基于非合作博弈论的CoMP-JP资源分配算法

为了提高LTE-A系统中协作多点联合处理技术(Co MP-JP)的资源利用率,保证中心用户和边缘用户在资源分配过程中的公平性和Qo S需求,提出一种以最大化系统吞吐量为目的中心用户和边缘用户联合处理的动态资源分配方法。首先,在功率给定的情况,每个簇内以保证用户的Qo S需求并最大化系统吞吐量为目的进行用户调度;其次,在调度完成后,为了协调用户间的干扰,实现系统的吞吐量的最大化,提出改进代价函数的非合作博弈控制算法,并证明该算法纳什均衡解的存在性与唯一性。实验结果表明:本文算法与现有算法相比,更能满足用户的Qo S需求和用户间的公平性,同时获得更高的系统吞吐量。

LTE-A异构网络中CoMP-JP在不同功率分配方案下的性能对比

为解决异构网络中的干扰问题,研究了在LTE-A异构网络中进行相干协作多天线传输,并使用迫零预编码时不同功率分配方案对系统性能的影响。包括按最大数据率分配、按公平性分配和等功率分配,并进行了相应的仿真分析。结果表明,三种功率分配方案对宏用户的影响差别并不大,主要差别体现在微用户上;宏用户的数据率主要受到微小区与宏用户位置关系的影响,而这种影响本质上是由微基站的单机站功率约束造成的。

LTE-A系统中基于CoMP的下行跨层功率分配优化方法

为了降低长期演进技术增强(long term evolution-advanced,LTE-A)网络中资源分配时的功率消耗,提高小区边缘用户频谱利用率,提升系统吞吐量,提出了LTE-A网络中基于下行协作多点传输(coordinated multi-point transmission/reception,CoMP)技术的跨层功率分配优化方法。该方法在传统功率分配方法的基础上引入了联合处理(joint processing/transmission,JP)技术,并对其进行了分析;接着将无线链路控制(radio link control,RLC)层的用户队列状态信息情况考虑到物理层的功率分配算法模块中,建立了新的跨层功率分配方案,并且使用了遗传算法对该方案进行求解;仿真结果表明和传统的几种方法比较起来,有效提高了小区平均频谱效率和边缘频谱效率,减少了功率浪费。

异构网中的高能效混合协作传输方法

该文提出一种异构网中高能量效率的协作传输方法。协作联合处理(CoMP-JP)和协作波束成型(CoMP-CB)是异构网中两种常用的协作传输方法。通过研究CoMP-JP和CoMP-CB发现:CoMP-JP利用较大的阵列增益能够降低基站的发射功耗,但是需要消耗很高的信号处理功耗、骨干网功耗和电路功耗;CoMP-CB虽然消耗较少的信号处理和骨干网功耗,但是会导致较大的发射功耗。为了充分利用CoMP-JP和CoMP-CB在降低能耗方面的优点,并且有效地降低电路功耗,该文提出一种基于CoMP-JP和CoMP-CB传输的混合协作预编码方法。仿真结果表明,与CoMP-JP和CoMP-CB模式下的迫零预编码相比,所提出的混合协作预编码能够支持更高的系统频谱效率,并且大大提高系统的能量效率。

异构网中基于BD的协作波束赋形算法研究

波束赋形是下一代无线蜂窝网中提高频谱效率的一项重要技术,文中在多用户波束赋形技术的研究基础上,研究了Co MP中的CB技术。针对LTE系统中的小区间干扰严重,且已有的干扰协调技术无法有效解决边缘用户频谱效率低的问题,LTE-A系统引入了多点协作传输/接收技术。该技术通过相邻小区间的联合处理或协作波束赋形,可抑制小区间干扰,提高用户的接收信号质量,使系统容量和小区边缘用户的频谱效率得到有效提高。

基于CoMP的用户分类方法

CoMP被视为下一代宽带移动通信中的关键技术,是近期的研究热点。其中,联合传输(JP)和波束协调(CS/CB)是CoMP中的主要传输模式。文章提出一种CoMP用户的分类方法,通过对用户分类,然后对分类用户进行JP或CS/CB处理。理论分析表明,基于用户分类的多点协同传输方法,可以提升小区边缘用户的性能和小区的平均吞吐量。

基于改进粒子群优化的联合处理频谱分配算法

针对多点协作单用户联合处理(CoMP SU JP)频谱分配问题,提出了基于改进粒子群优化的频谱分配算法.以同时最大化边缘用户性能和系统整体性能为优化准则,引入边缘用户权重因子,建立了CoMP SU JP频谱分配的有约束非线性0-1规划模型;并针对该模型设计了基于改进粒子群优化的频谱分配算法.仿真结果表明:本算法通过控制边缘用户权重因子可以有效地平衡边缘用户和系统整体的性能,在应用上更具有灵活性;在权重因子设置合理的情况下与现有算法相比,本算法对边缘用户和系统整体的吞吐量均有较大提升.