公开(公告)号：CN114760694A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210280114.0

申请日：2022-03-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 万晓榆 ,  王雨 ,  王正强 ,  樊自甫 ,  杨雄清

IPC: H04W72/04 ,  H04W72/08

Abstract: 本发明请求保护一种IQI条件下中继协作NOMA系统的和速率优化方法，包括：初始化C‑NOMA系统中的基站最大发射功率，中继最大发射功率，信道增益，高斯噪声标准差，和速率初值；通过引入IQI模型和IQI系数来建立中继协作NOMA(Cooperative NOMA，C‑NOMA)系统的信噪比以及和速率的目标函数模型，在保证每个用户的服务质量(Quality of service,QoS)的情况下对目标函数来进行优化。根据目标函数的特性，令基站发送端和中继都以满功率运作，采用推导证明，令信道条件较差的用户恰好满足系统的QoS，确定整个IQIC‑NOMA系统的优化和速率功率分配。本发明具有稳定性强，实用性强的优点。

公开(公告)号：CN116170824A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310065613.2

申请日：2023-01-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 万晓榆 ,  杨雄清 ,  王正强 ,  樊自甫 ,  多滨

IPC: H04W24/02 ,  H04W4/44 ,  H04B7/185 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明请求保护一种无人机协作通信的非正交多址接入技术NOMA网络能效最大化方法，属于NOMA网络资源分配领域，在用户服务质量、基站发射功率、无人机发射功率及飞行轨迹和解码顺序的约束下，最大化UAV协作通信的NOMA网络系统的能效。其创新之处在于，与传统无人机协作NOMA通信资源管理不同，本发明使用了强化学习的方式来进行资源分配，并且还考虑了实际硬件不理想因素对系统性能造成的影响。本发明采用深度Q学习方法、拉格朗日对偶以及二次变换等方法设计资源分配方案，本发明所提供的方法，相比于使用传统凸优化方法且只考虑无人机部署位置的方案，提供了系统能效以及无人机飞行轨迹的解决方案，更具实用性，且更易于移植去处理复杂场景。

公开(公告)号：CN114760695A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210280122.5

申请日：2022-03-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 万晓榆 ,  杨雄清 ,  王正强 ,  李尔顺 ,  樊自甫

IPC: H04W72/04 ,  H04W72/08

Abstract: 本发明请求保护一种硬件损伤条件下无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)辅助的非正交多址接入(non‑orthogonal multiple access,NOMA)系统的和速率最大化方法，属于无线资源管理领域。在考虑实际场景中的硬件损伤的条件下，通过联合优化无人机的位置部署以及用户的功率分配来实现最大化系统的和速率，本方法首先将系统和速率最大化问题分解为无人机位置优化问题与用户功率分配子问题，通过连续凸逼近方法(successive convex approximation,SCA)以及拉格朗日对偶变换、二次变换方法分别对子问题求解，最终通过迭代求解系统的和速率。本发明的结果提高了无人机辅助的NOMA系统的和速率，保证了用户的服务质量，实用性强。

公开(公告)号：CN114980161A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210455897.1

申请日：2022-04-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王正强 ,  李尔顺 ,  万晓榆 ,  杨雄清 ,  樊自甫 ,  多滨 ,  武庆庆

IPC: H04W24/02

Abstract: 本发明请求保护一种非理想CSI和硬件损伤条件下多载波NOMA系统能效优化方法，涉及无线通信资源管理技术领域。包括：在每个子载波上设立用户数阈值，建立一个非凸非线性的双层优化问题，内层最小化问题通过最坏情况分析法找到问题的下界，外层最大化问题通过将功率改写为用户速率的形式，转换目标问题为关于用户速率的优化问题，使用快速动态资源分配(FDRA)确定子载波分配矩阵，再通过引入新的约束转化问题为凸优化问题进行求解。本发明快速收敛到基于最大化最小用户能量效率资源分配方法的性能，在具有非理想CSI以及RHIs条件下能明显提高系统总能效，实用性和公平性强。