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公开(公告)号:CN115622617A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211307495.3
申请日:2022-10-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/22 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04W72/04
Abstract: 本发明属于无线供电通信技术领域,具体涉及一种基于NOMA的认知反向散射通信鲁棒传输方法;该方法包括:构建认知反向散射通信网络;根据认知反向散射通信网络构建次级系统吞吐量最大化的资源分配问题;根据信道估计误差服从高斯分布,构建高斯信道不确定模型;根据次级系统吞吐量最大化的资源分配问题和高斯信道不确定模型构建鲁棒资源分配问题;求解鲁棒资源分配问题,得到传输方案;用户根据传输方案进行信息传输;本发明提高了认知无线供电反向散射通信网络系统的鲁棒性和吞吐量,实用性高。
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公开(公告)号:CN115622617B
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202211307495.3
申请日:2022-10-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/22 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04W72/04
Abstract: 本发明属于无线供电通信技术领域,具体涉及一种基于NOMA的认知反向散射通信鲁棒传输方法;该方法包括:构建认知反向散射通信网络;根据认知反向散射通信网络构建次级系统吞吐量最大化的资源分配问题;根据信道估计误差服从高斯分布,构建高斯信道不确定模型;根据次级系统吞吐量最大化的资源分配问题和高斯信道不确定模型构建鲁棒资源分配问题;求解鲁棒资源分配问题,得到传输方案;用户根据传输方案进行信息传输;本发明提高了认知无线供电反向散射通信网络系统的鲁棒性和吞吐量,实用性高。
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公开(公告)号:CN116406016A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310462749.7
申请日:2023-04-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/12 , H04W72/044 , H04W72/0446 , H04W72/04 , H04B7/22 , G06F17/11 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种面向信息安全的认知反向散射通信鲁棒资源调度方法,属于物联网领域领域。该方法包括以下步骤:S1:建立多用户认知反向散射通信系统传输模型;S2:考虑认知用户的服务质量、反射系数、能量收集、传输时间、干扰功率等约束条件,构建认知反向散射通信系统吞吐量最大化资源调度问题;S3:考虑频谱感知误差和有界信道不确定性,建立多变量耦合的非线性鲁棒资源调度模型;S4:利用最坏准则、连续凸近似和交替优化方法将原问题转换为确定性凸优化问题,并利用凸优化工具求解,得到发射功率、传输时间、反射系数的调度方法。本发明能有效提升无源物联网系统的传输安全性与鲁棒性,实用性价值高。
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公开(公告)号:CN115988656A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202211581735.9
申请日:2022-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/0453 , H04W72/53 , H04W72/542 , H04W72/541 , H04W72/543 , H04B7/145 , H04W16/14 , H04B17/382 , H04B17/345
Abstract: 本发明属于物联网技术领域,具体涉及一种基于非完美CSI的认知反向散射通信系统的资源调度方法,包括:建立认知反向散射通信网络的信号传输模型;考虑认知反向散射的用户服务质量和反向散射系数约束、传输时间约束、主接收机的最大干扰功率约束,构建次级系统吞吐量最大化的资源分配问题;建立多变量耦合的非线性鲁棒资源分配模型;利用最坏准则、连续凸近似、S‑Procedure、变量替换和交替迭代方法将原问题转换为确定性凸优化问题并求解。本发明通过利用最坏准则、连续凸近似、S‑Procedure、变量替换和交替迭代方法将系统性能优化问题转换为确定性凸优化问题,与非鲁棒算法相比,本发明算法具有较好的吞吐量和鲁棒性。
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