随着6G技术推进,毫米波/太赫兹频段的超大带宽优势与传播损耗瓶颈并存,传统蜂窝架构问题催生无蜂窝网络架构。通感一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)技术通过资源共享实现感知与通信协同,可优化波束成型与对准,使无蜂...随着6G技术推进,毫米波/太赫兹频段的超大带宽优势与传播损耗瓶颈并存,传统蜂窝架构问题催生无蜂窝网络架构。通感一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)技术通过资源共享实现感知与通信协同,可优化波束成型与对准,使无蜂窝ISAC系统成为未来通信重要趋势。当前多数用户调度算法仅限制用户连接接入点的最大数量,未结合用户实际需求动态调整连接数目,导致信道质量好的用户易占用多余接入点服务名额,造成资源浪费。鉴于用户需求的动态变化,依其需求灵活调整接入点连接数量,可有效提升资源利用效率。为此,提出一种创新的动态用户调度方案,采用改进的K-means++聚类算法,基于用户信道状态与实时业务需求实现接入点动态分配,设计了基于二分法的功率分配(Bisection Method-based Power Allocation,BM-PA)算法优化资源配置。仿真结果表明,所提方案最高可节省40.6%的接入点资源,提升了资源利用率;在保障通信质量的同时,用户平均感知信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)显著提升。展开更多
大容量电池储能电站功率分配的决策变量多,且策略需考虑多个优化目标及能自动适应场景的不确定性。为此,提出了一种基于多智能体深度强化学习(multi-agent deep reinforcement learning,MADRL)的电池储能电站功率分配决策方法。首先,基...大容量电池储能电站功率分配的决策变量多,且策略需考虑多个优化目标及能自动适应场景的不确定性。为此,提出了一种基于多智能体深度强化学习(multi-agent deep reinforcement learning,MADRL)的电池储能电站功率分配决策方法。首先,基于大容量电池储能电站结构及其功率分配特性构建基于MADRL的功率分配决策框架,每个储能单元设置一个功率分配智能体,多个智能体构成合作关系;然后,设计考虑储能电站有功功率损耗、荷电状态(state of charge,SOC)一致性和健康状态损失最小优化目标的功率分配智能体模型,采用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法去中心化训练各智能体网络参数,算法收敛后得到储能子系统充放电功率值。最后,算例验证了所提方法的有效性,能在有效提高储能子系统SOC均衡性的同时降低有功功率损耗、健康状态损失和充放电切换次数。展开更多
传统的功率分配算法由于复杂的矩阵运算与迭代所造成的高时延,在实际通信中实时获取信道信息十分困难,当前重要的研究方向是在系统性能和计算复杂度之间找到有效平衡。针对终端直通(Device-to-Device,D2D)用户与蜂窝用户的联合功率分配...传统的功率分配算法由于复杂的矩阵运算与迭代所造成的高时延,在实际通信中实时获取信道信息十分困难,当前重要的研究方向是在系统性能和计算复杂度之间找到有效平衡。针对终端直通(Device-to-Device,D2D)用户与蜂窝用户的联合功率分配问题,提出一种异构功率控制图神经网络(Heterogeneous Power Control Graph Neural Network,HPCGNN)算法,旨在最大化所有用户的加权和速率。首先通过构建干扰的异构图,将信道和噪声等信息嵌入到图的节点和边;再由HPCGNN完成消息传递和更新,采用无监督学习方式优化深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)参数,最终得到最佳的功率分配。仿真结果表明,相较于其他深度学习算法,所提算法能够有效提高系统性能,且在损失5%性能下相较分式规划(Fractional Programming,FP)能降低82%~98%的时间复杂度。展开更多
为提升低空突防作战场景下分布式多输入多输出(Multiple Input and Multiple Output,MIMO)雷达系统的目标检测效能,提出一种合作博弈功率分配(Cooperative Game Power Allocation,CGPA)算法。基于带误差的支援信息建立了低空多径环境下...为提升低空突防作战场景下分布式多输入多输出(Multiple Input and Multiple Output,MIMO)雷达系统的目标检测效能,提出一种合作博弈功率分配(Cooperative Game Power Allocation,CGPA)算法。基于带误差的支援信息建立了低空多径环境下的分布式MIMO雷达信号模型,并推导了基于奈曼皮尔逊准则的检测模型。结合Max-Min准则以信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)为优化模型的效用函数。在此基础上,利用加权方法简化了联盟利益Shapley值的计算,得到满足帕累托最优性和公平性的合作资源分配方案。通过对发射功率资源的细致化管理,有效减小多径效应引起接收信号幅度的参差与衰落。在改善接收信号的稳定性的同时,挖掘并利用多径环境下丰富的散射特性,有效提升了雷达系统的探测效能。仿真实验验证了分布式MIMO雷达系统低空多径目标检测的出色性能,所提功率分配算法能够有效提升系统检测性能,并具有较好的实时性。展开更多
