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针对多用户OFDMA系统资源分配中已有算法对系统容量和公平性兼顾较差的情况,提出了一种满足比例公平性的系统容量最大化资源分配算法。首先选择合适的公平度门限范围,在子载波分配中,先将各个子载波分配给信道增益最大的用户,再在公平度门限约束下重新分配最大速率用户的信道增益最小的子载波,可以实现子载波利用率和公平度的折中。然后采用注水线法分配功率来调整用户间的比例公平性,最终找到使系统容量最大的公平度门限。仿真结果表明,该算法在保证了用户间比例公平性为1的同时提高了系统容量。 相似文献
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提出了一种在多用户OFDM系统中总发射功率和误码率限定的条件下,系统总数据容量最大化的子载波分配算法。针对已有算法对数据容量和公平性兼顾较差的情况,通过引入比例公平控制参数α,把子载波分配分为两部分,首先对所有用户的信道增益降序排列,从中选择αN信道增益较好的子载波进行分配,然后对剩余的(1-α)N个子载波按比例公平的原则进行子载波分配。第一步可以获得较粗糙的比例公平,但可以获得较大的数据容量,通过第二步进一步调整比例公平。可以根据实际需要选择合适的α。子载波分配完毕后,采用注水算法调整子载波间功率分配。通过仿真显示该文算法数据容量得到提高的同时很好地保持了用户间的比例公平。 相似文献
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OFDMA中多维无线资源的分配是无线通信的重要研究课题之一.通过分部分配的方法,OFDMA系统中的多维无线资源分配算法能够有效降低无线资源分配的时间复杂度,实现资源的快速分配.在此基础上,基于流平衡的资源分配算法综合考虑了用户加权业务速率以及全体用户的归一化子载波容量,能够对多维无线资源联合进行分配.仿真表明,与传统的无线资源分配算法M-LWDF相比,流平衡分部分配算法能更好地适用于多维无线资源系统,在相同的时间复杂度下能够拥有更大的频谱利用率,达到良好的系统性能. 相似文献
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基于比例公平的多用户MIMO-OFDM系统自适应资源分配算法* 总被引:1,自引:1,他引:1
针对传统多用户MIMO-OFDM系统中自适应资源分配算法计算复杂度较高、实时性不强、无法保证用户间公平性等问题,提出了一种低复杂度的自适应子载波、比特及功率分配算法。在子载波分配上,该算法能够在兼顾比例速率约束的前提下使系统发射功率达到最小化;在比特及功率分配上,该算法将非线性优化问题转换为线性优化问题,在保证系统性能的同时显著降低计算量。仿真结果表明,该算法具有良好的性能,能够有效降低计算量,并使系统容量在用户间分配得更加公平和合理。 相似文献
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资源分配是OFDMA系统中保证用户QoS和提高系统容量的一种重要手段.在传统的OFDMA资源分配算法中,分组调度和子载波分配两部分是独立进行优化的.为了进一步提高系统的整体性能,提出一种基于遗传算法的分组调度和子载波分配联合优化的资源分配算法.资源分配算法中,利用随机逼近的方法来更新调度算法中的控制参数,在保证用户公平性的前提下最大化系统吞吐量;利用遗传算法来求解联合优化中的子载波分配.仿真结果表明,无论是在系统的吞吐量、丢包率,数据包等待时延还是用户公平性方面,都具有良好的性能. 相似文献
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针对多输入多输出正交频分复用(Multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统资源分配过程中信道信息反馈开销过大的问题,给出了一种基于有限反馈的公平性资源分配算法.该算法在发射总功率、目标误码率以及用户间比例速率约束条件下,以最大化系统和容量为目标,将相邻子载波分簇并反馈部分簇的信道状态信息(Channel state information,CSI),利用部分已反馈簇的信道状态信息CSI对未反馈簇的CSI进行估计,据此进行子载波簇、功率和比特三级分配.仿真结果表明,该算法在保证用户间比例公平性和系统和容量性能的同时,有效降低了系统的反馈开销,实现了系统性能与反馈开销的良好折中. 相似文献
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This paper proposes a bargaining game theoretic resource(including the subcarrier and the power) allocation scheme for wireless orthogonal frequency division multiple access(OFDMA) networks.We define a wireless user s payoff as a function of the achieved data-rate.The fairness resource allocation problem can then be modeled as a cooperative bargaining game.The objective of the game is to maximize the aggregate payoffs for the users.To search for the Nash bargaining solution(NBS) of the game,a suboptimal subcarrier allocation is performed by assuming an equal power allocation.Thereafter,an optimal power allocation is performed to maximize the sum payoff for the users.By comparing with the max-rate and the max-min algorithms,simulation results show that the proposed game could achieve a good tradeoff between the user fairness and the overall system performance. 相似文献
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在基于正交频分多址(OFDMA)的中继系统中,为了满足用户的QoS要求,保证系统的吞吐量最大的同时又保证用户公平性,给出了一种面向业务服务质量的资源分配算法。先根据用户在队列中的等待时延和用户对速率的需求引入时延优先级因子和速率优先级因子,以此计算用户的优先级。然后分别在回程链路和接入链路进行动态资源调度与分配。仿真结果表明,新算法能够兼顾中继用户和直传用户的性能,实现低丢包率、较好地满足 GBR需求,实现较高的系统吞吐量和公平性。 相似文献
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提出了一种无线组播业务权重感知的无线链路权值计算算法(links weights computing, LWC),在此基础上,提出了一种基于动态规划的满足QoS约束的分布式组播路由与频谱分配算法(weight-aware multicast routing algorithm, WMRA).WMRA算法的目标是最小化总的信道冲突值,同时考虑已接受组播业务的权重,高权重的组播业务相比低权重的组播业务具有较低的信道冲突值.WMRA算法首先采用LWC算法计算无线链路权值;然后,基于动态规划分布式地计算最小信道冲突值;最后,进行组播路由路径的构造,并进行频谱分配.仿真结果表明WMRA能达到预定目标,获得较低的信道冲突值. 相似文献
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1980年3月13日,IEEE批准了一个新的的工程802。IEEE802由LAN/MAN Standard Committee(LMSC)负责。就无线通信而言,802WG定义了802.11WLAN,802.15WPAN和802.16WMAN。与以前的无线技术一样,随着通信实体的距离的增大,数据的传输速率随之降低。对新的应用层业务而言,无论距离多远,都必须要保障高的数据率。要克服链路速率的限制,必须密集地布置无线网路设备。WMN有助于克服当前的无线通信系统对有线主干网络的依赖,因为它们价格便宜并能保证新的无线应用。概括了WMN的发展历程和最新的发展动态,并指出了进一步的发展方向。 相似文献