OFDM和MIMO系统中的快速注水功率分配算法

针对传统注水算法需要进行复杂的搜索注水线计算的特点,提出了一种新的低计算复杂度的快速注水算法。在多信道无线通信系统中,注水算法是在给定功率下最大化系统容量的基本功率分配算法。通过对注水问题的分析,利用注水性质快速调整注水线从而移除了复杂的搜索注水线计算。仿真结果表明,与已有的算法相比,提出的算法节省了大量的计算时间。     

一种基于mimo信道的功率分配算法

多输入多输出(mimo)信道系统是第三代以及后三代移动通信中的研究热点,它在信道容量方面的巨大潜力近年来引起相关人士的兴趣,理想的功率分配算法是提高信道容量的重要途径之一.文章主要介绍了一种基于mimo信道的理想的功率分配算法-注水算法,并对该算法进行了分析和讨论,最后给出了仿真结果.     

MIMO系统一种新的功率分配算法及容量分析

在不额外增加发射功率和带宽消耗的情况下,注水功率分配算法能够获得最大的多输入多输出(MIMO)系统容量.基于拉格朗日乘数法,推导给出了MIMO系统注水功率分配算法的显式解.利用信道冲激响应矩阵的奇异值分解(SVD)算法,推导给出了注水功率分配算法MIMO系统的容量分析公式.利用数字波束形成(DBF)技术,提出了一种新的功率分配算法,推导给出了该算法MIMO系统的容量分析公式.仿真结果表明,提出的功率分配算法的系统容量虽然略低于注水功率分配算法的系统容量,但它的计算复杂度较低.     

基于注水原理的TDCS功率分配算法

变换域通信系统(TDCS)具有对环境感知的能力,可以躲避干扰,具有优异的抗干扰性能.传统的TDCS在执行二元判决后采用了平均功率分配,这没有体现出信道间的质量差别.在自适应多门限基函数的基础上,对信道质量进行进一步细化,并基于"注水"原理,对TDCS基函数的功率谱进行优化分配,充分利用好的信道条件,舍弃较差的信道,对功率进行优化分配.仿真结果表明,采用此种算法能明显提高系统容量,具有很好的系统性能.     

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。     

一种用于离散比特分配的改进注水算法

该文针对OFDM系统的离散比特分配问题,提出一种改进的注水算法。该算法的实现借助于文中定义的比特水线分配给某个子载波的功率直接满足整数比特约束的注水线。先用最大信道增益子载波的比特水线进行离散比特分配,再调整分配结果以满足总发射功率约束。理论证明和分析显示,该算法能实现最优比特分配,运算复杂度仅与子载波数量有关。     

多载波超密集网络的抗干扰分布式节能功率分配

该文研究多载波超密集网络(UDN)上行链路能效最优功率分配方案,基于非合作博弈论提出一种抗干扰分布式功率分配方案,使每个小区独立优化能效的同时抑制邻小区干扰。由于最大传输功率和QoS约束下的能效函数具有不易解决的非凸特性,且小小区间存在严重干扰。针对以上挑战,该文在最佳响应过程中设计了一种高精度低复杂度的阶梯注水算法,基于该算法利用干扰信道增益提出了一种多用户抗干扰功率分配算法。仿真结果和数值分析表明该算法运算复杂度低,且能在保证系统频谱效率的同时大幅度提升系统能效。     

多载波超密集网络的抗干扰分布式节能功率分配

该文研究多载波超密集网络(UDN)上行链路能效最优功率分配方案,基于非合作博弈论提出一种抗干扰分布式功率分配方案,使每个小区独立优化能效的同时抑制邻小区干扰.由于最大传输功率和QoS约束下的能效函数具有不易解决的非凸特性,且小小区间存在严重干扰.针对以上挑战,该文在最佳响应过程中设计了一种高精度低复杂度的阶梯注水算法,基于该算法利用干扰信道增益提出了一种多用户抗干扰功率分配算法.仿真结果和数值分析表明该算法运算复杂度低,且能在保证系统频谱效率的同时大幅度提升系统能效.     

基于MIMO信道估计误差模型的功率分配与自适应调制算法

该文分析了瑞利平坦衰落信道下,信道估计误差对采用迫零接收的MIMO系统性能的影响,提出了一种以系统有效吞吐量最大化为目标的功率分配与自适应调制算法。为了减少信道估计误差对实际系统性能的影响,该算法对发送端估计的信噪比进行修正,并以此作为功率分配和自适应调制的依据。在系统总功率受限的条件下,对发端多天线的功率分配结合了空域注水定理和比特分配,并尽量保证调制阶数高的数据符号所在天线的功率。仿真结果表明,该算法实现较简单,获得的系统有效吞吐量接近于最优值,适用于实际系统。     

一种新的MIMO—OFDM白适应比特功率分配方案研究

针对MIMO-OFDM系统的自适应调制问题,在完全已知信道状态和满足固定速率以及给定的误比特率的约束下以最小化发射功率为目的,文中提出了一种低复杂度的自适应方案。该方案将对Chow算法和Campello算法进行功率分配和步长加载的改进。仿真结果表明,该算法在降低复杂度的同时提高了系统的性能。     

OFDM系统中的自适应比特功率分配算法

正交频分复用(OFDM)系统各子信道具有不同的衰落特性,如果采用相同的调制方式,则不能更好地利用系统资源。在系统容量受限和误比特率一定的条件下,文章提出了一种高效的OFDM自适应比特功率分配算法。在要求误比特率BER<10-3时,该算法与Chow算法相比,发射总功率减小了2.5 dB;与Hughes-Hartogs算法相比,系统消耗的总时间也明显缩短。仿真结果验证了算法的有效性。     

