一种多用户MIMO下行系统中TH预编码与调度机制

针对多用户多输入多输出(Multi-input multi-output,MIMO)系统潜在的空间分集增益和多用户分集增益,该文提出了一种移动端多天线联合处理的Tomlinson-Harashima(TH)预编码和多用户调度算法联合优化机制。与传统TH预编码不同的是,所提出的TH预编码方案可应用在各用户数据流小于其接收天线数的场合,在进行系统最优设计时,可充分利用多天线接收分集来提高系统和速率。基于TH预编码方案的最优多用户调度算法具有很高的运算复杂度,提出了一种基于等效信道增益的次优低复杂度的多用户调度方案,利用该文TH预编码方案中用户分层编码的特点,逐层贪婪调度用户。仿真结果显示,所提调度算法性能接近基于和速率的最优调度方案性能,且优于传统方案的性能。

M-WiMAX中马尔可夫预测的M-LWDF调度算法研究

在M-WiMAX系统中为了获得多用户分集增益,更好地发挥自适应调制编码(AMC)的作用,在改进的最大加权时延优先算法(M-LWDF)基础上设计出一个预测的M-LWDF跨层分组调度算法(Pre-LWDF)来调度系统中的实时业务。M-LWDF调度算法在调度判决表达中以调度时刻瞬时速率作为参数,这会影响调度的稳定性和整体性能,尤其在移动无线通信中更加明显。提出用马尔可夫预测模型来计算下一调度时刻的瞬时速率,平滑当前瞬时速率,减小移动无线信道瞬时速率对调度性能的影响。平滑后的瞬时速率能更好地代表移动信道传输速率的变化趋势。仿真结果表明,该调度算法保证了实时业务流的服务质量,提高了系统的平均吞吐量和公平性。

全负载场景中最优调度算法长时平均性能分析

首先分析了全负载场景中轮询调度、最大速率调度、比例公平调度和速率累积分布调度这4种常用调度算法.结果显示,速率累积分布调度在保证公平的基础上可以得到最好的效率,是4种调度算法中的最优算法.然后采用概率推导法给出了该调度算法的长时平均性能分析,即以轮询调度为比较基准的多用户分集增益的理论推导.该分集增益可通过短时统计结果预测长时平均性能,且可适用于任意实际场景.计算机仿真结果验证了对于该调度算法所产生的多用户分集增益理论分析的准确性,理论分析结果与实际调度结果的误差低于0.1%.

M-WiMAX中马尔可夫预测的PF调度算法研究

在M-WiMAX系统中为了获得多用户分集增益,更好地发挥自适应调制编码(AMC)的作用,在改进比例公平算法(PF)基础上设计出一个预测的PF分组调度算法(Pre-PF)来调度系统中的非实时业务。PF调度算法在调度判决表达式中用调度时刻瞬时速率作为参数,这样影响调度的稳定性和整体性能,尤其在移动无线通信中更加明显。提出用马尔可夫预测模型来计算下一个调度时刻的瞬时速率,用它来平滑当前瞬时速率,减小移动无线信道瞬时速率对调度性能的影响。平滑后的瞬时速率能更好地代表移动信道传输速率的变化趋势。仿真结果表明,该调度算法保证了非实时业务流的服务质量,提高了系统的平均吞吐量、稳定性和公平性。

OFDMA系统中的子载波和功率联合TCNN优化

提出了一种自适应的多用户正交频分多址(OFDMA)系统中的资源优化算法.算法包括2步:首先在功率平均分配的前提下采用暂态混沌神经网络(TCNN)进行子载波分配.然后对平均分配的功率利用线性注水算法进行重新分配.仿真结果表明,TCNN在收敛速度和最优化率方面都比Hopfield神经网络和混沌神经网络有明显的改善.与传统的资源分配算法比较,所提出的算法能更加充分地挖掘多用户分集增益,进一步提高了系统总的吞吐量.