基于NOMA系统的用户分组和功率分配策略

针对非正交多址接入（NOMA）系统的最优用户分组和功率分配方案的高复杂度问题,提出一种改进的用户分组和功率分配策略。首先,对用户进行分组,由信道增益值确定每个子信道的第一个用户,再由贪婪匹配方法分配剩余用户;然后,对用户的功率进行分配,将该功率分配问题分成子信道间和子信道内两部分,对于子信道间采用线性注水算法分配功率,对于子信道内则采用所提的迭代功率分配算法分配功率;最后,构造拉格朗日函数以实现在最大发射功率以及保证每个用户最低数据速率的约束下系统吞吐量的最大化。仿真结果表明,在多用户的情况下,与线性注水的分数阶功率分配（LWF-FTPA）算法和等分数阶功率分配（EQ-FTPA）算法相比,系统吞吐量分别提高了8%和20%,所提策略优于传统算法。     

OFDMA系统的下行调度算法研究

在三扇区单频小区的正交频分多址（Orthogonal Frequency Division Multiple Access,简称OFDMA）蜂窝系统中,为了改善系统的吞吐量,提出了改进的调度算法。该算法基于用户在不同子信道的状态差异,尽量使用户在各自有利的信道上传输数据。通过计算机仿真,对其性能进行了分析和比较。结果表明,该算法可以在满足用户公平性的基础上,有效地提高系统的吞吐量。     

OFDMA系统中基于多业务QoS保证的机会调度算法

针对正交频分多址接入（OFDMA）系统中多业务资源调度问题,提出了一种基于服务质量（QoS）的最小性能保证的资源机会调度算法。以系统总吞吐量优化为目标,根据业务的QoS参量设计子载波调度参数,并利用图论中最大加权双向匹配问题的求解算法,在各业务间公平分配子载波资源,保证了各业务的QoS要求。仿真结果表明,所提算法在保证各业务的最低速率要求的前提下有效地提高了系统总吞吐量性能。     

下行链路NOMA用户分组和功率分配算法

对下行链路中非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统用户匹配和子带功率分配两个问题进行研究。提出优化分组方案,结合用户质量及子带吞吐量进行用户匹配,从而保证系统性能显著提升;提出基于比例公平的优化边缘用户质量因子的功率分配方案,在保证用户服务质量(Quality of Service,QoS)基础上优化边缘用户的传输性能,并利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件进行求解。仿真结果表明,系统吞吐量比传统的正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)系统有明显提升。     

认知用户基于预测的动态频谱接入算法

频谱接入技术的关键是解决认知用户如何选择合适的空闲信道以及认知用户间如何实现频谱共享.在公共控制信道较难获得的情况下,基于部分可观测Markov决策过程(POMDP)的频谱预测算法,可以显著地提高系统的吞吐量;由于认知用户之间缺少接入信息的交换,使得多个认知用户在同一时隙接入同一信道的冲突概率较大.针对多用户竞争冲突问题,通过引入竞争反馈的偏差因子,并利用均衡的混合信道选择策略对认知无线网络动态频谱接入过程进行研究.通过大量仿真对认知用户的吞吐量和频谱利用率以及碰撞率进行分析,研究表明,均衡的混合信道选择策略可以有效地提高系统的吞吐量及频谱利用率.     

一种多用户OFDM系统的资源调度算法

正交频分复用(OFDM)系统中,资源调度是影响整个网络性能的关键问题,而现有的静态资源调度算法和动态资源调度算法不能很好地兼顾系统吞吐量以及用户公平性两发面的性能.在分析现有算法的性能特点的基础上,基于比例公平准则,提出了一种多用户OFDM系统下行链路中的动态调度算法,并进行了数值仿真.仿真结果表明,在基站发射功率及用户吞吐量公平分配的约束下,系统吞吐量性能较好.且算法在用户吞吐量公平性上有所提高,复杂度较低.     

