泛研网

公众版 查看说明
全球科研项目数据库2026版

异构云无线接入网中面向无线携能通信的干扰管理技术研究

项目来源

国家自然科学基金(NSFC)

项目主持人

任远

项目受资助机构

西安邮电大学

项目编号

61801382

立项年度

2018

立项时间

未公开

研究期限

未知 / 未知

项目级别

国家级

受资助金额

23.50万元

学科

信息科学-电子学与信息系统-通信理论与系统

学科代码

F-F01-F0103

基金类别

青年科学基金项目

关键词

干扰管理 ; 无线携能通信 ; 异构云无线接入网 ; 波束成形 ; 多用户分集 ; 干扰管理 ; 无线携能通信 ; 异构云无线接入网 ; 波束成形 ; 多用户分集

参与者

江帆；王军选；弥寅；王天赐；强煜玺；吴洋

参与机构

西安邮电大学

项目标书摘要：本项目面向未来无线携能通信异构云无线接入网中多层、密集组网的场景，研究网络中存在复杂泛在干扰情况下的高效干扰管理技术，以期对网络频谱效率、能量传输性能以及系统实现复杂度和反馈开销等核心性能指标进行统筹优化。研究的主要内容包括:(1)面向无线携能通信的分层干扰管理方案，优化并创新现有的机会干扰对齐方法;(2)面向无线携能通信的基于节点有限协作的干扰管理方案，通过对参考信号空间、收发波束成形向量的码本化设计，实现多场景下网络信息传输和能量传输性能的进一步优化;(3)面向无线携能通信的多目标信息能量波束成形方案，以网络能效优化为设计指标，设计鲁棒、可靠、高效的波束成形方案，实现系统传输的能效优化。

Application Abstract: Focusing on simultaneous wireless information and power transfer(SWIPT)in future heterogeneous cloud radio access network(H-CRAN)with multi-tier and dense picocell/femtocell deployments,this project proposes novel interference management schemes to effectively handle ubiquitous and complicated network interference.The project aims to jointly optimize several core performance and efficiency indicators of the system,such as spectrum efficiency,power transfer performance,implementation complexity and feedback overhead,addressing the demands of future wireless communication systems.The main targets of this project are listed as follows.(1)We propose novel SWIPT oriented hierarchical interference management schemes.By fundamentally improving the existing interference management schemes,our new schemes are tailored to the needs of H-CRANs with new properties and improved performance.(2)We consider the possibilities of limited-cooperation among access points in H-CRANs with SWIPT,and propose novel coordinated OIA to further improve system performance.Accordingly,we study the coordinated optimization and quantization strategies for the reference signal space and transceiver beamforming vectors.(3)We propose SWIPT oriented multi-objective information and energy beamforming schemes.Targeting at network energy efficiency,the beamforming schemes are designed to be robust,secure and efficient and the system transmission performance can be optimized.

项目受资助省

陕西省

项目结题报告(全文)

本项目面向未来异构云无线接入网中多层、灵活、密集组网的场景，研究网络中存在复杂泛在干扰情况下基于无线携能通信的干扰管理理论和技术，以期对网络频谱效率、能量效率和系统开销等核心性能指标进行统筹优化，完成的主要研究内容包括以下三个方面。(1)研究了面向无线携能通信的分层干扰管理方案，优化并创新现有的机会干扰对齐方法，设计了对小区内性能有觉知的干扰管理方案，利用参考信号空间指导用户调度策略的设计，实现了干扰对齐启发的机会通信方案，降低了网络中簇内与簇间干扰，有效提升了网络的和速率性能和能量收集性能;(2)研究了面向无线携能通信的基于节点有限协作的干扰管理方案，针对存在中继协作通信、小小区网络、无线传感器网络、物联网以及非正交多址接入的多类异构网络中的干扰处理，提出了基于“干扰利用”思想的传输方案设计，将干扰作为能量来源为系统中的设备充电，拓展了传统通信系统中基于“干扰消除”的解决思路，实现了多场景下网络信息传输和能量传输性能的进一步优化，有效提升了系统传输的有效性和可靠性;(3)研究了面向无线携能通信的协同优化传输方法，考虑系统功率消耗、安全速率、能量效率等多个核心优化指标，通过开展无线资源分配以及传输收发机设计，在保障用户服务质量的前提下，降低了系统时延和回程链路负载，有效提升了系统性能。总体而言，本研究创新了异构网络中多场景下面向无线携能通信的干扰管理和无线传输新方法，相关研究将有望为智能化异构云无线接入网中的无线携能传输及干扰管理提供物理层的全新解决方案。本项目在执行过程中取得了一些研究成果，超额完成了申请书中的预期目标，总共发表论文16篇，其中SCI检索文章9篇,EI检索文章7篇，申请发明专利3项；后续的成果也在不断向这些期刊杂志投稿。通过对本项目的研究，加强了和国际同行的交流，扩大了项目组在异构云无线接入网中面向无线携能通信领域的国际影响力，培养了一支具有创新能力的科研团队。

