Resource allocation with minimum transmit power in multicast OFDM systems

To minimize the total transmit power for multicast service in an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) downlink system, resource allocation algorithms that adaptively allocate subcarriers and bits are proposed. The proposed algorithms select users with good channel conditions for each subcarrier to reduce the transmit power, while guaranteeing each user’s instantaneous minimum rate requirement. The resource allocation problem is first formulated as an integer programming (IP) problem, and then, a full search algorithm that achieves an optimal solution is presented. To reduce the computation load, a suboptimal algorithm is proposed. This suboptimal algorithm decouples the joint resource allocation problem by separating subcarrier and bit allocation. Greedy-like algorithms are employed in both procedures. Simulation results illustrate that the proposed algorithms can significantly reduce the transmit power compared with the conventional multicast approach and the performance of the suboptimal algorithm is close to the optimum.     

基于分布式博弈论的频谱分配算法

在认知无线电多用户共享频谱中,认知用户之间不进行共同协作,他们总是保持理性,最大化自身的效用函数。不管其他用户使用什么策略,而多个参与者之间互相决策的关系刚好可以通过博弈论分析。针对这样的频谱共享问题,提出了分布式的博弈论频谱分配算法。仿真结果表明,认知用户之间进行博弈达到合理的功率分配,使自身的传输速率最大     

基于公平度和惩罚函数的OFDMA自适应资源分配

针对基于速率自适应准则的正交频分多址自适应资源分配中系统容量和用户公平度的问题,提出了一种采用子载波分配和功率分配两步来解决该问题的新方案。该方案主要通过基于公平度的子载波分配算法和基于惩罚函数的功率分配算法来实现。在子载波分配算法中,当满足公平度约束时就提高系统的容量,否则就提升用户的公平度。而子载波分配后,并不能较好地兼顾系统容量和用户公平度。所以,在功率分配算法中,又基于惩罚函数提出了一种新的功率寻优策略,并且该策略利用基于模拟退火思想的改进人工蜂群算法来实现系统容量和用户公平度的折中。仿真结果表明所提出的方案不仅可以有效地提升系统容量,同时也可以实现给定的公平度约束,进而证明所提方案的有效性。     

Membrane-inspired quantum shuffled frog leaping algorithm for spectrum allocation

To solve discrete optimization difficulty of the spectrum allocation problem,a membrane-inspired quantum shuffled frog leaping(MQSFL) algorithm is proposed.The proposed MQSFL algorithm applies the theory of membrane computing and quantum computing to the shuffled frog leaping algorithm,which is an effective discrete optimization algorithm.Then the proposed MQSFL algorithm is used to solve the spectrum allocation problem of cognitive radio systems.By hybridizing the quantum frog colony optimization and membrane computing,the quantum state and observation state of the quantum frogs can be well evolved within the membrane structure.The novel spectrum allocation algorithm can search the global optimal solution within a reasonable computation time.Simulation results for three utility functions of a cognitive radio system are provided to show that the MQSFL spectrum allocation method is superior to some previous spectrum allocation algorithms based on intelligence computing.     

802.11ax系统中基于OFDMA调度接入的公平性资源分配算法

针对802.11ax系统中基于正交频分多址接入(orthogonal frequency division multiple access, OFDMA)调度接入的上行多用户传输链路, 提出了基于能量效率的公平性子信道匹配和功率分配算法。根据基于能量效率的上行链路模型, 提出资源块(resource unit, RU)数量确定算法和独立子信道匹配与功率分配算法; 进而针对独立分配中频谱利用不足和功率分配不合理的问题, 提出改进的联合子信道和功率迭代分配算法, 通过应用广义分式规划, 改写约束条件并在目标函数中加入惩罚项来松弛整型变量, 进一步用序列凸规划(sequential convex programming, SCP)来求解。仿真结果表明, 通过独立和联合迭代分配功率和子信道, 系统中用户的能量效率相对原有算法得到提升的同时兼顾了用户间的公平性。     

改进的子载波比特功率分配算法

针对多用户多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency divi-sion multiplexing,MIMO-OFDM)系统的自适应资源分配问题,对子载波比特功率两步分配(Two-Steps)和联合分配方法进行了比较,分析了收发天线数目对系统性能的影响.提出了一种改进的子载波比特功率算法,该算法基于两个用户可以同时在一个子载波上发送数据的子载波复用方法,将子载波和比特功率联合分配,对比特重新调整的迭代过程进行了改进.仿真结果表明,该算法在不影响系统误码性能的前提下降低了复杂度.     

