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    基于拍賣(mài)算法的TD-LTE系統(tǒng)上行資源分配算法

    2015-01-10 00:25:08趙建業(yè)劉志敏
    無(wú)線電通信技術(shù) 2015年4期
    關(guān)鍵詞:重傳資源分配扇區(qū)

    劉 凱,丁 璐,趙建業(yè),劉志敏

    (北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,北京100871)

    基于拍賣(mài)算法的TD-LTE系統(tǒng)上行資源分配算法

    劉 凱,丁 璐,趙建業(yè),劉志敏

    (北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,北京100871)

    在LTE上行系統(tǒng)中,用戶(hù)設(shè)備必須在連續(xù)的子載波上發(fā)送數(shù)據(jù),而且易受到鄰扇區(qū)同頻干擾,有效的資源分配是提高系統(tǒng)性能的關(guān)鍵。對(duì)上行資源分配相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析綜述,提出一種基于拍賣(mài)的TD-LTE上行系統(tǒng)單扇區(qū)及多扇區(qū)資源分配算法,并進(jìn)行了TD-LTE系統(tǒng)級(jí)平臺(tái)仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比,提出的方法可以更為有效地提高系統(tǒng)頻譜效率和邊緣用戶(hù)頻譜效率,提升了用戶(hù)QoS。

    資源分配;長(zhǎng)期演進(jìn)無(wú)線通信系統(tǒng);上行;拍賣(mài)算法;頻譜效率

    0 引言

    3GPP移動(dòng)通信長(zhǎng)期演進(jìn)(LTE)項(xiàng)目是面向第四代移動(dòng)通信的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),其演進(jìn)版本為L(zhǎng)TEAdvanced,以正交頻分多址(OFDM)和多輸入多輸出(MIMO)為技術(shù)基礎(chǔ),在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、空中接口協(xié)議和傳輸技術(shù)上較第三代移動(dòng)通信系統(tǒng)(3G)有較高的性能提升[1]。資源分配是LTE的關(guān)鍵技術(shù)之一,可以有效地提高多用戶(hù)系統(tǒng)性能[2],TD-LTE是LTE的時(shí)分雙工制式。

    對(duì)于多載波系統(tǒng)的資源分配,文獻(xiàn)[3,4]給出了基于拉格朗日松弛的優(yōu)化算法,可以在多用戶(hù)頻率選擇性信道中提高系統(tǒng)吞吐率。然而,LTE上行采用單載波頻分多址(SC-FDMA),用戶(hù)設(shè)備(UE)必須使用連續(xù)的子載波[5]。文獻(xiàn)[6]考慮了多用戶(hù)資源塊(RB)的連續(xù)分配問(wèn)題,并提出了兩種啟發(fā)式算法。文獻(xiàn)[7]根據(jù)UE在載波上的平均增益,提出了一種平均值增強(qiáng)的貪婪算法。而上述文獻(xiàn)主要針對(duì)單扇區(qū)缺少多扇區(qū)上行系統(tǒng)干擾模型。文獻(xiàn)[8]提出了在多用戶(hù)MIMO條件下的調(diào)度方法,主要考察了多用戶(hù)在MIMO上的分配協(xié)調(diào)。文獻(xiàn)[9]在宏基站和家庭式基站組成的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中,提出了跨層干擾控制與資源分配結(jié)合的策略,需要依賴(lài)對(duì)信道質(zhì)量的準(zhǔn)確估計(jì),在TDD系統(tǒng)中延遲問(wèn)題會(huì)大大影響該方法的效果。文獻(xiàn)[10]將LTE上行資源分配問(wèn)題建模成一個(gè)集合劃分問(wèn)題,但該文是在扇區(qū)間進(jìn)行干擾消除的基礎(chǔ)上進(jìn)行資源分配的,也沒(méi)有考慮其他扇區(qū)對(duì)本扇區(qū)帶來(lái)的干擾。

