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中国科学院深圳先进技术研究院专利:无线视频传输的调制与功率控制方法及装置
针对非完全信息环境下认知无线网络中的分布式功率控制问题,根据不同非授权用户对信道检测结果的差异,以及信道检测结果的非独立性,提出了一种基于隐马尔科夫模型的功率博弈机制.非授权用户可利用该模型推测其它非授权用户是否参与博弈,从而提升了博弈的信息准确度,使得非授权用户能够选择更优的发射功率.仿真表明,该功率控制机制在保证通信质量的前提下能够获得更大的容量功率比,具有更好的功率效率.
无线体域网未来将在医疗、运动、休闲和生活等方面起着越来越重要的作用。解决无线体域网的2个关键问题:第一是在每个时隙内选择哪一个传感器节点传输来最大化网络的生存期,确保网络的公平性;第二是在未降低可靠性的前提下,选择合适的发射功率等级达到节省能量的目的。针对第一个问题,提出一种分布式调度算法去均衡无线体域网的生存期和公平性;针对第二个问题,提出改进的传输功率控制算法自适应地校正传输功率。仿真结果验证...
针对多个与基站(BS, base station)无直达链路蜂窝边缘移动站(MS, mobile station)在上行链路具有保密信息传输需求且存在不信任中继(UR, untrusted relay)协作通信场景,引入目的节点(即BS)干扰机制,并研究MS固定传输功率下UR与BS功率分配以最大化系统安全速率问题。分析表明,该联合功率控制问题等价于联合接入控制功率分配问题因而是NP-难。通过问题...
提出了一种动态调整发送功率和载波侦听门限的信道预约多址接入协议(PC-CRM).该协议将功率控制技术应用于信道预约机制,通过对预约节点发送功率的优化设定和载波侦听门限的动态调整,使得相邻节点可以同时复用信道,从而在增强预约稳定性的基础上,提升了网络容量,降低了节点能耗.仿真结果显示,与IEEE 802.11 DCF和基本信道预约协议相比,PC-CRM协议在网络吞吐率、能量消耗效率和分组延迟抖动方面...
针对采用全局频率复用的中继增强的无线蜂窝多小区系统,该文考虑多种通信模式并存的混合场景,提出了一种干扰感知的联合资源分配策略。以最大化系统总吞吐量为目标,同时考虑小区间干扰对中继节点与移动站点的影响,以及基站与中继节点各自的发射功率约束。为了降低计算复杂度,针对用户与中继节点配对问题提出了一种基于小区间干扰的调度算法;针对功率控制问题分别提出了一种基于符号规划的最优功率分配算法和一种次优的最小能耗...
在未来无线通信网络中,协作通信的性能依赖于通信资源的有效分配,比如中继选择和功率控制等。在本文中,我们建议了一个分布式买者和卖者博弈理论框架,以满足用户链路质量需求为基础,解决多用户协作通信中最优化中继选择和功率控制。本文联合考虑了源节点和中继节点的功率分配,进而优化源节点和中继节点的收益。这里提出的方法不仅有助于源节点找到相对位置较好的中继节点以及在源和中继之间进行最优化功率分配从而最小化源节点...
本文针对认知无线电系统中的远近不公平性,提出将信道增益因子引入到基于信干比(SIR)的分布式非合作博弈功率控制算法中,并证明了其纳什均衡的存在性及唯一性。同时在此算法的基础上,针对部分用户的SIR不能满足下限阀值的情况,设计了一种新的自适应加权系数以控制发射功率,满足不同用户的输出SIR需求。仿真结果表明,与其它的分布式功率控制算法相比,该算法不仅有效地解决了远近不公平现象,满足了认知用户公平共享...
该文针对认知无线电系统动态性的特点,将微分博弈理论应用在认知无线电系统的功率控制中,建立了功率控制的非合作微分博弈模型,提出了一种基于微分博弈的分布式非合作功率控制算法。该算法在满足认知用户平均功率门限和QoS需求的基础上,实现了分布式动态功率控制,获得了反馈纳什均衡解析解。仿真结果表明,该算法可有效控制各认知用户的发射功率,增加系统吞吐量,提高系统性能。
有效的资源分配在协同通信中占有举足轻重的地位,鉴于此,该文研究了其中的中继节点选择和功率控制问题,提出了一种联合中继节点选择的博弈功率控制算法。它的主要思想是从各节点信噪比的角度建立收益函数,并具体针对源节点和中继节点建立不同的代价函数。在认为每个节点都“负责”的前提下,通过调整各节点功率达到各自效用的最大化,并依据中继节点发送功率的策略空间,优化参与协同的中继节点集合。同时,该文还对纳什均衡的性...
该文针对蜂窝模式和端到端模式混合网络,提出了一种端到端分布式功率控制方法。该算法以最大化系统频谱效率为目标,以凸优化工具为基础,提出了分布式功率控制的具体算法。在算法设计中考虑了混合网络中不同通信模式之间的有害干扰,提出了有效的干扰避免方法,从而提高了系统吞吐量。仿真结果对算法的收敛性和性能进行了验证。
该文针对OFDMA蜂窝系统中上行干扰特性,提出了基于IoT控制的小区间功率控制方法。该方法通过相邻小区相互交换干扰信息,对传统的功率控制进行修正,并根据调整原则和调整步长,提出了4种控制方法,使得系统IoT更稳定,吞吐量更高。仿真证实了这4种控制方法都优于传统未加IoT控制功率控制方法,其中基于固定比较对象的自适应调整步长的功率控制方法最优。
车载网络中的功率控制算法D-FPAV在功率值计算精度要求较高时,即计算功率值的步长λ取值较小时,存在计算量较大的问题。该文在D-FPAV算法的基础上提出了一种改进的功率控制算法最速下降功率控制SDPC算法,该算法运用了最速下降法快速收敛的原理。仿真结果表明,SDPC算法能够降低计算迭代次数,提高算法收敛速度,并且使得车辆发送状态信息的功率能够随车辆位置信息和环境的变化快速做出调整,从而能有效地进行...

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