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公开(公告)号：CN113490277B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110767837.9
申请日：2021-07-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W72/50 , H04W72/542 , H04W72/543 , H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W72/0446
Abstract: 本发明公开了一种H‑CRAN中基于SWIPT的能量分配与时隙切换系数联合优化方法。本发明以异构云无线接入网系统能量效率最大化为优化目标建立优化模型，通过用户和子信道双向选择进行最佳子信道分配，在给定时隙切换系数和功率情况下分别进行最佳功率分配和时隙切换系数的优化，在用户最小速率门限和最小能量收集门限的约束下，使系统性能达到所需要求。本发明分析了用户最小速率门限和最小能量收集门限对系统能量效率的影响。研究表明，随着用户最小能量收集门限的增加，系统的能量效率逐渐降低，用户最小速率门限对系统能效几乎没有影响，采用SWIPT的系统能效高于未采用SWIPT的系统能效。采用本发明方法可以使异构云无线接入网的能量效率最大化。
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公开(公告)号：CN113381788B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110736723.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W16/22 , H04W72/04 , H04W72/08 , H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04W40/22
Abstract: 本发明公开了一种基于MAX‑SINR干扰对齐的认知MIMOSWIPT网络频谱效率优化方法。本发明步骤如下：步骤1、认知MIMOSWIPT网络场景假设与建模；步骤2、基于MAX‑SINR干扰对齐的主用户最优发送功率求解；步骤3、认知SWIPT网络最佳接收/转发中继选择；步骤4、认知MIMO SWIPT网络频谱效率优化。本发明通过对主网络发送功率进行优化，应用最大化信干噪比的干扰对齐方法，可以实现认知网络性能的提升。本发明方法可以最大化认知网络的频谱效率。同时，相比于不应用干扰对齐算法和应用最小化干扰泄漏的干扰对齐方法，本发明方法的认知接收端可达频谱效率有明显提高，在主用户发送干扰功率方面MAX‑SINR方法有大幅度下降。
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公开(公告)号：CN112738827A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011593085.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了异构云无线接入网(H‑CRAN)中基于谱效最大化的子载波与功率联合优化方法。本发明以H‑CRAN系统的频谱效率最大化为优化目标，建立优化模型，通过上下行链路的子载波分配、用户发射功率和基站发射功率的联合优化，使系统性能达到所需要求。本发明分析了RRH的数量、RRH发射功率的限制对系统频谱效率的影响。研究表明，随着RRH数量的增加，系统的频谱效率会增加。随着RRH发射功率限制的增加，系统的频谱效率也会增大。同时，在相同RRH数量和相同RRH发射功率控制的情况下，对比经典轮询算法和平均功率分配算法，本发明在频谱效率上均优于RR算法和EPA算法。因此，本发明方法有效提高了H‑CRAN系统的频谱效率。
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公开(公告)号：CN112702792B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011526491.5
申请日：2020-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/53 , H04W72/0453 , H04W72/21 , H04W72/23
Abstract: 本发明公开了一种基于GFDM的无线携能网络上下行链路资源联合分配方法。各用户在下行链路中采用功率分割接收机结构对接收信号进行信息解码与能量收集，而后将收集到的能量用于上行链路信息传输。通过对上下行链路GFDM子载波与子符号分配、功率分配与功率分割因子的分配，在满足收集能量与发射总功率约束下最大化上下行链路的加权可达和速率。为解决此非凸优化问题，分别采用拉格朗日对偶法、次梯度法与贪婪算法进行求解上下行功率分配和功率分割因子的联合优化。本发明均优于固定子载波分配算法。本发明有效实现基于GFDM的无线携能网络上下行链路子载波、子符号、功率与功率分割因子的多资源优化分配。
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公开(公告)号：CN113490277A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110767837.9
申请日：2021-07-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种H‑CRAN中基于SWIPT的能量分配与时隙切换系数联合优化方法。本发明以异构云无线接入网系统能量效率最大化为优化目标建立优化模型，通过用户和子信道双向选择进行最佳子信道分配，在给定时隙切换系数和功率情况下分别进行最佳功率分配和时隙切换系数的优化，在用户最小速率门限和最小能量收集门限的约束下，使系统性能达到所需要求。本发明分析了用户最小速率门限和最小能量收集门限对系统能量效率的影响。研究表明，随着用户最小能量收集门限的增加，系统的能量效率逐渐降低，用户最小速率门限对系统能效几乎没有影响，采用SWIPT的系统能效高于未采用SWIPT的系统能效。采用本发明方法可以使异构云无线接入网的能量效率最大化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112702792A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011526491.5
