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。     

基于一种MIMO—OFDM系统自适应资源分配算法的研究

本文在波束成型理论的基础上研究MIMO-OFDM系统自适应资源分配算法,在保证给定的误比特率和信息速率下,使总的发射功率最小为目标,借助遗传算法来推导的一种新多用户MIMO-OFDM系统自适应资源分配算法。为简化问题,该算法分两步进行:子载波分配和比特、功率分配独立进行。研究目的是简化分配算法且满足每个用户QoS的同时,达到最小化系统的总发射功率。结果此算法可以很好的应用于多用户MIMO-OFDM系统。     

双层网络中一种协作博弈的动态资源分配方法

针对双层网络模型中宏小区用户层和毫微微小区用户层存在共信道信号互相干扰的问题,提出了一种协作博弈的动态资源分配(CGDRA)方法.该方法首先根据宏小区用户的路径损耗和QoS需求,对宏小区用户层的发射功率进行分配,然后以所有毫微微小区用户的数据速率之积作为效用函数,以毫微微小区用户的QoS需求为约束条件,构建了毫微微小区用户层总发射功率受限的协作博弈模型,并采用动态子载波分配算法和自适应功率分配算法得到了该博弈模型的低复杂度近似最优解,优化分配了毫微微小区用户的频谱资源和发射功率,提高了系统的传输速率.仿真结果表明:在双层网络中,CGDRA方法在系统数据速率和用户的公平性上获得了较好的折中;与最大最小公平性算法相比,系统的数据速率提高了30％;与最大速率算法相比更加公平.     

5G移动通信中非正交接入方式下的功率控制算法研究

对非正交多址接入(NOMA)技术的基本原理进行了阐述,理论分析了NOMA接入方式下所能达到的系统容量.建立数学模型,讨论了NOMA系统发送功率分配问题.研究了固定功率分配算法和分数阶发射功率分配算法,数值仿真计算表明,具有较低的计算复杂度,并可达到较好的系统容量.     

基于波束成形的多天线OFDM系统中的资源分配

针对多天线多用户环境下的正交频分复用 (OFDM)系统,提出了一个低复杂度的自适应资源分配方案,包括自适应子载波分配、自适应功率分配以及自适应波束成形等.目标是在保障各用户的服务质量(QoS)要求下,最小化总的系统发射功率.根据随机矩阵和排序统计的最新理论,对系统性能进行了详细的数学推导.数学分析和仿真结果表明,该方案可以充分利用多用户分集、空间分集等来显著提高系统性能,且能有效地保障用户的QoS.     

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.     

OFDM系统的自适应分配算法的研究

关于算法的研究可以分为两类:动态算法和静态算法.静态分配算法在没有考虑信道瞬态增益的情况下预先进行子载波分配的.然而实际的通信系统是要支持多用户并发通信的,由于信道衰落存在用户差异性,将自适应技术应用在多用户系统中,根据用户在各子信道上的瞬时特性动态地分配子信道,充分利用信道的瞬时特性进行资源分配,对多用户要求共享同一子载波进行仲裁后完成分配,从而使系统总的发射功率达到最低.     

一种提高低信噪比OFDM系统频谱效率的资源分配算法

为了提高OFDM系统在平均信噪比较低条件下的系统性能,提出一种新的资源分配算法.首先将子载波数作为参变量优化系统容量,分析子载波选择对系统容量的影响,计算使系统容量最优的子载波数,并且考虑系统对误比特率的限制,确定子载波的选择准则.然后,在选定的子载波上进行自适应调制,通过信道容量的近似计算为各子载波初始分配比特数,能加快收敛速度,有效降低等功率OFDM系统资源分配算法的复杂度.仿真结果表明,在接收端获得完美和非完美信道增益信息条件下,所提出的资源分配算法都可提高自适应调制OFDM系统在低信噪比条件下的系统性能.     

