基于自适应CSI反馈的高速移动OFDMA系统动态资源分配

针对高速移动环境下多业务多用户正交频分多址(OFDMA)系统下行链路提出一种动态资源分配方案,在保证每种业务用户信息传输速率和误比特率要求的前提下,利用信道状态信息(CSI)反馈和子载波间干扰(ICI)估计进行子载波和比特分配,以使系统总传输功率最小化。同时在保证系统基本性能的前提下提出一种基于概率统计的自适应CSI反馈算法,仿真结果表明,该算法在增加2.3%额外功率消耗的情况下可减少约60%的反馈CSI开销。     

基于OFDMA的无人机群通信链路资源分配算法研究

针对基于OFDMA的无人机群通信链路资源分配中系统容量与用户公平度之间的矛盾,提出了一种新的资源分配算法。该算法主要由子载波分配和功率分配两部分组成。该算法在子载波分配过程中,每个子载波等功率分配,通过设置公平度门限确保在最大化系统容量时兼顾用户公平度;在用户功率分配过程中,采用基于灰狼算法的功率寻优策略,通过全局搜索实现用户间的功率分配。仿真结果表明,文中提出基于灰狼算法的功率分配方法具有较好的稳健性与寻优能力,即使在用户数较多的情况下,仍然能够在最大化系统容量的同时具有较高的用户公平度,并且还可通过设置公平度门限的大小,灵活地调整系统容量与用户公平度之间的关系。     

一种改进MIMO-MC-CDMA系统资源分配算法

提出一种应用于多输入多输出MC-CDMA系统的功率、子带、码道自适应分配算法。发送端在总发射功率受限的条件下通过多用户间功率、子带和码道的分配最大化系统吞吐量。通过限制用户的最大码道数来实现用户之间的带宽公平性。和传统MC－CDMA系统资源分配算法比较,本算法的最大特点是综合考虑功率、子带、码道的三维优化。算法最终归结为一个约束优化问题并利用拉格朗日乘子法进行求解。计算机仿真验证了算法的有效性。     

分层动态虚拟 MIMO 的信道容量分析

针对如何解决目前移动通信频率紧缺及信道容量不足的问题,提出了一种新型的分层动态虚拟多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统结构,该结构结合了移动云的灵活接入、覆盖面积广等特点,并将虚拟MIMO技术融合在该结构中,较显著地提高了系统的信道容量.在该结构下,用户在层次之间进行通信并利用注水算法进行功率的优化分配.而对用户在跨越多层次进行通信的情形,提出了一种同时将层次间距离和传输功率进行最优化的马尔可夫链算法.该算法通过监测用户的变化进而调节层次间距离和传输功率,从而获得最大的信道容量.仿真结果显示,注水算法通过功率优化获得了层次间的分层动态虚拟MIMO结构的最大信道容量,马尔可夫链算法实现了用户跨越多层次通信情形下的最大信道容量.     

基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配

针对频谱分配过程中会出现用户间的干扰问题,提出了一种基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配算法.该算法的基本思想是将认知用户间频谱的竞争转化为以信道选择为策略空间的博弈模型,通过调整发射功率和利用改进后的效用函数来选择最优的分配策略.实验结果表明:该算法在实现频谱动态分配的同时减小了对授权用户的干扰,提高了系统总吞吐量.     

高公平性的OFDMA自适应资源分配方案

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性的不兼容性问题,提出一种高公平性的自适应资源分配方案.该方案通过基于高公平性的子载波分配算法和基于模拟退火的人工蜂群算法的功率分配实现.在子载波分配算法中,通过引入比例因子a,将子载波分为两部分,首先选取a N个子载波分配给速率比例低的用户,以保证用户间的高公平性;然后将剩余子载波分配给信道增益最高的用户,且每个用户最多只能分配一个子载波,以提高系统容量.在功率分配中,利用基于模拟退火的改进人工蜂群算法实现在所有用户之间的功率寻优,以此获得更大的系统容量.仿真结果表明:所提出的方案不仅保证了用户之间的高公平性,而且有效增加了系统容量,证明了该算法的有效性.     

一种多址移动通信系统异步Schwarz串行干扰消除算法

针对多址通信系统中的串行干扰消除(SIC)多用户检测算法检测过程因用户功率排序错误导致判决误差扩散进而算法检测精度下降、收敛性不足及移动通信系统整体性能下降的问题,结合Schwarz算法对强多址干扰和码间干扰情况下直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)系统中的SIC算法进行了研究,提出了一种Schwarz-SIC多用户检测算法(S-SIC)。新算法通过Schwarz约束条件实现对各用户功率子域边值的精确控制,减少用户排序出错,可全面跟踪时变信道,且在干扰消除检测过程中有效避免判决误差的扩散,抑制MAI及ISI的影响。在误码性能、收敛性,动态跟踪能力及算法精度方面较原有SIC算法有较大提高。仿真结果验证了新算法是一种有效的多址通信系统干扰消除算法。     

一种正交调制协作系统的功率分配方法

针对正交调制协作系统中本地和中继信号采用等功率分配(EPA),导致系统资源利用率低的问题,提出了一种正交调制功率优化分配(QM-OPA)方法.QM-OPA方法以最小化系统误码率为目标,根据用户上行信道和用户间信道的平均信噪比来计算本地和中继信号的功率优化分配因子,并利用反馈信道将功率分配信息发送给协作用户,从而实现了功率的自适应分配,提高了系统的资源利用率.QM-OPA方法能降低系统误码率,且实现复杂度较低.仿真结果表明,在实际的非理想协作场景下,与EPA方法相比,QM-OPA方法在误码率为10-2～10-4时最大可提供约7 dB的信噪比增益.     

