Interactive Scalar Quantization for Distributed Resource Allocation
在许多资源分配问题中，集中式控制器需要将某些资源授予从分布式用户集合中选择的用户，目标是最大化用户将从资源接收的效用。这可以被建模为控制器计算分布式用户效用的极值。使控制器能够再现用户的本地状态所需的开销率可能非常高。减少这种开销的方法是交互式通信，其中通过容忍延迟的增加来实现速率节省。在本文中，我们考虑设计一个简单的可实现的方案的基础上连续细化的标量量化在每个用户。通过一个动态的程序计算的最佳量化策略，我们证明，容忍一个小的延迟增加可以产生显着的速率节省。然后，我们考虑两个更简单的量化政策，调查的缩放性能的速率延迟权衡。使用这些更简单的策略的组合，最优策略的性能可以以更低的计算成本接近。
2015-09-06 cs.IT math.IT
Time Reversal-based Transmissions with Distributed Power Allocation for Two-Tier Networks
无线电污染和功耗问题导致了绿色异构网络（HetNet）的创新发展。时间反转（TR）技术已经从宽带到窄带传输的验证被评估为最突出的线性预编码器之一，具有优越的捕获信号能量的能力。在本文中，我们考虑了一个新的HetNet模型，其中TR采用毫微微小区提出，以达到节省功率的好处，而宏小区利用基于迫零原理的波束成形算法，在频率选择性信道。在所考虑的HetNet中，还考虑了经由回程连接交换的有限信令信息的实际情况。因此，我们组织了一个分布式的功率加载策略，其中宏小区用户被视为具有优越的优先级相比，毫微微小区用户。通过Monte-Carlo仿真，结果表明TR比迫零具有更高的能量节省增益，在多径信道下具有更好的波束赋形效果，验证了功率加载策略的有效性。
2015-01-08 cs.IT math.IT
Green OFDMA Resource Allocation in Cache-Enabled CRAN
云无线接入网（CRAN）是下一代无线通信系统的一个很有前途的候选方案，其中远程无线头端（RRH）被部署为服务目标区域中的用户，并且经由称为前传的有限容量链路连接到中央处理器（CP）。由于未来无线通信的以内容为中心的性质，期望在RRH处预先缓存流行内容，以减少前传的负担并通过协作传输实现节能。这促使我们在本文中的能量有效传输的正交频分多址（OFDMA）为基础的CRAN与多个RRH和用户，其中RRH可以预取流行的内容的研究。我们考虑联合优化的用户SC分配，RRH选择和发送功率分配在所有的SC，以最小化的RRH的总发送功率，受到RRH的个人前传容量约束和用户的最小速率约束，同时考虑到在RRH的缓存状态。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。我们比较了所提出的算法所需的最小发射功率与不同的缓存策略的情况下，没有缓存的模拟，这表明显着的节能与缓存。
2016-12-13 cs.IT math.IT
Energy-saving Pushing Based on Personal Interest and Context Information
基于预测每个用户的个人兴趣向用户推送文件可以提供比基于用户的共同兴趣向用户广播流行文件更高的吞吐量增益。然而，在基站处用于将文件单独地推送给每个用户的能量消耗也高于广播。在本文中，我们提出了一种节能的传输策略，通过利用在非高峰时间在网络中的多余资源，预先下载的文件给每个用户。具体而言，功率分配和调度算法的目的是最大限度地减少额外的能量消耗的推送，其中网络和用户级上下文信息被利用。仿真结果表明，当同时考虑内容放置和内容分发的能量时，在文件流行度不均匀和个人兴趣预测不确定性较小的情况下，单播策略比广播策略消耗更少的能量，获得更高的吞吐量。
2016-03-26 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Scheduling and Power Allocation in Downlink OFDMA Networks with Base Station Coordination
本文研究了蜂窝OFDMA系统下行链路能量有效的资源分配问题。系统设计考虑了能量效率的三种定义，包括辐射功率和电路功率。用户调度和功率分配在具有对最大发射功率（每个子载波或每个基站）的约束的协调基站的集群上被优化。渐近噪声限制制度作为一种特殊情况进行了讨论。%在数值实验中检查了协调基站的隔离和非隔离集群的性能。结果表明，能量效率的最大化近似等于最大发射功率的小值的频谱效率的最大化，而存在最大发射功率的宽范围的值，对于该值，数据率的适度降低在耗散能量方面提供了大量节省。此外，所考虑的资源分配策略之间的性能差距随着簇外干扰的增加而减小。
2014-05-12 cs.IT cs.NI math.IT
Fair Scheduling Policies Exploiting Multiuser Diversity in Cellular Systems with Device-to-Device Communications
