赵宜升
- 作品数：11 被引量：25H指数：3
- 供职机构：福州大学物理与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于射频能量收集的异构网络资源分配策略被引量：1
- 2019年
- 针对异构网络中微微基站出现过多用户的情况,研究最大化上行总吞吐量的资源分配问题。通过部署一个具有能量收集功能的中继节点,将微微基站部分用户转移到相邻的空闲微微基站。中继节点具有能量收集功能,可以从专用射频源和环境射频源收集能量。将资源分配问题建模为最优化问题,以最大化微微基站用户的上行总吞吐量为目标,同时满足用户最小数据速率、中继节点能量消耗和发射功率的约束条件。通过引入增广拉格朗日乘子法,获得最优解。仿真结果表明,与传统的将部分微微基站用户转移到宏基站的方法相比,提出的方法具有较大的吞吐量提升。此外,与同样采用中继节点进行辅助通信的等功率方法相比,提出的方法在吞吐量方面有一定程度的增加。
- 高锦程赵宜升陈梦嘉陈忠辉
- 关键词：异构网络资源分配
- 基于基扩展模型的高移动性信道估计方法被引量：1
- 2017年
- 针对铁路长期演进(LTE-R)通信系统,开展高移动性信道估计研究。通过引入基扩展模型,将LTE-R系统的信道冲激响应拟合为若干基函数与系数乘积和的形式。通过对基函数系数的估计,实现对快速时变信道进行近似。通过仿真对多项式基扩展模型、复指数基扩展模型、泛化复指数基扩展模型和优化泛化复指数基扩展模型进行性能对比。仿真结果表明,优化泛化复指数基扩展模型具有最低的归一化均方误差。此外,对于优化泛化复指数基扩展模型,分别探讨了不同移动速度、不同基函数个数和不同调制方式下的估计性能。仿真结果显示,在较高移动速度、较少基函数个数及较高阶调制方式下,优化泛化复指数基扩展模型仍然具有较低的归一化均方误差。
- 黄锦锦赵宜升陈忠辉赖鑫琳董志翔
- 关键词：信道估计基扩展模型
- UAV协助的能量收集MEC系统资源分配方法被引量：2
- 2022年
- 针对在能量收集和计算任务卸载过程中距离基站较远的用户设备遭受的双重远近问题,提出了一种无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)协助的非线性能量收集移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)系统资源分配方法。近距离用户设备由搭载MEC服务器的基站为其补充能量和提供计算服务,通过引入搭载MEC服务器的UAV为远距离用户设备补充能量并提供计算服务以缓解其遭受的双重远近问题。在满足用户设备和UAV的能量消耗以及UAV速度等约束条件下,以最大化系统计算完成的数据量为目标,将资源分配问题建模成非线性规划问题,利用差分进化算法,得到次优解。仿真结果表明,与基于遗传算法的资源分配方法和基于差分进化算法的固定功率分配方法相比,所提方法的系统计算完成数据量分别提升了25.8%和10.0%,能够有效地缓解双重远近问题。
- 贺喜梅赵宜升徐志红陈勇
- 关键词：资源分配差分进化算法
- 基于基扩展模型的LTE-R信道估计算法
- 2016年
- 针对LTE-R通信系统,对快时变信道估计问题进行了研究。采用基扩展模型对高速铁路通信环境的快时变信道进行拟合,将信道冲激响应建模为基函数与系数相乘形式。通过理论推导,得到最优基函数系数。仿真结果表明,泛化复指数基扩展模型比多项式基扩展模型和复指数基扩展模型具有更好的均方误差性能。此外,随着基函数个数的增加,复指数基扩展模型的均方误差逐渐减小。在信道衰落较严重时,三种基扩展模型均表现出较好的性能。
- 邓玲陈忠辉赵宜升
- 关键词：信道估计基扩展模型
- 双UAVs辅助的混合能量收集MEC系统资源分配策略被引量：1
- 2022年
- 针对用户从环境射频源收集能量较少的问题,提出了一种双无人机辅助的混合能量收集边缘计算系统的资源分配策略。通过部署2个具有混合太阳能和射频能量收集功能的无人机,当用户的计算任务较大时,可以将计算任务卸载到搭载边缘服务器的无人机。当用户从环境射频源收集的能量不够用时,另一个无人机飞到用户上方,为其近距离充电。联合考虑无人机和用户的能量消耗,将系统资源分配问题建模成一个混合整数非线性规划问题,在满足用户和无人机计算能力和能量消耗的约束条件下,最小化系统总能耗。通过引入量子行为粒子群优化算法,获得次优解。仿真结果表明,与其他几种方法相比,采用量子行为粒子群优化算法消耗的能量更少。
- 徐新雅赵宜升陶丽佳
- 关键词：无人机资源分配
- 基于分布式压缩感知的信道估计导频优化策略
