OFDMA系统中支持混合业务的跨层资源分配算法

针对正交频分多址接入系统（OFDMA）下行链路资源分配问题,提出一种支持混合业务的跨层子载波-功率-比特联合分配算法.引入平均时延控制因子和丢包率控制因子作为时延敏感（DS）业务服务质量（平均时延和丢包率）的控制参数;每分配1个子载波后立即对该子载波所属用户进行一次最优的子载波功率和比特分配,该联合分配方案可最大化系统功率效率.仿真结果表明：该算法既可同时保证不同类型DS业务的服务质量,又可提高时延不敏感（NDS）业务的平均吞吐量并保证用户间的公平性.通过调整2个控制因子不仅能满足不同DS用户的服务质量要求,还可在DS用户服务质量和NDS用户的吞吐量间达到不同的折衷,以满足各种系统设计要求.     

一种优化的认知无线电网络资源协同分配算法

在目前的认知无线电研究中,多用户OFDMA系统中如何实现子载波和功率的合理分配是研究的重点之一.针对认知无线电资源分配过程中出现的多认知用户资源分配不公平的问题,研究了认知无线电网络中授权用户占用子载带时,认知用户的吞吐量受限制的问题,提出了一种基于underlay频谱共享模式下的OFDMA认知无线电网络功率与子载带协同分配优化算法.该算法利用干扰门限的设置,使用原始感知信息(RSI)和信道状态信息(CSI)进行功率与子载波分配,然后分别进行功率控制和用户选择的计算,找到最优化传输功率与每个子载带最优使用用户,在保证授权用户免受有害干扰的前提下,使授权用户存在时,也可共享频谱传输,确保了系统的稳定性,提高了网络吞吐量.理论分析与仿真结果表明,相比传统的功率与子载波联合分配算法,该算法可以提高系统的平均加权吞吐量.     

MIMO-OFDM系统基于实时业务的跨层子载波分配

针对MIMO-OFDM系统的实时业务提出一种新的动态子载波分配算法。该算法基于物理层的信道状态信息,MAC层的队列状态信息和系统中每个队列的平均等待时间来动态分配子载波。仿真结果表明,该算法在保证用户之间竞争资源公平性的前提下,不仅保证了实时业务的时延要求,而且提高了系统吞吐量。     

最小中断概率的无线协作多播网络资源分配

研究了基于正交频分多址(OFDMA)无线协作多播系统的资源分配问题,该系统的资源分配中只有用户的平均信道状态信息可用.由于瞬时深衰落的影响,不可能保证每一个多播数据的成功传输,因此为了达到有效可靠的传输,利用协作分集带来的潜在增益,提出了协作的联合子载波和功率分配算法来最小化多播传输的中断概率.由于联合分配问题有很高的计算复杂度,因此提出了次优化的分配算法.在子载波分配阶段提出了比例协作子载波分配算法(CP)来实现吞吐量和公平性的折中.在功率分配阶段采用迭代功率分配算法(IP)来有效地利用有限的功率.仿真结果表明所提出的协作算法的性能明显优于传统的非协作算法.     

IRS-OFDMA系统中基于用户QoS的下行资源分配方案

针对智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）辅助的正交频分多址（orthogonal frequency division multiple access,OFDMA）系统中最大化下行系统吞吐量问题,在保障用户服务质量（quality of service,QoS）的前提下,提出了一种有关子载波、功率和IRS反射相位的资源分配方案。在固定反射相位的情况下,基于用户优先级准则分配载波,载波分配后采用注水算法对用户载波间功率进行分配;在固定子载波和功率分配的情况下,通过连续凸逼近求出相位解;多次交替优化后在满足迭代次数及收敛精度要求时,得到子载波分配因子、功率分配系数和反射相位的近似解。仿真结果表明,方案相较于其他方案可以有效提高系统吞吐量且保障用户QoS速率。     

OFDMA中继网络中联合队列和信道信息的资源分配策略

针对基于正交频分多址接入(OFDMA)的多中继、多用户的中继网络,研究了联合队列和信道信息的资源分配问题,目标是最大化下行系统吞吐量,同时保证用户队列的稳定.首先将子载波配对、载波对分配和功率分配问题建模为一个联合优化问题,之后通过对变量进行连续性放松,采用拉格朗日对偶方法进行求解,并利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件及匈牙利方法获得优化问题的近似最优解.性能分析与仿真结果表明,与仅利用信道信息的算法相比,所提的联合队列和信道信息的资源分配算法能够有效地提高系统吞吐量并降低用户数据包平均等待时延.     

一种多用户MIMO OFDM系统中的跨层自适应资源分配算法

提出了一种多用户MIMO OFDM系统中的跨层自适应资源分配算法。在发送功率一定的条件下以吞吐量最大化为目标把用户等待时间作为优化因子,首先分配子载波,再分配子载波的比特和功率。最后分配空间子信道的比特和功率.仿真结果表明提出的算法能够满足用户等待时间的公平性和用户的QoS,而且能够有效提高系统的吞吐量.     

