一种基于QoE效用函数的OFDM系统子载波和功率分配算法

以系统平均用户感受质量QoE(Quality of Experience)为优化目标,提出一种基于QoE效用函数的子载波和功率分配算法.该算法先根据用户需求与实际信道状态对子载波进行分配,将QoE引入效用函数构建中,并以系统平均QoE最大化为目标对子载波进行功率分配,在功率分配过程中使用导数迭代的方法逼近最优的功率分配...     

基于QoE的LTE多业务资源分配算法

高效地利用无线频谱资源和保证用户体验质量是未来无线网络的主要目标。基于此，提出一种基于QoE的LTE多业务资源分配算法。在考虑信道信息、QoS要求及公平性的基础上，引入QoE来计算的用户优先级。特别的，引入最小QoE约束来保证RT用户QoE要求；提出一种次优资源块（Resource Block，RB）分配算法来解决复杂的资源分配优化问题，该算法主要分为两步：保证RT用户最小QoE要求；最大化系统加权和速率。仿真结果表明，相较现有的RT/NRT资源分配算法，该算法在用户分组丢失率、平均QoE和小区频谱效率方面性能都有所提升。     

OFDMA 协同网络中基于QoS 保证的资源分配算法

针对正交频分多址(OFDMA)协作通信系统,为了解决数据传输速率最大化并提供尽力而为业务与实时业务的服务质量(QoS)保证问题,提出新型资源分配算法.通过以总功率受限为约束条件,定义基于数据速率、时延和丢包率的效用函数,并以在协作传输中以最大化效用函数为目标进行中继选择和子载波分配.通过中继和用户上的子载波和功率分配方案的设计,从而最大化网络数据传输速率并最小化时延与丢包率,为多种业务提供服务质量保证.采用最优化理论与方法求解效用函数,得到了资源分配结果.仿真结果验证了算法收敛,并给出功率分配结果,以及网络吞吐量和时延性能指标情况,验证了算法的有效性.     

LTE-A系统中基于QoE能效的无线资源分配算法

针对无线通信网络能耗日益增加与用户体验质量(quality of experience,QoE)难以得到保证的问题,提出一种LTE-A系统基于QoE能效的资源分配算法。首先,给出联合优化QoE和能效的数学模型,特别的考虑了用户最小QoE要求;其次,根据约束条件提出了一种迭代算法进行用户资源块(resource block,RB)分配,然后利用分数规划的性质并采用凸优化方法求得最优的发射功率来优化目标函数。仿真结果表明,相较现有基于能效的资源分配算法,该算法在提高系统性能的同时有效的保证了用户QoE。     

基于QOE效用函数的多用户OFDM系统功率分配算法

将用户感受质量(Quality of experience,QOE)引入正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的资源分配算法设计中,并基于QOE构建的效用函数提出了一种以系统平均QOE最大化为目标的功率分配算法.该算法利用导数迭代逼近的方法调整...     

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。     

有限反馈MIMO OFDM系统公平性资源分配算法

针对多输入多输出正交频分复用(Multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统资源分配过程中信道信息反馈开销过大的问题,给出了一种基于有限反馈的公平性资源分配算法.该算法在发射总功率、目标误码率以及用户间比例速率约束条件下,以最大化系统和容量为目标,将相邻子载波分簇并反馈部分簇的信道状态信息(Channel state information,CSI),利用部分已反馈簇的信道状态信息CSI对未反馈簇的CSI进行估计,据此进行子载波簇、功率和比特三级分配.仿真结果表明,该算法在保证用户间比例公平性和系统和容量性能的同时,有效降低了系统的反馈开销,实现了系统性能与反馈开销的良好折中.     

一种基于价格竞争的D2D通信资源分配算法

针对蜂窝用户与D2D用户所构成的混合网络系统中同频干扰问题,提出一种基于价格竞争的D2D通信资源分配算法.该算法不仅考虑利用基站定价来减小对蜂窝系统的干扰,而且联合基站端的干扰容限对干扰功率进行约束.首先将问题公式化制定非合作博弈过程,利用效用函数模型分析D2D用户的利润和对蜂窝基站的干扰,从而调整发射功率最大化系统整体收益;然后通过通信的D2D用户来更新干扰继而更新复用价格;最后采用注水算法利用拉格朗日条件来优化价格.仿真表明,该算法不仅可以简单地控制干扰功率,而且还有效地提高了系统吞吐量.     

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。     

NOMA系统异构网络中联合用户关联和功率控制协同优化

针对非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统的两层异构网络,提出了基于效用函数最大化模型的用户关联与功率控制协同优化问题.在该问题中将系统总能效作为效用函数,在一定的用户服务质量要求(QoS)和最大功率限制约束下,提出一种联合用户关联和功率控制的算法.该算法首先将原问...     

