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。     

对自适应调频MC-CDMA系统中的信道分配算法和多用户检测的评论

MC-CDMA因其频谱资源利用率高,能有效地克服频率选择性衰落,减小码间干扰对系统性能的影响而成为第四代移动通信技术中倍受关注的调制方式.主要研究了自适应调频MC-CDMA系统中的信道资源分配问题；比较了传统的灌水算法和文献[1]提出的算法在信道分配方面的性能.通过4个方面的分析比较,结果表明,WF算法比ICA算法性能...     

OFDM-SDMA系统上行资源分配算法

针对OFDM-SDMA系统的上行链路,以系统吞吐量最大为目标,建立资源分配问题的优化模型,提出一种低复杂度的次优资源分配算法.该算法分为载波分配和功率分配2部分:载波分配算法在功率平均分配的假设下为每个子载波选择用户集合;功率分配算法在载波分配的基础上,考虑相同载波上的干扰对用户进行注水功率分配.仿真结果表明:该算法获得的系统容量与传统OFDMA系统资源分配算法相比有较大幅度的提高;载波分配算法能很好地适应上行链路的特点,其性能优于下行链路载波分配算法;有扰信道注水功率分配亦优于固定功率分配算法.     

正交频分复用系统多播资源分配的动态规划算法

针对现有正交频分复用系统采用多播资源分配算法时效率较低的问题,提出了一种多重描述编码的多播资源分配算法.首先将系统的功率划分为等长的基本分配单元,之后使用动态规划算法计算每个子载波上的功率分配和用户分配.该算法可以从全局进行子载波分配和功率分配,从而提高了资源分配的效率,实现了系统总吞吐率的最大化.由于不需要重复计算相同子问题,因此算法能在很短的时间内完成资源的分配计算.仿真结果表明,所提动态规划算法可以有效地利用系统资源,使得系统总吞吐率与最优算法计算结果之差小于2%.     

比例公平保证下的SCMA能效资源分配研究

在倡导绿色通信的背景下,基于能效的资源分配算法是近些年研究的热点。针对稀疏码多址接入(sparse code multiple access, SCMA)下行链路系统,以保障用户服务质量为前提,降低接入网能量损耗,给出一种比例公平保证下的能效资源分配方案。将用户的最小速率需求以及传输速率比值作为约束条件进行能效资源分配。通过2个阶段的码本分配,既满足各个用户不同的速率需求,又保证了用户之间的公平性;根据已得到的码本分配方案,利用二分法求得近似最优能效下的功率分配。实验结果表明,所给出的算法在保证用户速率比例公平的前提下,也能获得较好的能效性能。     

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.     

一种基于历史信息的感知无线电动态频谱分配算法

在无线频谱资源分配过程中,历史分配信息通常包含大量有用信息,可为下一阶段的资源分配提供参考借鉴,从而改善资源分配算法的性能.简要介绍了基于图论冲突图理论的网络模型,分析了在感知无线电频谱资源分配算法中引入历史分配信息对算法的影响,构造了代表比例公平性的频谱资源分配算法.仿真结果表明,采用历史信息的算法与原算法相比在系统总带宽、公平性方面都有明显改善,并拥有较好的收敛性.     

一种基于历史信息的感知无线电动态频谱分配算法

在无线频谱资源分配过程中,历史分配信息通常包含大量有用信息,可为下一阶段的资源分配提供参考借鉴,从而改善资源分配算法的性能。简要介绍了基于图论冲突图理论的网络模型,分析了在感知无线电频谱资源分配算法中引入历史分配信息对算法的影响,构造了代表比例公平性的频谱资源分配算法。仿真结果表明,采用历史信息的算法与原算法相比在系统总带宽、公平性方面都有明显改善,并拥有较好的收敛性。     

基于非合作博弈论的CoMP系统功率分配算法

针对下行单用户多点协作传输系统(SU-CoMP)的资源分配问题,提出一种基于非合作博弈论的动态功率分配算法.首先协调不同用户在同频子信道上的发射功率,然后建立新定价机制下的功率分配博弈模型.在此基础上分析CoMP用户在其协作簇内功率分配时相互协作,推导该模型的求解算法,最后论证该算法纳什均衡解的存在性和唯一性.仿真结果表明,所提算法能提升边缘用户频谱利用率,减小功耗.     

