基于AF中继的OFDM认知系统的 功率分配和子载波配对算法

建立基于放大转发(AF)中继的正交频分复用（OFDM）的认知无线电系统模型,并推导出该系统中在对从用户的源节点和中继节点的总功率限制和对主用户的干扰限制条件下的联合最优功率分配和子载波配对算法.采用拉格朗日对偶分解法和次梯度法推导出最优功率分配算法,并将基于Hopcroft-Karp算法的子载波配对方法融合到功率分配的过程中,得到联合最优算法.根据系统总功率和干扰限制的特点,提出一种低复杂度的次优功率预分配算法.分别对最优功率分配算法和次优功率分配算法、Hopcroft-Karp子载波配对算法和源节点、中继节点采用相同子载波传输的固定子载波配对算法进行仿真比较.结果表明：采用功率分配和子载波配对的联合优化技术能够大大提高系统的频谱效率,具有一定的可行性.     

认知正交频分复用系统的功率分配研究

研究了认知正交频分复用(OFDM)系统的容量极限及最优功率分配策略.基于干扰温度模型,建立了在主用户接收端干扰温度受限下最大化认知用户传输速率的数学优化问题;利用拉格朗日乘数法,得到了该数学问题的最优解.最优算法需要同时知道干扰链路和认知链路的信道边信息(CSI),具有较高的复杂度.因此提出了3种次优功率分配算法,分别为功率平均法、功率控制法和功率分配法.通过仿真实验,比较了各种分配算法下认知用户的信道容量.结果表明,利用所有信道边信息的最优功率分配算法能取得最好的性能.     

认知无线电网络中的分布式动态频谱共享

研究了基于认知无线电技术的动态频谱共享,基于重复博弈理论设计了一种分布式动态信道接入和功率分配算法。在不影响主用户通信的情况下,每个认知用户能够根据自己的QoS需求和本地信息进行分布式信道选择和功率分配,在系统频谱效率和业务QoS之间进行有效折中。该算法具有较好的收敛性,能最大程度地满足用户的业务需求,更适用于异构网络和业务的应用。     

认知无线电中的功率和频谱联合分配算法

在认知用户传输功率受限的情况下,分析了瑞利衰落模型下的认知用户效用及其优化过程,提出了基于注水线不断调整的认知用户功率分配及通信效用计算算法.将该算法应用到认知无线电频谱分配中,进而提出了一种基于信道二分法的认知无线电频谱分配机制,以此得到了不同优化模型下的用户效用.仿真表明,基于比例公平的优化模型在获得较高效用的同时...     

一种基于模糊Q学习算法的认知无线电频谱分配策略

认知无线电是一种智能推理学习的通信系统,为了实现认知无线电频谱分配智能学习过程,引入模糊Q学习方法.认知用户通过在线Q学习来调节模糊推理系统,得到最优的频谱分配模糊规则,实现自适应的频谱分配方案.最后将模糊Q频谱分配算法与非智能学习算法(模糊频谱分配算法以及随机分配算法)进行比较,仿真结果证明了该方案能在一定程度上提高系统带宽收益,同时降低系统的冲突率.     

认知OFDM网络中基于中断概率约束的功率分配

研究了认知正交频分复用(OFDM)系统的容量极限及最优功率分配策略. 为限制主用户中断概率,建立了在主用户接收端中断概率受限下最大化认知用户传输速率的数学优化问题,并利用拉格朗日乘数法得到该问题的最优解. 仿真结果表明,所提算法将主用户中断概率限制在其可容忍范围内的同时,最大化了认知用户的传输速率.     

