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論文探討了TMA(目標(biāo)運動分析)中基本的非線性估計問題；介紹了粒子濾波(PF)的基本思想和輔助變量PF(AVPF)的基本算法，特別針對空對海單站只測方位TMA(BO-TMA)問題應(yīng)用AVPF和EKF(擴展卡爾曼濾波)進行了對照研究；建立了問題的離散非線性濾波估計模型；設(shè)計了典型的應(yīng)用場景；給出了Monte Carlo仿真運行結(jié)果；表明AVPF具有更高的估計精度、更好的收斂特性和濾波一致性。

針對現(xiàn)有虛擬化云無線接入網(wǎng)絡(luò)(C-RAN)資源利用率低、能耗高、用戶服務(wù)質(zhì)量無法得到保證等問題，該文提出一種能耗和時延感知的虛擬化資源分配機制。根據(jù)虛擬化C-RAN的網(wǎng)絡(luò)特點及業(yè)務(wù)流量特征，考慮資源約束和比例公平，建立能耗和時延優(yōu)化模型。進而，利用啟發(fā)式算法為不同類型虛擬C-RAN和用戶虛擬基站分配資源，完成資源的全局優(yōu)化配置。仿真結(jié)果表明，所提資源分配機制在提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率的同時，不但使能耗節(jié)省了62.99%，還使時延降低了32.32%。

在云接入網(wǎng)絡(luò)(Cloud-RAN)中，現(xiàn)有工作大多假定射頻拉遠頭(RRH)不具備緩存功能。然而下一代通信網(wǎng)絡(luò)具有以內(nèi)容為中心的特性，因此在Cloud-RAN中考慮帶緩存的RRHs也變得有必要。該文考慮在Cloud-RAN中有效設(shè)計緩存方案，并通過資源分配有效減輕前程鏈路負擔(dān)。假設(shè)系統(tǒng)采用正交頻分多址接入(OFDMA)技術(shù)，通過聯(lián)合優(yōu)化子載波(SC)分配，RRH選擇與傳輸功率，最小化系統(tǒng)下行總功耗，并通過拉格朗日對偶分解轉(zhuǎn)化非凸問題，獲得最優(yōu)分配方案。仿真結(jié)果表明，比起其它緩存方案，該文提出的優(yōu)化算法可以有效地提升系統(tǒng)能效，滿足未來通信需求。

該文在同頻全雙工技術(shù)快速發(fā)展的背景下，針對物理層安全研究中波束成形技術(shù)的高復(fù)雜度和發(fā)端天線選擇(TAS)技術(shù)的低性能，提出一種聯(lián)合發(fā)端天線選擇和收端人工噪聲(AN)的物理層安全傳輸方法TAS-rAN。首先，有多根天線的發(fā)端，利用天線選擇技術(shù)，選取能使合法接收方接收信噪比最大的天線發(fā)送保密消息；其次，有同頻全雙工能力的收端，在接收到消息的同時，發(fā)送人工噪聲來擾亂竊聽方對保密消息的竊聽。在Nakagami-m信道下，推導(dǎo)了安全中斷概率的閉合表達式，并基于此，得到非零安全容量的概率表達式；通過漸進安全中斷概率的推導(dǎo)，得到TAS-rAN方法的安全分集度。仿真結(jié)果表明，與已有的TAS-single和TAS-Alamouti方法相比，TAS-rAN安全方法具有較強的穩(wěn)定性，且能提供更優(yōu)的安全性能。

針對云無線接入網(wǎng)絡(luò)(C-RAN)的資源分配問題，該文采用max-min公平準(zhǔn)則作為優(yōu)化準(zhǔn)則，以C-RAN用戶的能量效率作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，在滿足最大發(fā)射功率和最小傳輸速率約束條件下，通過最大化最差鏈路的能量效率來實現(xiàn)用戶發(fā)射功率和無線遠端射頻單元(RRHs)波束成形向量的聯(lián)合優(yōu)化。上述優(yōu)化問題屬于非線性、分式規(guī)劃問題，為了方便求解，首先將原優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為差分形式的優(yōu)化問題，然后通過引入變量將差分形式的、非平滑優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為平滑優(yōu)化問題。最終，提出一種雙層迭代功率分配和波束成形算法。在仿真實驗中，將該文算法與傳統(tǒng)的非能效資源分配算法和能量效率最大化算法進行了比較，實驗結(jié)果證明該文算法在改進C-RAN能量效率和提高資源分配公平性方面的有效性。

針對現(xiàn)有研究中缺乏云無線接入網(wǎng)絡(luò)(C-RAN)場景下對網(wǎng)絡(luò)切片高效的動態(tài)資源分配方案的問題，該文提出一種虛擬化C-RAN網(wǎng)絡(luò)下的網(wǎng)絡(luò)切片虛擬資源分配算法。首先基于受限馬爾可夫決策過程(CMDP)理論建立了一個虛擬化C-RAN場景下的隨機優(yōu)化模型，該模型以最大化平均切片和速率為目標(biāo)，同時受限于各切片平均時延約束以及網(wǎng)絡(luò)平均回傳鏈路帶寬消耗約束。其次，為了克服CMDP優(yōu)化問題中難以準(zhǔn)確掌握系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的問題，引入決策后狀態(tài)(PDS)的概念，將其作為一種“中間狀態(tài)”描述系統(tǒng)在已知動態(tài)發(fā)生后，但在未知動態(tài)發(fā)生前所處的狀態(tài)，其包含了所有與系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移有關(guān)的已知信息。最后，提出一種基于在線學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)切片虛擬資源分配算法，其在每個離散的資源調(diào)度時隙內(nèi)會根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)為每個網(wǎng)絡(luò)切片分配合適的資源塊數(shù)量以及緩存資源。仿真結(jié)果表明，該算法能有效地滿足各切片的服務(wù)質(zhì)量(QoS)需求，降低網(wǎng)絡(luò)回傳鏈路帶寬消耗的壓力并同時提升系統(tǒng)吞吐量。

