成比例公平性约束下的MIMO-OFDMA资源分配方案

针对MIMO-OFDMA下行链路系统,提出一种基于成比例公平性约束的资源分配方案.该方案基于MIMO信道状态信息,对信道矩阵进行分解,利用特征子信道来确定子载波和功率分配,充分利用了空间域、频域以及多用户分集增益提高系统的频谱效率.通过松弛成比例性约束条件,使各用户数据速率近似正比于每个用户分配的子载波数,并导出一种不需要迭代的线性低复杂度功率分配方案.仿真和分析表明,整个方案在保证系统吞吐量的前提下,取得了用户间良好的速率公平性,同时又具有较低的计算复杂度.     

基于RA准则的多用户OFDM自适应资源分配算法改进

针对现有最优算法计算复杂度高、不利于实时应用的不足,根据误比特率和总功率限制条件下多用户OFDM系统自适应资源分配的数学优化模型,从最大化系统容量的目标出发,提出了一种计算复杂度低、易于实现的子载波、比特及功率分配算法.理论分析和仿真结果表明,在时变无线信道中采用此算法的性能明显优于Lee提出的算法和静态资源分配算法(OFDM-TDMA),且计算复杂度低.     

基于遗传粒子群优化的认知OFDM网络资源分配算法

针对采用正交频分复用的认知无线电网络中的多用户资源分配,提出一种在系统传输功率额定值、主用户的干扰阈值、次用户间的比例公平性等约束条件下能使系统容量最大化的资源分配算法.首先基于遗传算法设计一种子载波分配方案,然后采用基于多级惩罚函数的粒子群优化算法进行功率分配.仿真表明,所提算法能获得接近于最优算法的系统容量,且能提高用户间的比例公平性,同时降低计算复杂度.     

解码转发中继网络基于OFDMA的低复杂度资源分配

摘要： 该文研究满足用户速率需求的子载波配对、动态子载波分配和功率分配的联合优化,建立了使传输速率与用户期望速率之差最小化的优化数学模型. 首先提出平均功率分配下基于用户期望速率的子载波配对和动态子载波分配算法(dynamic subcarrier allocation based on expected rate, ERDSA). 为了保证用户的公平性,提出在系统资源不足时按比例减小接入用户期望速率的子载波配对和动态子载波分配算法(enhanced dynamic subcarrier allocation based on expected rate, EERDSA). 由于平均功率分配时,第1 跳子载波与第2 跳子载波的速率存在不完美匹配的问题,进而提出联合子载波配对、动态子载波分配和功率分配算法(dynamic joint subcarrier and power allocation, DJSPA). 分析表明3 种算法的复杂度仅与子载波数呈线性关系,均为低复杂度的优化算法. 仿真表明,这几种算法可满足用户的期望速率,降低系统功耗.     

基于GPS调度的OFDM系统低复杂度资源管理

针对OFDM系统的下行链路,提出了一种基于广义处理器共享（GPS）调度的低复杂度资源管理方案。方案通过MAC层－物理层的跨层设计达成了信道容量与用户公平性之间较好的折中：在MAC层采用GPS并行调度来达成用户对带宽的公平共享,并进一步提出了通过用户权重补偿来改进公平性的方法;在物理层结合采用次优子载波分配、平均功率分配和自适应调制以充分利用信道容量。仿真结果表明,本方案以较低的实现复杂度实现了与Shen提出的带比例速率限制的资源分配算法相近的性能。     

多用户OFDM双向中继权衡公平性和总速率资源优化

摘要： 在OFDM协作双向中继网络中,当多个用户对借助AF（amplify and forward）双向中继相互通信时,用 户对之间的公平性与系统总速率不能同时兼顾. 该文提出一种用户对速率成比例性公平,并与系统总速率折中的 次优资源分配策略. 该策略以最大化双向中继系统总速率为目标,在总功率及用户对的速率成比例约束下分两步 进行. 首先在每个子载波等功率假设条件下进行用户对速率成比例公平的子载波优化,使系统总速率得以提升. 然 后在保证公平性前提下采用一种迭代的功率分配方法将总功率分配到各个子载波,使系统总速率再次得到提升. 仿真结果表明,所提出的策略在保证用户对速率成一定比例的前提下有效地提高了系统总速率.     

