基于OFDM的认知无线电系统中的功率分配改进

基于正交频分复用(OFDM)的认知无线电系统中,次用户子载波功率的泄漏会对主用户产生干扰.针对这一问题,提出了一种改进的功率分配方法,即在主、次用户所在子信道间合理设置保护带条件下,采用迭代分块注水算法.仿真结果表明,改进的算法满足各主用户干扰功率上限的条件下,也使得次用户信道容量最大化.     

认知无线电中传输阶段频谱感知研究

认知无线电系统中,如何进行有效地频谱感知是关系到次用户系统传输效能的首要问题,也是认知无线电长期的研究热点之一。传统的认知无线电中,频谱感知只发生在特定的感知阶段,而忽略了决策、传输阶段信息对频谱感知的支持作用。提出了一种充分利用传输阶段的信息进行频谱感知的方法,并基于感知结果优化下一阶段的发射功率分配。考虑基于解码信息的频谱感知算法,在传输阶段,次用户接收机在接收到次用户发射机的信息后,对信息进行解码;之后,将次用户信息从接收信号中去除,利用剩余的信号检测主用户的工作状态,并根据状态的不同,优化次用户下一阶段的发射功率。数值仿真结果表明,相对于传统的衬底式认知无线电算法（传输阶段的信息没有被用于频谱感知）,在对主用户造成相同的平均干扰情况下,提出的算法能够在一定程度上提升次用户平均信道容量。提出的算法通过对传输阶段信息的二次利用,能够为频谱感知行为提供更多的可用信息,提升检测主用户当前工作状态的正确率,在对主用户造成一定的平均干扰约束下,更加精确地控制次用户自身的传输参数,从系统机制的层面上提高了对通信信道的综合利用率。     

认知正交频分复用系统的功率分配研究

研究了认知正交频分复用(OFDM)系统的容量极限及最优功率分配策略.基于干扰温度模型,建立了在主用户接收端干扰温度受限下最大化认知用户传输速率的数学优化问题;利用拉格朗日乘数法,得到了该数学问题的最优解.最优算法需要同时知道干扰链路和认知链路的信道边信息(CSI),具有较高的复杂度.因此提出了3种次优功率分配算法,分别为功率平均法、功率控制法和功率分配法.通过仿真实验,比较了各种分配算法下认知用户的信道容量.结果表明,利用所有信道边信息的最优功率分配算法能取得最好的性能.     

MEC系统中面向网络切片的3C联合资源分配算法

移动边缘计算（MEC）相关研究已经成为未来移动网络的热点研究之一.在基于网络切片的雾无线接入网络中,提出了一种面向网络切片的MEC系统通信计算缓存（3C）联合的资源分配算法.给出了面向网络切片的多MEC协作资源分配模型,其中考虑了无线接入带宽与回程链路带宽的限制以及MEC系统计算与缓存资源分配对网络切片服务时延的影响;基于服务时延定义了用户获得资源的效用值,构造了系统效用值最大化问题优化不同网络切片下的用户接入、计算与缓存资源分配,并采用连续凸近似交替迭代方法获得近似最优解.对所提算法性能进行了仿真验证,仿真结果表明,所提算法实现了系统总效用值优化,提高了面向网络切片的MEC系统资源利用效率.     

认知无线电网络中合作频谱感知参数优化

为提高频谱感知的效率,提出了一种在资源受限的认知无线电网络中合作频谱感知参数优化算法,在保证对授权用户的干扰不超过指定门限时,对信道利用效率与系统资源利用效率进行选择性加权,使认知无线电网络的感知效率最大化. 针对不同使用特征的授权信道,该算法均可求解出相应的最优感知参数组合. 仿真结果表明,在避免干扰授权用户的前提下,最优感知参数组合系统能最大化感知效率.     

基于DF中继的认知OFDM协作系统的资源分配算法

针对多中继认知OFDM协作系统的中继和功率分配采用的拉格朗日对偶分解法虽然具有较好的性能,但计算复杂度较高这一问题,提出了一种低复杂度的资源分配算法。该算法放宽了中继选择因子的整数约束条件,综合考虑认知用户各子载波的信道条件和对主用户的干扰进行中继选择。根据系统总功率和干扰约束的特点,提出一种次优功率分配算法对功率进行分步求解,在保证系统容量有所增加的基础上降低了算法的计算复杂度。仿真结果表明:本文提出的算法不仅保证了认知用户对主用户产生的干扰在临界值以内,而且使认知用户的系统容量得到了较大的提升,具有一定的可行性。     

基于OFDM的认知无线电系统中功率分配算法

针对基于正交频分复用(OFDM)的认知无线电系统中,子载波功率分配的最优化算法中出现的迭代运算繁琐、不易实现的问题,提出一种基于幂函数分布的次优化功率分配算法.该算法采用线性约束的凸优化数值运算方法,对认知用户频带内子载波的功率按照幂函数的数值特性依次分配,该算法具有运算速度快、易于实现的特点,并且有效地解决了授权用户受到认知用户频带内子载波带外泄漏功率的干扰问题.通过使用MATLAB建模仿真,结果表明,提出的算法方案在满足授权用户干扰门限的条件下,使得认知用户频带内信道容量能够达到最大化,并且在同样条件下提高了现有功率分配方案的最大传输速率.     

