基于公平性的OFDMA系统中自适应功率分配贪婪算法

功率分配是OFDMA系统资源调度中的一个重要研究问题。该文通过考虑功率分配中系统吞吐量与用户间公平性能平衡问题,提出了一种公平约束下的功率分配贪婪算法。将算法与经典算法比较,在使用户公平性大为提高的同时,使OFDM系统达到最大吞吐量。仿真结果表明,该算法的吞吐量逼近迭代注水功率分配算法。     

基于OFDMA系统的改进型功率分配贪婪算法研究

通过考虑功率分配中OFDMA系统的吞吐量与用户间公平性能的平衡问题,在公平约束条件下,提出一种改进型功率分配贪婪算法.该算法根据用户请求进行子载波的预分配,可以有效地实现每个用户具体的比特分配和功率分配.仿真结果表明,该算法的吞吐量逼近于迭代注水功率分配算法,可以在OFDMA系统的吞吐量与用户间的公平性能之间寻求到一个理想的平衡点.     

一种容量最大化的OFDMA资源分配算法

针对功率受限的多用户OFDMA系统,提出了一种简化的子载波和功率分配算法,此算法在最大化系统容量的同时兼顾了用户间的公平性。算法首先依据当前的信道状况计算出各用户所需的载波数量,并分配子载波,然后以注水算法对各载波上的功率进行分配。仿真结果表明,以此算法对OFDMA的系统资源进行分配可显著提高系统的多项性能。     

基于能量效率的OFDMA系统资源分配

研究了OFDMA(正交频分多址)系统优化能量效率的资源分配方法,提出了一种基于能量效率的速率比例公平资源分配算法。首先在各子载波等功率的假设条件下为各个用户进行子载波分配,然后求得满足速率比例公平条件下的各用户注水线间的函数关系,再将用户和系统速率要求作为约束条件,采用二分法对函数求解,得到近似最优能量效率下的用户注水线,最后根据用户注水线进行功率分配。仿真结果表明,与其他方案相比,该算法在保持用户速率比例公平性的同时能有效提高系统的能量效率,且复杂度较低。     

一种低复杂度非正交多址接入功率分配算法

功率分配是非正交多址系统(NOMA)资源分配中的一个重要研究问题。最优迭代注水功率分配算法能提高系统性能,但是算法复杂度较高。提出一种低复杂度的功率分配算法,首先对子载波采用注水原理得到总的复用功率,然后在单个子载波上叠加用户间采用分数阶功率分配方法进行功率再分配。通过仿真分析,与最优迭代注水功率分配算法相比,该算法在性能损失不超过3%的情况下,大幅减低了计算复杂度。     

MIMO系统中优化功率分配算法的研究

MIMO技术作为未来移动通信中关键技术,其系统的功率分配问题在未来移动通信发展中非常重要。在传统WF(Water-Filling)功率分配算法基础上提出了一种优化自适应功率分配算法QOSWF,并对该算法的有效性进行了MATLAB仿真研究。     

OFDMA系统中容量最大化的资源分配算法

为最大化OFDMA系统容量,提出一种信道容量最小子载波优先分配算法。在每次迭代注水过程中,假设所有子载波只能分配给一个用户,计算该用户对应于不同子载波所具有的信道容量,并对具有最小信道容量的用户优先分配子载波,以避免将信道容量差的子载波分配给用户。仿真结果表明,该算法解决了采用传统等功率方式计算子载波分配容量时准确率低的问题,相比WUF算法和WSA算法,在不同信噪比的情况下系统容量提高近15.7%和12.2%,达到最大化系统容量的目的。     

OFDMA系统中基于QoS的资源分配算法

针对正交频分多址(OFDMA)系统多用户分集的特点,提出一种基于用户服务质量(QoS)的自适应资源分配算法。利用多用户分集增益和自适应调制编码对功率进行平均分配,从而降低算法的复杂度。仿真结果表明,该算法虽然使系统吞吐量略有减小,但在用户QoS保证与用户公平性方面均有较大的性能提升。     

基于迫零传输的协作多点传输系统的功率分配*

在研究多基站系统的基础上,提出协作多点传输的系统模型,并采用迫零传输机制,对最优功率分配算法、优化的功率分配算法以及等功率分配算法进行性能比较分析。最后从性能和复杂度两方面考虑,得出优化的功率分配是一种比较折中的功率分配方法。     

基于系统容量的多节点协同通信功率分配算法

功率分配是协同通信中的关键技术,为了研究协同通信对系统容量的提升,提出多中继和多接收天线功率分配的协同通信模型,探讨总功率一定的情况下,以系统容量最大化为准则的最优功率分配算法,采用放大转发模式,得出优化的功率分配算法(Optimum Power Allocation,OPA),并在相同假设条件下与平均功率分配算法(Average Power Allocation,APA)进行比较,可以看出在相同条件下OPA比APA的性能好。由最后的仿真分析可以得出系统容量得到了显著提高。     

A constant-time dynamic storage allocator for real-time systems

Dynamic memory allocation has been used for decades. However, it has seldom been used in real-time systems since the worst case of spatial and temporal requirements for allocation and deallocation operations is either unbounded or bounded but with a very large bound. In this paper, a new allocator called TLSF (Two Level Segregated Fit) is presented. TLSF is designed and implemented to accommodate real-time constraints. The proposed allocator exhibits time-bounded behaviour, O(1), and maintains a very good execution time. This paper describes in detail the data structures and functions provided by TLSF. We also compare TLSF with a representative set of allocators regarding their temporal cost and fragmentation. Although the paper is mainly focused on timing analysis, a brief study and comparative analysis of fragmentation incurred by the allocators has been also included in order to provide a global view of the behaviour of the allocators. The temporal and spatial results showed that TLSF is also a fast allocator and produces a fragmentation close to that caused by the best existing allocators.

