多小区OFDMA中继系统的功率分配与子信道分配联合优化算法

中山大学硕士学位论文多小区OFDMA中继系统的功率分配与子信道分配联合优化算法姓名：区国平申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：秦家银20100530多小区OFDMA中继系统的功率分配与子信道分配联合优化算法作者：区国平学位授予单位：中山大学相似文献(10条)1.期刊论文吴舟.赵春晖.WUZhou.ZHAOChun-hui基于博弈论的交叉优化公平调度算法-哈尔滨工程大学学报2008,29(4)针对大多数文献仅仅是分别优化多输入多输出系统(MIMO)链路级性能或是仅仅单纯在系统级进行调度,提出了一种基于博弈论的交叉优化公平调度算法,将系统级的调度策略和链路级的物理层优化相结合,并且采用基于博弈论的功率分配算法调整各天线上每个用户的功率分配.仿真结果表明,该算法不但在系统级为每个用户提供了公平的调度机会,而且充分利用MIMO系统的空间复用技术以及天线匹配技术实现了系统级和链路级的交叉优化,并且采用基于博弈论的功率分配方法,有效地克服了不同天线上不同用户之间的相互干扰动态变化的问题,不会造成用户干扰之间的交互循环,提高了系统容量.2.学位论文王霞认知无线电系统中基于博弈论的功率分配算法的研究2008随着信息时代的到来，无线设备被广泛使用，频谱资源日趋紧张，而由于现有的固定频谱分配策略，导致许多已经分配给授权用户的频谱在某些时间段却处于空闲状态，没有得到充分使用。认知无线电技术(CR:CognitiveRadio)的出现，为解决频谱资源不足、提高频谱的利用率等问题，提供了一条新思路。认知无线电是以软件无线电为扩展平台的一种新的智能无线通信技术，能够随外界环境的变化自适应地调整通信系统参数。它通过无线传输场景分析、信道状态估计及其容量预测、功率控制和频谱管理这三个工作环节的顺序工作，获得干扰温度和频谱空穴等信息，并选择最佳的接入频谱和工作参数。本论文的研究就是针对认知无线电的功率资源分配(即功率控制)展开的。博弈论是一种依靠严谨的数学模型，来解决现实世界中决策主体之间相互利益竞争的工具。博弈的目的，就是为了寻求一个能实现整体最优的最佳策略组合(即所谓的纳什均衡)，从而使每个参与者的策略都是对其他参与者策略的最优反应。论文采用博弈论的方法，来分析研究认知无线电系统中发送端的功率竞争问题。针对认知无线电技术的特点，论文建立了NPGPsigmoid模型来进行功控博弈分析。在DavidGoodman的非合作功率控制模型的基础上，提出了一种仅和用户信干比相关的S型传输效率函数，它使得基础效用函数的建立不受用户调制方式的限制，适合采用多种无线接入技术的认知无线电用户。本论文采用了基于路径增益的动态价格函数，从而建立了新的NPGPsigmoid模型，通过论证表明该模型在博弈过程中，存在纳什均衡且可以通过重复剔除劣势的方法找到唯一的均衡点。这种新的模型在控制CR用户发射功率的同时，能带来效用的增加，所采用的基于路径增益的价格函数也改善了静态价格的公平性缺陷。MATLAB仿真表明新的NPGPsigmoid模型和传统的NPG及NPGP模型相比，将带来明显的性能改善，另外，论文还对其在不同参数情况下的性能表现做了比较和分析。为了降低系统处理的复杂度，论文还从数学意义的角度，提出了一种归一化博弈模型，并且也引入了代价函数。证明了在博弈过程中，该模型存在纳什均衡且能找到唯一的均衡点。最后用MATLAB仿真表明了该方法可行且计算较为简单，分析并找到了合适的平稳参数和代价因子。3.期刊论文喻的雄.蔡跃明.吴丹.钟卫.YuDi-xiong.CaiYue-ming.WuDan.ZhongWeiOFDMA上行链路中基于博弈论的子载波和功率分配算法-电子与信息学报2010,32(4)传统OFDMA上行链路资源分配算法中一般以最大化各用户速率或最小化发射功率为依据对子载波和功率进行分配,而对于各用户的功率效率问题并没有加以考虑.针对这一问题,该文提出了一种基于功率效率最优的联合子载波功率分配算法.首先给出了在各用户峰值功率约束条件下达到收益函数最优的必要条件并证明了算法纳什均衡的存在及唯一性,然后给出了子载波功率分配算法.