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提出了一种在多用户OFDM系统中总发射功率和误码率限定的条件下,系统总数据容量最大化的子载波分配算法。针对已有算法对数据容量和公平性兼顾较差的情况,通过引入比例公平控制参数α,把子载波分配分为两部分,首先对所有用户的信道增益降序排列,从中选择αN信道增益较好的子载波进行分配,然后对剩余的(1-α)N个子载波按比例公平的原则进行子载波分配。第一步可以获得较粗糙的比例公平,但可以获得较大的数据容量,通过第二步进一步调整比例公平。可以根据实际需要选择合适的α。子载波分配完毕后,采用注水算法调整子载波间功率分配。通过仿真显示该文算法数据容量得到提高的同时很好地保持了用户间的比例公平。 相似文献
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传统的正交频分复用(OFDM)调度进行资源分配时没有考虑用户间速率比例公平性。针对这一问题,提出了一种新的适合于混合业务的多用户OFDM系统比例公平调度方案,其用户队列承载混合类型业务。该方案在用户间速率成比例约束条件下最大化系统权重容量和;授予用户队列中不同类型的分组不同的权重因子,并通过权重因子计算用户的权重;在子载波分配时不仅定义了信道优先级因子,而且在用户间速率成比例公平约束条件下通过该因子为用户分配子载波;最后推导出一种线性的功率分配方式。仿真结果与分析显示,该方案可以较好地满足用户速率和业务时延的需求,且可以在有效提高系统容量的基础上,严格地保证用户容量公平性。 相似文献
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提出一种适用于正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的低复杂度信道时域响应估计算法.在发送端,算法基于最小均方误差(Mean-square error,MSE)准则以及给定的导频分布对导频功率及相位进行设计;在接收端,算法直接对接收到的导频符号进行求和,通过对求和结果进行简单加权后得到信道时域响应的估计.由于该算法在估计信道时只需进行很少量的复数乘法运算,因此接收端的计算复杂度非常低.理论分析与仿真结果表明,当信道时不变或慢时变时,该算法具有较小的估计均方误差. 相似文献
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基于改进人工鱼群算法的多用户OFDM系统自适应资源分配* 总被引:4,自引:1,他引:3
在鱼群算法中提出了人工鱼的吞食行为,对算法进行了改进,在保证算法性能的前提下明显降低了人工鱼群算法的复杂度。通过对多用户OFDM系统模型的分析,结合对用户公平性的考虑,给出了该系统中自适应资源分配问题的目标函数。用改进鱼群算法在保证用户公平性的基础上,很好地解决了多用户OFDM中的自适应资源分配问题,实现系统总传输速率最大化。 相似文献
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在频率选择性信道中,正交频分复用(OFDM)技术以其独特的优点得到了人们的青睐。但高峰均功率比(PAPR),易使功率放大器(HPA)输出信号产生非线性失真。在OFDM系统中提出了一种新的非线性补偿算法,该算法利用导频序列估计发射端HPA参数,并由此计算非线性误差,实现非线性补偿。计算机仿真结果表明,该算法具有较好的补偿效果。 相似文献
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层间自适应设计已经逐渐成为了当前计算机通信领域研究中的热门问题。文中提出了一种适用于正交频分复用无线通信系统的层间联合自适应传输算法。利用物理层的信道状态信息,该算法将物理层(PHY)的子载波分配同数据链路层(DLL)的数据包业务调度结合起来。仿真结果表明,该方案的性能优于单纯在物理层采用子载波和功率分配自适应算法的方案,能够能支持更多的用户,提高用户数据包传输成功率和降低比特误码率。 相似文献
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现有多用户正交频分复用(OFDM)无线通信系统的资源分配方案未考虑安全传输问题。为此,提出一种物理层安全约束下的资源分配方案,从信息安全理论的角度构建多用户OFDM系统窃听信道模型,在此基础上,利用子载波与功率的联合优化分配方案,在满足各用户安全服务质量(QoS)需求的条件下,通过对偶分解实现系统保密容量最大化的优化目标。仿真结果表明,当系统选用64个子载波为8个授权用户提供服务时,该分配方案在满足各授权用户安全QoS需求的同时,其保密容量相比参考方案最多可提高2.071 bit/s/Hz。 相似文献
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该文以炼化企业的动态调度系统为应用背景,以面向动态调度的自适应用户界面的设计与实现为主要研究内容,分析了当前炼化企业动态调度系统用户操作的流程以及界面的需求并建立起相应的数学模型。借鉴自适应用户界面的相关研究成果,设计了自适应用户界面的体系结构以及用户的动态行为过程,针对流程行业的应用特点提出了利用产生式推理和基于上下文的用户意图捕捉的方法,最后给出应用实例。文中所述方法已经成功在企业中得到应用。使用结果表明,该方法能够有效地开发动态调度系统的自适应用户界面,获得满意效果。 相似文献
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基于蚁群遗传算法的高校排课系统 总被引:1,自引:1,他引:1
传统的手工排课的方法在效率和合理度上存在较大的缺陷.而利用单纯的遗传算法和蚁群算法则存在着计算时间过长和易导致早熟收敛等缺点.为了解决问题,将蚁群算法与遗传算法相结合,结果发现使用蚁群遗传算法,可以有效地减少搜索空间,使种群在遗传过程按规则分区,在区间中喷洒信息素,染色适应度与种群区间交互,形成正反馈系统,驱动整个算法得到排课较优解.测试结果表明.蚁群遗传算法较大提高了高校排课系统中的效率和合理度. 相似文献
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分析了软件容错模型中的BCE容错调度算法,针对该算法中的反向调度和正向调度两个过程,给出了RMB、DMB、EDFB 3种反向调度算法和RMF、EDFF 2种正向调度算法,指出了反向调度和正向调度相互协调的特性。将各种算法在BCE算法中进行模拟,结果表明EDFF正向调度算法能够与3种反向调度算法更好地协调,从而获得比RMF正向调度算法更高的调度性能。模拟结果表明,3种反向调度算法在BCE算法中的性能相近。得出RMB(或DMB)反向调度算法与EDFF正向调度算法的组合较适用于软件容错模型的结论。 相似文献
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