有流是一个具有挑战性的问题。因此，本文提出了一种贪心算法来评估等待调度的候选用户，并在不超过可用带宽容量的情况下选择最优的用户集合来最大化系统性能。贪婪背包算法是基于分数背包问题提出的一种求解资源分配问题的最优算法。通过提出一个基于类的排名功能，这是一个组合的吞吐量和QoS相关的参数为每个应用程序定义的吞吐量和QoS之间的妥协。仿真结果表明，该方法提供了高性能的吞吐量，损失和延迟不同类别的QoS比现有的，特别是在过载流量。
2016-01-14 cs.IT cs.NI math.IT
QoS-distinguished Achievable Rate Region for High Speed Railway Wireless Communications
在高速铁路通信系统中，当训练高速行驶时，训练与基站之间的无线信道变化剧烈，因此必须进行合理的功率分配以保证系统性能。此外，如何评估新场景下的性能极限也是需要考虑的问题。为此，本文研究了在高速铁路场景下无线通信的性能限制。针对训练和基站之间传输的混合信息具有不同的服务质量（QoS）要求，本文采用基于QoS的可达速率域来表征传输性能。证明了传统的遍历容量和具有唯一QoS要求的中断容量可以看作是本文提出的可达速率域的两种极端情况。给出了相应的最优功率分配策略，以达到最大可达速率域边界。通过与传统策略的比较，验证了该策略在绿色通信方面的优势，即最小化平均发射功率。此外，在非均匀广义运动的情况下，混合信息传输的分析，以确认所提出的策略的鲁棒性能。文中还指出了非匀速运动与匀速运动相比所造成的性能损失，并提出了一个确定性的最坏瞬时速度实现情况作为系统性能的下界。
2014-11-21 cs.IT math.IT
QoS-Aware Joint Mode Selection and Channel Assignment for D2D Communications
蜂窝网络的底层设备到设备（D2D）通信被认为是提高5G网络中频谱效率的关键技术。对于这样的D2D系统，模式选择和资源分配已经被广泛用于管理干扰。然而，先前的工作允许最多一个D2D链路接入相同的信道，而模式选择和资源分配通常是分开设计的。在本文中，我们共同优化模式选择和信道分配在蜂窝网络与底层D2D通信，其中多个D2D链路可以共享相同的信道。同时，在信号与干扰加噪声比（SINR）方面，蜂窝和D2D链路两者的QoS要求得到保证。我们首先提出了一个最佳的动态规划（DP）算法，它提供了一个更低的计算复杂度相比，穷举搜索，并作为性能基准。然后提出了一种基于二分图的贪心算法，以达到多项式时间的复杂度。仿真结果将证明在密集D2D网络中允许每个信道被多个D2D链路访问的优点，以及所提出的算法的有效性。
2016-02-29 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Resource Allocation in Wireless Networks: An Overview of Game-Theoretic Approaches
概述了无线网络中的能量有效的资源分配的博弈论方法。以多址接入网络为研究对象，证明了博弈论可以作为研究具有服务质量（QoS）约束的无线网络中资源分配的有效工具。一个家庭的非合作（分布式）游戏中，每个用户寻求选择一个策略，最大限度地提高自己的效用，同时满足其QoS要求。这里考虑的效用函数测量每焦耳能量消耗传输的可靠比特数，因此特别适合于能量受限的网络。每个用户在尝试最大化其自身效用时可用的动作至少是选择发射功率，并且根据情况，用户还可以能够选择其传输速率、调制、分组大小、多用户接收器、多天线处理算法或载波分配策略。给出了每个博弈的最佳对策和纳什均衡。利用这个博弈论框架，功率控制，速率控制，调制，时间和空间信号处理，载波分配策略和延迟QoS约束的能量效率和网络容量的影响进行了量化。
2007-05-13 cs.GT cs.IT math.IT
QoS-Aware User Scheduling in Crowded XL-MIMO Systems Under Non-Stationary Multi-State LoS/NLoS Channels
在拥挤的无线通信系统中提供最低的服务质量（QoS），具有高用户密度，是具有挑战性的，这是由于具有有限的发射功率预算和资源块的网络结构。智能资源分配方法，如用户调度，功率分配，调制和编码方案的选择，必须实现，以应对挑战。针对拥挤超大规模大规模多输入多输出（XL-MIMO）系统下行链路中最小QoS服务用户数的问题，提出了一种QoS感知的联合用户调度和功率分配技术.所提出的技术是由两个顺序的程序：集团搜索为基础的调度（CBS）算法的用户调度，其次是最佳的功率分配与发射功率预算和最小可达速率每个用户的约束。为了准确地评估所提出的技术在XL-MIMO的情况下，我们提出了一个广义的非平稳多状态信道模型的基础上球面波传播假设下的用户LoS和NLoS传输共存于同一个通信小区。该模型考虑了不同信道状态下的用户在多径衰落模型和路径损耗规律上的传播特性不同。数值结果表明，可实现的和速率，调度用户的数量，和调度用户的分布表明，建议CBS算法提供了一个公平的覆盖整个小区区域，实现显着数量的调度用户时，在LoS和NLoS信道状态下的用户共存的通信小区。
