OFDM认知无线电系统中多用户资源分配新算法

OFDM是认知无线电系统物理层的关键技术,本文针对多用户的OFDM认知无线电系统,提出了一种联合功率、信道和比特分配的新算法,该算法将多用户资源分配映射成多维O-1背包问题,考虑了主次用户之间的干扰,引入了次用户的带宽需求,既保证了次用户对主用户干扰功率的限制,同时又满足了各个次用户的QoS.仿真结果表明,本文的算法与...     

一种新型的多用户OFDM系统资源分配策略

在多用户正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Muhiplexing，0FDM）系统中，系统容量和用户公平性不能同时兼顾，本文提出了一种综合考虑系统容量和用户公平性的资源分配算法．该算法利用多用户的分集增益，根据用户的实时信道状态和传输速率要求，合理的选择用户接人的时刻，既保证了用户公平性又提高了系统容量，达到时频二维空间优化系统的效果．仿真结果表明，本算法在不增加算法复杂度和不损失用户公平性的前提下，有效的提高了系统容量。     

单小区多用户下行OFDM系统资源分配算法研究

多用户正交频分复用(OFDM)系统中,充分利用多载波系统的多用户分集进行合理无线资源分配,能够显著提高系统容量和最大限度提高频谱利用率。经过广泛的研究,很多有效资源分配算法已经被提出来。重点讨论了单小区多用户OFDM系统关于子载波、比特及功率等无线资源的分配问题,介绍现有的研究成果,包括常见的模型及求解方法,并介绍近期的研究热点,包括多小区系统、多入多出(MIMO)系统等。     

一种基于OFDM的多用户认知无线电系统联合资源分配算法

针对频谱共享环境,研究了采用OFDM调制方式的多用户认知无线电系统中,综合考虑自身发射功率约束与主用户干扰功率约束的资源分配问题.基于最大化认知用户和速率的优化目标,给出了连续比特条件下最优的多水位注水功率分配表达式;针对更实际的整数比特要求情况,通过基于相对增益因子RG的子信道选择机制与每个认知用户内多约束的贪婪比特与功率分配策略,来最大限度地提高频谱利用率.仿真结果表明:联合的子信道、功率与比特分配算法在不同的参数设置下均达到了良好的性能,在不影响主用户通信的前提下有效地提高了认知系统的频谱利用率.     

OFDM多用户系统中一种改进的自适应资源分配算法

针对正交频分复用(OFDM)多用户系统中一些智能算法存在收敛速度较慢且精度不高的问题,研究了把差分进化算法的变异与交叉行为引入人工鱼群算法中,以改进其随机行为。在此基础上,提出了一种改进的OFDM自适应资源分配算法。该算法先在公平度门限下分配子载波,再通过改进的人工鱼群算法进行功率分配。仿真结果表明,所提算法达到最优解时迭代次数有较大减少,同时搜索精度有所提高,在保证用户公平度的同时,提高了系统容量。     

鱼群算法在多用户OFDM跨层资源分配中的应用

基于人工鱼群算法,利用已知信道信息对多用OFDM系统中的资源进行跨层分配.本文提出了新的目标函数,合理有效地找到了总传输速率最大化和实现用户的速率要求、比例公平要求的权衡点.为了减小资源分配的复杂度,本文提出首先对子载波进行分配,然后进行功率分配.仿真结果表明,人工鱼群算法的很好的解决了多用户OFDM系统中的跨层资源分...     

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.     

OFDM系统动态资源分配研究

0FDM（正交频分复用）系统中的动态资源分配能够有效地利用有限的系统功率和频谱资源，提高系统性能，被广泛研究．本文重点讨论了单用户、多用户及多小区OFDM系统中的资源分配问题，综述了现有的研究成果，总结了热点研究方向，为以后的研究奠定了基础。     

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。     

基于QoS保证的多用户OFDM系统跨层资源分配

针对正交频分复用(OFDM)系统资源分配和调度问题,提出一种基于第三代移动通信长期演进(LTE)系统的分块跨层资源分配算法。此算法考虑物理层的信道状态信息、媒体接入层(MAC)的有限用户缓存队列长度、用户的丢失率和时延等QoS要求,以提高系统频谱效率为总体目标。通过从实时视频业务和混合业务两种业务类型下进行大量对比分析,得出提出的算法能有效提高系统的频谱效率和降低系统时延。     

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。     

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.     

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。     

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。     

OFDMA系统跨层资源分配算法

OFDM具有高频谱利用率和抗多径衰落的优点,已被公认为第三代移动通信系统长期演进标准以及第四代移动通信系统的核心技术。OFDMA是基于OFDM的一种多用户接入技术,在OFDMA系统中,各用户在不同的子载波上同时传输数据。主要研究了OFDMA系统中的跨层资源分配算法。详细分析了保证速率比例公平的非实时业务跨层资源分配算法,仿真结果说明该算法能够较好地保证用户之间的公平性,并能够获得较大的系统吞吐量和较小的业务延时。     

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。     

基于QoS保证的广播/组播OFDM系统资源分配策略

该文提出了一种基于服务质量(QoS)保证的次优广播/组播OFDM系统资源分配算法。算法在最优分配原则的基础上采用不同广播/组播业务目标速率作为约束条件,并以业务组中最差接收用户传输速率作为搜索目标,使得业务组中全部用户达到QoS要求,算法的公平性及有效性得到提高;同时采用时频格作为分配算法中的基本资源单位,以降低分配算法的复杂度。仿真结果表明,改进分配策略的系统吞吐量性能接近最优广播/组播分配算法,提高了广播/组播系统资源分配的公平性。     

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.     

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。