MIMO-OFDM两跳再生中继系统下的迭代功率分配

分析了发射端与中继端和功率受限条件下MIMO-OFDM两跳再生中继系统发射功率优化问题.为最大化系统容量,提出一种迭代功率分配算法,该算法根据两跳信道条件,不断调节其发射功率,直到两跳容量相差达到设定的门限值,天线上功率分配考虑在各子载波上每跳各天线之间等功率分配和利用注水原理进行功率分配;其次,分析迭代功率分配时迭代精度的选择问题,最后,研究在功率分配之前考虑子载波配对.仿真结果表明,利用迭代功率分配系统容量得到有效优化,迭代精度的选取是权衡算法复杂度与系统容量的结果,考虑子载波配对系统容量亦有进一步提高.     

Lognormal-Rayleigh信道中多跳MIMO-OFDM系统无线资源分配算法研究

面向新一代无线通信网络,研究基于MIMO-OFDM技术的多跳中继网络的容量及端到端吞吐量优化方案.在Lognormal-Rayleigh阴影复合衰落信道环境中,使用注水算法分配功率,分析对系统容量和多跳中继系统端到端吞吐量的影响.仿真结果表明:使用注水算法对多跳MIMO-OFDM系统中各跳子载波对应的子信道进行功率分配,可以显著提高系统吞吐量.     

基于OFDM的认知无线电系统中的一种改进的功率分配算法的研究

改进了应用于基于OFDM的认知无线电系统中的功率分配算法。迭代分块注水算法,目标是在总的功率约束和每个子信道的功率约束的条件下最大化系统的容量。在主用户的功率约束非常严格时,尤其考虑了相邻子载波的功率泄露,并且在主用户的频谱和认知用户的频谱之间设置保护带,使其他子载波的功率分配呈现梯形分布。所以只是在功率约束比较严格的子载波上实施迭代分块注水算法。仿真结果表明,改进的功率分配算法性能接近迭代分块注水算法,而且具有较低的复杂性。     

不完全信道状态信息条件下Turbo-BLAST系统中注水天线选择和功率分配算法

该文针对信道估计有误差情况,在不完全信道状态信息条件下提出了一种适用于Tur-bo-BLAST系统的天线选择和功率分配算法,发送端在总功率约束条件下,依据信道状态信息进行发送天线选择,并对选择的天线进行注水功率分配,以获得最大化信道容量.在接收端,采用Turbo原理对接收信号进行迭代检测,以改善系统的误比特率性能.仿真结果表明,采用所提算法不仅可以显著提高系统的信道容量,误比特率性能也有所改善.     

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.     

多点波束宽带卫星系统波束间功率优化分配算法

为满足多点波束宽带卫星系统各波束不同的业务需求,提高星上功率利用率,对多点波束卫星的功率分配进行优化。在充分考虑卫星下行链路信道条件的不同及各波束最小容量需求的基础上,以服务公平性和容量最大化为目标进行建模,提出了一种波束间功率优化分配算法OIBPA(optimized inter-beam power allocation),并采用凸优化理论对该优化算法进行分析。通过仿真分析,该算法与传统的功率分配算法相比,在考虑信道条件的基础上提高了卫星的功率利用效率,降低了计算复杂度,且可以根据业务优先级进行灵活地调整,适用于多点波束宽带卫星系统。     

基于信道统计相关性OFDM系统资源分配算法

在正交频分复用(OFDM)系统中,对信道相关及信道独立的子载波和功率分配调度算法进行了研究,提出了一种新的基于信道参数统计相关性的子载波和功率分配算法.这种算法利用信道统计信息来减少信道反馈,由于最优解的高度非线性,转化成离散模型的求解可以降低算法的复杂度.仿真结果显示:相对于传统的信道相关调度算法,基于信道统计相关性的调度算法在系统总容量上有微小降低,但算法复杂度大大降低,信道反馈信息的减少节省了控制信令带宽;同时在性能上优于基于路径损耗等信道独立的调度算法.     

