OFDMA系统中资源公平调度算法研究

研究了宽带正交频分复用多址（OFDMA）系统中存在多种不同业务时的无线资源公平调度问题,深 入分析了经典的资源调度算法———用户最小容量最大化算法,提出了一种明显改善公平性能的改进算法,仿真 结果证明,改进算法在各种应用环境下,都具有良好的公平性能,能为不同业务类型的用户提供较严格的速率 保证。     

TDD—OFDMA蜂窝网络中基于QoS的下行调度算法

TDD-OFDMA蜂窝网络中,在三扇区单频小区和三扇区多频小区两种模式下,分析了RR,maxC/I,PF和DPF四种调度算法的系统吞吐量和用户公平性,其中DPF算法是一种基于QoS的下行调度算法。调度算法和频率复用方案的选择需要根据系统吞吐量和用户公平性来权衡。     

基于启发探索机制的无线OFDMA网络分布式数据调度

将无线OFDMA Ad-hoc网络的最优调度建模为条件受限的联合层资源分配优化模型,基于该模型,该文提出了一个基于启发探索机制的分布式调度算法(DSA).该算法根据局部子载波信道状态为每一个链路选择子载波,采用随机概率选择机制来保证链路子载波选择的有效性.仿真结果表明:与传统方法相比,该文提出的DSA算法能够取得更好的有效性,通过改变DSA算法的链路子载波选择概率阈值,总体的公平性能够进一步提高.     

基于多用户分集效应的相对比例公平调度算法

无线蜂窝网络目前所采用的机会调度算法在公平性方面存在缺陷。为解决该缺陷,该文提出了一种适用于无线数据网络的基于多用户分集效应的相对比例公平调度算法。不仅可以通过改变参数来调节系统吞吐量,保证系统性能;而且可以保证各用户之间的公平性,满足不同用户的服务质量要求。仿真实验表明,该算法可以在不同用户之间提供公平的服务,而且能兼顾系统吞吐量和用户服务质量的要求。     

基于业务统一部署与管理的资源调度算法

针对当前资源调度算法无法满足业务多样化要求的问题,提出一种基于业务统一部署与管理的云计算资源调度算法.首先,对各业务进行分类和统一管理,根据业务变化实时调整资源需求;然后,通过业务的软约束、硬约束之间的转化以适应业务多样化要求;最后,通过仿真实验测试算法的有效性和优越性.实验结果表明,相比于其他算法,该算法大幅度提高了云计算系统资源的利用率,可以满足实际应用的要求.     

一种基于OFDMA中继系统的无线资源调度方案

在下一代蜂窝网络中,中继以其特有的优势被广泛地应用于无线通信系统。为了提高基于OFDMA的中继系统的吞吐量和无线资源利用率,文中提出了一种新型中继系统无线资源调度方案。在第二跳链路分配资源块时,该方案不仅考虑中继用户,同时也将直传用户考虑在内,在保证中继用户公平性的前提下,提高了直传用户的公平性。理论和仿真分析表明:与不使用中继的蜂窝系统和一些已有的传统中继系统资源调度方案相比,在保证一定用户公平性的前提下,该方案提高了系统的吞吐量和频谱效率。     

基于用户偏好和层次分析的数字家庭业务调度算法

根据用户对业务的使用偏好提出了一种基于层次分析法(AHP)的数字家庭智能业务调度算法,通过对制约因素、备选业务进行相对权重分析,确定最符合用户需要的业务,从而可以提前调度业务,保障用户使用业务的满意度和舒适度.结果表明,考虑用户偏好的层次分析调度算法更能适应个性化的数字家庭环境,与轮询调度算法相比,提出的业务调度算法成功匹配率更高.     

基于用户偏好和层次分析的数字家庭业务调度算法

根据用户对业务的使用偏好提出了一种基于层次分析法(AHP)的数字家庭智能业务调度算法,通过对制 约因素、备选业务进行相对权重分析,确定最符合用户需要的业务,从而可以提前调度业务,保障用户使用业务的 满意度和舒适度.结果表明,考虑用户偏好的层次分析调度算法更能适应个性化的数字家庭环境,与轮询调度算法 相比,提出的业务调度算法成功匹配率更高.     

