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。     

一种低复杂度的MIMO-OFDM下行链路子载波分配改进算法

针对多入多出正交频分复用( MIMO - OFDM)系统的下行链路,提出一种基于信道状态信息(CSI)反馈的次优子载波分配算法.算法从寻求容量和公平性之间的平衡出发,将提高系统容量作为资源分配的优化目标.该算法首先按照比例公平约束进行子载波初始分配,然后将现行分配给任意两个用户的子载波互换之后计算系统容量,如果系统容量增加,则将子载波在用户间进行交换,否则保持初始分配不变.将子载波在用户间进行迭代调整,直到系统总容量不再增加为止.仿真结果表明,该算法能够很好地保证比例公平约束,有效地提高系统容量,提升效率可以达到贪婪算法的40％左右,对MIMO - OFDM系统中的子载波分配具有一定的参考价值.     

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。     

考虑用户优先级的OFDMA下行链路自适应子载波分配

针对OFDMA下行链路系统,在总功率以及用户数据速率成比例的约束下,以获取整个系统容量极大化为准则,提出一种考虑用户优先级的自适应子载波分配算法.该算法初始分配时允许每个用户根据用户数据速率的相对比例以及自己的信道状态在所有子载波上独立的进行最优选择,当出现多个用户同时选择一个子载波,即出现冲突时,由平均信道增益的大小来决定用户选择该子载波的优先级.文中分别研究了平均信道增益大者为高优先级以及平均信道增益小者为高优先级的两种冲突解决办法,仿真结果表明,由平均信道增益小的用户来优先选择冲突子载波的算法综合考虑了公平性和频谱效率,与系统容量上限相比,性能损失较小,复杂度低,速度快,能够满足实时要求.     

OFDM系统中一种多用户自适应资源分配算法

针对OFDMA系统中各个用户传输速率受限的情况下,最大化系统容量问题,提出了一种资源分配的实现算法.该算法首先根据每个用户发送的比特数目要求确定用户需要占用的子载波数,将最优的若干个子信道分配给用户后,通过比较各个用户内部子信道之间的差异调整被几个用户同时占用的子信道.最后用赋初值的贪心算法为各个用户分配比特、功率.仿真结果表明,该算法复杂度较低,系统容量较大,且实现了用户之间的公平性.     

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。     

一种低复杂度基于公平性的MIMO-OFDMA资源分配方案

该文针对MIMO-OFDMA下行链路系统,考虑在总功率和BER 以及用户数据速率成比例的约束下,以获取整个系统吞吐量极大化为准则,提出一种基于成比例公平性约束的资源分配方案。新的方案基于MIMO信道状态信息,利用特征子信道来确定子载波和功率分配,充分利用了空间域,频域以及多用户分集提高系统的频谱效率。在子载波分配时,松弛成比例约束条件,使用户数据速率近似地成比例于每个用户分配的子载波数,推导出一种线性的不需要迭代的低复杂度的功率分配方案。仿真和分析表明,整个方案在保证系统吞吐量的前提下,取得了用户间良好的速率公平性,同时又具有较低的计算复杂度。     

基于比例速率保证的信道误差OFDMA中继系统资源分配

针对存在有信道估计误差的正交频分多址( OFDMA)中继系统,在考虑用户传输中断概率的同时,提出了满足不同用户最小服务质量( QoS)需求和比例公平性约束条件下的中继选择、子载波分配和功率分配的联合优化问题,建立了以最大化系统总容量为目标的优化模型。在此基础上以速率最大化为目标进行最佳中继选择,并通过动态子载波分配来满足用户的最小QoS需求和比例公平性,最后采用拉格朗日乘子法来得到最优功率分配方案。仿真结果表明,此算法在降低用户中断概率的同时,提高了系统吞吐量并保证了用户速率的比例公平性。     

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。     

不完整CSI下OFDMA无线中继系统资源分配算法研究

针对实际OFDMA系统中下行无线链路信道状态信息(CSI)不完善的前提下,提出一种满足不同用户QoS需求的资源分配算法。在该方案中,首先确定用户与中继站之间的CSI,然后在总功率约束条件下,通过在等功率分配降低算法复杂度的基础上进行最佳中继选择和子载波的分配,最后再对子载波进行注水的功率分配来进一步提高系统容量。仿真结果表明,该方案在保证用户QoS的同时进一步提高系统容量。     

一种改进的MIMO-OFDM系统注水功率分配算法

鉴于目前MIMO—OFDM系统中大多数比特功率分配算法需要多次迭代,复杂度较高,及系统比特分配离散性的特点,本文结合贪婪功率分配算法逐步优化的思想,提出了修正的二次注水功率比特分配算法。该算法首先利用注水功率分配方案得到连续速率最优的功率分配,接着针对实际数据速率量化的误差对不同特征模式下的功率进行微调,实验证明改进后的算法有效提高了系统的总体传输速率。     

一种面向设计寿命全过程的电子系统可靠性分配法

提出一种基于等分配法的、面向各单元设计寿命全过程的电子系统可靠性分配法。该方法在保证满足系统设计寿命末可靠性指标的前提下,使各单元在设计寿命过程中各个时期的可靠度接近,从而避免出现可靠度显著地低于其它单元的＂短板＂单元。基于某＂软件星＂有效载荷的算例,演示了所提出的可靠性分配法的应用流程,比较了该方法与传统等分配法的分配结果。     

