1 广西大学计算机与电子信息学院，广西 南宁 530004
2 清华大学电子工程系北京信息科学与技术国家研究中心，北京 100084
提出了一种基于相干接收机的相干光谱分析方案。采用相干接收机将待测信号与本振光进行同相和正交（IQ）混频和平衡探测，依据光外差原理计算出待测信号的功率，根据所计算出的功率与相应的本振频率之间的映射关系对待测信号的光谱进行重构。实验结果表明，当本振的扫描速率在80~200 nm/s范围时，分辨率优于12.5 MHz。所提出的光谱分析方案具备超高分辨率，可用于快速提取超密集波分复用系统精细的光谱结构。
光谱学 光外差 相干接收机 超密集波分复用 超高分辨率 激光与光电子学进展
2023, 60(19): 1930001
1 广东工业大学信息工程学院，先进光子技术研究院，广东 广州 510006
2 广东省信息光子技术重点实验室，广东 广州 510006
超密集波分复用无源光网络凭借其信道间隔仅为几个GHz、功率预算高达几十dB等优越性能，可以实现用户数目和传输容量的大幅提升。从频谱效率提高、相干接收机简化、光子集成器件应用、数字信号处理优化等关键研究方向出发，简述了国内外关于超密集波分复用无源光网络相关研究的最新进展情况，探讨了其未来可能的研究方向和发展趋势。
光通信 无源光网络 超密集波分复用 相干接收 集成光学器件 激光与光电子学进展
2021, 58(5): 0500006
南京邮电大学 通信与信息工程学院, 南京 210003
针对超密集网络(UDN)下传统切换流程的信令交互过多造成切换总时延的增加, 导致用户体验质量下降的问题, 文章提出了基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)融合的超密集网络移动性管理算法, 该算法给出了将 SDN与NFV相结合的适应超密集网络的网络架构模型, 在此基础上提出了优化的切换信令流程, 并建立数学模型, 进行性能分析。仿真结果表明, 相较于传统算法, 该算法可以减少切换总时延。
超密集网络 切换时延 信令 软件定义网络 网络功能虚拟化 移动性管理 UDN handover delay signaling SDN NFV mobility management
信息工程大学信息系统工程学院, 河南 郑州 450000
针对室内超密集可见光通信网络多小区资源分配算法中存在的吞吐性能与算法复杂度之间的矛盾,提出一种吞吐性能近似最优且复杂度低的资源分配算法。通过建立各小区资源分配问题的最优化模型,得出该问题是凸优化问题的结论;在合理近似处理后,推导了终端资源分配归一化比例因子的解析式,在此基础上提出一种资源分配算法;算法复杂度分析表明本文算法具有多项式复杂度,低于经典最优化内点法。仿真表明,相比于请求速率占比分配法,本文算法的吞吐量性能提升了57%,服务质量满意度性能提升了67%。
光通信 可见光通信 超密集网络 资源分配 系统吞吐量 服务质量保证
1 西安邮电大学 陕西省信息通信网络及安全重点实验室, 西安 710121
2 中兴通讯股份有限公司 西安研究所, 西安 710065
在超密集网络场景中, 针对以用户为中心的重叠虚拟小区系统的和速率的最大化, 提出了一种基于效用函数最优化模型的功率分配方案。通过分层交替迭代算法求解最佳功率分配, 首先将原问题分解为功率分割和虚拟功率分配两个子问题; 然后在高层功率分割中引入拉格朗日函数, 求解出一种基于均衡策略的最佳功率分割算法, 在底层利用虚拟功率完成进一步的功率分配。由于功率分割系数采用了最大化信干漏比(SLNR)的特征矢量形式, 从而实现了信号增强与干扰减少之间的均衡。仿真结果表明, 该算法在性能上优于传统的功率分配算法, 有效减少了干扰, 提高了系统的和速率。
超密集网络 功率分割 分层迭代 干扰协调 ultra-dense network power splitting hierarchical iteration interference coordination
1 华北电力大学 电子与通信工程系，河北 保定 071003
2 燕山大学 信息科学与工程学院，河北 秦皇岛 066004
3 国网河北省电力有限公司 邢台供电分公司，河北 邢台 054000
