Throughput Maximization for Mobile Relaying Systems
本文研究了一种新的移动中继技术，其中高移动性的中继被用来辅助从源到目的地的通信。通过利用可预测的信道变化所引入的中继移动性，我们研究了吞吐量最大化的问题，在移动中继系统通过动态速率和功率分配的源和中继。一个优化问题，制定了一个有限的时间范围内，受到信息因果关系的约束，这导致在中继数据缓冲。结果发现，在不同的时隙的最优功率分配遵循“阶梯”注水（WF）结构，与非增加和非减少的水位在源和中继，分别。对于中继从源到目的地单向移动的特殊情况，最优功率分配降低到具有恒定水位的常规WF。数值结果表明，通过适当的轨迹设计，移动中继是能够实现巨大的吞吐量增益比传统的静态中继。
2016-01-24 cs.IT math.IT
Maximum Throughput for a Cognitive Radio Multi-Antenna User with Multiple Primary Users
我们研究了一个认知无线电的情况下，涉及一个单一的认知发射机配备$\mathcal{K}$天线共享频谱与$\mathcal{M}$主要用户（PU）在正交频带上传输。每个终端都有一个队列来存储它的输入流量。我们提出了一种新的协议，认知用户发送其数据包在一个信道上形成的聚集的不活跃的主频带。我们研究了PU的数量，感知错误，和天线的数量上的最大二级稳定吞吐量的影响。
2014-06-09 cs.IT cs.NI math.IT
Joint Beamforming and Antenna Selection for Sum Rate Maximization in Cognitive Radio Networks
本文研究了在认知无线电多输入单输出广播信道中，具有多个主用户的次基站（BS）的联合发射波束形成和天线选择。目标是最大化服从次BS发射功率、次用户的最小所需速率以及PU的干扰功率约束的和速率。由于目标效用函数是非凹的，所涉及的约束条件也是非凸的，因此该问题很难求解。尽管如此，我们提出了一个新的迭代算法，找到局部最优的至少。在算法的每一步迭代中，我们利用内逼近方法构造并求解了一个简单的中维凸二次规划。仿真结果表明，该算法收敛速度快，优于现有的方法。
2017-03-01 cs.IT math.IT
NOMA for throughput and EE maximization in Energy Harvesting Enabled Networks
通过射频（RF）辐射的无线功率传输被认为是一种潜在的解决方案，以激励能量受限的用户，谁是部署在基站附近（附近的用户）。然而，能量传输需要比正常信息传输多得多的发射功率，这使得为所有附近用户和小区边缘用户提供吞吐量方面的服务质量非常具有挑战性。因此，采用非正交多址接入（NOMA）来提高所有网络用户的吞吐量，同时满足附近用户的能量收集要求是具有实际意义的。为了实现能量收集和信息解码，我们考虑了传输时间切换（transmit-TS）协议。我们制定了两个重要的波束形成问题的用户的最大-最小吞吐量优化和能量效率最大化下的功率约束和能量收集阈值在附近的用户。对于这些问题，优化目标和能量收集在波束形成向量中是非凸的。因此，我们开发了有效的路径跟踪算法来解决这些问题。此外，我们还考虑了传统的基于功率分配（PS）的能量收集接收机。我们的数值结果证实，所提出的传输TS为基础的算法明显优于PS为基础的算法在吞吐量和能源效率方面。
2018-06-23 cs.IT math.IT
Throughput Maximization with an Average Age of Information Constraint in Fading Channels
在新兴的第五代（5G）技术中，通信节点预计将支持两类关键的信息流量，即具有高数据率要求的增强型移动宽带（eMBB）流量和具有严格要求的超可靠低延迟通信（URLLC）流量。延迟和可靠性。URLLC流量通常通过称为信息年龄（AoI）的度量进行分析，其被分配在节点处的资源上的第一优先级。受此启发，我们考虑长期平均吞吐量最大化问题的平均AoI和功率约束下，在单用户衰落信道，当（i）完美和（ii）没有信道状态信息在发射机（CSIT）是可用的。我们提出了简单的年龄无关的平稳随机化政策（AI-SRP），分配功率的发射机仅基于信道状态和/或分布信息，没有任何知识的AoI。我们表明，情景（i）和（ii）的AI-SRP实现的最佳吞吐量至少等于各自的最佳长期平均吞吐量的一半，独立于问题的所有参数，并且它们在加性间隙内，表示为对应于其平均AoI约束的最佳对偶变量，从各自的最佳长期平均吞吐量。
2019-11-18 cs.IT math.IT
Weighted Sum-Throughput Maximization for Energy Harvesting Powered MIMO Multi-Access Channels
本文提出了一种新的方法来获得最佳的调度策略在多输入多输出（MIMO）多接入信道（MAC），其中每个发射机是由一个单独的能量收集过程。该方法利用最先进的凸优化工具，通过低复杂度的块坐标上升算法，获得了最大化MIMO MAC加权吞吐量和的最优传输策略。所提出的方法可以提供最佳的基准，所有的实际计划，在能量收集供电MIMO MAC传输。基于所揭示的最优策略的结构，我们还提出了一个有效的在线方案，它只需要能量到达实现的因果知识。数值结果证明了所提出的新方案的优点。
2017-09-27 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for Wireless Powered Communications Harvesting from Non-dedicated Sources
我们考虑无线供电通信，其中用户从非专用源获取能量。用户遵循一个收获然后发送协议：在时隙时间的第一阶段，源节点从附近的传统接入点收获能量，然后在第二阶段将信息发送到其目的地节点或中继节点。我们得到了最佳的\textit{ harvesting ratio}，以最大化的预期吞吐量直接传输（DT）和解码转发（DF）中继中断约束下，分别。我们的研究结果表明，DT的最佳收获率是由中断约束，而DF中继，由数据的因果关系。
2017-01-25 cs.IT cs.NI math.IT
Lifetime Maximization for UAV-Enabled Cognitive-NOMA IoT Networks: Joint Location, Power, and Decoding Order Optimization
本文研究了一种支持认知无人机（UAV）的物联网（IoT）网络，其中次级/认知IoT设备在主网络的频谱中遵循非正交多址（NOMA）协议将其数据上传到UAV集线器。我们的目标是通过联合优化无人机的位置，发射功率和解码顺序，最大限度地提高物联网设备的最小寿命受到干扰功率约束的存在下，不完美的信道状态信息（CSI）。为了求解非凸混合整数规划问题，首先在给定的解码顺序下，对无人机位置和发射功率进行联合优化，并借助Lagrange对偶获得全局最优解，然后通过穷举搜索获得最佳解码顺序，该方法适用于较小规模的场景。对于大规模的情况下，我们提出了一个低复杂度的次优算法，通过将原问题转化为一个更容易处理的等价形式，并应用连续凸逼近（SCA）技术和罚函数方法。数值结果表明，所提出的设计显着优于基准计划。