    1 系統(tǒng)和信號(hào)模型

    1.1 系統(tǒng)模型

    考慮一個(gè)包含7個(gè)六邊形小區(qū)的LTE上行系統(tǒng)。每個(gè)小區(qū)分為3個(gè)扇區(qū),位于小區(qū)中心的eNodeB采用方向性天線對(duì)小區(qū)各個(gè)扇區(qū)進(jìn)行覆蓋;每個(gè)扇區(qū)都占用整個(gè)系統(tǒng)帶寬B,含有N個(gè)均勻分布的UE,如圖1所示。

    圖1 扇區(qū)和UE模型

    系統(tǒng)中,總帶寬B共包含K個(gè)子載波,其中每12個(gè)子載波組成一個(gè)資源塊(RB)。如上所述,LTE上行系統(tǒng)規(guī)定每個(gè)UE必須使用連續(xù)的RB,因此,為了使資源分配建模更為簡(jiǎn)潔明了,將若干個(gè)連續(xù)RB組成一個(gè)RB簇,做為資源分配單元[11]。系統(tǒng)中的所有RB會(huì)被分成相等大小的若干個(gè)RB簇,RB簇的數(shù)目與UE數(shù)目相同,每個(gè)RB簇所包含的RB數(shù)目為系統(tǒng)總RB數(shù)目除以UE數(shù)目得到的商,每個(gè)UE可以并且僅可以分配到其中的一個(gè)RB簇。這種方法充分利用了UE在相鄰RB之間信道狀況變化較小的特點(diǎn),保證了UE分配到RB的連續(xù)性,并且具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的特點(diǎn)。

    1.2 信號(hào)模型

    根據(jù)香農(nóng)公式,可以將LTE上行第i個(gè)扇區(qū)的吞吐量Ri表示為:

    式中,Bkij為扇區(qū)i的第j個(gè)UE在RB簇k上的帶寬;ηkij是一個(gè)取值為0或1的指示變量:如果扇區(qū)i的第j個(gè)UE占用RB簇k,ηkij就為1,否則為0;SNRiejfkf為扇區(qū)i的第j個(gè)UE在RB簇k上的等效信噪比(SNR),可以由RB簇內(nèi)包含的所有子載波的信干噪比(SINR)經(jīng)過(guò)指數(shù)有效SIR映射(EESM)算法計(jì)算得到[10]:

    式中,γkijl為扇區(qū)i的第j個(gè)UE在RB簇k的第l個(gè)子載波kl上的信干噪比SINR,Nk為RB簇k含有的子載波數(shù)目,β值與MCS等級(jí)相關(guān)。γkijl的計(jì)算方法為:

    2 單扇區(qū)資源分配

    2.1 數(shù)學(xué)問(wèn)題描述

    首先僅針對(duì)目標(biāo)扇區(qū)進(jìn)行分析,即在式(4)中,認(rèn)為扇區(qū)干擾的構(gòu)成量和均為本扇區(qū)eNodeB已知的量。因此,扇區(qū)中的每個(gè)UE在不同RB簇上的對(duì)于eNodeB都是已知量。文中資源分配的目標(biāo)是提高扇區(qū)吞吐量,即扇區(qū)內(nèi)所有用戶(hù)可以傳輸?shù)目偙忍財(cái)?shù)。因此,第i個(gè)扇區(qū)的資源分配問(wèn)題可以表示為:

    2.2 基于拍賣(mài)的單扇區(qū)資源分配算法

    拍賣(mài)算法最早由D.P.Bertsekas提出,通過(guò)模仿現(xiàn)實(shí)中的拍賣(mài)過(guò)程,可以有效地解決一對(duì)一分配問(wèn)題[14]。假設(shè)有N個(gè)人和N個(gè)物品,并且第j個(gè)人得到第k個(gè)物品可以獲得的增益為vkj,一對(duì)一分配問(wèn)題的目標(biāo)就是把人和物品匹配起來(lái),從而使所有人獲得的總增益最大。拍賣(mài)算法可以用低復(fù)雜度的方法來(lái)解決這一問(wèn)題。它模擬了一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)投標(biāo)的過(guò)程,在這個(gè)過(guò)程中,沒(méi)有得到分配的人會(huì)不斷提高他們的叫價(jià),為這些物品競(jìng)標(biāo),物品會(huì)分配給叫價(jià)最高的人。在這里假設(shè)一個(gè)正值ε(稱(chēng)為補(bǔ)松弛)和物品的價(jià)格向量{pk,k=1,…N},對(duì)第j個(gè)人而言,如果分配到物kj后可以獲得的利潤(rùn)(好處減去出價(jià))與所有分配方案中能得到的最優(yōu)利潤(rùn)之差的絕對(duì)值不大于ε,即滿(mǎn)足補(bǔ)松弛條件,那么這個(gè)人就是滿(mǎn)意的。拍賣(mài)算法通過(guò)迭代的方法,不斷地將物品分配給人,直到每個(gè)人都滿(mǎn)意。

