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。     

基于模糊聚类的D2D通信二次资源分配算法设计

针对D2D链路与蜂窝链路之间的同频干扰问题,提出了一种基于模糊聚类的二次资源分配算法.该算法采用了模糊聚类将干扰较大的D2D链路划分为一组,再用图着色进行组内一次资源分配,从而降低干扰并保证用户Qos需求和公平性.最后,采用Kuhn-munkres最优匹配算法进行二次分配来达到提高系统吞吐量的目的.通过计算机仿真可以看出,该算法既可以保证D2D用户的不同Qos需求,又提高了系统吞吐量和获得无线资源的公平性.     

一种基于遗传算法的OFDMA系统的跨层资源分配

针对现有的跨层资源分配算法计算量大、复杂度较高的问题,提出了一种基于遗传算法的OFDMA系统的跨层资源分配算法。利用遗传算法隐形并行处理、较好的全局搜索性能、易收敛到最优解的特点,在系统性能一定,且满足各个用户业务要求的条件下,对资源进行优化分配,较好地解决了跨层资源的分配问题。仿真结果表明,在满足用户间公平性的前提下,算法有效提高了系统的频谱利用率及吞吐量,减小了用户的平均等待时延,提高了服务质量,并且随着子载波数和用户数的增加,算法在复杂度方面优势更突出。     

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.     

蜂窝控制下的D2D通信的无线资源分配研究

在引入D2D通信的状况下,为改进蜂窝用户无线资源分配的公平性,文中提出了一种CU用户和D2D用户非正交共享无线资源的EFRA方案,该方案运用降低权重影响因子的方法,减少了D2D通信对蜂窝用户的影响,实验分析说明,该方案在牺牲部分D2D通信的吞吐量的情况下,不仅能够提高蜂窝用户接受服务的公平性,而且能很好地保护蜂窝用户的吞吐量。     

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。     

基于用户满意度的CoMP-JT多小区资源分配算法

在协作多点传输（coordinated multiple points transmission,CoMP）的联合传输（joint transmission,JT）系统中,为了提高用户的服务质量,提出了一种基于用户满意度的多小区资源分配算法。该算法基于用户累积时延构建了一个用户满意度函数,将客观时延和吞吐量转化为主观满意度,再通过最大化所有用户的满意度,推导出了一个有效的单小区资源初始分配算法,最后在多小区资源分配过程中通过集中控制单元对所有小区资源进行最终分配。理论分析与仿真结果表明,与传统算法相比,该算法能够在公平性,时延和吞吐量方面能够更好地适应用户的需求。     

基于拍卖的网络切片虚拟资源分配算法研究

网络切片可以针对不同应用场景的网络速率、时延、可靠性等需求,根据业务对网络功能、安全性等需求构建虚拟的逻辑网络,该技术是5G的关键技术之一。针对网络切片多样化的QoS需求,提出了一种以最大化收益为目标的虚拟资源分配优化算法。该算法针对各个切片业务需求的差异性以及当前用户状态定义切片优先级,并以价格代替信誉因子,确定网络切片需求资源的拍卖报价,并根据可回收的资源量动态地更新和确定价格基准,再将资源优化分配问题转换成为拍卖问题,结合价格更新算法以及资源分配算法并进行求解,为各个业务切片分配资源。仿真结果表明,所提出的资源分配算法可以在满足切片多样化的QoS需求的同时有效提升用户业务体验满意度。     

基于虚拟市场的网格资源分配策略

针对计算网格提出了一种基于虚拟市场的资源分配方法:以局部性原理为基础,建立虚拟市场区域,并以排序优化后的队首资源优先匹配策略实现计算网格资源的优化分配.然后分析了匹配有效性及分配策略的快速响应性;最后通过模拟试验证明了该分配策略有着良好的负载均衡性,且能够使资源提供者和消费者双方的满足最大化.     

一种新型认知无线电资源分配跨层技术

为有效利用频谱资源,提高频谱效率,文中利用环境感知技术,设计出认知无线电跨层结构框架,提出一种新的功率控制博弈BPCG(Bandwidth and Power Control Game Algorithm)算法,研究不同用户的频谱带宽分配和功率控制,该算法在确保频谱带宽有效分配前提下,通过对用户功率的有效控制,实现网络总吞吐量的提高.仿真结果表明该算法在相同的功率消耗前提下,网络吞吐量显著提高,并随频谱带的增加,实现网络吞吐量的最大化.     

D2D网络中基于组合拍卖的无线资源分配机制

针对端到端(device-to-device,D2D)用户与蜂窝用户共享频谱资源产生的干扰问题,以最大化系统中D2D链路的吞吐量为优化目标,提出一种联合功率控制和信道分配的资源分配机制。根据D2D用户的干扰门限和蜂窝用户的信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)提出了一种基于用户间距离的复用准则,确定D2D用户可复用的信道资源集合;在给定D2D用户复用任意资源集合的前提下,调整D2D用户的发射功率,以衡量各个D2D用户在不同信道资源集合上的吞吐量,但暂不分配功率;基于功率控制的结果,采用组合拍卖的方法为D2D链路分配信道及对应的发射功率,从而实现了联合功率控制和信道分配。因此,系统资源分配结果更为合理。仿真结果表明,该机制能有效抑制跨层干扰和同层干扰,提升D2D链路的吞吐量,提高用户的服务质量(quality of service,QoS)。     

一种基于用户位置的设备到设备模式选择和资源分配方案

在蜂窝网络中通过复用蜂窝系统中已使用的频谱资源,来增加蜂窝系统的频谱利用率,减少基站的负载,同时通过基于用户位置的设备到设备(D2D)模式选择和资源分配算法,达到减少同频率之间的用户干扰,降低用户的传输功率的目的.仿真结果显示,相比于传统的蜂窝通信和随机的资源分配模式,基于用户位置的D2D模式选择和资源分配有效地提高了系统总容量,减少了用户之间的干扰.     

