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相似文献
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1.
OFDM系统中一种改进的低复杂度自适应比特功率分配算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
以最小化发射总功率为目标,提出了一种低复杂度的MIMO-OFDM无线通信系统的自适应调制方案.在发射端,基于已知信道状态信息,应用奇异值分解将空分复用信道转化为并行的子信道,并将表征信道增益的信道矩阵特征值用于子信道自适应调制优化设计中.针对MQAM调制,采用变步长的贪婪算法得到优化的子信道比特加载及功率分配方案.仿真结果表明,所提出的简化算法与一种近似最优的自适应调制算法性能接近,但复杂度降低了30%以上.  相似文献   

4.
根据认知无线电系统的传输方式需要,设计了一种基于OFDM的认知无线电体系结构,并在子信道分配已经完成的前提下,在保证服务质量所需误码率的同时,提出了一种自适应比特分配算法,动态地分配子信道上的比特及能量,使得所需要的发射总功率达到最小(或者平均每比特信噪比达到最大).仿真结果表明,与等比特分配算法相比,本自适应比特分配算法相对简单,降低了系统的传输功率,其误码率性能明显好于等比特分配算法.  相似文献   

5.
一种改进的电力线通信OFDM自适应比特分配算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

6.
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.  相似文献   

7.
一种改进的OFDM自适应比特及功率分配算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
自适应正交频分复用(OFDM)技术是根据各子载波在频率选择性衰落信道中不同的瞬时增益,动态地分配数据比特和发射功率,从而达到优化系统性能,提高频谱效率的目的。研究了发射总功率和系统误码率上限不变时传输比特数最大化(RA)的自适应算法。提出了一种有记忆迭代方法,能有效克服由于比特数的离散性导致的迭代发散现象,并据此提出两种改进的RA算法。仿真结果表明,和过去的RA算法相比,改进的功率注水RA算法以增加少量的迭代次数为代价,能获得接近于最佳RA算法的传输速率;而改进的等功率RA算法在相同传输速率情况下具有更低的运算复杂度。  相似文献   

8.
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.  相似文献   

9.
将最优的比特分配算法应用于MIMO-OFDM系统.运用Chow算法和Levin Campello算法实现子信道的比特和功率分配.在MIMO-OFDM系统中采取奇异特征值分解方法来对抗子载波间干扰.仿真结果证明.该方法对于MIMO-OFDM系统自适应非常有效,而且较SISO-OFDM系统性能有显著的提高.  相似文献   

10.
对于空间复用下行MIMO-OFDM系统,为了减少其反馈比特和增加信道容量,提出了一种新的下行功率分配和预编码矩阵的联合量化有限比特反馈预编码方案;修正了子载波最优功率分配;设计了一种低复杂度非均匀功率分配码本量化方法;只要把部分子载波的有限比特量化预处理矩阵和量化功率分配反馈到发射端,在发射端采取一种改进的插值算法来重构原最佳预矩阵。仿真实验表明,采用该方案能提高系统信道容量和降低误码率。  相似文献   

11.
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.  相似文献   

12.
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。  相似文献   

13.
提出了一种用于多用户OFDM系统的资源分配算法(ESFC),能以低复杂度完成用户间的子载波、比特及功率分配,达到快速优化系统发射功率的目的。该算法同时考虑到动态业务的实时性和用户间的公平竞争性,将系统资源分配问题转化为数学模型的多约束优化求解问题。资源分配过程分为两个步骤,包括基于进化策略进行子载波分配和使用注水算法进行比特及功率分配。仿真结果表明:与现有算法相比,该算法能有效降低复杂度,在优化OFDM系统性能的同时兼顾了实时性需求,明显减少了运算量,能快速收敛到优化解。  相似文献   

14.
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 .  相似文献   

15.
针对多用户多输入多输出系统,基于总可达速率最大化原则,研究了基于信漏噪比(signal-to-leakage-and-noise ratio, SLNR)预编码功率分配算法。为解决传统算法仅能通过迭代求解,性能不好的问题,提出了可直接求得全局最优解的解决方案。导出了仅含一种变量的目标函数,将功率分配问题转化为有约束条件的非凸优化问题。为解决这个优化问题,提出一种基于鸟群算法(bird swarm algorithm, BSA)实现全局最优的解决方案;为弥补该算法复杂度高的缺点,提出一种基于几何规划(geometric programming, GP)的近似全局最优算法。仿真表明,基于BSA的算法能够实现最大的系统总速率,且随着发射信噪比、基站天线数及用户数变化,性能提升效果能够得到保持;基于GP的算法,在复杂度与性能方面得到折衷,且相比基于BSA的算法,误码率性能更优。  相似文献   

16.
提出了一种单用户OFDM系统中的自适应比特分配技术。在目标BER要求的前提下,采用两步比特分配算法为每个子载波分配相应的比特数,最终使发射功率最小。仿真结果表明:该算法的性能接近最优算法,较传统的算法性能有较大的提升,而算法复杂度大大降低。  相似文献   

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