在無(wú)線中繼網(wǎng)絡(luò)中的安全中繼波束成形算法研究
發(fā)布時(shí)間:2020-05-05 18:54
【摘要】:在這篇文章中,我們主要研究了無(wú)線中繼通信網(wǎng)絡(luò)中的安全中繼波束成形問題。整篇文章都是基于完美信道信息狀態(tài)展開的。全文主要分為兩個(gè)部分,本文第一個(gè)部分研究了感知無(wú)線電中繼網(wǎng)絡(luò)中的安全中繼波束成形問題,并且運(yùn)用到了信息與能量同傳技術(shù)。我們的目標(biāo)是在滿足系統(tǒng)中中繼的發(fā)射功率約束和能量采集裝置的約束以及來(lái)自主用戶的干擾約束的條件下,最大化通信系統(tǒng)的平均安全速率。但是由于目標(biāo)函數(shù)的非凸性,所以利用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法來(lái)解決上面的問題,就無(wú)法完成。正因?yàn)檫@樣,我們提出了兩個(gè)方案來(lái)解決上述的問題。首先我們提出了一種基于秩一松弛的二維搜索迭代方案去得到系統(tǒng)的近似上邊界。為了降低計(jì)算復(fù)雜度,我們又提出了一種基于序列參數(shù)凸逼近的迭代算法去得到系統(tǒng)的局部最優(yōu)值。仿真結(jié)果顯示基于迭代的序列參數(shù)凸逼近方法表現(xiàn)出來(lái)的性能非常接近二維搜索的方法,并且有較低的計(jì)算復(fù)雜度。本文第二個(gè)部分研究了在非正交多址接入前向放大中繼網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)合能量分配和安全中繼波束成形問題。這部分的目標(biāo)問題是最大化信道條件最好的用戶,使其平均安全速率最大化。因?yàn)檫@部分的目標(biāo)問題受到串行干擾消除條件帶來(lái)的約束和通信設(shè)備的最大發(fā)射功率所帶來(lái)的約束,所以我們需要在滿足約束條件的前提下去最大化我們的目標(biāo)問題。我們的目標(biāo)問題是非凸的并且是難以優(yōu)化的,因此這部分提出了一個(gè)基于秩一松弛的一維搜索的迭代算法去求解系統(tǒng)的性能的上邊界。為了降低計(jì)算復(fù)雜度,我們又提出了一種基于序列參數(shù)凸逼近的迭代算法去求目標(biāo)問題的局部最優(yōu)值。更進(jìn)一步地,我們提出了基于二階錐規(guī)劃的迭代算法。仿真結(jié)果顯示基于二階錐規(guī)劃的迭代算法的性能是接近基于秩一松弛的一維搜索的迭代算法的性能,但是前者具有較低的計(jì)算復(fù)雜度。序列參數(shù)凸逼近算法具有最小的計(jì)算復(fù)雜度在所提出的三種算法中,但是它的性能也是最差的。
【圖文】:
圖 2-1 凸集合和非凸集合在生活中我們常見的凸集還有很多,例如射線、圓形,三角形,仿射函數(shù)、等在接下來(lái)的論文中將會(huì)列舉一部分性質(zhì)比較特殊的凸集合:錐:對(duì)于任意的x, x C, 0,若滿足 x C,我們就稱 C 集合為錐。假時(shí)的集合 C 又滿足凸集的特性的話,也即是滿足如下的條件的話 ,,,1212 x x C 有 x x C1122 ,這個(gè)情況下的錐我們稱它為凸錐。在日常的研究中我們常常使凸錐有如下的幾個(gè)種類,它們分別是:二階錐:可以用集合表示為 t t2x , |x。半正定錐:可以用集合表示為 X X XX 0 R|,n nT。超平面和半空間:如果 RbRna ,a 0, ,可以用集合表示為 bTx | ax 的形 Tx | ax 我們稱為半空間。
第二章 凸優(yōu)化基本概念有的變量x,y dom f , ,0 1,必然存在如下的等式f x 1 y f x 1 f y (如果我們從實(shí)際的物理意義去看上面的表述,我們會(huì)發(fā)現(xiàn),其實(shí)描述的就 x,f x 和 y,f y 之間的部分線端,也即是從 x 到 y 的弦,必須要位于函數(shù)曲面。那我們換一個(gè)角度去看,假如我們的函數(shù)是一個(gè)非凸函數(shù),假定是一個(gè)凹函我們給所有的函數(shù)值取負(fù)值,那此時(shí)經(jīng)過轉(zhuǎn)換的函數(shù)也是一個(gè)凸函數(shù)。為了可以楚的說明問題,我們畫出了以下的圖形,如下圖 2-2 所示,它們分別是凸函數(shù)、既不是凸函數(shù)也不是凹函數(shù)。
【學(xué)位授予單位】:廣州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:TN925
本文編號(hào):2650604
【圖文】:
圖 2-1 凸集合和非凸集合在生活中我們常見的凸集還有很多,例如射線、圓形,三角形,仿射函數(shù)、等在接下來(lái)的論文中將會(huì)列舉一部分性質(zhì)比較特殊的凸集合:錐:對(duì)于任意的x, x C, 0,若滿足 x C,我們就稱 C 集合為錐。假時(shí)的集合 C 又滿足凸集的特性的話,也即是滿足如下的條件的話 ,,,1212 x x C 有 x x C1122 ,這個(gè)情況下的錐我們稱它為凸錐。在日常的研究中我們常常使凸錐有如下的幾個(gè)種類,它們分別是:二階錐:可以用集合表示為 t t2x , |x。半正定錐:可以用集合表示為 X X XX 0 R|,n nT。超平面和半空間:如果 RbRna ,a 0, ,可以用集合表示為 bTx | ax 的形 Tx | ax 我們稱為半空間。
第二章 凸優(yōu)化基本概念有的變量x,y dom f , ,0 1,必然存在如下的等式f x 1 y f x 1 f y (如果我們從實(shí)際的物理意義去看上面的表述,我們會(huì)發(fā)現(xiàn),其實(shí)描述的就 x,f x 和 y,f y 之間的部分線端,也即是從 x 到 y 的弦,必須要位于函數(shù)曲面。那我們換一個(gè)角度去看,假如我們的函數(shù)是一個(gè)非凸函數(shù),假定是一個(gè)凹函我們給所有的函數(shù)值取負(fù)值,那此時(shí)經(jīng)過轉(zhuǎn)換的函數(shù)也是一個(gè)凸函數(shù)。為了可以楚的說明問題,我們畫出了以下的圖形,如下圖 2-2 所示,它們分別是凸函數(shù)、既不是凸函數(shù)也不是凹函數(shù)。
【學(xué)位授予單位】:廣州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:TN925
【參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2650604
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