2021-10-29 cs.IT math.IT
Throughput Maximization in Two-hop DF Multiple-Relay Network with Simultaneous Wireless Information and Power Transfer
本文研究了两跳多中继网络的端到端吞吐量最大化问题，中继由同时无线信息和功率传输（SWIPT）技术供电。考虑了每个中继节点能量采集器的非线性，采用两种模型来近似非线性：逻辑斯蒂模型和线性截止模型。实现了解码转发（DF），并考虑了时间切换（TS）模式和功率分配（PS）模式。分别在Logistic模型和线性截断模型下，建立了TS模式和PS模式的优化问题。通过优化源-中继-目的链路上的传输功率和带宽，以及每个中继节点上的PS比和/或TS比，来最大化端到端吞吐量。虽然所提出的优化问题都是非凸的。通过一系列的分析和变换，并借助双层优化、单调优化等方法，我们找到每个公式化优化问题的全局最优解。在某些情况下，一个简单的，但最佳的解决方案制定的问题也来自。数值结果验证了我们所提出的方法的有效性。
2019-04-24 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for Decode-and-Forward Relay Channels with Non-Ideal Circuit Power
研究了具有非理想电路功率的三节点中继信道的吞吐量最大化问题。特别地，中继以半双工方式操作，并且采用解码转发（DF）中继方案。考虑到电路的额外功耗，最优功率分配，以最大化所考虑的系统的吞吐量在一个无限的时间范围内进行了研究。首先，两个特殊场景，即，研究了直接链路传输（仅利用直接链路进行传输）和中继辅助传输（源和中继以等概率进行传输）两种情况下的最优功率分配问题。通过将两个非凸问题转化为拟凹问题，得到的封闭解表明，信源和中继以一定的概率进行传输，该概率由平均功率预算、电路功耗和信道增益决定。接下来，基于上述结果，推导出了具有和不具有直接链路的情况下的最优功率分配，其示出为直接链路传输和中继辅助传输之间的混合传输方案。
2017-06-19 cs.IT math.IT
Throughput Maximization in Wireless Powered Communication Networks
本文研究了一种新出现的无线供电通信网络（WPCN），在该网络中，一个具有恒定电源的混合接入点（H-AP）协调来自/去往没有能源的分布式用户的无线能量/信息传输。提出了一种“收集然后发送”协议，其中所有用户首先在下行链路（DL）中收集由H-AP广播的无线能量，然后通过时分多址（TDMA）在上行链路（UL）中向H-AP发送它们的独立信息。首先，我们研究了所有用户的总吞吐量最大化，通过联合优化DL无线功率传输与用户的UL信息传输的时间分配，给出了基于用户的DL和UL信道以及它们的平均收获能量值的总时间约束。通过应用凸优化技术，我们得到了封闭形式的最佳时间分配，以最大化总吞吐量的表达式。我们的解决方案揭示了由于DL和UL距离相关的信号衰减而导致的“双近远”现象，其中距离H-AP较远的用户（其在DL中接收到的无线能量比较近的用户少）必须在UL中以更多的功率进行传输以实现可靠的信息传输。因此，最大的总吞吐量是通过分配更多的时间给附近的用户比远的用户，从而导致在不同的用户之间的不公平的速率分配。为了克服这个问题，我们还提出了一个新的性能指标，所谓的共同吞吐量与额外的约束，所有用户都应该被分配以平等的速率，而不管他们的距离的H-AP。我们提出了一个有效的算法来解决公共吞吐量最大化问题。仿真结果表明，共同吞吐量的方法来解决新的WPCN双远近问题的有效性。
2014-07-21 cs.IT math.IT
Cognitive Wireless Powered Network: Spectrum Sharing Models and Throughput Maximization
射频（RF）无线能量传输（WET）的最新进展推动了无线供电通信网络（WPCN）的研究，其中分布式无线设备在下行链路（DL）中由混合接入点（H-AP）经由专用WET供电以用于上行链路（UL）无线信息传输（WIT）。本文利用认知无线电（CR）技术，研究了一种新型的认知无线电辅助WPCN（cognitive WPCN），它与主无线通信系统共享频谱。特别是，我们认为一个认知WPCN，包括一个单一的H-AP与恒定的电源和分布式用户，共享相同的频谱，其DL WET和UL WIT与现有的主要通信链路，其中WPCN的WET/WIT和主要链路的WIT可能会相互干扰。在这种新的设置下，我们提出了两个共存的模型，这两个系统，即重叠和覆盖基于认知WPCN的频谱共享，这取决于不同类型的知识，在认知WPCN的主用户传输。对于每一种模型，我们最大限度地提高了总吞吐量的认知WPCN的传输优化下，应用不同的约束，以保护主用户传输。分析和仿真结果提供了比较的总吞吐量的认知WPCN与主用户的可达速率在两个共存的模型。结果表明，基于覆盖的认知WPCN优于基于对等的，由于其完全合作的WET/WIT设计与主WIT，同时它也需要更高的复杂性实现。
2015-12-01 cs.IT math.IT
Cooperative Fair Throughput Maximization in a Multi-Cluster Wireless Powered Network
在本文中，我们研究了一个多簇无线供电通信网络（WPCN），其中每个簇的用户合作的簇头（CH）和混合接入点（HAP）。所有用户都配备了多个天线。该HAP采用波束成形来在下行链路阶段向用户递送能量。每个集群的用户在上行链路阶段将其信号发送到HAP和其CH。在下一步中，CH首先中继其集群用户的信号，然后将其自己的信息发送到HAP。通过优化网络的最大-最小吞吐量和总吞吐量，设计能量波束形成（EB）矩阵，传输用户的协方差矩阵，并为能量传输和协作阶段分配时隙。我们的优化是一个非凸问题，我们打破了两个非凸子问题，并解决它们采用交替优化（AO）和Minorization-Maximization（MM）技术。我们重铸所产生的子问题作为一个凸二阶锥规划（SOCP）和二次约束二次规划（QCQP）的最大-最小和总和吞吐量最大化问题，分别。我们考虑到考虑不完善的信道状态信息（CSI）和能量收集（EH）电路中的非线性。使用数值例子，我们探讨了建议的合作，以及在各种设置下的CH的最佳位置的影响。
2022-11-17 cs.IT math.IT
Throughput Maximization of Network-Coded and Multi-Level Cache-Enabled Heterogeneous Network
支持多级缓存（MLCE）的网络的最大优势之一是将内容推到网络边缘附近，并在多个发射机处主动缓存它们（即，小型基站（SBS）、无人驾驶飞行器（UAV）和启用高速缓存的设备到设备（CE-D2 D）用户）。因此，减轻了核心网络与大量发射机之间的前传拥塞。为了这个目标，我们利用网络编码（NC）调度一组用户到同一个发射机。针对这一点，我们考虑吞吐量最大化问题，优化联合网络编码的用户调度和功率分配，受到前传容量，发射功率和NC约束。鉴于问题的棘手性，我们将其解耦为两个独立的子问题。在第一个子问题中，我们考虑了网络编码的用户调度问题，对于给定的功率分配，而在第二子问题中，我们使用NC产生的用户调度优化的功率水平。我们设计了一个创新的\textit{two-layered rate-aware NC (RA-IDNC)}图来解决第一个子问题，并使用迭代函数评估（IFE）的方法来评估第二子问题。仿真结果描绘的吞吐量增益所提出的方法在现有的解决方案。
