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.     

无线多信道中继网络的中继选择性机会调度

为了有效利用OFDMA网络中多点中继协作以提高系统吞吐量,提出了考虑中继选择的调度优化模型.模型以提高系统吞吐量和兼顾用户公平性为目的,以信道无干扰分配为约束条件来进行机会调度. 提出了从路径多样性和链路多样性角度设计新的机会调度算法,算法结合信道分配和中继选择建立用户最优路径,然后机会选择用户. 仿真结果表明了中继选择的机会调度可以明显提升网络吞吐量,也保障了用户公平性.     

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.     

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.     

块对角化预编码MIMO系统多用户调度

研究了在多用户、多输入多输出(MU-MIMO)系统中发射端块对角化(BD)预编码方案的实现算法,以及基于该预编码方案的多用户调度算法. 利用子空间分解技术设计了发端的预编码矩阵. 通过该预编码矩阵,系统可以实现与多个用户同时进行多码流、用户间的零干扰通信. 定性分析了该预编码方案的本质,利用子空间分解技术设计了一种基于系统最大和容量准则的多用户调度方案. 通过分析说明该调度方案具有较低的计算复杂度. 数值仿真表明,在相同的块对角化预编码方案下,采用本文提出的用户调度方案可获得近似最优的和容量,进一步说明了本文所提方案的有效性.     

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.     

基于IEEE802.11协议的MAC层协同组播策略

提出一种基于IEEE 802.11协议的MAC(media access control)层协同组播调度策略,利用正确接收数据的组内用户充当临时中继,根据地理位置信息选择优秀的转发节点来协同传输组播数据.分析了所提出的组播策略的中断概率和吞吐量性能,并给出了使用NS2(Network Simulator 2)工具的仿真方法.仿真结果表明,相比于原有的MAC层协议,该策略提升了组播的吞吐量,降低了组播用户的丢包率.     

Blast结构SUC检测的容量优化

在分析Blast各态历经信道容量的基础上,提出了一种优化的天线能量分配方式,通过容量上界分析证明,采用这种能量分配方案,可以使Blast信道历经容量最大化.仿真结果表明,在信噪比较低的情况下,信道容量比采用天线平均能量分配方式有较明显的改善.     

认知网络中的容量最优机会干扰对齐接入

在传统认知网络中,认知用户只能接入主要用户的空闲频带,而不能同时与主要用户共享带宽. 为了更有效地利用频谱资源,提出一种容量最优机会干扰对齐接入算法. 在保证主要用户信道容量的基础上,认知用户与主要用户可以占用相同的频带同时接入网络,且认知用户对主要用户的干扰为零. 所提出的算法由混合网络基站估计信道状态信息,并计算主要用户的信道容量和系统总信道容量. 根据容量最优的准则确定预编码向量及解码向量. 当主要用户的信道容量与未接入认知用户相比几乎不下降,且总信道容量大于未接入认知用户的总容量时,认知用户以容量最优机会干扰对齐的方式接入网络. 仿真结果表明：在相同信道状态条件下,所提出的算法较现有算法具有更优的信道容量并可提高认知网络频带利用率.     

分布式多小区联合传输中的自适应反馈比特分配

基于有限反馈的分布式多小区联合传输系统,提出一种自适应比特分配方案. 通过分析有限反馈造成的系统总速率损失,得到速率损失近似上界与用户分配给各信道的反馈比特数的闭式函数关系. 根据该闭式表达提出了一种自适应反馈比特分配方案,该方案基于不同信道的反馈比特数对速率的影响,在用户各信道之间自适应分配反馈比特数,显著减小了有限反馈带来的速率损失,提高了系统速率. 算法复杂度分析表明,该方案无需增加额外的周期性反馈信息,也无需巨大的计算量,易于在实际系统中实现. 仿真结果验证了该方案的性能.     

