多小区全双工分布式天线系统的能效资源分配

针对多小区全双工分布式天线系统(DAS),提出了高能效的资源优化分配策略。所提策略在保证用户服务质量(QoS)需求的前提下,通过联合优化上下行波束赋形因子、用户发射功率和远端天线单元(RAU)选择来最大化系统能效。首先,把优化问题重新规划为一个秩约束的半正定规划问题,通过分式规划将目标函数由分式形式转化为减法形式,引入惩罚函数来处理整数变量,采用半正定松弛,提出了一种需要解决内部优化问题的迭代资源分配算法;然后,利用层次分解和连续凸逼近,将内部非凸问题转化为一系列凸优化问题循环迭代求解。仿真结果表明,文中提出的算法可以很快收敛,并且和其他基准算法相比可以极大地提升能效。     

基于遗传算法的多用户OFDM系统 资源分配策略

针对多用户OFDM系统资源分配算法复杂度高且误码性能不理想等问题,提出了在考虑用户速率情况下保证发射功率最小的子载波和比特分配方案,并通过引入遗传算法使系统通过解的编码、初始群体的生成、构建适应度函数、生成种群、遗传策略、变异规则等过程的改进,得到系统优化问题的全局最优解,同时也使算法复杂度降低.仿真结果表明,在信噪比相同的情况下,该方案可以进一步减小系统的误码率.     

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.     

D2D 通信复用异构蜂窝网络下行链路的人工鱼群资源分配算法

针对D2D(Device-to-Device)通信复用异构蜂窝网络下行信道的资源分配问题,提出了一种基于人工鱼群的资源分配算法(AFSRA).该算法以最大化系统总容量为目标函数,并且为保证用户通信质量,通过约束条件合理地为D2D用户分配资源.通过仿真对AFSRA算法和随机资源分配算法进行了比较和分析,实验结果表明:AFSRA算法经过有限的迭代次数即可收敛,在计算量适当增加的情况下,能够获得更好的系统总容量.     

分布式天线小区协作通信系统下行链路频谱效率的研究

针对多小区分布式天线系统中下行链路的干扰问题,提出将基站协作通信和分布式天线技术相结合,通过最大化最小的用户频谱效率,保证用户频谱效率的公平性.同时提出一种用户天线选择关闭算法,改进了传统的基站协作迫零波束成形技术在用户数接近最大值时频谱效率急剧下降的缺陷.仿真结果表明,采用分布式基站天线和用户天线选择技术的小区协作通信,可以获得更高的用户频谱效率.     

分布式无线通信系统下行功率分配策略

为了提高分布式无线通信系统(DWCS)的频谱效率,提出了一种下行功率分配算法。该算法仅要求发送端确知大尺度信道状态信息,具有较低的复杂度,易于实现。为了对比该算法的性能,引入小尺度信道状态信息的影响,研究了发送端确知全部信道状态信息时的最优功率分配算法。仿真结果表明:所提算法极大地提高了DWCS系统的频谱效率;另外,在DWCS系统中大尺度信道状态信息是影响功率分配算法性能的主要因素,小尺度信道状态信息的作用不明显,这也正体现了DWCS的实用化优势。     

改进的OFDM系统下行链路符号定时同步算法

目的解决传统的正交频分复用(OFDM)系统符号定时同步算法抗多径衰落性能不足的问题。方法首先利用已知的前导序列和前导的倒序列作为训练序列,然后将输入序列、训练序列和倒训练序列进行乘积形成新的序列,最后将输入序列与此新的序列进行互相关运算。结果该方法在高斯信道和多径信道下都具有较好的定时同步性能。结论该方法有效地提高了定时精度,降低了对多普勒频移的敏感程度。     

改进的分布式天线系统下行链路性能和信道容量

提出了一种改进的蜂窝分布式天线系统结构（IDAS）,该结构采用定向天线单元并将其合理放置,通过仿真分析了在3种系统结构下阴影衰落的差异及其相关性对误码率和信道容量的影响.分析和仿真结果表明,相对于现有蜂窝分布式天线系统结构（EDAS）和传统蜂窝结构（TC）,IDAS能够更好地降低其误码率并提高信道容量,特别是在小区信道质量非常差的边界区域中.     

