OFDM自适应子载波功率分配算法

利用误比特率优化的自适应子载波功率分配算法,对发射功率进行合理分配,能够有效地提高正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统的频谱效率,但对各子载波采用正交幅度调制(QAM)的OFDM系统,该算法的求解却相当困难。本文研究了一种次优的功率分配算法,利用误差函数(Q函数)的近似值对其进行逼近,从而有效降低了求解难度。通过MATLAB仿真验证了次优分配算法优异的误比特率性能,仿真结果表明,该逼近算法能够很好地解决最优功率分配算法的复杂度问题。

基于认知OFDM的子载波功率分配改进算法

在认知无线网络中,建立了基于认知OFDM多载波资源分配数学模型,在授权用户干扰受限条件下,以最大化传输速率为目标进行认知用户的子载波功率分配。传统注水法被证明是最优的单用户子载波功率分配算法,在传统注水法功率分配基础上,提出了两种可行的子载波功率分配改进算法,改进算法一是通过对水面值的粗略估计快速确定不分配功率子载波,改进算法二不需要通过迭代计算水面值,只通过线性计算就可以直接确定不分配功率的子载波,且对授权用户不产生干扰。仿真结果表明,在改进的两种子载波功率分配算法下,认知用户的数据传输速率优于传统注水法功率分配时认知用户的数据速率,所提改进算法具有自适应特性且计算复杂度大大降低。

具有时延QoS保证的OFDM中继系统子载波配对与功率分配算法

本文研究具有直接通信链路的OFDM解码转发(Decode-and-Forward,DF)中继系统的子载波配对与功率分配算法,目标是在满足业务时延QoS要求的前提下最大化系统容量.利用有效容量模型,首先把OFDM DF中继系统的子载波配对与功率分配问题形成为混合整数规划问题,然后把其转化为连续松弛凸规划问题,利用凸优化方法得到原问题的最优解,从而提出了一种联合最优的子载波配对与功率分配迭代算法.理论推导结果和仿真结果表明,最优子载波配对与功率分配不仅取决于子载波的信道增益,还取决于业务的时延QoS要求.与已有算法相比,本文算法获得的有效容量最大.

一种OFDM系统动态子载波比特和功率分配联合算法

提出一种多用户OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)系统下行链路,具有信道变化实时性的动态子载波、比特和功率分配联合算法(UA),在满足各个用户数据速率和BER要求的同时使总的发送功率最小。提出的算法与动态子载波分配算法(WSA)相比,计算复杂度相当,在移动信道环境下仿真结果表明性能有一定的改善。

认知OFDM系统中针对视频业务用户的资源分配

在多用户认知无线电OFDM系统中,针对实时视频业务用户,提出一种计算复杂度低的资源分配方案。该方案采用鱼群算法分配子载波,并提出简单功率干扰(Simple Power Interference,SPI)约束功率分配算法。目标是在满足总功率预算并且保证不干扰主用户的前提下,最大化系统的下行系统容量。仿真分析表明,在视频业务用户场景中,所提算法能有效提高下行系统速率,性能接近最优且复杂度低。

基于QoS驱动的OFDMA中继系统节能资源分配算法研究

文章研究基于QoS驱动的OFDMA放大转发中继系统节能资源分配算法,目标是在满足各用户业务时延QoS要求的前提下,最小化OFDMA中继系统总功率.基于有效容量模型,首先把OFDMA放大转发中继系统资源分配问题形成为混合整数规划问题,然后通过整数约束连续松弛化,把问题转化为凸优化问题.通过求解该凸问题,推导得到了资源分配的迭代优化算法.仿真结果表明,与已有算法相比,对于各种类型时延QoS要求的无线业务,文章提出的资源分配优化算法均可明显降低系统消耗功率.

OFDMA系统中保证QoS的资源分配研究

针对OFDMA系统的下行链路,提出了一种面向不同业务的低复杂度资源分配算法。方案基于上行链路分配的思想,先进行用户功率和子载波数的确定;然后引入基于用户信道状态、速率要求和延时约束的优先级函数。在子载波的分配中,根据优先级函数分配子载波以满足各类业务的具体要求。仿真结果表明,该算法能够充分利用多用户分集增益,在相同的通信服务质量条件下,算法提高了系统性能,降低了计算复杂度,具有现实意义。

OFDMA无线网络中提高QoS的资源分配

针对OFDMA无线网络下行链路,提出了一种面向不同业务的低复杂度资源分配算法。方案基于单用户双业务最大容量的分析,设计了多用户中以提高可变速率业务的容量为目标,进而提高系统的总容量,又满足固定速率业务和可变速率业务的资源分配算法。仿真结果表明,该算法能够充分利用多用户分集增益,在相同的通信服务质量条件下,算法提高了系统性能,降低了计算复杂度,具有现实意义。

认知无线电中基于比例公平的资源分配方案

在基于OFDM的认知无线电网络中,认知用户采用放大转发(Amplify-and-Forward,AF)协作模式进行数据传输。提出了功率和子载波分配及配对的优化算法,认知用户在子载波上的总发射功率是有限的,同时对授权用户造成的干扰必须低于门限值。采用拉格朗日对偶分解法和次梯度法对功率分配算法进行求解,并对子载波分配及配对算法进行了推导。仿真结果表明,与最大化总速率(maximize-total)公平性和最大化最小速率(maximize-worst)公平性相比,比例公平性(maximize-pro-fair)是一个能够使效率与公平性更加均衡的标准;在低信噪比时,就提高系统传输效率以及资源分配公平度指标而言,该算法依然优于其他三种分配方案。

多种业务下OFDMA无线资源管理

研究多业务共存时OFDMA系统资源的自适应分配问题.系统优先为时间敏感业务分配资源以保证其对时延的要求,为其分配子载波簇以降低所需反馈信息量,通过增加子载波簇上的功率来降低其占用的频带.其次,将剩余资源灵活地分配给数据业务,着重考虑整比特分配后的剩余功率重分配以进一步提高系统吞吐量.仿真结果表明,在大信噪比时,经剩余功率重分配后频谱利用率可提高约50%,而时间敏感用户的掉线率几乎为0.