我们考虑支持设备到设备通信（D2D）的蜂窝网络中的资源分配问题。对于仅通过正交资源共享实现D2D的系统，我们提出并分析了两种资源分配策略，该策略保证所有用户之间的接入公平性，同时利用多用户分集和本地D2D通信，以提供对现有仅蜂窝策略的显著改进。第一策略，蜂窝公平调度（CFS）策略，提供对现有蜂窝系统的最简单的D2D扩展，而第二策略，D2D公平调度（DFS）策略，利用来自正交共享设置下的D2D使能系统的最大性能。对于甚至更高的频谱效率，具有D2D的蜂窝系统可以为多于一个D2D对调度相同的频率资源。在这种非正交共享环境下，我们提出了一种新的组调度策略，组公平调度（GFS）的政策，利用空间频率复用和多用户分集，以提供显着的改善系统性能与完美的公平性之间的用户，无论他们是蜂窝或D2D用户。
2015-03-29 cs.IT cs.NI math.IT
Energy Efficient Joint Resource Allocation and Power Control for D2D Communications
在本文中，联合资源分配和功率控制的能量有效的设备到设备（D2D）通信蜂窝网络下的调查。资源和功率被优化以最大化D2D通信的能量效率（EE）。利用分式规划的性质，将原来的分式形式的非凸优化问题转化为一个等价的减法形式的优化问题。然后，提出了一种有效的迭代资源分配和功率控制方案。在每次迭代中，EE优化问题的部分约束通过利用罚函数方法被移除。我们进一步提出了一种新的两层方法，它允许通过将联合资源分配和功率控制的EE优化问题解耦为两个单独的步骤来在每次迭代中找到最优解。在第一层中，通过求根法求解一系列最大化问题，在考虑或不考虑蜂窝用户速率损失的情况下，得到最优功率值。在第二层中，公式化的优化问题属于具有单一分配格式的经典资源分配问题，其允许网络流公式化，使得其可以被求解为最优。仿真结果表明，通过使用所提出的迭代资源分配和功率控制方案的EE显着改善。
2017-03-21 cs.IT math.IT
Energy Efficient Power Allocation in Massive MIMO Systems based on Standard Interference Function
研究了大规模MIMO系统下行链路能量有效的功率分配问题。一个约束的非凸优化问题，制定能源效率（EE）最大化，其中考虑到服务质量（QoS）的要求。利用分式规划的性质和用户数据速率的下界，将非凸优化问题转化为凸优化问题。利用拉格朗日对偶函数法将约束凸问题转化为无约束凸问题。由于用户内干扰引起的多变量耦合问题，推导上述优化问题的显式解是困难的。利用标准干扰函数，我们提出了一种隐式迭代算法来求解无约束凸优化问题，获得最优功率分配方案。仿真结果表明，该迭代算法只需几次迭代就能收敛，并说明了用户数和天线数对EE的影响。
2017-03-21 cs.IT math.IT
Relay Selection and Resource Allocation for Two Way DF-AF Cognitive Radio Networks
研究了双向中继认知无线电网络中采用半双工解码转发（DF）和放大转发（AF）系统的最优资源功率分配和中继选择问题。假设主网络和辅网络同时接入频谱，使得由辅网络引起的引入到主网络的干扰应该低于某个干扰阈值。此外，在不影响主网络的服务质量的情况下，根据所获得的辅助总和速率来应用AF和DF方案之间的选择策略。基于遗传算法的次优方法也提出了解决我们的问题。仿真结果表明，所提出的次优算法的性能接近最优解的性能，具有相当大的复杂度节省。
2013-05-19 cs.IT math.IT
Distributed Interference-Aware Energy-Efficient Resource Allocation for Device-to-Device Communications Underlaying Cellular Networks
由于频谱重用和用户设备（UE）的有限电池寿命所导致的同信道干扰，设备到设备（D2D）到蜂窝网络中的引入在资源分配设计中提出了许多新的挑战。在本文中，我们提出了一个分布式的干扰感知的能量有效的资源分配算法，以最大限度地提高每个UE的能量效率（EE）受到其特定的服务质量（QoS）和最大传输功率的限制。我们将资源分配问题建模为一个非合作博弈，其中每个参与者都是自私的，希望最大化自己的EE。公式化的EE最大化问题是一个非凸问题，并利用非线性分数规划的性质将其转化为凸优化问题。提出了一种迭代优化算法，并通过计算机模拟进行了验证。
2014-07-22 cs.IT cs.NI math.IT
Joint Subcarrier and CPU Time Allocation for Mobile Edge Computing
在移动边缘计算系统中，移动设备可以将计算密集型任务卸载到附近的云，以节省能源并延长电池寿命。与成熟的云不同，小云是部署在无线接入点的小规模数据中心，因此受到无线电和计算资源的高度限制。在本文中，我们表明，单独优化的计算或无线电资源的分配，因为大多数现有的作品，是高度次优的：计算资源的拥塞导致无线电资源的浪费，反之亦然。为了解决这个问题，我们提出了一个联合调度算法，协调分配无线电和计算资源。具体来说，我们认为一个cloudlet在正交频分复用接入（OFDMA）系统与多个移动设备，在那里我们研究子载波分配的任务卸载和CPU时间分配的cloudlet任务执行。仿真结果表明，该算法明显优于单资源优化，容纳更多的卸载请求，同时实现显着的节能。