空间复用MIMO系统的功率分配新算法

研究空间复用多输入多输出系统的功率分配问题,提出一种新的功率分配算法--残余功率再分配. 在满足服务质量要求的前提下充分利用星座图尺寸的离散性,将残余功率按照各子信道的不同优先级进行二次分配,并结合自适应调制编码技术改善低信噪比时的系统吞吐量. 仿真结果表明,在准静态平坦衰落信道下,与传统算法(如注水算法)相比,新算法能进一步改善系统的吞吐量,提高发射功率的使用效率,减少不可用子信道个数,且无附加复杂度.     

基于MIMO天线多载波系统的最大容量及最优信道选择算法

为了实现多输入多输出（MIMO）系统的最优传输,在加性高斯白噪声信道下分析了MIMO天线的信道容量增益,选而提出在MIMO多载波系统中,对信道进行时-频-空三维划分的理论,并给出了时-频-空三维能量密度谱的概念,从而对能量和时-频资源进行约泉．在此基础上推导并得出了MIMO多载波系统在加性噪声下的最优能量分配准则和MIMO多载波系统的容量上限在最优能量注水解的指导下,对基于MIMO天线的正交频分复用（OFDM）系统进行最优信道选择,并与未经信道选择算法的系统在相同资源约束和信道环境下进行性能比较仿真结果表明,经过信道选择的系统能更有效地保证符号可靠传输,并且系统容量逼近提出的容量上限．     

多天线系统特征波束成形技术中的功率分配算法

介绍了基于特征波束成形的多天线传输技术.针对特征波束成形技术与两种典型的多天线技术(空时编码和分层空时)相结合的系统,从提高系统传输性能出发,分别推导了在独立同分布衰落信道中,发射端已知信道相关矩阵信息的情况下,特征波束成形的功率分配算法.仿真和分析结果表明,在发射端已知信道信息有限的情况下,作者提出的方法能显著改善多天线传输系统的性能,并且在发射天线间存在相关性时,仍能改善系统的性能.     

MIMO-OFDM系统自适应分步功率分配算法

研究了一种针对MIMO-OFDM系统的自适应分步功率分配算法,在通信系统总功率约束的情况下,采用速率最大化准则计算开关信道的临界值,从而利用最小均方误差准则进行自适应分步功率分配.仿真表明:基于分步算法自适应功率分配的MIMO-OFDM系统误码率低于采用注水算法和MMSE算法的系统误码率,其频谱效率也优于另外两种算法;同时,对于分步算法,随着天线数目的增加,系统的误码率明显降低,频谱效率明显提高,验证了该算法没有奇异性.     

一种基于天线选择的比特功率分配算法

链路自适应技术根据信道环境的变化自适应地调整发射功率、调制方式等,以最大化地利用无线信道资源．为了适应3G对可变数据速率和灵活QoS的要求,结合天线选择技术、比特分配和功率分配技术的优点给出一种基于天线选择的比特和功率分配算法,基于天线选择的比特和功率分配算法在BER受限的情况下最大化数据传输速率．仿真结果表明,该算法比原算法能有效地提高数据传输速率．     

能量有效的多小区OFDMA下行链路资源分配算法

为了实现多小区正交频分多址(OFDMA)下行链路资源动态分配,采用非合作博弈给出多小区OFDMA子信道分配和功率分配的联合博弈模型,各小区以最大化能量效率为目标实现资源动态分配.由于最优子信道和功率联合分配是NP-hard问题,为了求解联合博弈问题,首先,将其分解为子信道分配和功率分配2个子问题,然后,采用干扰信道增益比最小准则实现子信道分配,在此基础上,利用非合作博弈实现功率分配.理论分析显示:该博弈模型可表达为潜在博弈,从而保证了非合作博弈收敛于纳什均衡解.仿真结果表明:算法性能良好,虽然一定程度上降低了传输速率,但获得了较高的能量效率,实现了能量效率和传输速率折中.     

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.     

