协作系统中基于比例公平的资源分配方法

针对多用户协作中继系统中的资源分配问题,提出了一种在满足用户速率比例公平约束条件下的新算法。该算法先将由2个时隙组成的中继用户传输链路转换为一个等效信道链路,将涉及子载波分配、中继选择和功率分配的组合优化问题转化为分步的次优化问题。该算法在等功率分配情况下,根据各用户速率比例公平系数进行初步子载波数目分配;以瞬时信道增益最佳原则,进行剩余子载波数目分配及具体子载波分配,同时完成中继选择;在速率比例公平约束条件下推导出次优化功率分配的闭式表达式,从而完成各子载波上的功率分配。仿真结果表明,该算法在有效提高系统容量的同时,保证了各用户速率之间的比例公平性。     

多用户MIMO-OFDM系统中的子信道与功率分配算法研究

针对多用户MIMO-OFDM系统下行链路,分析了通过遍历搜索来使容量最大化的最优子信道与功率分配算法,在此基础上提出了低复杂度的次优多用户子信道与功率分配算法,即MSPA算法。为了最大限度地保证用户之间的公平性,进一步提出了考虑每个用户速率要求的MSPA-RoU算法。仿真结果表明：本文提出的MSPA算法在复杂度可接受的情况下所获得的容量增益与最优算法十分接近,并且远远大于在MIMO环境下仅对子载波进行分配的算法;MSPA-RoU算法在考虑用户速率要求时仍能获得可观的容量增益。     

一种新型的OFDMA比例公平资源分配算法

针对已有算法对系统容量和高公平性兼顾较差的情况,提出了一种满足公平性的系统容量最大化资源分配算法。在子载波分配中通过建立信道效率控制模型,给当前用户分配信道效率最高的子载波,将信道增益低于门限值的子载波重新分配,改进了最大化最小(max-min)用户速率模型。在功率分配中将系统模型转化成用注水线表示的数学模型,首先求解各用户的注水线,再求解各用户的功率分配,保证了用户间比例公平性。两种信噪比情形下的仿真和分析表明,整个方案计算复杂度稍低,系统容量获得较大提升,并且用户间的公平性始终为1。     

基于子载波配对的多用户协作中继系统资源分配算法

针对多用户协作中继系统中的功率最小化问题,提出了一种基于联合子载波配对及分配的资源分配算法。首先根据不同用户的目标速率要求及平均信道增益进行子载波数目的分配;然后以信道条件最佳为准则,提出了一种联合子载波配对及分配的多用户迭代算法,以实现对每个用户的中继链路和直传链路分别进行子载波配对及虚拟配对;最后利用注水算法对子载波进行功率分配,从而保证各用户以最小功率进行传输。仿真结果表明,该算法在满足用户目标速率的情况下,能够进行有效的子载波配对及分配,从而最小化系统的发射功率。     

多天线OFDM系统中的自适应子信道分配和天线选择

针对多用户MIMO-OFDM系统,提出自适应子信道分配算法.首先将相邻的子载波分块成若干子信道,在分配子信道的时候优先考虑平均信道容量小的用户,并且将相对利用度大的子信道分配给该用户,从而在频谱利用率和公平性上具有较好的性能.为了降低发送端的硬件复杂度以及非线性因素的影响,将自适应信道分配和发送天线选择相结合,提出联合自适应子信道分配和天线选择算法.仿真结果表明,本文提出的联合算法具有较高的频谱效率和较低的中断概率.     

下行多用户CoMP系统资源分配算法

针对下行多用户多点协作传输系统(MU-CoMP)边值自适应(MA)的问题,提出了一种快速资源分配算法。该算法首先根据用户的速率要求及平均信道增益估计出每个用户需要的子载波数目,在此基础上设计合理的子载波分配算法进行子载波分配,通过预判并且剔除不适合传输数据的较差空间子信道实现快速比特加载。仿真结果表明,所提算法在满足用户最低速率和误码率要求的前提下有效地降低了总发射功率,以较低的复杂度获得了接近最优算法的性能。     

一种OFDMA实时子载波分配算法及仿真

正交频分多址(OFDMA)是以OFDM调制为基础的新一代无线接入技术,在这种方式中,多址是通过给每个用户分配可用子载波总数的一部分来实现的。介绍了一种OFDMA下行链路的实时动态子载波分配算法,算法根据各个子载波对各个用户的瞬时信道增益,在使系统总的发送功率最小的准则下,为各用户分配最优的子载波组。最后用MATLAB语言仿真实现了该算法.仿真结果表明该算法性能要优于传统的静态子信道方案。     

基于用户速率公平性的MIMO-OFDMA系统资源分配算法研究

文章针对MIMO-OFDMA通信系统,提出了一种基于用户速率公平性的资源分配算法。通过对MIMO-OFDMA系统容量的分析,将每个子载波在每个用户上的MIMO信道通过SVD分解成具有多个特征值的并行空间特征子信道,根据文中提到的Product-criterion分配准则为用户分配子载波,在子载波的分配过程中,选择数据传输速率最小的用户为其优先分配子载波资源。仿真结果表明,文章提出的算法具有良好的性能,较好地保证了用户间数据传输速率的公平性,同时又尽可能地使每个用户的数据传输速率最大化。     

