基于OFDMA系统的改进型功率分配贪婪算法研究

通过考虑功率分配中OFDMA系统的吞吐量与用户间公平性能的平衡问题,在公平约束条件下,提出一种改进型功率分配贪婪算法.该算法根据用户请求进行子载波的预分配,可以有效地实现每个用户具体的比特分配和功率分配.仿真结果表明,该算法的吞吐量逼近于迭代注水功率分配算法,可以在OFDMA系统的吞吐量与用户间的公平性能之间寻求到一个理想的平衡点.     

密集家庭基站网络中基于分簇的资源分配方案

针对家庭基站密集部署情况下的下行干扰问题,提出一种基于分簇的资源分配方案。首先,采用部分频率复用（FFR）技术将网络中所有小区划分成不同的空间,既能抑制宏基站之间的同层干扰,又能降低边缘区域宏基站与家庭基站间的跨层干扰;然后,结合图论的知识及凸优化理论对家庭基站进行分簇,并采用基于用户速率公平的信道分配算法对家庭基站进行子信道分配,抑制家庭基站间的同层干扰;最后,采用分布式功率控制算法对家庭基站功率进行动态调整,进一步提升系统的性能。仿真结果表明：相比传统未分组算法,所提算法的信干噪比（SINR）和吞吐量有明显提高,其中,系统吞吐量低于4 Mb/s的概率降低为30%;同时,与未分组算法相比,所提算法公平性提高了12%,使用户获得更高的满意度。     

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。     

基于匹配理论的NOMA异构网络资源分配算法

在非正交多址接入异构网络中,通过联合资源分配和用户调度可达到用户调度数与系统吞吐量之间的平衡。提出一种基于匹配理论的用户-子信道双边匹配算法(USTSMA)。在满足用户最小数据速率需求和已知完美信道状态信息的条件下,将用户和子信道认为是追求自身最大收益的两个独立集合,通过迭代的方式实现用户和子信道之间的稳定匹配。在此基础上,利用注水算法解决用户的功率分配问题。仿真结果表明,USTSMA在系统总吞吐量、用户调度数等方面性能优于S-MGA和GA两种用户分组算法以及正交频分多址接入方案,并且逼近最优上界。     

基于干扰温度限制的认知正交频分复用系统功率分配算法

在认知正交频分复用（OFDM）系统中,为避免对主用户（PU）的干扰,需要对认知用户（CU）基站的发射功率进行控制和分配。针对认知用户基站无法合理分配其发射功率及无法有效提高数据传输速率等问题,在传统注水功率分配算法的基础上,提出了一种双因子二分搜索最优化功率分配算法。该算法充分考虑认知用户信道上干扰温度的限制,首先,在满足总功率限制的条件下引入剩余函数;然后,利用剩余函数的单调性,通过双层二分搜索迭代方法求得拉格朗日因子的准确值;最后,通过拉格朗日因子的值求出各子信道上所分配的功率值。仿真结果表明,所提算法能有效利用主用户频带间的频谱空穴,在总功率限制和干扰温度（IT）限制下,最大化认知用户的数据传输率,其值逼近传统注水算法。同时该算法所得到的数据传输速率比总功率平均控制算法和干扰温度平均控制算法有明显的提高,在相同仿真环境下其传输总速率超出约4×105b/s。在迭代过程中所提算法处理时间较少,并体现出良好的鲁棒性。     

下行NOMA系统中一种考虑用户QoS的功率分配方案

为了提高未来网络的系统吞吐量和频谱效率,非正交多址接入技术(non-orthogonal multiple access,NOMA)的功率分配问题成为了近年来移动通信领域研究重点。在保证用户服务质量的前提下,针对下行NOMA系统的功率分配问题进行了研究,在子带间采用迭代注水算法,小范围注水分配各子带的功率,在子带内考虑用户服务质量,利用卡罗需—库恩—塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件求出最优功率分配因子,以此最大化系统总吞吐量。仿真证明,提出的功率分配方案能达到的系统总吞吐量、频谱效率优于传统的功率分配方案,其系统总吞吐量比正交多址接入技术(orthogonal multiple access,OMA)提升了约40%以上。     

