中继OFDMA系统容量公平资源分配算法研究

针对OFMDA解码-转发中继系统的资源分配问题,提出了一种以系统总功率和用户间的数据速率比例公平为约束条件,以最大化系统总速率为目标的资源分配算法。该资源分配问题为非线性最优化问题,联合求解所有变量复杂度很高,通过次优化的方法降低计算复杂度。算法包括：子载波分配和功率分配。子载波分配是以功率平均分配为前提,对基站-中继站和中继站-用户链路的子载波按照信道条件进行配对,并根据比例公平约束将配对的子载波分配给相应的用户。功率分配是对每个用户利用Lagrange方法调整每个子载波的功率,进一步提高系统的数据速率。算法仿真分析表明,该算法既能同时满足多用户不同数据速率的要求,又能提高系统的数据速率。     

中继OFDMA系统混合业务的分步跨层调度算法*

由于实时和非实时两类业务具有不同的QoS要求,因此需要设计一种混合分组调度算法为两类业务用户提供QoS保证。在分析传统的PF与M-LWDF算法的基础上,根据已有的信道条件和不同的业务需求,使用MATLAB搭建系统仿真平台,设计了分步的跨层调度策略。仿真结果表明,该算法在满足公平性要求的情况下,不但能保证实时业务的时延需要,而且能够获得很好的吞吐量。     

OFDMA协同通信系统资源分配算法

提出了一种OFDMA协同蜂窝网中满足用户QoS需求且兼顾用户公平性的子载波和功率联合分配算法。针对已有算法仅考虑平均功率下的子载波分配、中继节点存在未用功率的情况,研究了子载波分配完毕后中继节点剩余功率最优分配问题。给出了一种基于二分法的功率注水分配方案。仿真结果表明,所提出的子载波和功率联合分配算法能够在满足用户QoS需求及公平性的同时,进一步提高网络吞吐量。     

基于能效的OFDMA系统资源分配研究*

在正交频分多址（OFDMA）系统中,合理的资源分配对于提升系统的能效具有重要的意义。针对多用户OFDMA系统,对最大化系统能效为目标的资源分配算法进行研究,提出了基于智能水滴算法的全连通图资源分配模型,该模型以全连通图的顶点和边来表示用户与子载波之间的对应关系。在此基础上,进一步对智能水滴算法进行改进。仿真结果表明,在满足用户QoS的条件下,所提出的改进的智能水滴算法的全连通图资源分配方案能够有效提高系统能效,提升系统性能。     

中继OFDMA系统用户公平性的资源分配算法的研究

在OFDMA解码—转发中继系统中,为了公平地进行资源分配,提出了在两个用户模型下,在保证每个用户最小速率需求的前提下,先按照用户预定速率比进行子载波分配,再根据实际速率比对用户的子载波进行调整的分配算法,最后使整个系统的吞吐量达到最大。提出了三种方案。方案一通过对Lagrange对偶函数问题的求解,根据所得代价函数值的大小对用户的子载波做重新调整。这样不仅考虑到了公平性,也减少了用户的速率损失。方案二、方案三分别从子载波端和用户端出发考虑子载波的分配问题,且从不同的分配角度分析了公平性问题。研究结果表明,三种方案获得的公平性均有所提高。     

基于业务QoS保证的中继系统资源分配算法

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。     

OFDMA系统的下行调度算法研究

在三扇区单频小区的正交频分多址（Orthogonal Frequency Division Multiple Access,简称OFDMA）蜂窝系统中,为了改善系统的吞吐量,提出了改进的调度算法。该算法基于用户在不同子信道的状态差异,尽量使用户在各自有利的信道上传输数据。通过计算机仿真,对其性能进行了分析和比较。结果表明,该算法可以在满足用户公平性的基础上,有效地提高系统的吞吐量。     

基于非合作博弈的OFDMA-WLAN系统资源分配算法研究

为满足无线局域网中基于正交频分多址技术(OFDMA-WLAN)的多用户通信需求,提出了一种基于非合作博弈的资源分配策略,利用博弈论这一有效工具对无线网络服务质量的资源分配问题进行研究,同时将用户对信道质量的不同需求转化为多用户对不同信道资源分配的非合作博弈竞争问题。此外,还将纳什均衡问题(NEP)细分为数个变分不等式子问题,通过凸优化函数对这些子问题分别求解。数值分析结果表明,所提算法在资源分配的公平性和数据传输率方面达到了更好的折中。     

保证公平的最大化中继OFDMA系统容量策略

基于正交频分多址(OFDMA)解码-转发中继的系统资源分配方法不能兼顾系统容量与用户公平度。针对该问题,提出一种新的子载波与功率资源分配算法,其中包括子载波分配与配对以及功率分配2个过程。在子载波分配与配对过程中,设计新的同步子载波差值最小配对方法,以最大程度匹配两跳链路配对的子载波。在功率分配过程中,通过拉格朗日方法调整每个子载波对的功率,进一步提高系统传输速率。仿真结果表明,将该策略运用于不同的OFDMA子载波分配算法中能够较好地兼顾系统容量与用户间公平度。     

一种多用户OFDMA比例公平资源分配算法

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。     

OFDMA系统中保证QoS的资源分配研究

针对OFDMA系统的下行链路,提出了一种面向不同业务的低复杂度资源分配算法。方案基于上行链路分配的思想,先进行用户功率和子载波数的确定;然后引入基于用户信道状态、速率要求和延时约束的优先级函数。在子载波的分配中,根据优先级函数分配子载波以满足各类业务的具体要求。仿真结果表明,该算法能够充分利用多用户分集增益,在相同的通信服务质量条件下,算法提高了系统性能,降低了计算复杂度,具有现实意义。     

粒子群优化的时频联合资源分配算法

针对航空通信环境中正交频分多址系统的资源分配问题,在信道资源有限的约束条件下,以最大化用户节点的效用总和为目标,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的时频联合资源分配算法.该算法采用离散变量来编码粒子位置,并针对离散空间构建新的基于概率信息的粒子速度和位置更新算法.仿真结果表明:所提出的资源分配算法在效用总和、公平性等方面优于现有资源分配算法.     

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。     

HAPS通信中的低复杂度OFDMA资源分配策略

针对配置于高空平台(HAPS)的OFDMA系统,研究了在平台功率受限情况下的资源分配问题。采用对偶理论,推导了在连续情况下,最小化发送功率时,OFDMA载波、功率、速率分配的最优解,同时利用统计近似法实现算法的实时配置。仿真结果表明,该算法性能与经典C.Y.Wong算法性能大致相同,而算法复杂度仅为线性复杂度,具有较强的实际应用价值。     

OFDMA无线mesh网中公平资源分配算法

为了兼顾用户间公平性的同时最大化总的端到端速率,并克服现有分配算法在实际中难以实现的缺点,提出了一种新的分级资源分配算法.该算法首先根据有限的信息基于纳什议价解(NBS)进行粗分配(CA);其次根据完整的子载波增益信息排序方法进行细分配(FA).仿真结果表明,该算法不仅获得与基于最大速率准则的算法相近的总的端到端速率,而且保证了用户间的公平性;同时,该算法能以更低的复杂度获得与现有算法相近的端到端速率.     

Game Theoretic subcarrier and power allocation for wireless OFDMA networks

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.