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对多业务MIMO-OFDMA/SDMA 系统下行链路跨层调度与动态资源分配问题进行了研究.首先,在满足各种约束条件的前提下,以最大化系统吞吐量为目标建立了相应的优化模型;然后,提出了一种基于业务类型和子空间距离的用户分组算法,该算法采用聚类分析的方法在每个子载波上对配置有多根接收天线的用户进行分组,从而降低了调度时所需搜索的用户空间的维数;接着,基于所提出的用户分组算法并结合不同业务的优先级提出了一种新的跨层调度和资源分配算法,该算法充分利用跨层信息为每个子载波调度相应的用户组,并为调度到的用户分配相应的系统资源,从而通过最大化每个子载波的吞吐量近似实现了系统整体吞吐量的最大化.仿真结果表明,与现有的方案相比,所提算法更好地满足了不同业务用户的QoS要求,并获得了更好的吞吐量性能. 相似文献
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针对认知用户的功率控制在实现用户效用的最大化时牺牲网络收益进行了研究,联合网络和用户两端对用户进行功率控制可以实现网络收益和用户效用的平衡。联合算法的实现可以采用认知用户单位价格的多维搜索方式,但是该方式计算量大,为了减少计算的复杂度,文章提出一种渐进分析法求解最优单位价格。首先确定使得网络收益最大化的单位价格,并基于该单位价格,采用博弈论分析方法,对认知用户进行功率控制。该算法表明在实现网络收益最大化的同时,用户的收益达到最优化。通过仿真分析,验证了联合算法的有效性。 相似文献
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协同通信与认知无线电是未来移动通信的重要技术。针对基于OFDM的无线协同认知网络中的资源分配问题,该文提出了一种有效的跨层资源调度方案。该调度方案在考虑对主用户所受干扰功率进行控制的前提下,以最大化认知用户超帧中总的传输速率为目标,在调度帧中对各传输帧两阶段的子载波进行最佳配对,并为配对子载波分配最优的发送功率。通过分步求解的方法,该调度方案形成的优化问题得到有效解决。仿真结果表明该资源调度方案使得认知用户传输速率有显著提升,方案的可行性与有效性得到了验证。 相似文献
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研究发送功率以及干扰温度约束下的认知多入多出多址接入信道(MIMO MAC)的速率和最大化问题。通过部分对偶分解技术松弛干扰温度约束,原始问题被分解为较易处理的子问题,并提出一种迭代算法,通过交替进行对偶变量更新与迭代注水运算求解使得速率和最大的最优发送协方差矩阵。最后通过仿真表明算法的有效性。 相似文献
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本文基于凸优化方法,以提升网络效用与降低网络总功耗为目标,针对多无线多信道(Multi-radio Multi-channel)的多跳无线网络提出了一种联合速率控制与功率分配的跨层优化模型,并利用对偶分解方法设计了优化模型对应的分布式算法,证明了该分布式算法收敛性.该算法通过改变本征权的取值能够在网络效用与网络功耗之间取得折衷,并能根据速率要求动态调整各条链路的注入速率与发射功率使得网络达到效用与功耗的联合最优.通过仿真实验验证了该分布式算法可有效的调节网络效用与总功耗之间的平衡. 相似文献
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《现代电子技术》2016,(19)
针对传统机会认知无线电网络容量有限的问题,提出了基于拉格朗日对偶的认知无线电网络最优资源分配算法。首先,将一个用户分配给每个子载波;然后,使用标准的凸优化方法确定每个子载波的对应功率,仅一个用户可获得功率正值;最后,利用拉格朗日对偶分解法同时分配CR网络中的子载波和功率,最大限度地提高系统的总容量。使用长期演进真实场景参数与空间信道传播模型评估了所提算法的有效性,仿真结果表明,相比次优资源分配算法,所提算法的总容量平均分别提高了9.3%,相比基于任意输入分布的最优资源分配算法,总容量提高了28.7%,并取得了较快的收敛速率,可以很好地用于解决无线电网络资源配置中的容量问题。 相似文献