一种用于卫星通信网中的有效的载波功率控制方法

给出一种用于卫星通信网中的功率控制算法。为了使算法适用于网络控制系统,经推导将信道估算中繁多的参数归纳为几个有限的特征参数,然后用特征参数来表示载波功率。算法简单实用,降低了载波功率算法的计算时间和网络的响应时间。     

基于OFDM的DF多跳通信系统的功率分配

研究了DF多跳OFDM通信系统的功率分配优化.在总发射功率受限的条件下,提出了一种双向优化功率分配算法(D-OPA):先优化单个子载波上各中继节点的功率分配,使该子载波上的信道容量最大;再优化各个子载波间的功率分配,使单跳的信道容量最大,从而最大化系统的信道容量.仿真结果表明:提出的算法与自适应功率分配算法、平均功率分配算法相比,信道容量明显提高.     

基于两跳匹配的OFDMA中继网络联合资源分配算法

针对OFDMA中继网络的两跳特性,提出一种基于两跳匹配的中继网络联合资源分配算法。首先根据中继网络的两跳性建立两跳速率匹配模型,然后利用对偶分解理论将中继网络资源分配的主问题分解为：中继选择、子载波分配和功率分配三个主要的子问题并进行联合优化,同时基于中继网络两跳性在子载波分配的过程中考虑两跳子载波配对,以逼近系统最优解。最后为了保证算法的公平性,考虑子载波分配因子约束以优化子载波分配。仿真结果表明：所提算法将中继选择、两跳子载波配对与功率分配联合优化以进一步提升系统吞吐量,同时引入子载波分配因子约束,保证了算法的公平性。     

认知网络中基于中继的频谱资源分配

根据无线认知中继网络上、下行链路子载波的信道特性,研究认知网络的频谱资源分配,提出一种上、下行链路子载波联合优化的分配算法。该算法根据子信道增益差值因子的大小分配下行链路子载波,以源节点和中继节点功率最小化为优化目标配对上行链路子载波,以用户的实时需求分配子载波的比特和功率,有效降低了系统的发射功率,提高了系统吞吐量。仿真结果表明,与启发—集中式和分布式辅助反馈传输功率分配算法比较,该联合优化算法的单位比特功耗降低了1.5~3 dBμW,误比特率性能提高了1个数量级左右。     

OFDM系统Femtocell网络下行联合资源分配

为进一步提高家庭基站(Femtocell)网络中频谱利用率并优化功率分配,在基于正交频分复用技术(OFDM)系统网络中,提出一种子载波联合优化的多用户资源分配算法,即以最大化频谱利用率作为目标函数,加入基站选择因子对家庭基站进行待机模式选择优化,再对用户的子载波资源进行公平分配,最后利用线性封顶注水算法对小区基站用户功率进行优化分配。仿真结果表明,多用户资源分配算法不仅使频谱和功率利用率都得到显著增长,而且提高了系统吞吐量和用户公平性。该家庭基站资源寻优模型有效地改善了频谱紧缺和功率浪费现状,降低了家庭基站之间的干扰。      

基于天线选择的自适应OFDM-STBC发射分集

基于空时分组码的正交频分复用技术(OFDM-STBC)是多天线多载波技术,将自适应功率分配技术用于OFDM-STBC,如何在载波和天线间分配能量是个关键问题.将待发射的信息分配到最有利的天线上传输接着利用载波间功率分配的算法进行载波间的功率分配,该算法的目标是使误码率最小.通过量化信道衰落简化了功率分配算法实现;通过量化功率分配因子的方式提高了无线链路的利用率.仿真结果显示:在误码率取0.1%时,对于有4个子载波的系统,较传统的算法,此算法能带来5dB的增益;随着系统载波数目的啬,性能进一步得到提高.     

