最小中断概率的无线协作多播网络资源分配

研究了基于正交频分多址(OFDMA)无线协作多播系统的资源分配问题,该系统的资源分配中只有用户的平均信道状态信息可用.由于瞬时深衰落的影响,不可能保证每一个多播数据的成功传输,因此为了达到有效可靠的传输,利用协作分集带来的潜在增益,提出了协作的联合子载波和功率分配算法来最小化多播传输的中断概率.由于联合分配问题有很高的计算复杂度,因此提出了次优化的分配算法.在子载波分配阶段提出了比例协作子载波分配算法(CP)来实现吞吐量和公平性的折中.在功率分配阶段采用迭代功率分配算法(IP)来有效地利用有限的功率.仿真结果表明所提出的协作算法的性能明显优于传统的非协作算法.     

多播OFDM系统中基于QoS保证的资源分配研究

分析多播OFDM系统中的资源分配问题,最优的功率子载波分配是NP-hard问题,为此提出三种次优分配算法:算法1对单播情况下的分配方案进行扩展,在初始分配后进行子载波调整,复杂度较高;算法2在等功率的假定条件下进行子载波分配,复杂度最低;算法3首先利用算法2进行子载波分配,然后通过注水进行功率分配,以提高系统性能.分析和仿真证明,所提算法是有效的,且其复杂度低,特别是算法2和算法3,非常适合于实际系统实现.     

电力线通信系统中基于动态规划的自适应资源分配

分析了电力线通信OFDM系统在多种约束下,多用户多业务在多子载波上自适应的比特和功率分配模型,提出了一种新的基于动态规划的速率和功率自适应相结合的动态资源分配算法,其先给实时用户分配资源以满足固定速率下总功率最小,再利用剩余功率和未用子载波给非实时用户分配资源以满足最小速率下总速率最大.在典型电力线信道环境下的仿真结果表明,该算法的性能优于已有的多用户资源分配优化算法,且其能更好的满足电力线通信系统中多用户资源分配的多目标要求.     

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.     

OFDM-SDMA系统上行资源分配算法

针对OFDM-SDMA系统的上行链路,以系统吞吐量最大为目标,建立资源分配问题的优化模型,提出一种低复杂度的次优资源分配算法.该算法分为载波分配和功率分配2部分:载波分配算法在功率平均分配的假设下为每个子载波选择用户集合;功率分配算法在载波分配的基础上,考虑相同载波上的干扰对用户进行注水功率分配.仿真结果表明:该算法获得的系统容量与传统OFDMA系统资源分配算法相比有较大幅度的提高;载波分配算法能很好地适应上行链路的特点,其性能优于下行链路载波分配算法;有扰信道注水功率分配亦优于固定功率分配算法.     

认知无线电系统基于动态功率控制的频谱分配

为研究认知无线电系统中下垫式共享方式下的资源分配问题,提出一种基于动态功率调整的子载波分配算法. 该算法根据授权用户的状态对认知用户在子载波上的功率进行动态调整,当授权用户接入时将认知用户的功率限制在干扰功率限之下,当授权用户离开时将认知用户的功率设置为最大发送功率;根据授权用户和认知用户的业务流分布以及认知用户在不同子载波上的信道增益进行子载波的动态分配. 仿真结果表明,与现有算法相比,基于动态功率调整的资源分配算法能够获得明显的吞吐量性能增益.      

基于OFDM的认知无线电系统联合资源分配

为充分利用现有无线电频谱资源, 研究了基于正交频分复用的认知无线电系统, 以填充和下垫联合方式进行分配资源的问题, 提出了新的子载波分配算法和最优功率分配算法。该算法在保证总功率和每个子载波所受干扰在一定阈值内的前提下, 采用最优功率分配算法最大化次用户传输速率。同时, 为降低算法的复杂度, 将置零子载波功率算法应用到资源分配中。最后, 基于Worst-case 方法, 对次用户和主用户间的信道不确定性进行鲁棒性分析。仿真结果表明, 在相同条件下, 该资源分配最优算法和次优算法都优于单独的填充式或下垫式资源分配算法。     

一种优化的认知无线电网络资源协同分配算法

在目前的认知无线电研究中,多用户OFDMA系统中如何实现子载波和功率的合理分配是研究的重点之一.针对认知无线电资源分配过程中出现的多认知用户资源分配不公平的问题,研究了认知无线电网络中授权用户占用子载带时,认知用户的吞吐量受限制的问题,提出了一种基于underlay频谱共享模式下的OFDMA认知无线电网络功率与子载带协同分配优化算法.该算法利用干扰门限的设置,使用原始感知信息(RSI)和信道状态信息(CSI)进行功率与子载波分配,然后分别进行功率控制和用户选择的计算,找到最优化传输功率与每个子载带最优使用用户,在保证授权用户免受有害干扰的前提下,使授权用户存在时,也可共享频谱传输,确保了系统的稳定性,提高了网络吞吐量.理论分析与仿真结果表明,相比传统的功率与子载波联合分配算法,该算法可以提高系统的平均加权吞吐量.     