MC-NOMA增强型反向散射网络中的谱能效率均衡优化

环境信号的不确定性导致不可预测的谱能机会.传输机会和能源供应的缺乏给反向散射通信网络的多址接入设计带来了极大的挑战.本文针对多载波非正交多址接入(multicarrier non-orthogonal multiple ac-cess,MC-NOMA)增强型反向散射网络,提出了一种分阶段优化算法实现均衡调控下的谱能效率...     

OFDM系统中的快速发射功率分配算法

针对在限定传输速率和误码率的情况下最小化OFDM系统发射功率问题,提出了一种基于灌水原理的次最优快速算法。算法利用灌水水平和系统传输速率之间的关系求出高效的灌水水平粗搜索方法,然后用二分法求解出所需的灌水水平。当信道发生变化时,该算法可以快速地确定出新灌水水平所处的区间,从而实现对时变信道进行快速跟踪。仿真结果表明该算法收敛速度较快,适合应用于信道随时间变化的OFDM通信系统中。     

基于OFDMA的无线协作多播网络资源分配算法

在传统的无线多播传输中,多播组的系统性能受限于多播组内的最差用户的信道质量。为了克服多播组的系统性能受限的问题,将协作传输引入到基于正交频分多址(orthogonal frequency division multiple access,OFDMA)的无线多播网络中,并提出了在总传输速率受限的情况下,最小化总传输功率的动态资源分配算法。为了减少计算复杂度和保障公平性,提出了协作公平子载波分配算法(cooperative fair, CF)和迭代注水功率分配算法。仿真结果显示,在多播组的用户中进行协作传输的系统性能,要远高于采用传统多播直接传输的性能,并且所提算法也在保证系统性能的同时,实现了多播组间良好的公平性。     

基于FFT谱能量检测和互相关检测的快速频谱感知方法及其性能分析

为了解决无人机通信中频谱资源紧张的问题，利用认知无线电技术实现无人机动态共享地面通信的频谱资源。针对单用户频谱感知的遮挡效应问题, 利用单用户移动检测, 提出基于主用户空间范围内的频谱能量检测和互相关检测结合的二次检测方法, 分析并给出所提算法在主用户随机出现情况下的虚警概率和检测概率的解析表示。仿真结果表明, 所提算法在运算量较低情况下获得比已有单用户检测算法更好的检测性能。     

基于信道分配的多跳认知无线电网络路由算法

现有认知无线电网络中路由算法没有综合考虑主用户的到达率和认知用户竞争使用信道对网络性能的影响。针对上述问题,结合认知无线电网络频谱动态变化的特性,提出一种基于信道分配的多跳认知无线电网络路由算法（multi-hop cognitive routing basedan channel allocation, MCRC）。MCRC算法先得到最大化总吞吐量的全局信道分配,然后考虑主用户使用授权信道的概率和认知用户竞争使用信道的概率,得到认知用户使用某个信道的概率,最后以信道的有效传输时延作为选路标准,根据Dijkstra算法选择最小时延的路径。性能评估结果表明,MCRC明显地减小了平均端到端时延,极大地提高了平均端到端吞吐量。     

Underlay认知无线电网络功率与允入控制优化算法

频谱共享认知无线电网络中允入控制算法对系统总吞吐量、总传输概率及认知用户中断概率的影响,并提出两种新功率与允入控制联合优化算法。所提算法基于信干噪比与功率对应关系,引入有效信干噪比、有效链路增益比两个新权值。在非可行系统中依据新权值逐步移除违规认知用户,使允入认知用户数目最大化并有效控制总传输功率。在可行系统中利用新权值将“极大-极小”服务质量和总吞吐量优化两个问题转化为易解决的传统线性规划问题。仿真实验结果表明,新算法复杂度低、用户中断概率小且系统吞吐量大。     

面向OFDM无线中继系统的功率分配算法

针对正交频分复用无线中继系统的绿色通信问题,提出一种低复杂度功率分配算法。首先,采用“放大-转发”中继策略,源节点在中继传输的两阶段都发送相同信息。然后,通过联合优化源节点和中继节点在各子载波上的传输功率,使系统以最小功耗代价满足用户通信服务质量要求。由于该问题是一个复杂的多变量耦合非凸问题,直接求解难度高。对此,综合运用拉格朗日松弛法和块坐标连续上界最小化方法,通过交替优化各个功率变量,获得原问题的高质量次优解。仿真结果表明,该算法能有效降低中继系统总体功耗,为无线中继系统的绿色通信提供有效解决方案。     

