协同通信系统中功率分配方案的分类研究

协同通信系统中的功率分配方案是指在系统总发送功率一定的前提下,如何在参与协同通信的终端之间合理分配功率,以此优化系统性能.本文针对协同通信系统中的现有功率分配方案,给出较为详细的总结与分类,设定目标函数、信道状态信息、有无中心控制节点与中继数目等四种分类原则,并指出,基于统计信道传输特性的分布式功率分配方案较为符合实际通信系统.     

基于免疫粒子群优化算法的多用户检测器

该文将免疫系统的免疫机制引入到粒子群优化算法的设计中.模拟免疫系统、群集智能的信息处理机制,提出了免疫粒子群优化算法.这种免疫粒子群算法结合了粒子群的近似全局优化能力和由Hopfield神经网络构成的免疫系统的快速信息处理机制,加快了算法的收敛速度,并提高了粒子群算法的全局收敛能力.然后在CDMA系统中,利用此算法设计了多用户检测器,仿真结果证明该文的方法能够快速收敛到全局最优解,并且抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器.     

拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器

粒子群优化算法是一类新型进化算法,为提高粒子群优化算法对复杂问题全局最优解的探测能力,该文引入一种基于拉伸技术的粒子群优化算法,把它应用到CDMA通信系统中抗干扰关键技术——多用户检测中,提出了基于拉伸粒子群算法的多用户检测器。仿真结果表明,该检测器在误码率性能、抗远近效应和增加系统容量方面的性能较之其他的检测器均有明显的提高。     

基于离散粒子群优化算法的多用户检测器

利用粒子群优化算法解决优化问题的基本思想,提出了一种新的粒子群算法,进而设计了两种使用NDPSO和多阶段检测器（MSD）相结合的混合方法进行CDMA通信系统的多用户检测．一种方法是使用NDPSO作为MSD的初始阶段给后面阶段的MSD提供一个好的初始值;另一种方法是把MSD嵌入到NDPSO的每一代中．通过混合MSD到NDPSO中,可以加快NDPSO的收敛速度,减少计算复杂度．另外,NDPSO所提供的好的初值可以改善MSD的性能,嵌入的MSD还改善了NDPSO的性能．仿真结果表明。多用户检测方法与传统检测器和已有的DPSO多用户检测方法相比,在误码率、抗远近能力方面都有显著提高．     

多用户OFDM自适应组合调制及比特分配算法的实现

将自适应技术应用于多用户正交频分复用系统，能够提高频谱利用率，降低系统发射功率，从而使系统的整体性能达到最优；针对多用户OFDM系统，将其信道分配和比特分配相结合，提出了更优的多用户OFDM自适应组合调制比特分配算法（MCABA）。根据信道特性的瞬时估计值，自适应地为各用户分配子信道和比特，在给定误码率的条件下使总的发送功率最小，仿真结果表明，该算法计算简单，优化效率高，可以达到接近理论上的最优水平。     

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。     

多用户OFDM自适应组合调制及比特分配算法的实现

将自适应技术应用于多用户正交频分复用系统,能够提高频谱利用率,降低系统发射功率,从而使系统的整体性能达到最优;针对多用户OFDM系统,将其信道分配和比特分配相结合,提出了更优的多用户OFDM自适应组合调制比特分配算法(MCABA).根据信道特性的瞬时估计值,自适应地为各用户分配子信道和比特,在给定误码率的条件下使总的发送功率最小,仿真结果表明,该算法计算简单,优化效率高,可以达到接近理论上的最优水平.     

应用神经网络粒子群算法的多用户检测

为了减少最优多有户检测器的计算复杂度,提出了一种融合粒子群优化算法和神经网络的神经网络粒子群优化算法,并设计了一种解决CDMA通信系统的多用户检测问题的新方法。该方法是把神经网络嵌入到粒子群优化算法的每一代中以改进算法性能。通过混合神经网络到PSO中,还可以加快PSO的收敛速度,减少计算复杂度。仿真结果证明了所设计的检测器无论抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于应用Hopfield神经网络、遗传算法和粒子群算法的多用户检测器。     

双功能雷达通信系统的多用户功率分配算法

为解决传统多用户双功能雷达通信系统因载波分配导致通信性能较差的问题,提高双功能雷达通信系统的资源利用率,提出了一种通信用户载波共享模型下的多用户功率分配方案,并通过构造合理的资源分配问题使得系统具有更优的通信性能。首先,建立双功能雷达通信系统的通信用户载波共享信号模型。其次,为保证双功能雷达通信系统性能,构造了以系统通信和速率最大并满足雷达信噪比下界、总功率和用户功率约束的优化问题,通过理论分析严格证明了优化问题的可行性。最后,为求解凸优化问题,提出一种多用户功率分配算法,通过引入辅助变量对目标函数进行二次转换,将其分解为两个优化子问题,继而通过交替迭代的方式进行求解。研究结果表明,相较于传统通信用户载波分配模型,优化后的通信用户载波共享模型通信和速率提高了约40%,从而验证了所提方案具有更优的通信性能,有效提高了系统资源利用率。本研究成果为提高多用户双功能雷达通信系统的通信性能提供了一种新思路和手段。     

Fair resource allocation algorithm for the smart TV system

In order to address the resource allocation problem of the smart TV system, a resource allocation algorithm based on the nonlinear elastic task model is proposed. First, we define fairness of QoS levels and describe the fair resource allocation problem of the smart TV system. Then, based on the nonlinear elastic task model, a fixed-point iteration method is used to solve the resource allocation problem and a sufficient condition for the convergence of the method is derived. Finally, nonlinear elastic task model is applied to the adaptive fair sharing controller. Simulation results show that the proposed algorithm can obtain fair resource allocation with a faster convergence speed than existing algorithms.     