面向拥塞控制的WMN 联合功率控制与信道分配

为解决所构建的联合资源分配模型的资源分配问题,提出一种面向拥塞控制的联合功率控制与信道分配算法( CCJPCA: Congestion Control oriented Joint Power control and Channel assignment Algorithm) 。CCJPCA 算法通过混合编码策略实现了链路功率与信道变量的共同进化,利用Q-Learning 算法的回报机制实现变异策略的自适应选择,从而保证网络资源的合理配置。NS-3( Network Simulator-3) 仿真结果表明,CCJPCA 算法能优先为网络瓶颈链路分配网络资源,提高算法收敛速度,减少网络排队和重传时延,降低网络平均丢包率。     

SaaS应用中基于SLA的资源分配研究

随着云计算的普及,软件即服务(Software as a Service,SaaS)得到了广泛的关注.SaaS应用中,需要满足客户服务等级协议(Service Level Agreement,SLA)要求、减少SLA服务违例的同时,尽量提高系统资源的利用率,这对资源分配策略提出了挑战.提出了SaaS模式下的基于SLA的资源分配策略:基于对客户请求动态变化的分析,针对"首次租用服务"和"租用服务升级"两种请求类型,提出了一种用户请求与底层资源的映射策略;提出了提高虚拟机重用度的基于SLA的资源效率优化分配算法.实验表明,该资源分配算法可以在有效保证服务质量的同时,提高资源的利用率.     

OFDM系统下行链路多小区半分布式资源分配

针对LTE(long-term evolution)系统下行链路采用OFDM技术所致的小区间干扰问题, 通过对多种资源分配方法的研究与总结, 提出一种简单有效的多小区半分布式资源分配算法。该算法使用二进制功率控制策略, 利用基站间的信息交互协调小区间的资源分配, 用以改善小区间的干扰, 提升系统总容量。通过在LTE系统级仿真平台的建模及仿真, 表明新算法提高了13%的吞吐量, 由此证明该算法的优越性。     

采用定价机制的多媒体系统多资源分配算法

针对多媒体系统多资源分配问题,提出了一种基于定价机制的多资源分配算法.假设资消耗函数是凸函数,从而推导出资源分配问题是凸规划问题,可以通过拉格朗日对偶分解理论求解,确定资源的价格并得到最优的资源分配.对于单资源分配问题,使用多标拍卖算法确定最优的资源分配.仿真实验结果表明:对于单资源分配问题,当任务的投标数大于15时,系统总的服务质量水平达到近似最优;对于多资源分配问题,基于定价机制的多资源分配算法性能优于现有算法,且算法复杂度更低.     

基于人工鱼群算法的多用户系统资源分配策略

针对当前多用户系统资源分配策略存在的用户公平性较差、 系统吞吐量小等缺陷, 设计一种基于人工鱼群算法的多用户系统资源分配策略. 首先通过分析多用户系统资源分配的工作原理, 构建相应的数学模型; 然后引入人工鱼群算法对多用户系统资源分配的数学模型进行求解, 并针对标准人工鱼群算法存在的局限性进行相应地改进; 最后与其他多用户系统资源分配策略进行仿真对比测试实验. 实验结果表明, 人工鱼群算法可以快速、 准确地找到多用户系统资源的最优分配方案, 有效保障了用户的公平性, 且大幅度改善了多用户系统的通信能力, 整体性能优于其他多用户系统资源分配策略.     

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.     

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。      

一种基于QoS的星座通信系统跨层资源分配算法

针对目前星座通信系统星地链路资源分配不灵活、缺乏有效服务质量(QoS)保障机制等问题,提出一种基于QoS的星座通信系统跨层资源分配算法.利用自适应编码调制(ACM)技术,通过定义用户信道质量评估算法、可调公平性调度算法、业务QoS分类调度算法及用户业务分配权重函数,为终端用户指定工作频率、时隙、编码方式、调制方式等物理层工作参数,实现根据业务QoS保障要求灵活分配物理层信道资源,达到提高系统资源利用率与满足业务QoS保障需求的平衡.仿真实例验证该算法可以实现星座通信系统根据业务QoS和用户信道质量对星地链路资源的合理分配和调度.     

一种基于冲突消解的资源分配算法

许多领域都涉及资源分配问题,但具体应用领域的分配策略各不相同。针对资源分配中策略多样、易发生资源冲突问题,提出了基于冲突消解的资源分配算法。在冲突消解的约束条件下,依据算法的性质及约束对冲突消解的影响进行优先级分组,使得约束序列得以规范,从而提高消解冲突效率,避免陷入局部最优缺陷。实验结果表明了算法的有效性。     

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.