基于博弈论的OFDMA系统多小区资源分配算法

对于蜂窝正交频分多址(OFDMA)系统,相邻小区间的同频干扰是影响系统性能提升的重要因素。该文提出了一种用于OFDMA系统上行链路的多小区资源分配算法。该算法基于博弈论,各用户在速率要求限制下以最小化发射功率为目标,在各小区独立进行信道分配的前提下,用户通过基站反馈获得当前的信道分配方案及博弈状态(同频干扰水平),以此为基础进行发射功率分配,实现了一种分布式的资源分配算法。仿真结果表明,博弈算法可大大降低系统的发射功率,且优化信道分配下的博弈算法比固定信道分配下的博弈算法还可降低系统发射功率30%。同时,博弈算法的收敛速度较快,有利于实际实现。     

全双工蜂窝网络中用户协作D2D通信的性能分析与优化

提出一种蜂窝网络中全双工蜂窝用户协作D2D(device to device)通信机制,全双工蜂窝用户采用功率域叠加支持上行传输和D2D通信并发,为无直传链路的D2D用户对协作中继;分析了系统的可达速率域,提出了一种基于最大-最小可达速率的功率分配算法。仿真分析表明,随着自干扰消除性能的提升,系统的可达速率域扩大,全双工协作D2D通信的可达速率域显著大于半双工协作D2D通信,且蜂窝上行链路和协作D2D链路间存在可达速率折中;功率分配算法能根据信道状态动态调整蜂窝用户的发射 率和功率分配因子,功率效率高,且随着最大发射功率的增加,蜂窝上行链路和协作D2D链路的可达速率趋同,能满足最大-最小准则,兼顾蜂窝上行链路和协作D2D链路间的公平性。     

大规模MIMO系统中多小区导频重用对上行可达速率的影响

在大规模多入多出(MIMO)系统中,导频在多小区间重用是影响系统可达速率的一个重要因素。该文选取一般化的信道模型,考虑系统采用功率控制,导出了最小二乘(LS)和最小均方误差(MMSE)这2种信道估计方法下上行可达速率的下界。利用该下界对基站天线数无穷多时导频重用的影响进行分析,结果表明:在非相关信道下,用户上行极限可达速率仅仅受限于导频污染,且功率控制的引入使得该速率部分地由导频干扰用户到各自小区基站的大尺度衰落系数决定;在相关信道下,导频污染不是制约系统极限可达速率的唯一因素,在使用LS信道估计时导频污染会始终存在,而MMSE信道估计下导频污染可能会消失。     

认知D2D网络中基于博弈论的高能效干扰约束资源分配算法

针对认知网络中多个D2D(device-to-device)用户以Underlay模式复用蜂窝用户的频谱资源时的同频干扰和能耗增加问题,提出了认知网络中基于博弈论的最大化用户能效(energy-efficiency,EE)的D2D通信资源分配算法。不同于以前工作,在满足特定干扰门限的条件下,侧重对能效进行优化,且不牺牲系统容量。建立Underlay模式下认知D2D通信博弈模型,将D2D用户(device-to-device,DUE)作为跟随者复用蜂窝用户(cellular user,CUE)上行链路的频谱资源,由于每个用户都具有自私特性想要最大化自身的能效,所以该资源分配问题可以模拟为非协作博弈问题。在干扰门限的约束条件下构造了相应的效用函数,利用拉格朗日对偶方法求解此优化问题,得到用户的最优发送功率,保证了用户的功率和链路速率的均衡,并分析了算法复杂性。仿真结果表明,该方案能够提高用户能效和链路平均能效,改善系统总功耗及系统的容量等性能。     

