基于非合作博弈论的多小区OFDMA系统动态资源分配算法研究

该文采用非合作博弈论的方法研究了多小区OFDMA系统中的动态资源分配问题,首先将各基站的发射功率平均分配给各子载波,然后由所有小区在每个子载波上独立地进行资源分配博弈,给出了用户调度与功率分配联合博弈框架。为了进一步简化,将用户调度和资源分配分开完成,通过将信道增益引入到定价函数中,提出了一种新的定价机制,建立了用户确定时的非合作功率分配博弈模型,分析了其纳什均衡的存在性和唯一性,并设计了具体的博弈算法。仿真结果表明,所提算法在保证吞吐量性能的同时,进一步提升了系统的公平性。

多小区OFDMA系统中的分布式资源分配策略研究

针对多小区OFDMA系统中的上行动态子载波和功率分配问题,提出了一种基于潜博弈模型的分布式功率控制算法,各移动台根据本地信息按照最佳反应动态原则依次更新自己的功率,理论分析和仿真结果均表明系统具有惟一的稳定状态.该功率控制算法能迅速收敛于稳定状态.与纯迭代注水算法相比,该算法对系统的能量效率有显著提高.

多小区OFDMA系统基于罚函数-SA的资源分配算法

在多小区OFDMA系统中,基于集中式资源管理,考虑本小区对其它小区的干扰情况,对各个小区的子载波和功率分配进行调整,从而达到最小化总功率的目的。基于离散功率取值,提出了一个资源分配组合优化问题模型。为了进一步降低模型复杂度,采用罚函数的方法简化问题模型,用改进的模拟退火算法进行求解。理论分析和仿真结果表明,与A.Abrardo提出的多分配算法相比,所提出的算法能够有效降低算法复杂度,且能够获得更好的吞吐量。

多小区OFDMA系统基于改进PSA的资源分配算法

针对载波、功率资源分配问题,考虑本小区对其它小区的干扰情况,提出了一种应用于多小区正交频分多址复用(OFDMA)系统中的改进罚函数模拟退火(PSA)算法。该问题模型是在传输速率和性能一定的条件下,最小化传输功率。该算法是一种随机寻优算法,是一种能将局部搜索扩展为全局搜索的启发式算法。仿真结果表明,改进算法简化了问题模型,可以在不影响系统性能的情况下减少运算时间。基于模拟退火算法的离散功率的取值具有随机性,但是整体规律性仍很明显,且能够获得较高的单位功率吞吐量。

基于多小区OFDMA网络的动态频谱分配算法

为了提高频谱效率,给二级认知用户提供更多的频谱接入机会,同时保证用户的服务质量(QoS),该文章基于传统的频率复用方法在多小区正交频分多址接入(OFDMA)系统的场景中提出了一种动态频谱分配(DSA)算法。该算法使得持有频谱执照者在认知无线电环境中在很大的区域内释放频谱给其他的二级市场,还建立了一个分配花费矩阵,使得小区间的干扰达到最小,保证了用户的服务质量(QoS)。与传统的频率复用方法相比,该算法有更好的频谱效率,并给二级市场的使用创造了更多的机会。

基于CRQP的多小区OFDMA系统联合资源分配算法

针对OFDMA多小区系统中相邻小区同频干扰下的吞吐量最大化问题,在系统功率的约束条件下,基于协同量子粒子群算法提出一种子载波和功率联合分配的协同随机量子粒子群算法(CRQP)。分别利用粒子群算法独立优化子载波的功率分配,并利用改进的量子遗传算法独立优化用户的子载波分配。在独立优化的同时,通过随机协同策略避免陷入局部最优解,达到全局最优。仿真结果表明,与传统的分步求解算法相比,CRQP算法能获得更多的系统吞吐量和更高的资源利用率。