OFDM系统功率和比特分配算法研究

该文研究OFDM系统在总功率和误比特率限定下最大化传输速率的问题,并且考虑实际系统中整数比特的限制,提出基于灌水法则的两种比特分配算法--改进的贪婪算法和对分灌水线搜索法,两种算法在计算复杂度上分别比贪婪算法和迭代灌水线搜索法小。仿真结果表明,改进的贪婪算法在性能上十分接近于贪婪算法,但是计算复杂度仅是贪婪算法的10%-30%,而对分灌水线搜索法在信噪比大于10dB的时候只要5-7次迭代便可以达到与贪婪算法只相差0.5%的性能。     

一种无线OFDM系统中的高效功率和比特分配算法

在限定无线OFDM通信系统的传输速率和最大误码率的情况下,该文提出了一种最小化发射功率的高效功率和比特分配算法。该算法首先利用注水水平和系统传输速率之间的关系求出无需预设步长和初始值的注水水平迭代公式,然后在部分子载波上使用简化的Greedy算法进行强制收敛。由于充分地利用了注水算法和Greedy算法的优点,该文算法不仅有效地避免了传统自适应算法的收敛性、初始值和步长选择等问题,而且计算效率更高。仿真结果验证了该算法的有效性。     

OFDM系统中的一种新的比特功率分配算法

针对自适应OFDM系统中满足用户QoS(这里主要指用户带宽及误码率这两个指标)要求的比特功率分配这一问题,提出了一种新的算法,该算法以每次比特分配时,使得每比特(一次可分配多比特信息)的功率代价最小为原则,获得了良好的性能,仿真结果表明,该算法在满足用户QoS要求的情况下,其发射总功率比现有的同类算法小,性能更佳。摘要     

OFDM系统中自适应比特分配算法分析

对单用户OFDM系统的3种自适应比特加载算法:Hugehes-Hartogs比特功率梯度分配算法、Chow算法和简单分块加载(SBLA)算法进行了仿真,分析比较了3种算法的复杂度和抗噪声性能。仿真结果表明:每种算法各有其优缺点和适用情况,可以根据不同的工程需求选择不同的算法。Hugehes-Hartogs算法能使系统发射总功率达到最低;Chow算法具有较好的抗噪声性能;SBLA算法的性能介于上述2种算法之间,并且具有较低的复杂度。     

OFDM双向多跳网络的新型比特和功率分配算法

结合新型双向多跳网络协议和正交频分复用技术,研究旨在保证通信质量情况下的自适应比特和功率分配算法,其目的是以较小发送功率和较高频谱效率完成通信。通过凸优化理论推导出最优功率分配算法,并提出一种基于贪婪原则的自适应比特分配算法,能够以较低的复杂度在实际工程中完成部署。仿真分析表明,提出的双向多跳算法是传统多跳协议频谱效率的2倍,所需发送功率是平均资源分配算法的1/3。     

自适应比特功率分配的MIMO OFDM系统性能

该文首先分析了多天线发射和接收(MIMO)的OFDM系统模型。然后针对在多径衰落信道下,OFDM中一些深度衰落的子载波降低了系统性能。该文把一般多载波系统中的自适应比特功率分配算法推广应用到多天线OFDM系统中。同时研究了自适应MIMO OFDM系统的频谱效率。仿真结果表明,自适应比特功率分配提高了MIMO OFDM的误比特率性能和频谱效率。     

一种快速的OFDM系统比特与功率分配算法

针对OFDM系统提出一种基于裕度自适应(Margin Adaptive)的快速比特与功率分配算法,改进了Greedy(贪婪)算法。新算法利用不同子载波之间信道信噪比的对数关系,将子载波进行分组;在分配比特时,降低了原Greedy算法的循环迭代次数。仿真结果表明,在满足相同的通信服务质量(QoS)前提下,提出的分配算法,显著降低了算法的复杂度,发射功率增量很小,具有实用意义。     

OFDM系统中的自适应比特功率分配算法

正交频分复用(OFDM)系统各子信道具有不同的衰落特性,如果采用相同的调制方式,则不能更好地利用系统资源。在系统容量受限和误比特率一定的条件下,文章提出了一种高效的OFDM自适应比特功率分配算法。在要求误比特率BER<10-3时,该算法与Chow算法相比,发射总功率减小了2.5 dB;与Hughes-Hartogs算法相比,系统消耗的总时间也明显缩短。仿真结果验证了算法的有效性。     

一种改进的OFDM系统的功率和比特分配算法

OFDM系统中采用自适应技术,可以使系统的性能得到改善。首先简单介绍了经典的自适应比特功率分配算法：H—H算法。其次提出了一种新的自适应算法,此算法改进了H—H算法的初始条件,并且进行多比特分配来提高性能。最后的仿真结果显示该算法减少了迭代时间,而且降低了误比特率,优化了系统的性能。     

多用户OFDM系统中改进的动态子载波与功率分配算法

提出了一种对于多用户OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiple）系统改进的动态子载波和功率分配算法.算法采用分步的思想对系统资源进行动态分配,在已知系统总功率和用户最小速率请求的条件下,使系统总的比特速率最大,资源得到了有效利用.此算法简单易于理解,复杂度较低,仿真结果表明,其性能接近于联合的分配算法.     

