一种子载波配对和功率分配联合最优算法

在基于正交频分复用的多载波两跳中继系统中有两个关键的问题亟需解决:子载波间的功率分配和子载波配对.子载波功率分配和配对之间存在复杂的耦合关系,通过现有的方法对子载波功率分配和配对进行联合优化比较困难.在深入研究这种耦合关系的基础上,针对解码转发,利用凸优化思想,提出一种功率受限下的子载波配对和功率分配联合最优算法.仿真结果表明,本算法可以有效提升中继系统的系统容量.     

基于子载波选择配对及功率优化分配的多跳中继系统研究

为了提升OFDM协作通信系统的网络覆盖率及网络容量,提出了一种基于子载波选择配对及功率优化分配的多跳中继OFDM系统优化算法。首先,通过在OFDM的系统模型上进行中继配对和非中继配对的性能分析,将子载波选择配对转换为一个整数规划问题,并采用基于匈牙利算法的规划方法进行配对矩阵的计算。接着,根据OFDM系统的功率分配问题,通过KKT条件对中继功率及电源功率进行优化,从而实现中继系统的功率优化分配 。最终的仿真结果表明,与统计质量QoS保证的资源分配方案以及OFDM中继系统异构服务的资源分配算法相比,所提出的方法在提高网络覆盖率和容量上均表现出更好的效果。     

协同OFDM系统联合中继选择、子载波配对和功率分配算法

研究了协同OFDM系统中的资源分配问题,提出了一种联合中继选择、子载波配对和功率分配的算法.首先在假定等功率分配的情况下,对中继节点进行选择并对子载波进行配对,然后在此基础上对选定的子载波对进行功率分配.分析结果显示所提算法是一种计算复杂度比较低,且系统容量接近最优容量的算法.     

保证公平的最大化中继OFDMA系统容量策略

基于正交频分多址(OFDMA)解码-转发中继的系统资源分配方法不能兼顾系统容量与用户公平度。针对该问题,提出一种新的子载波与功率资源分配算法,其中包括子载波分配与配对以及功率分配2个过程。在子载波分配与配对过程中,设计新的同步子载波差值最小配对方法,以最大程度匹配两跳链路配对的子载波。在功率分配过程中,通过拉格朗日方法调整每个子载波对的功率,进一步提高系统传输速率。仿真结果表明,将该策略运用于不同的OFDMA子载波分配算法中能够较好地兼顾系统容量与用户间公平度。     

一种改进的Two-way中继协作系统下的 节点选取和功率分配策略

为了提高Two-way中继协作系统的总速率,在传统的Two-way DF中继协作系统模型下,介绍了一种双向中继选择(BRS)策略,即同时考虑中继节点处的接收信噪比和中继节点到目的节点的信道增益两个因素来实现最优中继选择。然后在选出了最优中继节点后,基于物理层网络编码协议(PNC)提出了一种新的Two-way中继协作系统的最优功率分配策略。仿真结果表明,在系统总功率较大的情况下,BRS策略较随机中继选择策略(RRS)在系统总速率方面约有2.5 bit/(s.Hz)的提升。同时,提出的基于PNC的Two-way中继协作系统的最优功率分配(OPA)策略较等功率分配策略(EPA)平均取得了1dB的增益,而比传统的One-way中继协作系统在系统总速率上约高出3 bit/(s.Hz)。     

Two way中继系统中的双向中继选择及功率分配策略*

通过中继选择和功率分配,可以达到提高two-way中继系统总速率的目的。综合考虑中继节点处的接收信噪比和中继节点到目的节点间的信道增益,提出了two-way AF中继系统中的双向中继选择策略(BRS);同时,在总功率受限的条件下,建立了two-way AF中继系统中的优化功率分配模型,通过对模型进行数学分析求解,提出了一种自适应的最优功率分配策略(OPA)。仿真结果证明两种策略均能提高系统总速率。     