2022-05-13 cs.IT cs.NI eess.SP
Power Control and Scheduling under Hard Deadline Constraints for On-Off Fading Channels
我们考虑下行链路蜂窝系统的联合调度和功率分配问题。该系统由两组用户组成：实时（RT）和非实时（NRT）用户。给定基站上的一些平均功率约束，问题是找到满足RT和NRT服务质量（QoS）约束的算法。RT QoS约束保证RT分组中错过其最后期限的部分不超过预先指定的阈值。另一方面，NRT的QoS只是为了保证队列的稳定性。我们提出了一个总和速率最大化算法，满足所有的QoS和平均功率约束。所提出的功率分配策略具有两组用户的封闭形式的表达式。然而，RT用户的功率策略在结构上不同于NRT用户。所提出的算法是最佳的开关信道模型与多项式时间调度复杂度。使用广泛的模拟，所提出的算法的吞吐量超过现有的方法。
2016-12-26 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Resource Allocation for Ultra-reliable and Low-latency Communications
超可靠和低延迟通信（URLLC）预计将得到支持，而不会影响资源使用效率。在本文中，我们研究了如何最大限度地提高能源效率（EE）的URLLC下严格的服务质量（QoS）的要求，施加在端到端（E2E）延迟和整体的数据包丢失，其中E2E延迟包括排队延迟和传输延迟，和整体的数据包丢失包括排队延迟违规，有限块长度的信道编码的传输错误，并在深衰落主动丢包。发射功率，带宽和激活天线的数量联合优化，以最大限度地提高系统的EE下的QoS约束。由于有限块长度信道码的可达速率在无线电资源中不是凸的，因此优化资源分配是具有挑战性的。通过分析优化问题的性质，得到了全局最优解。仿真和数值结果验证了分析的正确性，并表明与现有策略相比，该策略可以显著提高能效。
2017-07-31 cs.IT math.IT
Cognitive Radio Transmission under QoS Constraints and Interference Limitations
本文研究了服务质量（QoS）约束和干扰限制下的认知传输性能。假设认知次用户最初在多个频带（或等效信道）上执行感知以检测主用户的活动。随后，它们根据信道感测决策和衰落环境以可变功率和速率在单个信道中执行传输。一个状态转换模型被构造来模拟这种认知操作。缓冲区长度的统计限制，考虑到认知二次用户的QoS约束。在这样的QoS约束和对主用户造成的干扰的限制下，通过找到认知无线电信道的有效容量来确定最大吞吐量。得到了最优功率分配策略，确定了最优信道选择准则。有效容量，干扰和QoS约束，信道检测参数和可靠性，衰落，和可用频带的数量之间的复杂的相互作用进行了研究，通过数值结果。
2010-05-09 cs.IT math.IT
On Optimal Power Allocation for Downlink Non-Orthogonal Multiple Access Systems
非正交多址接入（NOMA）通过连续干扰消除（SIC）实现功率域复用，并且已被视为用于5G通信的有前途的技术。NOMA的全部益处取决于所有用户的资源分配，包括功率分配和信道分配，然而，这导致混合整数规划。在文献中，最优功率分配仅在某些特殊情况下才能找到，而功率分配和信道分配的联合优化通常需要穷举搜索。在本文中，我们研究了下行NOMA系统中的资源分配。作为主要贡献，我们分析了在不同的性能标准下，给定的信道分配在多个信道上的最优功率分配。具体地，我们考虑了NOMA系统中的最大最小公平性、加权和速率最大化、带服务质量（QoS）约束的和速率最大化、带权值或QoS约束的能量效率最大化。我们还明确考虑到顺序约束的权力，用户在每个通道上，这是经常被忽视的现有作品，并表明他们有一个显着的影响SIC在NOMA系统。然后，我们提供了封闭或半封闭形式的考虑标准的最优功率分配。我们还提出了一个低复杂度的有效方法，联合优化的信道分配和功率分配NOMA系统中的匹配算法与最优功率分配。仿真结果表明，联合资源优化使用我们的最优功率分配产生更好的性能比现有的计划。
2017-07-20 cs.IT math.IT
Power Control for Sum Rate Maximization on Interference Channels Under Sum Power Constraint
