基于QoS的认知OFDM无线电系统自适应资源分配

摘要：根据认知无线电的特点和正交频分复用的传输特性,提出了一种针对认知OFDM无线电系统的自适应资源分配算法. 该算法在子载波和功率分配中,通过把次用户对主用户干扰的功率限制在主用户可容忍的门限以下,使次用户信道容量最大化. 同时,利用比例公平性保证了每个用户的通信服务质量. 仿真结果验证了所提算法的性能和有效性.     

一种新的导音辅助OFDM符号定时算法

提出的算法仅利用一个导音符号来进行符号定时恢复，适合与突发模式的正交频分多路(OFDM)信号，而且OFDM帧同步和符号同步能一次完成，简化同步实现的复杂度，算法采用自相关计算，对载波频率偏移具有较强的鲁棒性。仿真结果表明，即使在频率选择性衰落信道中，提出的算法也能快速地实现符号定时同步。     

基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计导频图案设计

针对OFDM系统基于压缩感知的频率选择性衰落信道估计,提出了一种基于压缩感知测量矩阵互相关最小的导频设计准则.仿真结果表明,与使用其他导频图案相比,使用此准则设计出的导频图案使信道估计均方误差和系统的误比特率更小.     

无线网络中自适应阵列处理算法的性能比较

信道间干扰是无线局域网在标准制定和实用中较重要的问题,如使用OFDM技术的高速率无线局域网标准802.11a,工作在国家信息基础设施频段5GHz(许多国家无需频段许可),因此,可能出现多个用户使用相同子载波连接接入点。该类系统中,选用最大似然法进行参数估计是最优的,但计算复杂度大;选用次优但低复杂度的期望极大法作参数估计更具实用价值。在多用户使用同一载波接入时,实际仿真证实了期望极大算法可有效地抵抗信道间干扰。     

OFDM系统LS信道估计中的最优导频设计

针对设置有保护频带的OFDM系统,基于等间隔导频(UPPTS)设计方法,在保证最小二乘(LS)信道估计均方误差(MSE)最小的前提下,计算了系统允许存在的最大保护频带宽度,给出了初始导频位置的选择范围,通过调整导频序列的初始位置,使导频序列有效避开保护频带.仿真实验结果表明,当导频序列的初始导频落入本文所给出的导频位置选择范围之内时,系统给出了更高的信道估计精度和更低的误码率,进一步验证了算法的有效性和优越性.     

低压电网基于发射效率的OFDM比特分配算法

低压电网信道衰减特性变化剧烈,正交频分复用（OFDM）系统的自适应调制技术根据每个子载波的信道状况和用户需求,为每个用户分配最佳的子载波,为每个子载波分配最佳的调制方式,这样可以更好地利用信道资源,提高传输速率．以低压电网为对象,利用多项式函数拟合的低压电网信道模型,从基于SNR门限的比特分配算法出发,提出了一种基于发射效率的OFDM比特分配算法,并与固定调制方式和固定功率分配的OFDM系统进行对比．结果表明该算法能够根据各个子信道的实际传输情况灵活地分配发送功率和信息比特,使更多的子载波可以使用性能好的调制方式,从而有效地利用了低压电网信道资源．     

多用户正交频分复用系统中的自适应分配算法

提出了一种多用户正交频分复用系统中次最优的自适应载波、比特和能量分配算法．该算法依照最优化算法的分配思想，利用各子载波的瞬时特性，在保证各个用户服务质量(QOS)较好的前提下，通过优选适合发送的时频块，并根据信道状态信息，及时调整其调制等级，达到降低总的发射功率，提高误码性能的目的．仿真实验表明，该算法具有较好的性能．     

删余LDPC与OFDM联合编码调制算法

为了降低正交频分复用(OFDM)系统中信道的时变导致的高误码平台,提出一种联合编码调制算法。该算法利用低密度校验码(LDPC)对删除信道的优良特性,将LDPC编码删余比特进行预编码,映射为零调制符号,辅助调制解调器减轻子载波间干扰(ICI)自干扰。仿真结果表明:与分离的编码调制相比,在相同传输速率条件下,该方法降低时变信道导致的LDPC误码平台达3个数量级以上。该联合编码调制算法可明显提高宽带无线通信系统在高速移动环境下的性能。     

组Turbo码在802.16a多载波OFDM系统中的应用

以分组码为子码构成的分组Turbo码(BTC),相比传统卷积Turbo码具有收敛速度快等优点。研究了分组Turbo码的译码算法及其简化修正算法,并对它们在802.16a多载波OFDM系统中做了性能仿真和分析。验证了分组Turbo码可以在较少的迭代次数达到较好的性能,简化修正算法可以大大降低算法复杂度,且性能损失不大。     

基于OFDM的认知无线网络中最小代价增量资源分配算法

认知无线电是解决频谱资源紧张,提高频谱利用率的有效方式之一。在保护授权用户不受过度干扰的前提下,为了充分利用基于OFDM的认知无线网络频谱资源,在分别考虑频谱检测可靠性和互干扰对资源分配影响的基础上,构建了一个联合功率控制和子载波分配的最优化目标。考虑算法实际可行性,提出了3个次优的基于最小资源代价增量的算法,即最小功率代价增量算法、最小干扰代价增量算法以及最小功率干扰加权和代价增量算法。数值仿真表明,相比于现有的静态等功率资源分配,所提算法的吞吐量性能均有明显提升,其中,最小功率干扰加权和代价增量算法整体性能最好。