2016-08-23 cs.IT math.IT
Mobile Edge Computing via a UAV-Mounted Cloudlet: Optimization of Bit Allocation and Path Planning
无人机（UAV）最近被认为是在具有有限基础设施或没有基础设施的无线系统中向移动用户（MU）提供增强覆盖或中继服务的手段。研究了一种基于无人机的移动云计算系统，该系统通过赋予移动无人机计算能力，为本地处理能力有限的MU提供计算卸载机会。该系统旨在最小化总的移动能量消耗，同时满足卸载的移动应用的服务质量要求。卸载通过移动设备和UAV之间的上行链路和下行链路通信来实现，所述上行链路和下行链路通信借助于频分双工（FDD）经由正交或非正交多址（NOMA）方案来进行。联合优化上行链路和下行链路通信的比特分配以及在UAV处的计算的问题，以及在延迟和UAV的能量预算约束下的微云的轨迹，通过利用连续凸近似（SCA）策略来制定和解决。数值结果表明，可以通过所提出的联合优化的比特分配和微云的轨迹相比，本地移动执行，以及部分优化方法，只设计的比特分配或微云的轨迹，可以累计显着的节能。
2017-05-18 cs.IT cs.NI math.IT
Exploiting Device Heterogeneity in Grant-Free Random Access: A Data-Driven Approach
本文提出一种基于随机梯度下降的免授权随机接入时隙分配概率优化算法，利用重要性加权偏差缓解处理活动估计错误，在多种错误分布下显著提升系统吞吐量。
2024-07-26 cs.IT cs.NI math.IT
Optimal Resource Allocation for Power-Efficient MC-NOMA with Imperfect 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。资源分配算法设计被公式化为非凸优化问题，其联合设计功率分配、速率分配、用户调度和连续干扰消除（SIC）解码策略以最小化总发射功率。该框架考虑了发射端信道状态信息（CSIT）的不完善性和用户对服务质量（QoS）的要求。为了便于设计每个子载波上的最佳SIC解码策略，我们定义了一个信道噪声比中断阈值。随后，所考虑的非凸优化问题被重铸为广义线性乘法规划问题，通过采用分支定界方法获得全局最优解。最优资源分配策略由于其高计算复杂性而用作系统性能基准。为了在系统性能和计算复杂性之间取得平衡，提出了一种基于凸规划差分的次优迭代资源分配算法。仿真结果表明，次优方案达到了接近最优的性能。此外，这两种方案提供了显着的传输功率节省比传统的正交多址接入（OMA）方案。
2017-05-16 cs.IT math.IT
Resource Allocation for Secure Multi-User Downlink MISO-URLLC Systems
本文研究了安全多用户下行超可靠低延迟通信（URLLC）的资源分配算法设计。为了增强物理层安全性，基站（BS）配备有多个天线，并且由BS注入人工噪声（AN）以削弱窃听者的信道。为了满足安全URLLC系统中严格的延迟要求，采用短分组传输（SPT），并考虑资源分配设计。资源分配算法设计被公式化为最小化总发射功率的优化问题，同时保证关于URLLC用户的发射比特数、分组错误概率、信息泄漏和延迟的服务质量（QoS）约束。由于优化问题的非凸性，找到全局解需要高的计算复杂性。因此，我们提出了一个低复杂度的算法，基于逐次凸逼近（SCA）找到一个次优的解决方案。我们的仿真结果表明，所提出的资源分配算法设计，确保了保密的URLLC用户的传输，并产生显着的功率节省相比，基线方案。
2020-02-26 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Joint Offloading and Wireless Resource Allocation Strategy in Multi-MEC Server Systems
移动边缘计算（MEC）是一种新兴的范例，移动设备可以将计算密集型或延迟关键型任务卸载到附近的MEC服务器，从而节省能源并延长电池寿命。与云服务器不同，MEC服务器是部署在无线接入点的小型数据中心，因此对无线电和计算资源高度敏感。在本文中，我们考虑了一个正交频分复用接入（OFDMA）的多用户和多MEC服务器系统，其中的任务卸载策略和无线资源分配联合研究。针对延迟关键型应用，以总能耗最小为目标，提出了联合卸载和资源分配策略。通过双层优化方法，将原NP难问题解耦为下层的功率和子载波分配问题和上层的任务卸载问题。仿真结果表明，与传统的调度算法相比，该算法在能量节省和成功卸载概率（SOP）方面具有优异的性能。