基于粒子群优化的协作网络资源分配的博弈策略

应用基于竞价机制的斯坦克尔伯格博弈提出协作中继网络中的一种资源分配策略,用以解决单一中继节点对多用户节点协作带宽的分配问题。首先中继根据用户的协作带宽需求对资源定价,然后用户根据价格调整其纳什均衡策略,即获取协作效用最大化的最优带宽购买量。证明了纳什均衡的存在性,提出基于粒子群优化的均衡求解算法,分析了均衡的有效性,仿真给出了粒子群优化的全局最优带宽分配结果。仿真结果表明,所提出的博弈可以激励中继节点参与协作,并协调多用户节点间的资源分配。     

Adaptive resource allocation for multi-user multi-server power-line communication OFDM systems

The bits and power allocation model of adaptive power-rate mixture for multi-user multi-server power-line communication systems was analyzed with the restrictions of maximal total power, fixed rate for each real time (RT) user, minimal rate for each non-real time (NRT) user, maximal bits and power for each subcarrier in each orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) symbol. An algorithm of resource dynamic allocation in the first OFDM symbol of each frame and resource optimal adjustment in the latter OFDM symbol of each frame was proposed. In the first OFDM symbol of every frame, resource is firstly assigned for RT users so as to minimize their total used power until satisfying their fixed rates; secondly the remainder resource of power and subcarriers are assigned for NRT users so as to minimize their total used power until satisfying their minimal rates also; lastly the remainder resource is again assigned for NRT users according to the proportional fairness strategy so as to maximize their total assigning rate. In the latter OFDM symbol of each frame, bits are swapped and power is adjusted for every user based on the resource allocation results of anterior OFDM symbol. The algorithm is tested in the typical power-line channel scenarios and the simulation results indicate that the proposed algorithm has better performances than the classical multi-user resource allocation algorithms and it realizes the multiple aims of multi-user multi-server resource allocation for power-line communication systems.     

基于QoS的多用户OFDM系统自适应资源分配算法

在多用户OFDM系统中,为满足用户的服务质量要求并降低算法复杂度,提出一种基于QoS的自适应资源分配算法。该算法将子载波和功率分配算法分开进行,给出了基于QoS的子载波分配方案,并将用户分为VIP用户和普通用户,对两种用户分别采用不同的功率分配算法,在保证VIP用户达到所需要速率的前提下,尽量满足普通用户的速率要求,使MU-OFDM系统成为一个具有服务质量保障的系统。仿真结果表明,该算法既保证了VIP用户和普通用户的性能指标,又降低了算法的整体计算复杂度。     

光纤通道仲裁环实时传输的一种带宽分配算法

光纤通道仲裁环节点带宽分配,是以保证网络消息的实时传输为目标的.为解决网络消息集实时发送的问题,保证光纤通道仲裁环在强实时条件下的应用,依据实时系统中的周期任务模型,研究了一种带宽分配算法实现合理的带宽分配,保证各节点的消息均能实时传输,对其实时性能进行了理论分析,该方法在牺牲了少量的带宽利用率的基础上能保证所有消息的实时传输,最后例证了这种带宽分配算法优于其他算法.     

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．     

云计算下保障公平性的多资源分配算法

针对云计算平台多资源分配公平性问题,文中在DRF算法基础上,提出了云计算动态资源需求公平分配模型,并提出了基于信誉因子的增强公平性分配算法．算法引入信誉因子,对云中计算节点资源使用情况进行实时评估,对恶意长时间侵占资源行为进行惩罚性分配,刺激节点在任务结束后释放占用资源,确保了平台中其他节点资源配额不受影响．与现有方案相比,基于信誉的增强公平性分配算法在保证分配公平的前提下,增强了对公平性的保障,有效地确保了云计算平台资源调度的公平性、可靠性．     

多用户OFDM系统中的联合子载波和功率分配算法

正交频分复用系统中的动态资源分配对提高频谱效率起着至关重要的作用,故提出了一种多用户正交频分复用系统中的新型子载波和功率分配算法,根据用户速率请求进行子载波分配,并结合改进的多用户注水算法,在提高系统频谱效率的同时,满足用户的误比特率要求．研究结果表明,该算法在保证误比特率和用户间公平性的前提下提高频谱效率．     

基于遗传算法的LTE下行系统资源分配算法

为改善多业务LTE下行系统的吞吐量和公平性并满足用户对多业务的需求,提出一种基于遗传算法的资源分配算法。该算法以遗传算法为基础,建立以适应度函数值之和最大化为目的的优化目标,根据用户业务的服务质量需求和信道状态信息设计适应度函数,经过选择、交叉、变异等操作,得到相对最优资源分配方案。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法满足多种业务的服务质量需求,增加系统的公平性,对实时业务提供较小的时延,对尽力而为业务提供更大的吞吐量。     

OFDMA网络比例公平性的中继资源分配

在中继协作正交频分多址（OFDMA/Relay）系统中,应用协作博弈论提出一种比例公平性的多用户中继资源（子载波和功率）分配方案.定义了用户基于比特传输速率的效用函数,并建立中继资源分配的协作博弈模型.求解此博弈的纳什议价解（NBS）具有较高的计算复杂度,为此,提出一种快速子载波与功率联合分配算法,即：先进行固定发射功率的最优子载波分配,再进行最优的发射功率分配,最终通过上述迭代方式获得联合资源分配的NBS.仿真试验表明：与已有的OFDMA/Relay系统资源分配算法相比,所提出的NBS求解算法能够在提高系统频谱资源利用率的同时,对用户进行更为公平的中继资源分配.