认知无线网络空闲频谱共享的竞争与合作定价

在频谱贸易中,价格是一个关键问题。针对认知无线网络中多个主用户的空闲频谱最优定价问题,在竞争模型下,基于非合作博弈论提出了竞争价格模型求解算法,并证明了该算法收敛到唯一的纳什均衡;在合作模型下,通过求解原问题的对偶问题,提出了合作价格模型求解算法,并证明了该算法在步长足够小时收敛到全局最优解。仿真结果表明,同已有的几个算法相比,所提的两个算法速度更快,取得的总收益相对更好,且均能较快地靠近最优解。     

基于着色理论的认知无线电频谱分配算法

认知无线电技术是解决当前频谱资源紧缺情况的有效手段,其中动态频谱分配技术是一个非常重要的环节。首先基于图着色理论建立了分配模型,分析了基于着色理论的频谱分配算法,并针对认知网络节点的动态性提出动态的频谱分配算法,该算法建立在已分配频谱的基础上,通过冲突节点相应信道的释放和寻找空闲信道算法减轻节点移动对频谱分配的影响。实验结果表明,此算法在不减少系统效用的情况下能有效减少参与重新分配信道的节点个数,减小动态频谱分配的复杂度。     

认知网络中基于三角分解的干扰对齐算法

针对多个主用户、多个次用户的认知多输入多输出网络,由次用户单方面消除主次间的干扰,带来次用户性能严重损失的问题,提出一种联合主次用户信道矩阵进行三角分解的干扰对齐算法。首先,根据各个用户的信道质量分别对主用户系统和次用户系统的信道矩阵进行排序;然后,结合主用户网络和次用户网络的信道矩阵进行三角分解;最后,通过最小均方误差算法来验证所提算法的可行性。仿真实验表明,所提算法能有效地提高次用户自由度上限以及次用户网络和主用户网络的系统容量、平均能量效率及抑制干扰的能力。     

基于最大化能效的海上中继通信频谱分配算法

为提升海上无人艇编队多跳中继网络整体能效, 降低中断发生概率, 提出一种基于最大化能效的分布式多跳中继频谱分配算法。为将节点间通信中断概率控制在阈值范围内, 首先对莱斯衰落信道进行分析, 计算满足需求的最低发射功率; 之后计算所需最多子载波个数, 引入异步分布式定价算法选取备选子载波组; 而后通过求解KKT条件, 利用次梯度法从备选子载波组中选取子载波并分配功率, 求得优化分配的次优解; 最后在系统可靠性与能效等方面进行仿真分析, 验证了所提算法的有效性。     

认知无线电系统中三维联合频谱分配算法

为了减少对授权用户的干扰和降低认知用户之间的竞争,保证认知无线电系统正常通信,采用可靠性理论描述一个信道是否能够被认知用户所使用及被连续使用一段时间的概率。从空间、时域和频域3个方面联合起来研究频谱分配,仿真结果表明,三维算法的传输数据量和系统的总吞吐量的值优于贪婪算法和二维算法,有助于减少认知用户对授权用户的干扰和降低认知用户之间的竞争,表明所提算法的有效性。     

Heuristic based data scheduling algorithm for OFDMA wireless network

A system model based on joint layer mechanism is formulated for optimal data scheduling over fixed point-to-point links in OFDMA ad-hoc wireless networks. A distributed scheduling algorithm （DSA） for system model optimization is proposed that combines the randomly chosen subcarrier according to the channel condition of local subcarriers with link power control to limit interference caused by the reuse of subcarrier among links. For the global fairness improvement of algorithms, a global power control scheduling algorithm （GPCSA） based on the proposed DSA is presented and dynamically allocates global power according to difference between average carrier-noise-ratio of selected local links and system link protection ratio. Simulation results demonstrate that the proposed algorithms achieve better efficiency and fairness compared with other existing algorithms.     

基于特征值高阶矩的频谱感知增强技术

基于特征值的多天线盲频谱感知方法在认知无线电中得到了广泛的研究。基于特征值的检测算法设计依赖于随机矩阵理论和样本协方差矩阵的特征值特性。许多研究表明特征值的高阶矩可以提供额外的鉴别信息进而能改善统计推断问题的性能。基于此, 利用所有特征值的p阶矩提出了新的基于特征值高阶矩的频谱感知增强算法, 并利用随机矩阵理论推导了虚警概率和判决门限的解析表示。此外, 基于仿真实验研究了特征值高阶矩幂次变化对检测性能的影响。最后, 通过仿真实验验证了所提算法的有效性。