2018-03-20 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Adaptive Power Allocation for Incremental MIMO Systems
我们认为，能量有效的自适应功率分配的三个增量多输入多输出（IMIMO）系统采用ARQ，混合ARQ（HARQ）与Chase合并（CC），HARQ与增量冗余（IR），以最大限度地减少其速率中断概率（或相当于丢包率）的约束下，每个数据包的平均能耗。我们首先提供的速率中断概率表达式的三个IMIMO系统，然后提出的方法将它们转换成一个易于处理的形式，并制定相应的非凸优化问题，可以解决的一个邻域点算法找到一个局部最优。为了进一步降低求解的复杂性，使用率中断概率表达式的渐近等价近似，我们近似的非凸优化问题作为一个统一的几何规划问题（GPP），我们推导出封闭形式的解决方案。说明性的结果表明，所提出的功率分配（PPA）提供了显着的增益，在节能相比，等功率分配（EPA），和简单的封闭形式的GPP解决方案可以提供更接近的性能，在较低的值的速率中断概率的确切方法，为三个IMIMO系统。
2015-03-25 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Antenna Selection and Power Allocation for Large-Scale Multiple Antenna Systems with Hybrid Energy Supply
能量收集和大规模多天线技术的组合提供了一种有前途的解决方案，用于通过利用可再生能源和降低每个用户和每个天线的传输功率来提高能量效率（EE）。然而，由于可再生能源的间歇性特征和有限的电池容量，将能量收集能力引入大规模多天线系统对节能系统设计提出了许多新的挑战。此外，大量射频（RF）链的总制造成本和总功率不可忽略，并且使用所有天线进行传输将是不切实际的。在本文中，我们提出了一种能量有效的天线选择和功率分配算法，以最大限度地提高EE的约束下的用户的服务质量（QoS）。利用非线性分式规划的性质，提出了一种求解非凸EE优化问题的迭代离线优化算法。通过计算机模拟，分析和验证了最大EE，选择的天线数量，电池容量和EE-SE权衡之间的关系。
2014-08-24 cs.IT math.IT
Robust Resource Allocation for UAV Systems with UAV Jittering and User Location Uncertainty
研究了在无人机抖动和用户位置不确定的情况下，多用户无人机通信系统的资源分配算法设计。特别是，我们联合优化的二维位置和下行波束形成器的固定高度的无人机的总无人机发射功率最小化。问题的制定考虑到用户的服务质量要求，由无人机抖动引起的天线阵列响应（AAR）的不完善的知识，和用户的位置不确定性。尽管所产生的问题的非凸性，我们最佳地解决了这个问题，采用一系列的变换和半定规划松弛。我们的模拟结果显示，所提出的鲁棒性计划相比，两个基线计划，使显着的节能。此外，该方案的鲁棒性方面的不完善的AAR知识和用户的位置不确定性在无人机也被证实。
2018-09-11 cs.IT math.IT
Exploiting Deep Learning for Secure Transmission in an Underlay Cognitive Radio Network
研究了认知无线电网络中基于机器学习的安全功率分配问题。特别是，一个神经网络（NN）为基础的方法，提出了最大化的保密率的次级发射机的总发射功率的约束下，和干扰泄漏的主接收机，其中三个不同的正则化方案。与传统方法相比，该算法的主要优点是能够同时解决具有完美和不完美信道状态信息的功率分配问题。在传统的设置中，必须设计两种完全不同的优化框架，即稳健设计和非稳健设计。此外，常规算法通常基于迭代技术，因此，它们需要相当多的迭代次数，使得它们不太适合于存在非常严格的延迟约束的未来无线网络。为了满足未来超可靠低延迟网络的前所未有的要求，我们提出了一种基于神经网络的方法，可以确定CR网络中的功率分配，大大减少了计算时间和复杂性。由于这种训练的神经网络只需要少量的线性运算来产生所需的功率分配，该方法也可以扩展到未来无线网络中的不同延迟敏感的应用和服务。当评估所提出的方法与传统的方法，使用一个合适的测试集，所提出的方法可以达到94%以上的保密率性能小于1%的计算时间和超过93%的干扰泄漏约束的满足。这些结果的获得大大减少了计算时间，我们相信它适合未来的实时无线应用。
2021-01-05 cs.IT math.IT
Base Station Sleeping and Resource Allocation in Renewable Energy Powered Cellular Networks
我们认为，在蜂窝网络中，BS配备了能量收集设备，使用统计信息的交通强度和收获的能量，节能的无线资源管理。该问题被公式化为适配BS的开-关状态、活动资源块（例如子载波）以及功率分配，以最小化给定时间段内的平均电网功耗，同时满足用户的服务质量（阻塞概率）要求。将其转化为一个无约束优化问题，以最小化电网功耗和阻塞概率的加权和。然后提出了一种两阶段动态规划（DP）算法来解决该优化问题，第一阶段优化基站的开关状态，第二阶段迭代分配活动基站的资源块。与最优联合基站开关状态和活动资源块分配算法相比，该算法在获得接近最优节能性能的同时，大大降低了计算复杂性。
