用于OFDMA系统的多小区自适应资源分配算法

提出了一种用于正交频分多址通信系统下行链路的多小区自适应资源分配算法(MARA).为了降低系统复杂度,将子信道分配和功率分配分开实现,在小区内部进行动态子信道分配,并以单小区子信道分配结果为基础在相邻小区同频用户中进行功率分配.将非合作博弈论引入到多小区功率分配中,给出了基于代价函数的多小区分布式功率分配算法.通过协调相邻小区间同频子信道的发送功率,抑制小区间干扰,提高了无线资源利用率.仿真结果表明,与已有算法相比,本文提出的算法可以提高系统吞吐量.     

用于OFDMA蜂窝系统的多小区自适应资源分配算法

提出了一种用于正交频分多址通信系统下行链路的多小区自适应资源分配算法(MARA)。为了降低系统复杂度，将子信道分配和功率分配分开实现，在小区内部进行动态子信道分配，并以单小区子信道分配结果为基础在相邻小区同频用户中进行功率分配。将非合作博弈论引入到多小区功率分配中，给出了基于代价函数的多小区分布式功率分配算法。通过协调相邻小区间同频子信道的发送功率，抑制小区间干扰，提高无线资源利用率。仿真结果表明，与已有算法相比，本文提出的算法可以提高系统吞吐量。     

认知Ad Hoc网络多小区资源分配方案

在授权多小区频谱资源复用场景下,基于分级信道接入模型提出了一种认知Ad Hoc网络资源分配方案．授权小区将频谱资源进行区间复用,认知系统根据区域复用的不同划分可用频段,并在不同频段采取不同的接入方式;联合考虑链路传输需求及授权用户干扰保障设计传输效益因子,根据传输效益因子分配可用信道,运用拉格朗日对偶理论实现功率分配,并基于令牌环结构实现Ad Hoc链路局部信息交互．仿真表明,所提算法相对非复用认知场景系统容量可在相同指标下提升2%．     

OFDMA系统小区间干扰调度协调算法

为了防止小区间干扰严重降低频率复用因子为1的OFDMA系统性能,提出基于正交补空间的分布式干扰协调算法和比例公平干扰协调算法．分布式干扰协调算法根据用户反馈的信道信息,以用户信道右奇异值向量发送波束成形,以干扰信道左奇异值向量张成干扰空间,按照最大化系统容量准则调度干扰空间的正交补空间中的用户,在躲避小区间干扰的同时不增加对邻小区的干扰． 比例公平干扰协调算法在调度正交补空间中的用户的同时考虑用户公平性． 仿真结果表明,分布式干扰协调算法提高了系统容量．与分布式干扰协调算法相比,比例公平干扰协调算法在系统容量损失6％的情况下,边缘用户容量提升约50％．     

基于部分频率复用的可调部分频率复用研究

虽然LTE系统中部分频率复用和软频率复用两种方法都可有效地避免小区间干扰,但当大量移动用户聚集在某小区中的某扇区时,可能导致该小区中不同扇区用户需求及其频谱资源分配产生严重的负载不平衡。改进的可调部分频率复用方法通过重新调整各扇区的频谱资源分配,寻找与相邻小区不同扇区间不相干扰的可用频谱资源来改善用户平均传输量及频谱资源的利用率,改善因负载不平衡所造成的频谱资源分配不均衡。从模拟仿真结果可知,可调部分频率复用方法在系统未达到满负载容量前较前两种频率复用方法更能有效改善用户平均传输量及频谱资源的利用率。     

用于多小区OFDM系统的分布式上行功率控制算法

为了协调小区间干扰,提高边缘用户性能,研究了OFDM系统多小区间的功率分配问题.基于非合作博弈理论,给出既可以保证每个用户信干比最小又考虑其他小区同信道干扰的效用函数.通过求解最大效用函数值,得到一种多小区分布式上行功率控制算法.该算法中每个小区只需本地信息就可以协调小区间干扰,实现了用户间公平性与频谱利用率的最佳折中.通过仿真分析,讨论了算法的参数选取,验证了算法的收敛性.仿真结果表明,与等功率分配相比,虽然吞吐量下降了17%,但是公平性提高了1.7倍.     

基于相关信道的多用户MIMO-OFDM下行链路资源分配

为了最小化多用户多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统下行链路发射功率,基于相关信道,提出按用户空间相关性分组的子载波共享方式与独占方式相结合的资源分配算法．不同用户组共享全部子载波,利用基于各组边缘用户中心角导引向量的组迫零方法实现各用户组的共道干扰抑制;各组内用户以独占方式分配子载波、比特、功率．仿真结果表明,新算法在不同速率及误比特率时,系统所需功率小于独占方式及基本迫零共享方式,且频谱利用率高于独占方式,基站所需发射天线数及计算复杂度小于基本迫零共享方式．     

用于OFDMA系统多小区干扰协调的功率分配算法

提出了一种用于小区间干扰协调的多小区自适应功率分配算法. 该算法利用相邻小区同频子信道间信干比的差异,通过平衡信干比,协调同频子信道上用户的发送功率,保证系统边缘用户性能,减小同频信道干扰,提高无线资源利用率. 仿真结果表明,该算法既可以很好地保证用户公平性,又能充分利用频谱资源以保障系统吞吐量.     

