一种STAR-RIS辅助传输的无源物联网性能增强方法

    公开(公告)号:CN119210527A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411324276.5

    申请日:2024-09-23

    Inventor: 陈沿明 李飞 吕斌

    Abstract: 本发明提出一种STAR‑RIS辅助传输的无源物联网性能增强方法,旨在解决RIS辅助无源物联网存在的半空间限制以及能量和信息传输效率低问题。本发明通过在无源BDs与访问接入点间部署STAR‑RIS,以协助BDs向访问接入点传输信息,实现BDs的全空间分布。此外,在配置多天线的能量站构建波束赋形以提高能量传输效率。本发明提出一种基于双层框架的迭代算法,旨在解决基于NOMA的波束赋形矢量和STAR‑RIS元件系数联合优化问题,最大化系统和速率,从而显著提升无源物联网系统的性能。

    一种基于拍卖算法的计算卸载方法及系统

    公开(公告)号:CN118828705A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410882694.X

    申请日:2024-07-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于拍卖算法的计算卸载方法及系统,考虑同一区域内多个eMBB与URLLC业务用户共存且进行上行传输至多个MEC边缘服务器的场景建立传输模型。根据所述传输模型列出必要的参数,再根据拍卖算法原理建立双向拍卖模型,考虑多种服务器资源联合分配,并以此为依据表示出成本,估值,针对两种不同类型的业务用户分别提出出价与服务器要价策略。最后综合考虑服务器收益、计算卸载的时延与能耗,从而建立最优化问题,并根据约束条件进行多回合双向拍卖,为用户的计算任务匹配最合适的边缘服务器,当MEC服务器中剩余资源过少或所有用户任务均已分配到相应的服务器中进行计算,则拍卖结束。相比于传统的资源分配方法,本发明能够使MEC服务器得到更高的收益,促使资源高效利用,具有更好的性能。

    双IRSs辅助ISAC系统主被动波束成形与接收信号优化配置方法

    公开(公告)号:CN118232966B

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202410653219.5

    申请日:2024-05-24

    Abstract: 本发明提出了双IRSs辅助ISAC系统主被动波束成形与接收信号优化配置方法,通过联合优化基站端的主动波束成形、基站对感知信号的接收以及IRS处的被动波束成形,在确保感知信号信噪比达到最低要求的同时,最大化通信用户的可达速率。为了解决所建立的复杂非凸问题,本发明首先利用分数规划将优化问题进行解耦,然后采用逐次凸逼近算法和交替方向乘子法将一个难以处理的非凸问题转化为多个易于处理的子问题,最后利用交替优化的方法高效地求解高质量次优解。仿真结果表明,所提方案具有良好的收敛性和有效性,该方案能够有效提高IRS辅助ISAC系统的性能。

    一种基于IRS的感知增强认知无线电网络资源分配的优化方法

    公开(公告)号:CN116233897B

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310515169.X

    申请日:2023-05-09

    Inventor: 李飞 吴少聪 李汀

    Abstract: 本发明公开了一种基于IRS的感知增强认知无线电网络资源分配的优化方法,属于无线通信技术领域;步骤:次基站获取基站到IRS以及IRS到用户的信道状态信息;定义感知阶段和传输阶段的IRS对角相移矩阵,根据信道状态信息,建立优化模型;利用优化模型对感知阶段IRS对角相移矩阵辅助次基站感知主网络频谱占用情况进行优化;进入传输阶段,利用优化模型优化不同感知结果下传输阶段次基站波束形成向量与IRS对角相移矩阵;次基站根据优化结果发射传输信息,实现在约束对主用户干扰的情形下对系统的频谱效率的改善。本发明通过IRS辅助次基站的传输过程,方便次基站更精细地制定不同的发射策略,改善信道环境,提高次用户的总和速率。

    一种在单小区多用户通信网络场景下的基于量子菌群优化算法的资源配置方法

    公开(公告)号:CN110430582A

    公开(公告)日:2019-11-08

    申请号:CN201910513296.X

    申请日:2019-06-13

    Abstract: 本发明公开了一种在单小区多用户通信网络场景下的基于量子菌群优化算法的资源配置方法,在绿色通信和5G通信的低能耗高速率的现代化通信系统背景要求下,从基站的能量效率出发,基于发射功率和线路功率的损耗模型和和速率模型,建立能量效率模型,通过优化天线俯仰角和基站MIMO系统的天线数量,得到最优的俯仰角和天线数量,从而得到能量效率的最优值。本发明中结合量子菌群优化智能算法,可以极大提高优化效率并可以避免陷入局部循环。本发明提高了单小区场景下基站的能量效率,具有一定的研究价值和应用价值。

    一种低复杂度的多用户检测方法

    公开(公告)号:CN100373798C

    公开(公告)日:2008-03-05

    申请号:CN200610038618.2

    申请日:2006-03-06

    Abstract: 一种低复杂度的多用户检测方法以经典多址信道为基础,以Viterbi算法为前提,利用量子快速搜索算法,设计新的多用户检测方法,有效降低多用户检测最优解的计算复杂度。多用户检测是在多用户通信系统的接收信号中恢复多个传送信号的过程。以DS-CDMA上行链路为例,第k个用户的第i个符号表示为bk(i),每个符号被长为PG的扩频码sk(t)进行编码,其中见右式(1),gk(j)为调制波形,则第k个用户的输出信号为见右式(2),其中Ek是第k个用户的能量。假设信道对第k个用户的影响是简单的冲激响应函数hk(t)=akδ(t-τk),ak,τk是路径增益和延迟,经过带有加性噪声的信道,接收端获得的信号为见右式(3)。

    量子神经网络用于多用户检测的方法

    公开(公告)号:CN1862982A

    公开(公告)日:2006-11-15

    申请号:CN200610038722.1

    申请日:2006-03-09

    Abstract: 量子神经网络多用户检测的方法涉及在经典计算机上仿真实现该方法,该方法将量子神经网络构成多用户检测器,网络核心采用反馈型量子神经元简化多用户检测器的结构,网络演化利用量子并行计算特性进行快速寻优,降低多用户检测器的复杂度;具体为:设计一个反馈型量子神经元、一种用量子寄存器表示多用户接收机接收信号的方法、一个量子神经网络多用户检测器、一个并行演化算子F1;将并行演化算子F1作用于量子神经网络多用户检测器的输出量子态,对其进行更新演化;重复上一步骤直至更新后的输出量子态与更新前无变化;设计一个随机演化算子F2替代并行演化算子F1;重复上一步骤直至更新后的输出量子态与更新前无变化。

    一种基于拍卖算法的计算卸载方法及系统

    公开(公告)号:CN118828705B

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202410882694.X

    申请日:2024-07-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于拍卖算法的计算卸载方法及系统,考虑同一区域内多个eMBB与URLLC业务用户共存且进行上行传输至多个MEC边缘服务器的场景建立传输模型。根据所述传输模型列出必要的参数,再根据拍卖算法原理建立双向拍卖模型,考虑多种服务器资源联合分配,并以此为依据表示出成本,估值,针对两种不同类型的业务用户分别提出出价与服务器要价策略。最后综合考虑服务器收益、计算卸载的时延与能耗,从而建立最优化问题,并根据约束条件进行多回合双向拍卖,为用户的计算任务匹配最合适的边缘服务器,当MEC服务器中剩余资源过少或所有用户任务均已分配到相应的服务器中进行计算,则拍卖结束。相比于传统的资源分配方法,本发明能够使MEC服务器得到更高的收益,促使资源高效利用,具有更好的性能。

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