為了滿足網(wǎng)絡(luò)切片多樣化需求，實現(xiàn)無線虛擬資源的動態(tài)分配，該文提出在C-RAN架構(gòu)中基于非正交多址接入的聯(lián)合用戶關(guān)聯(lián)和功率資源分配算法。首先，該算法考慮在不完美信道條件下，以切片和用戶最小速率需求及時延QoS要求、系統(tǒng)中斷概率、前傳容量為約束，建立在C-RAN場景中最大化長時平均網(wǎng)絡(luò)切片總吞吐量的聯(lián)合用戶關(guān)聯(lián)和功率分配模型。其次，將概率混合優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為非概率優(yōu)化問題，并利用Lyapunov優(yōu)化理論設(shè)計一種基于當(dāng)前時隙的聯(lián)合用戶調(diào)度和功率分配的算法。最后采用貪婪算法求得用戶關(guān)聯(lián)問題次優(yōu)解；基于用戶關(guān)聯(lián)的策略，將功率分配的問題利用連續(xù)凸逼近方法將其轉(zhuǎn)換為凸優(yōu)化問題并采用拉格朗日對偶分解方法獲得功率分配策略。仿真結(jié)果表明，該算法能滿足各網(wǎng)絡(luò)切片和用戶需求的同時有效提升系統(tǒng)時間平均切片總吞吐量。

在時分波分無源光網(wǎng)絡(luò)(TWDM-PON)與云無線接入網(wǎng)(C-RAN)的聯(lián)合架構(gòu)中，由于無線域的負載不均衡問題，限制了網(wǎng)絡(luò)整體的傳輸效率。為了充分利用TWDM-PON與C-RAN聯(lián)合架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)資源，并保證用戶的服務(wù)質(zhì)量(QoS)，該文提出一種負載平衡的用戶關(guān)聯(lián)與資源分配算法(LBUARA)。首先根據(jù)不同用戶的服務(wù)質(zhì)量需求以及分布式無線射頻頭端(RRH)的負載對用戶的影響，構(gòu)建用戶收益函數(shù)。進而，在保證用戶服務(wù)質(zhì)量的前提下，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)建立隨機博弈模型，并基于多智能體Q學(xué)習(xí)提出負載均衡的用戶關(guān)聯(lián)和資源分配算法，從而獲得最優(yōu)的用戶關(guān)聯(lián)與資源分配方案。仿真結(jié)果表明，所提的用戶關(guān)聯(lián)和資源分配策略能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的負載均衡，保證用戶的服務(wù)質(zhì)量，并提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

針對5G云化接入網(wǎng)場景下物理網(wǎng)絡(luò)拓撲變化引起的高時延問題，讀文提出一種基于部分觀察馬爾可夫決策過程(POMDP)部分感知拓撲的接入網(wǎng)服務(wù)功能鏈(SFC)部署方案。該方案考慮在5G接入網(wǎng)C-RAN架構(gòu)下，通過心跳包觀測機制感知底層物理網(wǎng)絡(luò)拓撲變化，由于存在觀測誤差無法獲得全部真實的拓撲情況，因此采用基于POMDP的部分感知和隨機學(xué)習(xí)而自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整接入網(wǎng)切片的SFC的部署，優(yōu)化SFC在接入網(wǎng)側(cè)的時延。為了解決維度災(zāi)問題，采用基于點的混合啟發(fā)式值迭代算法求解。仿真結(jié)果表明，該模型可以優(yōu)化部署接入網(wǎng)側(cè)的SFC，并提高接入網(wǎng)吞吐量和資源利用率。

針對傳感數(shù)據(jù)在無線接入網(wǎng)(RAN)中傳輸?shù)牟豢煽啃耘c不及時性造成數(shù)字孿生(DTs)同步信息的不精確問題，該文提出一種基于智能分層切片技術(shù)的DTs傳感信息同步策略。該策略在雙時間尺度下，以最大化傳感信息滿意度和最小化切片重配置及DTs同步成本為目標(biāo)，聯(lián)合優(yōu)化切片無線資源配置以及DTs傳感信息同步問題。首先，在大時間尺度，利用網(wǎng)絡(luò)切片為有著不同服務(wù)質(zhì)量(QoS)的DTs提供隔離以及解決部署問題；在小時間尺度，通過更加靈活的無線資源分配來提高DTs傳感信息同步任務(wù)對動態(tài)環(huán)境的適應(yīng)性，進一步提高通信性能，建立更逼近于物理實體的DTs。其次，為了求解不同時間尺度的優(yōu)化問題，該文提出一種雙層深度強化學(xué)習(xí)(DRL)框架實現(xiàn)高效的網(wǎng)絡(luò)資源交互，其中下層控制算法利用優(yōu)先經(jīng)驗放回(PER)機制加快收斂速度。最后，仿真結(jié)果驗證了所提策略的有效性。