2021-02-05 cs.IT math.IT
Throughput of Cognitive Radio Systems with Finite Blocklength Codes
本文研究了有限块长码在认知无线电信道中的吞吐量问题。认知用户首先通过信道感知确定主用户的活动，然后以取决于信道感知决策的功率电平发起数据传输。假设在数据传输阶段采用有限块长码。因此，在接收中可能发生错误，并且可能需要重传。主用户的活动被建模为一个两状态的马尔可夫链和一个八状态的马尔可夫链被构造为认知无线电信道建模。信道状态信息（CSI）被假设为仅由辅接收机完全已知或者由辅发射机和接收机两者完全已知。在发射机处没有CSI的情况下，执行固定速率传输，而在完美的CSI知识下，对于给定的目标错误概率，发射机根据信道条件改变速率。在这些假设下，吞吐量在缓冲区的约束的存在下，通过表征的最大恒定到达率，可以支持的认知无线电信道，同时满足一定的限制缓冲区违规概率。吞吐量之间的权衡，缓冲区的限制，编码块长度，和感知时间为固定速率和可变速率传输进行了数值分析。在变速率传输的情况下，平均错误概率，感知阈值和感知持续时间之间的关系进行了研究。
2013-08-23 cs.IT math.IT
Throughput Maximization of Mixed FSO/RF UAV-aided Mobile Relaying with a Buffer
在本文中，我们考虑一个无人机（UAV）辅助移动中继系统下的缓冲区约束。我们提出了一种新的中继协议，采用混合自由空间光/射频（FSO/RF）通信，即，在UAV中继节点处的缓冲器约束下，源-中继和中继-目的地链路分别利用FSO和RF链路。考虑RF和FSO链路传输速率不平衡的情况，以最大化端到端数据吞吐量为目标，研究了缓存受限的无人机中继节点的轨迹优化问题。特别地，我们根据延迟要求分类了两种中继传输方案，即，i）延迟受限传输和ii）延迟容忍传输。以最大化地面用户终端的吞吐量为目标，求解无人机的局部最优轨迹问题。因此，我们提出了一个迭代算法，有效地找到一个局部最优解的吞吐量最大化问题。通过该算法，我们提出了在大气条件下，缓冲区大小，和延迟要求的轨迹。此外，我们显示了最佳的缓冲区大小和吞吐量延迟权衡一个给定的系统。我们的数值结果验证，建议的缓冲区辅助移动中继方案实现65.55%的吞吐量增益相比，传统的静态中继方案。
2020-07-07 cs.IT eess.SP math.IT
Bidirectional User Throughput Maximization Based on Feedback Reduction in LiFi Networks
基于反馈的信道自适应信令可以导致几乎任何性能度量增强。与射频（RF）信道不同，光无线通信（OWC）信道是相当静态的。该特征通过减少反馈量来实现双向用户吞吐量的潜在改进。光保真（LiFi）是OWC的一个子集，它是一种双向、高速和全网络化的无线通信技术，其中可见光和红外分别用于下行链路和上行链路。本文提出了两种用于减少LiFi蜂窝网络中的反馈量的技术，i）基于减少反馈信息的内容的有限内容反馈（LCF）方案和ii）基于更新间隔方案的有限频率反馈（LFF），该更新间隔方案让接收器在一些数据帧传输之后发送反馈信息。此外，基于随机航路点（RWP）移动性模型，最佳更新间隔，提供最大的双向用户设备（UE）的吞吐量，已被导出。结果表明，所提出的方案可以实现更好的平均总吞吐量相比，基准的一位反馈和全反馈机制。
2017-08-10 cs.IT math.IT
Throughput of a Cognitive Radio Network under Congestion Constraints: A Network-Level Study
在本文中，我们分析了一个认知无线电网络与一个主要的和一个次要的发射机，其中的主要发射机具有突发到达，而次要节点被假定为饱和（即总是有一个数据包等待被发送）。次节点以认知方式进行传输，使得其不妨碍主节点的性能。我们假设接收器具有多分组接收（MPR）能力，并且在某些条件下，次节点可以通过与主节点同时发送来利用MPR能力。我们得到的解析表达式的平稳分布的主节点队列，我们也提供了其稳定性的条件。最后，我们提供了表达式的总吞吐量的网络以及在次要节点的吞吐量。
2015-06-12 cs.IT cs.NI math.IT
On Stable Throughput of Cognitive Radio Networks With Cooperating Secondary Users
本文研究了由一个主用户和多个次用户组成的协作认知无线电网络。次用户仅在主用户被感测为静默时进行发送，并且由于不完美的感测而可能干扰主传输。当主用户活动被正确感知时，次用户通过协助重传主用户的失败分组来与主用户合作。我们分析的主要和次要用户的数据包吞吐量的三种变化提出的合作方法。基于信号流图（SFG）的方法来获得封闭形式的表达式的数据包吞吐量。分析是针对两种情况进行的：个体感知和协作感知。此外，我们的特征最佳传输概率的二级用户，最大限度地提高个人二级数据包吞吐量保持系统中的所有队列稳定。结果提出了在不同的情况下，建议的合作方法的吞吐量性能的比较，并显示它们的好处，为主要以及次要用户的吞吐量。
2016-08-01 cs.IT cs.NI math.IT
Capacity Limits of Multiuser Multiantenna Cognitive Networks
与点对点认知无线电不同，在点对点认知无线电中，主要用户施加的约束严格限制了次要用户的吞吐量，多个次要用户有可能更有效地收获频谱并在他们之间共享频谱。本文分析了具有多天线基站的多用户认知无线电系统在上行链路或下行链路模式下的总吞吐量。主基站和辅基站分别具有$N$和$n$用户，并且它们的基站分别具有$M$和$m$天线。我们表明，上行链路辅助吞吐量增长与$\frac{m}{N +1}\log n$，如果主要是一个下行链路系统，和增长与$\frac{m}{M +1}\log n$，如果主要是一个上行链路系统。这些增长率被证明是最佳的，可以得到一个简单的基于阈值的用户选择规则。此外，我们表明，二次吞吐量可以增长成正比的$\log n$，同时推动主上的干扰下降到零，渐近。此外，我们表明，下行链路辅助吞吐量的增长与$m\log \log n$中存在的上行链路或下行链路主系统。此外，可以使主设备上的干扰渐近地变为零，而辅设备吞吐量与$\log \log n$成比例地增加。因此，不同于点对点的情况下，多用户认知无线电可以实现非平凡的总和吞吐量，尽管严格的主要干扰的限制。
2010-08-21 cs.IT math.IT
Green Sensing and Access: Energy-Throughput Tradeoffs in Cognitive Networking
有限的频谱资源和高数据率应用的急剧增长促使了利用有前途的认知网络概念的机会性频谱接入。虽然这一概念的出现主要是为了提高频谱利用率并允许异构网络技术的共存，但能耗的重要性带来了额外的挑战，因为能耗和通信性能可能不一致。本文研究了认知网络中能量有效的频谱感知和频谱切换方法。的权衡之间的能量消耗和吞吐量，根据本地以及根据合作感测的特点，和什么进一步的方面需要进行调查，以实现能源效率的认知操作下的各种应用需求进行了讨论。