基于拉格朗日对偶的认知无线电网络最优资源分配算法

针对传统机会认知无线电网络容量有限的问题,提出了基于拉格朗日对偶的认知无线电网络最优资源分配算法。首先,将一个用户分配给每个子载波;然后,使用标准的凸优化方法确定每个子载波的对应功率,仅一个用户可获得功率正值;最后,利用拉格朗日对偶分解法同时分配CR网络中的子载波和功率,最大限度地提高系统的总容量。使用长期演进真实场景参数与空间信道传播模型评估了所提算法的有效性,仿真结果表明,相比次优资源分配算法,所提算法的总容量平均分别提高了9.3%,相比基于任意输入分布的最优资源分配算法,总容量提高了28.7%,并取得了较快的收敛速率,可以很好地用于解决无线电网络资源配置中的容量问题。     

OFDMA上行链路中基于博弈论的子载波和功率分配算法

传统OFDMA上行链路资源分配算法中一般以最大化各用户速率或最小化发射功率为依据对子载波和功率进行分配,而对于各用户的功率效率问题并没有加以考虑。针对这一问题,该文提出了一种基于功率效率最优的联合子载波功率分配算法。首先给出了在各用户峰值功率约束条件下达到收益函数最优的必要条件并证明了算法纳什均衡的存在及唯一性,然后给出了子载波功率分配算法。仿真表明：相比最大边界速率子载波和功率分配算法(MaxRt+WF)和固定子载波和功率分配算法(MaxFA+WF),该文算法能大幅度提高各用户的功率效率。同时如果合理地选择代价参数,算法获得的和功率效率能够达到更大。     

基于能量定价的协作OFDM系统网络寿命优化算法

 本文研究两跳协作多中继正交频分复用(OFDM)系统的网络寿命优化问题.为使网络寿命最大化,基于对节点能量的定价提出一种穷举算法,即首先列举所有的子载波配对与中继选择联合决策;在每种决策下利用拉格朗日法求解最优功率分配,使得网络在满足一定吞吐量的前提下消耗能量总价值最小;然后选择损耗能量价值最小的联合决策.由于穷举算法受到计算复杂度的限制,进而基于子载波的单位信噪比(SNR)代价将中继选择与子载波配对分步优化,提出两种低复杂度算法.仿真结果表明,本文各算法的网络寿命性能比已有算法均有显著提高.     

基于认知OFDM的子载波功率分配改进算法

在认知无线网络中,建立了基于认知OFDM多载波资源分配数学模型,在授权用户干扰受限条件下,以最大化传输速率为目标进行认知用户的子载波功率分配。传统注水法被证明是最优的单用户子载波功率分配算法,在传统注水法功率分配基础上,提出了两种可行的子载波功率分配改进算法,改进算法一是通过对水面值的粗略估计快速确定不分配功率子载波,改进算法二不需要通过迭代计算水面值,只通过线性计算就可以直接确定不分配功率的子载波,且对授权用户不产生干扰。仿真结果表明,在改进的两种子载波功率分配算法下,认知用户的数据传输速率优于传统注水法功率分配时认知用户的数据速率,所提改进算法具有自适应特性且计算复杂度大大降低。      

CDMA网络中的多载波区域的设计及硬切换算法研究

本针对中国联通CDMA网络建设中多载波区域的设计及硬切换算法进行了深入的研究与阐述，旨在使多载波区域的设计更合理，切换成功率更进一步提高。     

组播OFDM系统中基于子载波成对调整的功率分配算法

 研究了在总功率的约束下,组播OFDM系统中最大化组播速率的功率分配问题. 首先引入贪婪算法求解该问题以降低复杂度,但贪婪算法只执行预设的固定次数分配后即停止,其截止条件与功率分配过程中的状态无关,无法有效地提高系统性能;进而提出了两种基于子载波成对调整的功率分配算法,在初始功率分配的基础上选择子载波对交换功率,将功率重新分配给能够使组播速率提高得最多的子载波,并只在无法进一步提高组播速率时才停止调整. 研究和仿真结果表明,所提出的两种调整算法能够有效地提高组播速率,性能接近根据凸函数优化方法求得的最优解,且显著降低了算法的复杂度.     

基于公平度门限的多用户OFDM系统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最好的载波,这将导致载波利用效率下降.许多改进算法通过牺牲一定的公平性来提升容量并降低复杂度,但是这可能会使用户间无法达到所要求的公平性.针对这些问题,提出了一种基于公平度门限的载波和功率自适应分配算法.在载波分配过程中,通过公平度门限来决定载波分配优先级,从而实现容量和公平度的粗略折中.载波分配后利用粒子群(PSO)算法进行功率分配来达到所要求的公平度门限.实验结果表明,该算法在满足所要求公平度门限的同时提升了系统容量.     