一种新的基于遗传算法的OFDM系统跨层资源分配方案

在进行多用户OFDM系统的MAC层设计时,提出一种同时考虑应用层分组到达过程,用户时延QoS和物理层子载波信道条件的跨层资源分配方案.该方案将这三层综合成一个整体考虑,把问题归结为约束函数优化问题.为了有效解决该优化问题,又提出一种低复杂度的基于精英选择的遗传算法.数值计算实例证明了所提算法的有效性,且其低复杂度使得它非常适用于实际系统中.     

OFDM技术及其系统资源分配研究

高速率、高带宽、高频谱利用率、提供多种新型业务是未来无线移动通信的主要发展目标。正交频分复用有良好的抗符号间干扰和抗多径干扰能力以及频谱利用率高等优点,被广泛应用于第四代移动通信系统、宽带无线接入系统以及无线城域网。在多用户OFDM系统中,自适应地分配子载波和功率能够充分利用多用户分集和频率分集以降低误比特率和发射功率、提高频带利用率。本文概括了OFDM技术特点,建立了多用户OFDM系统资源分配模型,分析了关于资源分配算法的几种研究方法,对于今后的研究提供了参考。     

基于进化算法和KKT条件的OFDM资源优化分配方案设计

为了有效改善OFDM资源分配过程中传统二步法的求解性能,提高求解的准确性,本文提出了一种基于进化算法和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件的OFDM资源混合优化分配方案。首先在一定规则下产生出子载波分配方案,在通过KKT条件给出较优的功率分配方案,以此确定对应的系统容量值,并作为适应值,把每个载波分配方案作为一条染色体,经过交叉、变异,得到一组新的载波分配方案。再用KKT条件对每一个新的载波分配方案求出相应的一种较优的功率分配方式,并得到相应的系统容量值。将上述过程交替进行,即可实现载波分配的优化信息和功率分配的优化信息彼此利用,达到混合优化求解,提高准确性的目的。经过实验仿真分析表明,该方案在多用户条件下与传统的MPSO、PFPA方案相比,在系统容量、最小发射功率、系统总传输速率等方面有明显的优势。     

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。     

基于进化策略和公平竞争的多用户OFDM系统资源分配

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。     

基于贪婪方法的OFDM系统组播与单播业务资源分配算法

研究了OFDM 系统中同时支持组播与单播业务时的资源分配问题。针对组播与单播业务的不同 QoS 要求,将资源分配问题建模为在保证组播业务所要求的最小速率的条件下, 最大化单播业务和速率的分配问题。该问题可利用传统的两步法求解。为了进一步降低复杂度, 提出了一种基于贪婪方法的分配算法, 其基本思想是首先通过子载波分配满足组播业务的最小速率要求, 进而在所有子载波之间调整功率以提高单播业务的和速率。理论分析与仿真结果表明, 所提出的算法能够有效地降低复杂度, 且在满足组播最小速率要求的条件下, 单播业务所能获得的和速率接近两步法, 较好地实现了算法的性能与复杂度之间的平衡。     

一种简单的多用户OFDM系统自适应资源分配算法

在多用户正交频分复用(OFDM)系统中,提出了一种基于复合星座的自适应子载波和比特分配方案。在保证各个用户速率和误码率要求的前提下,提出基于复合星座的多用户灌水算法。该算法消除了许多研究中每个子载波只能被一个用户占用的限制,以较小的计算复杂度获得了较高的性能。     

一种基于等效带宽的OFDM系统跨层资源分配方案

为了能够更加高效地使用无线资源,提出了一种跨层资源分配方案.该方案由调度过程和子载波与功率分配过程两部分组成.在调度过程中,引入了考虑QoS要求的“等效带宽”,以用户的等效带宽和信道增益为依据进行调度;在子载波与功率分配过程中,是以用户在调度后的数据速率和信道增益为依据进行分配.仿真结果表明,这种分配方案能够有效地降低系统的发射功率.     

一种OFDM系统中的快速位加载算法

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。     

OFDM系统的子信道比特快速自适应分配算法

通过对OFDM的子信道比特分配空间进行分析,本文提出着眼于误比特概率梯度的动态LMS算法和全局优化算法。全局优化算法是基于混合遗传算法思想。相对Hughes-Hartogs算法,两种算法计算量大幅下降,并且具有递推性。仿真结果表明,快衰落信道下动态LMS算法接近理想性能;慢衰落信道下动态LMS算法和全局优化算法结合应用,可以接近理想性能。