Energy-Aware Relay Selection and Power Allocation for Multiple-User Cooperative Networks
研究了在符号出错率（SER）受限的多用户协作网络中，以生存期最大化为目标，采用两种不同的网络功率管理策略：组生存期最大化（GLM）和最小加权总功率（MWTP）时的中继分配和功率分配问题。与最优功率分配的解决方案，获得每个政策，我们表明，最优的中继分配可以得到使用瓶颈匹配（BM）算法和最小加权匹配（MWM）算法GLM和MWTP政策，分别。针对BM算法的中继分配效率不高的问题，提出了一种新的最小瓶颈匹配（MBM）算法来解决GLM策略下的中继分配问题。为了进一步降低中继分配的复杂度，我们提出了次优中继选择（SRS）算法，该算法的复杂度与源节点和中继节点的数量成线性关系。仿真结果表明，基于GLM策略的中继选择和功率分配策略比基于MWTP策略的中继选择和功率分配策略具有更好的网络生命周期性能。与MBM算法和SRS算法相比，基于BM算法的GLM策略的中继分配在较低的更新间隔下具有较差的网络生命周期性能。我们发现，基于MBM算法的中继分配实现了最大的网络生命周期性能和SRS算法的中继分配的性能非常接近它。
2016-06-07 cs.IT math.IT
Sub-channel Assignment, Power Allocation and User Scheduling for Non-Orthogonal Multiple Access Networks
在本文中，我们研究的资源分配和用户调度问题的下行链路非正交多址接入网络中的基站分配频谱和功率资源的一组用户。我们的目标是联合优化的子信道分配和功率分配，以最大限度地提高加权总速率，同时考虑用户的公平性。我们制定的子信道分配问题，相当于一个多对多的双边用户子信道匹配游戏中的用户和子信道被认为是两套球员追求自己的利益。然后，我们提出了一个匹配算法，收敛到双边交换稳定匹配后，有限的迭代次数。因此，提供了一种联合解决方案来迭代地解决子信道分配和功率分配问题。仿真结果表明，所提出的算法大大优于正交多址接入方案和以前的非正交多址接入方案。
2016-08-30 cs.IT cs.NI 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
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
Energy Efficient Resource Allocation in UAV-Enabled Mobile Edge Computing Networks
在本文中，我们考虑通过联合优化用户关联，功率控制，计算能力分配和位置规划在移动边缘计算（MEC）网络与多个无人机（UAV）的总功率最小化问题。为了解决非凸问题，我们提出了一个低复杂度的算法，迭代求解三个子问题。针对用户关联子问题，提出了基于压缩感知的算法。对于计算能力分配子问题，得到了封闭形式的最优解。对于选址规划子问题，采用一维搜索方法有效地获得了最优解。为了得到一个可行的解决方案，这种迭代算法，提出了一种基于模糊c-均值聚类算法。数值结果表明，该算法取得了更好的性能比传统的方法。
2019-02-13 cs.IT math.IT
Relay-Enabled Backscatter Communications: Linear Mapping and Resource Allocation
针对中继辅助反向散射通信中连续时间分配不可行的问题，提出基于帧结构的离散时间方案，采用线性映射确定子帧分配与功率，联合优化反射系数、接入点功率和映射矩阵以最大化吞吐量，并设计低复杂度迭代算法验证其优越性。
2023-07-26 cs.IT math.IT
User Association and Resource Allocation in Unified NOMA Enabled Heterogeneous Ultra Dense Networks
异构超密集网络（HUDN）和非正交多址接入（NOMA）由于其增强频谱效率的巨大能力而被确定为用于第五代（5G）移动通信系统的两种提议技术。本文研究了NOMA技术在HUDN中的应用，以支持5G系统中的大规模连接。特别地，提出了一种统一的NOMA框架，包括功率域NOMA和码域NOMA，可以灵活地配置以服务于不同的应用场景。作为进一步的进步，统一的NOMA框架使HUDN进一步调查，特别关注的用户关联和资源分配。两个案例研究证明了统一的NOMA使HUDN的有效性。最后，NOMA使HUDN的一些主要挑战和有前途的研究方向。异构超密集网络、非正交多址接入、海量连接、用户关联和资源分配
2018-06-19 cs.IT math.IT
Cooperative Base Station Assignment and Resource Allocation for 6G ISAC Network
University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；Nanjing University（南京大学）；Shenzhen University（深圳大学）
针对6G ISAC多基站架构下通信与感知联合优化需求，提出CBARA策略，采用启发式交替优化算法求解非凸问题，显著提升通信速率与感知精度。
2025-10-01 cs.IT math.IT
Resource Allocation for Cooperative D2D-Enabled Wireless Caching Networks
在本文中，我们研究了资源分配问题的合作设备到设备（D2D）使能的无线缓存网络，其中每个用户随机缓存流行的内容到其内存和附近的用户通过D2D链路共享的内容。为了增强频谱共享D2D链路的吞吐量，其可能受到D2D链路之间的干扰的严重限制，我们使得一些D2D链路之间的协作能够消除它们之间的干扰。我们制定了一个联合链路调度和功率分配问题，以最大限度地提高合作D2D链路（CDLs）和非合作D2D链路（NDL）的整体吞吐量，这是NP难的。为了解决这个问题，我们将其分解为两个子问题，分别最大化CDLs和NDL的总和率。对于CDL优化，我们提出了一种基于半正交的联合用户调度和功率分配算法。对于NDL优化，我们提出了一种新的低复杂度算法来执行链路调度，并开发了一个凸函数的差异（DC）。规划方法来解决非凸功率分配问题。仿真结果表明，协作传输可以显着增加服务的用户数和系统的整体吞吐量。
2018-08-21 cs.IT math.IT
