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1.
针对独立功率限制、放大–转发OFDMA中继系统的多业务资源分配问题,提出一种在满足实时用户要求前提下,非实时用户数据速率最大化的资源分配方案. 根据业务的不同将问题分解为实时和非实时用户的资源分配两个子问题. 对于实时用户的资源分配,利用Lagrange方法计算. 对于非实时用户的资源分配,每个子载波分配给信道条件最好的用户,针对功率分配提出两步功率分配方法. 首先按照总功率约束进行初始功率分配,然后对各子载波的功率进行调整以满足独立功率约束. 对于子载波分配提出一种低复杂度的子载波集合分配算法. 仿真结果表明,该方案在满足多业务用户要求的同时使系统性能得到优化,且计算复杂度低. 相似文献
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摘要: 在OFDM协作双向中继网络中,当多个用户对借助AF(amplify and forward)双向中继相互通信时,用
户对之间的公平性与系统总速率不能同时兼顾. 该文提出一种用户对速率成比例性公平,并与系统总速率折中的
次优资源分配策略. 该策略以最大化双向中继系统总速率为目标,在总功率及用户对的速率成比例约束下分两步
进行. 首先在每个子载波等功率假设条件下进行用户对速率成比例公平的子载波优化,使系统总速率得以提升. 然
后在保证公平性前提下采用一种迭代的功率分配方法将总功率分配到各个子载波,使系统总速率再次得到提升.
仿真结果表明,所提出的策略在保证用户对速率成一定比例的前提下有效地提高了系统总速率. 相似文献
3.
解码转发中继网络基于OFDMA的低复杂度资源分配 总被引:1,自引:1,他引:0
摘要: 该文研究满足用户速率需求的子载波配对、动态子载波分配和功率分配的联合优化,建立了使传输速率与用户期望速率之差最小化的优化数学模型. 首先提出平均功率分配下基于用户期望速率的子载波配对和动态子载波分配算法(dynamic subcarrier allocation based on expected rate, ERDSA). 为了保证用户的公平性,提出在系统资源不足时按比例减小接入用户期望速率的子载波配对和动态子载波分配算法(enhanced dynamic subcarrier allocation based on expected rate, EERDSA). 由于平均功率分配时,第1 跳子载波与第2 跳子载波的速率存在不完美匹配的问题,进而提出联合子载波配对、动态子载波分配和功率分配算法(dynamic joint subcarrier and power allocation, DJSPA). 分析表明3 种算法的复杂度仅与子载波数呈线性关系,均为低复杂度的优化算法. 仿真表明,这几种算法可满足用户的期望速率,降低系统功耗. 相似文献
4.
将约束最小输出能量(CMOE)准则应用于空时编码多输入多输出多载波码分多址(STBC MIMO MC—CDMA)系统,提出一种基于简化CMOE的联合信道估计与信号检测的递归自适应算法,解决了可变对角因子的自适应取值问题,所给出的最优步长半盲自适应信道估计可以提高信道估计的准确性和收敛速度.比较了不同环境下信道估计的误差和各种算法的误码率性能. 相似文献
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针对OFDM系统的下行链路,提出了一种基于广义处理器共享(GPS)调度的低复杂度资源管理方案。方案通过MAC层-物理层的跨层设计达成了信道容量与用户公平性之间较好的折中:在MAC层采用GPS并行调度来达成用户对带宽的公平共享,并进一步提出了通过用户权重补偿来改进公平性的方法;在物理层结合采用次优子载波分配、平均功率分配和自适应调制以充分利用信道容量。仿真结果表明,本方案以较低的实现复杂度实现了与Shen提出的带比例速率限制的资源分配算法相近的性能。 相似文献
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针对MIMO-OFDMA下行链路系统,提出一种基于成比例公平性约束的资源分配方案.该方案基于MIMO信道状态信息,对信道矩阵进行分解,利用特征子信道来确定子载波和功率分配,充分利用了空间域、频域以及多用户分集增益提高系统的频谱效率.通过松弛成比例性约束条件,使各用户数据速率近似正比于每个用户分配的子载波数,并导出一种不需要迭代的线性低复杂度功率分配方案.仿真和分析表明,整个方案在保证系统吞吐量的前提下,取得了用户间良好的速率公平性,同时又具有较低的计算复杂度. 相似文献
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针对现有Markov决策过程自适应决策方法仅研究无限规划水平自适应决策的不足,提出了一种有限规划水平Markov决策过程自适应决策算法.算法的基本思想是运用Bayes理论对未知系统进行"学习",并且在每次决策时以最大概率保证实际决策为最优决策.最后用仿真结果表明了算法的有效性. 相似文献