多信道认知无线电频谱感知时间和门限联合分配

为提高多信道认知无线电的吞吐量,提出采用交替方向优化联合分配次用户的频谱感知时间和子信道感知门限.基于"先听后传"的次用户帧结构,建立了感知时间和门限的优化分配模型.该模型在保证满足主用户通信需求和子信道频谱感知性能的前提下,最大化次用户各子信道的吞吐量总和.联合优化算法通过交替优化感知时间和门限能够获得模型的最优解.仿真结果表明:存在最优的感知时间和门限最大化次用户的吞吐量,并且相比之前的方案,联合分配能够提高次用户的吞吐量.     

基于无速率编码的认知无线电系统能量分配算法

针对目前广泛应用的认知无线电技术,研究最大化认知系统能量利用率的问题.全局计入信道特性和系统本身特性对能量利用率的影响,利用无速率编码对网络动态环境的自适应能力以对抗主用户不可预知的出现,研究基于无速率编码的多信道认知无线电系统的能量分配算法.通过引入周期频谱感知模型,提出的能量分配算法根据信道和系统特性分配从用户的感知能量和传输能量,利用系统门限约束干扰概率以保护主用户通信.仿真结果表明,对应不同的信道或系统特性,提出的算法均能够显著降低能耗,提高能量利用率.     

基于联合优化的D2D资源分配算法

针对多蜂窝用户和多D2D用户共存场景下的干扰和能量消耗问题,建立了D2D用户在半双工或全双工两种模式中选择的混合双工系统模型,并提出了一种基于多角度联合优化的容量最大化D2D资源分配算法。该算法首先在保障蜂窝用户通信质量的基础上,通过联合优化用户的接入控制、功率分配、双工模式选择和信道分配,实现了系统容量的最大化,仿真结果表明本文算法可显著提高蜂窝网络的系统容量。     

电力线通信系统中基于动态规划的自适应资源分配

分析了电力线通信OFDM系统在多种约束下,多用户多业务在多子载波上自适应的比特和功率分配模型,提出了一种新的基于动态规划的速率和功率自适应相结合的动态资源分配算法,其先给实时用户分配资源以满足固定速率下总功率最小,再利用剩余功率和未用子载波给非实时用户分配资源以满足最小速率下总速率最大．在典型电力线信道环境下的仿真结果表明,该算法的性能优于已有的多用户资源分配优化算法,且其能更好的满足电力线通信系统中多用户资源分配的多目标要求．     

Adaptive resource allocation for multi-user multi-server power-line communication OFDM systems

The bits and power allocation model of adaptive power-rate mixture for multi-user multi-server power-line communication systems was analyzed with the restrictions of maximal total power, fixed rate for each real time (RT) user, minimal rate for each non-real time (NRT) user, maximal bits and power for each subcarrier in each orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) symbol. An algorithm of resource dynamic allocation in the first OFDM symbol of each frame and resource optimal adjustment in the latter OFDM symbol of each frame was proposed. In the first OFDM symbol of every frame, resource is firstly assigned for RT users so as to minimize their total used power until satisfying their fixed rates; secondly the remainder resource of power and subcarriers are assigned for NRT users so as to minimize their total used power until satisfying their minimal rates also; lastly the remainder resource is again assigned for NRT users according to the proportional fairness strategy so as to maximize their total assigning rate. In the latter OFDM symbol of each frame, bits are swapped and power is adjusted for every user based on the resource allocation results of anterior OFDM symbol. The algorithm is tested in the typical power-line channel scenarios and the simulation results indicate that the proposed algorithm has better performances than the classical multi-user resource allocation algorithms and it realizes the multiple aims of multi-user multi-server resource allocation for power-line communication systems.     

