OFDM协作通信中的机会中继和功率分配算法

研究了功率受限情况下多中继系统OFDM协作通信网络的上行链路容量最优化问题.利用混合二进制整数规划问题的优化分解方法,提出一种低复杂度的机会中继和功率分配的联合优化算法.首先针对每个中继子载波,提出了一种基于解码转发模式下的等效信道增益的机会中继选择策略;然后在此基础上通过凸优化算法,给出了源节点和多个中继节点之间的最优功率分配算法.仿真结果表明,相对于随机中继子载波选择以及平均功率分配,该算法具有较低复杂度的同时,能够显著提高系统性能和功率效率.     

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.     

非对称双向D2D通信系统的中继选择优化算法

提出了一种面向D2D通信系统中非对称双向中继信道的中继选择优化算法;该算法依据定义的非对称性双向D2D链路信道总容量最大化为优化目标,推导了新的目标函数以及确定最优功率分配,并在此基础上通过非线性优化选出最佳中继。仿真结果表明,非对称双向中继通信系统的最优功率分配结果与理想对称双向中继系统的结果一致,而提出的中继选择方案比按理想对称双向中继优化方案得到的链路信道总容量更大,但是相应的计算复杂度会更高。     

多源多中继协同通信的快速中继选择算法

针对多源多中继协同通信系统的中继节点分配算法(ORA)复杂度较高和带宽消耗较大的问题,通过构建增益函数降序排列的候选中继集合降低检索次数,提出了一种快速中继分配算法(FRA).同时为了提高系统总容量,通过中继节点之间选择性的再转发信号进一步优化接收端的信噪比,给出了一种优化系统容量的方法(OCA).仿真结果表明:FRA可以降低中继选择的复杂度和带宽消耗,同时OCA可以提高系统的总容量.     

基于信道统计平均的中继选择与功率优化算法

针对无线网络中继节点选择存在的中断概率较大和算法复杂度较高的问题,提出了一种基于信道统计平均的中继选择和功率分配优化算法.首先对源节点和各个中继节点进行优化功率分配,并将源节点到中继节点和中继节点到目的节点的所有信道系数的统计平均值作为阈值门限将部分信道质量较差的中继节点过滤掉,以减少候选中继节点的数量;然后从候选中继节点中选出最优中继节点;最后对最优中继节点进行优化功率再分配,并以放大转发的方式完成信号的传输.仿真实验结果表明:该优化算法可以降低系统的中断概率和减小运算的复杂度.     

高公平性的OFDMA自适应资源分配方案

针对基于速率自适应准则的正交频分多址自适应资源分配中系统容量和用户公平性的不兼容性问题,提出一种高公平性的自适应资源分配方案.该方案通过基于高公平性的子载波分配算法和基于模拟退火的人工蜂群算法的功率分配实现.在子载波分配算法中,通过引入比例因子a,将子载波分为两部分,首先选取a N个子载波分配给速率比例低的用户,以保证用户间的高公平性;然后将剩余子载波分配给信道增益最高的用户,且每个用户最多只能分配一个子载波,以提高系统容量.在功率分配中,利用基于模拟退火的改进人工蜂群算法实现在所有用户之间的功率寻优,以此获得更大的系统容量.仿真结果表明:所提出的方案不仅保证了用户之间的高公平性,而且有效增加了系统容量,证明了该算法的有效性.     