认知无线电系统中OFDM多用户资源分配算法

基于认知无线电技术特点和OFDM传输特性,提出一种OFDM多用户资源分配算法．认知无线电用户根据感知的资源状况,针对用户的带宽以及QOS等要求,通过对子载波和功率的分配使得整个信道容量达到最大．本算法引入“调度因子”来体现用户子载波分配过程中“比例公平”的原则,保障每个用户都能满足一定的通信要求;引入“衰减因子”和用户设备类型,在不干扰授权用户通信的前提下进行多用户之间分配子载波和功率．算法采用“二步法”,以降低计算复杂度,满足于认知无线电实时性要求．仿真结果表明所提算法相对于FDMA方案信道容量至少提高40％．     

一种基于注水算法的认知OFDM系统资源分配方法

无线频谱紧缺是限制无线通信与服务应用持续发展的瓶颈。在认知无线电系统中,无线认知用户可以智能地感知周围环境,搜索可用频谱资源,并进行动态的频谱接入,从而提高通信系统容量和频谱利用率。本文介绍了一种基于注水算法的认知OFDM系统的无线资源分配算法,并通过仿真表明相比传统的平均功率分配算法,系统吞吐量有明显提高。     

一种认知无线电系统中联合的频谱分配新算法

本文从认知无线电系统实际应用出发,首先应用图论算法快速的预分配频谱,同时为再次分配提供了公平性,然后用博弈论思想对初次分配的信道优化,完成认知用户之间的频谱再次分配.最后仿真表明频谱的资源可以充分利用,在传输功率的约束下,每个认知用户提高自身的速率,合理地分配功率,证明了本文图论和博弈论联合的算法的有效性.     

基于混合overlay/underlay方式的认知无线电能效优化策略

为了提高现有频谱资源的利用率,认知无线电技术得到了广泛的关注.针对协作中继认知无线电系统中的能量效率问题,提出一种混合overlay/underlay传输方式的频谱共享策略,它兼具传统overlay与underlay方式的特性.在满足服务质量要求和功率约束的情况下,首先通过一种启发式方案对子载波进行匹配,再引入基于拉格朗日算法对功率分配问题进行优化,获得最优中继及最优功率分配,从而使整个系统的能量效率提高.仿真实验结果表明:基于混合传输方式下系统的能量效率得到显著提升,验证了所提方案的有效性.     

基于QoS的多用户OFDM系统自适应资源分配算法

在多用户OFDM系统中,为满足用户的服务质量要求并降低算法复杂度,提出一种基于QoS的自适应资源分配算法。该算法将子载波和功率分配算法分开进行,给出了基于QoS的子载波分配方案,并将用户分为VIP用户和普通用户,对两种用户分别采用不同的功率分配算法,在保证VIP用户达到所需要速率的前提下,尽量满足普通用户的速率要求,使MU-OFDM系统成为一个具有服务质量保障的系统。仿真结果表明,该算法既保证了VIP用户和普通用户的性能指标,又降低了算法的整体计算复杂度。     

Cross-Layer Adaptive Resource Allocation Algorithm with Diverse QoS Requirements for Single-Cell OFDMA Systems

The orthogonal frequency division multiple access( OFDMA) based communication system has been considered as the main trend of next-Generation communication system. But the existing resource allocation algorithm designed for such system is always with high complexity thus hard to be realized. To solve such problem with the constraints of spectrum efficiency and buffer state,a novel cross-layer resource allocation algorithm( RAA) is proposed in this paper. The goal of our RAA is to maximize the system throughput while satisfying several practical constraints,such as fairness among services,head of line( Ho L) delay and diverse quality of service( Qo S) requirements. Due to these constraints,finding the optimal solution becomes a NPhard problem. Therefore in this paper a novel method to solve such problem with acceptable complexity is proposed within following steps: firstly,based on the link state we formulate the ideal subchannel allocation strategy as a convex optimization problem,which can be efficiently solved by our proposed lagrange multiplier technique subchannel allocation( LMTSA) algorithm; secondly,according to the obtained channel allocation matrix,a power allocation algorithm based on the water-filling power allocation( WPA) idea is deployed to get the optimal power allocation matrix combining with adaptive modulation and coding( AMC); finally,through a greedy algorithm,the ultimate subchannel and power allocation matrix can be obtained based on iterative method. The simulation results illustrate that we can achieve the higher throughput and better Qo S performance than the widely-used maximum throughput( MT) algorithm and round robin( RR) algorithm.     

快速收敛的认知无线电功率控制算法

针对认知无线电系统中不同认知用户的通信需求,以码分多址（CDMA,code division multiple access)认知无线电系统为通信平台,通过设计一种有效的代价函数,提出了一种新的非合作功率控制博弈算法,并证明了该算法纳什均衡的存在性和唯一性.仿真结果表明,与其他几种功率控制算法相比较,该算法具有较快的收敛速度,能够以较低的功率水平满足不同用户的信干比要求.     