认知无线电环境下MIMO—OFDM系统的无线资源管理

本文以IEEE802．22无线广域网标准为基础，研究了认知无线电环境下MIMO-OFDM系统中分布式无线资源管理问题．基于博弈理论分析，文中首先证明了在全局容量最大化的博弈情况下分布式多用户信道功率分配是Supermodular博弈，并给出了相应的分布式多用户信道功率分配算法，并进一步给出了在认知无线电环境下MIMO-OFDM多用户子载波功率分配问题的解决方法．仿真结果表明，本文算法通过有限的重复博弈，可以有效的提高网络容量。     

GSM无线网络优化

阐述了GSM无线网络优化的技术难点。介绍了BCCH载波与TCH载波的频率配置、信号衰落算法、干扰原理以及动态功率控制的调整思路。并介绍针对云浮GSM900网络进行整体优化思路,以及实施效果。     

改进的多用户OFDM系统子载波和比特分配算法

针对多用户正交频分复用（OFDM）系统资源分配问题,提出了一种改进的基于边缘自适应（MA）准则的子载波和比特分配算法。在采用比例公平准则为每个用户分配子载波集合基础上,以用户速率最大者-最小者（Max-Min）子载波交换为原则进行子载波调整,使用户功率递减同时兼顾用户的公平性;通过对信道状态信息进行判断,利用贪婪算法将用户子载波分配的比特取整,以实现系统功率最小化。实验结果表明,本文提出的改进次优算法的计算复杂度较传统分步算法稍高,但仍远低于最优算法,其系统性能得以提升,且接近最优算法。     

一种基于子载波合并的多播资源调度算法

针对无线OFDM多播系统,该文提出一种基于子载波合并的多播资源调度算法。该算法通过提前将子载波分组,避免了不必要的子载波配对;自适应地选择子载波合并\非合并,在分集和复用两种模式中选取最优方案;同时根据子载波功率分配的特点,将其解耦为配对子载波集合内功率分配和集合间功率分配两个子问题,进一步优化了算法性能。仿真结果表明,与现有方案相比,所提方案能够在复杂度较低的情况下,较好地提升系统性能。     

一种基于多小区OFDMA系统用户公平性约束的分布式资源分配算法

针对多小区OFDMA系统下行链路,研究了用户公平性约束下的资源分配问题,提出了一种多基站协作的迭代优化的分布式资源分配算法。每个小区根据干扰状况及用户公平性,迭代地进行子载波和功率的资源优化;而每次迭代中,根据用户公平性准则分配子载波,并将非凸的小区功率优化问题转化为其下界的凸问题,通过一个分布式算法来求解。通过仿真验证了算法的有效性;仿真结果表明,与传统网络的固定功率分配的情形相比,所提算法保证了用户之间的公平性并显著提高了系统吞吐量。     

基于认知无线电的WiMAX系统多用户资源分配算法

基于认知无线电(CR)和OFDM的传输特性,提出了一种WiMAX系统多用户资源分配算法.感知用户根据认知到的频谱资源信息,在不对授权用户造成干扰的前提下使用空闲频谱资源.利用注水算法对多个用户请求使用同一子载波进行裁决,在满足传输速率以及QoS要求下,完成子载波、比特和功率分配,使整个系统传输功率最小.仿真结果表明,基于认知无线电的WiMAX系统多用户资源分配算法的传输功率和性能明显优于使用静态算法方案的系统.     

优化公平性的多用户OFDM系统下行链路资源分配算法

研究了优化公平性的多用户OFDM系统下行链路的资源分配算法,根据系统各用户的业务需求,在保证用户所得数据速率满足一定比例以及系统总功率限制的前提下,提高系统总数据速率。首先,根据公平性原则进行用户的子载波分配,子载波功率分配使用注水算法;子载波分配完成后,利用贪婪功率分配算法,以最大化用户数据速率和提高功率利用率为目标,对各用户内部子载波功率和比特数进行再分配。仿真结果表明,相比参考文献[10]的算法,该算法在提高系统总速率的同时,更好地保证了用户数据速率的公平性;相比参考文献[12]的算法,该算法虽然牺牲了一定的系统总速率,但能提供更高的用户数据速率公平性。