2015-08-03 cs.IT cs.NI math.IT
Throughput Maximization for Delay-Sensitive Random Access Communication
与4G网络中使用的调度接入技术相比，支持超可靠低延迟通信（URLLC）的未来5G蜂窝网络可以采用随机接入通信来减少开销。我们考虑一个无线通信系统，其中多个设备发送一个给定的固定大小的有效载荷在一个共享的无线电资源，以随机接入的方式到一个共同的接收机。我们允许重传，并假设在接收器处进行Chase合并。在时间和频率维度上划分无线电资源，并且我们确定最佳划分粒度以最大化吞吐量，并且受到延迟和中断的给定约束。在高和低信噪比（SNR）的制度，我们推导出明确的表达的粒度和吞吐量，首先使用香农容量近似，然后使用有限块长度分析。数值结果表明，吞吐量缩放的结果是适用的信噪比范围内。所提出的分析框架可以为一般随机接入系统中的资源分配策略和用于大规模URLLC上行链路接入的特定5G用例提供见解。
2018-06-05 cs.IT cs.NI math.IT
Throughput Maximization for Mobile Relaying Systems
中继技术是在恶劣的通信环境下实现可靠无线连接的有效技术。然而，大多数现有的中继方案是基于具有固定位置的中继，或\emph{static relaying}。在本文中，我们考虑了一种新的\emph{mobile relaying}技术，中继节点被假定为能够以高速移动。与静态中继相比，移动中继通过仔细的中继轨迹设计提供了一个新的自由度，以提高性能。我们研究了移动中继系统中的吞吐量最大化问题，通过优化源/中继发送功率以及中继轨迹，受到实际的移动性约束（中继速度和初始/最终中继位置），以及由于其解码存储转发（DSF）策略的\emph{information-causality constraint}在中继。结果表明，对于固定的中继轨迹，随着时间的推移，吞吐量最优的源/中继功率分配遵循“阶梯”注水（WF）结构，\emph{non-increasing}和\emph{non-decreasing}水位分别在源和中继。另一方面，在给定功率分配的情况下，可以通过连续凸优化中继轨迹来进一步提高吞吐量。因此，提出了一种迭代算法来交替优化功率分配和中继轨迹。此外，在中继初始位置和中继最终位置自由的特殊情况下，推导了联合最优功率分配和中继轨迹。数值结果表明，通过优化中继的轨迹和功率分配自适应其引起的信道变化，移动中继是能够实现显着的吞吐量增益比传统的静态中继。
2016-04-09 cs.IT math.IT
Throughput Analysis of Cognitive Wireless Networks with Poisson Distributed Nodes Based on Location Information
本文提供了一个统计特性的个人可达到的速率位/秒/赫兹和双极泊松无线网络的空间吞吐量位/秒/赫兹/米$^2$。我们假设所有的发射机都有认知能力知道到它们的接收机的最近的发射机的距离，因此它们可以单独地调整它们的编码速率，以避免每个空间实现的中断事件。考虑到最接近的干扰近似于所有发射机的总干扰作为噪声处理，我们推导出封闭形式的表达式的概率密度函数的可实现的速率下两个解码规则：作为噪声处理的干扰，并联合检测最强的干扰信号处理的其他噪声。基于这些规则和双极模型，我们近似的预期最大空间吞吐量，后者的解码规则的最佳性能。这些结果也比较的参考方案，发射机没有认知能力，编码他们的消息在预定的速率，选择优化预期的空间吞吐量-无论特定的实现-这会产生中断。我们证明，当考虑相同的解码规则和网络密度，认知空间吞吐量总是优于其他选项。
2014-04-27 cs.IT cs.MA math.IT
Enhanced Transmit Antenna Selection Scheme for Secure Throughput Maximization Without CSI at the Transmitter and its Applications on Smart Grids
本文讨论了在存在窃听者（Eve）的情况下，智能电表（Alice）和聚合器（Bob）之间建立安全通信链路的问题。拟议的设想假设：（i）MIMOME窃听信道;（ii）在Alice处的发射天线选择;（iii）在发射机处没有信道状态信息;（iv）固定Wyner码;以及（v）通过服务质量和保密中断约束两者来保证安全吞吐量。我们提出了一个简单的协议，以提高安全性，通过发射天线的选择，然后评估其性能的封闭形式的秘密中断和成功的传输概率。我们假设这些概率是我们的约束条件，然后最大限度地提高安全吞吐量，建立一个安全性和可靠性的权衡所提出的方案。我们的数值结果说明了这种权衡的安全吞吐量以及天线的数量在爱丽丝，鲍勃和夏娃的效果。有趣的是，在可靠性上的小牺牲允许在安全bps/Hz方面的保密增强。我们在智能电网应用程序中应用了这个想法，以举例说明，尽管Eve可能会获取家庭平均电力需求的一些样本，但这还不足以正确重建此类曲线。
2015-11-20 cs.IT math.IT
Optimal Transmission Policies for Multi-hop Energy Harvesting Systems
在本文中，我们考虑了一个多跳能量收集（EH）通信系统中的全双工模式，到达数据和收获的能量曲线在源和中继建模为一般功能。该模型包括EH系统的离散到达过程作为一个特殊情况。我们研究的吞吐量最大化问题，考虑最小的利用能源的来源和中继，并找到最佳的离线算法。我们表明，两跳传输问题的最佳解决方案有三个主要步骤：（i）解决点对点的吞吐量最大化问题的源;（ii）解决点对点的吞吐量最大化问题的中继（后应用的解决方案的第一步作为输入的第二个问题）;（iii）最小化利用能源的来源。此外，我们表明，如何完成时间最小化问题的最佳算法可以从吞吐量最大化问题的算法。此外，对于吞吐量最大化问题，我们提出了一个在线算法，并表明它是更有效的比基准（这是一个直接应用现有的点对点在线算法的多跳系统）。
2016-12-30 cs.IT math.IT
Throughput Maximization in Multi-Hop Wireless Networks under Secrecy Constraint
本文分析了保密约束下工业通信网络的吞吐量。所提出的方案是由传感器，测量一些相关的信息，首先由聚合器节点处理，然后发送到控制单元的工厂。传感器测量、它们与聚集器的通信以及信息处理都假定是完美的。为了到达控制单元，消息可以通过中继节点行进，形成多跳无线链路。在每一跳，窃听者节点试图获取通过合法链路传输的消息。这里提出的通信设计问题是如何通过找到中继位置（即跳长：短或长）和编码速率（即高或低频谱效率）的最佳组合来最大化从聚合器到控制单元的多跳吞吐量，从而满足保密约束。使用随机几何方法，我们表明，编码速率的最佳选择仅取决于路径损耗指数，通常是高的，而更大数量的较短的跳数是优选的较长的跳数较少。对于感兴趣的情况下，我们证明了最优吞吐量的保密约束达到无约束的最优性能，如果存在一个可行的解决方案。
2015-12-17 cs.IT math.IT
