基于OFDM技术的多用户子载波分配算法

为了提高无线网络频谱利用率,有效地利用系统现有资源,该文在保证用户公平性的前提下提出了一种新的基于余量最大化准则的自适应子载波分配算法。该算法采用分步降解法,将子载波和比特分配分为3部分。第一部分,为每个用户分配一个信道增益最好的子载波,以此确保该用户拥有基本的传输能力;第二部分,根据用户的传输速率比例约束分配剩余子载波;第三部分,根据子载波的分配结果进行比特分配。该算法运算复杂度低,功率消耗少。仿真结果表明该算法优于现有的BABS+ACG资源分配算法。     

基于OFDM技术的多用户子载波分配算法

为了提高无线网络频谱利用率,有效地利用系统现有资源,该文在保证用户公平性的前提下提出了一种新的基于余量最大化准则的自适应子载波分配算法。该算法采用分步降解法,将子载波和比特分配分为3部分。第一部分,为每个用户分配一个信道增益最好的子载波,以此确保该用户拥有基本的传输能力;第二部分,根据用户的传输速率比例约束分配剩余子载波;第三部分,根据子载波的分配结果进行比特分配。该算法运算复杂度低,功率消耗少。仿真结果表明该算法优于现有的BABS+ACG资源分配算法。     

OFDM系统的自适应分配算法的研究

关于算法的研究可以分为两类:动态算法和静态算法.静态分配算法在没有考虑信道瞬态增益的情况下预先进行子载波分配的.然而实际的通信系统是要支持多用户并发通信的,由于信道衰落存在用户差异性,将自适应技术应用在多用户系统中,根据用户在各子信道上的瞬时特性动态地分配子信道,充分利用信道的瞬时特性进行资源分配,对多用户要求共享同一子载波进行仲裁后完成分配,从而使系统总的发射功率达到最低.     

一种用于OFDMA认知网络的低复杂度资源分配算法

针对功率受限的多用户正交频分多址接入(OFDMA)认知网络,提出了一种低复杂度的资源分配算法,包括子载波和功率分配.在子载波分配中,选取包含最差信道质量的子载波优先分配给用户,再将剩余的子载波信道质量值按方差的降序分配给用户,避免了最后未被分配的子载波恰好只能分配给对应信道质量最差用户的情况发生;在功率分配时,在传统线性注水算法的基础上增加了对主用户抗干扰阈值的判断,在最大化次用户吞吐量的同时,提高了主用户的抗干扰能力.仿真结果表明,与已有算法相比,该算法能够有效提升分配给用户的最差子载波信道质量,在用户吞吐量上接近于传统线性注水算法的性能上限,具有良好的主用户公平性,且计算复杂度低.     

高公平性的OFDMA自适应资源分配方案

针对基于速率自适应准则的正交频分多址自适应资源分配中系统容量和用户公平性的不兼容性问题,提出一种高公平性的自适应资源分配方案.该方案通过基于高公平性的子载波分配算法和基于模拟退火的人工蜂群算法的功率分配实现.在子载波分配算法中,通过引入比例因子a,将子载波分为两部分,首先选取a N个子载波分配给速率比例低的用户,以保证用户间的高公平性;然后将剩余子载波分配给信道增益最高的用户,且每个用户最多只能分配一个子载波,以提高系统容量.在功率分配中,利用基于模拟退火的改进人工蜂群算法实现在所有用户之间的功率寻优,以此获得更大的系统容量.仿真结果表明:所提出的方案不仅保证了用户之间的高公平性,而且有效增加了系统容量,证明了该算法的有效性.     

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．     

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.     

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。     

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.      

多用户OFDM系统的子载波分配算法

自适应分配技术的应用能优化多用户正交频分复用系统功率的使用．文中在对功率最优化问题进行分析后，提出了一种基于用户速率和信道特性的子载波分配算法．该算法不需要另外计算最终分配给各用户的子载波数，其分配过程包括基本分配和剩余分配两个步骤．在基本分配中保证各用户数据能被及时发送，在剩余分配过程中，以减小各用户所需的发射功率可达到最小值为原则进行子载波分配．仿真结果表明，该算法能有效降低系统的发射功率．     

井下多媒体无线传感器网络动态子载波分配算法

提出一种基于分组比例因子(RBS)改进的动态子载波分配算法.该算法采用子载波分组的策略以降低运算复杂度,并分步执行子载波初始分配和子载波优化分配以降低系统功耗.在初始分配阶段,将相邻的若干子载波分为一组,以载波组为单位实施RBS动态子载波分配,通过减少循环次数的方式降低复杂度;在优化分配阶段,通过最差载波组交换的形式对初始分配的结果进行微调,以进一步降低系统功耗.仿真结果表明,所提出的动态子载波分配算法以很小的误码率损耗为代价,获得了更低的运算复杂度和系统功耗.     