2013-05-22 cs.IT math.IT
Optimal Transmission of Multi-Quality Tiled 360 VR Video by Exploiting Multicast Opportunities
在本文中，我们想调查的情况下，在每个用户的转码和不转码的情况下，360 VR视频的有效传输到多个用户的组播机会的根本影响。我们建立了一个新的数学模型，反映了在这两种情况下的平均传输能量和转码能量的情况下，与用户转码的组播机会的影响，并有利于最佳利用转码使能的组播机会。在没有用户转码的情况下，我们通过利用自然的多播机会来优化传输资源分配以最小化平均传输能量。这个问题是非凸的。我们将其转化为一个等价的凸问题，并使用标准的凸优化技术获得最优解。在与用户转码的情况下，我们优化传输资源分配和传输质量水平的选择，以最小化的平均传输能量和转码能量的加权和，利用自然和转码使能的多播机会。该问题是一个具有挑战性的混合离散-连续优化问题。我们将其转化为一个凸差分（DC）规划问题，并使用DC算法获得一个次优解。最后，数值结果表明，有效利用的情况下，与用户转码启用的多播机会的重要性。
2020-01-07 cs.IT math.IT
Joint Task Offloading Scheduling and Transmit Power Allocation for Mobile-Edge Computing Systems
移动边缘计算（MEC）通过将计算密集型任务从移动设备迁移到附近的MEC服务器来提供具有高计算要求的移动服务，已经成为一种突出的技术。为了降低执行延迟和设备能耗，本文针对多任务MEC系统，联合优化任务卸载调度和发射功率分配。提出了一种基于交替最小化的低复杂度次优算法，以最小化执行延迟和设备能耗的加权和。具体地，给定发射功率分配，最优任务卸载调度，即，确定卸货顺序的方法。此外，最佳的发射功率分配与给定的任务卸载调度决策将使用凸优化技术确定。仿真结果表明，当MEC系统中可用的无线电和计算资源相对平衡时，任务卸载调度更为关键。此外，它表明，该算法实现了近最佳的执行延迟，以及大量的设备节能。
2017-01-18 cs.IT 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-Efficient Resource Allocation for Wireless Powered Communication Networks
本文考虑了无线供电通信网络（WPCN），其中多个用户从一个专用的发电站收集能量，然后与信息接收站进行通信。我们的目标是通过联合时间分配和功率控制，同时考虑到每个用户的初始电池能量，调查网络的最大可实现的能源效率（EE）。我们首先研究了在没有任何系统吞吐量要求的WPCN中的EE最大化问题。我们表明，EE最大化问题的WPCN可以转换为EE最大化问题的两个简化的网络，通过利用其特殊的结构。对于每个问题，我们推导出最优解，并提供相应的物理解释，尽管非凸的问题。随后，我们研究了最小系统吞吐量约束下的EE最大化问题。利用分式规划理论，我们将所得的非凸问题转化为一个标准的凸优化问题。这使我们能够表征联合时间分配和功率控制的最优解结构，并推导出一个有效的迭代算法获得最优解。仿真结果验证了我们的理论研究结果，并证明了所提出的联合时间和功率优化的有效性。
2015-11-17 cs.IT math.IT math.OC
Resource Allocation for XR with Edge Offloading: A Reinforcement Learning Approach
本文提出一种基于强化学习的XR资源分配框架，动态分配上下行时隙并决策边缘卸载，通过部分卸载使覆盖范围扩展55%、能耗降低34%。
2025-10-26 cs.IT math.IT
Joint Uplink-Downlink Resource Allocation for OFDMA-URLLC MEC Systems
本文研究了移动边缘计算（MEC）系统中多用户正交频分多址（OFDMA）超可靠低延迟通信（URLLC）的资源分配算法设计。为了实现严格的端到端的延迟和可靠性要求的URLLC MEC系统，我们提出了联合上下行资源分配和有限块长度传输。此外，我们提出了一个部分的时间重叠之间的上行链路和下行链路帧，以尽量减少端到端的延迟，这引入了新的时间因果关系的约束。然后，所提出的资源分配算法被公式化为在关于最大允许计算时间内计算的URLLC用户比特的数量的最小服务质量的约束下最小化网络的总加权发射功率的优化问题，即，计算任务的端到端延迟。由于优化问题的非凸性，找到全局最优解需要高的计算复杂性，这对于实时应用是不可容忍的。因此，提出了一种基于逐次凸逼近的低复杂度算法来寻找高质量的次优解。我们的仿真结果表明，所提出的资源分配算法设计，促进了应用程序的URLLC MEC系统中，并产生显着的功耗节省相比，基准计划。
2020-05-10 cs.IT math.IT