Robust Downlink Throughput Maximization in MIMO Cognitive Network with more Realistic Conditions: Imperfect Channel Information & Presence of Primary Transmitter
在物理层设计一个有效的方案，使认知无线电（CR）用户能够有效地利用专用于主用户（PU）的资源。为了最大化SU的吞吐量，本文考虑PU的发射机的存在，通过新的模型设计SU的收发机波束成形。由于主发射机的存在基本上降低了CR的系统性能，所提出的波束成形设计考虑了PU和SU之间的系统内干扰。基于最大化CR网络吞吐量的优化问题已制定了从SU发送器到PU接收器的干扰功率的控制。由于PU和SU网络之间的合作有限，假设两个网络之间的信道状态信息（CSI）是部分可用的，随后被称为范数有界误差模型的传统CSI不确定性模型已被采用。所提出的优化问题基本上很难解决，已被转换为半定规划，该半定规划可以通过优化工具箱软件（例如，CVX数学实验室此外，替代的时间有效和封闭形式的解决方案。通过仿真结果证实了所提出的方法与以前的作品相比的优越性。
2012-06-25 cs.IT math.IT
End-to-end Throughput Maximization for Underlay Multi-hop Cognitive Radio Networks with RF Energy Harvesting
研究了能量收集认知无线电网络（EH-CRN）中主用户（PU）和次用户（SU）共存的绿色模式，其中无电池SU捕获PU的频谱和能量，以提高频谱效率和绿色能源利用率。为了降低SU的发射功率，我们采用时分多址的多跳传输，通过该多跳传输，SU首先从PU的RF信号中收获能量，然后在分配的时间内与PU同时发射数据，所有这些都在授权频谱中。这样，每个SU的可用发射能量主要取决于在轮到发射之前所收获的能量，即能量因果关系。同时，必须严格控制SU的发射功率，以保护PU免受有害干扰。因此，受能量因果关系约束和干扰功率约束，我们研究了端到端的吞吐量最大化问题的最优时间和功率分配。为了解决这个非凸问题，我们首先等价地将其转化为一个凸优化问题，然后提出了联合最优时间和功率分配（JOTPA）算法，迭代求解一系列的可行性问题，直到收敛。大量的仿真评估的性能与JOTPA的EH-CRN在三个典型的部署场景，并通过与其他两个资源分配算法进行比较，验证了JOTPA的优越性。
2017-03-08 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Throughput Maximization in mmWave MU-Massive-MIMO-OFDM: Genetic Algorithm based Resource Allocation
提出了一种新的基于遗传算法的资源分配（GA-RA）技术，用于多用户大规模多输入多输出（MU-mMIMO）系统中基于正交频分复用（OFDM）传输的能量有效吞吐量最大化。我们采用具有三个阶段的混合预编码（HP）架构：（i）射频（RF）波束形成器，（ii）基带（BB）预编码器，（iii）资源分配（RA）块。首先，通过慢时变偏离角（AoD）信息为所有子载波构建单个RF波束形成器块。为了提高能量效率，RF波束形成器旨在通过少量的RF链来降低硬件成本/复杂性和总功耗。然后，在针对每个子载波的不同BB预编码器和RA块的设计中利用减小大小的有效信道状态信息（CSI）。BB预编码器是通过正则化迫零技术开发的。最后，通过分配功率和子载波资源，通过建议的GA-RA技术来实现吞吐量最大化的RA块。实验结果表明，与等随机接入（EQ-RA）和基于粒子群优化的随机接入（PSO-RA）相比，GA-RA技术大大提高了MU-mMIMO-OFDM系统的吞吐量性能。此外，性能增益比随着子载波数量的增加而增加，特别是对于低传输功率。
2022-02-18 cs.IT eess.SP math.IT
Throughput Maximization for the Gaussian Relay Channel with Energy Harvesting Constraints
本文考虑在无线协作通信中使用能量采集器，而不是传统的时不变能量源。为了便于阐述，我们研究了经典的三节点高斯中继信道，其中源节点和中继节点利用能量收集源的能量进行传输.假设一个确定性EH模型下的能量到达时间和收获量是已知的传输之前，吞吐量最大化问题在有限的地平线上的$N$传输块进行了研究。特别地，考虑具有不同延迟约束的两种类型的数据业务：延迟约束（DC）业务（对于其，在目的地处仅允许一个块解码延迟）和无延迟约束（NDC）业务（对于其，允许多达$N$块的任意解码延迟）。对于DC的情况下，我们表明，随着时间的推移，联合源和中继功率分配是必要的，以实现最大的吞吐量，并提出了一个有效的算法来计算最佳的功率配置文件。对于NDC的情况下，虽然吞吐量最大化问题是非凸的，我们证明了分离原则的源和中继功率分配问题的最优性，在此基础上，两阶段的功率分配算法的开发，分别获得最佳的源和中继功率配置文件。此外，我们还比较了DC和NDC情形，得到了NDC情形严格优于DC情形的充分必要条件。结果表明，NDC传输是能够利用一种新形式的多样性所产生的独立源和中继能量可用性随着时间的推移在合作通信，称为“能量分集”，即使与时不变的信道。
2012-05-18 cs.IT math.IT
Stable Throughput of Cooperative Cognitive Networks with Energy Harvesting: Finite Relay Buffer and Finite Battery Capacity
研究了一种协作认知无线电网络的通用模型，其中次用户同时具有有限的中继队列和有限的电池队列。我们的主要目标是表征稳定的吞吐量区域。然而，这种系统的稳定吞吐量区域的完整表征是出了名的困难，因为计算的两个有限队列的二维马尔可夫链（MC）模型的稳态分布是非常复杂的。我们首先提出了一个算法来表征稳定的吞吐量区域的数值，并显示其纯粹的计算复杂性为大队列长度。为了提供易处理性和探索在认知节点的设计参数优化的性质，我们接下来集中在两个更简单的系统，即，有限电池队列与无限中继队列和有限中继队列与无限电池队列（以下分别称为主导系统$1$和$2$）。对于每个建议的主导系统，我们调查的最大服务率的认知节点的稳定性条件。尽管制定的优化问题的复杂性，由于其非凸性，我们利用问题的结构，将其转化为线性规划。因此，我们能够有效地解决他们使用标准的线性规划求解器。我们的数值结果表明，在实际系统中，有限的电池和中继队列实现相同水平的好处的系统具有无限的队列大小，当它们的大小足够大。他们还表明，当能量收集过程的到达率增加时，可实现的稳定吞吐量区域显着扩大。
2018-06-18 cs.IT math.IT
Cognitive Power Control Under Correlated Fading and Primary-Link CSI
研究了在恒定功率恒定速率主链路上，在中断概率约束下最大化次链路吞吐量的认知功率控制问题。我们假设一个时间相关的主信道有两种类型的反馈：完美的延迟信道状态信息（CSI）和一位自动重传请求（ARQ）。我们使用信道相关性，以提高主要和次要的吞吐量，通过利用CSI反馈来预测未来的主要信道增益。我们提供了一个数值解的延迟CSI下的功率控制优化问题。为了使解决方案易于处理ARQ-CSI下，我们重新制定的认知功率控制问题的最大化的瞬时加权和的主，辅吞吐量。我们提出了一个贪婪的ARQ-CSI算法，实现平均吞吐量相媲美的延迟CSI算法，我们最佳地解决。
