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1、互干擾信道系統(tǒng),是指多條鏈路干擾共存的移動(dòng)通信系統(tǒng),如D2D通信系統(tǒng)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、家庭基站網(wǎng)絡(luò)、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)等等。鏈路間的相互干擾必然造成能量的浪費(fèi),因此如何提升互干擾信道系統(tǒng)的能效是提升互干擾系統(tǒng)運(yùn)行性能的關(guān)鍵。本文圍繞如何提升互干擾信道系統(tǒng)的能效問題展開了研究,主要工作如下:
一、提出了一種基于分布式自適應(yīng)代價(jià)因子機(jī)制的算法來(lái)求解SISO互干擾信道系統(tǒng)的加權(quán)和能效問題,證明了所提算法可以收斂到加權(quán)和能效問題的KKT點(diǎn);為了
2、降低該分布式算法的反饋量,給出了有限信息交互策略,也即每個(gè)接收機(jī)只將它的代價(jià)因子廣播給附近對(duì)它干擾較大的發(fā)射機(jī),仿真結(jié)果表明這種有限信息交互策略的性能損失較小;另外,還提出了一種基于梯度映射聯(lián)合Armijo準(zhǔn)則的集中式算法來(lái)作為分布式算法的性能準(zhǔn)則,仿真結(jié)果表明所提分布式算法的性能與集中式算法的性能相近。
二、提出了一種基于分布式自適應(yīng)代價(jià)因子機(jī)制的算法來(lái)求解MISO互干擾信道系統(tǒng)的加權(quán)和能效問題。該分布式算法的基本思想有兩個(gè)
3、要點(diǎn):1)每個(gè)用戶自適應(yīng)調(diào)節(jié)自己的標(biāo)量代價(jià)因子,然后將其廣播給網(wǎng)絡(luò)中所有用戶,當(dāng)每個(gè)用戶接收到所有其它用戶的代價(jià)因子后,通過調(diào)整自己的波束成形矢量來(lái)最大化自己的能效值和干擾代價(jià)的差;2)給定系統(tǒng)所有用戶的更新順序,依次更新。要點(diǎn)1)的工作:與SISO場(chǎng)景相比,MISO場(chǎng)景下每個(gè)用戶最大化自己的和能效時(shí),不僅需要優(yōu)化功率,還需要優(yōu)化波束成型矢量。論文將用戶波束分解為波束方向和波束功率兩個(gè)部分,然后分別優(yōu)化。分別針對(duì)用戶信漏比矩陣滿秩和非滿
4、秩情形,推導(dǎo)了最優(yōu)波束方向的近似閉合表達(dá)式。對(duì)于滿秩情況下的功率分配問題,給出了全局最優(yōu)解的閉合表達(dá)式;非滿秩情況的功率分配問題是一個(gè)包含兩個(gè)優(yōu)化變量的非凸問題,論文通過求解KKT方程也給出了全局最優(yōu)解的閉合表達(dá)式。要點(diǎn)2)的工作:證明了對(duì)于給定的用戶順序更新方案,波束優(yōu)化迭代算法的收斂性。最后,給出了基于梯度映射聯(lián)合Armijo準(zhǔn)則的集中式算法來(lái)作為分布式算法的性能準(zhǔn)則,仿真結(jié)果表明所提分布式算法的性能與集中式算法的性能相近。
5、 三、研究了MIMO互干擾信道系統(tǒng)中的非協(xié)作能效優(yōu)化問題,主要工作如下:1)將該問題建模為一個(gè)非協(xié)作博弈問題,證明了該博弈問題納什均衡點(diǎn)的存在性,并給出了納什均衡點(diǎn)唯一性的充分條件。2)給出了可以收斂到納什均衡點(diǎn)的完全分布式迭代算法。該算法的優(yōu)點(diǎn)是,所有用戶可以完全異步更新自己的發(fā)送相關(guān)矩陣,也即允許某些用戶比其它用戶更加頻繁地更新它的波束矢量,甚至可以使用過期的測(cè)量出的干擾信息;另外,不同鏈路之間不需要相互交互信息。這些特性使得該算
6、法更加適合實(shí)際應(yīng)用。3)給出了上述完全異步算法收斂到博弈問題納什均衡點(diǎn)的充分條件;4)針對(duì)鏈路間相距較遠(yuǎn)的場(chǎng)景,研究了硬件功耗對(duì)系統(tǒng)頻譜效率和能量效率的影響,證明了最優(yōu)的能量效率隨著隨著硬件功耗的增加而增加,而相應(yīng)的頻譜效率隨著硬件功耗的增加而減小。盡管這個(gè)趨勢(shì)是在特殊場(chǎng)景下推導(dǎo)的,仿真結(jié)果表明這個(gè)趨勢(shì)也適用于鏈路之間存在一定干擾的更一般的場(chǎng)景。5)給出了兩種特殊場(chǎng)景下本文所提算法的頻譜效率和能量效率之間的折中關(guān)系。
四、在同
7、時(shí)保證次級(jí)用戶的和速率需求以及對(duì)主用戶的干擾限制低于一定門限的條件下,研究了認(rèn)知多信道互干擾信道系統(tǒng)中的功率最小化問題。主要工作如下:1)討論了問題的可行性。給出了一種驗(yàn)證功率最小化問題是否可行的方案。具體做法是,引入一個(gè)能判定問題是否可行的參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化問題,優(yōu)化后的參數(shù)不小于1,則原問題可行,否則不可行。構(gòu)建的參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化問題總是可行的,并且可以通過交替迭代求解“功率控制問題”和“波束方向優(yōu)化問題”這兩個(gè)子問題得到參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化問題的解
8、。第一個(gè)功率控制問題是給定波束方向下優(yōu)化各個(gè)波束上的功率分配問題,是一個(gè)SP(signomial programming)問題,可以通過一系列幾何規(guī)劃來(lái)求解;第二個(gè)波束方向優(yōu)化子問題是給定各個(gè)子載波上信干噪比約束下最優(yōu)化波束成型矢量的優(yōu)化問題,這個(gè)問題可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸問題,本文利用原問題和對(duì)偶問題之間的對(duì)偶陷為零的依據(jù)設(shè)計(jì)了一種基于對(duì)偶分解的方法來(lái)求解該問題。2)對(duì)于可行的原問題,給出了一種迭代算法來(lái)求解功率最小化問題。與判定原問題是否
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