文摘随着6G技术推进,毫米波/太赫兹频段的超大带宽优势与传播损耗瓶颈并存,传统蜂窝架构问题催生无蜂窝网络架构。通感一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)技术通过资源共享实现感知与通信协同,可优化波束成型与对准,使无蜂窝ISAC系统成为未来通信重要趋势。当前多数用户调度算法仅限制用户连接接入点的最大数量,未结合用户实际需求动态调整连接数目,导致信道质量好的用户易占用多余接入点服务名额,造成资源浪费。鉴于用户需求的动态变化,依其需求灵活调整接入点连接数量,可有效提升资源利用效率。为此,提出一种创新的动态用户调度方案,采用改进的K-means++聚类算法,基于用户信道状态与实时业务需求实现接入点动态分配,设计了基于二分法的功率分配(Bisection Method-based Power Allocation,BM-PA)算法优化资源配置。仿真结果表明,所提方案最高可节省40.6%的接入点资源,提升了资源利用率;在保障通信质量的同时,用户平均感知信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)显著提升。
文摘大容量电池储能电站功率分配的决策变量多,且策略需考虑多个优化目标及能自动适应场景的不确定性。为此,提出了一种基于多智能体深度强化学习(multi-agent deep reinforcement learning,MADRL)的电池储能电站功率分配决策方法。首先,基于大容量电池储能电站结构及其功率分配特性构建基于MADRL的功率分配决策框架,每个储能单元设置一个功率分配智能体,多个智能体构成合作关系;然后,设计考虑储能电站有功功率损耗、荷电状态(state of charge,SOC)一致性和健康状态损失最小优化目标的功率分配智能体模型,采用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法去中心化训练各智能体网络参数,算法收敛后得到储能子系统充放电功率值。最后,算例验证了所提方法的有效性,能在有效提高储能子系统SOC均衡性的同时降低有功功率损耗、健康状态损失和充放电切换次数。
文摘传统的功率分配算法由于复杂的矩阵运算与迭代所造成的高时延,在实际通信中实时获取信道信息十分困难,当前重要的研究方向是在系统性能和计算复杂度之间找到有效平衡。针对终端直通(Device-to-Device,D2D)用户与蜂窝用户的联合功率分配问题,提出一种异构功率控制图神经网络(Heterogeneous Power Control Graph Neural Network,HPCGNN)算法,旨在最大化所有用户的加权和速率。首先通过构建干扰的异构图,将信道和噪声等信息嵌入到图的节点和边;再由HPCGNN完成消息传递和更新,采用无监督学习方式优化深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)参数,最终得到最佳的功率分配。仿真结果表明,相较于其他深度学习算法,所提算法能够有效提高系统性能,且在损失5%性能下相较分式规划(Fractional Programming,FP)能降低82%~98%的时间复杂度。
文摘为提升低空突防作战场景下分布式多输入多输出(Multiple Input and Multiple Output,MIMO)雷达系统的目标检测效能,提出一种合作博弈功率分配(Cooperative Game Power Allocation,CGPA)算法。基于带误差的支援信息建立了低空多径环境下的分布式MIMO雷达信号模型,并推导了基于奈曼皮尔逊准则的检测模型。结合Max-Min准则以信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)为优化模型的效用函数。在此基础上,利用加权方法简化了联盟利益Shapley值的计算,得到满足帕累托最优性和公平性的合作资源分配方案。通过对发射功率资源的细致化管理,有效减小多径效应引起接收信号幅度的参差与衰落。在改善接收信号的稳定性的同时,挖掘并利用多径环境下丰富的散射特性,有效提升了雷达系统的探测效能。仿真实验验证了分布式MIMO雷达系统低空多径目标检测的出色性能,所提功率分配算法能够有效提升系统检测性能,并具有较好的实时性。