2009-09-29 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
On the Asymptotic Throughput of the k-th Best Secondary User Selection in Cognitive Radio Systems
我们分析了由多个次级用户（发射机）和一个次级接收机组成的次级多用户网络的多用户分集方案的渐近平均和有效吞吐量。考虑到次用户处的发射功率自适应策略以满足主接收机处的瞬时干扰约束，次接收机选择第$k$最佳次用户用于传输，即，具有第$k$最高信噪比（SNR）的次用户。我们使用极值理论表明，$k$第最高的SNR收敛均匀分布的逆伽马随机变量为一个固定的$k$和大量的二级用户。我们使用这个结果推导出封闭形式的渐近表达式的平均和有效的吞吐量的$k$第最好的二级用户。
2018-06-28 cs.IT math.IT
Secrecy Throughput Maximization for Full-Duplex Wireless Powered IoT Networks under Fairness Constraints
本文研究全双工无线供电物联网网络的保密吞吐量优化问题，提出SSTM两阶段次优方法及MMF、PLF公平算法，通过优化时隙和波束成形提升性能并保障节点公平性。
2019-01-28 cs.IT math.IT
Sensing-Throughput Tradeoff in Cognitive Radio With Random Arrivals and Departures of Multiple Primary Users
本文分析了在多个主用户随机到达和离开的情况下，一个次用户的感知吞吐量权衡问题。我们首先研究的情况下，PU改变他们的状态，只有在SU的感测期间。然后，我们推广到的情况下，PU改变状态随时在SU帧，并比较后者的情况下与前者的最佳感测时间和SU吞吐量。我们还研究了PU流量参数和PU数量对SU的感知吞吐量权衡的影响。结果表明，虽然PU的数量的增加减少了SU的最佳感测时间，找到一个空闲的PU信道的机会同时减少，反过来，减少SU的吞吐量。最后，我们通过蒙特卡罗模拟验证了分析。
2015-01-13 cs.IT cs.NI math.IT
Fundamentals of Throughput Maximization with Random Arrivals for M2M Communications
对于无线系统中，随机到达的设备试图发送一个固定的有效载荷到一个中央接收器，我们开发了一个框架来表征系统的吞吐量作为一个函数的到达率和每用户数据率。该框架考虑了协调传输（其中设备被调度）和非协调传输（其中设备在随机接入信道上通信并且为重传做准备）。我们的主要贡献是一个新的表征的最佳吞吐量的情况下，不协调的传输和实现这种吞吐量的策略，依赖于重叠的传输和联合解码。一个噪声限制的蜂窝网络的仿真结果表明，最佳的策略提供了四个因素的吞吐量相比，时隙ALOHA的改善。我们应用我们的框架来评估更一般的系统级设计，占开销信令。我们证明，对于机器对机器（M2M）通信（200位或更少）相关的小有效载荷大小，一个阶段的策略，其中身份和数据最佳地通过随机接入信道传输，可以支持至少两倍的设备数量相比，传统的策略，其中身份是建立在初始随机接入阶段和数据传输的调度。
2013-10-03 cs.IT cs.NI math.IT
On the Throughput and Energy Efficiency of Cognitive MIMO Transmissions
在本文中，吞吐量和能量效率的认知多输入多输出（MIMO）系统的服务质量（QoS）的约束下，干扰限制，和不完善的信道感知，进行了研究。假设输入信号向量的发射功率和协方差根据系统中主用户（PU）的感测活动而变化。干扰约束应用于认知无线电（CR）的传输功率电平，以提供保护的PU，其活动被建模为马尔可夫链。考虑到传输的可靠性和信道检测结果，提供了一个状态转移模型。吞吐量由有效容量公式确定。一阶导数的有效容量推导出在低功率制度和最低比特能量的要求，在存在的QoS限制和不完善的检测结果被确定。每比特的最小能量示出通过波束成形在最大特征值特征空间的某些矩阵相关的信道矩阵。在特殊情况下，宽带斜率被确定用于能量效率的更精细的分析。数值结果提供了各种级别的缓冲区的限制和不同数量的发射和接收天线的吞吐量。干扰约束和多天线传输的好处的影响被确定。它示出，当干扰功率约束严格时，增加天线的数量通常是有益的。另一方面，它表明，在相对宽松的干扰约束下，增加天线的数量超过一定的水平不会导致太多的吞吐量增加。
2013-08-21 cs.IT math.IT
Performance Analysis of Underlay Cognitive Radio Systems: Estimation-Throughput Tradeoff
在这封信中，我们研究了认知底层系统（US），采用功率控制机制在辅助发射机（ST）的性能。现有的基线模型考虑的性能分析，要么假设知识的参与渠道在ST或检索此信息的反馈渠道的手段，然而，这种情况几乎不存在于实践中。出于这一事实，我们提出了一种新的方法，它结合了在ST所涉及的信道的估计，以表征现实情况下的US的性能。此外，我们应用中断约束，捕捉不完善的信道知识的影响，特别是在主接收机接收到的干扰功率。除此之外，我们采用了在ST的发射功率约束，以确定美国的操作制度。最后，我们分析了一个有趣的权衡之间的估计时间和二级吞吐量允许优化的性能，美国。
2015-10-12 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for IRS-Assisted Wireless Powered Hybrid NOMA and TDMA
智能反射表面（IRS）的高反射波束形成增益使其不仅对无线信息传输而且对无线功率传输具有吸引力。在这封信中，我们考虑了一个IRS辅助的无线供电通信网络，其中基站（BS）发送能量到多个用户分组成多个簇在下行链路中，和集群的用户发送信息的BS在混合非正交多址和时分多址的方式在上行链路中。研究了优化IRS的反射波束形成以及BS的功率传输和不同用户簇的信息传输之间的时间分配以最大化网络的吞吐量，并提出了一种基于块坐标上升、半定松弛和顺序秩一约束松弛技术的有效算法来解决由此产生的问题。仿真结果验证了该算法的有效性，并显示了用户分簇设置对网络吞吐量性能的影响。
2021-04-27 cs.IT eess.SP math.IT
Minimum Throughput Maximization in UAV-Aided Wireless Powered Communication Networks
