Wireless-MAN OFDM系统在多径衰落信道下的性能分析

文章通过仿真分析了自适应编码及调制的IEEE 802.16d Wireless-MAN OFDM系统在多径衰落信道(SUI-4)下的性能,提出了一种简化的速率调整算法,仿真结果验证了该算法的可靠性,最后对子带中静态分配子载波方式和动态分配子载波方式的系统进行了比较.     

基于用户速率公平性的MIMO-OFDMA系统资源分配算法研究

文章针对MIMO-OFDMA通信系统,提出了一种基于用户速率公平性的资源分配算法。通过对MIMO-OFDMA系统容量的分析,将每个子载波在每个用户上的MIMO信道通过SVD分解成具有多个特征值的并行空间特征子信道,根据文中提到的Product-criterion分配准则为用户分配子载波,在子载波的分配过程中,选择数据传输速率最小的用户为其优先分配子载波资源。仿真结果表明,文章提出的算法具有良好的性能,较好地保证了用户间数据传输速率的公平性,同时又尽可能地使每个用户的数据传输速率最大化。     

基于多用户MIMO-OFDM系统的自适应子载波和比特分配算法

文章通过建立系统模型和仿真，详细介绍了一种基于多用户多人多出正交频分复用（MIMO—OFDM）系统的自适应传输算法。在保证各个用户速率和误码率要求的前提下，该算法根据不同用户的信道信息来自适应分配子载波和比特，从而使系统需要的发送功率达到最小。     

Underlay模式下认知无线电OFDM系统多用户资源分配

为了更有效地求解Underlay频谱共享模式下的OFDM系统多用户资源分配问题,提出了一种公平、复杂度低的资源分配方法,首先利用公平性的子载波分配方法为认知用户分配子载波,然后利用子载波分配结果,将复杂的多用户资源分配问题转化为简单的单用户功率分配问题,并利用一种复杂度较低的线性封顶注水算法对子载波功率的分配进行求解.通过一种TV频段OFDM系统对算法性能进行了仿真对比分析,仿真结果验证了本文所提资源分配方法的有效性和优越性.     

一种基于多小区OFDMA系统用户公平性约束的分布式资源分配算法

针对多小区OFDMA系统下行链路,研究了用户公平性约束下的资源分配问题,提出了一种多基站协作的迭代优化的分布式资源分配算法。每个小区根据干扰状况及用户公平性,迭代地进行子载波和功率的资源优化;而每次迭代中,根据用户公平性准则分配子载波,并将非凸的小区功率优化问题转化为其下界的凸问题,通过一个分布式算法来求解。通过仿真验证了算法的有效性;仿真结果表明,与传统网络的固定功率分配的情形相比,所提算法保证了用户之间的公平性并显著提高了系统吞吐量。     

多天线OFDMA系统的动态子载波与功率分配方法

提出一种多天线正交频分多址(OFDMA)系统中,利用用户优先权排序和贪婪算法结合动态分配子载波的方法,并通过功率的比例补偿分配来提高用户的数据率.仿真结果表明,该方法能使优先权高的实时业务用户获得高质量的服务,可获得比平均功率分配更高的数据率,当天线和载波数越多时数据率性能越好.     

OFDM多用户系统中一种改进的自适应资源分配算法

针对正交频分复用(OFDM)多用户系统中一些智能算法存在收敛速度较慢且精度不高的问题,研究了把差分进化算法的变异与交叉行为引入人工鱼群算法中,以改进其随机行为。在此基础上,提出了一种改进的OFDM自适应资源分配算法。该算法先在公平度门限下分配子载波,再通过改进的人工鱼群算法进行功率分配。仿真结果表明,所提算法达到最优解时迭代次数有较大减少,同时搜索精度有所提高,在保证用户公平度的同时,提高了系统容量。     

