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2024年第8卷第2期
- 摘要：设备对设备（D2D, device-to-device）通信是一种能够有效提高蜂窝网络频谱效率的短距离通信技术。联合考虑上下行子信道全频域资源复用，针对蜂窝网络中“多对多”的复杂情况（即一个子信道可以分配给多对D2D用户设备（DUE, D2D user equipment），一对DUE也可以同时使用多个子信道），提出了一种两阶段子信道和功率联合分配方案。第一阶段，提出基于加权二部图匹配的资源分配（WBGM-RA, weighted bipartite graph matching-based resource allocation）算法，将系统中的全部子信道分配给所有蜂窝用户设备（CUE, cellular user equipment），以最大化CUE和速率。第二阶段，提出基于干扰聚类的资源分配（IC-RA, interference clustering-based resource allocation）算法，根据共享同一子信道的UE之间的干扰关系构建干扰矩阵，在确保DUE不会对CUE造成严重干扰的情况下，将分配给CUE的资源再次分配给DUE，同时调整DUE的发射功率，以最大化系统和速率。该方案形成的新型的上下行信道联合资源分配与多对多信道复用机制，使得DUE的频谱接入机会与网络的总体频谱效率均大幅度提高。仿真结果表明，与现有典型算法相比，该算法可以有效地提高系统和速率，增加系统中通信链路数量并提高DUE接入率。关键词：蜂窝网络;设备对设备通信;上下行资源共享;信道分配;功率分配348|766|0更新时间：2024-08-16
- 摘要：工业物联网在实现自动化和智能化生产方面具有巨大的潜力，但现有无线网络难以满足工业控制场景中的低时延、高可靠通信需求。基于此，研究了工业物联网下行短包传输场景中叠加导频（superimposed pilot，SP）功率分配问题，推导了可达传输速率在非完美信道状态信息和最大比发送下的闭合表达式的下限。进一步建立了下行加权和速率最大化问题，并利用逐次凸逼近法将该问题转化为几何规划问题来优化导频和数据功率分配。仿真结果表明所提SP模式下功率优化方案在短包传输中的优越性。关键词：工业物联网;叠加导频;短包传输;功率分配267|202|0更新时间：2024-08-16
- 摘要：随着物联网（IoT, internet of things）基站的部署愈发密集，网络干扰管控的重要性愈发凸显。物联网中，设备常采用随机接入，以分布式的方式接入信道。在海量设备的物联网场景中，节点之间可能会出现严重的干扰，导致网络的吞吐量性能严重下降。为了解决随机接入网络中的干扰管控问题，考虑基于协作接收的多基站时隙Aloha网络，利用强化学习工具，设计自适应传输算法，实现干扰管控，优化网络的吞吐量性能，并提高网络的公平性。首先，设计了基于Q-学习的自适应传输算法，通过仿真验证了该算法面对不同网络流量时均能保障较高的网络吞吐量性能。其次，为了提高网络的公平性，采用惩罚函数法改进自适应传输算法，并通过仿真验证了面向公平性优化后的算法能够大幅提高网络的公平性，并保障网络的吞吐性能。关键词：强化学习;物联网;随机接入;多基站网络;时隙Aloha233|183|0更新时间：2024-08-16
- 摘要：在空间通信中，信号面临远距离传输和高动态相对运动，其中，远距离传输带来很低信噪比（SNR, signal-to-noise ratio），而高动态相对运动则引起载波高动态多普勒频偏。为解决低信噪比问题，传统捕获方法需要长时间累积很多接收信号。但是，在长时间累积过程中，高动态多普勒频偏会导致严重的能量扩散问题。针对上述问题，提出了一种两阶段稀疏（TSS, two-stage-sparse）算法来捕获载波多普勒频偏。该算法首先利用粗捕获结果构造粗稀疏搜索范围，然后选择若干个较大元素来构建精稀疏搜索范围，最后搜索最大元素作为捕获结果。由于稀疏范围仅覆盖很窄的频率区间，该算法能够滤除更多的噪声干扰，从而辅助信号元素成为最大元素。理论分析和仿真结果也表明，所提TSS算法能够显著提高多普勒频偏的捕获概率。关键词：空间通信;低信噪比;高动态多普勒频偏;捕获;能量扩散140|130|0更新时间：2024-08-16