一种快变信道下OFDM系统的Kalman信道估计算法

针对频率选择性快速时变信道的多径干扰和较大的多普勒频谱扩展,提出了一种改进的Kalman滤波算法。用于正交频分复用（OFDM）系统信道估计．该算法采用复杂度大大降低的低维Kalman滤波来跟踪快速时变信道,迭代联合信道估计与检测算法来获得测量矩阵,并对滤波结果利用一种新的简单的最小均方误差（MMSE）估计器进行优化。有效地降低了传统基于Kalman滤波算法的复杂度．仿真结果表明,该方法能够跟踪信道的快速变化,具有良好的估计性能．     

时变信道下OFDM系统中一种基于修正Kalman滤波的Turbo均衡

在OFDM系统中,由于时变多径信道的存在使子载波间失去了正交性,从而导致子载波间干扰(ICI),降低了系统性能.为了补偿时变信道下OFDM系统中存在的ICI影响,提出了一种基于修正Kalman滤波的Turbo均衡算法:通过Turbo迭代,利用软映射和软解映射算法提供的软值信息,实现模块之间的信息交换;通过修正Kalman预测和滤波,实现信道响应的逐符号更新;通过基于最大化信干噪比缩短窗的ICI抑制,实现信道响应中ICI分量的消除.理论分析和仿真结果表明,所给出的方法能够有效地跟踪信道并抑制ICI影响,即使在快时变信道中也能获得很好的性能.     

认知无线电系统转移接入概率的动态子载波分配

针对认知无线电系统可用子载波的动态变化,提出一种基于接入概率的动态子载波分配方法. 该方法通过控制认知用户在子载波上的接入概率最大化系统的吞吐量,保证了用户的服务质量需求. 为简化求解过程,提出一种基于接入概率转移的启发式算法,该算法可将子载波接入概率在用户间转移,直至所有用户的速率需求都得到满足. 仿真结果表明,在瑞利衰落信道环境下启发式算法能得到全局最优解. 同时,与现有动态分配方法和载波侦听多路接入方法相比,新方法能有效地提高系统吞吐量性能.     

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.     

高公平下OFDMA系统的自适应资源分配

针对OFDMA系统中传统算法对系统容量和公平性兼顾性差的问题,提出一种子载波分配算法。通过引入参数a,把子载波分为两部分,首先选取aN个载波分配给数据速率比例低的用户,获得高公平性;然后对剩余载波按信道增益高的原则来分配,且每个用户最多分配一个载波,以获得较大的系统容量。仿真结果表明该算法不仅系统公平性较高,而且容量也得到明显提高,效果理想。     

基于牛顿迭代法预留子载波功率分配的峰均比抑制方法

针对现有正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）系统峰均比（Peak to Averaye Power Ratio,PAPR）抑制方法中子载波预留技术只是预留未承载数据的空子载波,没有考虑预留子载波功率分配的问题,提出了一种通过牛顿迭代法对预留子载波进行功率分配来降低PAPR的方法.该方法通过把预留子载波降低PAPR的过程归纳为一阶线性展开时域模型和离散功率谱频域模型的软限幅过程,通过时域限幅,频域滤波操作生成初始预留子载波信号,以信号失真功率比（Signal to Distortion and Noise Rutio,SDNR）最大化为目标函数,运用牛顿迭代法对预留子载波进行功率分配.仿真结果表明,该方法能有效降低峰均比,在载波数为256,预留载波数分别为16和32的条件下,峰均比抑制效果分别改善了4.0dB和4.3dB.     

基于效益函数值的OFDM无线网络公平子载波分配

为改善OFDM无线网络下行链路子载波分配的公平性,本文将最优的子载波问题建模为最大化总体效益函数,并提出了一个新的基于联合层动态子载波分配算法(DSA).根据使用导频序列信号和指数加权低通时间滤波器窗口分别估计的用户子载波信道状态和数据队列长度,该算法根据最大总体时延效益的影响值作出子载波分配决定.与传统方法相比,由于充分利用了多用户分集特性,本文提出的算法能够取得更好的时延有效性和公平能,而且,通过采用不同的效益函数来有限地降低时延性能,该算法在用户负载增加时仍能够提供好的公平性稳定区,仿真结果与数学模型分析相一致.     

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％．     

MIMO-OFDM系统中的子载波间干扰消除

推导了一种在快衰落频率选择性信道下适用于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)技术的系统模型.应用这个模型,分析了信道在一个传输符号内的时变特性带来的影响,它破坏子载波间的正交性,从而引起严重的子载波间干扰(ICI).针对这一问题,提出一种频域迭代子载波间干扰消除算法.通过将信道传输矩阵分离为数据部分和ICI部分,首先利用迫零算法获得发送信号的初始估计值,由信道的ICI矩阵生成干扰信号,从接收信号中减去干扰,之后利用数据矩阵和并行干扰抵消算法来消除不同发送天线上相同子载波的多流干扰.仅考虑邻近18个子载波带来的干扰,在其性能与原算法几乎相同的条件下,可以极大地降低计算复杂度.仿真结果表明该算法在不同的多普勒频移条件下能有效消除子载波间干扰,并且在低信噪比下逼近准静态信道下系统的性能.     

多用户OFDM系统中的联合子载波和功率分配算法

正交频分复用系统中的动态资源分配对提高频谱效率起着至关重要的作用,故提出了一种多用户正交频分复用系统中的新型子载波和功率分配算法,根据用户速率请求进行子载波分配,并结合改进的多用户注水算法,在提高系统频谱效率的同时,满足用户的误比特率要求．研究结果表明,该算法在保证误比特率和用户间公平性的前提下提高频谱效率．     

基于扩展卡尔曼滤波算法的室内定位跟踪系统

为了解决无线室内定位系统实时跟踪位置坐标误差较大问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的室内定位方法。系统采用基于WiFi信号指纹定位,然后利用扩展卡尔曼滤波对估算的位置进行滤波,以改善WiFi指纹定位方法的精度,达到对目标实时跟踪。仿真和实验结果表明,该算法有效地改善了系统定位精度,能较好地满足室内定位的需求。