基于OFDMA的无线协作多播网络资源分配算法

在传统的无线多播传输中,多播组的系统性能受限于多播组内的最差用户的信道质量。为了克服多播组的系统性能受限的问题,将协作传输引入到基于正交频分多址(orthogonal frequency division multiple access,OFDMA)的无线多播网络中,并提出了在总传输速率受限的情况下,最小化总传输功率的动态资源分配算法。为了减少计算复杂度和保障公平性,提出了协作公平子载波分配算法(cooperative fair, CF)和迭代注水功率分配算法。仿真结果显示,在多播组的用户中进行协作传输的系统性能,要远高于采用传统多播直接传输的性能,并且所提算法也在保证系统性能的同时,实现了多播组间良好的公平性。     

Resource allocation with minimum transmit power in multicast OFDM systems

To minimize the total transmit power for multicast service in an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) downlink system, resource allocation algorithms that adaptively allocate subcarriers and bits are proposed. The proposed algorithms select users with good channel conditions for each subcarrier to reduce the transmit power, while guaranteeing each user’s instantaneous minimum rate requirement. The resource allocation problem is first formulated as an integer programming (IP) problem, and then, a full search algorithm that achieves an optimal solution is presented. To reduce the computation load, a suboptimal algorithm is proposed. This suboptimal algorithm decouples the joint resource allocation problem by separating subcarrier and bit allocation. Greedy-like algorithms are employed in both procedures. Simulation results illustrate that the proposed algorithms can significantly reduce the transmit power compared with the conventional multicast approach and the performance of the suboptimal algorithm is close to the optimum.     

改进的子载波比特功率分配算法

针对多用户多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency divi-sion multiplexing,MIMO-OFDM)系统的自适应资源分配问题,对子载波比特功率两步分配(Two-Steps)和联合分配方法进行了比较,分析了收发天线数目对系统性能的影响.提出了一种改进的子载波比特功率算法,该算法基于两个用户可以同时在一个子载波上发送数据的子载波复用方法,将子载波和比特功率联合分配,对比特重新调整的迭代过程进行了改进.仿真结果表明,该算法在不影响系统误码性能的前提下降低了复杂度.     

Adaptive bit and power loading algorithm with low complexity in MIMO-OFDM systems

Two adaptive power and bit loading algorithms to maximize the throughput of MIMO-OFDM systems in frequency selective fading environment are proposed. The two algorithms allocate bit based on maximizing the overall throughput. One algorithm allocates power based on guaranteeing that the bit error rate （BER） of each sub-carrier and the total allocated power remain below a target BER threshold and a power threshold, respectively; another one allocates power based on guaranteeing that the mean BER of sub-carriers and the total allocated power remain below a target BER threshold and a power threshold, respectively. The simulation results show that the proposed algorithms can achieve faster throughput with lower computational complexity, which indicates that the proposed algorithms are effective when compared to some existing algorithms.     

基于集中式MIMO雷达的功率带宽联合分配算法

针对集中式多输入多输出雷达对多目标进行跟踪的问题,提出一种基于后验克拉美罗下界的功率和带宽联合分配方法。该方法首先对各目标位置误差的后验克拉美罗下界进行预测,将克拉美罗下界构建为代价函数建立优化模型,从而将资源分配问题转化为求解非凸优化问题;而后运用凸松弛技术和循环最小化算法对该非凸优化问题进行求解;最后通过仿真验证所提算法的有效性。结果表明,与另外3种分配算法相比,所提算法在多种场景下均能有效提高目标跟踪精度。     

Resource allocation with CCI suppression for multiuser MIMO-OFDM downlink in correlated channels

To minimize the overall transmit power while maintaining a constant data rate and target BER, a downlink adaptive resource allocation algorithm with jointing the exclusive manner and the shared manner is proposed for multiuser MIMO-OFDM system in correlated channels. The algorithm allocates all the subcarriers to different users according to their spatial correlations. The users with high spatial correlation are allocated in the same group and the exclusive manner is applied. The shared manner with an improved null broadening method, which improves the performance of co-channel interference （CCI） suppression and decreases the number of transmit antennas required, is applied between the different group users. As the user＇s direction of departure （DOD） changes very slowly, a looking up table method is used to reduce the computational complexity. The simulation results show that despite the angle spread of DOD, when compared with the exclusive manner, the proposed algorithm improves the spectral efficiency, and when compared with the TDMA-ZF （zero forcing） shared manner, the proposed algorithm decreases the total transmit power by at least 1 dB.     