复杂系统可靠性分配的层次分析法

可靠性分配是系统可靠性设计的一个重要环节,进行可靠性分配时需要对系统的各个组成部分进行全面的衡量。对复杂系统而言,一方面由于影响系统可靠性的因素有很多,并且其中一些可以进行定量的描述,一些只能定性地衡量;另一方面由于系统复杂,使得可靠性分配较为困难,所以现在的方法不能很好地解决这一问题。提出了复杂系统可靠性分配的层次分析法。并对其基本思想和过程进行了介绍,给出了计算实例,最后对该方法在实际问题中的应用提出建议。     

B3G系统中一种新的无线资源分配策略

如何合理地利用有限的无线资源,保证链路里传输的各种业务的QoS,同时提供较低的操作和管理开销,从而保证实现B3G系统中的新业务的发展,是无线资源分配策略设计的重点。提供了B3G系统中一种新的无线资源分配策略,并利用OPNET Modeler建立了一个仿真平台对协议算法进行了验证。仿真结果显示,该策略具有很高的资源分配效率,并能针对不同业务的不同需求提供不同的时延保障,对B3G系统QoS框架中的3种业务都能提供良好的支持,并已应用于B3G原型系统。     

基于OFDM的认知无线电功率分配方法研究

针对认知无线电(Cognitive Radio,CR)需要提高频谱利用率,而正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing,OFDM)技术系统中针对子载波的功率分配算法计算复杂度高的缺点,对认知无线电中的频谱资源和功率分配方法进行了研究。提出了一种将整个信道分为多个子载波块进行功率分配的算法,该算法结合频谱检测和信道估计的结果,选取可用的通信频段并采用注水算法为每一个子载波段分配功率,并通过自适应调制实现吞吐量最大化。仿真结果表明,该算法可以有效提高频谱利用效率。     

NOMA系统中利用共轭梯度法的功率分配方案

通过功率分配,5G通信的关键技术——非正交多址（NOMA）实现发射功率域的多用户复用,有效提高了频谱效率。不同的功率分配方案直接影响系统的吞吐量,针对NOMA下行链路现有功率分配算法存在的局部最优问题,提出了一种利用共轭梯度法的最优功率分配方案,采用共轭梯度法求解用户的加权和速率最大化的优化问题。现有理论证明,该方法可以收敛到全局最优解。仿真结果表明,该方法性能优于已有的固定功率分配（FPA）算法和分数阶发射功率分配（FTPA）算法,且此非正交多址（NOMA）系统性能明显优于正交多址（OMA）系统。      

基于迟滞噪声混沌神经网络的导频分配

在多小区大规模多输入多输出(MIMO)系统中，导频污染已经成为制约整个系统的瓶颈。合理地使用导频资源能减轻导频污染的影响，为了寻找使边缘用户和容量最大的导频分配方式，该文首次提出了基于迟滞噪声混沌神经网络(HNCNN)的导频分配方案。迟滞噪声混沌神经网络作为良好的优化工具，其优化能力与所设计的能量函数相关。该方案结合导频资源使用的特点以及最大化边缘用户和容量的计算方式，设计了新的能量函数。仿真结果表明，网络能在一定迭代次数后收敛到较优的导频分配方式。与其它文献方案相比，采用以HNCNN为框架求取导频分配方式，可以更有效减轻导频污染的影响，使系统性能得到改善。     

分布式阵列系统中反馈比特的分配方法

在采用频分双工的通信系统中,基站通常需要用户反馈信道状态信息以进行预编码。对于分布式阵列系统,由于多个接入节点布置在小区的不同位置,用户与小区内不同接入节点之间的信道条件不同。当用于反馈信道状态信息的资源受限时,需要对反馈比特的分配方法进行优化,从而提高系统的整体性能。在多用户分布式阵列系统中,采用基于距离阈值的接入节点选择方法,并在此基础上结合随机矢量量化码本的量化特性以及泰勒展开法,对系统量化容量损失进行推导,并给出了近似表达式。基于该表达式,提出了反馈比特分配方法,与其他的分配方法相比,不限制用户选择的接入节点数目使本文的方法更加具有普遍性。仿真结果显示,在反馈资源有限的情况下,提出的策略优于传统的等比特分配方案,可以获得较好的性能。     

基于动态反馈与功率分配的干扰对齐方法

在多用户MIMO系统中,信道状态的精确性严重影响干扰对齐技术的性能。该文针对信道状态信息(CSI)有限反馈导致的干扰泄露问题,提出一种基于动态反馈与功率分配的干扰对齐方法。首先从理论上分析了系统和速率与信道状态反馈比特分配和功率分配之间的关系,得到了在动态反馈和功率分配条件下系统和速率的解析表达式;在此基础上,以系统容量提升为目标,对反馈比特分配和功率分配优化问题进行建模;并根据信道的准静态特性利用库恩塔克条件(KKT)对该问题进行求解,得到功率和反馈比特分配方案。仿真结果表明,与单独考虑信道状态动态反馈条件下的干扰对齐技术相比,提出的方法能够有效减少干扰泄漏强度,提高系统和速率。     

Needed resources for software module test, using thehyper-geometric software reliability growth model

Considerable testing resources are required during software module testing. This paper, based on the `hyper-geometric distribution software reliability growth model' (HGDM) investigates two optimal resource allocation (OPT/RA) problems in software module testing: (1) minimization of the number of software faults (NSF) still undetected in the system after testing, given a fixed amount of testing resources; and (2) minimization of the total amount of testing resources required, given the NSF still undetected in the system after testing. Based on the concepts of average allocation and proportional allocation, two simple allocation methods are introduced. Experimental results show that the OPT/RA method can improve the quality and reliability of the software system much more than the simple allocation methods. Therefore, the OPT/RA method is very efficient for solving the `testing resource allocation' problem