基于自适应CSI反馈的高速移动OFDMA系统动态资源分配

针对高速移动环境下多业务多用户正交频分多址(OFDMA)系统下行链路提出一种动态资源分配方案,在保证每种业务用户信息传输速率和误比特率要求的前提下,利用信道状态信息(CSI)反馈和子载波间干扰(ICI)估计进行子载波和比特分配,以使系统总传输功率最小化。同时在保证系统基本性能的前提下提出一种基于概率统计的自适应CSI反馈算法,仿真结果表明,该算法在增加2.3%额外功率消耗的情况下可减少约60%的反馈CSI开销。     

基于最大总体效益的OFDM无线网络下行链路子载波分配跨层优化

将多用户OFDM无线网络下行链路子载波分配优化建模为最大化总体效益函数,本文提出了一个基于跨层优化的动态子载波分配算法(DSA).通过导频序列信号和指数加权低通时间滤波器窗口分别估算用户子载波信道状态和数据队列长度,该算法基于最大总体时延效益的影响值作出子载波分配决定.仿真结果证明:该算法在不同的用户负载状态下仍具有较好的公平性.     

多用户OFDM系统中一种基于速率限制的跨层资源分配算法

针对多用户的OFDM系统,提出了一种联合媒体接入控制层和物理层的跨层资源分配算法。首先通过有限状态马尔科夫链分析用户的队列状态,然后根据用户的服务质量限制得到物理层的最大、最小速率限制,最后根据物理层时变的信道状态信息和媒体接入控制层所得到的限制速率来联合进行动态的子载波和功率资源分配。仿真实验表明,与没有最大速率约束的资源分配算法相比,所提算法不仅保证了不同用户的QoS要求,而且还降低了一定的功率,从而有效的提高了系统的性能。     

OFDMA系统中满足不同时延要求的跨层资源分配算法

针对OFDMA系统下行链路资源分配和调度问题,提出了一种跨层子载波和功率联合分配算法。其优化目标是在保证每个时延敏感用户的平均时延要求的条件下,最大化时延不敏感用户的长期平均吞吐量。该算法首先根据时延敏感用户的时延要求、队列状态和信道状态进行子载波和功率联合分配,即每分配给一个子载波后就立即用最优的功率分配算法在该用户内部进行一次子载波功率分配,以满足其平均时延和比特溢出率(QoS);然后将剩余系统资源根据对平均速率提高贡献最大原则对时延不敏感用户进行子载波和功率联合分配。仿真结果显示,该算法不仅保证所有时延敏感用户的QoS和用户间平均时延的公平性,还在系统的平均吞吐量和满足用户的不同时延要求之间达到一个很好的平衡。     

OFDMA系统中实时业务的资源分配与调度算法

提出了一种适合于OFDMA系统中实时业务传输的资源分配与调度算法,该算法利用物理层的信道信息和MAC层的业务信息,采取分组调度与子载波分配交替进行的资源分配方式,在满足数据包传输时延要求的同时,最大化系统的吞吐量.仿真结果表明,该算法无论是在系统的吞吐量、丢包率,还是数据包等待时延方面,都具有良好的性能.     

基于QoS保证的自适应跨层调度算法

针对无线多媒体通信网络,提出一种基于业务和信道信息的自适应跨层调度算法(TCAS).引入调度概率作为决策因子,利用业务流量和信道状态等跨层信息,设计出基于决策因子的预分配和实时调度相结合的资源分配方法.仿真结果表明,该算法与比例公平调度(PFS)算法和基于信道和队列信息的调度策略(CASTI)算法等经典算法相比,在无线多媒体应用环境中具有更强的适应性和稳定性,可提供多样服务质量(QoS)保证,并显著提高了资源利用率.     

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.     

OFDMA中继网络中联合队列和信道信息的资源分配策略

针对基于正交频分多址接入(OFDMA)的多中继、多用户的中继网络,研究了联合队列和信道信息的资源分配问题,目标是最大化下行系统吞吐量,同时保证用户队列的稳定.首先将子载波配对、载波对分配和功率分配问题建模为一个联合优化问题,之后通过对变量进行连续性放松,采用拉格朗日对偶方法进行求解,并利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件及匈牙利方法获得优化问题的近似最优解.性能分析与仿真结果表明,与仅利用信道信息的算法相比,所提的联合队列和信道信息的资源分配算法能够有效地提高系统吞吐量并降低用户数据包平均等待时延.     