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。     

基于MABC的中继系统资源分配策略

针对MABC的中继系统,对资源配置策略的优化问题进行研究,并将功率分配问题和中继选择问题相结合。基于此,提出了一种存在干扰情况MABC模型的多中继系统资源分配策略（IS-MABC-OPOR）。考虑双向中继系统干扰信号对其传输性能的影响,以通信链路信道容量最大化为优化目标,利用拉格朗日方法,对通信链路上的各节点进行了最优功率分配和最佳中继选择,给出了通信链路信道容量最大意义下的资源分配数学表达式。仿真结果表明,该链路的信道容量受中继节点位置以及链路总功率的制约,相比于等功率分配方案（EPA）、随机功率分配方案（RPA）和在所提方案的基础上加大干扰信号的信道增益,IS-MABC-OPOR方案有效提高了系统的信道容量,从而实现资源能够满足更高速率的业务传输需求。     

无线协作网络中的能量有效性中继选择算法

研究了无线协作网络中的中继选择问题,允许中继具有缓存数据的能力,提出了一种带有buffer的能量有效性中继选择算法,以延长网络生命周期并提高系统吞吐量。该算法综合考虑链路信息,中继的队列状态以及节点的剩余能量信息,通过加权效用公式选择最优接收数据中继与最优发送数据中继。考虑源节点与中继节点间的功率分配,以降低因源节点到中继节点以及中继节点到目的节点间的信道速率不一致所引起的系统丢包率。仿真实验结果表明,该算法有效地延长了网络的生命周期,随着中继个数的增加网络吞吐量有明显的提高,考虑功率分配后,有效降低了系统丢包率。     

基于误码率的快速中继选择算法

针对协作网络中的中继选择算法的最优性与运算效率的矛盾问题,在放大转发(AF)协作网络中,提出一种基于误码率的快速中继选择算法。该算法先在等功率条件下,根据信道统计特性及系统误码率,引入一个等效信道增益参数,该参数反映了在协作通信过程中,源节点到中继节点以及中继节点到目的节点两个阶段的信道特性。然后将该参数降序排列,以当前信噪比(SNR)为门限,在等功率条件下选择中继节点集合,使系统的误码率最小。并结合次优功率分配,进一步降低系统的误码率。仿真结果表明,该算法能够取得和穷举算法相似的性能,但计算复杂度至少降低到穷举算法的1/20,且随着中继节点数的增加计算复杂度更进一步降低。同时,仿真结果还表明该中继选择算法的误码率性能优于所有中继节点参与转发（AP-AF）及预先选择一个最优中继节点转发数据（S-AF）算法。     

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.     

Two-Way中继系统中基于最小化总功率的功率分配策略*

在保证系统QoS前提下,为了降低Two-Way中继系统的总功率开销,提出了一种基于最小化总功率的优化功率分配策略。首先对Two-Way中继系统中断概率的闭合表达式进行了推导;在系统中断概率等于某一恒定值的条件下,建立了最小化系统总功率的优化模型。通过拉格朗日乘数法对优化模型进行了求解。仿真结果证明了此策略能降低系统总功率开销。     

认知无线电中能效优化的子载波匹配策略

针对协作认知无线电系统中的能量效率问题,提出一种以最大化能量效率为目标的资源联合分配算法。在满足服务质量要求和功率约束的情况下,首先通过一种能量效率优先的启发式方案对子载波进行匹配,再引入基于拉格朗日对偶算法对其中的功率分配问题进行非线性优化,从而最大限度地提高整个系统的能量效率。仿真实验结果表明,所提算法的能量效率得到显著提升,验证了所提方案的有效性。     

Two-path中继系统中基于最小化中断概率的功率分配方法

为了降低two-path中继系统的通信中断概率,针对DF协议中继,推导了two-path中继系统在存在中继间干扰情况下的中断概率闭式解,并在总功率受限的情况下,提出了一种最小化中断概率的最优功率分配算法。仿真验证结果表明该算法能够有效地降低系统的中断概率,提高系统的性能。     

A novel resource optimization scheme for multi-cell OFDMA relay network

In cellular networks, users communicate with each other through their respective base stations (BSs). Conventionally, users are assumed to be in different cells. BSs serve as decode-and-forward (DF) relay nodes to users. In addition to this type of conventional user, we recognize that there are scenarios users who want to communicate with each other are located in the same cell. This gives rise to the scenario of intra-cell communication. In this case, a BS can behave as a two-way relay to achieve information exchange instead of using conventional DF relay. We consider a multi-cell orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) network that comprises these two types of users. We are interested in resource allocation between them. Specifically, we jointly optimize subcarrier assignment, subcarrier pairing, and power allocation to maximize the weighted sum rate. We consider the resource allocation problem at BSs when the end users’ power is fixed. We solve the problem approximately through Lagrange dual decomposition. Simulation results show that the proposed schemes outperform other existing schemes.     

