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.     

OFDM系统的功率和比特分配算法

OFDM(正交频分复用)是高速无线数据通信系统最有力的候选技术之一。在OFDM系统中,能够根据各个信道的衰减对各载波的发送功率和传输的比特数进行动态分配,从而使系统性能达到最佳。首先介绍了功率和比特分配的最优算法、贪婪算法,并针对贪婪算法迭代次数多的不足,提出了一种改进的贪婪算法。该算法通过修改迭代过程的初始条件,大大简化了贪婪算法的计算复杂度。仿真结果表明,改进的贪婪算法能够在保持发送比特总数不变的同时有效减少迭代的次数。     

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goodput优化的OFDMA系统资源分配算法

资源分配是OFDMA系统资源调度中的一个重要研究问题。针对OFDMA下行链路信道知识获取的现实误差问题,提出了一种基于实际吞吐量优化的资源分配算法。重点研究了功率和数据率在用户之间的分配问题,以往的很多分配算法通常是假设下行链路发射端具有理想信道信息,这与实际状况不符,同时根据部分信道信息得到的速率分配不被真实的信道支持,会造成传输的中断事件。算法考虑了信道估计的误差问题,将实际吞吐量goodput作为分配算法优化的依据。仿真结果表明,该算法获得了较好的多用户分集增益和实际吞吐量性能。     

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。     

多播认知 OFDM 网络能量效率最大化资源分配算法

将认知无线电技术与正交频分复用(OFDM)相结合是解决目前频谱资源匮乏的首选方案之一。通过采用多播技术, 将对同一内容感兴趣的用户作为一个多播组,为系统提供多播业务,使得相同的无线网络资源能够服务更多的用户,有效地利用有限的频谱资源以及发射功率,有效缓解目前频谱资源紧缺现状,具有重要意义。通过对认知 OFDM 系统的单播多播等方面进行归纳分析,介绍了不同的资源分配方法,研究了基于能量效率最大化的认知 OFDM 系统多播资源分配问题,并分析了解决方法,仿真结果表明该算法的有效性。     

多用户MIMO-OFDM系统中一种子载波分配算法

介绍了多用户MIMO-OFDM系统中的Hungarian子载波分配算法,然后针对其计算复杂度过高的缺陷,提出一种局部最优的子载波分配算法,并与Hungarian子载波分配算法进行仿真比较。结果表明,该算法使系统总数据速率仅下降1．7％,而其计算复杂度却大幅减小,提高了资源分配的效率,符合高速无线系统资源实时分配的要求。     

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。     

多服务多用户OFDM系统资源分配算法

提出了一种正交频分复用（OFDM）系统的多服务多用户资源分配算法。与传统多用户OFDM系统资源分配算法只考虑一种类型的服务不同,提出的算法同时考虑了数据业务和语音业务,分析了两种业务不同的资源分配需求,对语音业务采用了时分多址（TDMA）的方式,并且加入了对每种数据业务最低传输速率的要求。仿真结果表明,新算法能够在满足语音用户固定传输容量的基础上,提升数据用户总的传输容量,同时保证每一个数据用户的最低传输容量的要求。     

基于信道编码的MIMO-OFDM非迭代自适应资源分配算法

 针对空时编码级联波束形成的MIMO-OFDM系统,研究了考虑信道编码的自适应传输方案。本文首先从编码增益的角度出发,利用统计信道状态信息,推导了保证用户QoS星座距离的表达式;然后证明了研究的优化问题是凸规划问题,并根据库恩-塔克条件推出了最优功率和比特加载的封闭形式解;最后提出了一种非迭代的自适应资源分配算法。仿真结果表明,本文提出算法在保证用户QoS的情况下,能够有效逼近系统吞吐量的理论值,同时该算法具有计算复杂度低的特点,可以满足实时通信的要求;并且采用LDPC码的码率越低,系统吞吐量越大。     

基于EM算法的改进OFDM时变信道估计

针对正交频分复用（OFDM）系统中的信道时变,基于时变信道的分段线性近似模型,提出一种改进的OFDM时变信道估计方案。该方案通过采用期望最大化（EM）迭代算法来提高符号平均信道脉冲响应的估计精度,从而提高时变信道估计的性能;此外,在迭代过程中进行带状子载波间干扰抑制,不仅进一步提高了时变信道估计的性能,而且降低了实现复杂度。理论分析和仿真结果表明,该算法以较低的复杂度代价有效提高了时变信道OFDM系统的性能。     

基于失配序列的OFDM同步算法

提出了一种利用失配序列来完成OFDM符号同步的新方法.在发端直接加入失配序列作为OFDM符号的训练序列,在收端将OFDM符号序列与失配滤波器系数做相关运算,利用失配序列的优良自相关特性和有效抑制旁瓣的特点,很好地完成符号同步.在多径信道下,与已有方法进行比较.仿真结果表明,提出的算法在计算复杂度低的情况下有效降低了同步均值偏差,提高了正确同步估计的概率.     

