电力线通信中动态子载波组分配

针对电力线通信自适应OFDM系统的限制条件,探讨在每OFDM符号内各RT用户要求的约束下,研究系统总功率地窖注水分配后多子载波上的速率自适应子载波分配模型,提出一种新的动态子载波组分配算法。在典型电力线信道环境下对其仿真,并与另外两种分配算法进行比较,结果表明,本文动态子载波组分配算法的复杂度大大减小,能满足多用户资源分配的多目标要求。     

基于改进PSO_GA联合算法的电力线多用户通信资源分配

针对电力线信道在传输速率受限、子载波单用户独享和兼顾用户公平性的约束条件下,以余量自适应(MA)为准则,提出一种基于粒子群优化遗传(PSO_GA)联合算法的多用户自适应OFDM系统子载波和比特分配。在此联合算法中利用改进PSO算法中更新粒子速度和位置的思路来重构GA算法中的交叉、变异操作,可克服PSO算法早熟收敛、GA收敛速度慢等问题,能够提高联合算法对全局最优解的搜索能力及收敛速度。在典型电力线衰落信道下的实验结果表明,相比于已有的资源分配算法,基于所提联合算法的系统资源分配方案随着用户数增多,其收敛速度明显加快,且系统所需发射总功率最小,有效地提高了系统通信性能,从而充分证实了所提联合算法的有效性。     

OFDM系统自适应资源算法研究

针对OFDM系统的比特功率自适应分配优化问题。因传输信道存在衰减率,误码等,提出了一种基于遗传算法的OFDM系统自适应比特功率分配算法。新算法定义了染色体和初始群体,并通过遗传算法中的交叉、变异等操作,使比特功率分配方案得到全局最优解。算法可通过确定不同的适应度函数,用于解决传输速率及误码率一定条件下使得总发送功率最小的比特功率达到最优化的目的。通过上述在运算复杂度等方面的性能的仿真,证明优于Hughes-Hartogs等几种传统算法。     

OFDM系统中自适应比特和功率分配研究

提出了一种改进的OFDM系统中自适应比特功率分配算法。该算法可适用于多径频率选择性衰落信道,根据信道特征,动态地为OFDM系统的各子信道分配比特和发送功率。该算法在一定的误比特率和信息速率的情况下,使得总发送功率最小化。仿真结果表明,该算法在相同误比特率的情况下比不采用自适应技术的OFDM系统节省了发送功率。     

OFDM系统中自适应比特和功率分配研究

提出了一种改进的OFDM系统中自适应比特功率分配算法.该算法可适用于多径频率选择性衰落信道,根据信道特征,动态地为OFDM系统的各子信道分配比特和发送功率.该算法在一定的误比特率和信息速率的情况下,使得总发送功率最小化.仿真结果表明,算法在相同误比特率的情况下比不采用自适应技术的OFDM系统节省了发送功率.     

一种吞吐量最大化的电力线OFDM分子带自适应算法

针对低压电力线信道的实时特性及采用固定门限自适应算法时存在功率裕量的问题,提出一种基于子带动态划分的吞吐量最大化比特和功率分配算法.算法根据信道的实时状态,动态地划分子带,自适应地选择各子载波的调制模式,并在保证传输质量的前提下,合理分配功率裕量.仿真结果表明,算法能有效提高系统吞吐量,降低系统复杂度,增强电力线系统的性能.     

面向可靠性的电力线通信OFDM系统资源分配算法

当前OFDM已经成为电力线通信的主流技术,但是由于国内的电力线信道普遍存在噪声特性极为恶劣、复杂多变,严重影响了通信质量。本文针对该问题,系统性地提出了一种面向可靠性的电力线通信OFDM系统资源分配算法;该算法能够根据信道噪声特性计算每个子载波实现可靠通信的功率值,在此基础上对OFDM的资源分配进行优化,在保证高通信可靠性的同时发挥OFDM的已有优势。本文结合PLC智能用电信息采集应用对所提的频带优化机制进行现场测试,测试结果验证了OFDM的频带优化算法的有效性。     

一种裕量最大的高速载波比特功率分配算法

在国家电网公司Q/GDW 1379.4-2013技术规范对智能电能表载波通信单元功率消耗的限定要求下,为保障低压远程电力集抄台区本地通信链路的传输速率稳定可靠,给智能用电实时交互平台提供带宽支持,提出了一种裕量最大的高速载波比特功率分配算法。该算法以兼并窄带载波和宽带载波优势的G3-PLC技术为应用对象,使用约束注水法限定各子载波的传输比特数,根据时变的电力信道增益自适应调整比特功率分配方案,并响应通信服务质量QoS对系统误码率和目标传输速率的要求,结合信噪比门限算法对约束注水法进行界定和优化,得到了功率裕量最大化的表达式。仿真结果表明：提出的算法优于低反馈开销算法,能够适应低压电力线信道。在系统目标传输速率为200kbps时,达到了最大裕量值20,极大程度地降低了通信单元调制解调芯片实际的功率消耗。     

自适应OFDM算法及其在煤矿井下无线通信系统中的应用

由于频率选择性衰落,OFDM的每个子信道的频率响应各不相同,为了保证系统的误码率性能,OFDM只能根据衰减最大的子信道来决定比特和功率的分配,造成很大的浪费。因此,文章提出了一种自适应OFDM(AOFDM)算法,该算法使得OFDM的每个子载波都能根据信道特性动态的变化选择调制方式和功率分配,最好地匹配信道容量。文章详细介绍了AOFDM的比特、功率算法,并详细分析了煤矿井下无线通信系统的特点,指出AOFDM算法非常适用于煤矿井下无线通信系统,并给出了基于AOFDM的矿井无线通信系统的组成框图,仿真结果表明使用效果良好。     