加权门限秘密共享方案

为了解决现有不同权限秘密共享方案中子秘密的安全分发问题,基于RSA密码体制和中国剩余定理,提出了一个新的加权秘密共享方案.方案中,每个参与者仅需保存一个秘密份额便可实现秘密的共享.该方案不需要安全信道,算法能够保证信息安全传送,任何人都可验证每个参与者是否有欺诈行为.分析表明该方案降低了通信成本和具有可验证性.     

频率选择性衰落信道中一种OFDM-CANC的性能

结合OFDM 与协作网络编码,在频率选择性衰落信道中提出了一种正交频分复用-合作模拟网络编码(orthogonal frequency division multiplexing-cooperative analog network coding, OFDM-CANC) 方案. 采用网络编码提高协作中继系统的频谱有效性,同时以OFDM 的抗频率选择性衰落特性改善信道衰落对协作网络编码
性能的影响,并进一步提出一种基于此方案的最优系统功率分配策略. 理论分析和仿真分析表明,所提方案可改善信道的频率选择性衰落.     

指定恢复人的可阻止恢复秘密共享方案

基于拉格朗日插值公式和双变量单向函数,提出一种新的秘密共享方案．该方案有如下特点：秘密分发者如果不想让参与者恢复秘密,参与者不能正确恢复出秘密;不需要安全信道;参与者自选秘密份额;参与者之间能有效的检测和识别其他成员的欺骗行为,因而具有较高的安全性和实用性．     

一种新的基于多级编码的差分空时调制方案

提出一种新的结合多级编码和差分空时调制的联合编码调制方案.该方案通过特定的构造法则,用一个多级低密度校验码取代多级编码中多个分量码,因而具有更低的编译码复杂度.为防止过多错误反馈造成译码失效,提出采用内、外双重迭代方式来提高系统的鲁棒性.同时把LDPC码校验矩阵作为迭代终止判决准则,进一步降低了迭代算法的平均复杂度.在准静态多输入多输出衰落信道下的仿真结果表明,系统性能得到有效提高.     

改进DBTMA协议公平性的一种方案

针对双忙音多址接入协议(DBTMA)在解决Ad Hoc网络中的隐终端和暴露终端问题时,出现的不公平性问题,提出了一种改进方案.改进方案去掉原协议中的忙音信号发送,采用时隙ALOHA协议对缺少发送忙音保护的RTS报文进行传输.仿真实验表明,改进的DBTMA既降低了协议的复杂性,缩短了时延,又保证了协议的公平性和稳定的信道利用率.     

放大-转发OFDMA中继系统多业务资源分配方案

针对独立功率限制、放大–转发OFDMA中继系统的多业务资源分配问题,提出一种在满足实时用户要求前提下,非实时用户数据速率最大化的资源分配方案. 根据业务的不同将问题分解为实时和非实时用户的资源分配两个子问题. 对于实时用户的资源分配,利用Lagrange方法计算. 对于非实时用户的资源分配,每个子载波分配给信道条件最好的用户,针对功率分配提出两步功率分配方法. 首先按照总功率约束进行初始功率分配,然后对各子载波的功率进行调整以满足独立功率约束. 对于子载波分配提出一种低复杂度的子载波集合分配算法. 仿真结果表明,该方案在满足多业务用户要求的同时使系统性能得到优化,且计算复杂度低.     

大规模MIMO系统中基于子空间跟踪的半盲信道估计

基于特征值分解(eigen value decomposition, EVD)或奇异值分解(singular valuedecomposition, SVD)的半盲信道估计算法需要进行重复的EVD或SVD计算,计算量较大,不适用于多小区多用户的大规模MIMO系统. 为此,针对多小区多用户大规模MIMO系统中的半盲信道估计给出了一种快速实现算法. 该算法主要利用最小二乘(least-squares)及线性最小均方误差(linear minimum mean-square error)原理导出一种新的递归计算模糊矩阵的方法,采用快速递归row-Householder 子空间跟踪算法对接收向量的信号子空间的估计进行加速. 仿真结果表明,所提出的算法估计性能良好,并能有效减轻导频污染的影响.