本文研究了无人机辅助的无线供电通信网络（WPCN）系统，其中无人机上的移动接入点（AP）为多个能量受限的地面终端（GT）提供服务。具体地，UAV首先通过在下行链路中发送无线能量传输（WET）信号来对GT充电。然后，通过利用从UAV收集的无线能量，GT向UAV发送其上行链路无线信息传输（WIT）信号。本文根据无人机的作战特点，采用了两种不同的作战方案，即一体化无人机作战和分离式无人机作战。首先，在集成的UAV WPCN中，UAV充当混合AP，其中在单个UAV处处理能量传输和信息接收两者。相比之下，对于分离的UAV WPCN，我们考虑两个UAV，每个UAV独立地充当能量AP和信息AP，因此在两个不同的UAV处分别执行能量传输和信息解码。对于这两个系统，我们联合优化的无人机的轨迹，上行链路功率控制，以及时间资源分配的WET和WIT，以最大限度地提高最小吞吐量的GT。由于制定的问题是非凸的，我们适用于凹凸程序推导出适当的凸边界的非凸约束。因此，我们提出了迭代算法，有效地确定了最小吞吐量最大化问题的局部最优解。仿真结果验证了所提出的算法的效率相比，传统的计划。
2018-01-09 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for Active Intelligent Reflecting Surface Aided Wireless Powered Communications
本文考虑了一种有源智能反射面（IRS）辅助的无线供电通信网络（WPCN），其中设备首先采集能量，然后将信息传输到混合接入点（HAP）。与现有的被动IRS辅助的WPCN的工作不同，这是第一次在WPCN中引入主动IRS。为了保证公平性，将该问题转化为一个放大的功率受限加权和吞吐量（WST）最大化问题，交替采用逐次凸逼近技术和分式规划求解.为了平衡性能和复杂度的折衷，在活动IRS处考虑三种波束形成设置，即用户自适应IRS波束形成、上行链路自适应IRS波束形成和静态IRS波束形成。数值结果表明，在WPCN中采用有源IRS的显着优势和动态IRS波束形成的好处。具体而言，它被发现，相比于被动IRS，有源IRS不仅大大提高了WST，而且更节能，可以显着扩大传输覆盖范围。此外，与被动IRS的对称部署策略不同，更优选的是将主动IRS部署在设备附近。
2022-01-11 cs.IT eess.SP math.IT
Throughput Maximization for Laser-Powered UAV Wireless Communication Systems
激光电源已成为为无人机（UAV）提供方便和可持续能源供应的可行解决方案。在本文中，我们研究了一种激光供电的无人机无线通信系统，其中激光发射器发送激光束来充电飞行中的固定翼无人机，无人机使用收集的激光能量与地面站进行通信。为了维持无人机的可持续运行，其总能量消耗不能超过激光发射器的能量。在这样的激光能量收集约束下，我们通过联合优化无人机的轨迹及其发射功率分配，在有限的持续时间内最大化从无人机到地面站的下行链路通信吞吐量。但由于无人机能耗模型复杂，该问题具有非凸性，求解难度较大。为了解决这个问题，我们首先考虑一个特殊的情况下，一个双圆形的无人机轨迹，平衡之间的权衡最大限度地提高激光能量收集与无线通信在无人机的性能。接下来，基于所获得的双圆轨迹，我们提出了一个有效的解决方案的一般问题，通过应用交替优化和序列凸规划（SCP）的技术。最后，数值结果验证了所提出的设计的通信吞吐量性能。
2018-03-02 cs.IT math.IT
Cognitive Networks Achieve Throughput Scaling of a Homogeneous Network
我们研究两个不同的，但重叠的，在同一时间，空间和频率运行的网络。第一网络由随机分布的$n$组成，其形成自组织网络或具有$l$附加基站的基础设施支持的自组织网络。第二个网络由随机分布的$m$、自组织次要用户或认知用户组成。主用户具有对频谱的优先接入，并且在存在次用户的情况下不需要改变其通信协议。然而，次级用户需要根据关于主节点的位置的知识来调整他们的协议，以使主网络的吞吐量损失很小。通过引入主接收机周围的保留区域和主基站周围的回避区域，我们提出了两个改进的多跳路由协议的认知用户。基于渗流理论，我们证明了当次级网络的密度大于初级网络时，两个网络可以同时达到与独立网络相同的吞吐量缩放定律。此外，主网络吞吐量仅受到消失的分数损失。具体而言，对于ad hoc和基础设施支持的主模型，主网络分别实现$n^{1/2}$和$\max\{n^{1/2},l\}$阶的总吞吐量。对于两个主网络模型，对于任何$δ>0$，次级网络可以实现$m^{1/2-δ}$阶的总吞吐量，具有任意小的中断分数。因此，几乎所有辅助源-目的地对都可以以$m^{-1/2-δ}$阶的速率进行通信。
2009-07-16 cs.IT math.IT
Throughput Analysis of Wireless Powered Cognitive Radio Networks with Compressive Sensing and Matrix Completion
在本文中，我们考虑了一个认知无线电网络中，能量受限的次用户（SU）可以收获能量从随机部署的功率信标（PB）。提出了一种新的帧结构所考虑的网络。介绍了无线功率传输模型和压缩频谱感知模型。在WPT模型中，提出了一种新的WPT方案，并推导出了停电概率的闭合表达式。在压缩频谱感知模型中，考虑两种情况：1）单个SU，以及2）多个SU。在单SU场景中，为了减少SU处的能量消耗，利用了能够实现亚奈奎斯特采样的压缩感测技术。在多SU情况下，采用低秩矩阵完备技术进行协作频谱感知，在融合中心获得完备矩阵。将次级网络的吞吐量优化问题转化为两个线性约束问题，分别以最大化单个SU和CSS网络的吞吐量为目标。通过优化时隙分配和发射功率，提出了三种方法来获得最大的二次网络吞吐量。仿真结果表明：1）多SU场景可以实现比单SU场景更低的功率中断概率;以及2）可以通过在所提出的帧结构设计中实现压缩频谱感知来提高最优吞吐量。
2016-01-25 cs.IT math.IT
Throughput Maximization in Cloud Radio Access Networks using Network Coding
本文的目的是最大限度地提高云无线接入网络（CRAN）的总吞吐量，其中多个无线电远程头（RRH）连接到一个中央计算单元，称为云。每个RRH的发送帧由多个无线电资源块（RRB）组成，并且云负责同步这些RRB并将它们调度给用户。不同于以往的作品，考虑分配每个RRB只有一个用户在每个时间实例，本文提出了混合流的多个用户在每个RRB使用即时解码网络编码（IDNC）。因此，所提出的方案被设计为联合调度用户到不同的RRB，选择在每个RRB中发送的编码文件，以及发送每个RRB的速率。因此，该文件最大化的吞吐量被定义为正确接收的比特数。为了共同实现这一目标，我们设计了一个图，其中每个顶点代表一个可能的用户RRB关联，编码文件和传输速率。通过适当地选择顶点的权重，调度问题等价于新引入的图上的最大权团问题。仿真结果表明，所提出的方案相比，经典的编码和未编码的解决方案的显着收益。
2018-01-16 cs.IT math.IT
Power Control for Maximum Throughput in Spectrum Underlay Cognitive Radio Networks