基于吞吐量和延迟折衷的 LTE 下行调度算法研究

在LTE(long term evolution)无线网络下行链路系统中,调度算法是其无线资源管理的重要技术,其主要任务就是为无线用户传输的各种业务合理地分配无线资源.尤其是针对Non-GBR(non-guranteed bit rate)业务传输,可通过一个高效的实时调度算法来提高系统的吞吐量,且保证每个用户的服务质量,其在很大程度上决定了整个系统的性能.鉴于最大权重(maxweight)调度算法虽然使系统的吞吐量最佳,但是却导致单个用户的延迟较大的缺点,运用李雅普诺夫最优化的理论提出了一种实时调度算法,此算法不需要知道信道状态概率的先验知识,仅根据当前的信道状态和当前的队列积压来做实时的资源分配决定和传输决定.理论分析和仿真结果表明,该算法在吞吐量和延迟之间有一个很好的折衷,不但使网络吞吐量最优化,而且减小了单个用户的延迟.     

改进的动态子带划分的LPLC-OFDM自适应调制算法

针对低压电力线载波通信信道的频率选择性衰弱,提出一种改进的子带动态划分OFDM自适应调制算法。算法根据信道状态信息误差准则实现动态的子带划分,采用随机选取方案和非连续子带划分方式能自适应地为各子带中的所有子载波选择相同的调制方式。仿真结果表明,在保证传输质量的前提下,该算法复杂度低,能有效减少信令信息的传递,提高系统的频谱利用率。     

OFDMA下行链路混合业务调度算法

提出了一种基于正交频分多址接入系统的混合业务分组调度算法.在调度过程中,对信道状况好的实时业务用户的数据包采用推迟发送的策略.先对缓冲区中累积数据包较多的实时业务用户分配资源,随后对非实时业务用户采用正比公平算法分配剩余的资源.仿真结果表明,提出的算法较好地满足了实时业务的延迟需求,并提高了非实时业务的系统吞吐量.     

鲁棒的基于几何均值分解的矢量预编码算法

针对非理想信道的多输入多输出（MIMO）系统,提出了一种鲁棒的基于几何均值分解方法的矢量预编码算法.利用非理想信道误差矩阵的二阶统计信息,以最小化收发信号的均方误差为准则,求出基于几何均值分解矢量预编码的最优扰动矢量和预编码矩阵.仿真结果表明,该鲁棒算法优于现有的基于几何均值分解矢量预编码算法性能.在高信噪比时,误码率可提高2dB以上.     

具有固定滞后平滑的变结构机动目标跟踪

针对变结构多模型算法在目标机动性较强时,因模型切换不及时而出现较大的误差峰值问题,提出了一种固定滞后平滑的变结构多模型(lag smoothing variable structure multiple model,LS-VSMM)跟踪算法.建立一个完备的模型集,根据模型概率利用有向图切换规则实现模型子集与目标运动模式的匹配;引入固定滞后平滑算法,通过对状态向量扩维,将平滑问题转化为滤波问题,使得原特定时刻的目标状态在系统中停留的时间更长,增加更多的状态量测信息,让状态估计变得更加准确,并且以延迟一定时间输出来改善滤波性能;对算法进行了仿真实验分析.仿真结果表明,与基于无味有向图切换的多模型算法以及基于有向图切换的变结构多模型(digraph switch variable structure multiple model,DS-VSMM)算法相比,LS-VSMM算法在有效降低误差峰值的同时,提高了目标的跟踪精度.     

