基于相关信道的多用户MIMO-OFDM下行链路资源分配

为了最小化多用户多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统下行链路发射功率,基于相关信道,提出按用户空间相关性分组的子载波共享方式与独占方式相结合的资源分配算法．不同用户组共享全部子载波,利用基于各组边缘用户中心角导引向量的组迫零方法实现各用户组的共道干扰抑制;各组内用户以独占方式分配子载波、比特、功率．仿真结果表明,新算法在不同速率及误比特率时,系统所需功率小于独占方式及基本迫零共享方式,且频谱利用率高于独占方式,基站所需发射天线数及计算复杂度小于基本迫零共享方式．     

多播系统中基于多用户分集的资源分配

针对无线多播系统中传输速率受限于多播组中最差用户信道容量的问题,提出一种组内资源分配算法.在考虑用户之间不同速率需求的前提下,对多播组内用户进行子载波分配和功率分配,来最大化多播系统归一化速率.子载波分配算法利用每个子载波上多播用户之间的多用户分集,将子载波分配给该子载波上性能较好的多个用户.功率分配算法采用基于梯度的功率分配方式对各子载波上所分配的功率做局部优化,进一步提高多播系统的传输速率.仿真结果表明,与传统多播组内资源分配方案相比,显著提升多播系统的归一化速率.     

基于改进迫零算法的多用户MIMO-OFDM干扰抑制

采用收发结合的分组迫零算法实现多用户共道干扰抑制.通过收发结合减少基站所需天线数,增大等效信道增益;通过用户分组,利用求解各用户组信道矩阵零空间交集的方法降低计算复杂度.仿真结果表明,与基本迫零算法相比,改进迫零算法应用于最小化系统功率问题,在不同速率及误比特率条件下,不仅减小了基站所需天线数及计算复杂度,而且系统所需总功率降低.     

比例公平保证的MIMO-OFDM系统能效资源分配

针对下行多输入多输出-正交频分复用( MIMO-OFDM)系统,提出了满足在总功率限制和用户比例公平性约束下,使系统能量效率最大化的资源分配算法。为了降低计算复杂度,提出了两步优化的次优子载波和功率分配算法。第1步由子载波共享和平坦衰落假设得到估计的能效发射功率,并采用等功率分配方法完成子载波分配;第2步在子载波分配基础上完成能效最优的功率分配。仿真结果表明,所提算法以较低的复杂度逼近最优算法的性能,并且在保证用户比例公平性的同时带来明显的能效提升。     

基于人工蜂群算法的多用户OFDM自适应资源分配方案

针对多用户正交频分复用(OFDM)自适应资源分配中用户公平性和系统容量的问题,本文提出了一种联合子载波分配和功率分配的方案。在子载波分配中,首先确定每个用户需要的子载波数量,然后根据用户的速率比例继续分配子载波,最后分配剩余子载波。在功率分配中,通过人工蜂群(ABC)算法的全局搜索实现在所有用户之间的功率寻优,并利用等功率的分配方式对每个用户的子载波进行单用户功率分配。从仿真结果中可以看出,本文算法不仅可以兼顾用户的公平性,同时也有效地提高了系统的吞吐量,从而证明了本文算法的有效性。     

中继增强型正交频分复用系统的多播资源分配方法

针对现有正交频分复用系统使用中继进行多播资源分配算法时效率较低的问题,提出了一种使用中继多输入输出系统的多播资源分配算法.算法将系统的功率划分为等长的基本分配单元,首先计算并存储每个子载波在给定功率的条件下使用中继传输方式时所能提供的最大速率,再通过动态规划算法同基站直接传输的速率进行比较,从而计算出每个子载波的用户分配、功率分配和传输方式.该算法可以从全局角度进行子载波的分配及用户分配,从而最大化系统总吞吐率.由于动态规划算法不需重复计算相同子问题,避免了重复问题的计算,因此可以在很短时间内完成资源的分配计算.仿真实验表明,所提包含用户分配的动态规划算法可以有效地利用系统资源,系统总吞吐率与最优算法计算结果之差小于0.10%.     

Resource Allocation in Multi-User MIMO-OFDM Relay-Enhanced System by Dynamic Programming

针对现有正交频分复用系统使用中继进行多播资源分配算法时效率较低的问题,提出了一种使用中继多输入输出系统的多播资源分配算法.算法将系统的功率划分为等长的基本分配单元,首先计算并存储每个子载波在给定功率的条件下使用中继传输方式时所能提供的最大速率,再通过动态规划算法同基站直接传输的速率进行比较,从而计算出每个子载波的用户分配、功率分配和传输方式.该算法可以从全局角度进行子载波的分配及用户分配,从而最大化系统总吞吐率.由于动态规划算法不需重复计算相同子问题,避免了重复问题的计算,因此可以在很短时间内完成资源的分配计算.仿真实验表明,所提包含用户分配的动态规划算法可以有效地利用系统资源,系统总吞吐率与最优算法计算结果之差小于0.10％.     

