OFDM固定中继系统中单中继多源用户资源分配方案

通过基站的反馈信息,一个固定中继节点可以用一个OFDM符号同时帮助多个源用户转发信息,这样可以有效地利用带宽。因此,为了进一步提高系统容量,降低中断概率,先在中继节点间进行子载波调整,然后以获取信道容量最大为原则,提出了源用户和中继节点间子载波配对和功率分配的联合优化算法。仿真结果表明,相对于随机中继子载波选择算法以及平均功率分配算法,所提算法的中继系统容量有较大提升,同时中断概率有较为明显的下降。     

基站协作OFDMA系统中面向混合业务的资源分配

基站协作是多小区OFDMA系统中抑制共信道干扰、提高系统容量的有效手段。如何分配无线资源以实现资源与业务最佳匹配是基站协作OFDMA系统中的关键问题。现有的研究大多面向单一业务。该文研究了尽力而为(BE)与有速率约束(RC)两类典型业务共存情况下的子载波与功率分配问题,提出了一种两阶段的启发式算法。算法的第1阶段仅为RC用户分配资源,通过引入子载波价值矩阵,最小化满足RC用户速率约束所需的子载波数;第2阶段将剩余子载波分配给BE用户以最大化他们的和速率。仿真结果表明,所提算法在系统中断概率及BE用户和速率两项指标上均优于已有方法。     

基于比例速率保证的信道误差OFDMA中继系统资源分配

针对存在有信道估计误差的正交频分多址( OFDMA)中继系统,在考虑用户传输中断概率的同时,提出了满足不同用户最小服务质量( QoS)需求和比例公平性约束条件下的中继选择、子载波分配和功率分配的联合优化问题,建立了以最大化系统总容量为目标的优化模型。在此基础上以速率最大化为目标进行最佳中继选择,并通过动态子载波分配来满足用户的最小QoS需求和比例公平性,最后采用拉格朗日乘子法来得到最优功率分配方案。仿真结果表明,此算法在降低用户中断概率的同时,提高了系统吞吐量并保证了用户速率的比例公平性。     

基于速率约束的OFDM中继链路能效最优资源分配策略

该文研究解码转发(DF)模式的OFDM中继链路的能效最大化资源分配问题。与现有典型的固定速率最小化发射功率或无约束最大化能效算法不同,该文考虑电路功率消耗的前提下,将问题建模为以最大化系统能效为目标,同时考虑用户最小速率需求、源节点S和中继节点R各自总发射功率约束下的联合子载波配对和最优功率分配问题。证明了速率和功率联合约束条件下中继链路全局能效最优解的唯一性,在此基础上提出一种低复杂度联合最优资源分配策略。仿真结果表明,该文所提方案能够在最小速率和S/R节点最大发射功率约束下自适应分配功率资源,实现系统能效最优,并能够降低链路的中断概率。     

基于OFDMA系统联合资源分配方案

针对多用户OFDMA系统,提出一种改进的比例公平资源分配算法。该算法采用分步法联合资源分配方案,分为子载波分配和功率分配两步进行,改进算法基于Wong算法,引入比例限制因子,在子载波分配环节,对剩余子载波的分配采用比例公平和最大化系统容量的算法,在用户中的功率分配环节,采用线性等式,大大降低了算法复杂度。仿真分析表明,改进算法不仅提高了系统吞吐量,而且降低了算法复杂度。     

一种基于用户需求的OFDM系统资源分配算法

提出了一种新的基于OFDM多用户通信系统的资源分配算法。该算法在总功率限制和用户数据率要求下,通过以下两步实现子载波、比特和功率的动态分配：第一步,基于用户的平均信道增益和数据率要求进行资源初分配（每个用户分配多少个子载波、功率）;第二步,对步骤1中的结果进行调整,最终决定每个用户分配到的子载波、功率以及比特载入方式。相比于Hujun Yjn等人提出的另一种基于用户需求的算法,新算法的基站发射功率略有增加,但复杂度大为降低,在实际运用中更有利用价值。     

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。     

优化公平性的多用户OFDM系统下行链路资源分配算法

研究了优化公平性的多用户OFDM系统下行链路的资源分配算法,根据系统各用户的业务需求,在保证用户所得数据速率满足一定比例以及系统总功率限制的前提下,提高系统总数据速率。首先,根据公平性原则进行用户的子载波分配,子载波功率分配使用注水算法;子载波分配完成后,利用贪婪功率分配算法,以最大化用户数据速率和提高功率利用率为目标,对各用户内部子载波功率和比特数进行再分配。仿真结果表明,相比参考文献[10]的算法,该算法在提高系统总速率的同时,更好地保证了用户数据速率的公平性;相比参考文献[12]的算法,该算法虽然牺牲了一定的系统总速率,但能提供更高的用户数据速率公平性。     

一种用于离散比特分配的改进注水算法

该文针对OFDM系统的离散比特分配问题,提出一种改进的注水算法。该算法的实现借助于文中定义的比特水线分配给某个子载波的功率直接满足整数比特约束的注水线。先用最大信道增益子载波的比特水线进行离散比特分配,再调整分配结果以满足总发射功率约束。理论证明和分析显示,该算法能实现最优比特分配,运算复杂度仅与子载波数量有关。     

