在设备到设备通信的车联网场景(Vehicle to Everything-Device to Device,V2X-D2D)下,信道的快速时变会导致基站(Base Station,BS)端通常无法获取完美信道状态信息(Channel State Information,CSI).为解决现有频谱分配方案不适用于V2X-...在设备到设备通信的车联网场景(Vehicle to Everything-Device to Device,V2X-D2D)下,信道的快速时变会导致基站(Base Station,BS)端通常无法获取完美信道状态信息(Channel State Information,CSI).为解决现有频谱分配方案不适用于V2X-D2D场景的问题,考虑车对车(Vehicle-to-Vehicle,V2V)链路可靠性、最大发射功率、频谱复用的约束,建立V2X的场景模型与通信模型.明确了在满足V2V链路可靠性的前提下,最大化车与基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路的遍历容量的优化目标;在考虑信道快速时变影响的情况下,推导V2V链路的中断概率、V2I链路遍历容量的闭式表达式;针对一对一模式和一对多模式下的频谱分配问题,分别提出基于改进匈牙利算法的快速频谱分配方案和基于图着色-偏好列表的频谱分配方案.仿真结果表明:与现有算法相比,基于改进匈牙利算法的快速频谱分配方案接入率更高、复杂度更低,基于图着色-偏好列表的频谱分配方案也具有接入率、频谱利用率高的优势.展开更多
为了满足密集的用户需求,正在发展的蜂窝网络增加了移动系统下的能量消耗,但更广的网络覆盖范围和功耗更低的无线通信系统也给无线通信系统带来了更多的挑战。针对这些持续增长的需求,本文设计了一种能实现能量效率最大化的多小区大规...为了满足密集的用户需求,正在发展的蜂窝网络增加了移动系统下的能量消耗,但更广的网络覆盖范围和功耗更低的无线通信系统也给无线通信系统带来了更多的挑战。针对这些持续增长的需求,本文设计了一种能实现能量效率最大化的多小区大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统下行链路的实现方法,提出了在非完美信道状态信息(channel state information,CSI)情况下包含基站天线数、导频复用因子以及用户数量等参数的信干噪比最佳闭式表达,通过最大比合并(maximal ratio combining,MRC)接收技术推导出大规模MIMO系统的下行链路频谱效率,再根据功耗模型得到系统的整体能量效率,利用交替迭代的优化算法进行优化求解,得出最大能效时的相关参数数值。由仿真结果可知,本文所提的多小区大规模MIMO系统的下行链路的实现方法与现有多小区方法相比,能量效率有12.2%的提升,并且对于环境的变化有更好的鲁棒性,对于多小区大规模MIMO系统具有一定参考意义。展开更多
文摘在设备到设备通信的车联网场景(Vehicle to Everything-Device to Device,V2X-D2D)下,信道的快速时变会导致基站(Base Station,BS)端通常无法获取完美信道状态信息(Channel State Information,CSI).为解决现有频谱分配方案不适用于V2X-D2D场景的问题,考虑车对车(Vehicle-to-Vehicle,V2V)链路可靠性、最大发射功率、频谱复用的约束,建立V2X的场景模型与通信模型.明确了在满足V2V链路可靠性的前提下,最大化车与基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路的遍历容量的优化目标;在考虑信道快速时变影响的情况下,推导V2V链路的中断概率、V2I链路遍历容量的闭式表达式;针对一对一模式和一对多模式下的频谱分配问题,分别提出基于改进匈牙利算法的快速频谱分配方案和基于图着色-偏好列表的频谱分配方案.仿真结果表明:与现有算法相比,基于改进匈牙利算法的快速频谱分配方案接入率更高、复杂度更低,基于图着色-偏好列表的频谱分配方案也具有接入率、频谱利用率高的优势.
文摘为了满足密集的用户需求,正在发展的蜂窝网络增加了移动系统下的能量消耗,但更广的网络覆盖范围和功耗更低的无线通信系统也给无线通信系统带来了更多的挑战。针对这些持续增长的需求,本文设计了一种能实现能量效率最大化的多小区大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统下行链路的实现方法,提出了在非完美信道状态信息(channel state information,CSI)情况下包含基站天线数、导频复用因子以及用户数量等参数的信干噪比最佳闭式表达,通过最大比合并(maximal ratio combining,MRC)接收技术推导出大规模MIMO系统的下行链路频谱效率,再根据功耗模型得到系统的整体能量效率,利用交替迭代的优化算法进行优化求解,得出最大能效时的相关参数数值。由仿真结果可知,本文所提的多小区大规模MIMO系统的下行链路的实现方法与现有多小区方法相比,能量效率有12.2%的提升,并且对于环境的变化有更好的鲁棒性,对于多小区大规模MIMO系统具有一定参考意义。