基于容量最优化的D2D资源分配方法的研究

D2D(Device-to-Device)通信是一种在基站的控制下,允许终端之间通过复用小区资源直接通信的新型技术.它能够增加蜂窝通信系统频谱效率,降低终端发射功率,在一定程度上解决了无线通信系统频谱资源匮乏的问题.由于在未来的移动网络中有越来越多的异构设备,一个高效的资源分配方案必须最大限度地提高系统的吞吐量,并实现更高的频谱效率.资源分配方案是在保证小区用户吞吐量的前提下,使D2D用户获得最大的吞吐量,并在文献[7]的基础上给出了一个算法来解决这个问题.通过仿真表明,算法具有较低的时间复杂度,能够有效地提高系统的吞吐量.     

一种LTE网络D2D通信资源共享算法

在LTE网络下部署D2D (Device-to-Device)系统能有效降低基站的负荷,但是D2D系统共享蜂窝系统资源时会产生系统间干扰,通过合理的资源分配可以有效降低这种干扰.文中提出一种LTE网络中D2D贪婪资源分配算法,该算法能保证蜂窝系统不受D2D通信的干扰影响,同时单个D2D对可以复用多个蜂窝用户资源,以提高D2D系统的吞吐量.最后通过仿真给出本算法与随机分配和干扰感知分配算法的性能比较.     

基于距离和系统吞吐量最大化的D2D上行链路资源分配方案

终端直连(Device-to-Device,D2D)通信的研究主要关注的是蜂窝用户(Cellular User, CU)和D2D用户之间存在的干扰问题, 而解决该问题的方法是进行合理的资源分配,但以往的研究大都仅考虑D2D用户之间的通信质量或仅考虑CU用户的可靠性,却忽视了系统总吞吐量和资源复用效率的优化。本文基于D2D用户、CU用户和基站(Base Station, BS)三者间的通信距离,提出了一种资源分配方案,该方案能结合资源复用函数矩阵进行预分组和资源选择,综合降低CU用户对D2D用户的干扰(Cellular-to-D2D, C2D)和D2D用户对CU用户的干扰(D2D-to-Cellular, D2C),同时保证CU用户和接入的D2D用户对都满足各自的通信服务质量(Quality-of-Service, QoS)要求。数值仿真结果表明,该方案与贪婪启发式算法相比,系统总吞吐量可以提升约4%,系统平均复用效率提高2倍以上。     

面向云服务的物联网环境下基于上下文感知D2D资源分配方案

无线移动通信、传感网络、机器对机器(machine-to-machine,M2M)通信和云计算等技术的最新发展对物联网应用的开发、部署和利用产生了深刻的影响.直连(device-to-device,D2D)通信作为一种提高蜂窝网络性能的新兴技术,在物联网应用中起着至关重要的作用.对于D2D通信而言,资源分配是实现高性能数据传输的关键,博弈论作为一种有效的数学工具被广泛应用于解决蜂窝网络资源分配的问题.针对D2D资源分配的方案已在前期工作中提出,该方案使基站能够通过感知不同通信环境为D2D用户分配合理的频谱资源,并且通过重复迭代为D2D用户分配更优的频谱资源.但是该方案并没有深入讨论纳什均衡(Nash equilibrium,NE)不存在情况下的资源分配问题.针对该问题,将基站和D2D用户的竞争看作是一个合作博弈模型,提出了一个资源分配方案来处理不同场景下,当NE不存在时的资源分配方案,旨在保证基站在不同环境下的收益效用最大化.对比前期的资源分配算法,该算法保证了无论NE是否存在,基站都能通过感知不同的通信环境来选择特定的资源分配策略来维护自身的利益.     

一种LTE系统下的基于MBMS的视频流资源分配方案

多媒体广播多播业务（MBMS）为点对多点的多媒体传输提供了有效的服务.但MBMS需要上行反馈信道状况,因此其性能受限于最差用户的信道质量.文中提出了一种LTE系统下基于MBMS传输的视频流频域分组调度方案,该方案将视频流分为基层和扩展层,在点对多点的传输方式下,根据信道质量反馈针对不同视频层采用不同的调度方法,在所有用户都得到服务的同时增加了吞吐量.理论和仿真分析表明,与已有的传统调度方案相比,该方案能够提供更高的系统吞吐量和频谱效率.     

蜂窝与D2D混合网络中的无线资源分配

针对蜂窝与终端直通（D2D）混合网络中的资源分配,将其建模为以最大化网络吞吐量为目标,关于蜂窝用户与D2D用户资源的联合优化问题。基于该模型进一步提出一种两阶段资源分配策略,即先采用改进的贪婪频谱分配算法将资源块分配给用户,然后基于对偶分解理论给每个资源块分配最优的传输功率。该算法在考虑蜂窝用户服务质量（QoS）的基础上,不再限制每个资源块上的D2D用户数目以及D2D用户可复用的资源数。仿真结果表明,所提算法在保证蜂窝用户速率性能的前提下,有效地提升了系统的整体容量。