认知无线电下行链路中的频谱共享算法

该文提出了一种适用于下行认知无线电系统的频谱共享算法,在保证对授权用户的干扰低于限制和总发射功率受限的条件下最大化系统总容量。分析了对授权用户的干扰并给出设置干扰限制的方法,在此基础上分两步实现总容量的最大化:先通过最大信道信干噪比原则实现最优的子载波分配;然后利用提出的双注水方法计算最优的功率分配。仿真结果表明,相比传统的频谱共享算法,该算法可以获得显著的系统容量增益。     

混合转发协作通信的功率分配方案

为了最大限度地利用移动终端的发射功率,提出了基于中断概率限制的混合转发协作通信功率分配方案。根据目的节点和中继节点的译码情况,选择合适的协作转发方式,充分利用了放大转发(AF)和译码转发(DF)方式的优点。在满足中断概率限制的条件下,采用图形和数值分析的方法,得到了源节点和中继节点的最优功率分配。仿真分析表明,在相同的中断概率限制下,采用的功率分配方案比等功率分配方案消耗的总功率少约2.8 dBm。     

广东工业大学信息工程学院

广东工业大学信息工程学院成立于2000年4月，其前身为原电子与信息工程系和原机械电子工程二系的测量与控制专业。现设有“信息工程”和“测控技术与仪器”两个本科专业，拥有“电子电力与电力传动”与“测试计量技术与仪器”两个学科的硕士学位授予点。     

非限幅QPSK类正弦调制大气激光通信系统的性能研究

提出了一种非限幅四相相移键控(QPSK)类正弦调制技术,并将其运用到大气激光通信系统中。介绍了大气激光通信信道模型,给出了非限幅QPSK类正弦调制的大气激光通信系统模型。在此基础上,对采用非限幅QPSK类正弦调制和采用直流偏置副载波强度调制的大气激光通信系统在无湍流和弱湍流信道下的功率利用率、误码率、中断概率和信道容量进行了分析和比较。结果表明,非限幅QPSK类正弦调制具有更好的抗噪声性能、更高的功率利用率、较低的中断概率及较高的信道容量,提高了大气激光通信系统的性能,可满足大气激光通信系统的需要。     

基于中断概率的协作通信中继选择与功率分配算法

研究了功率受限情况下多中继协作通信网络的中继选择和功率优化问题。在AF网络中,提出了一种低复杂度中继选择与功率分配算法,其目标是在总功率一定的条件下使系统的中断概率最小。本算法对源节点和所有潜在中继节点进行功率分配,结合当前信噪比选择最优的中继集合,通过最速下降法求出使系统中断概率最低的功率分配因子。该算法不需要知道大量瞬时信道信息、不需要系统在等功率条件下进行中继选择,只需求得中继节点排列矩阵便可根据当前信噪比自适应获得最优中继节点集合。仿真结果表明,在相同条件下,该算法明显优于不同中继节点集合下几种算法的中断性能,并且与传统的SAF及AAF算法相比,有效降低了中断概率,提升了系统性能和功率效率。     

双向中继信道的模拟网络编码最优功率分配

在双向信息非对称条件下,研究了基于模拟网络编码的双向中继信道中的最优功率分配问题。分别给出了中断概率最小化、和速率最大化意义下的最优功率分配闭式数学表达式,并证明了两种约束下最优功率分配问题的统一性。分析表明:现有的基于模拟网络编码的双向中继信道中的最优功率分配方法是本文提出方法在某些条件下的特例。计算机仿真分析证明了提出的最优功率分配方法在中断概率和和速率性能方面均优于平均功率分配方法。      

Power Allocation for Amplify-and-Forward Relaying with Correlated Shadowing

Power allocation is a key technique to exploit the benefits of cooperative relaying. In this paper, we investigate the effect of shadowing on the power allocation of amplify-and-forward cooperative relaying systems. Considering the joint effects of path loss, correlated shadowing and flat Rayleigh fading, the approximate outage probability at high signal-to-noise ratio (SNR) is first derived. Then we solve the power allocation problem by minimizing the approximate outage probability subject to a total power constraint. It is shown by the analytical results that the correlation coefficients and the standard deviations of shadowing have significant impacts on the power allocation. The simulation results show that the proposed power allocation scheme yields about 2 dB SNR gain compared to the equal power allocation in the high SNR regime.     

多小区WiMAX资源分配研究

针对多小区WiMAX下行链路资源分配问题,本文通过建立符合实际应用场景的同道干扰模型,并考虑到功率和带宽对资源分配的影响,提出功率、带宽联合优化的多小区WiMAX资源分配策略。该策略基于系统和容量最大化、最小容量最大化以及发射总功率最低准则,把网络资源分配问题建模为不同的数学优化模型,并利用凸优化问题求解得到不同准则条件下带宽、功率分配的最优解。仿真结果表明,提出的资源分配方法可以保证资源分配的公平性、提高系统容量并降低功率消耗      

Routing Algorithm for Maximizing Lifetime of Wireless Sensor Network for Broadcast Transmission

This paper addresses the problem of optimal resource allocation in a multi-hop cognitive radio networks. The objective of the present work is to search for the shortest possible path from the source to the destination and explores the scope of the Bellman–Ford and the Dijkstra’s algorithms due to their low runtime complexity and ease of implementation in routing. Searching for the shortest path focuses on minimization to the outage probability, while satisfying simultaneously the limits of the total transmit power and the interference threshold to the primary user (PU). Fuzzy c-means clustering is used to speed up the route selection process for both the routing algorithms. Network lifetime is also studied for both the algorithms considering the link failure situation. Simulation results show that the proposed scheme not only minimizes the outage probability over the existing power allocation strategies but also reduces interference to the PU. Results also show that network lifetime is increased and faster route selection is possible.