OFDM系统中一种自适应比特分配算法

在OFDM系统中应用白适应比特分配能够优化系统的性能。在传输速率固定的前提下,对动态比特和功率分配的优化问题进行分析后．提出了一种新的基于预分配的自适应比特分配算法。该算法由预分配和迭代分配两个过程组成。在预分配过程中．信道状态较好的子载波将被优先考虑,然后通过迭代分配进一步将总发射功率降低。仿真结果表明,该算法是一种最优的比特和功率分配算法。与传统的等比特分配方案相比,该算法能够显著提高系统的性能。     

改进的OFDM系统自适应资源分配算法

在自适应正交频分复用(OFDM： Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统中, 传统迭代注水功率分配（IWFP： Iterative Water Filling Power）算法对星座规模量化程度要求过高, 实际应用性不强。为此, 在发射总功率和系统误码率上限恒定的条件下, 提出了一种基于IWFP算法的改进算法。该算法在IWFP算法基础上进行了比特和功率分配的二次调整, 算法更加符合系统调制的星座规模和实际发射需求。仿真结果表明, 在误比特率（BER： Bit Error Rate）为10^-4时, 改进算法对信噪比的要求比IWFP算法高约3 dB, 比未经自适应调制的OFDM系统功率比特分配算法即等功率分配算法（EPA： Equalization Power Algorithm）低8 dB, 接近于系统的最优性能, 且运算复杂度不高。     

OFDM系统中一种改进的低复杂度自适应比特功率分配算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统在进行自适应比特功率分配时存在过高复杂度的问题,提出了一种基于边缘自适应(margin adaptive,MA)准则的改进低复杂度自适应比特功率分配算法.与贪婪(Greedy)算法相比,提出的改进算法通过预分配和迭代分配2部分来降低算法的计算量.改进算法先在预分配中根据信道条件预先分配部分比特,在迭代分配中通过增大内存开销的方法减少Greedy算法中计算和比较每个子信道功率增量的次数,从而降低算法的复杂度.仿真结果表明,在相同的仿真环境下算法的自适应分配效果和Greedy算法的自适应分配效果基本一致,同时该算法和Greedy算法具有几乎相同的误比特性能.且随着子信道数量的增加,与Greedy算法相比,该算法的运行时间更短,进而说明所提出的算法具有较低的复杂度.     

一种MA准则下改进的OFDM系统自适应比特功率分配算法

针对经典贪婪算法(greedy)迭代次数多、运算量大的缺点,提出一种基于边缘自适应(margin adaptive, MA)准则的改进贪婪算法来进行正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的自适应比特功率分配。与贪婪算法相比,改进算法通过预分配和迭代分配两部分来降低算法的计算量。在预分配中改进算法通过引入功率利用率函数,对信道条件好的子信道预先加载一部分比特。然后,在迭代分配的过程中,引用分类排序的思想,用一张表格存储子信道的功率变化情况,从而降低算法的复杂度。仿真结果表明,在相同的仿真环境下,改进算法和Greedy算法的误比特性能几乎一致,但改进算法的运行时间更短。     

改进的自适应Fischer算法及在MIMO-OFDM系统调制性能

针对在信道中实时分配比特和功率的问题.采用了一种由Fischer算法改进的自适应算法.经在MATLAB仿真平台下模拟验算比较.结果表明:改进的Fischer算法运算复杂度低,能够根据子载波信道增益大小分配比特.与8PSK固定调制方式MIMO-OFDM系统相比,更能够在保证系统信道质量所需误码率和总发射功率前提下,根据信道状态信息,动态分配比特和功率,显著增加信道比特传输速率,改善系统整体性能.     

一种多输入多输出系统下基于最小发射功率的自适应算法

针对多输入多输出(MIMO)系统提出了一种新的自适应调制算法.传统的自适应调制方法以容量最大化为目标,在发射功率一定的条件下,为空间子信道分配比特和功率.实际的通信系统一般要求传输速率和误码率一定,提出的算法就以最小化发射功率为目标,在发射端自适应根据MIMO系统各个空间子信道的增益来分配传输比特、发射功率,最终获得好的频谱效率,并在满足通信系统要求的前提下,降低发射功率.仿真结果表明,提出的方法可以用低的发射功率达到用户传输速率和误码率要求.     

OFDM系统自适应比特加载算法

在正交频分复用（OFDM）系统中应用自适应技术能有效地提高系统性能．文中针对固定数据速率及子信道比特率受限的情况,研究了使系统发射功率最小化的自适应比特加载问题．首先对无限小信息粒度的最优化问题进行分析,确定最小功率的下界．在此基础上再对整数比特（有限信息粒度）的最优化问题进行求解,由此得到了一种快速的整数比特加载算法．仿真结果证明,该算法是一种运算速度快的最优比特加载算法．     

FMT系统中的动态比特分配算法性能分析

提出了一种基于滤波多音（FMT）系统的自适应比特分配算法，在发射端等功率发射的基础上，通过测量每个子载波的信号失真比（SDR），确定每个子载波的比特分配方式和传输参数. 仿真结果表明，该算法提高了FMT系统的抗衰落性能.     