一种低复杂度MIMO-OFDMA系统的自适应子载波分配算法

本篇论文提出一种多用户多输入多输出正交频分复用系统(MIMO-OFDMA)下行链路具有信道变化实时性的动态子载波分配算法.文中采用奇异置分解,将每个子载波的MIMO衰落信道分解为独立的并行子信道,利用子信道通对各子载波容量的求解推导出本文算法.此次优的算法在满足各个用户数据速率和BER要求的同时,能减小发射功率.仿真结果也证明了这一点.     

OFDM中基于信道变化载波分配算法

OFDM系统利用用户的多样性,根据信道状态对系统中的子载波资源进行动态的分配,有效的提高了系统的容量。最大化系统容量的子载波分配算法,忽略了用户之间的公平性。使某些信道状态不好的用户由于没有被分配子载波,不能进行数据的传送。针对这一问题提出一种新的子载波的分配方法,在有效保证系统容量的前提下,通过确保每个用户分配到的子载波数目,兼顾了用户之间资源分配的公平性。     

OFDM-UWB系统基于用户速率的多用户动态资源分配算法

在原有动态资源分配算法基础上,提出了一种基于用户速率需求的动态资源分配算法。该算法在满足用户数据速率需求和服务质量要求(QoS)的前提下,以用户公平性为原则,分步执行子载波和比特分配来降低系统总的发射功率。首先,通过比较不同子载波对用户速率的影响,引入速率影响因子,对子载波进行分配;然后为每个用户子载波分配比特,并根据用户速率需求进行比特调整。为了进一步降低系统的复杂度,提出了一种通过子载波分组来完成子载波比特分配的方法。仿真结果表明,该算法能够降低系统功耗、误码率和系统复杂度。     

A probabilistic model for sub-carrier allocation in OFDMA systems

Orthogonal frequency division multiple-access technique showed a successful utilization of channel features. It implements an orthogonal sub-carrier space to be shared among different users. The management of these sub-carriers in both power and frequency allocation is reflected on the systems performance as better utilization of bandwidth, and hence, better capacity is obtained. Sub-carrier allocation is used to avoid deep fading that might occur at some user’s locations but not at other user’s locations. In this paper, we devise an algorithm based on probabilistic model for sub-carrier allocation to avoid deep fading in some user’s signals. By controlling the sub-carrier allocation for each user, we can create a full rank channel for each user and hence, provide maximum capacity for the system. Simulation results showed that using the devised algorithm will avoid deep fading and utilize the bandwidth up to 40% more than localized allocation strategies.     

Optimal power allocation for multi-user OFDM and distributed antenna cognitive radio with RoF

In cognitive radio (CR), power allocation plays an important role in protecting primary user from disturbance of secondary user. Some existing studies about power allocation in CR utilize 'interference temperature' to achieve this protection, which might not be suitable for the OFDM-based CR. Thus in this paper, power allocation problem in multi-user orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) and distributed antenna cognitive radio with radio over fiber (RoF) is firstly modeled as an optimization problem, where the limitation on secondary user is not 'interference temperature', but that total throughput of primary user in all the resource units (RUs) must be beyond the given threshold. Moreover, based on the theorem about maximizing the total throughput of secondary user, equal power allocation algorithm is introduced. Furthermore, as the optimization problem for power allocation is not convex, it is transformed to be a convex one with geometric programming, where the solution can be obtained using duality and Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions to form the optimal power allocation algorithm. Finally, extensive simulation results illustrate the significant performance improvement of the optimal algorithm compared to the existing algorithm and equal power allocation algorithm.     

Joint Power and Time Allocation Scheme with QoS Constraints in Overlay Multi-user Cognitive Radio Networks

This paper studies the case of an overlay cognitive radio network where the primary user leases spectral resources to the secondary user in exchange for cooperation, considering that both type of users have specific quality of service requirements. We investigate the problem of joint power and time allocation for the secondary access during the cooperative phase, with a view to optimizing the effective capacity of the primary user given an average energy constraint for the secondary user. Afterwards, the optimal power allocation of the secondary user for its own transmission phase is investigated in order to maximize the effective capacity of the secondary link. The proposed joint power and time allocation mechanism is compared with an optimal time/constant power allocation scheme and a less sophisticated baseline allocation scheme, i.e. power allocation under constant time and its superiority is proven for various network parameters. The reference model of one primary–one secondary user is extended to a general multi user cognitive radio network through the proposed pairing mechanism based on matching theory. Particularly, considering the remarks of the reference scenario, we propose two different matching schemes (with/without consideration of primary users’ quality of service requirements) and we confirm their superiority compared to other matching mechanisms.     

