多小区下行NOMA系统中最大公平的功率分配方案

对于多小区多簇且每个簇包含任意用户的下行非正交多址接入（NOMA）系统,提出了一种最大公平的功率分配方案.首先构建了最大公平的功率分配优化问题;推导了单簇内以最大公平为准则的分配功率时,该簇内每个用户的速率与每个簇的总功率之间的关系,并基于该结论,将优化问题中用户间的功率分配转化为簇间功率分配;最后给出了一种基于迭代的簇间功率分配算法,为每个簇平均分配功率并计算单簇内最大公平准则下用户的速率.通过多次调整最大速率所在小区簇的功率和最小速率所在小区簇的功率,得到该系统中最大公平的功率分配.仿真结果显示,所提方案的公平性优于相同场景中已有的功率分配方案.     

一种基于遗传算法的OFDMA系统的跨层资源分配

针对现有的跨层资源分配算法计算量大、复杂度较高的问题,提出了一种基于遗传算法的OFDMA系统的跨层资源分配算法。利用遗传算法隐形并行处理、较好的全局搜索性能、易收敛到最优解的特点,在系统性能一定,且满足各个用户业务要求的条件下,对资源进行优化分配,较好地解决了跨层资源的分配问题。仿真结果表明,在满足用户间公平性的前提下,算法有效提高了系统的频谱利用率及吞吐量,减小了用户的平均等待时延,提高了服务质量,并且随着子载波数和用户数的增加,算法在复杂度方面优势更突出。     

多用户OFDM系统子载波比特分配算法

针对多用户正交频分复用技术（OFDM）系统功率优化问题,提出一种高效的子载波、比特分配算法。该算法基于最小化-最大者(Min-Max)的原则逐个分配子载波使用户功率递减,采用注水原理分配比特使用户功率最小化,最后使用贪婪算法将分配比特取整,以实现系统功率最小化的目标。理论分析和仿真结果表明,提出的算法有效降低系统发射功率,同时降低了运算的复杂度。     

比例速率约束下基于遗传策略的多用户OFDM系统资源自适应分配算法

基于遗传策略提出了载波和功率自适应分配算法,它在最大化多用户OFDM系统下行链路总容量的同时维持用户之间的比例公平性,是一种将子载波分配和功率分配独立开的低复杂度次优算法。当总功率在载波间均等分布时,首先进行子载波的分配。随后引入遗传算法通过全局搜索实现用户间的功率分配,以满足比例公平性要求。功率分配结束后,针对每一个用户使用等功率分配方式实现容量分配并实现总功率的最大化。仿真结果表明,所提出的资源分配算法平衡了总容量和公平性之间的折中问题。与最小容量最大化算法相比,满足了用户之间不同的速率要求。相对于总容量最大化算法,容量在用户之间分布更公平。     

OFDMA解码转发中继系统的最优资源分配

针对正交频分多址接入-解码转发（OFDMA-DF）中继系统,提出了以最大化系统加权和速率为目标的子载波分配、功率分配、传输方式选择和中继选择联合优化问题. 基于凸优化理论,提出了一种最优资源分配算法,其复杂度仅与子载波数成线性关系. 理论分析和仿真结果表明,结合用户权重的调整,该算法既可实现资源分配的公平性,又可有效利用中继节点的能力,提高系统容量.     

基于BD的改进多用户MIMO预编码算法

块对角化（BD,Block diagonalization）预编码算法可以全部消除多用户MIMO的共信道干扰（CCI, Co-Channel Interference）,但其子流之间强弱差别很大。提出了一种低复杂度的子流选择算法以及基于用户公平性的功率分配方案。前者在容量损失不多的前提下,提升了系统的误码性能和功率利用效率;后者使系统各子流接收信噪比相同,各个用户的误码性能一致,且计算复杂度低,不需要复杂的数值优化。     