在本文中，我们考虑了和功率约束下的多个干扰链路（TX-RX对）的和速率最大化的功率控制问题。我们考虑一个单频网络，其中所有对都在相同的频带中操作，从而彼此产生干扰。我们研究的功率分配问题和速率最大化，没有QoS要求的各个环节。当目标仅为和速率最大化而没有QoS保证时，我们给出了一个解析解来确定两个TX-RX对的最优功率分配问题。我们还开发了一个低复杂度的三TX-RX对问题的迭代算法。对于一般的N> 3 TX-RX对问题，我们提出了两种低复杂度的次优功率分配算法。第一种算法是基于两个或三个TX-RX对的集群，然后利用两个和三个TX-RX对问题获得的功率分配结果的想法。第二种算法是通过使用高SINR近似来开发的，并且该算法也可以由各个TX以分布式方式实现。然后，我们考虑同样的问题，但与额外的QoS保证个别链接。我们再次开发了两个TX-RX对问题的解析解，以及N> 2个TX-RX对的分布式算法。
2014-07-16 cs.IT math.IT
Joint Resource Optimization for IRS-Assisted mmWave MIMO under QoS Constraints
本文主要研究了智能反射表面增强毫米波系统中多用户动态资源的非凸联合优化问题，其中所有用户都集中在唯一的簇波束上。首先，将上述非线性问题的目标函数转化为服务质量约束下的二次规划形式。进一步提出了一种动态功率分配的多块交替优化框架，以获得最大和速率，其中采用放松的ADMM算法来求解最佳全数字预编码器，并通过梯度投影获得相应的无源反射矩阵。仿真结果表明，在高信干噪比下，波束优化应得到重视，但在硬件尺寸达到极限的情况下，联合动态资源分配仍能进一步提高系统性能。
2020-11-17 cs.IT eess.SP math.IT
Generative AI Agent Empowered Power Allocation for HAP Propulsion and Communication Systems
Beihang University（北京航空航天大学）；Pengcheng Laboratory（鹏城实验室）；Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学）；Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）；Kyung Hee University（庆熙大学）
本文提出生成式AI代理用于高海拔平台功率分配，解决推进与通信系统耦合问题，提出Q3E算法提升通信质量和能效。
2026-04-10 cs.IT cs.NI math.IT
Improved Grant-Free Access for URLLC via Multi-Tier-Driven Computing: Network-Load Learning, Prediction, and Resource Allocation
免授权（Grant-Free，GF）接入已被公认为超可靠低延迟通信（Ultra-Reliable and Low-Latency Communications，URLLC）的一个有前途的候选方案。然而，即使使用GF接入，URLLC仍然可能无法同时有效地获得高可靠性和毫米级延迟。这是因为网络负载通常是时变的，并且对于基站（BS）是未知的，因此，分配给GF接入的资源不能很好地适应网络负载的变化，导致在轻网络负载下资源利用效率低，并且在重网络负载下导致严重的冲突。为了解决这个问题，我们提出了一个多层驱动的计算框架和相关的算法URLLC，以支持不同的QoS要求的用户。特别是，我们专注于K -重复GF访问，鉴于其简单性和良好的平衡性能的实际系统。特别是，我们的框架包括三个层次的计算，即网络负载学习，网络负载预测和自适应资源分配。在第一层中，BS可以根据资源块（RB）和时隙从随机接入资源的状态（成功、冲突和空闲）学习网络负载信息。在第二层中，基于来自第一层的估计结果来有效地预测网络负载变化。最后，在第三层中，通过导出和加权不同用户组的故障概率、它们的QoS要求和预测的网络负载，BS能够动态地分配适应变化的网络负载的足够的资源。仿真结果表明，我们提出的方法可以更准确地估计网络负载与基线计划相比。此外，我们的自适应资源分配提供了一种有效的方式来提高不同的URLLC服务的QoS，同时。
2022-08-23 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Resource Assignment and Power Allocation in Heterogeneous Cloud Radio Access Networks
