物联网是6G的核心应用场景，然而由于射频频谱资源稀缺，为数以百亿计的物联网设备提供高质量无线覆盖服务面临挑战。可见光通信(Visible Light Communication, VLC)作为射频通信的补充，提供了丰富的高频频谱资源。该文研究多用户VLC无线信能同传网络的可达能量效率(Energy Efficiency, EE)性能界，即在用户信息和能量需求、避免LED谐波失真以及VLC发射机总功率约束下最大化EE。为求解所考虑的问题，结合Dinkelbach方法和连续凸近似方法构建迭代算法优化波束赋形向量和直流偏置。从理论上证明了所提算法的收敛性，并讨论了避免LED谐波失真的工作条件对EE的影响。仿真结果验证了所提方法的有效性，分析了信息需求、能量需求和VLC发射机总功率对EE的影响规律，并讨论了LED视野对EE和VLC信号传播的影响。

为提高非正交多址接入(NOMA)网络的鲁棒性和系统能效(EE)，考虑了不完美信道状态信息，该文提出一种可重构智能表面(RIS)辅助的NOMA网络鲁棒能效最大资源分配算法。考虑用户信干噪比(SINR)中断概率约束、基站的最大发射功率约束以及连续相移约束，建立了一个非线性的能效最大化资源分配模型。用Dinkelbach方法将分式形式的目标函数转换为线性的参数相减的形式，利用S-procedure方法将含有信道不确定性的SINR中断概率约束转换成确定性形式，利用交替优化算法将多变量耦合的非凸优化问题分解成多个凸优化子问题，最后用CVX对分解出的子问题进行求解。仿真结果表明，在EE方面，所提算法比无可重构智能表面(RIS)算法提高了7.4%。在SINR中断概率方面，所提算法比非鲁棒算法降低了85.5%。

能量效率(EE)是5G+/6G无线通信的重要设计指标，而智能反射面(RIS)被普遍认为是改善EE的潜在手段。不同于被动RIS，混合RIS由有源和无源元件组成，对来波移相的同时可放大信号强度，能够有效克服被动RIS引起的“乘性衰落”效应。鉴于此，该文提出一种混合RIS辅助通信感知一体化(ISAC)的下行链路传输系统。为探究数据传输速率与能耗之间的内在关联，该文以RIS辅助ISAC网络能量效率最大化为目标，在满足基站(BS)发射功率、波束图增益以及混合RIS功率和幅值约束的条件下，联合优化基站端的波束赋形和混合RIS的相移。为解决该复杂的分数规划问题，提出基于交替优化(AO)的算法来求解。为克服AO算法中引入辅助变量造成算法复杂度高的难题，利用耦合优化变量的关联，提出一种基于级联深度学习网络的求解算法。仿真结果表明，提出的混合RIS辅助ISAC方案在和速率、能效方面皆优于现有方案，且算法收敛速度快。

针对频谱短缺、基站负荷过高、通信系统功耗较大等问题，考虑不完美的信道状态信息，该文提出一种基于非正交多址接入的无线携能(SWIPT)D2D网络鲁棒能效(EE)最大化资源分配算法(SREA)。考虑用户的服务质量约束以及最大发射功率约束，基于随机信道不确定性建立鲁棒能效最大化资源分配模型。利用Dinkelbach和变量替换方法，将原NP-hard问题转换为确定性的凸优化问题，通过拉格朗日对偶理论求得解析解。仿真结果表明，所提算法在保证蜂窝用户通信质量的同时，能够有效提高D2D用户的能效性和鲁棒性能。

为了解决能量收集效率易受到障碍物阻挡和信道不确定性影响的问题，该文提出一种基于智能反射面(IRS)辅助的无线供电通信网络鲁棒能效(EE)最大化算法。首先，考虑最小收集能量、IRS相移、最小吞吐量等约束，基于有界信道不确定性，建立一个联合优化能量波束、相移、传输时间的多变量耦合非线性资源分配模型。然后，利用最坏准则、变量替换和S-Procedure等方法，将原非凸问题转换为确定性凸优化问题，同时，提出一种基于迭代的鲁棒能效最大化算法进行求解。仿真结果表明，与现有算法比较，该文算法具有较好的能效和鲁棒性。

机器对机器(M2M)通信和设备到设备(D2D)通信都是5G中的关键技术。而M2M通信特别需要考虑提高设备的能量效率(EE)以延长设备的生存周期。该文将M2M技术与D2D技术相结合，考虑M2M设备使用D2D技术进行通信，同时M2M设备复用蜂窝网络中的人对人(H2H)通信的频谱资源。为了同时保证两种系统的服务质量(QoS)需求，建立了最大化M2M的能量效率，最大化H2H系统容量和，以及最小化M2M系统对H2H系统干扰的多目标优化问题(MOOP)。为了解决该问题，采用惩罚函数的方法将二进制变量松弛约束，进而采用凹凸过程(CCCP)方法将非凸的单目标优化问题转化为凸优化问题，并最终通过加权切比雪夫算法得到原多目标优化问题的Pareto最优解。通过与传统的加权和算法进行比较，仿真结果证明了该算法的有效性。

本文以等离子体动力论为基础讨论存在纵向外电场时磁化等离子体的哨声波。由于外电场的影响,等离子体偏离平衡态。取电子稳态分布函数为局域的麦克斯韦分布,用沿无扰轨道积分方法求出系统的介电张量,并分别用介电张量的厄米部份和反厄米部份分析哨声的色散关系和增长率。对于波矢在以电场方向为轴顶角为2c锥角范围内的哨声,外电场的作用使波增长;波矢在此锥角范围之外,外电场的作用使其衰减。波的增长率随频率增高而增大,随波矢倾角增大而减小。ee时,波矢与外电场平行对应的最大增长率与等离子体密度成正比,与磁场强度成反比。文中还给出了以电离层F层作背景参数的数值计算结果。

为了克服阴影衰落和障碍物阻挡的影响，智能反射面(IRS)已经成为一种提高无线通信系统能量效率(EE)和降低硬件成本的有效技术。然而，传统无线资源分配(RA)算法忽略了系统收发机硬件损伤(HIs)的影响，由于放大器非线性、相位噪声的影响使得接收信号失真，从而使得这类算法的系统性能下降。为解决该问题，通过考虑收发机的硬件损伤和网络窃听者的影响，该文研究基于硬件损伤的IRS辅助安全通信系统能效优化问题。首先，基于基站的最大发射功率约束和用户的最小安全速率约束，建立一个含硬件损伤的能效最大资源优化问题。其次，采用辅助变量替换、半正定松弛以及Dinkelbach等方法，将原非凸问题转化为凸问题进行求解。最后，数值仿真结果表明，该算法与传统资源分配算法相比，合法用户的平均中断概率降低了43.5%，该算法中系统的安全能效提高了8.3%，因此，该算法具有较好的抗硬件损伤性和安全性。