在超密集部署异构蜂窝网中，由于小小区基站数量的增多，移动网络的能效问题变得尤为突出。为了降低超密集异构网中的能量消耗，实现“绿色蜂窝网络”这一目标，文章提出了一种基于小区休眠的用户关联改进算法来优化系统能效，通过执行基于干扰图的小区休眠准则，使一些满足条件的轻载基站也切换为轻载小区休眠模式，从而减少基站间的干扰并进一步降低了系统能耗。同时，文章对所提算法及对比算法的性能进行了仿真，仿真结果表明，所提算法在能耗和能效方面明显优于原算法，达到了优化系统能效的目的。
超密集部署 用户关联 小区休眠 能效 ultra-dense deployment user association cell sleeping energy efficiency
超密集组网是5G网络中满足日益增长业务量需求的关键技术之一。近年来，在由长期演进（LTE）小基站密集组网构成的超密集网络中，用户和业务数量快速增长，为了在无线网络中更好地保证用户的服务质量（QoS），提升网络吞吐量，文章提出一种基于跨层有效容量的接入控制算法，该算法综合考虑用户QoS和信道状况，并且定义小基站的选择因子来决定用户设备接入的LTE小基站，在保证用户QoS的基础上，使得每个LTE小基站负载均衡，从而最大化超密集网络的容量。仿真结果表明，与传统算法相比，所提算法能够在保证用户QoS的同时显著提高系统容量。
超密集网络 接入控制 最优化选择因子 LTE小基站 ultra-dense network access control optimization selection factor LTE small base station
1 重庆工程学院 电子与物联网学院，重庆 400056
2 重庆邮电大学移通学院 通信与信息工程学院，重庆 401520
3 山东省邮电规划设计院，济南 250101
针对超密集网络中移动用户的干扰管理和资源分配问题，提出了一种基于用户路径的资源预留算法，该算法首先以用户从起点到终点的最短路径为度量，进行一个最优路径的选择，在最优路径的选择过程中，考虑了用户必须经过的街区和不可能经过的街区；然后提出一种基于最优路径的资源预留和资源复用算法，该算法首先设计资源分配和资源预留的步骤，然后再针对所有用户进行资源复用的计算，以提高频谱资源的利用率。仿真结果表明，所提算法可以在用户移动的过程中，在保障用户较低掉话率的基础上，减小Femtocell 基站间的干扰并提升系统性能。
超密集网络 最优路径 资源预留 ultra-dense network optimal path resource reservation
西安电子科技大学通信工程学院，陕西西安 710071
作为5G 的关键技术，超密集组网(UDN)可以大幅度提高网络容量和用户体验，但其性能严重受限于小区间干扰。针对超密集异构蜂窝网络的无线资源高效管理问题，提出了一种多维无线资源联合分配算法。为了在保障用户服务质量的前提下，最大化系统能效，将时频资源与功率资源的最优分配问题建模为有约束的组合优化问题。由于这是一个NP-hard 问题，求解比较困难。因此，采用分步优化+迭代搜索策略：首先基于模拟退火算法进行时频资源优化分配，并引入粒子删减和回火升温过程以提高搜索速度和避免落入局部最优陷阱；然后采用拉格朗日乘子法进行功率最优分配；最后，通过多次迭代，逼近全局最优解。仿真结果表明，提出的联合资源分配算法能够保障用户间的公平性并且有效提高系统能效与网络吞吐量，同时具有更快的收敛速度和更高的收敛精确度。
超密集异构蜂窝网络 能效 联合资源分配 模拟退火算法 拉格朗日乘子法 ultra-dense heterogeneous network energy efficiency resource allocation simulated annealing algorithm Lagrange multiplier method 太赫兹科学与电子信息学报
2017, 15(1): 29
华南师范大学 光子信息技术广东省高校重点实验室, 广东 广州 510006
我们提出了一个制备五离子最大纠缠态的方案，并利用该纠缠态实现任意两量子比特的隐形传送和超密集编码。超密集编码的信息容量满足“Holevo bound”，这意味着通过发送三个量子比特可以传送五个经典比特的信息。
纠缠态 隐形传态 超密集编码 entangled state teleportation superdense coding
