基于认知无线电的WiMAX系统多用户资源分配算法

基于认知无线电(CR)和OFDM的传输特性,提出了一种WiMAX系统多用户资源分配算法.感知用户根据认知到的频谱资源信息,在不对授权用户造成干扰的前提下使用空闲频谱资源.利用注水算法对多个用户请求使用同一子载波进行裁决,在满足传输速率以及QoS要求下,完成子载波、比特和功率分配,使整个系统传输功率最小.仿真结果表明,基于认知无线电的WiMAX系统多用户资源分配算法的传输功率和性能明显优于使用静态算法方案的系统.     

单小区多用户下行OFDM系统资源分配算法研究

多用户正交频分复用(OFDM)系统中,充分利用多载波系统的多用户分集进行合理无线资源分配,能够显著提高系统容量和最大限度提高频谱利用率。经过广泛的研究,很多有效资源分配算法已经被提出来。重点讨论了单小区多用户OFDM系统关于子载波、比特及功率等无线资源的分配问题,介绍现有的研究成果,包括常见的模型及求解方法,并介绍近期的研究热点,包括多小区系统、多入多出(MIMO)系统等。     

Underlay模式下认知无线电OFDM系统多用户资源分配

为了更有效地求解Underlay频谱共享模式下的OFDM系统多用户资源分配问题,提出了一种公平、复杂度低的资源分配方法,首先利用公平性的子载波分配方法为认知用户分配子载波,然后利用子载波分配结果,将复杂的多用户资源分配问题转化为简单的单用户功率分配问题,并利用一种复杂度较低的线性封顶注水算法对子载波功率的分配进行求解.通过一种TV频段OFDM系统对算法性能进行了仿真对比分析,仿真结果验证了本文所提资源分配方法的有效性和优越性.     

优化公平性的多用户OFDM系统下行链路资源分配算法

研究了优化公平性的多用户OFDM系统下行链路的资源分配算法,根据系统各用户的业务需求,在保证用户所得数据速率满足一定比例以及系统总功率限制的前提下,提高系统总数据速率。首先,根据公平性原则进行用户的子载波分配,子载波功率分配使用注水算法;子载波分配完成后,利用贪婪功率分配算法,以最大化用户数据速率和提高功率利用率为目标,对各用户内部子载波功率和比特数进行再分配。仿真结果表明,相比参考文献[10]的算法,该算法在提高系统总速率的同时,更好地保证了用户数据速率的公平性;相比参考文献[12]的算法,该算法虽然牺牲了一定的系统总速率,但能提供更高的用户数据速率公平性。     

一种基于用户需求的OFDM系统资源分配算法

提出了一种新的基于OFDM多用户通信系统的资源分配算法。该算法在总功率限制和用户数据率要求下,通过以下两步实现子载波、比特和功率的动态分配：第一步,基于用户的平均信道增益和数据率要求进行资源初分配（每个用户分配多少个子载波、功率）;第二步,对步骤1中的结果进行调整,最终决定每个用户分配到的子载波、功率以及比特载入方式。相比于Hujun Yjn等人提出的另一种基于用户需求的算法,新算法的基站发射功率略有增加,但复杂度大为降低,在实际运用中更有利用价值。     

多用户多载波无线携能通信系统的上下行联合资源分配

无线携能通信(SWIPT)技术是解决无线网络能量受限问题的有效方法,该文研究一个由基站(BS)和多用户组成的多载波SWIPT系统,其上行和下行链路均采用正交频分复用(OFDM)技术。在下行链路中,基站向用户同时进行信息与能量传输;在上行链路中,用户利用从基站接收的能量向基站回传信息。该文以最大化上下行加权和速率为目标,联合优化上行和下行的子载波分配和功率分配,提出基于拉格朗日对偶法和椭球法的最优联合资源分配算法。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。     