协作分簇多频带超宽带系统资源优化分配算法

为获得分集增益,减小算法复杂度,以簇作为最小资源分配粒度,将协作分集技术引入到分簇多频带超宽带系统中,提出改进的时频码(TFC: Time Frequency Coded)模型。基于凸优化理论,提出在总功率受限情况下最大化系统容量的簇分配算法和功率分配二维递归算法。为降低算法复杂度,又进一步提出以用户对簇的相对需求度为判断的快速跨层资源优化分配算法。仿真表明,快速跨层资源优化分配算法可以在满足用户服务质量要求（QoS）的同时,在系统容量和用户之间公平性方面得到很好的折衷。     

中继OFDMA系统的自适应资源分配策略

将中继OFDMA系统的资源分配问题建模成一个在每个接入节点功率受限,以及满足每个用户最小速率要求的条件下,最大化系统容量的数学模型,提出了一种基于对偶分解的资源分配算法,将该问题分解成若干个关于各个子载波的子问题进行求解,从而有效地降低了计算的复杂度.通过对各子问题的求解,可以获得最优的中继节点的选择方案以及功率、子载波的分配方案.仿真结果表明,该算法能够在保障不同用户速率需求的前提下,有效地提高系统的容量.     

OFDMA中继网络上行链路资源分配算法设计

针对放大-转发OFDMA中继网络上行链路,考虑具有不同QoS要求的异构业务场景,在用户与中继独立功率约束条件下,提出一种子载波对匹配分配与功率分配算法,以实现在满足非弹性用户速率需求前提下,最大化弹性用户和速率的目标.为降低算法计算复杂度,将原混合二进制整数规划问题分解为子载波对匹配分配,非弹性用户与中继、弹性用户与中继联合功率分配三个子问题,从而实现计算复杂度从指数级别到线性的下降.仿真结果显示,所提方案能够满足非弹性用户的速率需求,且弹性用户的和速率容量明显高于等功率分配原则和未进行子载波匹配下的资源分配算法.     

基于QoS保证的协作OFDMA系统无线资源分配算法

现有基于中继协作的正交频分多址接入(orthogo-nal frequency division multiple access,OFDMA)系统的无线资源分配算法主要面向单一业务和用户需求。该文研究了基于服务质量(quality of service,QoS)保证和异质业务的协作OFDMA系统无线资源分配问题,建立了以最大化系统效用函数为目标的模型,联合了功率控制、载波分配和中继选择。对于具有指数阶复杂度的原混合整数规划问题,通过引入QoS价格因子,将其转化为一个凸优化问题,并且提出了一个基于双层对偶分解的资源分配算法。仿真结果表明:该方法能显著提高系统对异质业务的支持能力,并保证用户之间的公平性。     

Joint channel allocation and power control with fairness in multi-hop cognitive radio networks

This paper investigates channel allocation and power control schemes in OFDM-based multi-hop cognitive radio networks.The color-sensitive graph coloring(CSGC) model is viewed as an efficient solution to the spectrum assignment problem.The model is extended to combine with the power control strategy to avoid interference among secondary users and adapt dynamic topology.The optimization problem is formulated encompassing the channel allocation and power control with the interference constrained below a tolerable limit.Meanwhile,the proposed resource allocation scheme takes the fairness of secondary users into account in obtaining the solution of optimization.Numerical results show that the proposed strategy outperforms the existing spectrum assignment algorithms on the performance of both the network throughput and minimum route bandwidth of all routes,as well as the number of connected multi-hop routes which implies the fairness among secondary users.     

基于中继OFDM系统的成比例公平分配算法

为了满足无线蜂窝小区内不同用户的业务需求,针对下行正交频分复用中继系统,提出一种基于成比例公平约束的资源分配方案,其主要包括基站与中继处的子载波和功率分配,并在子载波分配过程中提出2种算法.其中,严格的速率成比例公平算法以尽可能满足速率成比例公平为目标,将子载波优先分配给比例公平性最差的用户;松弛的子载波成比例公平算法将速率成比例松弛为子载波成比例,避免了信道较差的用户占用大量子载波.子载波分配结束后,根据子载波分配策略进行注水功率分配.仿真结果表明,2种算法均能够较好地满足成比例公平约束,且与传统无中继的资源分配算法相比,明显提高了系统吞吐量.     

放大转发协同通信的功率分配

        针对非再生放大转发协同通信系统中协同伙伴容量受限时的功率分配问题,基于容量最大化的功率分配准则,提出两种不同的功率分配方案--慷慨分配与吝啬分配方案.仿真结果证实,提出的两种基于容量最大化的功率分配准则能在不同程度上改善系统的容量.     