多种业务下OFDMA无线资源管理

研究多业务共存时OFDMA系统资源的自适应分配问题.系统优先为时间敏感业务分配资源以保证其对时延的要求,为其分配子载波簇以降低所需反馈信息量,通过增加子载波簇上的功率来降低其占用的频带.其次,将剩余资源灵活地分配给数据业务,着重考虑整比特分配后的剩余功率重分配以进一步提高系统吞吐量.仿真结果表明,在大信噪比时,经剩余功率重分配后频谱利用率可提高约50%,而时间敏感用户的掉线率几乎为0.     

基于QoS的认知OFDM无线电系统自适应资源分配

摘要：根据认知无线电的特点和正交频分复用的传输特性,提出了一种针对认知OFDM无线电系统的自适应资源分配算法. 该算法在子载波和功率分配中,通过把次用户对主用户干扰的功率限制在主用户可容忍的门限以下,使次用户信道容量最大化. 同时,利用比例公平性保证了每个用户的通信服务质量. 仿真结果验证了所提算法的性能和有效性.     

多用户OSTBC-OFDM系统的自适应子载波分配研究

研究了基于正交空时分组码的多用户OFDM系统的自适应子载波分配算法.首先从性能角度出发,在保证用户误码率约束的前提下,以总的发射功率最小为目标,推导了具有普遍意义的OSTBC-OFDM的子载波分配通式.考虑到实际应用系统中效率与公平的折中,对各个用户定义相应的速率约束,以增加功率最小为原则,给出了改进的兼顾公平的子载波分配算法的具体步骤.数值仿真结果证明,自适应子载波分配能改善OSTBC-OFDM系统的误码率性能,且兼顾公平的算法需要一定的性能损失为代价.     

SC-FDMA中继系统中最大化容量的资源分配

针对单载波频分多址(single carrier frequency division multiple access,SC-FDMA)系统的子信道相邻限制,研究了适用于SC-FDMA中继系统中最大化容量的资源分配算法,提出将该资源分配问题重构为一个集合划分问题,并借助运筹学中的相关算法求出最优解.为降低最优资源分配算法的计算复杂度,还提出了一种采用贪婪试探法的次优算法.仿真结果表明,在放大转发和解码转发中继协助的SC-FDMA系统中,最优算法的频谱利用率显著高于随机算法,而贪婪次优算法能达到接近最优算法的性能,并且具有较低的计算复杂度.     

基于干扰管理的宏基站与家庭基站联合资源分配

提出了一种宏用户与家庭小区联合资源分配算法,该算法基于启发式动态分簇算法对宏用户和家庭基站进行联合信道分配,在对家庭基站进行分簇的同时有效降低了家庭基站系统与宏蜂窝系统之间的跨层干扰. 在保证宏用户和家庭用户QoS 的约束条件下,构建了以最小化家庭基站发射功率为目标的最优化问题,并推导了优化的家庭基站发射功率的闭合式,最后用次梯度法解优化问题. 仿真结果表明,该算法降低了家庭基站系统干扰,减小了家庭用户中断概率,并提高了家庭基站能量效率.     

IEEE802.16中基于空时编码的多用户MIMO-OFDM系统跨层设计

研究了多用户MIMO-OFDM系统中基于空时编码的联合数据包调度和动态资源分配的跨层设计.根据IEEE 802.16协议将所有业务类型分为4类,在媒体接入层利用一种分层的调度架构进行各用户各业务间的数据包调度:第1层调度器负责同类业务中不同用户的调度,第2层负责不同业务之间的调度.最后在物理层根据媒体接入层调度结果和信道状态信息联合考虑进行无线资源的自适应分配.仿真结果表明,所提出的方法在丢包率、包时延和系统吞吐量等方面的性能都有明显提高.