Flexible User Mapping for Radio Resource Assignment in Advanced Satellite Payloads
这项工作探讨了灵活的分配用户的波束，以配合卫星系统中的非均匀的业务需求，打破传统的小区边界和服务用户的潜在的非主导波束。来自灵活波束用户映射的额外自由度带来了以用户为中心的框架，其中两步优化过程作为实用策略。智能波束-用户映射与每个波束的可调节带宽分配联合探索，并针对具有灵活无线电资源分配的有效载荷的不同技术进行测试。数值结果得到各种非均匀的交通分布，以评估解决方案的性能。通过狄利克雷分布，可以方便地参数化，并使模拟容易再现的波束的流量分布的形状。即使在功率分配的理想条件下，灵活的波束用户映射和可调节的功率分配都类似地平均增强了带宽的灵活分配。结果表明，用户和波束的智能配对在高度不对称的需求场景中提供了显着的优势，在热点类情况下，在提供的和最低用户速率方面分别提高了10%和30%，而对用户设备没有影响。
2021-12-17 cs.IT math.IT
Joint Task Assignment and Wireless Resource Allocation for Cooperative Mobile-Edge Computing
本文研究了一种多用户协作移动边缘计算（MEC）系统，在该系统中，本地移动用户可以将密集的计算任务卸载到附近的多个边缘设备上，这些边缘设备充当远程执行的助手。我们专注于本地用户有许多独立的任务，可以并行执行，但不能进一步分区的情况。我们考虑一个时分多址接入（TDMA）的通信协议，在该协议中，本地用户可以卸载计算任务的助手和下载结果，从他们在预先安排的时隙。在这种设置下，我们最大限度地减少本地用户的计算延迟，通过优化任务分配联合的时间和功率分配，在本地用户和助手的个人能源约束。然而，联合任务分配和无线资源分配问题是一个混合整数非线性规划（MINLP），很难最优求解。为了解决这一问题，我们首先将其松弛为凸问题，然后基于松弛凸问题的最优解提出一个有效的次优解。最后，数值结果表明，我们提出的联合设计显着降低了本地用户的计算延迟，与其他基准计划，设计任务分配分别从卸载/下载资源分配和本地执行相比。
2018-02-07 cs.IT eess.SP math.IT
Asymptotic Close To Optimal Joint Resource Allocation and Power Control in the Uplink of Two-cell Networks
在本文中，我们研究联合资源分配和功率控制机制的两个小区的网络，其中每个小区有一些子信道，应分配给一些用户。在目前的工作中，说服的主要目标是找到最佳的功率和子信道分配策略，使相关的网络的总速率最大化，而最小的速率约束是由每个用户保持。底层的优化问题是一个高度非凸的混合整数和非线性问题，不产生平凡的解决方案。在这方面，为了解决这个问题，使用近似函数，这是相当紧在中等到高信号干扰加噪声比（SINR）的区域，该问题被分为两个不相交的子信道分配和功率分配问题。结果表明，固定每个用户的分配功率，子信道分配可以被认为是一个众所周知的分配问题，可以有效地解决使用所谓的匈牙利方法。然后，功率分配的解析推导。此外，它表明，功率可以选择从两个极值点的最大可用功率或最小功率满足速率约束。数值结果表明，所提出的方法优于随机选择策略以及[3]中提出的方法，该方法被认为是文献中最知名的方法。
2017-11-21 cs.IT math.IT
Echo State Learning for Wireless Virtual Reality Resource Allocation in UAV-enabled LTE-U Networks
在本文中，资源管理的问题进行了研究的无线虚拟现实（VR）用户使用无人机（UAV）启用LTE-U网络进行通信的网络。在所研究的模型中，无人机作为VR控制中心，通过无线上行链路从VR用户收集跟踪信息，然后通过LTE-U下行链路将构建的VR图像发送给VR用户。因此，这种启用UAV的LTE-U网络中的资源分配必须联合考虑许可频带和非许可频带上的上行链路和下行链路。在这样的VR设置中，无人机可以动态地调整每个VR图像的图像质量和格式，以改变每个VR图像的数据大小，从而满足延迟要求。因此，资源分配还必须考虑图像质量和格式。这个以VR为中心的资源分配问题被公式化为非合作博弈，该非合作博弈使得能够联合分配授权和未授权频谱带，以及动态适应VR图像质量和格式。针对这一问题，提出了一种基于带漏积分神经元的回声状态网络（ESN）机器学习工具的学习算法。与传统的基于ESN的学习算法不同，该算法可以动态地调整ESN状态的更新速度，因此，它可以使无人机学习其相关的VR用户的连续动态。仿真结果表明，与使用LTE-U的Q学习和使用LTE的Q学习相比，所提出的算法在所有用户的总VR QoE方面实现了高达14%和27.1%的增益。
2017-08-02 cs.IT math.IT
Optimal Cooperative Power Allocation for Energy Harvesting Enabled Relay Networks
针对解码转发中继增强协作无线系统，提出了一种新的功率分配方案。虽然源节点和中继节点都可能具有有限的传统布朗电源或固定的绿色能量存储，但混合源节点也可以从周围的射频（RF）信号汲取功率。特别是，我们假设一个确定性的RF能量收集（EH）模型，在该模型下，由中继器传输的信号作为源节点的可再生能源。对于源节点和中继节点之间的转发信号的给定传输功率和信道条件，所收获的能量的量是已知的。为了在满足由非可持续能源和可再生能源施加的约束的同时最大化总吞吐量，制定并求解优化问题。基于不同的收获效率和信道条件，推导出了源和中继功率联合优化分配的封闭解。它表明，而不是要求高的上网电源或高绿色能源的可用性，系统可以实现兼容或更高的吞吐量，通过利用收获的能量。
2014-07-07 cs.IT math.IT
Power Allocation and User Assignment Scheme for Beyond 5G Heterogeneous Networks
无线网络中的频谱稀缺问题逐年变得突出和关键。虽然已经提出了几种有前途的解决方案来提供频谱稀缺的解决方案，但它们中的大多数都有许多相关的权衡。在这种情况下，一个新兴的想法涉及到利用认知无线电（CR）的未来异构网络（HetNet）。本文提供了两个有希望的候选人的婚姻（即，CR和HetNets）用于第五代（5G）无线网络。更具体地，已经提出并评估了用于多用户基于HLR的HetNet的联合功率分配和用户分配解决方案。针对这些网络中的限制因素，考虑了发射节点的个体功率和主网络的干扰温度保护约束。一个有效的解决方案是设计从对偶分解方法，其中最优的用户分配得到优化的功率分配在每个节点。仿真结果验证了所提出的优化方案相对于传统基线技术的优越性。