改进的多用户OFDM系统子载波和比特分配算法

针对多用户正交频分复用（OFDM）系统资源分配问题,提出了一种改进的基于边缘自适应（MA）准则的子载波和比特分配算法。在采用比例公平准则为每个用户分配子载波集合基础上,以用户速率最大者-最小者（Max-Min）子载波交换为原则进行子载波调整,使用户功率递减同时兼顾用户的公平性;通过对信道状态信息进行判断,利用贪婪算法将用户子载波分配的比特取整,以实现系统功率最小化。实验结果表明,本文提出的改进次优算法的计算复杂度较传统分步算法稍高,但仍远低于最优算法,其系统性能得以提升,且接近最优算法。     

认知OFDM系统中针对视频业务用户的资源分配方案

在多用户认知无线电OFDM系统中,针对实时视频业务用户,本文提出一种计算复杂度低的资源分配方案。该方案采用鱼群算法分配子载波,并提出简单功率干扰(Simple Power Interference, SPI)约束功率分配算法。目标是在满足总功率预算并且保证不干扰主用户的前提下,最大化系统的下行系统容量。仿真分析表明,在视频业务用户场景中,本文所提算法能有效提高下行系统速率,性能接近最优且复杂度低。     

认知OFDM系统中针对视频业务用户的资源分配

在多用户认知无线电OFDM系统中,针对实时视频业务用户,提出一种计算复杂度低的资源分配方案.该方案采用鱼群算法分配子载波,并提出简单功率干扰(Simple Power Interference,SPI)约束功率分配算法.目标是在满足总功率预算并且保证不干扰主用户的前提下,最大化系统的下行系统容量.仿真分析表明,在视频业务用户场景中,所提算法能有效提高下行系统速率,性能接近最优且复杂度低.     

LTE-A多小区中继网络两跳速率匹配资源分配算法

针对中继网络的两跳特性,提出一种多小区中继网络两跳速率匹配资源分配算法。首先,在第一个子时隙内各小区独立地为小区中所有用户分配子载波,并根据子载波分配结果,建立基于非合作博弈的功率分配模型;然后,由第一跳资源分配结果对第二跳速率匹配,自适应地为中继分配资源以满足边缘用户的速率需求。仿真结果表明,该算法在满足边缘用户速率需求的前提下,进一步提高了中心用户的吞吐量,同时降低了系统的发射功率,从而提升了系统性能。     

基于聚类-匈牙利方法的OFDMA子载波分配算法

针对在OFDMA无线通信系统中给用户分配子载波时频谱资源稀缺问题,提出了基于聚类的子载波分配方法,利用最大相关性准则对于某些具有一定相似度的资源进行聚类,分给相同的用户,使得子载波能够提供最大的链路速率。同时通过仿真结果可看出,该方法实现的用户速率最大,性能最优。     

多用户OFDM系统子载波分配算法研究

采用改进的贪婪算法分配时隙的无线资源,根据用户业务的QoS和数据队列信息确定用户的优先权,并在获知信道状态信息条件下,按照传输比特消耗功率最小原则搜索所有子载波信道,为用户动态分配子载波和比特。仿真结果表明,在两种传输速率要求下,当接入用户数相同时,改进算法比传统贪婪算法减少功率消耗3.9622W;改进算法多消耗1.9858W功率却增加了2个接入用户,用户消耗平均功率比前者少2.2456W/用户。     

多用户MIMO-OFDM系统中的资源分配

该文针对多用户MIMO-OFDM系统,基于最大化信号与干扰加噪声比(Signal-to Jamming and Noise Ratio,SJNR)预编码,提出了实用的自适应资源分配方法。根据各用户SJNR值,提出采用递增(Incremental Algorithm,IA)和递减(Decremental Algorithm,DA)两种方法为各子载波选择用户集合,使各子载波被多个用户最优复用,实现多用户分集,以达到最大化系统吞吐量的目的。此外,基于DA思想,给出了考虑不同用户QoS要求下分配子载波的方法(QoS Decremental Algorithm,QDA)。分析和仿真结果表明,IA和DA在大大降低算法复杂度的同时使性能很好地接近最优算法,QDA能在满足不同用户QoS要求的同时最大化系统吞吐量。     

基于天线选择的自适应OFDM-STBC发射分集

基于空时分组码的正交频分复用技术(OFDM-STBC)是多天线多载波技术,将自适应功率分配技术用于OFDM-STBC,如何在载波和天线间分配能量是个关键问题.将待发射的信息分配到最有利的天线上传输接着利用载波间功率分配的算法进行载波间的功率分配,该算法的目标是使误码率最小.通过量化信道衰落简化了功率分配算法实现;通过量化功率分配因子的方式提高了无线链路的利用率.仿真结果显示:在误码率取0.1%时,对于有4个子载波的系统,较传统的算法,此算法能带来5dB的增益;随着系统载波数目的啬,性能进一步得到提高.     