下行NOMA系统中最大化能量效率的功率分配方案

针对多簇且每个簇包含任意用户的下行非正交多址接入（NOMA）系统,提出了一种最大化系统能量效率的功率分配方案.首先推导了满足所有用户连续干扰消除需求的情况下,单个用户及单个簇所需的最低功率,建立最大化系统能量效率的用户间功率分配优化问题,然后采用二分法求解最大化单个簇内能量效率的功率分配优化问题,基于该结论将最大化系统能量效率的用户间功率分配优化问题转换为簇间功率分配优化问题,最后给出了一种迭代的簇间功率分配方案,并根据簇间功率分配的结果为单个用户分配功率.仿真结果表明,所提方案的系统能量效率高于相同场景中的已有方案.     

OFDMA分布式天线系统下的比例公平资源分配算法

提出了一种正交频分多址（OFDMA）分布式天线系统下的子载波和功率分配算法,该算法在满足用户比例速率要求、天线独立功率限制要求下,使系统的总等效容量最大化. 通过把多维天线下的资源分配问题分解为独立单天线下的子优化问题,有效地降低了算法复杂度. 仿真结果表明,该分配算法能较好地满足比例公平的速率要求;相对于集中式天线系统和固定FDMA分配方式,均有较大的容量提升.     

无人机辅助NOMA下行的用户分簇与功率分配算法

针对用户非均匀分布的无人机辅助非正交多址接入(NOMA)下行通信系统,提出了最大化和速率的用户分簇与功率分配算法。考虑用户服务质量,建立了最大化和速率的功率分配优化问题,为了解决该问题,提出了三步策略降低求解复杂度。首先,确定了无人机的最佳部署位置;其次,基于无人机位置,提出了角度密度的噪声空间聚类算法;最后,使用连续凸逼近方法获得功率分配问题的次优解。仿真结果显示,所提算法的分簇效果与通信性能优于相同场景中的传统算法。     

基于DF中继的认知OFDM协作系统的资源分配算法

针对多中继认知OFDM协作系统的中继和功率分配采用的拉格朗日对偶分解法虽然具有较好的性能,但计算复杂度较高这一问题,提出了一种低复杂度的资源分配算法。该算法放宽了中继选择因子的整数约束条件,综合考虑认知用户各子载波的信道条件和对主用户的干扰进行中继选择。根据系统总功率和干扰约束的特点,提出一种次优功率分配算法对功率进行分步求解,在保证系统容量有所增加的基础上降低了算法的计算复杂度。仿真结果表明:本文提出的算法不仅保证了认知用户对主用户产生的干扰在临界值以内,而且使认知用户的系统容量得到了较大的提升,具有一定的可行性。     

认知无线电网络子载波和功率分配

在干扰温度和总发送功率的限制条件下,提出了一种基于正交频分多址（OFDMA）接入方式的认知无线电网络上行链路子载波和功率分配算法,目标为最大化系统吞吐量。算法在初始分配方案的基础上不断调整,最终逼近最优分配方案。仿真结果表明,提出的算法在大幅度降低计算复杂度的同时,达到了接近穷举方案的性能。     

基于功率分配的空间耦合数据传输性能分析

通过研究功率分配对空间耦合数据传输的性能影响,在空间耦合数据流间干扰完全消除的情况下,利用密度进化与势能函数证明了等功率传输性能最优.为了以较少的性能损失为代价,减少等功率传输引起的高检测复杂度,提出了一种功率分配算法实现非等功率传输.外信息转换图分析和仿真结果证实了理论分析的正确性和所提算法的可行性.     

低复杂度的OFDMA系统调度与资源分配算法

针对多用户多业务OFDMA系统存在的缺陷与不足,提出了一种低复杂度的分组调度与资源分配算法.该算法考虑队列状态、QoS要求、信道情况和业务优先级等信息,分别定义了实时轮询服务、非实时轮询服务和尽力而为服务的效用函数,算法在满足各种业务延时、传输速率和丢包率约束条件下,通过最大化非实时业务总吞吐量实现调度和资源分配.仿真结果表明,与已有算法相比,该算法在非实时业务总吞吐量下降不大的情况下,在性能和复杂度之间取得了较好的折中.     