2019-10-25 cs.IT cs.NI eess.SP
Capacity of UAV-Enabled Multicast Channel: Joint Trajectory Design and Power Allocation
研究了一种支持无人机的多播信道，在该信道中，无人机作为移动发射机向一组$K$地面用户传递公共信息。我们的目标是在一个有限的无人机通信周期，受其最大速度约束和平均发射功率约束的能力，这个信道的特征。为了实现该容量，无人机应该使用跨越整个通信周期的足够长的代码。因此，通过联合优化UAV的轨迹和随时间的发射功率分配，经由最大化$K$用户的最小可实现时间平均速率来实现多播信道容量。然而，这个问题是非凸的，很难得到最优解。为了解决这个问题，我们首先考虑一个放松的问题，忽略最大无人机速度约束，并通过拉格朗日对偶方法获得其全局最优解。最优解表明，无人机应悬停在有限数量的地面位置，在每个位置的最佳悬停时间和发射功率。其次，基于多点悬停的解决方案，提出了一种连续悬停飞行轨迹设计方法，并在最大速度约束下得到了相应的最优发射功率分配。数值结果表明，本文提出的无人机轨迹和发射功率联合优化方法显著提高了无人机多播信道的可达速率，并且性能也大大优于传统的发射机位置固定的多播信道。
2018-01-31 cs.IT math.IT
Resource Allocation for Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) Enabled LPWA Networks
在本文中，我们研究了上行链路非正交多址接入（NOMA）使能的低功率广域网（LPWA）的资源分配，以支持大规模的用户/节点的连接。在这里，LPWA节点通过资源块（如信道、传输时间、带宽等）与中央网关通信。共享相同资源块的节点遭受簇内干扰和可能的簇间干扰，这使得当前的LPWA网络无法支持大规模连接。使用的最小传输速率度量突出的干扰减少，从增加NOMA的结果，同时保证用户吞吐量的公平性，我们分解成三个子问题的最小速率最大化优化问题。首先，提出了一种低复杂度的次优节点分簇方案，根据节点的归一化信道增益将节点分配给信道。然后，提出了两种类型的传输时间分配算法，要么保证公平或不公平的传输时间分配之间共享同一信道的LPWA节点。对于给定的信道和传输时间分配，我们进一步提出了一个最优的功率分配方案。模拟评估表明，约100dB的改进所选择的度量为一个单一的网络与4000个活跃的节点。
2019-09-30 cs.IT eess.SP math.IT
Mode Selection, Resource Allocation and Power Control for D2D-Enabled Two-Tier Cellular Network
本文提出了一种集中式决策框架在宏基站（MBS）的设备到设备（D2D）通信底层的两层蜂窝网络。我们考虑存在MBS和毫微微接入点的情况下的D2D对，MBS和毫微微接入点中的每一个都服务于用户，具有针对所有用户的服务质量约束。我们提出的解决方案包括模式选择（蜂窝或重用或专用模式之间的选择），资源分配（在蜂窝和专用模式）和功率控制（在重用模式）在一个单一的框架。如果D2D对彼此接近并且正交资源可用，则框架优先考虑D2D专用模式。否则，如果D2D满足最大距离和附加干扰准则两者，则允许D2D重用模式。对于复用模式，我们提出了一种几何顶点搜索的方法来解决功率分配问题。我们分析证明了这种方法的有效性，并表明它达到了接近最佳的性能。对于蜂窝和专用模式，我们表明，频率共享最大化和速率，并解决了封闭形式的资源分配问题。我们的模拟证明了所提出的框架的优势，在D2D模式中实现的性能增益。
2016-04-07 cs.IT math.IT
On Storage Allocation in Cache-Enabled Interference Channels with Mixed CSIT
最近，已经表明，在高速缓存使能的干扰信道中，发送侧和接收侧的存储在自由度（DoF）方面具有相等的值。这是通过假设发射机处的全信道状态信息（CSIT）而导出的。在本文中，我们考虑了一个更实际的情况下，在训练/反馈阶段应该存在获得CSIT，在此期间，瞬时信道状态是不知道的发射机。这导致延迟和当前CSIT可用性的组合，称为混合CSIT。在此设置中，我们推导出具有混合CSIT的高速缓存使能干扰信道的DoF，其取决于在发送侧和接收侧可用的存储器以及训练/反馈阶段持续时间。在对比的情况下，有充分的CSIT，我们证明，在我们的设置，在接收端的存储是更有价值的比在发送端。这是由于由发射机的高速缓存授予的合作机会强烈地基于瞬时CSIT可用性的事实。然而，由接收器的高速缓存提供的多播机会对于这种不完美是鲁棒的。
2017-01-21 cs.IT math.IT
Optimal Task Assignment and Power Allocation for NOMA Mobile-Edge Computing Networks
移动边缘计算（MEC）可以增强移动设备的计算能力，非正交多址（NOMA）可以提供高数据率。结合这两种技术可以有效地使网络受益于频谱和能源效率。在本文中，我们研究了NOMA多用户MEC网络中的任务完成时间最小化，其中多个用户可以通过相同的频带同时卸载他们的任务。我们采用了\emph{partial}卸载，其中每个用户可以将其计算任务划分为卸载计算和本地计算部分。我们的目标是最大限度地减少用户之间的最大任务延迟，通过优化他们的任务分配比和卸载发射功率。通过考虑每个用户的能量消耗和发射功率限制，所述问题是拟凸的。因此，二分搜索（BSS）迭代算法，提出了获得最小的任务完成时间。为了降低BSS算法的复杂度并评估其最优性，在分析结果的基础上，进一步推导了两用户NOMA MEC网络的最优任务划分比和卸载功率的封闭表达式.仿真结果证明了所提出的盲源分离算法的收敛性和最优性，以及所提出的最优解的有效性。
2019-04-28 cs.IT math.IT
Energy Efficiency Maximization for SWIPT Enabled Two-Way DF Relaying