    根據(jù)一對(duì)一分配問(wèn)題的建模方法,可以將上行資源分配問(wèn)題抽象為:系統(tǒng)中有N個(gè)UE和N個(gè)RB簇,并且第j個(gè)UE在第k個(gè)RB簇上可以獲得的增益為vkj,資源分配的目標(biāo)就是把UE和RB簇匹配起來(lái),使所有UE獲得的總增益最大。其中增益參數(shù)vkj設(shè)為:該UE在該RB簇上的SNRjekff對(duì)應(yīng)的MCS等級(jí)下可傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù),即對(duì)應(yīng)式(5)中的f(SNRiejfk

    f)。還需要注意的是,LTE上行系統(tǒng)采用非自適應(yīng)重傳[13],即傳輸失敗的用戶(hù)使用與前一次傳輸相同的資源和MCS等級(jí)進(jìn)行重傳。因此在LTE系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)拍賣(mài)算法時(shí),需要首先剔除這部分已經(jīng)得到分配的重傳UE和對(duì)應(yīng)的RB簇,再在剩余的沒(méi)有分配的新傳UE和RB簇中通過(guò)拍賣(mài)算法得到最優(yōu)解。應(yīng)用考慮重傳的拍賣(mài)算法解決單扇區(qū)資源分配問(wèn)題的具體過(guò)程描述如下:

    第1步:初始化。

    ①選定一個(gè)ε>0;

    ②認(rèn)為所有N個(gè)UE都不滿(mǎn)意;

    ③設(shè)pk=0,k=1,…N。

    第2步:針對(duì)非自適應(yīng)重傳UE的處理。

    對(duì)于每個(gè)重傳UE jre,把該UE在用于其上次傳輸?shù)腞B簇kjre上對(duì)應(yīng)的增益參數(shù)vjrekjre設(shè)為一個(gè)極大值,并把該UE在其他RB簇k≠kjre上的增益參數(shù)vjrek設(shè)為0,使重傳用戶(hù)jre在拍賣(mài)算法的迭代中會(huì)一直選擇kjre為最優(yōu)的傳輸RB簇。

    迭代過(guò)程:

    ①選擇一個(gè)不滿(mǎn)意的UE j,計(jì)算他可以獲得的最大利潤(rùn)γjkj和得到最大利潤(rùn)時(shí)分配到的RB簇kj:

    以及他的第二大的利潤(rùn)δjk^j和得到第二大利潤(rùn)時(shí)分配到的RB簇^kj:

    ②把第kj個(gè)RB簇分給第j個(gè)UE。如果這個(gè)RB簇在之前已經(jīng)被分配給另一個(gè)UE j-,則取消之前給第j-個(gè)UE的分配;如果第j個(gè)UE在分配到第kj個(gè)RB簇之前已經(jīng)被分配了第k-j個(gè)RB簇,則把第k-

    j個(gè)RB簇分配給第j-個(gè)UE。

    ③更新第kj個(gè)RB簇的pkj:

    ④把第j個(gè)UE設(shè)為滿(mǎn)意。通過(guò)判斷是否滿(mǎn)足補(bǔ)松弛條件,決定第j-個(gè)UE是否滿(mǎn)意。

    第3步:迭代終止條件:所有UE都滿(mǎn)意。

    這一方法充分地利用了UE在系統(tǒng)帶寬上的頻率選擇性。UE的MCS等級(jí)由UE在這個(gè)RB簇上的信道狀況決定,信道越好,可用的MCS等級(jí)越高,同時(shí)UE可以選擇系統(tǒng)帶寬上的任意一個(gè)RB簇使用,而由于信道的頻率選擇性。拍賣(mài)算法充分利用了UE在不同RB簇上MCS等級(jí)差別,為每個(gè)UE選擇合適的RB簇,從而使系統(tǒng)總體可以傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù)最高,也因此使每個(gè)UE偏向于使用頻帶上MCS等級(jí)高的RB簇。

