OFDMA中继网络上行链路资源分配算法设计

针对放大-转发OFDMA中继网络上行链路,考虑具有不同QoS要求的异构业务场景,在用户与中继独立功率约束条件下,提出一种子载波对匹配分配与功率分配算法,以实现在满足非弹性用户速率需求前提下,最大化弹性用户和速率的目标.为降低算法计算复杂度,将原混合二进制整数规划问题分解为子载波对匹配分配,非弹性用户与中继、弹性用户与中继联合功率分配三个子问题,从而实现计算复杂度从指数级别到线性的下降.仿真结果显示,所提方案能够满足非弹性用户的速率需求,且弹性用户的和速率容量明显高于等功率分配原则和未进行子载波匹配下的资源分配算法.     

中继OFDMA系统的自适应资源分配策略

将中继OFDMA系统的资源分配问题建模成一个在每个接入节点功率受限,以及满足每个用户最小速率要求的条件下,最大化系统容量的数学模型,提出了一种基于对偶分解的资源分配算法,将该问题分解成若干个关于各个子载波的子问题进行求解,从而有效地降低了计算的复杂度.通过对各子问题的求解,可以获得最优的中继节点的选择方案以及功率、子载波的分配方案.仿真结果表明,该算法能够在保障不同用户速率需求的前提下,有效地提高系统的容量.     

电力线通信系统中基于动态规划的自适应资源分配

分析了电力线通信OFDM系统在多种约束下,多用户多业务在多子载波上自适应的比特和功率分配模型,提出了一种新的基于动态规划的速率和功率自适应相结合的动态资源分配算法,其先给实时用户分配资源以满足固定速率下总功率最小,再利用剩余功率和未用子载波给非实时用户分配资源以满足最小速率下总速率最大.在典型电力线信道环境下的仿真结果表明,该算法的性能优于已有的多用户资源分配优化算法,且其能更好的满足电力线通信系统中多用户资源分配的多目标要求.     

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.     

基于进化策略和公平竞争的多用户OFDM系统资源分配

提出了一种用于多用户OFDM系统的资源分配算法(ESFC),能以低复杂度完成用户间的子载波、比特及功率分配,达到快速优化系统发射功率的目的。该算法同时考虑到动态业务的实时性和用户间的公平竞争性,将系统资源分配问题转化为数学模型的多约束优化求解问题。资源分配过程分为两个步骤,包括基于进化策略进行子载波分配和使用注水算法进行比特及功率分配。仿真结果表明:与现有算法相比,该算法能有效降低复杂度,在优化OFDM系统性能的同时兼顾了实时性需求,明显减少了运算量,能快速收敛到优化解。     

基于LTE-A中继网的自适应功率分配策略

中继作为Long Term Evolution Advanced(LTE-A)关键技术之一,主要作用是扩大小区覆盖面积和提高系统吞吐量,但是2跳速率匹配成为中继网中提高资源利用率的关键问题.针对该问题,提出一种基于LTE-A中继网的自适应功率分配策略.此策略分别以最大化用户速率和最小化系统发射功率为目标,根据第1跳和第2跳的实际速率的大小,自适应的调节子载波上的传输功率.仿真结果表明,和传统的资源分配算法相比,此自适应功率分配策略有效提高了系统的整体性能.     

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。     

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.     

一种OFDMA上行系统公平资源分配算法

为了提高无线网络吞吐量并兼顾用户之间的公平性,该文针对正交频分多址接入(OFDMA)系统的上行链路提出了一种比例公平的自适应资源分配算法。该算法考虑了上行系统中用户功率的离散分布特性,以最大化用户速率的对数和为优化目标。首先通过理论分析给出了上行比例公平资源分配的最优解形式,然后提出了一种兼顾效率和公平的上行OFDMA系统子载波和功率联合分配算法。仿真结果表明:相比传统的上行资源分配算法,该算法能够取得吞吐量和公平性之间的良好折中。     

基于拟牛顿内点法的认知车联网能效优先资源分配算法

为了提高认知车联网中多用户资源分配的能效及实时性,提出了一种在信道状态信息不理想情况下最大化系统能效的资源分配算法.联合考虑额定系统传输功率、主用户干扰阈值、最低通信速率以及用户间比例公平性等约束条件,将主用户的干扰约束条件转换成概率型约束条件.然后,采用Bernstein近似的方法处理该概率型约束,通过设置公平门限来解决用户间的比例公平性问题.最后,分别采用高、低复杂度的子载波分配算法,配合拟牛顿内点法进行功率分配.仿真结果表明,所提算法的能效约为最优解上界的93%,既能满足系统能效要求,又降低了计算复杂度,适用于对实时性要求较高的车联网系统.     