研究了在非线性能量收集模型下，支持双向解码转发（DF）中继网络的同时无线信息和功率传输（SWIPT）系统中能量效率（EE）最大化的最优资源分配方案.特别是，我们制定了一个优化问题，通过联合优化两个源节点的发射功率，中继的功率分配（PS）比，和源中继传输的时间，在多个约束条件下，包括在源的发射功率约束和最小速率要求。虽然公式化的问题是非凸的，一个迭代算法来获得最优的资源分配。仿真结果验证了算法的有效性，并表明所设计的资源分配方案在EE方面优于其他基准方案。
2019-03-15 cs.IT math.IT
Generalized Coordinated Multipoint (GCoMP)-Enabled NOMA: Outage, Capacity, and Power Allocation
提出了一种新的支持广义协作多点传输（GCoMP）的非正交多址（NOMA）方案。特别地，传统的联合传输CoMP方案被推广应用于所有用户设备（UE），即蜂窝基站（BS）的覆盖区域内的小区中心和小区边缘用户。此外，每个BS使用相同的频率子带对与其相关联的所有UE应用NOMA（即，与BS相关联的所有UE形成单个NOMA集群）。为了评估所提出的方案，我们推导出一个封闭形式的表达式为一个UE与不同的顺序BS合作的中断的概率。重要的见解所提出的系统中提取的近似（渐近）表达式的中断和中断容量的概率。此外，一个最佳的传输功率分配方案，联合分配传输功率分数从所有合作BS到所有连接的UE开发和研究所提出的系统。研究结果表明，当在网络覆盖区域内的所有UE上使用GCoMP技术时，具有大量UE的NOMA是可行的。此外，通过增加协作BS的数量，显著减轻了由大NOMA集群大小引起的性能下降。此外，对于给定的可行系统参数和给定的NOMA集群，可用功率预算越低，对其集群成员应用NOMA的BS的数量越高，并且使用注水进行功率分配的BS的数量越低。
2019-01-29 cs.IT math.IT
Dynamic Joint Uplink and Downlink Optimization for Uplink and Downlink Decoupling-Enabled 5G Heterogeneous Networks
第五代（5G）移动网络中以用户为中心和个性化服务的概念鼓励诸如动态非对称上行链路/下行链路资源分配和小区到具有解耦上行链路和下行链路（DeUD）接入的用户的弹性关联的技术解决方案。在本文中，我们开发了一种联合上行链路和下行链路优化算法DeUD使能的无线网络的自适应联合上行链路和下行链路带宽分配和功率控制，在不同的链路关联策略。基于小区间干扰的一般模型，我们提出了一个三步优化算法，以联合优化的上行链路和下行链路的带宽分配和功率控制，使用固定点的方法为非线性运营商的单调性或不单调性，最大限度地提高每个链路的服务质量满意度的最低水平，受到一般类的资源（功率和带宽）的约束。我们提出的数值结果说明了在现实世界中的网络模拟器的理论研究结果，并显示我们的解决方案相比，传统的比例公平资源分配计划在耦合的上行链路和下行链路（CoUD）接入和新的链路关联计划在DeUD的优势。
2016-12-15 cs.IT math.IT
Multi-objective Resource Allocation for D2D and Enabled MC-NOMA Networks by Tchebycheff Method
本文考虑共享相同频谱的设备到设备（D2D）通信中的资源分配问题。特别地，CU利用非正交多址（NOMA），而DU采用正交频分多址（OFDMA）。用公式表示多目标优化问题（MOOP），其在考虑D2D和CU的最大发射功率预算和最小数据率要求的同时，联合地最大化上行链路通信中的D2D和CU（CU）的总速率。该MOOP由加权切比雪夫方法处理，该方法将其转换为单目标优化（SOOP）。然后，单调优化方法被用来解决这个SOOP优化。数值结果揭示了D2D和CU之间有趣的权衡。
2021-01-23 cs.IT math.IT math.OC
Resource Allocation for Power Minimization in the Downlink of THP-based Spatial Multiplexing MIMO-OFDMA Systems
在这项工作中，我们处理空间复用MIMO-OFDMA系统的下行链路中的资源分配。特别是，我们集中在问题上的联合优化的发送和接收处理矩阵，信道分配和功率分配的目标，最大限度地减少总功耗，同时满足不同的服务质量要求。一个分层的体系结构中使用的用户首先被划分在不同的组的基础上，他们的信道质量，然后信道分配和收发器的设计顺序地解决从一组用户最不利的信道条件。在基站处使用在用户级操作的Tomlinson-Harashima预编码器来去除属于不同组的用户之间的多用户干扰。数值结果被用来突出所提出的解决方案的有效性，并与现有的替代品进行比较。
2014-04-18 cs.IT math.IT
Joint Route Selection and Power Allocation in Multi-hop Cache-enabled Networks
针对多跳缓存使能网络中无人机与D2D联合中继的内容交付问题，提出联合路由选择与功率分配的贪心算法，相比基准算法交付时长最多降低56.98%并接近最优性能。
2024-01-17 cs.IT math.IT
Massive MIMO over Correlated Fading Channels: Multi-Cell MMSE Processing, Pilot Assignment and Power Control
针对相关瑞利衰落下的多小区大规模MIMO系统，本文利用渐近SINR近似提出低复杂度导频分配和功率控制方案，有效降低导频污染与开销，提升频谱效率和用户公平性。
2025-07-06 cs.IT math.IT
Secure and Multi-Step Computation Offloading and Resource Allocation in Ultra-Dense Multi-Task NOMA-Enabled IoT Networks
超密集网络被广泛认为是物联网（IoT）移动设备（IMD）爆炸性增长应用的有前途的解决方案。然而，在这样的网络中，需要适当地处理复杂和严重的干扰。为此，首先利用正交多址（OMA）和非正交多址（NOMA）。然后，为了实现绿色安全的计算卸载，在均衡分配计算资源的基础上，在时延和安全代价的约束下，通过联合设备关联、信道选择、安全服务分配、功率控制和计算卸载等措施，最大限度地降低所有IMD的总能耗。值得注意的是，多步计算卸载集中，以平衡网络负载，充分利用计算资源。由于最后制定的问题是在一个非线性的混合整数形式，它可能是非常困难的，以找到其封闭形式的解决方案。针对这一问题，设计了一种改进的鲸鱼优化算法（IWOA）。对该算法的收敛性、计算复杂性和并行实现进行了详细的分析。仿真结果表明，在时延和安全代价的约束下，该算法比现有算法具有更低的能耗。