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.     

在MIMO-OFDM系统中的空频最小化发射功率算法

在多输入多输出(MIMO)系统最小化发射功率自适应调制算法的基础上,针对实际的无线宽带信道,提出了适用于MIMO-OFDM空频二维最小化发射功率的自适应调制算法,并将其与均匀分配比特、功率的方案和空间最小化发射功率自适应调制方案进行比较.实验结果表明,所提出的空频二维自适应调制算法可以在保证系统目标传输速率和目标误比特率的前提下,进一步减小系统所需要的平均发射功率.     

一种改进的DMT系统自适应比特分配方案

提出一种改进的用于 DMT- ADSL系统的比特分配方案 .理论分析与计算机模拟结果表明 ,该方案不仅降低了运算复杂度 ,而且与其它算法的性能几乎相等 .     

基于小波包变换的混合域声音编码

研究了小波包变换在声音编码中的应用,通过利用小波包变换在时域和频域都具有良好局部性的特点,提出了一种新的中低码率混合域声音编码算法。这是一种可调码率算法,它根据输入信号段的特性来进行变换和编码,使得编码过程可以同时在时域、频域以及从时域向频域过渡的任一时频域中进行,从而使编码算法不仅在量化编码阶段,而且在变换阶段就对输入信号具有自适应性。其编码效果比在单一固定时频域中进行变换与编码有较大改善,有助于和高码率的声音编码算法相接轨。     

一种改进的MIMO中继系统中比特与功率分配算法

比特和功率分配是基于正交频分复用的多输入多输出(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统自适应资源分配中的一个重要研究问题.针对单用户MIMO放大转发中继系统中功率分配的问题,提出了基于注水定理的比特和功率分配算法,算法采用对分法搜索注水线,相对于传统的注水算法,减少了迭代次数,复杂度较低.仿真结果表明,该算法能够有效提高系统谱效率,并且在误码率性能上也有一定的提高.     

单用户OFDM系统中一种新的资源分配算法

针对自适应OFDM系统中满足用户QoS(这里主要指用户带宽及误码率这两个指标)要求的资源(比特功率)分配这一问题,提出了一种新的算法。该算法以每次比特分配时,使得每比特(一次可分配多比特信息)的功率代价最小为原则,获得了良好的性能。仿真结果表明:该算法在满足用户QoS要求的情况下,其发射总功率比现有的同类算法小,性能更佳。     

电力线通信系统中基于动态规划的自适应资源分配

分析了电力线通信OFDM系统在多种约束下,多用户多业务在多子载波上自适应的比特和功率分配模型,提出了一种新的基于动态规划的速率和功率自适应相结合的动态资源分配算法,其先给实时用户分配资源以满足固定速率下总功率最小,再利用剩余功率和未用子载波给非实时用户分配资源以满足最小速率下总速率最大.在典型电力线信道环境下的仿真结果表明,该算法的性能优于已有的多用户资源分配优化算法,且其能更好的满足电力线通信系统中多用户资源分配的多目标要求.     

基于MIMO-OFDM系统的自适应调制算法研究

为了提高MIMO-OFDM系统的数据传输率和频谱利用率,提出一种新的自适应调制算法.该算法在信道传输质量满足一定系统误码率下,根据信道状态信息自适应地调整每个子载波的调制方式,使系统的发射总功率尽量最小.理论分析得出,该算法降低了MIMO-OFDM系统的运算复杂度,并使系统的整体性能得到了优化.     

一种改进的电力线通信OFDM自适应比特分配算法

针对低压电力线信道的频率选择性衰落等特点,在总功率和峰值功率限制下提出一种低复杂度的自适应比特分配算法.该算法首先对子载波进行分组以降低计算复杂度,组内子载波将采用相同的调制方式.然后采用注水算法解决连续比特输入问题,将其得到的位向量取整后作为贪婪算法的初始比特分配向量,证明了位向量的有效性.根据得到的初始向量在每个子载波上进行比特增加贪婪操作或比特移除贪婪操作.仿真结果表明从初始比特向量开始,每个子载波上最多只需进行一次比特增加或移除操作即可达到最佳吞吐量.与其他传统算法相比,在不同数量子载波、不同总功率约束等限制条件下,所提算法能在保证系统吞吐量的同时使其计算复杂度有效降低.