A QoE-based jointly subcarrier and power allocation for multiuser multiservice networks在多业务多用户网络场景下的基于QoE的联合子载波和功率资源分配

Quality of experience (QoE) is widely applied to reflect user’s satisfaction of the network service, which exactly conforms to the user-centric concept in 5G. In this paper, we propose a QoE-based subcarrier and power allocation algorithm for the downlink transmission of a multiuser multiservice system. For the subcarrier allocation algorithm, the rate proportional fairness factor is defined to ensure the fairness between users. Based on different QoE models of three services, i.e., file down (FD), video streaming and voice over internet protocol (VOIP), a multi-objective optimization method is exploited to allocate the power resource by minimizing the total power consumption and maximizing the mean opinion score (MOS) value of users simultaneously. Simulation results indicate that the proposed algorithm has less power consumption and higher QoE performance than the traditional proportional fairness (PF) algorithm. In addition, the proposed algorithm can achieve nearly the same fairness performance as the PF algorithm. Moreover, when the number of subcarriers becomes larger, the power assumption will be less but with little influence on both the QoE and fairness performances.     

基于QoE感知的中继卫星带宽资源分配方法研究

为改善数据中继卫星的带宽分配对负载传输效率的影响，提出了一种基于用户体验质量QoE感知的中继卫星带宽资源分配方法。考虑到空间信息网络高动态链路情况下传输的可靠性，建立基于多个静止同步轨道卫星协同接入模型，研究了低轨道用户卫星进行多路数据上传的优势特点。通过设置链路效能函数，其将用户QoE满意度量化为链路反馈和链路成本，并用库恩塔克方法求解，实现最大化系统效能和带宽公平分配。研究结果表明，与Load-Balancing和Best-SNR-First方法相比，该方法不仅保证了用户QoE满意度，还提升了网络的接入性能。     

QoS-aware distributed spectrum sharing for heterogeneous wireless cognitive networks

Ubiquitous wireless networking calls for efficient dynamic spectrum allocation (DSA) among heterogeneous users with diverse transmission types and bandwidth demands. To meet user-specific quality-of-service (QoS) requirements, the power and spectrum allocated to each user should lie inside a bounded region in order to be meaningful for the intended application. Most existing DSA methods aim at enhancing the total system utility. As such, spectrum wastage may arise when the system-wise optimal allocation falls outside individual users’ desired regions for QoS provisioning. The goal of this paper is to develop QoS-aware distributed DSA schemes using game-theoretic approach. We derive DSA solutions that respect QoS and avoid naively boosting or sacrificing some users’ utilities to maximize the network spectrum utilization. Specifically, we propose two game-based DSA algorithms: one resorts to proper scaling of the transmission power according to each user’s useful utility range, and the other embeds the QoS factor into the utility function used during gaming. To evaluate DSA schemes from a practical QoS perspective, we introduce two new metrics, namely “system useful utility” and “fraction of QoS-satisfied users”. Simulations confirm that the proposed DSA techniques outperform existing QoS-blind game models in terms of the spectrum sharing efficiency in heterogeneous networks. Convergence analysis of the proposed QoS-aware DSA algorithms is also provided.     

潜铺型卫星认知通信中上行链路功率控制

针对卫星通信中存在有效信道远小于注册频率的情况,提出了以潜铺型认知无线电为技术依靠的卫星上行链路功率控制算法。该算法以次要用户所获吞吐量与付出代价之差为效用函数,通过次要用户作为参与者建立的博弈模型进行纳什均衡求解,得到最优功率分配策略。该策略可满足次要用户自身需求,亦不影响主要用户系统正常通信,能有效提高频带使用率。在性能方面,指出了次要用户系统容量和预留信噪比的关系。仿真结果表明,在主要用户系统容许范围内次要用户数量越多则其系统吞吐量和系统收益越大,最后讨论了算法的实现复杂度。     

一种视频质量监测系统的设计与实现

网络服务提供商希望能从用户的角度了解目前网络所提供的服务质量,而用户也希望获得定量的指标来评价当前网络服务质量。为此,以视频质量监测为研究对象,提出一种面向用户体验质量的网络监测系统。通过实验分析了网络传输过程中QoS参数对视频QoE的影响;提出一种将视频流转化为测试序列的视频丢包测量方法,该方法能低入侵、准确测量视频传输过程中的丢包情况;基于以上的研究成果,通过对MIB库的扩展和对MIB库轮询机制的研究,构建了面向QoE的视频服务监测系统,该监测系统结构简单、可行性强,实验表明可实时对网络中的视频服务质量进行监测。     

Optimal resource allocation in multi-class networks with user-specified utility functions

In this work, we consider the problem of resource allocation in multi-class networks, where users specify the value they attach to obtaining different amounts of resource by means of a utility function. We develop a resource allocation scheme that maximizes the average aggregate utility per unit time. We formulate this resource allocation problem as a Markov decision process. We present numerical results that illustrate that our scheme performs better than the greedy resource allocation policy. We also discuss the implications of deliberate lying by users about their utility functions and develop a pricing scheme that prevents such lying.