  • 排序方式：
  • 1
  • /

  • 1.移动边缘计算中基于NOMA的资源分配技术研究

    • 关键词：
    • NOMA;MEC;DRL;用户配对;功率分配
    • 谷泽生
    • 指导老师：西安邮电大学 江帆
    • 学位论文

    随着全球数字化经济的飞速发展,各行各业对高质量的通信需求也在不断地增加,无论是多样化的移动业务还是个性化的智能设备均在逐年地呈指数型增长,因此,来自大数据流量和设备接入量的挑战也在不断激励着无线网络的发展和通信技术的革新。但是,面对5G和未来6G的海量设备连接需求和日益稀缺的频谱资源,传统的正交多址接入（Orthogonal Multiple Access,OMA）技术已不能满足通信需求,在5G的候选接入技术中,非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）技术被认为是潜力巨大的新一代移动通信接入技术,与OMA技术相比,NOMA技术最大的特点在于多个用户可以复用在同一时频资源块上,这不仅可以增加用户接入的数量,也可以提高频谱资源利用率。因此,NOMA技术可以更好的应对未来海量设备连接需求和高质量通信需求的挑战。随着移动应用的多元化发展,越来越多的移动应用对时延和计算能力有着很高的要求,比如虚拟现实、增强现实、无人驾驶等。但是,目前移动设备依然受限于计算硬件和电池容量技术的发展,运行此类应用的移动设备在性能方面还是会受到极大的限制,而移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）技术可以有效地解决上述难题。MEC将云服务器设立在蜂窝小区的基站处,移动设备可以直接将计算任务需求交给MEC服务器来处理,而不需要再将计算任务发送到远端的服务器中心处理,这不仅有效解决了时延问题,还可以减轻移动设备的计算任务复杂度。特别地,目前的研究现状更多关注于MEC下行场景中传输的时延与能耗问题而忽略了对无线传输方式的优化,基于上述分析,本文研究了MEC场景下基于NOMA的用户配对和功率分配技术方案。在NOMA系统中,用户配对和功率分配问题均是影响系统性能的关键因素,由于用户配对和功率分配是相互耦合的联合优化问题,本文将该问题拆分为两个子问题分别进行求解并最终找到联合解决方案。针对用户配对问题,以最大化蜂窝小区内所有用户的数据和速率为目的,本文提出了一种在MEC场景下基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning,DRL）算法的下行NOMA系统用户配对方案。首先,将用户配对问题转化为DRL模型;其次,根据所有用户的信道状态信息构建出用户配对矩阵;最后,通过深度Q网络（Deep Q-Network,DQN）算法找到最合适的用户配对方案。仿真结果表明,提出的方案可以有效提高所有用户的数据和速率。针对功率分配问题,本文在已提出的用户配对方案基础上,研究了一种基于DRL算法的下行两用户NOMA系统功率分配方案。首先,将功率分配问题转化为DRL模型,并根据用户的信干噪比和数据速率构建出特征矩阵;其次,利用异步优势演员-评论家（Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C）算法求解出最优功率分配方案;最后,提出了DQN-A3C用户配对和功率分配联合优化方案。仿真结果表明,相比已有的优化方案,所提方案可以有效提高NOMA系统的性能。最后,本文对全文的研究内容做了详细的总结,并对还未研究的后续内容做了展望。

    ...
  • 排序方式：
  • 1
  • /