IRS辅助WPCN用户公平性与系统吞吐量优化方案

为了解决无线供电网（wireless powered communication network,WPCN）中用户公平性不足与系统灵活性差的问题,提出一种基于智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）的优化方案。该方案直接将公平指数（fairness index,FI）和系统吞吐量加权相加作为优化目标,建立了用户公平性与系统吞吐量的联合优化问题。由于所建立的优化问题是非凸问题,因此,将优化问题拆分为时隙长度和IRS反射系数优化子问题,然后交替求解。针对时隙长度优化子问题,使用逐次凸逼近（successive convex approximation,SCA）算法求解;针对IRS反射系数优化子问题,使用闭式解、SCA和半定松弛（semi definite relaxation,SDR）算法求解。仿真结果表明,所提方案在用户公平性和系统灵活性方面优于其他方案。     

一种改进的电力线通信OFDM自适应比特分配算法

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.     

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.     

认知网中多时隙联合频谱感知和功率分配

为了降低认知无线网中认知用户对主用户的干扰,并为了最大化系统的认知吞吐量,提出了一种多时隙频谱感知和功率分配的联合优化方案。该方案将系统的每个帧分为若干个时隙,每个时隙分别进行频谱感知,通过合并每个时隙的感知结果,有效的提高了系统的检测精度,降低了系统的干扰概率。同时理论分析了感知时间与传输功率分配方案,发现两者都存在最优分配解,在约束认知用户检测概率与传输功率的基础上,将吞吐量描述为关于感知时间与功率的多约束优化问题,通过设计联合迭代算法对认知吞吐量进行了联合优化并获得了最优感知时间与最优传输功率分配。仿真结果表明,所提联合优化方案吞吐量性能最接近理论最优方案,并可通过牺牲部分吞吐量性能降低系统干扰概率,且复杂度较低。     

低轨道卫星功率带宽资源联合分配方法

由于低轨道卫星星上功率和带宽资源有限,设计有效的资源分配方法具有重要的意义.基于此提出了一种低轨道星间功率带宽资源联合分配方法,提高了星间资源分配的公平性和网络业务承载能力.该方法应用地面站数目和星地链路存在时间刻画星间链路容量的比例,将星间资源分配问题归纳为非线性混合整数规划问题.通过引入动态可行域,定义二元变量更新操作来改进燕子群算法,用于优化模型求解.仿真得出卫星瞬时吞吐容量和瞬时网络容量变化具有周期性,并伴有随机波动,所提方法牺牲了网络容量,获取了星间资源分配的公平性.     

一种新的OFDM系统自适应调制算法

提出了一种新的用于正交频分复用(OFDM)系统的自适应调制算法,它在保持恒吞吐量的前提下对OFDM系统进行自适应比特分配和自适应功率分配．与使用固定调制方法的OFDM系统相比,使用该算法系统的误码率性能和吞吐量有了很大的提高．该算法计算量较小,是一种实用的自适应调制算法．模拟结果表明引入子载波分组后系统性能依然保持良好,并且信道估计偏差对本算法的影响较小.     

基于对偶分解的 MU-CoMP 联合资源分配算法

在MU-CoMP-JT(multi-users coordinated multiple-points joint transmission)资源分配算法中,大多数将功率分配与子载波分配分为独立的2个部分进行独立求解,这样势必会降低系统性能,而实际上子载波分配和功率分配是密切相关的.为了有效地提升系统吞吐量,采用了迫零预编码技术,研究了一种在多个小区和多个子信道之间联合优化用户调度与功率分配的资源分配算法,该算法以最大化用户权重速率为目标,基于对偶分解理论,将原优化问题分解为多个独立优化的子问题.仿真结果表明,该算法与最优的穷尽分配算法相比性能有所降低,但有效地降低了复杂度,同时也能获得较好的性能.