下行多用户NOMA系统中基于能效优化的资源分配

非正交多址接入技术（Non-orthogonal multiple access, NOMA）提高了通信系统的频谱效率且可支持大量用户接入,因此受到广泛关注。以能量效率（简称能效）最大化为目标的多用户NOMA系统下行链路的资源分配问题,是一个难以求解的非凸问题,为此,将问题分解成用户分组和功率分配2个子问题。首先采用一种基于贪婪算法的用户分组方式降低了穷举法的计算复杂度;其次根据确定的分组方式,得到各个子信道上复用用户的功率分配系数表达式。为了进一步提高系统的能效,研究了子信道间非等功率分配方案,将子信道功率分配问题规划成非线性非凸的比率和问题,并利用Dinkelbach类算法得到次优解。仿真结果显示,文中采用的方案可以达到更好的系统容量和能效。     

一种虚拟MIMO中的低复杂度功率分配算法

针对放大转发(Amplify-forward,AF)方式下,虚拟多输入多输出(Virtual-multiple input multiple output,V-MIMO)系统中的功率分配问题,提出一种基于线性注水原理的低复杂度功率分配算法.该算法通过快速排除信道条件较差的协作用户,并利用各协作用户功率值之间的线性递推关系式,将最优功率分配算法中的迭代运算转化为线性运算,在实现功率快速分配的同时,达到显著降低算法复杂度的目的.瑞利信道下的仿真结果表明,采用该算法所获得的系统容量和中断概率性能与最优功率分配算法相当.     

基于公平性的OFDMA系统中自适应功率分配贪婪算法

功率分配是OFDMA系统资源调度中的一个重要研究问题。该文通过考虑功率分配中系统吞吐量与用户间公平性能平衡问题,提出了一种公平约束下的功率分配贪婪算法。将算法与经典算法比较,在使用户公平性大为提高的同时,使OFDM系统达到最大吞吐量。仿真结果表明,该算法的吞吐量逼近迭代注水功率分配算法。     

MIMO系统中基于微时隙波束选择的机会波束形成性能仿真

文章研究了可以获得MIMO系统慢衰落信道中下行链路多用户分集增益和复用增益的机会波束形成（OBF）技术,并将其扩展到接收端多天线的情况下,发射端采用基于微时隙的波束选择技术进一步提高系统容量。每个微时隙基站利用随机产生的酉矩阵将M个数据子流承载在M个随机波束上进行发送,根据每个用户的反馈信干噪比机会地决定接收用户。最后系统选择使其容量最大的正交酉矩阵发送数据,并用注水算法进行功率分配进一步提高系统吞吐量。文中提出方法的优点在于,在接收端多天线的情况下系统通过波束选择技术进一步提高系统吞吐量。     

非理想条件下OFDMA系统物理层安全的资源分配算法

针对OFDMA系统中用户QoS需求的差异性,提出了一种非理想状态下不同用户的资源分配算法,即求取用户携带比特数和发射功率最优解问题。基于自适应功率分配增益较小的情况,通过进行功率的平均分配来降低算法复杂度,基于吞吐量最大化原则,将剩余未分配的子载波分配给能获得最大传输速率的用户,提升系统的整体吞吐量水平。仿真结果表明:相对于其他传统资源分配算法,这个算法能够保证不同混合用户的最小传输速率要求的同时,有效提升算法的公平性。     

D2D通信蜂窝网络中的比例公平与加权和速率最大化

针对终端直通（D2D）通信系统中用户的公平性问题,首先对现有的比例公平原则进行扩展,推导出一个与加权和速率有关的优化问题,然后提出了一个最大带权匹配比例公平（KMPF）资源分配算法对其进行优化。该算法通过功率控制最大化用户的加权和速率,并由最大带权匹配（KM）算法按照系统总的加权和速率最大原则为D2D用户分配可以复用的蜂窝用户资源。最后由仿真结果可得,该算法在使得系统公平指数相对于贪婪资源分配算法高出0.4的同时保证系统吞吐量达到其水平的95%以上,而相对于公平性较好的随机资源分配算法,该方案得到的系统吞吐量提高了约50%,说明该算法能在兼顾系统吞吐量的同时解决系统公平性问题。     

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.     