一种新型OFDM系统频率和时间同步算法

提出了一种正交频分复用(OFDM)系统的频率和时间同步算法。该算法利用未经过前一个符号的延迟扩展干扰的循环前缀部分来进行频率偏移和时间偏移的估计。因此,该算法有效地降低了ISI的影响。最后,该算法在存在高斯白噪声和多径信道的条件下进行了仿真,仿真结果表明这种算法有很好的估计性能。     

基于OFDM的数字调幅广播系统软件设计

本文介绍了正交频分复用（OFDM）系统在DRM数字调幅广播中的应用。并在Windows XP操作系统下使用Visual C＋＋工具成功设计了DRM系统的虚拟无线电仿真软件。     

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.     

基于鲶鱼粒子群优化算法的认知无线电频谱分配

目前亟待解决如何获得认知无线电系统效益最大化问题,而求解最优频谱分配方法是一项关键技术,针对传统粒子群(PSO)算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷,提出一种基于鲶鱼粒子群算法(CE-PSO)的认知无线电频谱分配方法。首先建立认知无线电频谱分配优化的数学模型,然后以用户取得的效益最大化为优化目标,引入"鲶鱼效应",保持粒子群的多样性,通过粒子间信息交流找到空闲频谱最优分配方案,最后采用仿真实验测试CE-PSO算法的有效性。结果表明,CE-PSO算法克服了PSO算法的缺陷,可以快速、准确地寻找到最优频谱分配方案,更好地实现系统效益的最大化,可以满足认知无线电系统的应用需求。     

基于OFDM循环前缀LS信道估计的构造方法

提出了一种在正交频分复用系统中循环前缀频域序列（CPFS）用于最小二乘信道估计的子载波构造方法。该构造方法基于比较CPFS序列和梳状子载波序列的相关性,可使LS信道估计的精度增加。该相关性利用凸优化的方法,以子载波总体为变量及LS信道估计的最小均方误差（MSE）机制建立约束,得到优化模型并通过拉格朗日方法求得最终构造解。仿真验证表明,该构造方法得出子载波新解能使得LS估计模型下,CPFS序列的估计精度更优。     

基于特殊训练序列的OFDM符号定时同步

利用一种特殊的符号序列作为训练序列,在Schmidl＆cox定时同步算法的基础上提出一种新的OFDM系统定时同步算法,该算法克服了原算法定时模糊的问题,提高了定时精度。仿真表明,该算法具有类似于冲击函数的符号定时曲线,而且在多径信道下依然能够保持清晰的定时位置,进而进行小数频偏估计,性能优于Schmdl＆cox算法,且节省带宽资源。     

OFDM闭环发射分集结合自适应功率分配

将自适应功率分配技术应用于多发送多接收天线正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,如何在载波和天线间分配能量是个关键问题。该文提出：对不同发射天线的各个子载波采用闭环发射分集方案;接着再进行载波间的功率分配,该算法的目标是使误码率最小。文中用数学方法证明了此方案是使总误码率最小的最佳方案。仿真结果显示：在误码率取0.1%时,对于两根发射天线一根接收天线4个子载波的OFDM系统,与传统的将开环发射分集与OFDM相结合的算法相比,此算法能带来6.5dB的增益。     

宽带无线OFDM系统调制算法的仿真分析

为了根据信道条件的变化,动态地选择适当调制方式,以便最大限度地提高频谱利用率,文章采用正交频分复用（OFDM）的多载波技术,提供了在OFDM子载波上MQAM、MPSK等调制方式的仿真测试,得出了MQAM的容噪性能星座图和误比特率曲线,MPSK和MQAM误比特率随M取值的变化情况。这些分析结果为在第四代移动通信系统中,根据不同信噪比环境选择合适的调制方式提供了参考依据。