- 摘要：针对智能反射面（IRS, intelligent reflecting surface）辅助的多输入单输出（MISO, multiple input single-output）无线携能通信（SWIPT, simultaneous wireless information and power transfer）系统，考虑基站最大发射功率、IRS反射相移矩阵的单位膜约束和能量接收器的最小能量约束，以最大化信息传输速率为目标，联合优化了基站处的波束成形向量和智能反射面的反射波束成形向量。为解决非凸优化问题，提出了一种基于深度强化学习的深度确定性策略梯度（DDPG, deep deterministic policy gradient）算法。仿真结果表明，DDPG算法的平均奖励与学习率有关，在选取合适的学习率的条件下，DDPG算法能获得与传统优化算法相近的平均互信息，但运行时间明显低于传统的非凸优化算法，即使增加天线数和反射单元数，DDPG算法依然可以在较短的时间内收敛。这说明DDPG算法能有效地提高计算效率，更适合实时性要求较高的通信业务。关键词：多输入单输出;无线携能通信;智能反射面;波束成形;深度确定性策略梯度213|162|0更新时间：2024-08-16
- 摘要：近年来，快递行业需求快速增长，物流配送行业压力剧增。无人机（UAV, unmanned aerial vehicle）配送凭借其人力成本低、灵活方便等特性成为车辆配送的有益补充。然而，无人机配送受续航能力和负载能力等因素的制约，需要低成本且能量自维持的配送和充电调度方案来支持多无人机的协同配送。提出了两阶段的能量自维持的多无人机协同配送及充电调度方案。第一阶段在满足无人机能量和载重容量约束的前提下，最小化能完成区域内所有配送任务所需的无人机数量，并给出对应配送路线。提出了无人机配送调度算法（UDSA, UAV delivery scheduling algorithm），并从理论上证明了UDSA的近似度。第二阶段对具有不同到达时间的无人机进行充电调度，最小化所有无人机的最大充电完成时间。提出了一种具有近似度的无人机充电调度算法（UCSA, UAV charging scheduling algorithm）来求解该问题。仿真实验结果表明，与基准算法相比，UDSA最多可以减少44.17%的无人机数量；UCSA最多可以缩短18.87%的最大充电完成时间。关键词：无人机;配送调度;车辆路由问题;无线充电调度153|215|0更新时间：2024-08-16
- 摘要：3GPP在版本16（R16, Release 16）中升级了最小化路测（MDT, minimization of drive test）技术，提出移动终端可利用4G/5G网络自主上报Wi-Fi信号的接收信号强度指示（RSSI, received signal strength indicator），为运营商度量Wi-Fi网络的覆盖率带来了可能性。然而，现有基于MDT技术的网络覆盖度量方法严重依赖GPS提供的位置坐标，但全球定位系统（GPS, global positioning system）不能提供室内精准定位，无法用于室内Wi-Fi网络的覆盖度量。为此，提出了一种不依赖位置坐标的RSSI聚类方法，充分利用室内相近位置RSSI的统计相似性，区分不同位置的RSSI测量差异，在无位置坐标条件下准确估计出室内Wi-Fi网络的覆盖率。实验结果表明，所提方法估计的覆盖率与基于真实位置坐标测量的覆盖率相近，度量准确度明显优于现有的其他方法。关键词：网络覆盖率;Wi-Fi网络;最小化路测;聚类算法;接收信号强度指示121|138|0更新时间：2024-08-16
