一种多用户MIMO OFDM系统中的跨层自适应资源分配算法

提出了一种多用户MIMO OFDM系统中的跨层自适应资源分配算法。在发送功率一定的条件下以吞吐量最大化为目标把用户等待时间作为优化因子,首先分配子载波,再分配子载波的比特和功率。最后分配空间子信道的比特和功率.仿真结果表明提出的算法能够满足用户等待时间的公平性和用户的QoS,而且能够有效提高系统的吞吐量.     

合作博弈框架的资源分配

提出一种多用户MIMO OFDM系统中的基于合作博弈框架的自适应资源分配算法,该算法在纳什讨价还价解（NBS）和Raiffa-Kalai-Smorodinsky讨价还价解（RBS）的Pareto最优解的基础上分配资源,使用户的速率能够最接近于Pareto最优解.仿真结果表明,该算法的性能明显优于固定分配方案,只是略逊于Max Rate方案,但是其公平性明显优于Max Rate方案和固定分配方案.     

MIMO OFDM中基于合作博弈模型的资源分配算法

提出了一种多用户MIMO OFDM系统中基于合作博弈模型的资源分配算法,该算法在满足每个用户的最大发送功率、最大和最小传输速率需求的基础上获得了纳什讨价还价解,使系统的收益达到最大,并满足了用户的公平性要求.仿真分析表明:该算法获得的系统吞吐量略逊于Max-Rate方案,但用户公平性明显优于Max-Rate方案,能够在系统吞吐量和用户公平性之间获得较好的折衷.     

一种基于合作博弈框架的跨层资源分配算法

针对多用户MIMO-OFDM系统的下行链路提出了一种基于合作博弈框架的跨层资源分配算法,结合MAC层的QoS要求得出用户速率限制条件,建立了基于RBS议价方案的优化模型.以 RBS 的 Pareto 最优解为目标,在满足用户的最大和最小速率基础上使得用户速率尽可能接近Pareto 最优解.仿真表明,算法较好的平衡了用户速率与公平性,并满足了MAC层的丢包率要求.     

合作博弈框架下的资源分配

提出一种多用户MIMO OFDM系统中的基于合作博弈框架的自适应资源分配算法,该算法在纳什讨价还价解（NBS）和Raiffa-Kalai-Smorodinsky讨价还价解（RBS）的Pareto最优解的基础上分配资源,使用户的速率能够最接近于Pareto最优解。仿真结果表明,该算法的性能明显优于固定分配方案,只是略逊于Max Rate方案,但是其公平性明显优于Max Rate方案和固定分配方案。     

一种基于业务优先级的跨层资源分配算法

提出了一种多用户MIMOOFDM系统中满足多种业务用户QoS需求的跨层自适应资源分配算法.利用各种业务的优先级在发送功率一定的条件下以吞吐量最大化为目标首先分配子载波,再分配子载波的出特和功率,最后分配空间子信道的比特和功率.仿真结果表明提出的算法能够根据信道条件在满足各种业务用户QoS需求的情况下动态的分配资源,而且能够有效的提高系统的吞吐量.     

MIMO OFDM系统中统计信道信息的速率最大化

提出了一种利用多输入多输出正交频分复用(MIMO OFDM)系统的统计信道信息进行自适应资源分配的算法,并进行了仿真.该算法采用Alamouti空时编码、自适应波束成形以及自适应比特和功率分配等技术,其在恒定发射功率的条件下使得目标函数传输速率达到最大并保证系统的误码性能.与利用完整信道信息的算法相比,该算法考虑了信道时延、估计误差等因素,并减小了传输信道信息占用的开销.仿真结果显示,该方法能够大大提高系统的传输速率.