一种新型无线传感网络中继功率分配方案

文中针对的是无线传感网中,传感器节点处于瑞利衰落信道中,系统的模型是两跳型AF中继模型,并且在总功率受限的情况下,研究如何通过功率分配以获得最大的瞬时输出信噪比（SNR）,以及如何通过设置中继的位置,以获得最小的误符号率（SER）的问题。通过运用数学的最优化分析法给出了最优功率分配的数学闭合解,并通过Matlab仿真得出最佳中继位置应为两用户连线位置上的中点。结果表明采用最优功率分配方案和最佳的中继位置,系统可以获得最大的SNR和最小的SER。     

一种基于OFDM认知无线电网络的次优动态资源分配算法

研究了采用正交频分复用的认知无线电网络中的多用户资源分配问题,包括子载波分配和功率分配。在认知无线电系统中,除了考虑主用户与次用户之间的相互干扰,还要求将主用户对次用户的干扰控制在预设门限之下,因此,系统模型更为复杂。整数约束条件,使得寻求最优解的算法复杂度高,无法用于对实时性要求高的系统。因此,提出了一种寻求次优解的分步式资源分配算法,以降低算法的复杂度。首先采用一种综合考虑了功率限制和对主用户的干扰限制的新型子载波分配方案,然后提出改进的线性注水算法进行功率分配。仿真结果表明,相比于最优分配算法,所提出的算法可以在获得较好的系统容量的同时,有效地降低系统的复杂度,适用于对实时性要求高的系统。     

基于协作通信技术的无线非再生中继组播网络中的功率最优分配

针对无线非再生中继网络中多播协作通信系统的节点功率最优分配问题,提出了一种新的基于多用户协作分集协议(multi-user diversity-cooperative protocol)的MDPTS(multi-user diversity-cooperative protocol transmission scheme)传输方案.在总功率一定时,利用分集复用增益的权衡对系统的性能进行了分析.在此基础上以系统误帧率最小为目标,提出了发射端和中继器间的功率优化分配方案,在信噪比足够大的条件下,以误帧率下界为目标函数,通过拉格朗日法求得系统的功率分配最优解.仿真结果表明,与采用传统传输方案的网络相比,采用MDPTS传输方案的网络具有更高的分集增益和复用增益上限,因此系统性能也更好.     

基于CRQP的多小区OFDMA系统联合资源分配算法

针对OFDMA多小区系统中相邻小区同频干扰下的吞吐量最大化问题,在系统功率的约束条件下,基于协同量子粒子群算法提出一种子载波和功率联合分配的协同随机量子粒子群算法（CRQP）。分别利用粒子群算法独立优化子载波的功率分配,并利用改进的量子遗传算法独立优化用户的子载波分配。在独立优化的同时,通过随机协同策略避免陷入局部最优解,达到全局最优。仿真结果表明,与传统的分步求解算法相比,CRQP算法能获得更多的系统吞吐量和更高的资源利用率。     

Power allocation for non-orthogonal decode-and-forward cooperation protocol

This paper studies the power allocation problem for the non-orthogonal decode-and-forward (NDF) cooperation protocol with selection relaying. With the availability of the magnitudes of all channel gains at the source, the power allocation is explored that maximizes the mutual information between the source and destination subject to a total power constraint. The minimum power that avoids the outage of the relay is set as a condition, under which the power allocation problem becomes one of selecting the optimal one from several allocation factor triplets. It is shown that the power allocation scheme can provide considerable performance gain, and the non-orthogonal cooperation protocol is superior to the orthogonal protocol and direct transmission. Supported by the Project of Natural Science Foundation of Jiangsu Province (Grant No. BK2006701), the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 60672079), and the National High-Tech Research & Development Program of China (Grant No. 2007AA01Z267)