一种适用于多业务OFDMA系统的资源调度算法

OFDMA是下一代无线通信系统中在下行链路上实现大容量通信的一种有前途的技术,其中关键技术是在共享信道的用户间公平合理的分配子载波和功率.提出了一种在保证业务QoS条件下的动态资源调度算法,并进行了仿真,仿真结果表明,该算法在保证业务QoS需求下,可以有效提高系统资源利用率.     

OFDMA系统中基于有限反馈的资源公平调度算法

OFDMA是下一代无线通信系统中在下行链路上实现大容量通信的一种有前途的技术,其中的关键技术之一是在共享信道的用户间公平合理地分配子载波和功率。分析了功率约束下系统最大吞吐量的实现方法,提出了一种基于有限反馈的资源公平调度算法,这种算法具有系统所需反馈信息量少、用户间公平性好等性能,并通过仿真进行了验证。     

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。     

复杂度低的速率比例限制松弛的OFDMA资源分配

在同一符号周期内,OFDMA基站允许多用户在不同子载波上并行传输。每个用户的子载波和功率分配使用户的数据速率最大,并受总功率、比特错误率及用户之间数据速率比例均衡的限制。高子信道SNR情况下,迭代求根法为子信道数的线性复杂度NlogN.将数据速率比例严格均衡限制松弛,提出一种非迭代方法,与求根法相比,所提方法没有高子信道SNR的限制,降低了复杂度,仿真表明总用户数据速率更高.     

正交频分多址接入系统中接收能耗优化的二维时频资源分配算法

正交频分多址接入系统资源分配的结果会直接影响资源分配效率以及各个接收站点的能耗.系统中的多用户系统资源分配问题在一定的标准(例如IEEE 802.16标准)约束下可证明为一个NP完全问题.以IEEE802.16标准为例,由一定的分配准则定义的一种启发式算法(能耗优化的低边数分配算法)可以对资源分配问题进行近似求解.仿真结果表明,和文献中典型的启发式算法相比,该算法可以获得较高的资源分配效率以及较低的接收站点能耗.     

基于OFDMA多系统共享的一种半静态资源分配策略

现有的OFDMA资源分配算法大都以提高单系统内的频谱利用率为目标,而对于同一区域内多系统间的资源共享问题未加考虑.针对这一问题提出了一种适用于双无线系统的半静态的资源分配策略.首先划分一定的频谱共享区并设置系统间的优先级,然后引入一种泊松评判机制来控制不同系统接入频谱共享区的概率,从而降低系统间的互干扰.结合几种分配算...     

一种在OFDMA使用的公平自适应资源配置方案

在OFDMA中使用了跨层(Cross-layer)来进行自适应资源调配。OFDMA系统中利用跨层结构,在数据链路层的信息可以用来实现自适应资源调配。根据这个设想,设计了一个新的跨层自适应资源调配方案来保证用户在连接层中等待时间的公平性,并取得更好的频谱利用率。     

OFDMA系统的信道质量信息反馈方案改进

在比较多种基于OFDMA(orthogonal frequency division multiple access)系统的信道质量信息(CQI)反馈方案性能的基础上,提出一种新的反馈改进方案.该方案在混合反馈方案的基础上,用减少反馈层数以降低反馈开销,同时,以增加每一层反馈资源块数量的方法来反馈信道信息.仿真结果表明,新的方案在不增加额外反馈比特开销的同时,提高了对信道描述的精确程度以及该方案在不同信道条件下应用的灵活程度.     

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.     

基于移动用户中继的OFDMA系统资源分配方案研究

文中在研究移动用户中继的基础上,对AF协同接收型中继模式链路容量的公式进行了推导,并根据空闲用户的分布,提出一种中继选择和资源分配的联合算法.仿真结果显示,该算法不仅能够提高系统的容量,还可以大大改善小区边缘用户的链路吞吐量.     

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。     

OFDMA干扰信道资源分布式自优化算法

针对多用户正交频分多址(orthogonal frequency division multiple access,OFDMA)干扰信道自优化问题,研究其功率和信道资源分配策略,提出了一种新的分布式的资源优化分配算法.各用户只需要知道自己的信道状态信息就可以通过迭代注水的方式对系统资源进行合理分配,实现速率最大化.通过对注水算法增加干扰强度限制条件的方法,优化资源配置,提高系统的效率,并用线性规划理论将其实现.仿真结果表明,该算法在性能上比纳什博弈算法有很大的提高.