- 摘要：针对现有多星自主任务规划方法面对区域目标观测任务时缺乏整体性，从而造成大量观测资源的浪费问题，提出了一种面向区域目标观测的多星自主协同任务规划方法。首先，建立面向区域目标的多星协同观测任务规划模型，并设计基于合同网的多星自主协同规划框架。其次，根据该协同框架设计基于动态定价的招标机制、投标机制和评标机制，从而实现区域目标任务的多星自主协同规划。最后，仿真实验证明，与传统基于单轮招标合同网以及基于固定标价合同网的多星协同规划方法相比，所提方法的任务收益分别提升了60.40%与29.07%。关键词：区域目标任务;多星自主协同;合同网协议;任务规划235|178|0更新时间：2024-08-16
- 摘要：近年来，物联网（IoT）应用对设备可使用的能量要求不断提高，能量收集（EH）技术成为缓解边缘计算中设备能量短缺问题并延长电池寿命的重要途径。然而，当环境中可再生能源不充足时，设备电量耗尽会导致任务中断，影响物联网性能。为了解决这一问题，提出了一种联合能量收集和设备间（D2D）通信技术的任务卸载框架，采用基于深度强化学习（DRL）的边缘协作卸载计算方案，自主进行决策并使用模拟退火算法解决资源分配问题，以最小化系统运行总成本。对稳定和极端两种能量环境进行仿真，结果表明，该方案在单用户多设备场景下可稳定运行且具有成本效益。关键词：边缘计算;能量收集;设备间通信;深度强化学习105|180|0更新时间：2024-08-16
- 摘要：设计了一款无线多通道混合数据采集系统，包含硬件系统和PC数据采集及分析处理软件系统两部分。硬件系统根据目标需求，通过按键设置体表肌电（sEMG, surface electromyography）信号采集通道数和惯性测量单元（IMU, inertial measurement unit）数量，基于FreeRTOS操作系统创建sEMG信号传输任务和与IMU传感器数量对应的运动学数据采集任务，采用互斥信号量技术确保各任务获取的数据通过Wi-Fi传输给PC软件系统；PC软件系统实现对获取的混合信号实时显示、存储、处理分析等。相比于当下商用Trigno无线基础混合信号采集系统和其他自研系统，所设计的混合数据采集系统在瘫痪肢体运动功能康复领域更实用、具有更强的扩展性。关键词：混合数据采集;肌电信号;IMU传感器;无线多通道;肌肉疲劳监测86|147|0更新时间：2024-08-16
- 摘要：在新一代信息技术与智慧教育深度融合的时代背景下，智慧教室系统的研究与应用受到广泛的关注。然而，当前智慧教室系统的应用还处于起步阶段，其缺乏对学生的实时性反馈及实时正向干预功能。针对此问题，首先通过构建基于情感学习的智慧教室系统，引入边缘计算来提高课堂实时性和智能化程度，以实现学生学习期间情感状态的实时性反馈。其次，为提升智慧教室系统的性能，利用凸优化相关理论实现系统资源的优化分配。最后，通过验证，智慧教室系统的多资源联合优化方法可以有效降低设备数据采集及处理的最大时延，能极大地提高智慧教室系统的情感计算实时性能；系统不盲目追求平均时延最小化，有效避免出现单一用户因实时性差而体验不佳的情况。该系统和算法成果对未来智慧教室的建设具有借鉴和参考意义。关键词：情感计算;智慧教室系统;边缘计算;多资源联合优化;凸优化188|264|0更新时间：2024-08-16
- 摘要：在大规模自组织网络中，状态感知是实现全局网络视图的先决条件，为网络故障排除、路由决策、网络拓扑动态规划等提供了数据支持。但现有的单一感知机制无法保证状态信息感知的时效性，同时会产生额外的网络开销，降低网络性能。针对上述问题，提出了一种基于四象限分类的大规模自组织网络状态自适应快速感知方法。首先，根据时延敏感度及网络请求频率差异化，将网络状态信息基于四象限图的思想进行分类。其次，针对不同象限的网络状态信息分别设计快速感知策略，同时将网络状态信息封装到管理帧中，以实现嵌入式传输，降低网络开销。最后，通过仿真实验验证了自适应快速感知方法在时效性和信息有效性方面均优于单一的主动上报和请求应答式策略。关键词：大规模自组织网络;四象限分类;自适应快速感知;嵌入式传输109|163|0更新时间：2024-08-16
理论与技术
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