SCMA网络中基于能量效率最大化的分层多播资源分配算法

稀疏码多址接入技术可以高效的提升频谱效率,因此被作为5G网络的候选接入技术之一。首先研究稀疏码多址接入网络中的分层多播策略,在该策略下使得网络容量不再受限于多播组中最差用户的信道质量。在满足多播组服务质量需求的同时,公式了网络能量效率最大化的最优化问题,该最优化问题由码本分配与功率分配联合解决。为了减少解决最优化问题的计算复杂度,提出分离码本分配与功率分配的快速次优化算法。最后,仿真结果显示提出的分层多播的快速次优化算法在基于稀疏码多址接入网络中的网络能量效率方面要优于采用传统多播策略的稀疏码多址接入网络,和基于正交频分多址网络。并且,提出的快速次优化算法在稀疏码多址接入网络中的多播系统功效要优于正交频分复用网络中的多播系统功效。     

Fair subcarrier-power allocation scheme for multiuser multicarrier systems

The main objective of multiuser orthogonal frequency division multiple access(MU-OFDM) is to maximize the total system capacity in wireless communication systems. Thus, the problem in MU-OFDM system is the adaptive allocation of the resources(subcarriers, bits and power) to different users subject to several restrictions to maximize the total system capacity. In this work, a proposed subcarrier allocation algorithm was presented to assign the subcarriers with highest channel gain to the users. After the subcarrier allocation, subcarrier gain-based power allocation(SGPA) was employed for power and bit loading. The simulation results show that the proposed subcarrier-power allocation scheme can achieve high total system capacity and good fairness in allocating the resources to the users with slightly high computational complexity compared to the existing subcarrier allocation algorithms.     

宽带OFDMA系统中支持不同QoS级别的分组数据调度算法

提出了两个适用于多用户正交频分复用多址接入(OFDMA)系统的分组数据调度算法，分别是多载波正比公平(MPF)算法和增强容量的MPF算法。理论分析和数值结果表明：两种算法都能保证用户的不同业务质量(QoS)要求，并且实现用户数据的公平发送，但是与MPF相比，增强容量的MPF算法具有更大的灵活性和更高的系统吞吐量。     

多小区多用户OFDM系统中的最佳比特分配算法

在研究单小区多用户OFDM(正交频分复用)系统中最佳或次最佳的子载波比特功率分配算法基础上,提出了一种在满足所有用户QoS(服务质量)要求下多小区多用户OFDM-TDMA(正交频分复用-时分多址)系统的,以最大化系统吞吐量为目的的最佳功率比特分配算法.通过仿真验证,此算法在确保QoS条件下,能够最大化系统吞吐量并减轻同频干扰的影响.     

移动边缘计算中的时延和能耗均衡优化算法

为了提升移动边缘计算（MEC）网络中的任务卸载效用,提出了一种基于任务卸载增益最大化的时延和能耗均衡优化算法.通过分析通信资源和计算资源对时延和能耗这2种性能指标的制约关系,将原问题分解为联合发射功率子信道分配子问题和MEC计算频率分配子问题.通过Karush-Kuhn-Tucker条件,导出了最优的MEC计算频率闭式解.此外,提出了一种基于二分法的发射功率分配算法和基于匈牙利二部图匹配的子信道分配算法.仿真结果表明,提出的算法相比传统算法可以显著提升用户的任务卸载效用.     

OFDMA-SDMA系统下行链路的资源分配

研究了采用正交频分多址-空分多址(OFDMA-SDMA)混合多址接入系统下行链路的无线资源分配问题，综合考虑了物理层上的约束条件（用户的误比特率性能以及信道的空间正交性）和媒体接入控制层的约束条件（用户对服务质量的要求和用户之间的公平性），提出了一种简单有效的信道/比特和功率分配方案。首先为每个子载波分配一组用户；然后为每个子载波上的用户组分配传输速率和功率。仿真结果表明，新算法的实现复杂度低，在保障用户服务质量的同时提高了资源的利用效率，并且兼顾了一定的公平性。