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该项目为国家自然科学基金资助海外及港澳学者合作研究基金(项目批准号:61728101)。云无线接入网络(C-RAN)引入云计算提升无线网络性能,但无法满足第五代移动通信系
统性能要求。在 C-RAN 中可引入非正交多址接入(NOMA)技术以实现高效传输。为了解决 C-RAN 基于NOMA 传输的揭示 NOMA 应用于 C-RAN 的技术特征,实现 C-RAN 和 NOMA 高效结合,该项目对云无线接入网络的非正交多址接入理论和方法进行了研究,主要研究内容如下:
1. 对 C-RAN 的 NOMA 传输模型及性能进行了研究:给出了 C-RAN 基于非监督学习的 NOMA 传输模型和方法,以及基于NOMA 的多用户计算分流性能分析与优化。提出了 C-RAN 基于毫米波的NOMA 传输模型。针对传统优化算法难以满足 C-RAN 高效动态的网络管理需求的问题,提出了基于非监督学习的网络资源配置优化方法。设计了 C-RAN 基于 NOMA 计算分流方法,支持多个用户采用 NOMA 对资源进行复用,提升计算分流的传输效率。
2. 对 C-RAN 面向 NOMA 的功率优化分配进行了研究:提出了 C-RAN 面向网络吞吐量的 NOMA 协作功率控制方法,以及面向安全性的 NOMA 波束成形和功率分配优化方法。基于 Stackelberg 博弈模型,以提升网络吞吐量作为优化目标,对用户分簇和功率控制进行联合设计,提出了一种低计算复杂度的分层协作方法。针对 NOMA 传输场景中安全性问题,设计了 C-RAN 面向安全性的 NOMA 波束成形和功率分配联合优化方法。
3.C-RAN 面向 NOMA 的信道估计和干扰协作处理方法进行了研究:提出了 C-RAN 基于非理想信道估计的MIMO-NOMA 干扰协作处理方法,以及基于信道长期统计特性的 NOMA 协作分簇优化方法。考虑基于信道状态信息分布特性和非理想信道估计两种情况,建立了优化问题,通 过对功率分配和波束成形进行联合设计,进行干扰协作控制。基于信道状态变化的时间相关 性,提出了基于信道长期统计特性的 NOMA 协作分簇优化方法。