新型多用户MIMO-OFDM 跨层资源分配算法

为解决多用户MIMO-OFDM( Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 下行链路系统中由于分层设计信息不完整造成的资源分配不合理的问题,提出了一种基于最低速率约束的跨层资源分配算法。该算法综合考虑不同用户服务质量要求、媒体接入控制层队列情况和物理层信道状态信息,在满足总功率限制和用户最低速率约束的条件下,以系统吞吐量最大化为目标,进行物理层子载波和功率的联合分配。仿真结果表明,该算法不仅能满足不同用户的服务质量要求,而且能达到较高的系统吞吐量。     

基于CNN的超分辨率信道冲激响应室内指纹定位算法

针对室内环境中多径效应影响定位精度的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的室内定位(PI-CNN)算法.以多重信号分类(MUSIC)算法处理后的信道状态信息(CSI)作为特征图像,基于室内环境中不同位置点具有独特多径信息的特点,利用各收发天线间所形成的子信道信息,获得具有更高时间分辨率的多径到达时间,将获取的伪谱...     

空时分组码多载波码分多址系统的空时多用户检测

针对传统的空时编码码分多址系统利用训练序列求解信道信息将导 g致频谱资源浪费这一问题,提出了一种矢量信道冲击响应(VCIR)的盲估计算法,它适用于基站使用多天线的空时分组码多载波码分多址(STBC MC CDMA)系统.与已提出的其他盲VCIR估计算法不同,此算法可以在每用户只使用一个扩频码时实现盲估计,因而不会降低系统中的最大活动用户数.基于估计出的 VCIR,为基站使用多天线的 STBC MC CDMA系统构筑了相应的空时多用户检测器.在系统的基站端使用多天线时,该检测器的活动用户数上限比使用单天线时的对应值有成倍的增加,在用户端使用空时分组码,可以更好地利用发射分集,提高信息的传送速率.仿真结果表明,该检测器不仅可以使用户容量达到系统活动用户数的上限,而且在活动用户数为14、相同信噪比的情况下,使用单根接收天线可以使系统误比特率降低40%.     

基于改进遗传算法的多业务组播系统跨层功率分配方案

结合数据链路层的队列状态信息(QSI)和物理层的信道状态信息(CSI),定义了系统的吞吐量系数和公平性系数,建立组播系统功率分配的离散速率集模型.对遗传算法的初始群体产生、选择、交叉和变异等算子进行改进,形成改进遗传算法;利用改进遗传算法进行动态功率分配和跨层优化.数值仿真结果表明:改进遗传算法能够取得几乎最优的队列时延性能;选取不同的权重对系统吞吐量性能和公平性性能产生重要影响;改进遗传算法获得的系统吞吐量系数和公平性系数在不同场景下较之功率固定分配算法至少提高0.15.     

基于信道状态信息反馈的特征波束形成算法

在多输入多输出通信系统中,为了有效地降低系统的误符号率,提出了一种特征波束形成算法。在假设接收端能准确地完成信道估计,并能及时将信道的互相关矩阵反馈到发射端的基础上,研究了接收和发射均采用多天线的特征波束形成算法,对其性能进行了详细的分析和推导,并在此基础上研究了波束形成与空时块码的结合以提高系统的频谱利用率。计算机仿真结果表明,在接收端采用多根天线相对于单根天线能明显降低系统的误符号率。特征波束形成算法通过同时提供波束形成增益和分集增益位置,有效地提高了系统性能。     

一种非正交多址接入迭代优化混合预编码算法

为了使大规模毫米波(millimeter wave, mmWave)多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统获得高频谱效率和高能量效率,采用非正交多址接入迭代优化算法和簇首选择算法,研究了无线携能通信场景中的混合预编码问题。仿真结果表明：与传统正交多址接入无线携能通信的混合预编码算法相比,所提算法能够获得更高的频谱效率和能量效率。     

利用空载波的OFDM系统的IQ误差盲估计方法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统对由直接变频结构引入的IQ误差十分敏感这一问题,提出利用OFDM符号中的空载波对IQ误差进行补偿的方案。算法不需要训练符号,频谱利用率较高。分析了IQ误差对OFDM系统性能的影响,在此基础上利用一个序列的FFT变换结果与其共轭的FFT变换结果服从镜像关系的特性,估计出IQ误差并加以补偿。利用空时编码,算法同样适用于多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统。理论分析证明算法是无偏估计;估计的均方差与OFDM符号数、空载波数、信道频率响应的幅值以及信噪比成反比,与IQ误差的幅值成正比。仿真结果表明,算法能够获得几乎最优的误比特率(bit error rate, BER)。