面向超量密集信息传输的未来无线网络资源管理研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61901115
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:26.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0105.移动通信
- 结题年份:2022
- 批准年份:2019
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2020-01-01 至2022-12-31
- 项目参与者:--
- 关键词:
项目摘要
The rapid development of the future wireless networks will bring a series of collision on the optimization of existing resource management. Especially in dense heterogeneous wireless networks, the challenges brought by non-orthogonal multiple access (NOMA) technology, fog wireless access network and network slicing technology cannot be ignored. In order to meet the above challenges, this proposal intends to conduct research in the following three aspects: 1) Research on mathematical modelling of the resource management problem in NOMA ultra-dense network, and design optimization algorithms to achieve the network resource management with high spectral and energy efficiency; 2) Combining the characteristics of the fog wireless access network, study the architecture of the fog wireless access network, the user's mobility management, interference suppression and radio resource optimization to provide service guarantee for the use of the fog wireless network; 3) Study the slicing network planning and deployment mode of excess dense information transmission, and propose the resource allocation and time-varying management mechanism based on network slicing to improve the utilization of radio resources, reduce the cost of consumption, and achieve seamless handover of users.
未来无线网络的快速发展,对现有资源管理优化带来了一系列的冲击,尤其是在密集、异构的网络中,非正交多址(NOMA)技术、雾无线接入网技术、网络切片技术的发展所带来的挑战不容忽视。为应对上述挑战,本课题拟在以下三个方面展开研究:1)对NOMA超密集网络的资源管理问题进行数学建模,并设计优化算法以实现高频谱效率和高能量效率的网络资源管理;2)结合雾无线接入网络的特点,研究雾无线接入网络的架构与用户的移动管理、干扰抑制和无线资源优化问题,为雾无线网络的使用提供业务保障;3)研究超量信息密集传输的切片网络规划和部署模式,提出基于切片网络的资源分配和移动性时变管理机制,以提高无线资源利用率、降低消耗成本,实现用户无缝切换。
结项摘要
未来无线网络面临超量信息密集传输、异构网络紧密融合、超高传输可靠保证等挑战,传统无线资源管理技术在网络容量、通信质量、管理效率及智能化方面难以满足需求。本项目针对超密集网络、空天地一体化网络、车联网等网络类型,结合全双工、非正交多址(NOMA)、雾无线接入、智能反射面等关键技术开展无线资源管理优化研究。本项目在以下四方面取得重要进展:(1)提出全双工超密集网络和NOMA超密集网络的用户接入和无线资源管理机制,实现系统容量和资源利用率的提升;(2)提出基于NOMA的空天地一体化网络系统配置、无人机管控和无线资源管理机制,相比传统机制信息失真度降低30%,信息新鲜度显著提升;(3)设计基于无人机辅助、软件定义网络和雾接入技术的车联网模型,结合区块链和深度强化学习技术提出无线资源管理、信息存储和计算卸载优化算法,显著提升系统资源利用率和传输可靠性;(4)建立智能反射面与NOMA技术相结合的太赫兹蜂窝网络,提出基于深度强化学习的功率控制和相移调整优化策略,实现能量高效利用。本项目在SCI/EI检索期刊和会议发表论文8篇,以第一作者和通讯作者在通信领域顶级期刊和权威会议发表论文4篇,申请国内发明专利7项,已授权2项,申请美国专利2项。本项目的研究为B5G/6G系统的工程应用提供了有效的解决方法,为未来网络的理论开发提供了重要的参考依据。
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(4)
专利数量(9)
User Access and Resource Allocation in Full-Duplex User-Centric Ultra-Dense Networks
以用户为中心的全双工超密集网络中的用户访问和资源分配
- DOI:10.1109/tvt.2020.3010364
- 发表时间:2020
- 期刊:IEEE Transactions on Vehicular Technology
- 影响因子:6.8
- 作者:Zhang Guobin;Ke Feng;Zhang Haijun;Cai Faming;Long Guansheng;Wang Zhengqiang
- 通讯作者:Wang Zhengqiang
Resource allocation for energy efficient user association in user-centric ultra-dense networks integrating NOMA and beamforming
集成 NOMA 和波束成形的以用户为中心的超密集网络中节能用户关联的资源分配
- DOI:10.36227/techrxiv.11576388.v1
- 发表时间:2020-01
- 期刊:AEU-International Journal of Electronics and Communications
- 影响因子:3.2
- 作者:Long Zhang;Guobin Zhang;Xiaofang Zhao;Yali Li;Chuntian Huang;Enchang Sun;Wei Huang
- 通讯作者:Wei Huang
Distortion minimization for multimedia transmission in NOMA HAP-UAV integrated aerial access networks
NOMA HAP-UAV 综合空中接入网络中多媒体传输的失真最小化
- DOI:10.1016/j.cja.2021.04.033
- 发表时间:2021-06
- 期刊:Chinese Journal of Aeronautics
- 影响因子:5.7
- 作者:Guobin Zhang;Zhu Han;Hang Xin;Xin Wei;Boya Di
- 通讯作者:Boya Di
UAV path planning for backscatter communication with phase cancellation
用于具有相位抵消的反向散射通信的无人机路径规划
- DOI:10.1016/j.comcom.2021.08.013
- 发表时间:2021-08
- 期刊:Computer Communications
- 影响因子:6
- 作者:Chunyue Wu;Ruifeng Liang;Feng Xu;Feng Ke
- 通讯作者:Feng Ke
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其他文献
拟南芥茉莉酸信号途径突变体jar1的灰葡萄孢菌抗性分析
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