充分利用异构网络（HetNet）和云接入无线电接入网络（CRAN）两者的优点，提出了异构云无线电接入网络（H-CRAN）以提高频谱和能量效率两者，其中远程无线电头端（RRH）主要用于为具有高服务质量（QoS）要求的用户提供高数据率，而高功率节点（HPN）用于保证无缝覆盖和服务于低QoS要求的用户。为了抑制H-CRAN中的层间干扰，提高系统的EE性能，本文考虑了利用RRH/HPN来表征用户关联，并对传统的软分数频率复用（S-FFR）进行了改进。基于RRH/HPN关联约束和增强的S-FFR，将基于正交频分多址（OFDMA）的H-CRAN的资源分配和功率分配的能量有效优化问题表示为非凸目标函数。为了处理非凸性问题，重新构造了一个等价的凸可行性问题，并利用拉格朗日对偶分解方法推导出联合分配资源块和发射功率的能量有效资源分配解的闭式表达式.仿真结果表明，H-CRAN架构和相应的资源分配方案可以显著提高能量效率。
2014-12-11 cs.IT math.IT
Joint Power Allocation and Beamforming for Energy-Efficient Two-Way Multi-Relay Communications
研究了中继通信中用户功率分配和中继波束赋形的联合设计问题，多对单天线用户在两个时隙内通过多天线中继进行信息交换。所有用户在第一时隙中向中继站发送其信号，而中继站在第二时隙中向所有用户广播波束成形信号。其目的是最大限度地提高系统的能源效率（EE）的服务质量（QoS）的限制，在交换吞吐量的要求。QoS约束是非凸的，有许多非线性交叉项，所以找到一个可行点已经是计算上的挑战。总吞吐量出现在分子中，而总消耗功率出现在EE目标函数的分母中。前者是一个非凹函数，后者是一个非凸函数，使分式规划无用的EE优化。然而，开发了低复杂度的有效迭代以获得其优化解。通过对多用户多中继网络在不同场景下的性能评估，验证了本文的研究成果。
2017-01-25 cs.IT math.IT
Optimization and Deep Learning based Resource Allocation for UAV-Aided Wireless Communication with Rotatable Antenna Array
研究基于可旋转天线阵列的无人机辅助无线通信资源分配，通过联合设计RAA方向和波束成形最大化和速率。先提出基于惩罚对偶分解的优化框架，后又提出基于图神经网络的深度学习框架，仿真表明RAA性能优于传统，两种框架分别有高可靠性和快速计算的优势。
2026-07-10 cs.IT math.IT
On the Achievable Throughput Region of Multiple-Access Fading Channels with QoS Constraints
在多用户场景下，分析了在满足统计时延约束的情况下，给定服务过程所能支持的最大恒定到达速率的有效容量。特别是，我们研究了在多址衰落信道（MAC）中存在服务质量（QoS）约束的用户可达到的有效容量区域。我们假设信道边信息（CSI）是在发射机和接收机都可用，并使用叠加编码技术与连续解码。当功率是固定的发射机，我们表明，相对于信道状态的解码顺序的变化可以显着增加可实现的吞吐量区域。对于两个用户的情况下，我们得到了最佳的解码策略时，用户具有相同的QoS约束。同时，它表明，时分多址（TDMA）可以实现更好的性能比叠加编码与固定的连续解码顺序在接收端的某些QoS约束。对于功率和速率自适应，我们在接收端确定具有固定解码顺序的最优功率分配策略。数值结果证明了我们的结果。
2009-10-22 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Resource Allocation for Elastic Optical Networks using Convex Optimization
我们提出了一个两阶段的算法，能源效率的资源分配约束的QoS和物理要求，基于OFDM的EONs。第一阶段处理路由、疏导和流量排序，旨在最大限度地减少放大器功耗和活动转发器的数量。我们提供了一个启发式的程序，产生一个可接受的解决方案，复杂的ILP制定的路由和疏导。在第二阶段，我们优化转发器配置，包括频谱和发射功率参数，以最大限度地减少转发器的功耗。我们展示了如何QoS和转发器的功耗表示的凸表达式，并使用结果制定一个凸的问题，配置转发器，其中发射光功率是一个优化变量。仿真结果表明，在总流量为60 Tbps的欧洲Cost 239网络中，该路由疏导算法的功耗降低了9%.结果表明，我们的凸制定转发器参数分配是相当快，比它的MINLP同行和它的能力，以优化发射光功率提高转发器功耗8%的总流量60 Tbps。此外，我们研究了自适应调制分配和转发器容量对网络CAPEX和OPEX之间的内在权衡的影响。
2017-05-19 cs.IT math.IT