2023-03-11 cs.IT math.IT
Feedback Allocation For OFDMA Systems With Slow Frequency-domain Scheduling
研究了在慢频域调度的正交频分多址下行链路系统中，多个用户间有限反馈资源的分配问题。慢频域调度的许多风格（例如，持久调度、半持久调度），其在较慢的时间尺度上适配用户子带分配，在诸如3GPP长期演进的标准中正在考虑。在本文中，我们开发了一种反馈分配算法，结合任何任意的慢频域调度器，以提高系统的吞吐量的目标。给定由调度器选择的用户子带分配，反馈分配算法涉及在每个（慢）调度时刻求解加权和速率最大化。首先，我们开发了一个最佳的动态规划为基础的算法来解决的反馈分配问题的伪多项式复杂度的用户数和总反馈比特预算。然后，我们提出了两个近似算法的复杂性进一步降低，为方案的问题表现出额外的结构。
2012-10-29 cs.IT math.IT
Joint Spatial Registration and Resource Allocation for Transmissive RIS Enabled Cooperative ISCC Networks
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
本文提出透射式RIS赋能的协作ISCC网络，通过空间配准、多流通信与联合资源分配优化，有效降低网络总能耗并提升整体性能。
2025-10-29 cs.IT math.IT
Joint Location, Bandwidth and Power Optimization for THz-enabled UAV Communications
研究了无人机辅助太赫兹无线通信系统中无人机的部署、功率分配和带宽分配问题。在所研究的模型中，一架无人机可以使用太赫兹频段为地面用户提供服务。然而，高度不确定的THz信道将给无人机定位、用户功率和带宽分配优化问题带来新的挑战。因此，有必要设计一种新的框架来部署无人机在太赫兹无线系统。该问题被形式化为优化问题，其目标是通过联合优化无人机的部署、每个用户的发射功率和带宽来最小化无人机与地面用户之间的上行链路和下行链路传输的总延迟。通信时延是应急通信的关键。针对这一非凸时延最小化问题，提出了一种交替算法，同时迭代求解位置优化子问题、功率控制子问题和带宽分配子问题。仿真结果表明，与仅优化无人机位置、带宽分配或发射功率控制的基准算法相比，该算法可将传输时延分别降低$59.3\%$、$49.8\%$和$75.5\%$。
2021-03-14 cs.IT math.IT
UAV-Assisted Cooperative & Cognitive NOMA: Deployment, Clustering, and Resource Allocation
协作和认知非正交多址接入（CCR-NOMA）已被认为是克服频谱稀缺问题并支持下一代无线网络中设想的大规模连接的有前途的技术。在本文中，我们研究部署的无人机（UAV）作为中继，公平地服务于大量的二次用户在热点区域。UAV部署算法必须联合考虑用户聚类、信道分配和资源分配子问题。我们提出了一种解决方案，获得用户聚类和信道分配的基础上，最佳的资源分配为一个给定的无人机位置。为此，我们推导出封闭形式的最佳功率和时间分配，并显示它提供了最佳的最大最小公平吞吐量消耗更少的能量和时间比几何规划。基于最优资源分配，还以封闭形式提供了最优覆盖概率，其考虑了信道估计误差、硬件损伤和主网络干扰。最佳的覆盖概率使用建议的最大-最小公平用户聚类和信道分配方法。结果表明，所提出的方法实现了100%的准确性，在超过五个数量级的时间比最佳基准。
2020-08-26 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Power Allocation and Channel Access Probability Assignment for Cognitive Radio
在本文中，我们提出了一个分布式优化的框架，在ad hoc认知无线电网络中的次用户的传输策略。特别地，所提出的方法允许次级用户设置它们的发射功率和信道接入概率，使得平均而言满足主网络和次级网络两者的服务质量。所考虑的系统假定几个主要和次要收发器对，并且假定在主要和次要用户之间以及次要用户之间没有合作或信息交换。中断概率，因此连接概率，是来自系统，并用于定义一个新的性能指标的优化问题，使用工具从随机几何。我们将此度量称为成功传输的空间密度。我们通过数值评估来证实我们的推导。我们进一步证明，即使在没有任何形式的合作，可以达到一个可接受的服务质量在认知无线电环境。
2016-02-04 cs.IT cs.NI math.IT
Relay Selection and Power Allocation in Cooperative Cellular Networks
我们考虑一个系统，一个单一的基站与多个用户在正交信道上通信，同时由多个中继。最近的一些研究表明，在这种情况下，选择，即，单个中继帮助源，就所产生的复杂性和开销而言，是最佳的中继选择。然而，在多用户环境中，最优中继分配是一个组合问题。在本文中，我们制定了一个相关的凸优化问题，提供了一个非常紧密的性能上限，并表明选择，几乎总是固有的解决方案。我们还提供了一个启发式找到一个接近最优的中继分配和功率分配的用户支持一个单一的中继。使用现实的信道模型的仿真结果表明，所提出的方案的有效性，但也提出了一个问题，中继的收益是否值得额外的成本。
2009-03-13 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
Resource Allocation for Selection-Based Cooperative OFDM Networks
本文研究了在基于选择的正交频分复用网络中，通过资源分配来实现最大最小公平性，其中源节点由固定的解码转发中继来辅助.传输策略选择、中继分配和功率分配的联合问题是一个具有指数复杂度的组合问题。为了有效地解决这些问题，我们分两个阶段来解决这些问题。第一组问题假设理想的源中继通道;这种简化有助于说明我们的一般方法以及为什么我们的解决方案提供严格的界限。然后，我们制定了传输策略选择，中继分配和功率分配在源和中继考虑所有通信信道的一般问题，即，有限电源中继通道。在到目前为止提到的两组问题中，假设子载波上的传输是独立的。然而，考虑到同步和使用FFT/IFFT对的实现的附带问题，在子载波级的资源分配似乎是不切实际的。因此，我们在整个OFDM块的级别上考虑资源分配。虽然最佳的资源管理需要一个详尽的搜索，我们开发了较低的复杂性紧边界。最后，我们提出了一个分散的基于块的中继方案。使用COST-231信道模型的仿真结果表明，该方案产生接近最佳的性能，同时提供了许多计算的好处。