基于遗传算法求解三维匹配的资源分配问题

针对非正交多址接入(NOMA)技术的两层异构网络(HetNets)的资源配置,因用户、基站和子信道三维匹配属于NP难题,多分解为二维匹配求解,为此提出一种改进的遗传算法(GA)求解用户的多维匹配。为满足系统总容量最大并降低时间复杂度,将遗传算法的编码方式设计为一种多维映射过程;为防止陷入局部最优并提高全局搜索能力,对选择算子进行确定性和随机性的结合。实验结果表明,该算法相对于贪婪算法和双边匹配算法,具有收敛速度快和全局性更好等优点。     

OFDMA系统中的多业务接入控制算法

提出一种针对分析正交频分多址接入(OFDMA)系统的改进多业务接入控制算法。OFDMA系统为用户提供一定数量的子载波进行传输,通过压缩原信道带宽或传输速率,降低原信道上的业务服务质量,从而提高小区内可使用的信道数量。仿真结果表明,与传统信道预留算法相比,该算法可提高信道资源利用率,降低目标小区的切换呼叫阻塞率和新呼叫阻塞率。     

基于Q-learning的机会频谱接入信道选择算法

针对未知环境下机会频谱接入的信道选择问题进行研究。将智能控制中的Q-learning理论应用于信道选择问题, 建立次用户信道选择模型, 提出了一种基于Q-learning的信道选择算法。该算法通过不断与环境进行交互和学习, 引导次用户尽量选择累积回报最大的信道, 最大化次用户吞吐量。引入Boltzmann学习规则在信道探索与利用之间获得折中。仿真结果表明, 与随机选择算法相比, 该算法在不需要信道环境先验知识或预测模型下, 能够自适应地选择可用性较好的信道, 有效提高次用户吞吐量, 且收敛速度较快。     

基于HAGA的D2D-NOMA资源分配优化算法

针对无线系统带宽资源有限、基站负载压力大、传输时延长等问题,提出一种基于非正交多址接入技术的D2D系统吞吐量最大化资源分配算法。在不同用户的服务质量约束条件下,建立D2D系统吞吐量最大化资源分配模型。该模型的优化目标是一个混合整数非线性规划问题,将其解耦为信道匹配与功率分配2个子问题并分别进行处理,利用自适应惩罚函数法处理约束条件并提出一种基于爬山策略的自适应遗传算法以对问题进行求解。仿真结果表明,与GA、AGA算法相比,该算法能够有效提高D2D系统的吞吐量,且收敛性能更好。     

保证公平的最大化中继OFDMA系统容量策略

基于正交频分多址(OFDMA)解码-转发中继的系统资源分配方法不能兼顾系统容量与用户公平度。针对该问题,提出一种新的子载波与功率资源分配算法,其中包括子载波分配与配对以及功率分配2个过程。在子载波分配与配对过程中,设计新的同步子载波差值最小配对方法,以最大程度匹配两跳链路配对的子载波。在功率分配过程中,通过拉格朗日方法调整每个子载波对的功率,进一步提高系统传输速率。仿真结果表明,将该策略运用于不同的OFDMA子载波分配算法中能够较好地兼顾系统容量与用户间公平度。     

基于OFDMA系统的改进型功率分配贪婪算法研究

通过考虑功率分配中OFDMA系统的吞吐量与用户间公平性能的平衡问题,在公平约束条件下,提出一种改进型功率分配贪婪算法.该算法根据用户请求进行子载波的预分配,可以有效地实现每个用户具体的比特分配和功率分配.仿真结果表明,该算法的吞吐量逼近于迭代注水功率分配算法,可以在OFDMA系统的吞吐量与用户间的公平性能之间寻求到一个理想的平衡点.     

电力线通信系统中跨层的用户调度和资源分配

针对多用户多业务基于正交频分多址的电力线通信系统,提出一种在数据链路控制层进行用户调度和在物理层进行资源分配的多层多目标最优的跨层资源分配算法,其用户调度根据所有用户的服务质量(QoS)满意程度、QoS要求、业务包模型、信道状态信息和队列状态信息,从所有用户中选出要服务的用户和确定这些用户的最优跨层参数;其资源分配则根据所有调度用户的QoS要求、最优跨层参数和信道状态信息,先把功率按地窖注水原理分给每个子载波,再把每个子载波最优地分给调度用户并采用逐比特加载查表算法调整其上分配的功率和比特。最后在典型的电力线信道环境下对算法进行仿真,结果表明新算法在系统资源大范围变化时也能保障用户的服务质量,同时有效地提高系统资源的利用。     