基于直传和全双工中继的CR-NOMA系统中断性能分析及功率分配研究

非正交多址接入(NOMA)是5G网络的关键候选技术之一,与认知无线电(CR)技术相结合形成的CR-NOMA系统,能够实现更高的频谱效率、更大的吞吐量和更低的传输延迟。本文将协调直传和中继传输(CDRT)技术引入CR-NOMA系统,其中CDRT表示次级源(SS)直接与近端用户通信,而仅通过中继与远端用户通信。在非理想串行干扰消除(SIC)和全双工(FD)中继情况下,推导了NOMA用户中断概率(OP)的精确闭式表达,并获得了在干扰温度限制(ITC)或者SS发射功率趋近于无穷时,用户OP的渐近表达式。此外,基于用户公平性和OP性能,提出用户功率分配因子优化算法。蒙特卡洛仿真验证了理论分析与实验结果的一致性。经过所提算法优化后,用户之间的公平性增加,系统总速率明显增大。     

基于无线供电的非正交多址接入网络的鲁棒资源分配研究

无线能量传输是解决无线网络中节点设备能量短缺问题的新技术,非正交多址接入是缓解无线网络频谱紧缺难题和满足大规模节点接入需求的新型多址接入技术. 将两者相结合不仅可以缓解节点设备电池能量不足、需要频繁更换电池的问题,还可以提高系统的频谱效率,满足大规模节点接入的需求. 本文考虑基于无线供电的非正交多址接入网络,其中包含一个多天线的能量基站、多个单天线用户和一个单天线信息接收机. 在该网络中,下行链路和上行链路分别表示从能量基站到用户和从用户到信息接收机的物理信道. 在下行链路中,能量基站通过无线能量传输给多个用户提供可靠的能量;在上行链路中,用户使用收集到的能量并基于非正交多址接入技术发送信息给信息接收机. 在系统的下行链路信道状态信息不完美的实际情况下,设计鲁棒资源分配策略,联合设计能量基站的波束赋形向量、用户的发射功率和上下行链路间的时间分配,最大化系统的吞吐量. 仿真结果表明,所提鲁棒设计算法的吞吐量性能明显优于不具有鲁棒性的资源分配算法.     

基于叠加调制和自适应功率分配的干扰抵消

为消除协作通信系统中各用户的相互干扰并自适应分配各用户的发送功率,提出基于叠加调制和自适应功率分配的多用户干扰抵消算法。各用户在发送自己信息的同时协助其他用户进行信息转发,采用联合设计的叠加调制函数形成重构信号,接收端利用该函数完成干扰消除。针对无线信道的多样性,以最大化系统容量为准则对各用户的重构信号进行自适应功率分配。多种网络模型中的仿真结果表明,本文算法能有效消除干扰,降低系统错误概率。相比结合固定功率分配的干扰抵消算法,该算法可获得1.5dB的比特错误概率性能改善和5dB的帧错误概率性能改善。     

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。     

联合功率控制的D2D资源分配算法

针对D2D通信引入LTE网络中同频干扰以及能耗过大问题,首先基于模糊聚类算法,将D2D用户分成若干个D2 D用户组,并且基于中断概率最小为每个D2 D用户组寻找最优蜂窝用户资源,以降低用户间干扰、提高系统吞吐量。其次结合上述资源分配提出了一种有效的功率控制方案,调节资源分配后用户组内D2 D用户的发送功率,以提高系统能量效率。仿真结果表明：该算法降低了系统干扰,提高了系统吞吐量以及系统能量效率,同时又保证了D2 D用户获得无线资源的公平性。     

一种基于主用户活动规律的认知OFDM 系统功率分配算法

针对认知OFDM系统在总功率约束条件下的子载波功率分配问题,借鉴＂Risk-Return＂模型,并采用泊松过程来描述主用户的活动规律。通过定义损失函数和收益函数,综合考虑主用户到来和离去过程对系统性能的影响,进而给出一种基于主用户活动规律的功率分配算法。仿真结果表明,该算法容量性能优于单纯考虑主用户到来过程的算法。     

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.     

多蜂窝系统下行多用户CoMP中一种次优的子载波和功率分配算法

针对传统的协作多点传输/接收(CoMP)系统中蜂窝中心用户和边缘用户在子载波分配过程中出现的分配不公平和未考虑可变功率因素的问题,提出了一种次优的旨在最大化扇区内所有用户吞吐量的子载波和功率分配算法.该算法将蜂窝边缘用户可使用的频率资源扩展到蜂窝所在的整个频段,同时蜂窝中心用户和边缘用户在整个频段上通过正比公平算法竞争最优的子载波资源,用以保证用户的公平性,然后根据最优化目标函数和得到的子载波分配算法,对小区内的所有用户进行最小速率和正比公平限制,利用拉格朗日乘子法计算出了分配给每个用户的功率.仿真结果显示,该算法可以显著提高所有用户的公平性和吞吐量.