研究了频谱共享认知网络中用户的功率分配问题。我们的目标是找到一种功率控制方案，该方案为主用户和次用户分配发射功率，以便最大化整体网络吞吐量，同时保持主用户的服务质量（QoS）大于某个最小限制。由于我们的问题的最优解是计算上难以处理的，由于优化问题是非凸的，我们提出了一个迭代算法的基础上顺序几何规划，证明了收敛到至少一个局部最优解。我们使用所提出的算法，以显示如何频谱复用网络将实现更高的吞吐量与次要用户的操作比与主要用户单独操作。此外，我们通过模拟表明，在主吞吐量的损失，由于二级用户的准入是伴随着总的主发射功率的减少。
2010-02-08 cs.IT cs.NI math.IT
Resource Allocation and Fairness in Wireless Powered Cooperative Cognitive Radio Networks
我们集成了一个无线供电的通信网络与合作的认知无线电网络，其中多个次要用户（SU）无线供电的混合接入点（HAP）帮助一个主要用户中继数据。作为合作的奖励，次级网络获得频谱接入，其中SU使用时分多址向HAP发送。为了最大化SU的总吞吐量，我们提出了一个二级的总吞吐量最优资源分配（STORA）计划。在满足目标一次速率的约束下，STORA方案选择中继SU的最优集合，并联合执行SU的时间和能量分配。具体来说，通过利用最优解的结构，我们找到了SU优先中继主数据的顺序。由于STORA方案侧重于总吞吐量，它变得不考虑个人SU吞吐量，导致低公平性。为了提高公平性，我们研究了三种资源分配方案，它们是（i）等时间分配，（ii）最小吞吐量最大化，和（iii）成比例的时间分配。仿真结果揭示了吞吐量和公平性之间的权衡。最小吞吐量最大化方案是最公平的方案，因为每个SU获得相同的吞吐量，但产生最小的SU总吞吐量。
2016-06-12 cs.IT cs.NI math.IT
Energy-aware Mode Selection for Throughput Maximization in RF-Powered D2D Communications
射频供电网络中的双远近问题可以通过选择合适的设备到设备（D2 D）通信模式和实现能量高效的信息传输（IT）来缓解。在这项工作中，我们提出了一种新的RF能量收集架构，其中每个发送-接收用户对被分配一个不相交的信道用于其通信，该信道完全由来自混合接入点（HAP）的下行链路能量传输（ET）供电。考虑到每个用户对可以选择D2 D或蜂窝通信模式，我们提出了一种由HAP控制的优化传输协议，该协议涉及用于ET和IT的能量感知联合最优模式选择（MS）和时间分配（TA），以最大化总吞吐量。联合全球最优解是通过有效地解决组合问题的帮助下，最优MS策略，对于一个给定的TA ET。在D2 D和蜂窝模式的最佳TA的封闭形式的表达式也得到了进一步的分析见解。数值结果表明，联合最佳MS和TA，这显着优于基准计划在可实现的RF供电的总吞吐量，紧随其后的是最佳的TA计划D2 D用户。事实上，总用户对中的大约$2/3$部分更喜欢遵循D2 D模式，以实现高效的RF供电IT。
2017-09-07 cs.IT math.IT
Estimation-Throughput Tradeoff for Underlay Cognitive Radio Systems
了解认知无线电系统的性能是非常感兴趣的。为了执行动态频谱接入，在文献中概念化了不同的范例。其中，Underlay System（美国）最近引起了广泛关注。根据US，在辅发射机（ST）处采用功率控制机制以将主接收机（PR）处的干扰约束在某个阈值以下。然而，它需要在ST处朝向PR的信道的知识。该知识可以通过估计接收功率来获得，假设由PR进行信标或导频信道传输。出于这一事实，我们提出了一种新的模型，捕获信道估计误差对系统性能的影响。更具体地说，我们的特点是美国的估计吞吐量权衡方面的性能。此外，我们确定的最大可实现的吞吐量的辅助链路。基于数值分析，它表明，传统的模型高估了美国的表现。
2015-03-23 cs.IT math.IT
Energy Harvesting Transmitters that Heat Up: Throughput Maximization under Temperature Constraints
由于在传感器操作加热损坏的动机，我们认为在能量收集发射机的吞吐量最佳离线数据调度问题，使由此产生的温度升高保持在一个临界水平以下。我们建模的发射机的温度动态作为一个线性系统，并确定在这样的温度约束下，以及在AWGN信道的能量收集约束下的最佳发射功率策略。我们首先推导出的结构特性的解决方案的一般情况下，多个能量到达。我们证明了最优功率策略是分段单调递减的，在能量收集时刻可能有跳跃。我们推导出单能量到达情况下最优解的解析表达式。我们表明，在单能量到达的情况下，最佳功率是单调递减的，由此产生的温度是单调增加的，并且两者在温度达到临界水平后保持恒定。然后，我们推广的多能量到达的情况下的解决方案。
2015-09-02 cs.IT cs.NI math.IT
Throughput Enhancement of Multicarrier Cognitive M2M Networks: Universal-Filtered OFDM Systems
考虑一个由主蜂窝系统和次认知机对机（M2M）系统组成的认知无线电网络，研究了次认知机对机（M2M）系统采用通用滤波正交频分复用（UF-OFDM）调制的吞吐量增强问题。由此，在辅基站（SBS）的总发射功率预算下，认知M2M系统的下行链路传输容量被最大化，同时将引入到主用户（PU）的干扰保持在预定阈值以下。将基于UF-OFDM的CR系统的性能与基于OFDM和基于滤波器组多载波（FBMC）的CR系统的性能进行了比较。我们还提出了一个接近最优的资源分配方法分离的子带和功率分配。与原始组合问题的优化相比，该解决方案不太复杂。我们提出的数值结果表明，对于给定的干扰阈值的PU和SBS的最大发射功率限制，基于UF-OFDM的CR系统表现出中间性能相比，OFDM和FBMC的CR系统的可实现的容量。有趣的是，对于PU的一定程度的鲁棒性，UF-OFDM与FBMC表现得同样好。此外，当采用具有较低旁瓣纹波的UF-OFDM调制时，基于UF-OFDM的CR系统的速率增益百分比大幅增加。数值结果还表明，所提出的吞吐量增强方法，尽管具有较低的计算复杂性相比，最佳的解决方案，达到接近最佳的性能。
2017-08-15 cs.IT math.IT
On Throughput Maximization of Grant-Free Access with Reliability-Latency Constraints
通过无线网络实现自动驾驶和工业自动化带来了许多挑战，这些挑战通常通过可靠性和延迟要求来抽象。蜂窝网络中延迟的主要贡献者之一是基于预留的接入，其涉及冗长且资源低效的信令交换。另一种方法是使用免授权访问，其中没有资源预留。最近的一些工作研究了如何使用不同风格的免授权解决方案来满足可靠性和延迟要求。然而，资源效率，即，吞吐量只是次要的焦点。在这项工作中，我们制定的吞吐量的免授权访问下的可靠性延迟的限制，当到达用户的实际数量或只有到达分布是已知的。我们调查这些不同层次的知识的到达过程的影响吞吐量性能的帧时隙ALOHA与$K$ -多包接收，泊松和β到达。我们表明，根据可靠性延迟要求的吞吐量可以显着提高接入网络的预期负载较高，如果到达用户的实际数量是已知的。这一认识促使人们使用技术来估计到达的用户人数，因为这种知识在免赠款访问中并不容易获得。我们还评估了估计误差的影响，表明对于高可靠性延迟的要求，吞吐量的增益仍然相当可观。
2019-02-21 cs.IT cs.NI math.IT