CR-OFDM系统中的一种新的动态频谱分配算法

文中基于对认知无线电技术以及OFDM系统传输特性的分析,提出了一种CR-OFDM系统中多用户资源分配新算法。该算法首先根据认知用户的QoS需求为其分配子载波,在保证不干扰授权用户正常通信的前提下,再利用改进的注水算法为每个认知用户分配功率,使得整个系统的信道容量最大化。仿真结果表明该算法能在保证误比特率和用户公平性的前提下显著提高频谱利用率。     

认知无线电系统基于动态功率控制的频谱分配

为研究认知无线电系统中下垫式共享方式下的资源分配问题,提出一种基于动态功率调整的子载波分配算法. 该算法根据授权用户的状态对认知用户在子载波上的功率进行动态调整,当授权用户接入时将认知用户的功率限制在干扰功率限之下,当授权用户离开时将认知用户的功率设置为最大发送功率;根据授权用户和认知用户的业务流分布以及认知用户在不同子载波上的信道增益进行子载波的动态分配. 仿真结果表明,与现有算法相比,基于动态功率调整的资源分配算法能够获得明显的吞吐量性能增益.      

新型多用户MIMO-OFDM 跨层资源分配算法

为解决多用户MIMO-OFDM( Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 下行链路系统中由于分层设计信息不完整造成的资源分配不合理的问题,提出了一种基于最低速率约束的跨层资源分配算法。该算法综合考虑不同用户服务质量要求、媒体接入控制层队列情况和物理层信道状态信息,在满足总功率限制和用户最低速率约束的条件下,以系统吞吐量最大化为目标,进行物理层子载波和功率的联合分配。仿真结果表明,该算法不仅能满足不同用户的服务质量要求,而且能达到较高的系统吞吐量。     

跨层自适应无线资源分配方案

提出了一种新的跨层自适应资源分配方案,该方案不仅考虑了业务数据到达的随机特性、数据缓存队列状态、业务时延等MAC层的QoS要求,还考虑了无线信道的时变特性和功率限制,并通过自适应技术实现了系统性能的优化.仿真结果显示,该方案提高了系统频谱效率、功率效率和系统容量,可以满足多用户实时业务的QoS要求,是一种适用于时变选择性衰落信道的资源分配方案.     

OFDM-SDMA系统上行资源分配算法

针对OFDM-SDMA系统的上行链路,以系统吞吐量最大为目标,建立资源分配问题的优化模型,提出一种低复杂度的次优资源分配算法.该算法分为载波分配和功率分配2部分:载波分配算法在功率平均分配的假设下为每个子载波选择用户集合;功率分配算法在载波分配的基础上,考虑相同载波上的干扰对用户进行注水功率分配.仿真结果表明:该算法获得的系统容量与传统OFDMA系统资源分配算法相比有较大幅度的提高;载波分配算法能很好地适应上行链路的特点,其性能优于下行链路载波分配算法;有扰信道注水功率分配亦优于固定功率分配算法.     

基于QoS保证的协作OFDMA系统无线资源分配算法

现有基于中继协作的正交频分多址接入(orthogo-nal frequency division multiple access,OFDMA)系统的无线资源分配算法主要面向单一业务和用户需求。该文研究了基于服务质量(quality of service,QoS)保证和异质业务的协作OFDMA系统无线资源分配问题,建立了以最大化系统效用函数为目标的模型,联合了功率控制、载波分配和中继选择。对于具有指数阶复杂度的原混合整数规划问题,通过引入QoS价格因子,将其转化为一个凸优化问题,并且提出了一个基于双层对偶分解的资源分配算法。仿真结果表明:该方法能显著提高系统对异质业务的支持能力,并保证用户之间的公平性。     

基于对偶分解的 MU-CoMP 联合资源分配算法

在MU-CoMP-JT(multi-users coordinated multiple-points joint transmission)资源分配算法中,大多数将功率分配与子载波分配分为独立的2个部分进行独立求解,这样势必会降低系统性能,而实际上子载波分配和功率分配是密切相关的.为了有效地提升系统吞吐量,采用了迫零预编码技术,研究了一种在多个小区和多个子信道之间联合优化用户调度与功率分配的资源分配算法,该算法以最大化用户权重速率为目标,基于对偶分解理论,将原优化问题分解为多个独立优化的子问题.仿真结果表明,该算法与最优的穷尽分配算法相比性能有所降低,但有效地降低了复杂度,同时也能获得较好的性能.     

蜂窝与D2D混合网络中的无线资源分配

针对蜂窝与终端直通（D2D）混合网络中的资源分配,将其建模为以最大化网络吞吐量为目标,关于蜂窝用户与D2D用户资源的联合优化问题。基于该模型进一步提出一种两阶段资源分配策略,即先采用改进的贪婪频谱分配算法将资源块分配给用户,然后基于对偶分解理论给每个资源块分配最优的传输功率。该算法在考虑蜂窝用户服务质量（QoS）的基础上,不再限制每个资源块上的D2D用户数目以及D2D用户可复用的资源数。仿真结果表明,所提算法在保证蜂窝用户速率性能的前提下,有效地提升了系统的整体容量。      

无线回传网络中队列感知在线功率分配策略

无线回传技术因其能大幅降低运营商成本开销、给用户终端提供根本上的灵活性并提高网络整体频谱效率等优势,是下一代移动网络中具有前景的解决方案之一。通过利用李雅普诺夫(Lyapunov)优化框架和凸优化理论,提出了一种基于队列感知的带内全双工无线回传网络功率分配算法。该算法在每个离散的资源调度时隙内,通过综合考虑信道和队列状态信息,动态地为各用户的接入链路和小基站的回传链路分配功率,以实现在保证网络稳定性和满足各用户服务质量需求的同时,最大化网络平均和频谱效率。此外,理论分析和仿真结果显示,所提出的算法可通过调整引入的控制参量的取值灵活地实现时延与谱效间的动态平衡。