中继OFDMA系统的自适应资源分配策略

将中继OFDMA系统的资源分配问题建模成一个在每个接入节点功率受限,以及满足每个用户最小速率要求的条件下,最大化系统容量的数学模型,提出了一种基于对偶分解的资源分配算法,将该问题分解成若干个关于各个子载波的子问题进行求解,从而有效地降低了计算的复杂度.通过对各子问题的求解,可以获得最优的中继节点的选择方案以及功率、子载波的分配方案.仿真结果表明,该算法能够在保障不同用户速率需求的前提下,有效地提高系统的容量.     

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。     

采用定价机制的多媒体系统多资源分配算法

针对多媒体系统多资源分配问题,提出了一种基于定价机制的多资源分配算法.假设资消耗函数是凸函数,从而推导出资源分配问题是凸规划问题,可以通过拉格朗日对偶分解理论求解,确定资源的价格并得到最优的资源分配.对于单资源分配问题,使用多标拍卖算法确定最优的资源分配.仿真实验结果表明:对于单资源分配问题,当任务的投标数大于15时,系统总的服务质量水平达到近似最优;对于多资源分配问题,基于定价机制的多资源分配算法性能优于现有算法,且算法复杂度更低.     

资源分配问题的动态规划及其Lingo求解

资源分配问题是将一种或几种资源,恰当地分配给若干个用户,而使目标函数为最优。介绍了应用动态规划的方法解决资源分配问题时的一般策略,并通过实例应用 Lingo 编程方便地求解此类问题。     

TD-LTE系统动态资源分配算法研究

动态资源分配算法能够有效提高频谱利用效率、系统容量以及减少发射功率。在TD-LTE通信系统中,下行链路采用了OFDMA(orthogonal frequency division multiple access)技术,动态资源分配问题常建模为在非线性限制条件下求解非线性目标函数的最优化问题。针对无约束条件迭代算法、速率自适应算法与边界自适应算法分配特点,分析了动态资源分配算法如何满足TD-LTE(time division-long term evolution)中多媒体业务不同QoS需求。对3种主流算法复杂度、容量、发射功率等技术指标进行分析比较。同时讨论了如何使算法具有低复杂度并能使网络达到良好技术指标,以及将资源块与功率结合分配的解决思路。为TD-LTE系统的动态资源分配算法研究提供了可行方案。     

划分测试中测试用例最优分配问题研究

研究了划分测试中每个子域错误率已知，测试资源受约束时，测试用例如何合理分配的优化问题．主要考虑了两类测试用例分配问题：测试资源受约束的测试用例分配及测试资源受约束且各个子域的可靠性要达到一定要求时测试用例的分配，证明了带约束的测试用例最优分配问题是一个NPC问题．给出了动态规划求解方法，从理论上证明了该方法是最优的，并通过随机模拟将该方法与其它常见的测试用例分配策略进行分析比较，用实验数据验证了该办法能合理利用有限测试资源，有效地提高缺陷检测能力．     

基于服务质量的动态资源分配算法

在网络虚拟化过程中,当前大多数物理资源分配算法,主要考虑了资源利用率和网络收益,而忽略了虚拟网络请求的服务质量,从而在不同用户之间造成不公平。针对该问题,提出基于服务质量的动态资源分配算法。该算法在空闲时频资源非连续情况下,只有当虚拟网络请求的生命周期足够长,满足重分配影响因子情况下,才优先为资源量小的虚拟网络请求重分配物理资源;在空闲时频资源连续情况下,综合考虑优先级、时间容忍和网络收益因素影响,为虚拟网络请求分配相适应的物理资源。仿真结果表明,该算法相对于传统基于生命周期的动态资源分配算法和贪婪动态分配,在实现物理资源高效利用的前提下,不但保障了虚拟网络请求的服务质量,而且降低了该算法的运行时间。     

基于不完全频谱感知的认知中继网络能量效率研究

针对认知中继网络中基于能量效率的资源分配问题,提出一种基于次用户能量效率最大化的功率分配优化算法,通过建立多重约束条件下的频谱感知和传输联合优化模型,在考虑单位发射速率消耗功率和干扰限制的情况下,利用分数规划将问题中的混合整数非线性规划问题转化为等价的凸优化问题,分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,提出的功率分配优化算法在达到能量效率最优的同时降低了算法复杂度低。     

一类多阶段资源分配问题

用动态规划方法研究多阶段资源分配问题,建立了数学模型,通过状态转移方程得出一个简单的求解该问题的方法．     

一种网格资源动态分配算法研究

在分布式集群环境中,如何对网格环境中的资源进行有效管理和合理调度至关重要。采用静态固定资源分配等策略不能适应资源和用户请求的动态变化,容易产生资源碎片,造成网格资源利用率低等问题。提出了一种基于分类挖掘的资源动态分配模型和算法,通过资源管理服务器中的守护进程,对集群中的任务动作进行分类挖掘,形成分类规则,用以指导资源的动态分配。实验证明,相比其他分配策略和算法,DRA算法能较好地适应网格环境的变化,具有资源分配利用率高等优点。     

一种改进的自适应动态资源调配算法

为了改进在分布式环境下用于QoS控制的基于模糊逻辑的动态资源调配算法(FDRA),提出了基于双阈值和双指针的自适应动态控制资源算法--EFDRA(Enhanced FDRA),解决了当网络资源紧张时,FDRA算法更新指教上升过大的问题.仿真结果证明,该算法以牺牲少量的阻塞率指标为代价,换来了更新指数指标的显著改善,提高了网络的可扩展性能.