一种支持时延约束的卫星认知网络功率控制算法

针对卫星通信网频谱资源利用率低下的问题,以信道有效容量最大化为优化目标,提出了一种支持时延约束的卫星Underlay认知无线网络功率控制与优化算法。首先根据网络拓扑结构建立了功率干扰模型,通过引入时域信道相关系数,推导了完全与非完全信道环境下基于时延约束的认知用户有效容量优化目标函数,并利用Lagrange方法求解得到不同场景下认知用户的最佳功率调整策略,简化了功率控制优化过程,最后通过实验仿真分析了影响认知用户信道有效容量的因素。结果表明,该算法能够根据业务时延约束条件和信道衰落特性变化动态调整认知用户的最佳发送功率,与等功率分配算法相比认知用户的信道有效容量得到了明显提高。     

CoMP系统中的天线选择和功率分配联合算法

在协作多点传输(coordinated multiple points transmission,CoMP)系统中,为了提高小区边缘用户传输速率和系统总吞吐量,提出了一种联合天线选择和功率分配的优化算法.在基于信道容量增量的天线选择策略(antenraselection lased on capacity increment,CIAS)中,推导了当用户端采用最大比合并时用户信道容量的表达式,并根据所设定的信道容量增量选择出所有满足条件的天线;在最优功率分配算法(optimal power allocation,OPA)中,推导了协作多点多用户系统中用户传输速率的表达式,在总功率受限的情况下通过采用优化的迭代功率分配算法,得到了最优的功率分配.理论分析和仿真结果表明,与等功率分配策略(equal power allocation,EPA)和功率与信道增益成正比的功率分配策略(proportion to channel gain,PCG)相比,联合了天线选择和功率分配的算法不仅能最大提升对边缘用户的传输速率,而且能更好地提高系统的信道容量.     

MIMO-OFDM系统中基于波束成形的信道容量的分析

提出了一种在有限反馈条件下多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中基于波束成形的系统容量分析方案.对一个选好的波束成形向量,分析了确定性信道、随机性信道的容量,并结合注水法来进一步分析波束成形对系统容量的提升能力.通过仿真可知,采用波束成形技术能够在一定程度上提升MIMO-OFDM系统在确定性信道与随机性...     

MIMO-OFDM系统中自适应比特和功率分配

高速多媒体业务的发展要求无线通信能够提供更高的数据速率和服务质量.为了提高系统容量和性能,MIMO技术、OFDM技术以及自适应传输技术得到了广泛的研究.在完全已知信道状态信息假设前提下,提出了一种针对单用户MIMO-OFDM系统的自适应传输方案.该方案基于子载波上预编码优化设计,在多入多出信道的特征子信道中进行功率注水和动态比特分配,能在满足平均功率约束和给定误比特率条件下最大化系统传输速率.仿真结果表明,所提算法与贪婪算法相比,具有较快的收敛速度,同时其性能在不同的误比特率要求和时延扩展条件下, 都优于传统的波束成形和正交空时编码方案.     

基于统计信道模型的MIMO多天线系统性能研究

由于多径效应的存在,MIMO无线传输系统的性能很大程度上取决于衰落信号空间相关性.研究基于统计的传输信道模型,及在此模型下MIMO多天线系统的接收性能.在理想基站天线结构下,用户终端(UT)的波达信号方位功率谱(APS)模型可应用到Kronecker MIMO信道模型中.研究在Kronecker MIMO信道模型中方位功率谱对MIMO分集和多天线系统性能的影响.数值仿真结果表明:此统计信道模型下的参数估计符合理论和经验;提出的统计信道模型及分析法扩展了以前的MIMO信道模型建模,降低了计算和分析的复杂度.     

OFDMA干扰信道资源分布式自优化算法

针对多用户正交频分多址(orthogonal frequency division multiple access,OFDMA)干扰信道自优化问题,研究其功率和信道资源分配策略,提出了一种新的分布式的资源优化分配算法.各用户只需要知道自己的信道状态信息就可以通过迭代注水的方式对系统资源进行合理分配,实现速率最大化.通过对注水算法增加干扰强度限制条件的方法,优化资源配置,提高系统的效率,并用线性规划理论将其实现.仿真结果表明,该算法在性能上比纳什博弈算法有很大的提高.