基于AF中继的OFDM认知系统的 功率分配和子载波配对算法

建立基于放大转发(AF)中继的正交频分复用（OFDM）的认知无线电系统模型,并推导出该系统中在对从用户的源节点和中继节点的总功率限制和对主用户的干扰限制条件下的联合最优功率分配和子载波配对算法.采用拉格朗日对偶分解法和次梯度法推导出最优功率分配算法,并将基于Hopcroft-Karp算法的子载波配对方法融合到功率分配的过程中,得到联合最优算法.根据系统总功率和干扰限制的特点,提出一种低复杂度的次优功率预分配算法.分别对最优功率分配算法和次优功率分配算法、Hopcroft-Karp子载波配对算法和源节点、中继节点采用相同子载波传输的固定子载波配对算法进行仿真比较.结果表明：采用功率分配和子载波配对的联合优化技术能够大大提高系统的频谱效率,具有一定的可行性.     

考虑不确定性分布式电源影响的配电网无功补偿配置方法

分布式风电、光伏电池等出力不确定性电源在配网中的推广会造成系统潮流波动,配置一定容量的无功补偿可以降低节点静态电压越限概率,减少网损,提高系统运行可靠性.以补偿电容的投资支出、系统网损、电压质量以及废气排放量等综合最优为目标函数,在约束条件中计及节点电压越限概率的上限值,建立考虑不确定性分布式电源影响的补偿电容优化配置模型,并采用遗传算法进行最优求解.算例结果表明,该无功补偿最优配置方案能提高节点电压期望水平,降低越限概率,实现经济效益、环境效益以及电压质量的综合最优,验证了所建模型的合理性和有效性.     

OFDM多跳中继系统的子载波功率分配

针对非再生和再生两种中继方式,研究了宽带正交频分复用（OFDM）中继系统的子载波功率分配问题。首先在2跳非再生中继方式基础上,推导并给出了2跳再生中继方式下的等效信道增益;然后利用注水定理在子载波对间进行功率分配;最后把上述结论推广到多跳中继系统中。仿真结果表明,相比直传系统和平均功率分配机制,最优功率分配的OFDM中继系统有明显的容量增益,且多跳中继系统能有效扩大覆盖范围。     

基于博弈论的协作超宽带系统资源分配算法

为使多用户协作超宽带系统的资源分配算法能在有效利用系统资源的同时满足用户的服务质量QoS（Quality of Service）公平性需求,在纳什议价解方法和凸优化理论基础上,将合作博弈论方法用于协作多频带超宽带系统的资源优化分配中。提出以最大化系统净效用为目标,以用户的QoS需求为公平性指标的协作超宽带系统协作伙伴选择算法和自适应功率分配算法。通过仿真与最大化系统速率（max-rate）和最大化最小用户速率（max-min）公平性算法作比较,证明了该资源分配方法在最大化系统速率和用户QoS公平性两方面有很好的折衷,适于超宽带系统。     

一种资源利用率高的协作无线系统

提出了一种基于正交信号的自适应协作无线通信系统．利用二维调制信号的同相和正交分量,每个协作用户同时发送自己和伙伴的数据,形成虚拟的多天线发射机,可在不增加系统带宽和发射功率的情况下,以分布式方式获得发射分集增益．利用译码转发中继信道模型,推导了系统误码率性能的理论表达式,并分析了不同功率分配算法以及协作用户间信道和上行信道传输特性对系统性能的影响．理论分析和仿真结果表明:采用等功率分配算法时,所提系统可获得分集增益,且在用户间信道高信噪比条件下能获得完全分集增益;采用最优功率分配算法可进一步提升协作系统性能．