Resource Allocation for Secure Communication in Systems with Wireless Information and Power Transfer
本文考虑了在多用户多输入单输出（MISO）下行链路系统中同时进行无线信息和功率传输的安全通信。我们研究的资源分配算法的设计时，接收机能够收获的无线电频率的能量的情况下，最大限度地减少总发射功率。特别地，该算法设计被公式化为非凸优化问题，该非凸优化问题考虑了对抗潜在窃听者的人工噪声生成、期望接收机处的最小所需信号与干扰加噪声比（SINR）、潜在窃听者处的最大可容忍SINR以及传送到接收机的最小所需功率。我们采用半定规划（SDP）松弛的方法来获得所考虑的问题的上限解。通过检验全局最优解的一个充分条件，揭示了上界的紧性。受充分条件的启发，我们提出了两个次优的资源分配计划，提高安全通信和促进有效的能量收集。仿真结果表明，所提出的次优方案实现了接近最优的性能和显着的发射功率节省优化的人工噪声产生。
2013-06-04 cs.IT math.IT
Greening Geographical Power Allocation for Cellular Networks
从自然中获取能源（太阳能、风能等）被设想为实现绿色无线网络的关键使能者。然而，绿色能源在地理上是分布的，并且功率量是随机的，这可能不足以通过单个能量站点为基站供电。燃烧煤炭、原油等棕色能源虽然会产生二氧化碳，但能提供稳定的电力。本文在不牺牲通信质量的前提下，研究了如何通过向电网中注入混合棕绿能量来进行绿色能量分配，以减少对棕能的依赖。我们提出了一个全面的框架来表征混合绿色和棕色能源授权蜂窝网络的性能。提出了一种新的性能指标“比特/吨\ce{CO2} /Hz”来评价通信网络的绿色性。由于绿色能源通常来自分布式地理位置且具有时变性，因此考虑电力传输的物理规律，即，欧姆定律和基尔霍夫电路定律。仿真结果表明，地理分布的绿色能源通过提高通信能力，同时节省布朗能源消耗，相互补充。此外，绿色能源的渗透也有助于减少输电缺口的功率损耗。
2018-02-17 cs.IT math.IT
A Dynamic UAVs Cooperative Suppressive Jamming Method with Joint Task Assignment and Bandwidth Allocation
针对现有无人机干扰分配模型对动态环境适应性弱且忽略频率匹配的问题，提出一种联合任务分配与带宽分配的动态协同压制干扰方法，通过动态混合整数规划建模和基于Kriging模型的两步混合算法，实现高效干扰并节省计算资源。
2025-02-26 cs.IT math.IT
Context-Aware Small Cell Networks: How Social Metrics Improve Wireless Resource Allocation
提出了一种用于在具有设备到设备（D2D）通信的无线小小区网络（SCN）中优化和管理资源分配的新方法。所提出的方法允许联合利用无线用户的无线和社交环境，以优化资源的整体分配并改善SCN中的流量卸载。这种上下文感知的资源分配问题被公式化为匹配游戏，其中用户设备（UE）和资源块（RB）基于捕获无线和社交度量两者的效用函数彼此排名。由于社会的相互关系，这个游戏被证明属于一类匹配的游戏与同行的影响。为了解决这个问题，提出了一种新的自组织算法，使用该算法，UE和RB可以交互以决定它们期望的分配。然后证明所提出的算法收敛到UE和RB之间的双侧稳定匹配。然后研究和评估所得到的稳定结果的性质。使用真实社交数据的仿真结果表明，社交连接的用户的聚类允许卸载比传统的上下文不知道的方法大大增加的流量。这些结果表明，利用社会背景在节省无线链路和回程上的资源方面具有很高的实际意义。
2015-05-15 cs.GT cs.IT math.IT
Resource Allocation for Downlink NOMA Systems: Key Techniques and Open Issues
本文介绍了下行非正交多址（NOMA）系统中资源分配（RA）的研究进展，重点介绍了用户配对（UP）和功率分配（PA）算法。前者利用用户间的信道增益差异进行用户配对，以获得较高的容量增益;后者为每个簇内的用户分配功率，以平衡系统吞吐量和用户公平性。此外，本文引入了集群公平性的概念，并提出了divideand-next-largest difference为基础的UP算法，以分配容量增益之间的NOMA集群在一个控制的方式。此外，在用户具有预定义的服务质量时，多输入多输出NOMA（MIMO-NOMA）和MIMO-OMA的性能进行了比较。仿真结果验证了NOMA相对于OMA的优越性。最后，文章为下行NOMA中RA的进一步研究提供了思路。
2017-12-30 cs.IT math.IT
Resource Allocation for a Full-Duplex Base Station Aided OFDMA System