基于OFDM的认知无线电子载波功率分配算法

在基于正交频分复用(OFDM)的认知无线电系统中,由于系统发射功率预算和主用户与感知用户干扰受限,以最大化感知用户的容量为目标的最优功率分配算法复杂度太高,提出了两种基于线性注水机制的改进算法及简化算法,改进算法可以通过线性计算快速确定不需分配功率的子载波,进而不需多次迭代就可完成注水过程。仿真结果表明,改进算法下感知用户系统的容量非常接近最优算法,但是复杂度却远远低于最优算法。     

基站自适应阵列天线码资源分配算法的比较研究

采用空间切割方式对移动基站自适应阵列天线进行码资源分配,可以提高系统功率资源的使用效率,降低空中信号的整体干扰,从而提高系统容量.介绍了移动基站自适应阵列天线区域覆盖原理和码资源常见分配算法:固定码资源分配算法和群组码资源分配算法,分析了两种码资源分配算法的基本思路和码分配策略.通过两种分配算法的通话阻塞率仿真比较分析可知,群组码资源分配算法所产生的通话阻塞率比固定码资源分配算法所产生的通话阻塞率要低.     

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.     

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.     

D2D网络功率和频谱资源分配策略

针对蜂窝通信系统高能耗、低通信资源利用率和低信道利用率的问题,提出一种基于能量效率(energy efficiency,EE)与频谱效率(spectral efficiency,SE)联合优化的网络资源分配策略.首先,在保证通信用户服务质量(quality of server,QoS)的前提下,提出一种基于启发式算法的...     

基于公平性原则的简化自适应资源分配算法

提出了一种简化的自适应资源分配算法,此算法在保证用户公平性的前提下,使OFDMA系统的吞吐量最大化,且具有较低的计算复杂度.算法将整个分配过程分解为2步：基于公平性原则对子载波进行分配;计算各用户所需的总功率,并以注水算法对功率进行分配.仿真结果表明,相比于固定分配方式,笔者提出的自适应资源分配算法可以明显提高OFDM系统的频谱效率.     

一种有效的比例公平算法

针对基于OFDM的认知无线电系统中多个认知用户之间的频谱资源分配问题,提出了一种比特和功率分配算法.首先,对认知用户的发射功率加以约束以保证认知用户的通信质量;然后运用“两部分法”并引入比例分配因子来避免认知用户的频谱资源分配不均衡问题;最后对所提算法进行了仿真,其中对认知用户的分配结果表明所提算法不仅能够保证每个用户的通信质量而且能够提升信道总容量.     

跨层自适应无线资源分配方案

提出了一种新的跨层自适应资源分配方案,该方案不仅考虑了业务数据到达的随机特性、数据缓存队列状态、业务时延等MAC层的QoS要求,还考虑了无线信道的时变特性和功率限制,并通过自适应技术实现了系统性能的优化.仿真结果显示,该方案提高了系统频谱效率、功率效率和系统容量,可以满足多用户实时业务的QoS要求,是一种适用于时变选择性衰落信道的资源分配方案.     

NC-OFDM多种群自适应免疫优化子载波分配算法

资源分配是认知无线电网络中的关键问题,为实现认知用户总发射功率最小,针对NCOFDM系统提出了一种多种群自适应免疫优化子载波分配算法。给出了算法的基本思想及实现流程,设计了合适的自适应算子,加快算法收敛速率的同时避免陷入局部最优。仿真结果表明,相同条件下与已有算法收敛速率提升20%,系统总功率降低10%,实现了快速、高效的子载波分配。     

Novel resource allocation algorithms for multiuser downlink MIMO–OFDMA of FuTURE B3G systems

In this paper, subcarrier and power allocation problems for multiuser downlink MIMO–OFDMA of the FuTURE B3G TDD system are investigated. For the reciprocity of the TDD channel, the channel state information can be employed at the transmitter, thus eigen beamforming can be implemented efficiently. With the goal of minimizing the total transmit power under the condition that the QoS requirement of each user can be guaranteed, a novel dynamic resource allocation scheme is proposed to exploit the multiuser diversity gain. The proposed algorithm involves adaptive subcarrier allocation, adaptive modulation and eigen beamforming and achieves significant improvement in overall system performance. Based on the proposed scheme, a modified bit and power allocation is developed. The modified scheme reduces the computational complexity at little expense of system performance. Numerical simulations show that the proposed algorithm and the modified scheme can decrease the total transmit power effectively.