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。     

无线协作多播系统中基于中断概率的资源优化算法

在基于OFDMA的无线协作多播系统中,当只有用户的平均信道信息可利用时,由于信道瞬时衰落的影响,不能保证所有多播数据成功传输。因此为了达到有效可靠传输的目的,本文采用协作分集技术,创新点在于,提出了在最小化多播传输中断概率时的联合子载波和功率分配优化算法。在子载波分配阶段采用了比例协作子载波分配算法,来实现吞吐量和公平性的折中。在功率分配阶段采用迭代功率分配算法来有效利用有限的功率。仿真结果显示本文提出的协作算法的中断概率明显小于传统非协作算法;在协作算法中有功率分配算法的中断概率小于没有功率分配算法的。因此说本文提出的资源优化算法能很好的克服信道瞬时衰落的影响,保证多播数据的成功传输。     

多业务组播系统中基于公平性的高效资源分配

提出了多业务组播系统中最大化系统吞吐量的自适应子载波和功率分配算法.根据各组播业务的数据率要求进行业务间功率和子载波的分配,达到业务间公平性的目标;设计了子载波协作传输方案及其简化方案来传输数据,在保证订阅相同业务各用户间公平性的同时提高了系统容量;对每个组播业务进行子载波间的功率调整,进一步增强系统容量.仿真结果显示,所提出的多播算法在保证业务间公平和订阅相同业务的用户间公平的条件下,显著地增大了系统容量.     

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．     

一种高效的OFDM比特功率分配算法

针对802.11a中的数字调制方式:BPSK,QPSK,16QAM,64QAM(星座图采用格雷码编码,每个子载波最多承载6比特),每次对?RT/6」个功率增量较小的子载波分配2bit.仿真结果表明:改进的比特功率分配算法与Hughes-Hartogs算法的比特功率分配结果一致,但是计算复杂度小于Hughes-Hartogs算法的50%,并随着传输速率或子载波数的增加而进一步降低.     

Fair subcarrier-power allocation scheme for multiuser multicarrier systems

The main objective of multiuser orthogonal frequency division multiple access(MU-OFDM) is to maximize the total system capacity in wireless communication systems. Thus, the problem in MU-OFDM system is the adaptive allocation of the resources(subcarriers, bits and power) to different users subject to several restrictions to maximize the total system capacity. In this work, a proposed subcarrier allocation algorithm was presented to assign the subcarriers with highest channel gain to the users. After the subcarrier allocation, subcarrier gain-based power allocation(SGPA) was employed for power and bit loading. The simulation results show that the proposed subcarrier-power allocation scheme can achieve high total system capacity and good fairness in allocating the resources to the users with slightly high computational complexity compared to the existing subcarrier allocation algorithms.     

V-BLAST OFDM 系统中一种新的检测算法

提出了频率选择性衰落信道下V-BLAST (Vertical Bell Labs Layered Space-Time) OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing)系统中一种新的检测算法．在发射端对每个发射天线分配不同的子载波,在接收端利用子载波之间的正交性进行干扰相消．该算法只需要一根接收天线,克服了传统算法要求接收天线个数至少等于发射天线个数的缺点,降低了系统接收机设计的复杂度,而且该算法性能优于传统的ZF(Zero-Forcing)和SIC(Serial Interference Cancellation)算法．     

认知无线电系统转移接入概率的动态子载波分配

针对认知无线电系统可用子载波的动态变化,提出一种基于接入概率的动态子载波分配方法. 该方法通过控制认知用户在子载波上的接入概率最大化系统的吞吐量,保证了用户的服务质量需求. 为简化求解过程,提出一种基于接入概率转移的启发式算法,该算法可将子载波接入概率在用户间转移,直至所有用户的速率需求都得到满足. 仿真结果表明,在瑞利衰落信道环境下启发式算法能得到全局最优解. 同时,与现有动态分配方法和载波侦听多路接入方法相比,新方法能有效地提高系统吞吐量性能.     

Kalman滤波预测的多小区子载波分配方法

小区间干扰协调是3G演进系统中抑制小区间干扰的重要策略, 并且在各类小区间干扰协调方案包含着不同的频率复用方法。为了在抑制干扰的同时提高频谱利用率,提出了可用频率集合的概念。如何分配可用频率集合中不同频点的子载波直接关系到小区间干扰的强弱程度,而现有的子载波分配方法往往基于当前信道状况, 导致在分配过程中因时间的滞后性而带来较大的干扰。针对这种情况,提出了一种基于Kalman滤波预测的自适应子载波分配方法。该方法通过检测获取不同子载波对用户的信道增益干扰比(GIR), 进而采用Kalman滤波估计得到下一时刻的GIR预测值大小,并以该预测值作为子载波分配的依据。仿真结果表明,与固定子载波分配方法和基于当前GIR的子载波分配方法相比,该方法能有效降低不同频率复用方法下的小区间干扰,改善小区和用户的性能,具体表现在提高了小区吞吐量,降低了用户的阻塞率,以及改善了小区边缘用户的比特丢失率。     

UDN中基于JR-CoMP的分簇和资源分配方案

针对超密集网络（UDN）中的上行干扰问题,提出了一种基于多点协作联合接收（JR-CoMP）的分簇与资源分配方法.首先,将用户和基站进行单频段分簇,将同一小小区的多个边缘用户放在不同的用户簇中,将位于相邻小小区并且距离较近的边缘用户放在同一个用户簇中,根据中心用户到已有基站簇的干扰强度将其归簇;然后,对用户簇进行多重子频段分配,为包含同一个小小区用户的多个簇分配不同的子频段,并且尽量为每个用户簇多分配子频段;最后,以最大化系统总传输速率为目标,采用注水算法为每个用户分配功率.仿真结果显示,所提方案能显著提高频谱效率.     

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。