    3 多扇區(qū)資源分配

    3.1 問(wèn)題模型

    在實(shí)際的LTE上行系統(tǒng)中,多個(gè)扇區(qū)同時(shí)進(jìn)行相互獨(dú)立的資源調(diào)度,可以直接對(duì)每個(gè)扇區(qū)獨(dú)立應(yīng)用2.2節(jié)中提出的單扇區(qū)資源分配算法得到單扇區(qū)的最優(yōu)解,再將各扇區(qū)的優(yōu)化結(jié)果聯(lián)合起來(lái)得到多扇區(qū)的資源分配方案。而對(duì)某個(gè)扇區(qū)而言,其他扇區(qū)干擾無(wú)法預(yù)知,即式(4)中的和不確定。同時(shí)每個(gè)扇區(qū)并不知道相鄰扇區(qū)的資源分配結(jié)果。時(shí)變性導(dǎo)致測(cè)量的信道狀況(即等效SNR)在實(shí)際發(fā)送時(shí)發(fā)生很大變化。表1為在城市宏蜂窩(UMa)場(chǎng)景下不同MCS等級(jí)下RB的平均傳輸成功率??梢钥闯?,在扇區(qū)間同頻干擾存在時(shí),RB的傳輸成功率會(huì)隨MCS等級(jí)的增加而不斷減小,頻譜效率無(wú)法得到有效提高。

    表1 不同MCS等級(jí)下RB塊的平均傳輸成功率

    3.2 多扇區(qū)資源分配算法

    針對(duì)多扇區(qū)系統(tǒng)直接應(yīng)用第2.2節(jié)算法存在的問(wèn)題,提出了一種適用于多扇區(qū)干擾不確定情況下的改進(jìn)算法,通過(guò)在每個(gè)扇區(qū)的eNodeB端對(duì)每次的傳輸結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,以?xún)?yōu)化拍賣(mài)算法參數(shù)的方法實(shí)現(xiàn)性能的提升。

    在之前的討論中,任意一個(gè)扇區(qū)的第j個(gè)UE在第k個(gè)RB簇上拍賣(mài)算法的增益參數(shù)vkj設(shè)定為由信道狀況決定的MCS等級(jí)對(duì)應(yīng)的可傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù)??紤]到多扇區(qū)資源分配時(shí)扇區(qū)間干擾不確定的情況會(huì)導(dǎo)致不同MCS等級(jí)下RB傳輸成功率的不同,本文將增益參數(shù)修正為可以正確傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù)的期望,表示為:

    式中,rp為該UE在該RB簇上使用的MCS等級(jí)p對(duì)應(yīng)的RB傳輸成功率,它可以通過(guò)“學(xué)習(xí)”的方法得到:eNodeB會(huì)為每一個(gè)UE記錄其在不同MCS等級(jí)下的傳輸情況,初始化認(rèn)為在每個(gè)MCS等級(jí)下傳輸成功率都為1,然后eNodeB根據(jù)每次接收UE數(shù)據(jù)是否成功和UE傳輸使用的MCS等級(jí)情況,逐步得到系統(tǒng)在不同MCS等級(jí)下的RB傳輸成功率統(tǒng)計(jì)。這種方法可以使用于傳輸情況未知的系統(tǒng),移植性好。

    本文的多扇區(qū)資源分配算法中,每個(gè)扇區(qū)的eNodeB資源分配的具體步驟如下:

    第1步:eNodeB根據(jù)本扇區(qū)各UE在整個(gè)帶寬的RB簇上周期性發(fā)送的SRS信號(hào)進(jìn)行上行信道估計(jì)的SNR大小決定UE在這些RB簇上的MCS等級(jí),并根據(jù)MCS等級(jí)和RB簇的大小計(jì)算UE可以傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù),記為vjk。

