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1. 面向用户需求的低轨卫星资源分配算法

陈发堂, 黄淼, 金宇峰

《计算机应用》唯一官方网站 2024, 44 (4): 1242-1247. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023050561

摘要（95）

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PDF （2078KB）（26）

低轨（LEO）卫星多波束通信场景下，传统固定资源分配算法无法满足不同用户对信道容量的差异需求。以适应用户需求分配为主要目标，建立联合信道分配、带宽分配和功率分配的最小供需差优化模型，并引入图样分割多址接入技术（PDMA）提升信道资源的利用率。针对该模型的非凸特性，通过Q-learning算法学习资源分配最优策略为每个用户分配适合的信道容量，并引入奖励阈值进一步改进算法，加快算法的收敛，且使算法达到收敛时供需差异更小。仿真结果表明，改进后的算法收敛速度约是改进前的3.33倍：改进算法能满足更大的用户需求，比改进前Q-learning算法提升14%，是传统固定算法的2.14倍。

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2. 5G低密度奇偶校验码的低复杂度偏移最小和算法

陈发堂, 张友寿, 杜铮

计算机应用 2020, 40 (7): 2028-2032. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111897

摘要（332）

PDF （792KB）（430）

为了提高低密度奇偶校验（LDPC）码偏移最小和（OMS）算法的误码性能，基于5G NR标准提出了一种5G LDPC码的低复杂度OMS算法。针对传统算法中偏移因子值计算不够准确问题，使用密度进化获取更加精准的偏移因子值，用于校验节点更新，以增强OMS算法的性能；并使用线性近似方法对获得的偏移因子值进行近似处理，在保证译码性能的情况下降低了算法的复杂度。针对变量节点振荡现象对译码的影响，将节点更新前后的对数似然比（LLR）消息值加权处理，削减变量节点的振荡性，提高了译码器收敛速度。仿真结果表明，与归一化最小和（NMS）算法和OMS算法相比，在误比特率（BER）为10 ^-5时所提算法译码性能可以获得0.3~0.5 dB的增益，平均迭代次数分别降低了48.1%和24.3%，同时与对数似然比-置信传播（LLR-BP）算法也只相差近0.1 dB。

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3. 窄带蜂窝物联网终端上行资源调度的分析与设计

陈发堂, 邢苹苹, 杨艳娟

计算机应用 2018, 38 (11): 3270-3274. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040849

摘要（469）

PDF （942KB）（460）

窄带蜂窝物联网（NB-IoT）技术发展迅猛，与原有的无线通信协议相比，NB-IoT的频谱带宽仅有180 kHz，因此，如何更有效地使用资源或频谱（即资源分配和调度）成为NB-IoT技术的关键问题。针对该问题，对NB-IoT上行链路资源调度的相关因素，其中包括资源分配、功率控制以及上行传输间隙进行了分析，并提供不同选择方案以选择出最优的方案；另外，针对调制与编码方案和重复传输次数的选择进行了重点分析，提出基于不同的覆盖等级联合功率余量报告的贪婪-稳定选择调制与编码策略以初步选择调制与编码级别，在选择重复传输次数时引入了一个补偿因子以衡量重传次数的大小以及对调制与编码等级更新；最后，对所提出方案进行了仿真分析。仿真结果表明，所提方案与直接传输方法相比，平均可节省超过56%的活动时间和46％的资源消耗。

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