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。     

大规模多输入多输出系统中的导频污染降低策略

在大规模多输入多输出(massive multiple-input multiple-output,Massive MIMO)系统中,小区边缘用户遭受严重的导频污染,由此提出一种新的导频污染降低策略。根据大尺度衰落系数将小区内用户划分为中心用户和边缘用户,中心用户复用相同的一组导频序列,边缘用户使用相互正交的导频序列组。理论分析和仿真结果均表明,该策略能够有效地提升每个小区多用户的上行可达和速率,降低系统中的导频污染。     

双层网络中一种协作博弈的动态资源分配方法

针对双层网络模型中宏小区用户层和毫微微小区用户层存在共信道信号互相干扰的问题,提出了一种协作博弈的动态资源分配(CGDRA)方法.该方法首先根据宏小区用户的路径损耗和QoS需求,对宏小区用户层的发射功率进行分配,然后以所有毫微微小区用户的数据速率之积作为效用函数,以毫微微小区用户的QoS需求为约束条件,构建了毫微微小区用户层总发射功率受限的协作博弈模型,并采用动态子载波分配算法和自适应功率分配算法得到了该博弈模型的低复杂度近似最优解,优化分配了毫微微小区用户的频谱资源和发射功率,提高了系统的传输速率.仿真结果表明:在双层网络中,CGDRA方法在系统数据速率和用户的公平性上获得了较好的折中;与最大最小公平性算法相比,系统的数据速率提高了30％;与最大速率算法相比更加公平.     

基于博弈论的命名数据网络拥塞控制策略

为解决命名数据网络中的拥塞控制问题,提出一种博弈拥塞控制算法。将路由器为数据流分配带宽问题构建成单主多从的Stackelberg博弈模型,建立路由器和数据流的效用函数,证明数据流非合作动态博弈纳什均衡解的存在性,运用分布式迭代方法,获得数据流最优带宽需求量和路由器最优价格策略,通过数据包将数据流最优带宽需求量对应的速率反馈给下游路由器和请求端。基于ndnSIM平台对该算法与ICP(interest control protocol)和HR-ICP (hop-by-hop and receiver-driven interest control protocol)算法进行仿真试验,结果表明该算法能有效提升瓶颈链路利用率并保证较低的丢包率。     

基于大规模天线阵的多长度导频机制研究

在基于时分双工的大规模天线阵系统中,导频污染是阻碍实现高频谱效率、高吞吐率的最主要瓶颈之一.传统的单长度导频机制使得用户受到所有相邻小区非正交导频序列用户的干扰,进而加重导频污染问题.因此,提出一种新的多长度导频机制(MLPS),使得目标小区各用户的导频长度可以更加接近其最优导频长度,从而减弱导频污染对系统的影响进而提升吞吐率的目的.首先,利用Monte-Carlo仿真观察出系统内各用户最优导频长度的分布情况.然后,基于多长度导频机制带来的不同长度导频间干扰与导频-数据干扰,给出一种可行的导频设计准则和两种时分双工时序策略,分别用于消除以上两类干扰.实验结果表明,相比于传统单长度导频机制,多长度导频机制在上行、下行吞吐率上分别有18%与20%的提升.     

M2M在中继网络中的上行链路资源分配算法

针对M2M(machine to machine)在中继网络中的上行链路资源分配问题,提出一种基于合作博弈论的分配优化算法.建立了宏基站(MBS)和家庭基站(FBS)中继网络模型;引入合作博弈论,并将该上行链路资源分配优化问题转化为最大最小化效用函数问题,再运用Shapley函数给出求解算法;采用Matlab对所提算法进行仿真.仿真结果表明,所提算法在大幅度减少系统总发射功率的情况下,可有效提高终端设备(MS)的吞吐量.     

基于博弈理论的认知无线电频谱分配

在认知用户效用函数的基础上,应用寡头市场博弈模型来解决频谱分配中的授权用户博弈问题.根据认知用户的效用函数以及Bertrand、Cournot均衡理论提出了授权用户信道竞价的动态Bertrand博弈算法.理论与仿真结果表明:稳定的纳什均衡解与速率调整参数有关,当速率调整参数小于0.020时,可以在较短的时间内获得稳定的信道价格;同时,纳什均衡点与边际成本有关,较高的边际成本可以获得较高的信道价格.     