    第2步:eNodeB根據(jù)本扇區(qū)各UE最近一次上行傳輸?shù)那闆r,記錄其MCS等級(jí)和傳輸成功情況,更新不同MCS等級(jí)的傳輸成功率。設(shè)UE最近一次MCS等級(jí)為p,在此次傳輸前eNodeB記錄已經(jīng)使用MCS等級(jí)p進(jìn)行過(guò)Ntotal次傳輸,其中Nsuccess次傳輸成功。如果此次傳輸成功,更新Ntotal=Ntotal+1,Nsuccess=Nsuccess+1;否則,僅更新Ntotal=Ntotal+1。同時(shí),MCS等級(jí)p的RB傳輸成功率更新為:

    第3步:eNodeB根據(jù)式(9),計(jì)算出本扇區(qū)中的各個(gè)UE在不同RB簇上期望成功傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù)。

    第4步:根據(jù)3.2節(jié)中給出的考慮重傳的拍賣(mài)算法的步驟,以第3步得到的值為增益參數(shù)進(jìn)行迭代,得到本扇區(qū)進(jìn)行資源分配的最優(yōu)解。

    以上為各個(gè)扇區(qū)eNodeB的資源分配過(guò)程,將系統(tǒng)中所有扇區(qū)的eNodeB的分配過(guò)程聯(lián)合起來(lái),就得到了多扇區(qū)系統(tǒng)的分配結(jié)果。

    4 仿真及結(jié)果分析

    4.1 仿真條件

    建立了TD-LTE系統(tǒng)級(jí)仿真平臺(tái)以驗(yàn)證文中設(shè)計(jì)的算法性能。UE使用full buffer業(yè)務(wù)模型,每次傳輸?shù)拇笮。ū忍財(cái)?shù))由RB簇中包含的RB數(shù)目和MCS等級(jí)通過(guò)查表[13]決定。

    表2為系統(tǒng)仿真參數(shù)。其中,單扇區(qū)資源分配和多扇區(qū)同時(shí)進(jìn)行資源分配的不同在于:在單扇區(qū)資源分配方案中,目標(biāo)扇區(qū)在每個(gè)調(diào)度子幀都進(jìn)行資源分配,其他扇區(qū)的資源分配方案已知。而在多扇區(qū)資源分配方案中,扇區(qū)都同時(shí)進(jìn)行獨(dú)立資源分配,其他扇區(qū)的資源分配方案未知。仿真中比較本文算法與將每個(gè)RB輪流分配給每個(gè)用戶(hù)的輪循算法的扇區(qū)頻譜效率和UE歸一化UE吞吐量(即UE頻譜效率)這兩個(gè)指標(biāo)。

    表2 TD-LTE上行仿真參數(shù)

    4.2單扇區(qū)資源分配仿真結(jié)果

    表1給出了單扇區(qū)情況下基于輪偱和拍賣(mài)的資源分配算法的頻譜效率。較輪循算法,使用拍賣(mài)算法可以使目標(biāo)扇區(qū)的頻譜效率提高25%;歸一化UE吞吐量累積概率密度(CDF)分布圖2表明拍賣(mài)算法使UE最大頻譜效率和扇區(qū)邊緣頻譜效率(CDF圖中5%位置對(duì)應(yīng)的歸一化UE吞吐量大?。┓謩e提高20%和25%。單扇區(qū)仿真MCS等級(jí)數(shù)目比例圖3反映出拍賣(mài)算法較少使用較低的MCS等級(jí)(1~5),而是更多地使用較高的MCS等級(jí)(11~15),從而充分利用信道的頻率選擇性來(lái)提高系統(tǒng)的頻譜效率。