多用户OFDM系统中一种新颖的自适应功率分配方案

针对多用户正交频分复用(OFDM)系统自适应资源分配的问题,提出了一种新的自适应子载波分配方案。子载波分配中首先通过松弛用户速率比例约束条件确定每个用户的子载波数量,然后对总功率在所有子载波间均等分配的前提下,按照最小比例速率用户优先选择子载波的方式实现子载波的分配;在功率分配中提出了一种基于人工蜂群算法和模拟退火算法(ABC-SA)相结合的新功率分配方案,并且通过ABC-SA算法的全局搜索实现了在所有用户之间的功率寻优,同时利用等功率的分配方式在每个用户下进行子载波间的功率分配,最终实现系统容量的最大化。仿真结果表明,与其他方案相比,所提方案在兼顾用户公平性的同时还能有效地提高系统的吞吐量,进而证明了所提方案的有效性。     

协作OFDM系统中的子载波选择算法

研究了协作正交频分复用系统的中继方案,提出了OFDM协作分集系统中的子载波选择算法,根据子信道信息,在容量准则下,选择可以提高系统容量的子载波,以放大前传的方式转发源节点信息。仿真结果表明,在中继节点功率与源节点功率较低或中继节点靠近源或目的节点时,所有子载波都采用中继传输可降低系统容量;子载波选择算法可以改善系统容量,并且选择合适的中继节点发射功率和中继位置,可以显著提高系统容量,当中继节点位于源与目的节点中点时,系统容量最大。     

基于MIMO-OFDM的卫星通信中的MMSE-PIC算法

在基于多天线正交频分复用(MIMO-OFDM)的卫星通信系统中,由于信号传输过程中信道时变性使子载波之间不可能总是保持正交性,所以系统不可避免的会产生载波间干扰.在对接收信号进行信道均衡处理的同时,考虑到子载波的载波间干扰,文章给出一种将最小均方误差(MMSE)均衡算法与干扰消除算法相结合的联合均衡算法,在对接收信号进行传统均衡处理的同时对其进行子载波间干扰的消除,从而较大程度上提高系统的信道均衡能力,改善通信质量.最后,通过计算机仿真对MMSE-PIC算法进行了仿真和分析,验证了算法的有效性.     

基于迭代ML算法的OFDM同步技术

正交频分复用是一种多载波调制方式,他在对抗频率选择性衰落,提高频谱利用率方面有突出的优点.但是正交频分复用对频率偏移和相位噪声很敏感,因此同步是OFDM系统中的关键技术.最大似然估计算法在OFDM符号定时同步和载波频率同步中得到了广泛的应用,分析了迭代ML算法,并对ML算法在执行步骤上进行了优化,通过仿真比较可以看出,程序的执行速度加快,运行时间缩短.     

最优中继选择的子载波选择算法性能分析

将协作分集技术与正交频分复用(OFDM)技术相结合的协作通信系统,研究了一种OFDM协作通信最优中继选择算法和在此基础上与最优中继选择算法结合后子载波选择算法,并对它的性能进行详细分析.同时利用仿真分析了中继转发子载波信道容量和信噪比关系的协作通信性能,以及最优中继选择算法和基于最优中继选择算法的子载波选择算法的误码率.仿真结果显示,基于协作通信系统误码率性能得到了更大的提高.可见,协作分集技术与OFDM技术结合的协作通信系统大大提高了无线通信系统的性能,降低了误码率,增强了无线通信的鲁棒性.