基于反馈信道状态信息的水声自适应OFDMA

在时变水声信道中, 为了提高自适应正交频分多址(orthogonal frequency division multiple access, OFDMA)在时延反馈信道状态信息(channel state information, CSI)条件下的资源分配性能, 提出多节点反馈CSI的时隙复用接入方法, 降低反馈时延; 提出载波时-频相关系数和载波时-频均值两种反馈CSI表征参数, 通过实验数据分析了两种反馈CSI参数及其对水声自适应OFDMA性能的影响; 提出多节点公平的自适应载波、比特、功率联合分配算法, 在最大功率和节点吞吐量约束条件下最小化系统误比特率。仿真和湖上实验数据的结果显示, 所构建的水声自适应OFDMA系统在多种反馈CSI条件下误比特率均低于交织载波分配, 表明其在实际的水声信道应用中具有良好性能。     

OFDM系统中基于时域信号部分循环移位的低复杂度PTS算法

为了降低正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号的峰均功率比(peak to average power ratio, PAPR),提高系统的误比特率(bit error rate, BER)性能,提出了一种结合时域信号分割和部分子块循环移位的低复杂度部分传输序列(partial transmit sequence, PTS)算法,发送端仅需要一次快速傅里叶反变换(inverse fast fourier transform, IFFT)运算即可获得多个备选序列,接收端通过比较反向旋转序列与最近星座点的距离来恢复时域循环因子,实现了信号的盲检测。采用了两种不同的最佳序列选择准则:最小PAPR和最大相关性准则(cross correlation, CORR),并仿真分析了系统的PAPR性能和BER性能。结果表明,所提算法有效地抑制了OFDM信号的PAPR,提高了系统的BER性能,与传统PTS和选择性映射算法相比,明显降低了计算复杂度。     

802.11ax系统中基于OFDMA调度接入的公平性资源分配算法

针对802.11ax系统中基于正交频分多址接入(orthogonal frequency division multiple access, OFDMA)调度接入的上行多用户传输链路, 提出了基于能量效率的公平性子信道匹配和功率分配算法。根据基于能量效率的上行链路模型, 提出资源块(resource unit, RU)数量确定算法和独立子信道匹配与功率分配算法; 进而针对独立分配中频谱利用不足和功率分配不合理的问题, 提出改进的联合子信道和功率迭代分配算法, 通过应用广义分式规划, 改写约束条件并在目标函数中加入惩罚项来松弛整型变量, 进一步用序列凸规划(sequential convex programming, SCP)来求解。仿真结果表明, 通过独立和联合迭代分配功率和子信道, 系统中用户的能量效率相对原有算法得到提升的同时兼顾了用户间的公平性。     

基于定向天线的DF协作通信系统SER性能分析

针对使用定向天线的协作通信系统,对固定译码转发协议（decode and forward protocol,DF）的误符号率（symbol error rate, SER）性能进行探索性研究。首先建立了基于定向天线的DF协作通信系统模型,从理论上推导出该模型下的SER闭式表达式,确定SER上界,并以SER为优化目标分析最优功率分配问题,最后结合具体的数值仿真对所建立模型的SER性能进行详细分析比较。结果表明,在使用定向天线的条件下,DF协作通信系统的SER更小,系统性能优劣与各节点定向增益、信道质量和功率分配方式密切相关,最优功率分配比平均功率分配性能更优。     

稀疏码分多址收发端改进方案的设计

为降低传统稀疏码分多址接入(sparse code multiple access,SCMA)系统的译码复杂度,同时保证系统误比特率(bit error ratio,BER)性能,考虑信道质量因素提出SCMA系统收发端改进方案.在接收端,提出基于信道质量动态选择节点改进消息传递算法(message passing al...     

基于RLS的联合同步和信道估计算法

针对采用跳频正交频分复用(frequency hopping orthogonal frequency division multiplexing, FH-OFDM)系统进行战时通信时存在的高误码率(bit error rate, BER)问题,对定时偏差(timing offset, TO)、载波频率偏差（carrier frequency offset, CFO）和采样率偏差(sampling frequency offset, SFO)进行综合考虑,提出一种导频辅助的联合同步和信道估计算法。在时域中分别对TO和子载波干扰项进行预先补偿。使用线性误差函数来配合递归最小二乘法对信道冲激响应、CFO和SFO进行估计。采用改进的极大似然算法对迭代参数的初始值进行估计,提高了估计的准确度。分析并给出FH OFDW系统频谱效率的权衡标准。仿真结果表明,该系统工作在1 000 hop/s时,该算法的估计均方差和BER均优于传统的算法。     