- 2016年
- 为了保证为LTE-R系统用户提供可靠的无线通信服务,需要通过信道估计获取信道状态信息。在高速移动性场景下,无线信道呈现频率-时间双选择性,若要实现信道估计,则需引入大量导频。针对上述问题,提出一种结合分布式压缩感知理论的信道估计导频优化方案。首先,根据时延域中无线信道的稀疏特性挖掘基函数系数之间的联合稀疏性并对估计方程进行去耦处理。接着,引入分布式压缩感知理论,获得一种能够抑制子载波间干扰的新型导频图样。仿真结果表明,对导频图样的优化处理,可使信道估计方案的系统性能显著优于传统方案。
- 赖鑫琳陈忠辉赵宜升
- 关键词：信道估计
- 基于摩尔状态机的LTE-R系统自适应调制编码方法
- 2018年
- 针对铁路长期演进(LTE-R)通信系统,开展自适应调制编码(AMC)研究。通过引入摩尔状态机(MSM)模型,提出一种AMC策略。根据LTE-R系统采用的调制和编码方式(MCS),设计MSM的有限状态集。针对不同调制方式,得到误码率(BER)与信噪比(SNR)的关系曲线。通过给定目标BER,获得不同调制方式对应的SNR阈值。在这些阈值基础上,通过加减一定的SNR常数,得到不同MCS对应的SNR阈值。同时,为了减少MCS在SNR阈值附近发生频繁切换,对SNR阈值设置上下界,得到MSM的状态转换SNR阈值区间。基于得到的SNR阈值上下界,设计MSM,实现MCS的动态调整。仿真结果显示,所提出的AMC方法比传统的基于分段函数的AMC方法具有更加稳定的频谱效率和吞吐量。此外,相比固定调制方式策略,提出的AMC方法具有更好的BER性能。
- 陈梦嘉赵宜升黄锦锦董志翔陈忠辉
- 关键词：自适应调制编码高速铁路通信
- 基于支持向量机的高速铁路通信系统信道预测算法被引量：5
- 2018年
- 针对高速铁路通信系统,研究快速时变信道预测问题。通过引入支持向量机(SVM)模型,提出一种信道预测算法。通过求解二次优化问题,得到SVM的预测最优超平面,并通过循环迭代实现多步预测。为了进一步提高预测准确度,采用遗传算法(GA)对SVM模型的惩罚系数和高斯核宽度进行优化。仿真结果表明,与传统的自回归(AR)以及单一的SVM预测模型相比,所提出的同时考虑SVM和GA(SVM-GA)的预测模型具有较低的预测误差。此外,当考虑噪声对预测性能影响时,SVM-GA预测模型在归一化均方误差性能方面也优于AR和SVM模型。
- 董志翔赵宜升黄锦锦陈梦嘉陈忠辉
- 关键词：信道预测支持向量机高速铁路通信
- 无人机协助边缘计算的能量收集MEC系统资源分配策略被引量：8
- 2022年
- 针对用户请求的计算任务超出地面基站边缘计算服务器计算能力的问题,提出一种无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)协助边缘计算的最小化系统能量消耗的资源分配策略。通过引入一个搭载边缘服务器的UAV,当用户请求的计算任务超出地面基站边缘服务器计算能力时,用户将超出的计算任务卸载至协助计算的UAV。在满足能量因果性、计算资源和发射功率的约束条件下,分析了用户能量收集及任务卸载模型,建立了最小化系统能量消耗的资源分配问题。采用传统遗传算法与非线性规划结合的方法,求解建立的非线性规划问题,以获得最优解。仿真结果表明,与其他基准方法相比,所提方法在降低系统能量消耗方面效果更佳。
- 陶丽佳赵宜升徐新雅
- 关键词：资源分配无人机
- 基于MCR⁃WPT的无人机协助WPCN的资源分配策略被引量：1
- 2022年
- 针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)协助的无线供电通信网络中采用射频能量收集方式出现的地面终端能量不足的问题,研究基于磁耦合谐振无线能量传输的最小吞吐量最大化资源分配策略。通过引入一个搭载磁耦合谐振装置的能量传输UAV,依次为地面终端提供足够的能量。为了使所有地面终端的最小吞吐量最大化,联合优化信息接收UAV轨迹、地面终端发射功率和时隙分配比例。由于该问题是非凸优化问题,难以直接求解。通过引入一些辅助变量,将一些非凸约束条件通过适当的数学推导转换成凸约束条件。对于难以转化的非凸约束条件,采用凹凸过程将非凸函数线性化成两个凸函数相减的形式。最后通过迭代求解原非凸逼近问题的凸逼近问题,得到原始问题的次优解。仿真结果表明,与固定UAV轨迹、固定时隙分配比例、量子行为粒子群优化算法和标准粒子群优化算法相比,所提方法在最小吞吐量方面有一定程度的提高。
- 徐志红赵宜升贺喜梅陈勇
- 关键词：无人机资源分配