在基站（BS）上采用全双工（FD）技术是提高系统性能的一种很有前途的解决方案。受此启发，我们重新审视全双工基站（FD-BS）辅助OFDMA系统，其中包括一个BS，多个上行链路/下行链路用户和多个子载波。考虑子载波、下行链路用户（DUE）、上行链路用户（UUE）之间的联合三维（3D）映射方案以及相关联的功率分配优化。具体地说，我们首先将复杂的三维映射问题分解成三个二维子问题，并分别用迭代匈牙利法求解。然后基于拉格朗日对偶方法，通过固定一个对偶点，依次求解功率分配和三维映射问题。最后利用次梯度法求出最优解。与现有的工作，只解决3D映射或功率分配问题，但具有较高的计算复杂度，我们解决这两个问题，并成功地降低了计算复杂度从指数到多项式阶。数值仿真结果验证了该方案的有效性。
2017-03-12 cs.IT math.IT
Distributed Power Allocations in Heterogeneous Networks with Dual Connectivity using Backhaul State Information
LTE版本12提出了在异构蜂窝网络中使用双连接，其中用户设备（UE）保持到宏小区节点（基站）和到低层节点（微微基站或中继）的并行连接。在本文中，我们提出了一种分布式多目标功率控制方案，其中每个UE独立地适应其双连接，可能是不平等的带宽，与非理想的回程链路上的发射功率。在所提出的方案中，当回程负载变化时，UE可以在数据率最大化和发射功率最小化之间动态地切换它们的目标。考虑到干扰和回程负载之间的耦合，我们提出了一种低开销的收敛机制，它不需要自治节点之间的明确协调，并推导出一个封闭形式的表达式的发射功率水平在平衡。我们示出了当通过贪心算法实现优化时或者当UE仅执行注水时，我们的方案的更高的聚合端到端数据率和显著的功率节省。
2015-01-27 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Resource Allocation in Multiuser OFDM Systems with Wireless Information and Power Transfer
本文研究了多用户正交频分复用（OFDM）下行链路系统中同时进行无线信息和功率传输的资源分配算法设计。算法设计被公式化为用于最大化数据传输的能量效率（传送到用户的比特/焦耳）的非凸优化问题。特别地，该问题公式化考虑了最小所需系统数据率、向用户的异构最小所需功率传输以及电路功耗。随后，通过利用分时方法和非线性分式规划的性质，所考虑的非凸优化问题是解决使用一个有效的迭代资源分配算法。对于每一次迭代，最优功率分配和用户选择的解决方案推导出基于拉格朗日对偶分解。仿真结果表明，所提出的迭代资源分配算法实现了系统的最大能量效率，并揭示了能量效率，系统容量和无线功率传输如何受益于系统中的多个用户的存在。
2012-12-31 cs.IT math.IT
Optimal Resource Allocation for Multi-user OFDMA-URLLC MEC Systems
本文研究了移动边缘计算（MEC）系统中多用户正交频分多址（OFDMA）超可靠低延迟通信（URLLC）的资源分配算法设计。为了满足URLLC MEC系统严格的端到端延迟和可靠性要求，我们提出了联合上下行资源分配和有限块长传输。此外，我们采用了部分的时间重叠的上行链路和下行链路帧之间的端到端的延迟，这引入了一个新的时间因果关系约束最小化。所提出的资源分配算法被公式化为在最大允许计算时间内计算的URLLC用户比特数的约束下使网络的总加权功耗最小化的优化问题，即，计算任务的端到端延迟。尽管制定的优化问题的非凸性，我们开发了一个全局最优的解决方案，使用基于离散单调优化理论的分支定界方法。分支定界算法最小化总功耗的上限，直到收敛到全局最优值。此外，为了在计算复杂性和性能之间取得平衡，我们提出了两个有效的次优算法的基础上连续凸逼近和二阶锥技术。我们的仿真结果表明，所提出的资源分配算法设计有利于在MEC系统中的URLLC，并产生显着的功率节省相比，三个基线方案。此外，我们的仿真结果表明，所提出的次优算法提供了不同的性能和复杂度之间的权衡，并达到了接近最佳的性能在相对较低的复杂度。
2020-09-22 cs.IT math.IT
Resource Allocation for Intelligent Reflecting Surface-Assisted Cognitive Radio Networks
本文研究了智能反射面（IRS）辅助的多用户认知无线电（CR）系统的资源分配算法设计。特别地，部署IRS以减轻次级网络对主用户造成的干扰。在基站（BS）的波束成形向量和在IRS的相移矩阵联合优化的最大化的二次系统的和速率。算法设计被公式化为考虑主用户的最大干扰容限的非凸优化问题。为了解决由此产生的非凸优化问题，我们提出了一个基于交替优化的次优算法，利用半定松弛，惩罚方法，和逐次凸逼近。我们的仿真结果表明，系统的和速率显着提高我们提出的方案相比，两个基线计划。此外，我们的研究结果也说明了在CR网络中部署IRS的好处。
2020-03-01 cs.IT math.IT
Robust Trajectory and Resource Allocation Design for Secure UAV-aided Communications