2011-12-13 cs.IT math.IT
Resource Allocation in Intelligent Reflecting Surface Assisted NOMA Systems
研究了智能反射面（IRS）辅助非正交多址（NOMA）系统的下行链路通信。为了最大限度地提高系统的吞吐量，我们制定了一个联合优化问题的信道分配，解码顺序的NOMA用户，功率分配，和反射系数。该问题被证明是NP难的。针对这一问题，提出了一种新的三步资源分配算法。首先，通过多对一匹配算法解决信道分配问题。其次，考虑到IRS反射系数的设计，提出了一种低复杂度的译码顺序优化算法。第三，在给定信道分配和译码顺序的情况下，提出了一种联合优化算法来求解联合功率分配和反射系数设计问题。数值结果表明：i）在IRS的辅助下，所提出的IRS-NOMA系统在系统吞吐量方面优于没有IRS的传统NOMA系统; ii）所提出的IRS-NOMA系统实现了比IRS辅助的正交多址（IRS-OMA）系统更高的系统吞吐量; iii）仿真结果表明，通过仔细选择IRS的位置，可以提高IRS-NOMA和IRS-OMA系统的性能增益。
2020-02-05 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Resource Allocation for NOMA enabled MEC Networks with Imperfect CSI
非正交多址接入（NOMA）和移动边缘计算（MEC）的结合，可以显著提升超过第五代网络的频谱效率。在本文中，我们主要集中在能量有效的资源分配的多用户，多BS NOMA辅助MEC网络与不完善的信道状态信息（CSI），其中每个用户可以上传其任务到多个基站（BS）的远程执行。为了最小化能量消耗，我们考虑联合优化任务分配，功率分配和用户关联。作为主要的贡献，不完美CSI，任务分配和功率分配的最佳封闭形式的表达式解析推导出两个基站的情况下。具体来说，原来制定的问题是非凸的。我们首先将概率问题转化为非概率问题。随后，提出了一种双层规划方法来获得最优解。此外，通过将匹配算法与最优任务和功率分配，我们提出了一个低复杂度的算法，以有效地优化用户关联的多用户和多基站的情况下。仿真结果表明，该算法不仅比传统的OMA方案具有更好的性能，而且在基站数较少的情况下，具有更低的穷举搜索复杂度和相同的搜索结果。
2020-09-14 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Beamforming and Time Allocation for Partially Wireless Powered Sensor Networks with Downlink SWIPT
无线供电传感器网络（WPSNs）已经成为未来自我可持续的物联网（IoT）网络的关键发展。为了在自维持性和可靠性之间实现良好的平衡，具有混合功率解决方案的部分WPSN在实际应用中是可取的。具体来说，大多数传感器节点是无线供电的，但关键的传感器节点采用传统的有线/电池供电的可靠性。因此，本文主要研究了下行链路采用同步无线信息和功率传输（SWIPT）的部分WPSNs的优化设计。两种情况下，空分多址（SDMA）和时分多址（TDMA）在上行链路被认为是。对于支持TDMA和TDMA的部分WPSN，研究了下行链路波束成形、上行链路波束成形和时间分配的联合设计，以最大化上行链路和速率，同时保证服务质量（即，满足下行链路速率约束）。在分析了上行链路和速率最大化问题的可行性和下行链路速率约束的影响后，给出了支持SDMA和支持TDMA的WPSNs的半封闭形式的最优解，并保证了全局最优性。复杂性分析也提供了证明所提出的解决方案在低复杂性的优势。最后通过仿真验证了所提最优解的有效性和最优性。
2018-06-26 cs.IT math.IT
Molecular Absorption-Aware User Assignment, Spectrum, and Power Allocation in Dense THz Networks with Multi-Connectivity
本文针对密集太赫兹多基站下行网络，提出分子吸收感知的统一优化框架，联合优化用户关联、子频带分配与功率分配，并设计集中式与分布式求解算法以最大化网络总速率。
2024-08-06 cs.ET cs.IT eess.SP
HARQ-CC Enabled NOMA Designs With Outage Probability Constraints
在本文中，我们的目标是设计一种自适应功率分配方案，以最小化的平均发射功率的混合自动重传请求与追赶合并（HARQ-CC）使能的非正交多址（NOMA）系统在严格的中断限制的用户。具体来说，我们假设基站只知道用户的统计信道状态信息。我们首先关注两个用户的情况。为了评估两用户HARQ-CC使能NOMA系统的性能，我们首先分析每个用户的中断概率。然后，平均功率最小化问题制定。然而，得到的中断概率的表达式是非凸的，从而使问题难以解决。因此，我们首先保守地近似一个听话的，然后使用一个连续的凸近似算法迭代地处理放松的问题。对于更多的实际应用，我们还研究了多用户场景中的HARQ-CC使能传输。考虑了用户配对和功率分配问题。借助匹配理论，提出了一种低复杂度的用户配对算法。然后，功率分配问题的解决所提出的基于SCA的算法。仿真结果表明，所提出的传输策略的有效性和所提出的算法的近最优性。
2019-11-04 cs.IT math.IT
Device-Clustering and Rate-Splitting Enabled Device-to-Device Cooperation Framework in Fog Radio Access Network