多输入多输出系统广播信道有限反馈的用户调度算法

针对多输入多输出（MIMO）系统广播信道多用户调度的问题,提出了一种有限反馈条件下的用户快速调度算法.算法中用户端将信道对应码字和可达传输速率估计值反馈给基站;基站预先将码字分组,调度时根据接收到的反馈信息将用户归入不同码字代表区域进行快速筛选;然后比较各码字组对应用户确定最优的用户组.仿真结果表明,该算法的系统传输速率较高,能够实现多用户分级,并且算法复杂度较低,在实际系统中易于实现.     

基于OFDM的认知无线电系统最优功率分配算法

在基于OFDM的认知无线电系统中,授权用户会受到认知用户带内子载波带外旁瓣泄漏功率的干扰。这里引入了功率控制参数来调整授权用户的干扰功率约束值,提出了一种认知用户子载波间的最优功率分配算法,通过求解一个凸优化问题来获得最优的功率分配方案。仿真结果表明:与其他算法相比,采用该方法获得的功率分配方案,在满足授权用户干扰功率约束值的条件下,可以使认知用户的信道容量最大化。     

基于公平性原则的简化自适应资源分配算法

提出了一种简化的自适应资源分配算法,此算法在保证用户公平性的前提下,使OFDMA系统的吞吐量最大化,且具有较低的计算复杂度.算法将整个分配过程分解为2步：基于公平性原则对子载波进行分配;计算各用户所需的总功率,并以注水算法对功率进行分配.仿真结果表明,相比于固定分配方式,笔者提出的自适应资源分配算法可以明显提高OFDM系统的频谱效率.     

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.     

一种基于遗传算法的OFDMA系统的跨层资源分配

针对现有的跨层资源分配算法计算量大、复杂度较高的问题,提出了一种基于遗传算法的OFDMA系统的跨层资源分配算法。利用遗传算法隐形并行处理、较好的全局搜索性能、易收敛到最优解的特点,在系统性能一定,且满足各个用户业务要求的条件下,对资源进行优化分配,较好地解决了跨层资源的分配问题。仿真结果表明,在满足用户间公平性的前提下,算法有效提高了系统的频谱利用率及吞吐量,减小了用户的平均等待时延,提高了服务质量,并且随着子载波数和用户数的增加,算法在复杂度方面优势更突出。     

OFDMA系统中满足不同时延要求的跨层资源分配算法

针对OFDMA系统下行链路资源分配和调度问题,提出了一种跨层子载波和功率联合分配算法。其优化目标是在保证每个时延敏感用户的平均时延要求的条件下,最大化时延不敏感用户的长期平均吞吐量。该算法首先根据时延敏感用户的时延要求、队列状态和信道状态进行子载波和功率联合分配,即每分配给一个子载波后就立即用最优的功率分配算法在该用户内部进行一次子载波功率分配,以满足其平均时延和比特溢出率(QoS);然后将剩余系统资源根据对平均速率提高贡献最大原则对时延不敏感用户进行子载波和功率联合分配。仿真结果显示,该算法不仅保证所有时延敏感用户的QoS和用户间平均时延的公平性,还在系统的平均吞吐量和满足用户的不同时延要求之间达到一个很好的平衡。     

基于干扰效率的认知OFDMA网络功率分配算法

为了提高认知无线电网络的系统能量效率,同时减小对频谱授权者主用户的干扰,提出了一种新的下行传输干扰效率最大的认知正交频分多址接入(orthogonal frequency division multiplexing access, OFDMA)网络功率分配算法。干扰效率定义为次用户总的传输速率与对主用户总干扰功率的比值。由于原资源分配问题是一个非凸形式的分式规划问题,难以获得功率分配问题的解析解。利用Dinkelbach方法将原问题转换为一个凸优化问题,并利用拉格朗日对偶原理和次梯度更新算法来获得解析解。最后,仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性能,并且在干扰效率、对主用户的干扰控制方面都优于传统能效最大的功率分配算法。     

认知中继网络中的OFDMA资源分配算法

基于下垫式的认知无线电场景,针对基于放大转发协作中继的多用户正交频分多址接入认知网络,讨论了在干扰温度约束条件下,使认知用户总传输速率得到最大化的资源分配问题,提出了一种最优的功率分配算法和次优的等功率分配算法.将这两种功率分配算法分别与传统的相等子信道预分配方案和文中采用的最优子信道预分配方案相结合,仿真结果表明,所...     

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。     

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.     

OFDMA下行链路混合业务调度算法

提出了一种基于正交频分多址接入系统的混合业务分组调度算法.在调度过程中,对信道状况好的实时业务用户的数据包采用推迟发送的策略.先对缓冲区中累积数据包较多的实时业务用户分配资源,随后对非实时业务用户采用正比公平算法分配剩余的资源.仿真结果表明,提出的算法较好地满足了实时业务的延迟需求,并提高了非实时业务的系统吞吐量.     

OFDMA中继系统资源分配算法研究

为了公平且有效地在OFDMA中继系统下行链路进行资源分配,文章提出了基于效用函数的资源分配算法,并根据凸优化问题的对偶分解理论,提出了一种分布式求解算法,得到了相关问题的全局最优解.理论分析和数值仿真结果表明,文章提出的资源分配算法具有较低的系统复杂度,可以使系统效用函数最大,从而在保证用户公平性的前提下,使系统的和速率容量最大.