Energy-efficient resource allocation for hybrid bursty services in multi-relay OFDM networks
针对双向多中继（TWMR）OFDM网络中具有服务质量（QoS）要求的混合突发业务，提出了映射双向注水（MTWF）方案，以最大化能量效率（EE）。首先对突发业务进行严格证明的等价齐次泊松过程分析，在此基础上将QoS需求转化为和速率约束。非凸EE最大化问题，包括子载波分配，中继选择（RS）和速率分配，是涉及组合优化的NP-难问题。为了在没有突发业务先验知识的情况下在每个子载波上进行最优RS，我们利用高数据速率需求下的一些近似关系来消除其对双向数据率的依赖，并且简化了整个优化问题。在得到仅依赖于信道条件的最优信道配置后，采用精英选择遗传算法（ESGA）进行子载波分配，并通过推导双向注水原理实现各业务的速率分配。提出了一种新的等价优化目标函数作为ESGA的简单评价指标，降低了ESGA的复杂度。最后，通过仿真验证了该方案的优越性和收敛性，以及对不同场景的适用性。
2018-01-05 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Design for Downlink Pinching-Antenna Systems with QoS Guarantee
本文针对带QoS约束的下行TDMA多用户pinching天线系统，联合优化天线位置、功率与时间分配以最大化能效，通过分解迭代的半解析方法求解非凸问题，仿真验证其能效优于固定天线及基准方案。
2025-05-20 cs.IT eess.SP math.IT
Interference Management and Power Allocation for NOMA Visible Light Communications Network
为了设计一种有效的干扰管理和多址接入方案的可见光通信（VLC）网络，这封信利用非正交多址接入（NOMA），这已经得到了显着的关注，在$5^{th}$代无线通信。考虑到NOMA中连续干扰消除的残余干扰，在用户服务质量（QoS）约束下，优化NOMA VLC网络的功率分配，以提高可达用户速率。所提出的方法的性能进行评估的数值结果。
2016-10-24 cs.IT math.IT
Throughput and Energy-Efficient Network Slicing
网络切片允许5G网络运营商向具有不同服务需求的多个租户提供服务。本文考虑网络切片感知的吞吐量和能源效率方面的最优资源分配。我们定义了一个异构的服务质量（QoS）框架的切片无线电接入网络网络与每片迫零波束成形，并联合优化功率和带宽分配跨切片和用户。该多目标优化问题的Pareto边界是由两种不同的算法得到的效用剖面和标量化方法结合广义分式规划。数值结果显示了联合分配带宽和传输功率的优点，以及吞吐量和全局能源效率如何受到切片特定QoS要求的影响。
2018-04-24 cs.IT math.IT
Non-Orthogonal Multiple Access For Near-Field Communications
本文提出近场非正交多址接入（NF-NOMA）通信概念，利用近场波束聚焦在角度和距离域实现NOMA，设计了SLB-NF-NOMA和MLB-NF-NOMA两种框架的混合波束成形与功率分配方案，数值结果表明其频谱效率和灵活性优于传统远场NOMA。
2023-05-19 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Spectrum Partitioning and Power Allocation for Energy Efficient Semi-Integrated Sensing and Communications
针对频谱拥挤下支持多服务的半集成感知与通信系统，提出两种联合频谱划分与功率分配方案以最大化总性能与能效，并通过凸优化与分数规划求解，验证了服务优先级与QoS对网络性能的影响。
2024-04-28 cs.IT cs.NI math.IT
Adaptive Resource Allocation for Semantic Communication Networks
Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学）；Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学）；Zhejiang Lab（之江实验室）；Zhejiang University（浙江大学）；Tsinghua University（清华大学）
本文针对动态无线环境下语义通信资源分配难题，提出基于语义比特量化的自适应资源分配范式，并通过混合深度强化学习联合优化波束成形、比特数、子信道和带宽，实现最高13%的SC-QoS性能提升。