研究资源分配以增强雾无线电接入网络（F-RAN）架构中的设备到设备（D2 D）协作的性能。我们设想的框架使得两个D2 D链路能够通过形成设备集群来共享某些正交无线电资源块（RRB）。在每个设备集群中，两个内容持有者设备用户（DU）在相同的RRB上经由增强型远程无线电头端（eRRH）向内容请求者DU发送。这样的RRB也与上行链路F-RAN共享。通过利用上行链路和下行链路速率分割方案来减轻设备簇内干扰，并且通过使用正交RRB分配策略来减轻设备簇间干扰。我们的目标是最大化设备集群的端到端总速率，同时减少D2 D协作与共享RRB上的上行链路F-RAN之间的干扰。为此目的，提出了设备集群、发射功率分配、设备集群到eRRH的分配以及设备集群之间的RRB分配的联合优化。由于联合优化问题是NP难问题，因此将其分解为设备分簇和资源分配两个子问题，并分别给出了有效的求解方法。在此基础上，提出了一种半分布式收敛的多跳D2 D速率分割算法（RSMD），用于获得设备簇和设备簇的资源分配。通过大量的仿真实验，证明了所提出的RSMD算法在多个基准方案上的有效性
2021-04-15 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Resource Allocation for Secure NOMA-Enabled Mobile Edge Computing Networks
移动边缘计算（MEC）已被设想为下一代无线网络中有前途的技术。为了提高计算任务卸载的安全性和增强用户的连通性，研究了MEC感知网络中的物理层安全和非正交多址接入（NOMA）问题。考虑到实际的被动窃听场景，采用保密中断概率来衡量计算卸载的保密性能。首先研究了在秘密卸载率约束、计算延迟约束和秘密中断概率约束下的加权总能耗最小化问题。导出了最优解的半封闭形式表达式。然后，我们研究的秘密中断概率最小化问题，考虑到两个用户的优先级，并描述了最佳的秘密卸载率和功率分配的封闭形式的表达式。数值结果表明，我们所提出的设计的性能优于替代的基准计划。
2019-10-22 cs.IT eess.SP math.IT
Digital Twin Channel-Enabled Online Resource Allocation for 6G: Principle, Architecture and Application
State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学）；Pengcheng Laboratory（鹏城实验室）；Zhejiang University（浙江大学）；Tongji University（同济大学）；Future Research Laboratory, China Mobile Research Institute（中国移动未来研究院）
针对6G动态场景下实时CSI获取开销大、传统资源分配性能受限的问题，提出DTC赋能的在线优化框架，结合环境感知CSI预测与轻量博弈论算法，在工业车间仿真中最高提升吞吐量11.5%。
2025-07-26 cs.AI cs.IT math.IT
Resource Allocation for Cell-free Massive MIMO-enabled URLLC Downlink Systems
超可靠低延迟通信（URLLC）是实现工业物联网（IIoT）设备无线控制的关键技术。通过部署分布式接入点（AP），无小区大规模多输入多输出（CF mMIMO）具有为IIoT设备提供URLLC服务的巨大潜力。在本文中，我们研究了智能工厂中CF mMIMO使能的URLLC。针对最大比传输（MRT）、全导频迫零（FZF）和局部迫零（LZF）预编码方案，推导了有限信道块长度（FCBL）和不完全信道状态信息（CSI）下下行链路各态历经数据率的下界。同时，通过基于导出的LB联合优化导频功率和发射功率来最大化加权和速率。具体来说，我们首先提供的全球最优解的导频功率，然后引入一些近似转换成一系列的子问题，它可以表示在一个几何规划（GP）的形式，可以很容易地解决原来的问题。最后，提出了一种基于不同预编码方案的功率分配优化迭代算法。仿真结果表明，该算法优于现有的算法，和URLLC服务的质量将受益于部署更多的AP，除了FZF预编码方案。
2023-02-18 cs.IT eess.SP math.IT
Resource Allocation in STAR-RIS-Aided Networks: OMA and NOMA
同时发射和反射的可重构智能表面（STAR-RIS）是实现全空间覆盖的一种很有前途的技术。研究了STAR-RIS辅助多载波通信网络中的资源分配问题。为了最大化系统和速率，首先建立了正交多址接入（OMA）的联合优化问题，这是一个混合整数非线性规划问题。为了解决这个具有挑战性的问题，我们首先提出了一个信道分配方案，利用匹配理论，然后调用交替优化的方法来优化资源分配政策和波束成形向量迭代。此外，非正交多址接入（NOMA）的和速率最大化问题进行了研究。为了有效地解决这个问题，我们首先提出了一种基于位置的匹配算法来确定子信道分配，其中发送用户和反射用户在子信道上分组。然后，提出了一种三步的方法，其中解码顺序，波束形成系数向量和功率分配分别采用半定规划，凸上界近似和几何规划进行优化。数值结果揭示：1）对于OMA，包括用于信道分配的同侧用户配对的一般设计是优选的，而对于NOMA，所提出的传输和反射方案可以实现接近最优的性能。2)STAR-RIS辅助的NOMA网络显著优于采用传统RIS和OMA的网络。
2021-11-06 cs.IT eess.SP math.IT
Rate Splitting Multiple Access for Next Generation Cognitive Radio Enabled LEO Satellite Networks
本文提出了一种认知无线电使能LEO卫星通信使用RSMA无线电接入技术与GEO卫星通信网络共存。特别是，这项工作的目的是通过同时优化不同波束的功率预算，每个波束上的用户的RSMA功率分配和子载波用户分配，同时限制干扰温度GEO SatCom的LEO SatCom的总和速率最大化。和率最大化问题被表述为非凸的，其中全局最优解是具有挑战性的获得。因此，一个有效的解决方案可以得到三个步骤：首先，我们采用了连续凸逼近技术，以减少复杂性，使问题更容易处理。其次，对于任意给定的资源块用户分配，我们采用KKT条件来计算不同波束上的发射功率和每个波束上用户的RSMA功率分配。第三，利用分配的功率，我们设计了一个有效的算法，基于贪婪的方法来分配资源块用户。数值结果表明，所提出的优化方案相比，基准计划的好处。
2023-02-06 cs.IT eess.SP math.IT
On Orthogonal Band Allocation for Multi-User Multi-Band Cognitive Radio Networks: Stability Analysis