基于中继OFDM系统的成比例公平分配算法

为了满足无线蜂窝小区内不同用户的业务需求,针对下行正交频分复用中继系统,提出一种基于成比例公平约束的资源分配方案,其主要包括基站与中继处的子载波和功率分配,并在子载波分配过程中提出2种算法.其中,严格的速率成比例公平算法以尽可能满足速率成比例公平为目标,将子载波优先分配给比例公平性最差的用户;松弛的子载波成比例公平算法将速率成比例松弛为子载波成比例,避免了信道较差的用户占用大量子载波.子载波分配结束后,根据子载波分配策略进行注水功率分配.仿真结果表明,2种算法均能够较好地满足成比例公平约束,且与传统无中继的资源分配算法相比,明显提高了系统吞吐量.     

LTE 网络控制信道和业务信道联合调度策略

为了充分地考虑控制信道与业务信道之间的相互影响, 提出基于用户业务需求和基于控制信道调度效率的两种控制信道和业务信道联合资源调度算法。这两种联合信道调度策略均基于以网络吞吐量最大化为目标的最小聚合等级?最大载干比(minimal aggregation-maximal carrier to interference, Min AL-Max C/I)算法提出。在长期演进(long time evolution, LTE)系统级仿真平台中, 将提出的联合资源调度策略与Min AL-Max C/I 算法进行对比。仿真结果与理论推导的结论一致, 证明基于业务需求的联合调度算法优先调度业务需求最大的用户, 所以能获得用户吞吐性能的最优。基于控制信道策略的联合调度算法是从控制信道调度效率最大化的角度出发, 优先调度控制信道调度效率最大的用户, 在控制信道受限的条件下, 能够实现网络吞吐的最大化。     

VLC网络中兼顾QoS和公平性的协作子载波与功率分配算法

针对目前可见光通信(visible light communication,VLC)中干扰管理算法存在的问题,提出了一种兼顾服务质量(quality of service,QoS)和公平性的协作子载波和功率分配算法.将终端公平度与QoS的乘积作为优先级因子,每轮优先级因子最高的终端获得协作接入点(access point,AP)分配的子载波,并且采用基于图论的advanced-BFM(advanced-backward-forward marking)算法进行协作子载波分配;为了充分利用每个AP的发送功率,避免由于终端所处位置引起的信道质量差异影响,提出了基于改进注水思想的3步优化功率分配算法,进一步最大程度提高终端QoS与公平性,最大化和速率.通过模拟仿真可得,与代表性文献比较,提出的干扰管理与功率分配方案明显提升了网络公平性、平均QoS、频谱效率和能效.     

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.     

跨层自适应无线资源分配方案

提出了一种新的跨层自适应资源分配方案,该方案不仅考虑了业务数据到达的随机特性、数据缓存队列状态、业务时延等MAC层的QoS要求,还考虑了无线信道的时变特性和功率限制,并通过自适应技术实现了系统性能的优化.仿真结果显示,该方案提高了系统频谱效率、功率效率和系统容量,可以满足多用户实时业务的QoS要求,是一种适用于时变选择性衰落信道的资源分配方案.     

一种基于延时信道状态信息的MIMO-OFDM系统自适应功率分配算法

在基于正交频分复用的多输入多输出（multiple-input-multiple-output-orthogonal frequency divided multiplexing,MIMO-OFDM）系统中,适当的功率分配方案能够显著提高系统吞吐量,但是其复杂度往往较高。研究MIMO-OFDM系统的自适应功率分配问题。以系统的和速率最大化为目标,根据延时的信道状态信息在所有空间子信道之间分配功率,同时满足各子信道的误码率约束与系统总功率约束。根据MIMO空间子信道的特点提出了一种复杂度很低的功率分配算法,并分析了算法复杂度。在IMT-2000信道中的仿真表明,提出算法的性能优于已有的次佳算法。     

多用户OFDM系统中的快速资源分配算法

提出了一种新的多用户OFDM系统中的快速子载波和比特分配算法.在给定每个用户数据传输的误比特率和数据速率的前提下,首先根据各用户的信号状况信息进行简单的初始分配确定最初的子载波分配方案并用贪婪算法进行比特分配,在此基础上按照文中的方法对初始分配结果进行子载波之间的交换,不断迭代优化实现最终的子载波和比特分配,以达到系统总的发射功率最小化的目的.同时,还分析了传统的静态子载波分配方案和几种自适应子载波、比特分配方案.通过不同算法的具体实施方案,比较了它们之间的优缺点.仿真结果表明:本文算法在性能上优于传统的静态子载波分配算法,且权值收敛速度较快,接近性能较好的拉格朗日松弛算法,而算法复杂度大大降低.