2023-12-02 cs.AI cs.IT cs.LG
Mixed Quality of Service in Cell-Free Massive MIMO
无小区大规模多输入多输出（MIMO）技术是第五代无线通信网络的潜在关键技术。研究了无小区大规模多输入多输出（MIMO）系统上行链路的混合服务质量（QoS）问题，其中非实时用户的最小速率在每用户功率约束下最大化，而实时用户（RTU）的速率满足其目标速率。首先，基于可用信道统计导出近似的上行链路用户速率。接下来，原来的混合QoS问题，制定在接收机滤波器系数和用户功率分配，可以迭代地解决通过两个子问题，即，接收机滤波器系数的设计和功率分配，这是处理使用广义特征值问题和几何规划，分别。数值结果表明，与一个简单的基准计划相比，提出的计划，而RTU的速率满足QoS约束，$90\%$可能的吞吐量显着提高。
2018-06-19 cs.IT eess.SP math.IT
QoS-Aware Integrated Sensing, Communication, and Control with Movable Antenna
针对低空网络ISCC系统中动态干扰和信道衰减问题，提出可移动天线赋能的ISCC系统，通过优化天线位置和波束成形策略最大化数据率并保障感知控制QoS。
2025-08-11 cs.IT eess.SP math.IT
QoS-Constrained Federated Learning Empowered by Intelligent Reflecting Surface
本文研究了空中联邦学习（AirFL）系统中的模型聚合过程，其中部署了智能反射面（IRS）来辅助从用户到基站（BS）的传输。为了克服缺乏针对恶意个体的安全检查的问题，采用连续干扰消除（SIC）技术作为分析设备模型参数统计特性的基础。本文的目标是最小化的均方误差，通过联合优化接收波束形成向量在BS，在用户的发射功率分配，和相位移矩阵的IRS，受发射功率约束的设备，单位模约束的反射元素，SIC解码顺序约束和服务质量的约束。为了解决这个复杂的问题，交替优化被用来将其分解为三个子问题，其中最优接收波束形成向量通过使用拉格朗日对偶方法求解第一子问题来获得。然后，凸松弛方法被应用到发射功率分配子问题，以找到一个次优解。最后，相移矩阵子问题的解决调用半定松弛。仿真结果验证了IRS的有效性和所提方案在提高联邦学习性能方面的有效性。
2021-03-22 cs.IT cs.SY eess.SY
Energy Efficiency Optimization for MIMO-OFDM Mobile Multimedia Communication Systems with QoS Constraints
除了服务质量（QoS）外，能量效率也是设计和评估移动多媒体通信系统的一个重要参数，这一点已成为近年来研究的热点。针对多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）移动多媒体通信系统，提出了一种统计QoS约束下的能量效率模型。采用信道矩阵奇异值分解（SVD）的方法，所有的子信道分类的信道特性。通过对所有子信道进行分组，将传统MIMO-OFDM通信系统中的多信道联合优化问题转化为多目标单信道优化问题。因此，MIMO-OFDM移动多媒体通信系统的能量效率优化的封闭形式的解决方案。在此基础上，提出了一种能量效率优化的功率分配算法（EEOPA），以提高MIMO-OFDM移动多媒体通信系统的能量效率。仿真结果表明，在MIMO-OFDM移动多媒体通信系统中，EEOPA算法能够以较高的能量效率保证所需的QoS。
2014-12-17 cs.IT cs.MM cs.NI
QoS-aware User Grouping Strategy for Downlink Multi-Cell NOMA Systems
在多小区非正交多址（NOMA）系统中，由于不同的服务质量（QoS）要求和小区间干扰，设计合适的用户分组策略是一个悬而未决的问题。在本文中，我们利用博弈论和图论来研究QoS感知的用户分组策略，旨在最小化下行链路多小区NOMA系统的功耗。在不同的QoS要求下，推导出了考虑小区间干扰的最优连续干扰消除（SIC）解码顺序，该顺序不同于现有的增加信道增益的SIC解码顺序，并得到了相应的功率分配策略。在此基础上，建立了多个小区用户分组策略的精确势博弈模型。我们证明，在这个游戏中，每个球员找到一个分组策略的问题可以转化为搜索特定的负回路的用户组成的图中的问题。对Bellman-Ford算法进行了扩展，使其能够找到这些负回路。此外，我们设计了一个基于贪婪的次优策略，以多项式时间逼近最优解。大量的仿真结果证实了考虑QoS和小区间干扰的用户分组的有效性，并表明所提出的策略可以大大降低总功耗与参考策略相比。
2021-07-27 cs.IT cs.SY eess.SY