基于用户分簇的认知超密集网络资源分配

针对5G时代小基站的密集部署带来的复杂干扰问题,对下行的认知无线电超密集网络下的资源分配进行了研究。为减小网络干扰,提高次用户吞吐量,提出了一种改进的基于用户分簇的资源分配算法。基于基站的覆盖范围,选出用户的强干扰基站,以用户-基站干扰关系建立用户-用户干扰图,按用户受到的平均弱干扰划分优先级对用户分簇,再为簇集群预分配频段,为每个簇分配对应频段中效用最大的信道。该资源分配算法能准确反映用户间的干扰关系,保障资源分配公平性。仿真结果表明,当用户密度与基站密度均较大时,与相同场景的已有算法相比,该改进算法有较好的抗干扰能力,能有效提高次用户的吞吐量。     

基于强化学习的合作频谱分配算法

为了解决认知无线电网络中的频谱分配问题,提出了一种基于用户体验质量的合作强化学习频谱分配算法,将认知网络中的次用户模拟为强化学习中的智能体,并在次用户间引入合作机制,新加入用户可以吸收借鉴其他用户的强化学习经验,能够以更快的速度获得最佳的频谱分配方案;并且在频谱分配过程中引入了主用户和次用户之间的价格博弈因素,允许主用...     

多用户OFDM系统中一种新颖的自适应功率分配方案

针对多用户正交频分复用(OFDM)系统自适应资源分配的问题,提出了一种新的自适应子载波分配方案。子载波分配中首先通过松弛用户速率比例约束条件确定每个用户的子载波数量,然后对总功率在所有子载波间均等分配的前提下,按照最小比例速率用户优先选择子载波的方式实现子载波的分配;在功率分配中提出了一种基于人工蜂群算法和模拟退火算法(ABC-SA)相结合的新功率分配方案,并且通过ABC-SA算法的全局搜索实现了在所有用户之间的功率寻优,同时利用等功率的分配方式在每个用户下进行子载波间的功率分配,最终实现系统容量的最大化。仿真结果表明,与其他方案相比,所提方案在兼顾用户公平性的同时还能有效地提高系统的吞吐量,进而证明了所提方案的有效性。     

基于认知OFDM的子载波功率分配改进算法

在认知无线网络中,建立了基于认知OFDM多载波资源分配数学模型,在授权用户干扰受限条件下,以最大化传输速率为目标进行认知用户的子载波功率分配。传统注水法被证明是最优的单用户子载波功率分配算法,在传统注水法功率分配基础上,提出了两种可行的子载波功率分配改进算法,改进算法一是通过对水面值的粗略估计快速确定不分配功率子载波,改进算法二不需要通过迭代计算水面值,只通过线性计算就可以直接确定不分配功率的子载波,且对授权用户不产生干扰。仿真结果表明,在改进的两种子载波功率分配算法下,认知用户的数据传输速率优于传统注水法功率分配时认知用户的数据速率,所提改进算法具有自适应特性且计算复杂度大大降低。      

基于非正交多址接入的网络切片联合用户关联和功率分配算法

为了满足网络切片多样化需求,实现无线虚拟资源的动态分配,该文提出在C-RAN架构中基于非正交多址接入的联合用户关联和功率资源分配算法。首先,该算法考虑在不完美信道条件下,以切片和用户最小速率需求及时延QoS要求、系统中断概率、前传容量为约束,建立在C-RAN场景中最大化长时平均网络切片总吞吐量的联合用户关联和功率分配模型。其次,将概率混合优化问题转换为非概率优化问题,并利用Lyapunov优化理论设计一种基于当前时隙的联合用户调度和功率分配的算法。最后采用贪婪算法求得用户关联问题次优解;基于用户关联的策略,将功率分配的问题利用连续凸逼近方法将其转换为凸优化问题并采用拉格朗日对偶分解方法获得功率分配策略。仿真结果表明,该算法能满足各网络切片和用户需求的同时有效提升系统时间平均切片总吞吐量。     

认知型飞蜂窝网络中的子信道分配与功率控制

为了解决宏蜂窝与飞蜂窝构成的两层异构网络上行干扰与资源分配问题,提出了一种在认知型飞蜂窝的双层异构网中结合子信道分配和功率控制进行资源分配的框架。通过对异构网中跨层干扰问题进行分析与建模,将求解最优子信道分配矩阵和用户发射功率矩阵作为干扰管理问题的解决方法。模型中认知型飞蜂窝网络子信道和飞蜂窝网络用户构成非合作博弈,双方利用效用函数最优值进行匹配,构成初始信道分配矩阵;再由接入控制器根据接入条件从初始信道分配矩阵中筛选用户,并优化接入用户的发射功率矩阵,得到最优子信道分配矩阵和功率矩阵。仿真结果表明,优化框架提高了双层异构网络中飞蜂窝网络用户的吞吐量和接入率,降低了异构网中跨层干扰。