一种有效的优化的多载波通信系统的功率分配算法

本文提出一种关于DMT系统传输纯数据流业务的最佳的功率分配算法，该算法使用了一种有效的表格查手工艺工和拉格朗日乘法器对分搜索办法，能够较快的收敛到最佳的功率点。同时，易于用硬件和软件实现。     

基于DF-OFDM多中继系统功率分配的梯度算法

DF-OFDM技术必将成为现代移动通信的核心技术,但是合理地进行功率分配是必须要解决的问题之一。传统的二分法,大多在精确度和计算量之间很难取舍。在移动通信系统抗信道衰落和提高信道容量方面,协作通信是一种很好的解决方案。针对改进型的多中继DF-OFDM系统,对一种降低计算量的梯度算法进行了简单的介绍与分析,并与二分法进行了比较。仿真结果表明,在功率约束的条件下,梯度法要优于二分法。     

多天线系统中的二次注水功率分配

Aiming at the problem of resource allocation in multiuser multi-input multi-output （MIMO） systems, a new power allocation algorithm based on dual waterfilling is proposed. Block diagonalization is adopted to cancel the inter-user interference, and then the complete diagonalization method is employed to derive the spatial sub-channels for each user. The overall power of the system is divided among users based on each user＇s large scale fading; then the power of each user is further allocated to its spatial sub-channels based on the small scale fading. Simulation results show that compared with the existing resource allocation strategies, the proposed algorithm can provide more ergodic capacity for multi-user MIMO systems. When the total transmit power is 100w, it has 15% capacity advantage over the traditional waterfilling method.     

Proportional-fair power allocation with CDF-based scheduling for fair and efficient multiuser OFDM systems

In this paper we investigate adaptive resource allocation schemes in multiuser OFDM systems for fair share of resources and efficient operation. We employ the CDF-based scheduling (CS) algorithm for the subcarrier allocation, taking advantage of its distinctive feature of analyzability and multiuser diversity. Noting that conventional power allocation schemes do not exhibit efficient and fair operations in heterogeneous user channel environment, we present a new algorithm called proportional-fair power allocation (PFPA). This algorithm is designed to allocate transmission power in such a way that the resulting relative throughput-increment is identical for all subcarriers. The PFPA algorithm is shown to be equivalent to the power allocation of the asymptotically optimal algorithm, which exhibits the largest achievable region in the asymptotic case. Numerical results reveal that the combined CS-PFPA algorithm improves the overall system capacity in terms of time-average throughput and provides efficient estimation of user performances. Further, the CS-PFPA algorithm can meet each user's requirements using a minimum amount of resources, so it renders an efficient and fair means for resource allocation in multiuser OFDM systems.     

Fast adaptive OFDM-PON over single fiber loopback transmission using dynamic rate adaptation-based algorithm for channel performance improvement

In this paper, we propose a novel fast adaptive approach that was applied to an OFDM-PON 20-km single fiber loopback transmission system to improve channel performance in term of stabilized BER below 2 × 10⁻³ and higher throughput beyond 10 Gb/s. The upstream transmission is performed through light source-seeded modulation using 1-GHz RSOA at the ONU. Experimental results indicated that the dynamic rate adaptation algorithm based on greedy Levin–Campello could be an effective solution to mitigate channel instability and data rate degradation caused by the Rayleigh back scattering effect and inefficient resource subcarrier allocation.     

基于遗传蚁群优化算法的认知无线电频谱分配

针对认知无线电中的频谱分配问题,提出一种融合了遗传算法和蚁群算法优点的频谱分配方法。该方法利用遗传算法快速随机的群体性全局搜索能力生成初始解,然后利用衔接策略将遗传算法初始解转化为蚁群算法所需的信息素初始分布,最后利用蚁群算法正反馈、收敛高效的特点求取最优解。通过仿真比较了该方法与颜色敏感图着色算法的性能。结果表明动态融合了遗传算法和蚁群算法的优化算法性能明显优于颜色敏感图着色算法,它能更好地实现网络效益最大化。     

多小区5G认知无线电网络能量有效资源优化

为提高5G通信系统中能量利用效率,本文提出一种资源配置算法来解决多小区5G认知无线电网络中资源配置问题。针对需要优化的载波分配变量和功率变量,该算法采用交替优化的方式分别对上述变量进行优化。对于载波分配,所提算法依据最大化信噪比原则来分配载波;对于功率分配,本文将其转变为另外一个等效问题,然后利用连续凸近似方法求解。由于传统正交频分复用调制（OFDM）具有严重的频谱泄露,其他几种具有较低频谱泄露特性的5G候选调制方式,例如滤波器组多载波调制（FBMC）、通用滤波多载波调制（UFMC）、广义频分复用调制（GFDM）等,也被分析比较。仿真结果表明本文所提算法相比干扰受限算法具有更高的能量效率,并且证明具有较低频谱泄露的调制方式能取得更高的能量效率。      

OFDM系统中自适应比特分配算法分析

对单用户OFDM系统的3种自适应比特加载算法:Hugehes-Hartogs比特功率梯度分配算法、Chow算法和简单分块加载(SBLA)算法进行了仿真,分析比较了3种算法的复杂度和抗噪声性能。仿真结果表明:每种算法各有其优缺点和适用情况,可以根据不同的工程需求选择不同的算法。Hugehes-Hartogs算法能使系统发射总功率达到最低;Chow算法具有较好的抗噪声性能;SBLA算法的性能介于上述2种算法之间,并且具有较低的复杂度。