OFDM系统中多用户组合调制自适应比特分配算法

本文针对多用户OFDM系统,将其信道分配和比特分配相结合,提出了更优的OFDM多用户组合调制自适应分配算法(M CABA)。该算法在系统总的传输速率一定和满足传输质量的基础上,与现有的OFDM自适应算法相比,可以获得更优的功率、信噪比性能和频率效应。并对该算法进行了理论分析和M atlab6.5.1系统仿真。     

多用户OFDM系统中一种新颖的自适应功率分配方案

针对多用户正交频分复用(OFDM)系统自适应资源分配的问题,提出了一种新的自适应子载波分配方案。子载波分配中首先通过松弛用户速率比例约束条件确定每个用户的子载波数量,然后对总功率在所有子载波间均等分配的前提下,按照最小比例速率用户优先选择子载波的方式实现子载波的分配;在功率分配中提出了一种基于人工蜂群算法和模拟退火算法(ABC-SA)相结合的新功率分配方案,并且通过ABC-SA算法的全局搜索实现了在所有用户之间的功率寻优,同时利用等功率的分配方式在每个用户下进行子载波间的功率分配,最终实现系统容量的最大化。仿真结果表明,与其他方案相比,所提方案在兼顾用户公平性的同时还能有效地提高系统的吞吐量,进而证明了所提方案的有效性。     

Resource Allocation Algorithm Based on PSO-GA for Multi-User OFDM System

In order to minimize the transmitted power in the multi-user orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system, a scheme combining the improved particle swarm optimization (POS) algorithm with genetic algorithm (GA) is proposed to optimize the sub-carriers and bits allocation. In the algorithm, a random velocity between the maximum and minimum particle velocity is used as the updating velocity instead of maximum or minimum velocity when the updated particle velocity is higher than the maximum particle velocity or lower than the minimum particle velocity. Then, the convergence population is used as the initial population of the genetic algorithm to optimize the sub-carriers and bits allocation further. Simulation results show that the transmitted power of the proposed algorithm is about 2 dB to 10 dB lower than that of the genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm, and Zhang's algorithm.     

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.     

多用户OFDM系统中子载波比特分配算法

针对多用户OFDM系统中的功率优化问题,提出了一种新的子载波、比特分配算法。利用匈牙利算法对子载波进行初始分配,然后根据信道的状态信息为每个子载波动态地分配比特,最后对分配的结果作进一步调整,直到发射总功率不再减小为止。仿真结果表明,调整后的结果比原有方法有所改善,在满足传输速率和误码率要求的条件下,有效地降低了系统发射总功率。     

OFDM系统中一种A-MMSE信道估计算法

针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)系统中最小均方误差(Minimum Mean Squared Error, MMSE)信道估计算法误码率(BER)高的问题,提出一种平均最小均方误差(Averaged-Minimum Mean Squared Error, A-MMSE)信道估计算法。该算法首先基于802.11n标准而构造了一种新的导频结构,收发两端分别进行降采样和过采样处理,利用已知训练序列和导频获得信道频域响应。仿真结果表明,所提出的A-MMSE信道估计算法与传统的MMSE算法相比,在BER为10^-3时,信噪比改善了约8 dB。因而所提出的信道估计算法能明显改善系统的BER性能。     

基于差分进化算法的多用户OFDM自适应资源分配

针对多用户正交频分复用系统自适应资源分配问题,提出一种改进的子载波和基于差分进化算法的功率自适应分配算法.该算法首先在均等功率下进行子载波分配,然后通过添加约束条件检测改进步骤,改进差分进化算法,并采用该算法根据设置的兼顾用户公平性与系统容量的目标函数,全局寻优实现用户间的功率分配.仿真结果表明,算法在低算法复杂度及兼顾用户公平性的情况下实现了较高的系统容量提升,证明其有效性.     

MIMO-OFDM接力通信系统的最优功率分配

针对两跳多入多出-正交频分复用(MIMO-OFDM)接力通信系统进行研究,每一跳传输采用奇异值分解将多载波上的MIMO信道转化为多个独立子通道,并提出最大化系统容量的最优功率分配问题,其中源节点和中继节点能够在多个子通道上进行联合功率分配;继而采用拉格朗日算法提出最优功率分配算法.由于最优算法涉及一元四次方程组,目前的数学方法不能提供其通解的闭合表达式,因此提出采用迭代过程实现最优功率分配的方法,为MIMO-OFDM接力系统提供了系统容量的上限.数值仿真结果显示,最优功率分配算法能大大提升系统容量,增强系统的传输能力.