一种兼顾速率公平的多用户子载波功率联合分配算法

随着无线通信技术的迅猛发展,无线资源的需求量越来越大,用户对服务质量的要求也越来越高,因此,未来通信系统需要智能地在用户服务质量(QoS)需求和无线资源限制间进行一个有效的折中。为了提高认知无线网络频谱利用率,在可用子载波、次级用户功率预算及公平性等约束条件下,基于速率自适应(RA)准则,提出了在认知正交频分复用(OFDM)系统中兼顾速率公平的多用户子载波功率联合分配算法。该算法将子载波和功率分配分为两步,在兼顾各次级用户速率公平性的同时,最大化链路容量。仿真结果表明,该联合分配算法在系统吞吐量与次级用户速率公平性之间可以取得有效的折中。     

一种基于多小区OFDMA系统用户公平性约束的分布式资源分配算法

针对多小区OFDMA系统下行链路,研究了用户公平性约束下的资源分配问题,提出了一种多基站协作的迭代优化的分布式资源分配算法。每个小区根据干扰状况及用户公平性,迭代地进行子载波和功率的资源优化;而每次迭代中,根据用户公平性准则分配子载波,并将非凸的小区功率优化问题转化为其下界的凸问题,通过一个分布式算法来求解。通过仿真验证了算法的有效性;仿真结果表明,与传统网络的固定功率分配的情形相比,所提算法保证了用户之间的公平性并显著提高了系统吞吐量。     

异构无线网络中的共享载波垂直网络转换算法

为了提高异构无线网络的频谱利用率,将认知无线电中合作动态频谱分配(DSA)的思想应用于以基站和用户为基本单元的异构无线网络,将多模终端用户垂直切换的思想引入基站侧,提出了异构无线网络中的共享载波垂直网络转换(SCVNT)算法。理论分析与仿真实验表明,SCVNT算法可有效提高异构无线网络的总体信道利用率,改善资源分配的公平性,并可实现平滑升级,具有较高的应用价值。     

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。     

基于合作中继的OFDM蜂窝网络的QoS感知资源调度算法

针对基于中继的OFDM蜂窝网络,该文考虑具有不同QoS要求的混合业务场景,引入合作传输机制,提出了一种基于合作中继的QoS感知资源调度算法,解决了合作中继节点选取,子载波分配以及功率控制等问题。以最大化系统效用为目标,在考虑QoS业务的速率要求与基站功率约束的同时,针对中继结构引入了中继节点的功率约束。为降低计算复杂度,将原非线性组合优化问题分解为子载波分配与功率控制两个子问题。仿真结果表明,该文所提算法在能量节约、系统效用,吞吐量等性能方面都有显著优势。     

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。     

基于改进遗传算法的C-RAN网络动态无线资源分配

针对云无线网络(Cloud Radio Access Network,C-RAN)中传统静态资源分配效率低下以及动态无线资源分配中资源种类单一的问题,提出了一种基于用户服务质量(Qulity of Service,QoS)约束的动态无线资源分配方案,对无线资源从无线射频单元(Remote Radio Head,RRH)选择、子载波分配和RRH功率分配三个维度进行研究.首先,根据传统的C-RAN系统传输模型和QoS约束在时变业务环境下建立了以发射功率为变量,以吞吐量最大为优化目标的优化问题;然后,基于改进的遗传算法,将原优化方案转变为通过优化RRH选择、子载波分配和RRH功率分配来达到提高系统吞吐量的目的;最后,将改进的遗传算法与其他智能算法在种群规模变化下进行了时间复杂度对比.实验结果表明,所提算法具有较低时间复杂度,所提资源分配方案下的平均吞吐量增益为17％.     

