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OFDM的认知无线电系统联合资源分配

为充分利用现有无线电频谱资源, 研究了基于正交频分复用的认知无线电系统, 以填充和下垫联合方式进行分配资源的问题, 提出了新的子载波分配算法和最优功率分配算法。该算法在保证总功率和每个子载波所受干扰在一定阈值内的前提下, 采用最优功率分配算法最大化次用户传输速率。同时, 为降低算法的复杂度, 将置零子载波功率算法应用到资源分配中。最后, 基于Worst-case 方法, 对次用户和主用户间的信道不确定性进行鲁棒性分析。仿真结果表明, 在相同条件下, 该资源分配最优算法和次优算法都优于单独的填充式或下垫式资源分配算法。     

基于中继OFDM系统的成比例公平分配算法

为了满足无线蜂窝小区内不同用户的业务需求,针对下行正交频分复用中继系统,提出一种基于成比例公平约束的资源分配方案,其主要包括基站与中继处的子载波和功率分配,并在子载波分配过程中提出2种算法.其中,严格的速率成比例公平算法以尽可能满足速率成比例公平为目标,将子载波优先分配给比例公平性最差的用户;松弛的子载波成比例公平算法将速率成比例松弛为子载波成比例,避免了信道较差的用户占用大量子载波.子载波分配结束后,根据子载波分配策略进行注水功率分配.仿真结果表明,2种算法均能够较好地满足成比例公平约束,且与传统无中继的资源分配算法相比,明显提高了系统吞吐量.     

一种用于OFDMA认知网络的低复杂度资源分配算法

针对功率受限的多用户正交频分多址接入(OFDMA)认知网络,提出了一种低复杂度的资源分配算法,包括子载波和功率分配.在子载波分配中,选取包含最差信道质量的子载波优先分配给用户,再将剩余的子载波信道质量值按方差的降序分配给用户,避免了最后未被分配的子载波恰好只能分配给对应信道质量最差用户的情况发生;在功率分配时,在传统线性注水算法的基础上增加了对主用户抗干扰阈值的判断,在最大化次用户吞吐量的同时,提高了主用户的抗干扰能力.仿真结果表明,与已有算法相比,该算法能够有效提升分配给用户的最差子载波信道质量,在用户吞吐量上接近于传统线性注水算法的性能上限,具有良好的主用户公平性,且计算复杂度低.     

基于OFDM的认知无线电系统中最优功率分配

在基于正交频分复用(OFDM)的认知无线电系统中,主用户会受到次用户带内子载波以及邻带子载波的带外泄漏功率的干扰。为了在保护主用户通信性能的前提下高效利用机会频谱,该文提出了求解次用户子载波间的最优功率分配方案的方法,通过求解一个凸优化问题获得最优功率分配方案。较之迭代分块注水算法,该方法特别考虑了邻带子载波功率泄漏的影响。仿真结果表明:采用这种方法所获得的功率分配方案在满足各主用户干扰功率上限的条件下使得次用户信道容量最大化。     

基于OFDM的认知无线电系统中最优功率分配

在基于正交频分复用(OFDM)的认知无线电系统中,主用户会受到次用户带内子载波以及邻带子载波的带外泄漏功率的干扰。为了在保护主用户通信性能的前提下高效利用机会频谱,该文提出了求解次用户子载波间的最优功率分配方案的方法,通过求解一个凸优化问题获得最优功率分配方案。较之迭代分块注水算法,该方法特别考虑了邻带子载波功率泄漏的影响。仿真结果表明:采用这种方法所获得的功率分配方案在满足各主用户干扰功率上限的条件下使得次用户信道容量最大化。     

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.     

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.     

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.     

采用注水因子辅助搜索的能效优先子载波功率联合优化算法

针对认知无线网络中以频带利用率为目标进行资源分配网络能效低的问题,提出了一种采用注水因子辅助搜索的能效优先子载波功率联合优化(EE-WFAS)算法。首先,以最大化认知用户总能效作为优化目标,考虑在认知用户发射功率控制、主用户干扰功率限制和认知用户最低信息传输速率限制等多个约束条件下,构造最优化函数;然后,通过能效优先子载波分配与注水因子辅助搜索(WFAS)的功率分配求解优化函数,即根据认知用户的信道增益和能效进行子载波分配;最后,对拉格朗日乘子运用二分查找法结合WFAS进行以能效为目标的功率分配。EE-WFAS优化算法可以在认知用户信息传输速率限制条件下保证系统总能效。仿真结果表明:与子载波功率平均分配算法相比,EE-WFAS优化算法的能效提高了约1.2kbit/J。     

多用户OFDM系统的子载波分配算法

自适应分配技术的应用能优化多用户正交频分复用系统功率的使用．文中在对功率最优化问题进行分析后，提出了一种基于用户速率和信道特性的子载波分配算法．该算法不需要另外计算最终分配给各用户的子载波数，其分配过程包括基本分配和剩余分配两个步骤．在基本分配中保证各用户数据能被及时发送，在剩余分配过程中，以减小各用户所需的发射功率可达到最小值为原则进行子载波分配．仿真结果表明，该算法能有效降低系统的发射功率．     

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.      

基于混合非正交多址接入的认知无线电网络的信道和功率分配研究

针对混合非正交多址接入(NOMA)的认知无线电网络的下行链路,以主用户的干扰功率阈值、次用户最小信息速率以及子信道复用用户数为约束条件,建立信道和功率资源分配的优化问题模型,提出了一种公平性可调的信道分配方法,得到信道和用户的匹配结果;采用凸近似和Charnes-Cooper变换的方法,得到复用用户的功率分配值.仿真结果表明,给定基站总功率为25 d Bm时,所提信道分配算法的用户公平性指数提升了50%.     

协作中继认知无线电中功率分配算法

基于协作中继的思想, 提出一种组成次用户协助主用户传输的系统模型, 用基于解码转发的Lagrange对偶优化功率分配算法进行功率分配, 解决了次用户接入主用户频段产生的干扰过大问题. 仿真结果表明, 该算法在保障次用户正常通信的前提下, 可大幅度降低对主用户的干扰, 即可有效增大主用户对外界环境的抵抗力, 并提高主用户的系统容量.     

协作中继认知无线电中功率分配算法

基于协作中继的思想, 提出一种组成次用户协助主用户传输的系统模型, 用基于解码转发的Lagrange对偶优化功率分配算法进行功率分配, 解决了次用户接入主用户频段产生的干扰过大问题. 仿真结果表明, 该算法在保障次用户正常通信的前提下, 可大幅度降低对主用户的干扰, 即可有效增大主用户对外界环境的抵抗力, 并提高主用户的系统容量.     

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。     

一种有效的比例公平算法

针对基于OFDM的认知无线电系统中多个认知用户之间的频谱资源分配问题,提出了一种比特和功率分配算法.首先,对认知用户的发射功率加以约束以保证认知用户的通信质量;然后运用“两部分法”并引入比例分配因子来避免认知用户的频谱资源分配不均衡问题;最后对所提算法进行了仿真,其中对认知用户的分配结果表明所提算法不仅能够保证每个用户的通信质量而且能够提升信道总容量.