空间相关信道下大规模MU-MISO系统频谱效率分析

针对大规模MU-MISO系统中频谱效率受信道和功率分配的影响,研究在空间相关信道下的频谱效率问题。首先通过发射信号的波程差确定导向矩阵得出用户发射相关矩阵,并结合大尺度阴影衰落和具有高斯分布的散射环境,建立空间相关信道;然后基于空间相关信道,通过预编码减少多用户之间的干扰,并仿真预编码对频谱效率的影响;最后在发射功率受限、各用户接收信号具有一定信干比场景下提出一种功率分配算法,使得系统的频谱效率总和最大化。仿真结果表明,在空间相关信道下RZF预编码的频谱效率优于MRT预编码频谱效率;与平均功率分配方式相比,提出的算法在频谱效率有了明显的提升,并具有较强的理论价值和实践意义。     

一种基于QoE效用函数的OFDM系统子载波和功率分配算法

以系统平均用户感受质量QoE(Quality of Experience)为优化目标,提出一种基于QoE效用函数的子载波和功率分配算法.该算法先根据用户需求与实际信道状态对子载波进行分配,将QoE引入效用函数构建中,并以系统平均QoE最大化为目标对子载波进行功率分配,在功率分配过程中使用导数迭代的方法逼近最优的功率分配...     

多载波系统中自适应比特功率分配算法研究

本文提出了一种多载波系统中自适应功率和比特分配算法。该算法在低信噪比时基于最大化信道容量分配比特,基于最小化误码率分配功率;在高信噪比时采用Fischer算法进行比特功率分配。仿真结果表明,低信噪比时所提算法比Fisher算法性能好,高信噪比时和Fisher算法的性能一样好。因此,文中所提算法比Fisher算法更具有实际应用价值。仿真结果也表明了子载波数对系统性能的影响。     

TLSF动态内存分配算法的研究与应用

详细介绍了TLSF（Two Level Segregated Fit）动态内存分配算法的实现过程,包括内存池的创建初始化、动态内存的分配与释放。把TLSF移植到μC／OS—Ⅱ实时操作系统上,移植后的系统在基于Cortex—M3内核的LPCI768处理器上进行软件仿真测试,观察移植效果。     

MIMO信道中基于功率分配的SLNR预编码算法

为了消除或降低多用户MIMO系统下行链路存在的共信道干扰（ CCI）,提出一种结合功率分配的基于最大化信漏噪比（ SLNR）的预编码算法。首先,根据SLNR算法求出最优预编码矩阵,再结合最优功率分配算法,借助拉格朗日乘数法,优化分配每个用户的发送功率,从而提高系统和容量以及降低误码率（ BER）性能。为了简化计算复杂度,还提出了SLNR算法结合次优化功率分配算法。仿真表明,所提出的算法比块对角化（ BD）算法和最小均方误差准则（ MMSE）算法在系统和容量以及误码率性能上都有所改善。     

基于协作通信技术的无线再生中继网络中的功率最优分配

针对无线再生中继网络的系统性能与系统误帧率、中断概率等有关问题,以协作通信技术中的多用户协作分集协议MDP(Multi-user Diversity-cooperative Protocol)为基础,设计了新型的MDPTS(Multi-user Diversity-cooperative Protocol Transmission Scheme)传输方案,优化了信号传输过程,提升了信号传输效率与网络吞吐量。在此基础上以系统误帧率最小为目标,提出了在发射端和中继器间的功率分配方案,以误帧率下届为目标函数,通过拉格朗日法求得系统的功率分配最优解。仿真结果表明,与采用传统传输方案的网络相比,采用MDPTS传输方案的网络具有更高的分集增益和复用增益,因此系统性能也更好。     

基于协作通信技术的无线非再生中继组播网络中的功率最优分配

针对无线非再生中继网络中多播协作通信系统的节点功率最优分配问题,提出了一种新的基于多用户协作分集协议(multi-user diversity-cooperative protocol)的MDPTS(multi-user diversity-cooperative protocol transmission scheme)传输方案.在总功率一定时,利用分集复用增益的权衡对系统的性能进行了分析.在此基础上以系统误帧率最小为目标,提出了发射端和中继器间的功率优化分配方案,在信噪比足够大的条件下,以误帧率下界为目标函数,通过拉格朗日法求得系统的功率分配最优解.仿真结果表明,与采用传统传输方案的网络相比,采用MDPTS传输方案的网络具有更高的分集增益和复用增益上限,因此系统性能也更好.     

WSN中基于混合整数非线性规划的功率分配算法

近期协作路由协议的研究受到广泛关注.然而,现多数协作路由协议是以减少能量消耗为目的,它们并没有考虑在协作路由中的数据包碰撞概率最小化问题.为此,针对无线传感网WSNs(Wireless Sensor Networks)的协作路由,提出基于最小化碰撞概率的功率分配CMPA(Collision Minimization-based Power Allocation)算法.首先,推导了碰撞概率数学模型,并形成了混合整数非线性规划问题.然后,为了降低复杂度,将功率分配和路由选择进行独立处理,同时利用分支界定空间缩小BBSR(Branch-and-Bound Space Reduced)算法求解.仿真结果表明,提出的CMPA算法能够有效地降低碰撞概率和总的传输功率.与OKCR算法相比,CMPA算法的碰撞概率下降了近82%,总的传输功率下降了0.1 dB.