基于禁忌搜索和Q-learning的CR-NOMA系统的功率分配算法

针对下一代移动通信对于高速率和大规模连接的需求,对认知无线电(CR)-非正交多址接入(NOMA)混合系统中通过优化功率分配来提升次用户总传输速率进行研究,提出一种基于禁忌搜索和Q-learning的功率分配(PATSQ)算法.首先,认知基站在系统环境中观测并学习用户的功率分配,次用户采用NOMA方式接入授权信道.其次,...     

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。     

Satisfying demands in a multicellular network: A universal power allocation algorithm

Power allocation to satisfy user demands, in the presence of large number of interferers (in a multicellular network), is a challenging task. Further, the power to be allocated depends upon the system architecture, for example upon components like coding, modulation, transmit precoder, rate allocation algorithms, available knowledge of the interfering channels, etc. This calls for an algorithm via which each base station in the network can simultaneously allocate power to their respective users so as to meet their demands (whenever they are within the achievable limits), using whatever information is available of the other users. The goal of our research is to propose one such algorithm which in fact is universal: the proposed algorithm works from a fully co-operative setting to almost no co-operation and or for any configuration of modulation, rate allocation, etc. schemes. The algorithm asymptotically satisfies the user demands, running simultaneously and independently within a given total power budget at each base station. Further, it requires minimal information to achieve this: every base station needs to know its own users demands, its total power constraint and the transmission rates allocated to its users in every time slot. We formulate the power allocation problem in a system specific game theoretic setting, define system specific capacity region and analyze the proposed algorithm using ordinary differential equation (ODE) framework. Simulations further confirm the effectiveness of the proposed algorithm. We also demonstrate the tracking abilities of the algorithm.     

基于用户激励的共享单车调度策略

针对共享单车的调度问题,在考虑预算限制、用户最大步行距离限制、用户时空需求以及共享单车分布动态变化的情况下,提出一种用户激励下的共享单车调度策略,以达到提高共享单车平台长期用户服务率的目的。该调度策略包含任务生成算法、预算分配算法和任务分配算法。在任务生成算法中,使用长短期记忆（LSTM）网络预测用户未来的单车需求量;在预算分配算法中,采用深度策略梯度（DDPG）算法来设计预算分配策略;任务分配完预算后,需要将任务分配给用户执行,因此在任务分配算法中使用贪心匹配策略来进行任务分配。基于摩拜单车的数据集进行实验,并把所提策略分别与无预算限制的调度策略（即平台不受预算限制,可以使用任意金钱激励用户将车骑行至目标区域）、贪心的调度策略、卡车拖运下的调度策略以及未进行调度的情况进行对比。实验结果表明,与贪心调度策略和卡车托运下的调度策略相比,用户激励下的共享单车调度策略能有效提高共享单车系统中的用户服务率。     

异构蜂窝网络中功率和资源分配博弈算法研究

基于D2D和中继异构蜂窝网络进行资源复用可获得系统性能增益,但同时也使得网络中的干扰更加复杂。针对该问题,提出功率和资源分配博弈（PRAG）算法,通过功率控制和资源分配对D2D和中继异构蜂窝网络进行干扰协调。基于代价参数设定D2D和中继链路效用函数,确定最佳发射功率。在此基础上,将生成的效用值矩阵参与博弈,选择合适的蜂窝用户进行资源复用。仿真结果表明,与等功率分配随机（EPAR）算法相比,PRAG算法能够在消耗更少功率的基础上获得更大的系统吞吐量。