申请日：2020-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W72/04
Abstract: 本发明公开了一种基于GFDM的无线携能网络上下行链路资源联合分配方法。各用户在下行链路中采用功率分割接收机结构对接收信号进行信息解码与能量收集，而后将收集到的能量用于上行链路信息传输。通过对上下行链路GFDM子载波与子符号分配、功率分配与功率分割因子的分配，在满足收集能量与发射总功率约束下最大化上下行链路的加权可达和速率。为解决此非凸优化问题，分别采用拉格朗日对偶法、次梯度法与贪婪算法进行求解上下行功率分配和功率分割因子的联合优化。本发明均优于固定子载波分配算法。本发明有效实现基于GFDM的无线携能网络上下行链路子载波、子符号、功率与功率分割因子的多资源优化分配。
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公开(公告)号：CN112738827B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011593085.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了异构云无线接入网(H‑CRAN)中基于谱效最大化的子载波与功率联合优化方法。本发明以H‑CRAN系统的频谱效率最大化为优化目标，建立优化模型，通过上下行链路的子载波分配、用户发射功率和基站发射功率的联合优化，使系统性能达到所需要求。本发明分析了RRH的数量、RRH发射功率的限制对系统频谱效率的影响。研究表明，随着RRH数量的增加，系统的频谱效率会增加。随着RRH发射功率限制的增加，系统的频谱效率也会增大。同时，在相同RRH数量和相同RRH发射功率控制的情况下，对比经典轮询算法和平均功率分配算法，本发明在频谱效率上均优于RR算法和EPA算法。因此，本发明方法有效提高了H‑CRAN系统的频谱效率。
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公开(公告)号：CN112702091B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202011526499.1
申请日：2020-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B17/336 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了多用户多天线SWIPT系统中一种改进的MAX‑SINR干扰对齐方法。本方法以最大化SWIPT通信网络最大化网络和速率为优化目标建立优化模型，通过对功率分割因子、发送端预编码矩阵、接收端干扰抑制矩阵进行联合优化，使系统性能达到所需要求。研究表明，通过对接收端的干扰抑制矩阵进行再次优化，可以实现最小化干扰泄漏功率(MIN‑IL)和最大化信干噪比(MAX‑SINR)的干扰对齐性能折中。本发明方法可以最大化SWIPT网络的可达和速率。研究表明，随着接收端天线数目的增加，本发明方法的接收端可达和速率相比较于MIN‑IL方法有明显提高；对比MAX‑SINR方法，本发明方法的干扰约束功率有大幅度下降。
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公开(公告)号：CN113381788A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110736723.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MAX‑SINR干扰对齐的认知MIMOSWIPT网络频谱效率优化方法。本发明步骤如下：步骤1、认知MIMOSWIPT网络场景假设与建模；步骤2、基于MAX‑SINR干扰对齐的主用户最优发送功率求解；步骤3、认知SWIPT网络最佳接收/转发中继选择；步骤4、认知MIMO SWIPT网络频谱效率优化。本发明通过对主网络发送功率进行优化，应用最大化信干噪比的干扰对齐方法，可以实现认知网络性能的提升。本发明方法可以最大化认知网络的频谱效率。同时，相比于不应用干扰对齐算法和应用最小化干扰泄漏的干扰对齐方法，本发明方法的认知接收端可达频谱效率有明显提高，在主用户发送干扰功率方面MAX‑SINR方法有大幅度下降。
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公开(公告)号：CN112702091A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011526499.1
申请日：2020-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B17/336 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了多用户多天线SWIPT系统中一种改进的MAX‑SINR干扰对齐方法。本方法以最大化SWIPT通信网络最大化网络和速率为优化目标建立优化模型，通过对功率分割因子、发送端预编码矩阵、接收端干扰抑制矩阵进行联合优化，使系统性能达到所需要求。研究表明，通过对接收端的干扰抑制矩阵进行再次优化，可以实现最小化干扰泄漏功率(MIN‑IL)和最大化信干噪比(MAX‑SINR)的干扰对齐性能折中。本发明方法可以最大化SWIPT网络的可达和速率。研究表明，随着接收端天线数目的增加，本发明方法的接收端可达和速率相比较于MIN‑IL方法有明显提高；对比MAX‑SINR方法，本发明方法的干扰约束功率有大幅度下降。
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