    表1 單扇區(qū)資源分配的扇區(qū)頻譜效率

    圖2 單扇區(qū)資源分配的歸一歸一化UE吞吐量CDF

    圖3 單扇區(qū)所有RB的MCS等級(jí)數(shù)目比例

    4.3 多扇區(qū)資源分配仿真結(jié)果

    表2給出了在多扇區(qū)中使用輪循算法、直接應(yīng)用單扇區(qū)拍賣(mài)算法和使用多扇區(qū)拍賣(mài)算法得到的扇區(qū)頻譜效率,圖4給出了這幾種算法下的歸一化UE吞吐量CDF分布圖。使用多扇區(qū)拍賣(mài)算法相比輪循算法,可以使扇區(qū)頻譜效率提高30.8%,使UE最大頻譜效率和扇區(qū)邊緣頻譜效率分別提高了34.0% 和33.9%,與直接應(yīng)用單扇區(qū)拍賣(mài)算法相比性能得到了很大的提升。圖5反映了多扇區(qū)拍賣(mài)算法一方面繼承了拍賣(mài)算法對(duì)信道頻率選擇性的充分利用,偏向于選擇中等及較高的MCS等級(jí),另一方面考慮到由于干擾的不確定性使等級(jí)更高的MCS較難傳輸成功,在中等及較高的MCS等級(jí)中偏向于選擇使傳輸更容易成功的中等的MCS等級(jí),在一定程度上保證了每次傳輸成功的比特?cái)?shù)目,從而在整體上提高了頻譜效率。

    表2 多扇區(qū)系統(tǒng)資源分配的扇區(qū)頻譜效率

    圖4 多扇區(qū)系統(tǒng)資源分配歸一化UE吞吐量CDF

    圖5 多扇區(qū)所有RB的MCS等級(jí)數(shù)目比例

    5 結(jié)束語(yǔ)

    上行資源分配是LTE系統(tǒng)中的一個(gè)重要問(wèn)題,本文分析了單扇區(qū)的資源分配問(wèn)題,在上行鏈路非自適應(yīng)重傳的前提下,提出了一種基于拍賣(mài)的單扇區(qū)資源分配算法。進(jìn)一步,將這種算法應(yīng)用于多扇區(qū)系統(tǒng)分布式資源分配的環(huán)境中,針對(duì)因扇區(qū)間干擾造成的高等級(jí)MCS傳輸性能下降的問(wèn)題,提出了一種多扇區(qū)資源分配算法。通過(guò)系統(tǒng)級(jí)仿真驗(yàn)證了算法的性能。結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的輪偱算法相比,本文算法可以提升系統(tǒng)頻譜效率與邊緣用戶(hù)頻譜效率,這是對(duì)QoS的直接改善,同時(shí)有效地改善了實(shí)際系統(tǒng)存在的丟包率隨MCS等級(jí)升高而上升的問(wèn)題。算法具有復(fù)雜度較低、不改變現(xiàn)有LTE系統(tǒng)設(shè)計(jì)的特點(diǎn)。

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    Resource Allocation Algorithm for Up link TD-LTE Based on Auction Algorithm

    LIU Kai,DING Lu,ZHAO Jian-ye,LIU Zhi-min
    (School of Electronics Engineering and Computer Science,Peking University,Beijing 100871,China)

    In LTE uplink systems,the user equipment occupies continuous subcarriers,and one transmission is interfered by inter-sector interference.The efficient resource allocation is important to improve the system performance.Based on analysis and summary for related literature,a resource allocation algorithm for single-sector and multiple-sector systems based on auction algorithm is proposed,which is verified with system-level TD-LTE simulations.The results show that the proposed algorithm outperforms the conventionalmethod,and improves system spectrum efficiency(SE)and SE of cell-edge users,and the QoS for users is improved.

    resource allocation;Long Term Evolution(LTE);uplink;auction algorithm;spectrum efficiency

    TN911

    A

    1003-3114(2015)04-47-5

    10.3969/j.issn.1003-3114.2015.04.12

    劉 凱,丁 璐,趙建業(yè),等.基于拍賣(mài)算法的TD-LTE系統(tǒng)上行資源分配算法[J].無(wú)線電通信技術(shù),2015,41(4):47-51,73.

    2014-12-29

    國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2012AA011401)

    劉凱(1990―),男,碩士研究生,主要研究方向:無(wú)線通信系統(tǒng)、綠色無(wú)線通信節(jié)能技術(shù)。趙建業(yè)(1972―),男,教授,博士生導(dǎo)師,主要研究方向:電路與系統(tǒng)、通信技術(shù)。

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