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.     

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。     

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.      

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.     

比例公平保证下的SCMA能效资源分配研究

在倡导绿色通信的背景下,基于能效的资源分配算法是近些年研究的热点。针对稀疏码多址接入(sparse code multiple access, SCMA)下行链路系统,以保障用户服务质量为前提,降低接入网能量损耗,给出一种比例公平保证下的能效资源分配方案。将用户的最小速率需求以及传输速率比值作为约束条件进行能效资源分配。通过2个阶段的码本分配,既满足各个用户不同的速率需求,又保证了用户之间的公平性;根据已得到的码本分配方案,利用二分法求得近似最优能效下的功率分配。实验结果表明,所给出的算法在保证用户速率比例公平的前提下,也能获得较好的能效性能。     

超密集网络中基于分簇的资源分配算法

针对超密集网络(ultra-dense network, UDN)中,严重的小区间干扰制约终端用户的数据速率问题,提出一种基于染色分簇的资源分配方案。该方案采用图论中的染色算法对微蜂窝接入点(femtocell access points, FAPs)进行分簇,利用簇内每个微蜂窝用户(femtocell user equipments,FUEs)的待发送数据量、排队等待时延以及受到的干扰强度来构建相应的优先级,计算每个簇的优先级,并设定高优先级的簇可优先获得信道增益良好的子信道;最后由拉格朗日乘子法求解功率分配方案,即利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件和注水算法为FUEs分配功率。仿真结果表明,该方案能够有效地减小微蜂窝接入点之间的相互干扰,极大地满足用户的服务需求,同时提升了系统吞吐量和频谱效率。并且基于最大功率和最低速率的公平性准则能够动态地调整子信道功率,进一步提升了FUEs间的公平性。     

VLC网络中兼顾QoS和公平性的协作子载波与功率分配算法

针对目前可见光通信(visible light communication,VLC)中干扰管理算法存在的问题,提出了一种兼顾服务质量(quality of service,QoS)和公平性的协作子载波和功率分配算法.将终端公平度与QoS的乘积作为优先级因子,每轮优先级因子最高的终端获得协作接入点(access point,AP)分配的子载波,并且采用基于图论的advanced-BFM(advanced-backward-forward marking)算法进行协作子载波分配;为了充分利用每个AP的发送功率,避免由于终端所处位置引起的信道质量差异影响,提出了基于改进注水思想的3步优化功率分配算法,进一步最大程度提高终端QoS与公平性,最大化和速率.通过模拟仿真可得,与代表性文献比较,提出的干扰管理与功率分配方案明显提升了网络公平性、平均QoS、频谱效率和能效.     

基于公平原则的多用户空间子信道分配算法

提出了一种基于MIMO/OFDM系统的空间子信道分配算法,在多用户环境下,以获取最大的系统吞吐量为目标,兼顾用户之间资源分配的公平性原则,充分利用系统的空间子信道资源,在保证发射功率恒定和一定的误比特率约束条件推导了多用户子载波分配准则,并给出了相应的算法流程.仿真结果表明,本算法具有良好的性能,既有效地提高了系统的吞吐量,又保证了用户之间资源分配的公平性.     

多用户协作通信中基于比例公平的资源分配

研究了多用户协作通信系统容量与用户间比例公平性的折衷优化问题,将该优化问题视作非凸优化问题．为减小算法复杂度,利用并行分解的方法给出了一种机会中继与分布式功率分配的联合资源优化算法．首先提出了基于用户容量增益的机会中继选择策略,然后利用KKT条件给出了分布式节点优化功率分配算法．仿真结果表明：相对于随机中继选择以及平均功率分配,该算法在具有较低的算法复杂度的同时,能够显著提高系统性能并保证公平性．     

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.