单用户OFDM系统中自适应调制和功率分配算法

针对现有最优算法计算复杂度高、不利于实时应用的不足,结合相关自适应比特和功率分配算法的优点,提出了一种新的单用户OFDM系统中联合自适应调制和功率分配算法,在满足给定的总发射功率门限和误码率性能的条件下使系统频谱效率最优。基于分配每比特的功率代价最小原则,找到最优子载波,自适应地将该子载波的调制方式调高一级,高效地进行比特和功率分配。仿真结果表明,新算法的频谱效率性能与最优算法相当,而平均算法复杂度却降低了接近90%,能满足实时性要求较高的业务需求。     

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。     

一种提高OFDM系统安全传输的载波功率分配算法

现有的OFDM安全传输技术无法满足无线通信系统对安全性能的需求,针对这一问题,提出了一种旨在提高OFDM系统安全传输速率的载波功率分配算法。考虑OFDM各载波信道存在的衰落差异性,基于OFDM窃听信道模型推导出窃听端与授权接收端平均信噪比不同的系统安全传输速率;在总功率受限的条件下,以安全传输速率最大化为目标,利用K-T条件对各载波功率进行优化分配,从而提高OFDM系统安全传输性能。仿真结果表明,当选用128个载波时,优化分配的安全传输速率比平均分配的安全传输速率最多可以提升6.109 bit/s/Hz,并且随着载波数的不断增加,安全传输速率的提升也越来越明显。     

基于MIMO系统的容量最大化资源分配算法

多输入多输出(MIMO)技术可以提高系统传输速率、增大系统容量。针对应急通信中短时间内用户激增,传统资源分配算法的系统容量无法满足用户需求的问题,提出一种基于MIMO-OFDM系统用户最小速率的系统容量最大化资源分配算法。该算法考虑了应急场景内通话类等低速率业务剧增的情况,首先根据用户速率由低到高依次分配子载波,然后根据分得的子载波数之比将剩余子载波按照用户速率由高到低分配;对于有盈余带宽的子载波,采用子载波分组的方法再分配,从而 最大化 系统服务用户数。为了补偿信道衰弱和抑制信道间干扰,提出一种对子载波信道矩阵分组的功率分配方法,减少了迭代次数,降低了复杂度。从吞吐量、服务用户数和计算复杂度等方面评估了容量最大化算法的性能。仿真结果表明,相对于传统的资源分配算法,所提算法增加了系统服务用户数,减小了计算复杂度。     

基于发射功率最小化的MIMO-OFDM系统资源分配算法

研究了一种针对多用户MIMO-OFDM系统的资源分配算法. 该算法是在保证用户公平性的前提下,基于发射功率最小化对系统进行子载波和比特分配. 首先按照用户信道增益状况由最差到最好的顺序进行子载波的初次分配,之后再比较其功率大小找到最终适合用户的子载波,最后利用贪婪注水法对子载波进行比特分配. 仿真结果表明,算法降低了系统的发射功率,并提高了系统的性能.     

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。     

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.     

一种裕量最大的高速载波比特功率分配算法

在国家电网公司Q/GDW 1379.4-2013技术规范对智能电能表载波通信单元功率消耗的限定要求下,为保障低压远程电力集抄台区本地通信链路的传输速率稳定可靠,给智能用电实时交互平台提供带宽支持,提出了一种裕量最大的高速载波比特功率分配算法。该算法以兼并窄带载波和宽带载波优势的G3-PLC技术为应用对象,使用约束注水法限定各子载波的传输比特数,根据时变的电力信道增益自适应调整比特功率分配方案,并响应通信服务质量QoS对系统误码率和目标传输速率的要求,结合信噪比门限算法对约束注水法进行界定和优化,得到了功率裕量最大化的表达式。仿真结果表明：提出的算法优于低反馈开销算法,能够适应低压电力线信道。在系统目标传输速率为200kbps时,达到了最大裕量值20,极大程度地降低了通信单元调制解调芯片实际的功率消耗。     

不完全信道状态信息下Turbo-BLAST系统的自适应发送功率分配算法

提出了一种不完全信道状态信息下适用于Turbo-BLAST系统的自适应发送功率分配算法．所提算法以误比特率为优化目标,适用于MQAM和MPSK等不同调制方式．发送端在总功率约束条件下,利用所提的自适应发送功率分配算法对发送信号进行功率加载,以获得最小化的误比特率性能．在接收端,利用考虑信道估计误差的软干扰抵消迭代检测算法进行检测,进一步改善误比特率性能．仿真结果表明,在不完全信道状态信息条件下,采用所提算法可以有效地改善Turbo-BLAST系统的误比特率性能．     

基于STBC的MIMO-OFDM系统中自适应调制技术研究

将自适应比特、功率分配(ABPA)应用在基于空时分组编码(STBC)的MIMO-OFDM系统中,能够进一步提高无线链路的性能,而如何在载波间分配比特、功率是个关键问题。文章提出一种基于ABPA-STBC的MIMO-OFDM系统模型,即根据STBC-MI-MO-OFDM系统的特点,在此系统中采用优化目标为最小化误码率的Fischer算法引入自适应调制技术。仿真结果表明,所提出的系统模型和一般的MIMO-OFDM系统相比可获得更好的误码性能。     

非理想条件下OFDMA系统物理层安全的资源分配算法

针对OFDMA系统中用户QoS需求的差异性,提出了一种非理想状态下不同用户的资源分配算法,即求取用户携带比特数和发射功率最优解问题。基于自适应功率分配增益较小的情况,通过进行功率的平均分配来降低算法复杂度,基于吞吐量最大化原则,将剩余未分配的子载波分配给能获得最大传输速率的用户,提升系统的整体吞吐量水平。仿真结果表明:相对于其他传统资源分配算法,这个算法能够保证不同混合用户的最小传输速率要求的同时,有效提升算法的公平性。     