在这项工作中，我们研究的问题频带分配的$M_s$缓冲次要用户（SU）的$M_p$主要频带授权（拥有）$M_p$缓冲主要用户（PU）。频带以正交（一对一）方式分配给SU，使得既不允许频带共享也不允许多频带分配。为了研究二次网络的稳定区域，用于获得稳定区域的包络线（封闭）的优化问题被建立，并被证明是一个线性规划，可以有效地和可靠地解决。我们比较我们的正交分配系统与两个典型的低复杂度和直观的频带分配系统。在一个系统中，每个认知用户在每个时隙中随机选择一个频带，并设计了一定的分配概率，使系统保持稳定，而在另一个系统中，在整个网络的生命周期内采用固定的（确定性的）频带分配。我们推导出这两个系统的稳定区域。我们在数学上证明，以及通过数值结果，我们提出的正交系统的优势，其他两个系统。
2014-07-27 cs.IT cs.NI math.IT
Low complexity resource allocation for load minimization in OFDMA wireless networks
为了应对不断增长的带宽需求，未来的无线网络将被设计为重用距离等于1。这种情况需要实现能够管理每个小区对其相邻小区产生的强多址干扰的技术。特别是，低复杂度和减少反馈是实用算法的重要要求。在本文中，我们研究了OFDMA网络的分配问题，制定的目标是最小化系统中的每个小区的负载的约束，每个用户满足其目标速率。我们将资源分配分解为两个子问题：确定性功率分配下的信道分配和连续功率分配优化。在图论中，信道分配问题被表述为寻找最大加权独立集的问题。此外，我们提出了一个最小加权度贪婪（MWDG）算法的近似因子进行了分析。在功率分配方面，提出了一种迭代功率重分配算法（DPRA）。执行分配所请求的控制信息是有限的，并且计算负担在基站和用户设备之间共享。在恒定比特率业务模型下进行了仿真，并与其他类似复杂度的分配方案进行了比较。MWDG具有优异的性能，优于所有其他技术。
2013-10-17 cs.IT cs.NI math.IT
Energy-Delay Tradeoff in Helper-Assisted NOMA-MEC Systems: A Four-Sided Matching Algorithm
为了保证能量/时延敏感用户设备的服务质量，在支持非正交多址接入（NOMA）的移动边缘计算（MEC）系统中，设计了一种助手辅助的资源分配策略.为了实现能量消耗和延迟之间的折衷，我们引入了一种新的性能度量，称为\emph{energy-delay tradeoff}，它被定义为能量消耗和延迟的加权和。将用户关联、资源块（RB）分配、功率分配、任务分配和计算资源分配的联合优化问题转化为一个混合整数非线性规划问题，其目标是最小化最大能量-时延折衷。由于具有耦合和0-1变量的所述问题的非凸性，该问题不能以多项式复杂度直接求解。为了解决这一挑战，我们首先解耦成一个权力分配，任务分配和计算资源分配（PATACRA）的子问题制定的问题。然后，从PATACRA子问题得到的解决方案，我们等价地将原问题转化为离散用户关联和RB分配（DUARA）问题。对于PATACRA子问题，提出了一种迭代参数凸逼近算法。然后，基于从PATACRA子问题获得的解，我们首先将DUARA问题建模为四边匹配问题，然后提出一种低复杂度的四边UE-RB-helper-server matching（FS-URHSM）算法。理论分析表明，所提出的算法是保证收敛到多项式复杂性的稳定的解决方案。最后，仿真结果表明，我们所提出的算法在能量消耗和延迟方面的优越性能。
2023-01-25 cs.IT eess.SP math.IT
Band Allocation for Cognitive Radios with Buffered Primary and Secondary Users
在本文中，我们研究频带分配$\mathcal{M}_s$缓冲次要用户（SU）的$\mathcal{M}_p$正交的主要授权频带，其中每个主要频带被分配给一个主要用户（PU）。每个SU被分配到具有特定概率的可用主频带之一，该特定概率被设计为满足SU的某个指定的服务质量（QoS）要求。在所提出的系统中，只有一个SU被分配给一个特定的频带。用于获得稳定区域的包络线（封闭）的优化问题是一个线性规划。我们比较了该系统的稳定区域的系统，其中每个SU随机选择一个频带与一些分配概率。我们还比较了一个固定的（确定性的）分配系统，其中只有一个SU被分配给一个主要的频带所有的时间。我们证明了所提出的系统比其他系统的优势。
2013-12-31 cs.IT cs.NI math.IT
Power Allocation for a HAPS-Enabled MIMO-NOMA System with Spatially Correlated Channels
高空平台站（HAPS）系统被认为在第六代（6G）及以后无线网络的多层架构中具有很大的前景。HAPS系统可以用作超级宏基站（SMBS）以直接与用户通信，因为在HAPS与地面用户之间存在显著的视距（LoS）链路。然而，HAPS SMBS系统面临的问题之一是相邻用户的信道增益之间的高空间相关性，这是由于HAPS和地面用户之间的LoS链路。在本文中，除了利用多个用户之间的信道增益的空间相关性，以改善用户服务，我们考虑相关的信道增益为每个用户。在所提出的方法中，地面用户与他们的LoS信道增益之间的高空间相关性被分组到NOMA集群。接下来，提出了一种算法来分配地面用户之间的功率，以最大限度地提高总速率，同时满足服务质量（QoS）和连续干扰消除（SIC）条件。仿真结果表明，与地面基站相比，HAPS SMBS具有优越的数据率和能量效率。
2022-09-27 cs.IT eess.SP math.IT
Efficient Power-Splitting and Resource Allocation for Cellular V2X Communications
蜂窝车联网（V2X）通信的研究工作每年都在获得动力。它被认为是一种改变范式的方法，可以以最低的部署和维护成本连接大量车辆。本文旨在通过提供无线充电、功率分配和资源块分配的优化框架，进一步推动蜂窝V2X通信的最新发展。具体来说，我们设计了一个网络模型，路边的物体使用无线电力从电动汽车的RF信号充电和信息处理。此外，由于蜂窝V2X的资源约束性质，执行功率分配和资源块指派以有效地使用资源。与基线技术相比，所提出的优化框架在网络的整体能源效率方面有所改善。所提出的解决方案的性能增益清楚地证明了其对于蜂窝V2X通信的可行性和实用性。
2020-07-14 cs.IT cs.NI eess.SP