基于公平性的OFDMA系统中自适应功率分配贪婪算法

功率分配是OFDMA系统资源调度中的一个重要研究问题。该文通过考虑功率分配中系统吞吐量与用户间公平性能平衡问题,提出了一种公平约束下的功率分配贪婪算法。将算法与经典算法比较,在使用户公平性大为提高的同时,使OFDM系统达到最大吞吐量。仿真结果表明,该算法的吞吐量逼近迭代注水功率分配算法。     

中继OFDMA系统容量公平资源分配算法研究

针对OFMDA解码-转发中继系统的资源分配问题,提出了一种以系统总功率和用户间的数据速率比例公平为约束条件,以最大化系统总速率为目标的资源分配算法。该资源分配问题为非线性最优化问题,联合求解所有变量复杂度很高,通过次优化的方法降低计算复杂度。算法包括：子载波分配和功率分配。子载波分配是以功率平均分配为前提,对基站-中继站和中继站-用户链路的子载波按照信道条件进行配对,并根据比例公平约束将配对的子载波分配给相应的用户。功率分配是对每个用户利用Lagrange方法调整每个子载波的功率,进一步提高系统的数据速率。算法仿真分析表明,该算法既能同时满足多用户不同数据速率的要求,又能提高系统的数据速率。     

多输入多输出—非正交多址接入系统融合用户调度的下行波束赋形设计

针对多输入多输出—非正交多址接入（MIMO-NOMA）技术中用户间干扰较大的问题，提出了一种融合用户调度的波束赋形（BF）算法。首先，在进行用户调度时，为了同时兼顾簇内用户干扰和簇间用户干扰，根据各用户信道的差异性，利用L1-范数正则化方法对所有用户分组情况进行初步稀疏化处理，进而从各用户信道相关性角度出发，将信道相关性大的两个用户分为一簇；其次，结合部分发射功率控制（FTPC）策略实现簇内用户功率分配；最后，根据和速率最大化准则构建一目标优化函数，进而利用连续凸逼近（SCA）算法对其进行求解，以获得波束赋形矩阵。理论分析和链路仿真表明，与传统的正交多址接入技术相比，在系统容量方面实现了84.3%的提升；与传统的相关性用户分簇方法相比，在公平性方面实现了20.2%的提升。实验结果表明，该方案不仅有效地抑制了簇内用户干扰和簇间用户干扰，同时，又保证了用户间的公平性。     

非理想条件下OFDMA系统物理层安全的资源分配算法

针对OFDMA系统中用户QoS需求的差异性,提出了一种非理想状态下不同用户的资源分配算法,即求取用户携带比特数和发射功率最优解问题。基于自适应功率分配增益较小的情况,通过进行功率的平均分配来降低算法复杂度,基于吞吐量最大化原则,将剩余未分配的子载波分配给能获得最大传输速率的用户,提升系统的整体吞吐量水平。仿真结果表明:相对于其他传统资源分配算法,这个算法能够保证不同混合用户的最小传输速率要求的同时,有效提升算法的公平性。     

OFDMA系统中容量最大化的资源分配算法

为最大化OFDMA系统容量,提出一种信道容量最小子载波优先分配算法。在每次迭代注水过程中,假设所有子载波只能分配给一个用户,计算该用户对应于不同子载波所具有的信道容量,并对具有最小信道容量的用户优先分配子载波,以避免将信道容量差的子载波分配给用户。仿真结果表明,该算法解决了采用传统等功率方式计算子载波分配容量时准确率低的问题,相比WUF算法和WSA算法,在不同信噪比的情况下系统容量提高近15.7%和12.2%,达到最大化系统容量的目的。     

多小区OFDMA系统一种跨层资源分配方法

正交频分多址(OFDMA)作为一种新的多址接入方式受到了极大关注.多小区系统由于采用频率复用技术会不可避免的产生小区间干扰,严重影响了多小区无线通信系统的性能,针对多小区OFDMA,提出了一种准分布式跨层资源分配方法.分配方法包括无线网络控制器(RNC)的跨层资源分配算法和基站收发系统(BTS)的跨层资源分配算法.RNC将子信道分配给各个小区的BTS,BTS将分配给该小区的子信道分配给该小区的用户.仿真结果表明,相对于传统的资源分配方法,跨层资源分配方法能有效提高多小区OFDMA系统给定服务质量(QoS)下的吞吐率.