基于插值和周期图法的高动态信号载波频偏粗估计

针对卫星通信系统中接收信号载波动态范围大、信噪比低造成的信号载波同步困难的问题进行了研究。基于联合插值和频域移位平均周期图法的载波频偏估计算法,通过对半符号周期频域移位平均周期图法中各并行支路输出的功率谱峰值波形进行双谱线插值,以进一步降低载波频偏变化率估计误差,进而改善原算法捕获概率。仿真结果显示,当比特信噪比为2.5 dB时,相比于半符号周期频域移位平均周期图法,该算法只增加了一次插值计算就可以实现将载波频偏变化率估计误差降低27%。在同等估计精度和参数设置下,相比于半符号周期频域移位平均周期图法和带补零频域移位评价周期图法,基于联合插值和周期图法的载波频偏粗估计算法可达到更高的捕获概率。     

一种基于系统总误码率的协同伙伴选择算法

提出了一种基于系统总误码率的协同伙伴选择算法。当系统总发送功率一定时,通过系统误码率公式,采用带CRC校验的DF协同通信的协同增益,来降低系统总的误码率。仿真表明,此算法有效地降低了系统总误码率,并且系统SNR越大,协同通信对系统数据传输的帮助越明显。     

OFDM系统中自适应比特和功率分配研究

提出了一种改进的OFDM系统中自适应比特功率分配算法。该算法可适用于多径频率选择性衰落信道,根据信道特征,动态地为OFDM系统的各子信道分配比特和发送功率。该算法在一定的误比特率和信息速率的情况下,使得总发送功率最小化。仿真结果表明,该算法在相同误比特率的情况下比不采用自适应技术的OFDM系统节省了发送功率。     

IEEE 802.11n系统中自适应混合优化功率分配算法*

为解决IEEE 802.11n系统中的功率浪费现象,提出了一种先注水后调和平均值（first-water filling-last-harmonic, FWLH）的自适应混合优化功率分配算法。首先利用注水算法（water-filling algorithm）计算判别信道质量的阈值,对阈值以下的信道关闭不分配功率,对阈值以上的信道采用调和平均值算法(harmonic algorithm, HARM)进行功率分配。仿真表明,在误码率方面,FWLH算法比注水算法和HARM算法分别降低了大约100倍和20倍,使     

CPSO在配电网OFDM系统比特功率分配中的应用

自适应OFDM系统的比特功率分配是提高频谱利用率的关键技术,基于注水原理的注水迭代算法能够达到比特功率分配的理论上线,但实际系统中由于调制方式及传输比特整数规划的要求,不能达到比特功率分配的优化结果。鉴于此提出了云粒子群优化算法（Cloud Particle Swarm Optimization,CPSO）,利用云模型的不确定特性增加群体多样性,解决粒子群优化算法易于陷入局部极值的缺点。通过给出的云粒子群进化模式,实现搜索空间的全局搜索和局部搜索;采用进化过程中动态缩小搜索空间策略提高算法收敛速度,从而解决在低压配电网上系统发射总功率和误码率限定条件下的系统传输速率最大化比特功率分配问题。通过仿真实验表明所提算法的分配结果与位添加法相当,减少了运行时间,与注水迭代算法相比,在系统传输速率相同的情况下节省功率达4.7~14.8 dBm。     

一种改进的Two-way中继协作系统下的 节点选取和功率分配策略

为了提高Two-way中继协作系统的总速率,在传统的Two-way DF中继协作系统模型下,介绍了一种双向中继选择(BRS)策略,即同时考虑中继节点处的接收信噪比和中继节点到目的节点的信道增益两个因素来实现最优中继选择。然后在选出了最优中继节点后,基于物理层网络编码协议(PNC)提出了一种新的Two-way中继协作系统的最优功率分配策略。仿真结果表明,在系统总功率较大的情况下,BRS策略较随机中继选择策略(RRS)在系统总速率方面约有2.5 bit/(s.Hz)的提升。同时,提出的基于PNC的Two-way中继协作系统的最优功率分配(OPA)策略较等功率分配策略(EPA)平均取得了1dB的增益,而比传统的One-way中继协作系统在系统总速率上约高出3 bit/(s.Hz)。     

一种基于虚拟文件系统的集群监控方法

提出了一种自适应调制垂直-贝尔实验室分层空时结构（V-BLAST）系统的低复杂度比特、功率分配算法,满足总平均功率和单根发射天线峰值功率受限条件下使比特率最大化。该算法可以达到与比特递增分配算法相同的最优分配结果,而计算量大幅度降低。仿真结果表明,在满足目标误码率条件下单天线功率限制会使比特率降低。     

MIMO 系统分集复用折中及自适应链路实现

多输入多输出技术可以增加分集阶数或系统自由度,以往研究多侧重于最大化其中一种增益,不能充 分利用多天线系统的性能．针对上述问题,本文提出了一种新的基于链路自适应技术的分集复用折中方法．该方法 以误比特率为判决准则,依据实时信道状态信息进行自适应码率、功率分配,并通过少量比特信息反馈到发送端来 确定系统的工作方式．同时,为降低计算量,通过对不同工作方式下接收端信噪比边界值的近似,给出了低复杂度 的次优判决准则．本文所提算法可充分利用分集、复用增益,提高系统可靠性的同时保证了较高的传输速率,具有 较小的计算量,抗扰动性强．仿真结果表明,与传统方法相比本文提出的折中方法具有较好的性能,满足了无线通 信系统实时性、快速性的要求．