云边协同系统中基于博弈论的资源分配与任务卸载方案

综合考虑时延、能耗和计算资源成本，构建云边协同系统中的效用最大化问题，并将其分解为计算资源分配、上行功率分配和任务卸载策略三个子问题。提出一种基于博弈论的资源分配和任务卸载方案（game-based resource allocation and task offloading， GRATO） 以分别解决上述子问题。利用凸优化条件求得计算资源分配最优解；设计一种低复杂度的上行功率分配方法用于降低无线干扰；针对任务卸载策略优化问题，提出一种基于博弈论的分布式任务卸载算法（game-based distributed task offloading algorithm， GDTOA）。仿真结果表明，GRATO方案在时延和能耗方面的性能优于其他方案，还可以感知用户的优先级，使紧急用户具有更高的效用和更低的时延。     

基于时间反演的上行NOMA系统能效优化算法

为了解决上行非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统在多径环境下传输效率较低问题,提出了一种基于时间反演(time reversal,TR)的上行NOMA网络资源分配算法.首先,利用TR技术独特的空时聚焦特性,增大信号的接收强度.其次,考虑用户最小传输速率约束和用户最...     

Resource allocation for multiuser STBC-BF MIMO-OFDM downlink with imperfect channel information

To improve the performance of a multiuser MIMO-OFDM system with imperfect channel status information, a downlink adaptive resource allocation algorithm which combines space-time block coding and beam forming (STBC-BF) is proposed. The algorithm allocates the subcarriers with a shared manner. A zero forcing processing with joint Rx-Tx is used to suppress the co-channel interference (CCI) and to construct uncorrelatedchannels for STBC. An adaptive power allocation for the STBC equivalent channels can increase signal to interference and noise ratio at the receiver. Simulation results show that under the condition of an imperfect CSI, the proposed algorithm improves the system performance and reduces the number of BS transmit antennas required.     

多用户OFDM系统中子载波和比特联合分配算法

研究了多用户正交频分复用(OFDM)系统中的自适应调制算法。针对现有算法将子载波和比特分配分开考虑、优化效率不高且没有考虑每个用户的性能要求不同的不足,提出了子载波和比特联合分配的自适应算法。在满足每个用户性能要求的条件下,该算法自适应分配子载波和比特使系统的发射功率达到最小,而且每个用户能公平利用系统资源。仿真结果显示:该算法计算速度快,性能大大优于贪婪算法,和最优算法相比,性能仅相差0.3 dB。     

一种基于剩余能量的无线网络资源分配算法研究

针对采用网状网模式组网的WMAN中,提出一种由移动站电量余量决定的分配优先级的系统带宽分配算法,按需分配网络资源并提高网络整体性能问题。通过提高重要节点收发数据时的时间集中度,降低重要节点收发数据时的功率消耗,较大程度降低了重复迭代计算的算法复杂度。该算法可以通过启发式分配等效可分配时间和发射功率来优化系统的资源分配,亦还可以通过改变效用函数的斜度参数满足不同的业务特性。     

目标定位的分布式MIMO雷达资源分配算法

为了提高分布式多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达的目标定位精度,分析了阵元、发射功率和信号带宽对定位精度的影响,进而提出一种将三者联合优化的资源分配算法。首先,以最小化目标的平方位置误差下限(squared position error bound,SPEB)为目标函数,建立了包含阵元、功率和带宽3个变量的优化模型;然后,通过推导最优功率分配矢量和带宽分配矢量的关系简化模型;最后利用凸松弛和循环最小化算法将优化问题转化成二阶锥形式,求解得到最优的资源分配策略。仿真结果表明,利用所提出的算法进行资源分配能明显提高目标的定位精度;信号有效带宽对目标定位精度的影响大于发射功率。     

噪声鲁棒变步长LMS算法及其在OFDM水声信道均衡中的应用

针对最小均方(least mean square, LMS)算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)条件下性能较差的问题,提出一种噪声鲁棒变步长LMS(noise robust variable step-size LMS, NRVSLMS)算法。该算法通过结合改进的双sigmoid函数和误差信号自相关函数,在迭代过程中动态调整步长的大小,解决了传统LMS算法中收敛速度、跟踪性能和稳态性能互相矛盾的问题。理论分析和仿真结果表明,与其他变步长算法相比, NRVSLMS算法抗噪声能力强,具有良好的跟踪速度和稳态性能。将该算法应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声信道均衡中,与现有LMS类自适应均衡方法相比,基于NRVSLMS算法的信道均衡方法能够显著降低系统误码率(bit error rate, BER)和均方误差(mean square error, MSE)。     

基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism, HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。