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LTE无线网络下行链路的动态资源分配算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
LTE无线网络下行链路系统中的可用带宽被分为成千上百个正交子频带,在给定的时隙,一个给定的子频带(子信道)只能分配给一个用户。由于信道的衰落,子信道的分配是时变的,在每个时隙子信道的分配取决于其和用户的连接状态和用户队列的数据积压。对这种系统中n个用户竞争单个子信道的问题进行了研究。由于分配政策不但要提高系统的吞吐量,还要降低单个用户的延迟,因此本文采用李雅普诺夫最优化的方法设计了一种资源分配算法。理论分析和仿真结果表明,该方法不但提高了系统的吞吐量,同时还在在吞吐量和延迟之间提供了一个很好的均衡。 相似文献
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针对如何在保护主用户的同时最大化有效吞吐量的子信道分配问题,考虑由于主用户的重新到来而造成的主次用户碰撞,给出一种基于子信道碰撞概率约束的子信道分配算法。算法通过约束子信道碰撞概率来保护主用户,依据碰撞概率约束估计各子信道可容忍最大传输时长,随后认知用户根据请求业务时长选择合适的子信道接入。仿真结果表明,与不考虑子信道碰撞概率约束的算法相比,该分配算法很好地保护了主用户,且在信道条件较好时,能取得更好的有效吞吐量性能。 相似文献
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将非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技术应用于认知无线电(Cognitive Radio,CR)次网络,使次用户的信号在功率域叠加,可以进一步提高次网络的吞吐量。为此,将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)应用于底层模式的CR-NOMA网络进行资源分配,并分为子信道分配和功率分配两个步骤。在子信道分配中,使用结合遗传算法思想的粒子群算法提高算法的全局搜索能力。在此基础上,使用基于罚函数的粒子群算法对子信道功率和信道内用户功率进行分配。仿真结果表明,提出的基于粒子群算法的CR-NOMA网络资源分配相比以往算法能获得更高的次网络吞吐量。 相似文献
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现有多输入多输出(MIMO)技术中,用户通常选择采用随机波束赋形(RBF)方法,而在用户数较少时,RBF会因为用户信道与发送信道不能准确匹配而使系统吞吐量下降.本文提出了一种改进的随机波束赋形用户选择策略.首先,中心基站发送信道检测信号,然后在用户端进行信道检测与匹配,按照本文提出的矫正算法反馈信道信息,最后基站根据信道反馈信息向用户发送数据.用户选择的判断标准不再是用户信道和随机发射波束的匹配,而改为用户信道校正后的等效信道与随机发射波束的匹配,这样减少了通信中天线间信号干扰,系统性能得到改善.仿真结果表明:与现有的MIMO用户选择策略相比,本文提出的方法在不明显增加运算复杂度的前提下,提高了发送波束与传输信道的匹配,系统吞吐量得到了提高. 相似文献
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针对经典多用户调度算法只偏重于信道条件或者公平性的缺点,提出了一种实用型Max C/I(最大载干比)和一种实用型PF(比例公平)调度算法。这两种算法将信道条件、用户业务需求和吞吐量作为度量值的计算因子。仿真结果表明,这两种调度算法能兼顾用户承载QoS(服务质量)要求和频谱效率,实现吞吐量与公平性的平衡。 相似文献
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非正交多址接入技术作为5G的候选技术之一受到了广泛关注。研究了以系统吞吐量优化为目标的多载波多用户NOMA系统下行链路的资源分配问题。在该问题的求解中,为了提高系统的吞吐量,子载波间采用线性注水算法,叠加用户间采用分数阶功率分配算法。同时,考虑了远近用户数目不等场景下能够调度更多的用户,在NOMA传输方案设计中引入时分的概念,将整个时间段t分为两个时隙,在不同时隙内实现不同远近用户分组的动态配对方案,从而在保证用户公平性的基础上,充分利用子信道资源,实现系统吞吐量的优化。仿真结果表明,对比于传统NOMA和OFDMA,提出的方法可以在相同的发射功率情况下传输更多的比特数。 相似文献
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为了解决设备对设备(Device-to-Device,D2D)资源共享带来的信号干扰问题,提出了一种5G异构云无线接入网络的D2D通信资源分配算法.在保证服务质量的前提下,将宏用户设备的频谱资源分配给D2D和中继用户设备,并且把资源分配问题看作一对一的匹配博弈.采用婚姻匹配理论,得到初始的匹配方案.在初始匹配的基础上,提出了一种遵循卡尔多-希克斯(Kaldor-Hicks)原则的资源交换策略,以提高系统的吞吐量.仿真结果表明,该资源分配算法收敛较快,与现有方案相比,能使系统吞吐量提升15%以上,能给系统用户带来约10%的增益,并且有较强抗信道干扰能力. 相似文献
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