未来移动通信系统全局无线资源分配的分布式计算
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61871128
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:63.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0102.信息系统与系统安全
- 结题年份:2022
- 批准年份:2018
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2019-01-01 至2022-12-31
- 项目参与者:蒋良成; 贾林琼; 黄诺; 杨照辉; 潘怡瑾; 徐浩; 王银露; 施建锋; 李治阳;
- 关键词:
项目摘要
Future 5G or B5G mobile communications systems will adopt the coverage and connection modes such as distributed antenna architecture, D2D direct transmission to support high capacity service requirements. Due to the high degree coupling in space dimension for the coverage and connection modes, the cells bound disappear, hence the radio resource allocation (RRA) scheme should be computed globally for the entire system, instead of separately calculated in each cell as in the traditional cellular systems. Due to the huge numbers of users and antennas, the task of global computation cannot be completed by one computing unit, hence the distributed computing is demanded to distribute the computing task to all control and computing units (CCUs) in the systems. This project aims to study the distributed algorithms of global RRA scheme for the scenarios such as classical and heterogeneous cellular systems, distributed antenna systems and D2D interference coexistence systems, resource parameters switch limitation in multiple scheduling periods etc., under the condition of permitting some information interactions between the CCUs, and to formulate the theories and methods of the distributed computations for global RRA of future mobile communication systems. The research of this project has important practical value to the efficient operation of future 5G or B5G systems, and large scientific significance to the formulation of theories and methods of distributed computation for the global RRA scheme of future mobile communication systems.
未来5G或B5G移动通信系统将引进分布式天线架构、D2D直传等覆盖与连接方式来支持高容量业务传输。由于覆盖与连接方式空间上的高度耦合,使得系统不再有明显蜂窝小区的界限,因而无线资源分配方案不能再像传统蜂窝系统那样,在每个小区内单独计算获得,而是要对整个系统进行全局计算。由于用户与天线数量巨大,这样的全局计算无法集中在一个计算单元内完成,需分配到系统各控制与计算单元上进行分布式计算获得。本课题拟针对经典和异构蜂窝系统、分布式天线系统、D2D干扰共存系统、多调度周期资源参数切换受限等场景,在各控制与计算单元具有一定信息交互的条件下,研究系统全局无线资源分配方案的分布式算法,并在此基础上提炼未来移动通信系统全局无线资源分配分布式计算的理论与方法。本课题的研究,对未来5G或B5G系统的高效运营具有重要应用价值,对移动通信系统全局无线资源分配分布式计算理论与方法的形成具有重要的科学意义。
结项摘要
项目背景:未来移动通信系统将引进分布式天线架构、D2D直传等覆盖与连接方式来支持高容量业务传输。由于覆盖与连接方式空间上的高度耦合,使得系统不再有明显蜂窝小区的界限,因而无线资源分配方案不能再像传统蜂窝系统那样,在每个小区内单独计算获得,而是要对整个系统进行全局计算。由于用户与天线数量巨大,这样的全局计算无法集中在一个计算单元内完成,需分配到系统各控制与计算单元上进行分布式计算获得。..主要研究内容:本课题针对经典和异构的OFMD体制与MIMO体制的蜂窝系统、分布式天线系统、D2D干扰共存系统、MEC系统、智能反射面(RIS)辅助传输等场景,在各控制与计算单元具有一定信息交互的条件下,研究了系统全局无线资源分配方案的分布式算法,提出了未来移动通信系统全局无线资源分配分布式计算的理论与方法。..重要结果:针对OFDM与MIMO体制的下行多小区系统,提出了多种基于分布式多智能体的基站天线、发射功率、下行信道三维资源的联合最优分配的可实现方法,避免了集中式处理所面临的困境,具有较强的应用与实现前景。..科学意义:本课题的研究成果,对未来5G或B5G系统的高效运营具有重要应用价值,对移动通信系统全局无线资源分配分布式计算理论与方法的形成具有重要的科学意义。
项目成果
期刊论文数量(21)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(18)
专利数量(12)
Joint Power, Altitude, Location and Bandwidth Optimization for UAV With Underlaid D2D Communications
具有底层 D2D 通信的无人机的联合功率、高度、位置和带宽优化
- DOI:10.1109/lwc.2018.2878706
- 发表时间:2019-04-01
- 期刊:IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS LETTERS
- 影响因子:6.3
- 作者:Huang, Wenhuan;Yang, Zhaohui;Nallanathan, Arumugam
- 通讯作者:Nallanathan, Arumugam
Joint Allocations of Radio and Computational Resource for User Energy Consumption Minimization Under Latency Constraints in Multi-Cell MEC Systems
多小区 MEC 系统中时延约束下的无线电和计算资源联合分配以实现用户能耗最小化
- DOI:10.1109/tvt.2022.3216042
- 发表时间:2023-03
- 期刊:IEEE Transactions on Vehicular Technology
- 影响因子:6.8
- 作者:Yinlu Wang;Ming Chen;Yuntao Hu;Zhiyang Li
- 通讯作者:Zhiyang Li
Joint Optimization of UAV Trajectory and Sensor Uploading Powers for UAV-Assisted Data Collection in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络中无人机辅助数据采集的无人机轨迹和传感器上传功率联合优化
- DOI:10.1109/jiot.2021.3126329
- 发表时间:2022-07-01
- 期刊:IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL
- 影响因子:10.6
- 作者:Wang, Yinlu;Chen, Ming;Pan, Yijin
- 通讯作者:Pan, Yijin
Joint Location, Bandwidth and Power Optimization for THz-Enabled UAV Communications
太赫兹无人机通信的联合定位、带宽和功率优化
- DOI:10.1109/lcomm.2021.3064067
- 发表时间:2021-06-01
- 期刊:IEEE COMMUNICATIONS LETTERS
- 影响因子:--
- 作者:Xu, Luyao;Chen, Ming;Hong, Choong Seon
- 通讯作者:Hong, Choong Seon
Power-Efficient Transmission for User-Centric Networks With Limited Fronthaul Capacity and Computation Resource
前传容量和计算资源有限的以用户为中心的网络的节能传输
- DOI:10.1109/tcomm.2020.3002942
- 发表时间:2020-06
- 期刊:IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS
- 影响因子:8.3
- 作者:Shi Jianfeng;Chen Xiao;Huang Nuo;Jiang Hao;Yang Zhaohui;Chen Ming
- 通讯作者:Chen Ming
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- 作者:陈师杰;李海生;陈英华;温晓龙;章新喜;孙猛;陈明
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