本文旨在提高物理层的安全性，防止潜在的内部窃听利用无人机（UAV）的机动性。我们考虑的情况下，两个接收器具有不同的安全许可级别需要由一个合法的发射机与无人机的帮助。我们共同设计的轨迹和资源分配，以最大限度地提高累积的系统机密数据率。该设计被配制成一个混合整数非凸优化问题，考虑到部分位置信息的潜在窃听。为了规避问题的非凸性，提出了一系列的变换和近似，这有利于设计一个计算效率的次优解。仿真结果提供了重要的系统设计的见解，并展示了强大的联合设计，以提高物理层的安全性所带来的优势。
2019-03-18 cs.IT math.IT
Robust Layered Transmission in Secure MISO Multiuser Unicast Cognitive Radio Systems
研究了认知无线电下行链路多用户多输入单输出（MISO）通信网络中的鲁棒资源分配算法设计。我们专注于一个二级系统，它提供单播安全的无线分层视频信息，多个单天线二级接收器。资源分配算法设计被公式化为用于最小化次级发射机处的总发射功率的非凸优化问题。所提出的框架考虑了服务质量（QoS）的要求，在二级系统中的视频通信保密性，在二级发射机的潜在窃听者（主接收机）的信道状态信息（CSI）的不完善，以及在主接收机的最大可容忍接收干扰功率的限制。因此，所提出的问题制定利用分层传输和人工噪声生成的自保护架构，以确保通信保密。半定规划（SDP）松弛推导出一个资源分配算法，找到全局最优解的制定的问题。仿真结果表明，与传统的单层传输方案相比，所提出的分层传输资源分配算法具有显著的传输功率节省和对CSI不完善的鲁棒性。
2015-11-26 cs.IT math.IT
Energy Management in Heterogeneous Networks with Cell Activation, User Association and Interference Coordination
无线网络的密集化和扩展对干扰管理和降低能耗提出了新的挑战。本文研究了异构网络中的能量有效的资源管理，根据长期的平均流量和信道条件，通过联合优化小区激活，用户关联和多小区多用户信道分配。所提出的框架是建立在通过预定义的干扰模式来表征干扰耦合的基础上，并且在这些模式之间执行资源分配。以这种方式，当计算用户可实现速率时，明确地考虑由激活（去激活）小区引起的干扰波动。一个定制的算法开发，以解决制定的问题，在对偶域中利用的问题结构，这给了一个显着的复杂性节省。数值结果表明，所提出的方案在节能方面取得了巨大的进步。从所提出的联合资源优化导出的用户关联被映射到符合标准的小区选择偏置。该映射揭示了用于节能的小区特定偏置与文献中研究的用于负载均衡的小区特定偏置完全不同。
2016-02-10 cs.IT math.IT
Semi-dynamic Green Resource Management in Downlink Heterogeneous Networks by Group Sparse Power Control
针对异构网络下行链路的节能问题，提出了在满足用户速率需求的前提下，最小化基站总功耗的节能方案。这项工作的基本思想是利用系统的灵活性和可扩展性，以便通过有效的资源管理获得更多的好处。这促使我们提出一种灵活的BS功耗模型，该模型可以以能量有效的方式而不是BS的“开/关”二进制睡眠方式来控制系统资源，诸如天线、频率载波和发射功率分配。为了表示这些功率节省模式，我们采用发射功率向量的组稀疏度而不是{0，1}变量。基于该功率模型，提出了一种半动态绿色资源管理机制，通过基于大尺度衰落值的分组稀疏功率控制，联合解决基站关联、频率载波分配和发射功率分配等一系列资源管理问题。特别是，连续凸逼近（SCA）为基础的算法，以解决原来的非凸问题的固定解决方案。仿真结果也验证了所提出的基站功率模型和绿色资源管理机制。
2015-11-19 cs.IT math.IT
Power Efficient Resource Allocation for Full-Duplex Radio Distributed Antenna Networks
在本文中，我们研究的资源分配算法设计的分布式天线多用户网络与全双工（FD）无线电基站（BS），使同时进行上行链路和下行链路通信。所考虑的资源分配算法设计被公式化为考虑BS的天线电路功耗和上行链路和下行链路用户两者的服务质量服务质量（QoS）要求的优化问题。我们通过联合优化下行链路波束形成器、上行链路发射功率和天线选择来最小化网络总功耗。为了克服由此产生的问题的棘手性，我们重新将其作为一个优化问题与解耦的二元选择变量和非凸约束。重新制定的问题，有利于设计的迭代资源分配算法，获得最佳的解决方案的基础上，广义Bender的分解（GBD），并作为一个基准计划。此外，为了在计算复杂性和系统性能之间取得平衡，提出了一种具有多项式时间复杂度的次优算法。仿真结果表明，所提出的基于GBD的迭代算法收敛到全局最优解，次优算法实现了接近最优的性能。我们的研究结果还表明，功率效率和有源发射天线的数量之间的权衡时，电路功耗被考虑在内。特别地，激活非常大量的天线可能不是用于降低总系统功耗的功率高效解决方案。此外，我们的研究结果表明，FD系统促进显着的功率节省相比，传统的半双工系统，尽管不可忽略的自干扰。
2015-02-07 cs.IT math.IT