电力线通信系统中跨层的用户调度和资源分配

针对多用户多业务基于正交频分多址的电力线通信系统,提出一种在数据链路控制层进行用户调度和在物理层进行资源分配的多层多目标最优的跨层资源分配算法,其用户调度根据所有用户的服务质量(QoS)满意程度、QoS要求、业务包模型、信道状态信息和队列状态信息,从所有用户中选出要服务的用户和确定这些用户的最优跨层参数;其资源分配则根据所有调度用户的QoS要求、最优跨层参数和信道状态信息,先把功率按地窖注水原理分给每个子载波,再把每个子载波最优地分给调度用户并采用逐比特加载查表算法调整其上分配的功率和比特。最后在典型的电力线信道环境下对算法进行仿真,结果表明新算法在系统资源大范围变化时也能保障用户的服务质量,同时有效地提高系统资源的利用。     

Robust capacity maximization transceiver design for MIMO OFDM systems多天线正交频分复用系统中鲁棒性容量最大化的收发机设计

In this paper, we investigated capacity maximization problem for Multiple Input Multiple Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing systems with imperfect channel state information (CSI). To the best of our knowledge, the considered problem is still an open problem. However, the transceiver designs for MIMO OFDM systems have been extensively studied. It seems nobody gives closed-form solutions for resource allocation for MIMO OFDM systems with statistical channel estimation errors up to date. In our work, based on practical channel estimation algorithm, the channel estimation errors are first derived and then the robust resource allocation problem has been formulated. The structure of the optimal robust precoder is first derived, based on which the optimization problem will be simplified significantly. Furthermore, based on the Lagrangian dual method, a robust power allocation algorithm is proposed. The proposed power allocation can be considered as a variant of water-filling solution named cluster water-filling solution. Finally, simulation results show that our proposed robust design outperforms the non-robust design in terms of channel capacity.     

电力通信系统的宽带调节技术

当前利用分层网络结构对电力通信系统数字信道进行调节的方式,存在吞吐量性能差、宽带分配不均衡以及电力信息传输丢失严重等问题。提出利用遗传算法对电力通信系统宽带进行调节。对电力通信系统宽带中,每个OFDM符号内多个用户同时进行电力数据传输中的多种参数进行定义并计算,对最大的传输比特数以及最大功率进行计算,在电力通信资源分配速率的自适应和功率自适应的目标几乎一致理论基础上,建立电力通信多用户速率自适应宽带资源分配的数学模型,针对多用户的多目标特点,利用遗传算法中优良基因的注入,跨世代精英的保留以及迭代次数等,满足电力通信系统的多用户宽带资源分配需求。并通过实验证明,所提方法可实现电力通信系统宽带的有效调节。     

认知OFDM无线电系统基于公平度门限的资源分配

根据认知无线电的特点和正交频分复用(OFDM)的传输特性,提出了一种针对认知OFDM无线电系统的自适应资源分配算法。在传统的子载波分配过程中,具有优先权的用户将优先选择载波,但信道增益最大的载波并不一定会被其使用,这将导致载波利用效率下降。针对这一问题,该算法在载波分配过程中,通过公平度门限来决定载波分配的优先级,从而实现容量和公平度的折中。同时,在子载波和功率分配中使次用户对主用户的干扰功率限制在主用户可容忍的干扰极限内,保证了每个用户的通信要求。仿真结果表明,该算法在满足公平性的同时还提升了系统的容量。     

Adaptive channel and power allocation of downlink multi-user MC-CDMA systems

The Multi-Carrier Code Division Multiple Access (MC-CDMA) is becoming a very attractive multiple access technique for high-rate data transmission in the future wireless communication systems. This paper is focused on the joint channel and power allocation in the downlink transmission of multi-user MC-CDMA systems and considers the throughput maximization problem as a mixed integer optimization problem. For simple analysis, the problem is divided into two less complex sub-problems: power allocation and channel allocation, which can be solved by a suboptimal Adaptive Power Allocation (APA) algorithm and an optimal Adaptive Channel Allocation (ACA) algorithm, respectively. By combining APA and ACA algorithms, an adaptive channel and power allocation scheme is proposed. The numerical results show that the proposed APA algorithm is more suitable for MC-CDMA systems than the conventional equal power allocation algorithm, and the proposed channel and power allocation scheme can significantly improve the system throughput performance.     

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...     

MIMO-OFDM系统中的自适应比特分配

正交频分复用(OFDM)与多天线(MIMO)技术的结合可以有效提高系统的性能。为了研究自适应比特分配对MIMO-OFDM系统性能的影响,首先介绍了MIMO-OFDM的系统结构和MIMO信道的奇异值分解(SVD)过程。将多载波系统中的Hughes-Hartogs自适应分配算法应用于天线数为2×2的MIMO-OFDM系统中。仿真结果表明,采用Hughes-Har-togs算法的MIMO-OFDM系统的数据速率达到甚至超过了单天线OFDM(SISO-OFDM)系统的2倍,但SVD分解也带来了巨大的运算量,提出了在MIMO-OFDM系统中使用自适应分配算法的策略。