基于两跳匹配的OFDMA中继网络联合资源分配算法

针对OFDMA中继网络的两跳特性,提出一种基于两跳匹配的中继网络联合资源分配算法。首先根据中继网络的两跳性建立两跳速率匹配模型,然后利用对偶分解理论将中继网络资源分配的主问题分解为：中继选择、子载波分配和功率分配三个主要的子问题并进行联合优化,同时基于中继网络两跳性在子载波分配的过程中考虑两跳子载波配对,以逼近系统最优解。最后为了保证算法的公平性,考虑子载波分配因子约束以优化子载波分配。仿真结果表明：所提算法将中继选择、两跳子载波配对与功率分配联合优化以进一步提升系统吞吐量,同时引入子载波分配因子约束,保证了算法的公平性。     

An uplink resource allocation scheme for OFDMA‐based cognitive radio networks

Cognitive radio makes it possible for an unlicensed user to access a spectrum unoccupied by licensed users. In cognitive radio networks, extra constraints on interference temperature need to be introduced into radio resource allocation. In this paper, the uplink radio resource allocation is investigated for OFDMA‐based cognitive radio networks. In consideration of the characteristics of cognitive radio and OFDMA, an improved water‐filling power allocation scheme is proposed under the interference temperature constraints for optimal performance. Based on the improved water‐filling power allocation, a simple subcarrier allocation algorithm for uplink is proposed. The subcarrier allocation rules are obtained by theoretical deduction. In the uplink subcarrier allocation algorithm, the subcarriers are allocated to the users with the best channel quality initially and then adjusted to improve the system performance. A cursory water‐filling level estimation method is used to decrease the complexity of the algorithm. Asymptotic performance analysis gives a lower bound of the stability of the water‐filling level estimation. The complexity and performance of the proposed radio resource allocation scheme are investigated by theoretical analysis and numerical results. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

A joint subcarrier selection and power allocation scheme using variational inequality in OFDM‐based cognitive relay networks

Introducing orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) into cognitive radio (CR) can potentially increase the spectrum efficiency, but it also leads to further challenges for the resource allocation of CR networks. In OFDM‐based cognitive relay networks, two of the most significant research issues are subcarrier selection and power allocation. In this paper, a non‐cooperative game model is proposed to maximize the system throughput by jointly optimizing subcarrier selection and power allocation. First, taking the direct and relay links into consideration, an equivalent channel gain is presented to simplify the cooperative relay model into a non‐relay model. Then, a variational inequality method is utilized to prove the existence and uniqueness of the Nash equilibrium solution of the proposed non‐cooperative game. Moreover, to compute the solution of the game, a suboptimal algorithm based on the Lagrange function and distributed iterative water‐filling algorithm is proposed. The proposed algorithm can jointly optimize the process of subcarrier selection and power allocation. Finally, simulation results are shown to demonstrate the effectiveness of the proposed joint subcarrier selection and power allocation scheme. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

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。     

Discrete polynary coding immune clonal selection‐based joint subcarrier and power allocation in uplink cognitive OFDM network

Cognitive radio has been considered to be one of the main technologies to solve the problem of low spectrum utilization, while the adaptive allocation of network resource is one of the key technologies. A discrete polynary coding immune clonal selection (DPICS)‐based joint subcarrier and power allocation algorithm is proposed to solve the resource allocation problem in uplink cognitive OFDM networks. The novelties of DPICS include the following: A unique coding method is adopted to deal with multi‐value discrete variables. Compared with the traditional methods, the proposed method can acquire the shortest code. Meanwhile, the constraints of the subcarrier allocation are avoided. A heuristic mutation scheme is used to direct the mutation. Subcarriers are reallocated randomly to the secondary users with larger homotactic noise, which has a large probability to produce the optimal solution and improves the searching process. Subcarriers and power are allocated simultaneously, which is different with the traditional biphasic resource allocation algorithms. The biphasic resource allocation algorithms cannot acquire the subcarrier allocation result and power allocation result simultaneously, which makes the final result imprecise. The proposed algorithm avoids this situation and improves the accuracy of the final result. Compared with state‐of‐the‐art algorithms, the proposed algorithm is shown as effective by simulation results. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.