OFDM系统上行链路改进信道估计方法

本文提出正交频分复用（OFDM）系统中基于码分复用（CDM）导频的上行链路的信道估计方法以减小导频序列间的干扰。在上行链路中,不同用户的导频的非正交性会极大地降低信道估计的性能,本文提出在信道估计中使用干扰删除来解决这一问题。仿真结果表明,我们的方法的性能与解相关方法相似,但复杂度更低。     

一种多粒子群切换决策机制

提出了一种切换决策机制,支持总最佳连接ABC(always best connected).该机制综合考虑接入网络状况、应用需求、用户对接入网络编码制式偏好、用户对接入网络供应商偏好、终端当前运动速率和终端当前剩余电量等因素,通过博弈分析,基于含最优变异的多粒子群优化算法,寻找把N个终端分配到M个接入网络的最佳切换决策方案,使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优.仿真结果表明,该机制是可行和有效的.     

一种认知无线电系统中最优的功率分配算法

为满足干扰温度和总发送功率限制,并最大化用户的传输速率,提出一种上行认知无线电正交频分复用(OFDM)系统的最优功率分配算法.该算法首先在认知用户总功率限制下使用置零迭代注水算法进行功率分配,然后将超过干扰功率限的子载波功率调整为干扰功率限,将剩余功率在剩余子载波上重新进行迭代注水分配,直至获得最优功率分配.数学推导证...     

一种基于优化阈值的有限反馈预编码算法

在上行链路总反馈量受限的多用户MIMO系统中,小数量用户配合高速率反馈比大数量用户配合低速率反馈具有更优的和速率.但较少的用户反馈却不利于获得多用户分集.针对该问题,提出了一种基于优化阈值的用户选择算法,并根据最优反馈速率从选出用户中确定实施反馈的用户.在用户反馈的信道方向信息和信道质量信息基础上,利用迫零波束成形(ZFBF)算法进行预编码.仿真结果表明,该方案具有比最优反馈速率算法更高的和速率.     

基于效用分类的智能电网实时电价算法

在智能电网实时定价过程中,针对家庭住宅用户,大工业、商业用户分别采用不同效用函数,改变了以往所有用户仅考虑单一效用函数的局限,使用多类效用函数模拟不同用户的消费偏好,研究了含有多类用户并存的社会福利最大化模型。根据市场供需平衡才能达到社会福利最大化原理,利用KKT最优性条件,分别计算供电侧的最优产电量和用电侧的最优用电量,得到了相应的分布式实时电价更新算法,保护了用户的隐私。通过数值仿真对分布式实时电价算法与固定电价算法相比较,证实了该算法的有效性、收敛性。     

基于NOMA系统的上行链路功率分配

为解决用户速率化前提下的能效优化问题,针对非正交多址接入(NOMA)系统上行链路,提出了基于Dinkelbach算法的最佳功率分配方案.仿真结果显示:当给定用户发射功率最大限值为15 dBm时,系统的能效提升了38 bit·J~(-1)·Hz~(-1).     

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.     

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.     

上行多点协作网络中的最优回程链路容量分配

基站节点间回程链路的有限容量制约着蜂窝移动通信系统中多点协作网络的性能。为了有效利用回程链路容量资源,提高节点协作增益,该文以上行多用户的两节点协作网络单元为研究对象,提出了一种基于压缩—转发及用户配对的多点协作多载波传输方式;建立了在回程链路容量有限的约束下,用户配对、载波映射、压缩噪声设计及载波间回程链路容量分配的联合优化问题;提出了一种基于轮换优化的低复杂度求解算法。仿真结果表明:与随机及均等资源分配方法相比,该算法可在有限回程链路容量条件下有效提高网络的和速率。