仿真表明:相比最大边界速率子载波和功率分配算法(MaxRt+WF)和固定子载波和功率分配算法(MaxFA+WF),该文算法能大幅度提高各用户的功率效率.同时如果合理地选择代价参数,算法获得的和功率效率能够达到更大.4.期刊论文柯峰.冯穗力.胡洁.庄宏成.KeFeng.FengSui-li.HuJie.ZhuangHong-chengDF协作中继网络基于买者/卖者博弈的中继选择和功率分配策略-电子与信息学报2010,32(8)该文针对采用解码-转发(DF)协议的协作中继网络,提出了一种基于买者-卖者博弈的中继选择和功率分配策略,通过将用户建模为买者,可以以最大效用为标准选择最优中继和确定最佳的购买功率;将中继建模为卖者,可通过先市场后利润的功率价格调整策略获得最大的利润.分析了两者博弈达到平衡的条件并进行了仿真,结果验证了纳什均衡点的存在并表明,该策略计算量少,收敛速度快,实用性强,在兼顾用户和中继节点的利益的同时可以有效提高用户的传输速率,扩大基站的覆盖范围,提高功率利用效率.5.学位论文刘善彬认知无线电中功率分配和动态频谱接入技术的研究2009认知无线电是在软件无线电(SDR)基础上发展而来的一种新型的智能无线通信技术，它通过感知外界的环境特征，自动调整设备的发射和接收参数，使内部状态适应周围环境的变化。认知无线电技术的研究目标是提高频谱利用率及系统容量，保证更优良的通信服务质量，这也是下一代无线通信网络(NextGenerationNetwork)亟待解决的问题。动态频谱接入(DSA)技术是认知无线电的关键技术之一，它通过CR的感知功能来探测到空闲频谱，并通过CR自适应功能及时利用该频谱，从而大大提高了频谱利用率。br　　本文主要包含以下内容:br　　第一，研究了认知无线电与动态频谱接入的要点和技术。详细论述了动态频谱接入技术的基本概念，动态频谱接入技术中的难点，介绍了该领域国内外研究现状。br　　第二，结合实际的通信环境，对认知无线电网络中存在的1个PU(PrimaryUser):N个SUs(SecondaryUser)的场景做了分析。并且得出当2个次用户竞争1个主用户的空闲频谱时，系统功率达到帕累托最优分配的条件。进一步，分析了在不完全信息条件下，两个次用户进行有限次博弈时，能够选择合作的条件。最后，在每种场景下，都给出了仿真分析。br　　第三，与上述1个PU(PrimaryUser):N个SUs(SecondaryUser)的场景做对比，本文又对N个PUs:1个SU网络的场景做了分析。对系统分别达到纳什均衡和帕累托最优均衡时的结果做了对比分析。通过重复博弈，得出两用户串谋达到帕累托最优均衡时的条件。在不完全信息条件下，对两个主用户有限次重复博弈达到纳什均衡时做了分类分析。最后，在每种场景下，都给出了仿真结果。6.期刊论文景振海.白宝明.JINGZhen-hai.BAIBao-ming干扰信道中基于竞争博弈的准最佳功率分配方案-西安电子科技大学学报（自然科学版）2010,37(1)频率选择性高斯干扰信道下多用户总速率最大化的问题被建模成一个带有补偿函数的非合作博弈模型.补偿函数也近似成子信道之闻进行博弈的模型(子信道博弈).通过子信道之间的迭代计算,子信道博弈能够达到一个纳什均衡,也就是渐近最佳补偿.接着提出了多领导斯坦克尔伯格均衡的概念,来描述带有渐近最佳补偿函数的非合作博弈的均衡点.利用凸优化技术,开发了一种迭代多水平面功率注水算法,来达到斯坦克尔伯格均衡.在该均衡点上,所有用户都会工作在准最佳速率区域边界上.仿真结果表明,迭代多水平面功率注水算法所能达到的总速率比迭代功率注水算法有明显的提高,并且能达到一个准最佳的可达速率区域.7.学位论文仲崇显多用户MIMO-OFDM系统中的资源分配与多小区协作研究2009多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）技术不但可以有效地消除多径衰落的影响，而且可以显著提升系统的频谱效率和可靠性，已被认定为未来无线通信系统中实现高速率、高质量数据传输的核心技术。MIMO-OFDM系统的多通道并行传输的特性使之更加适合动态资源分配技术的应用，当系统中同时存在多个用户时，通过合理的用户调度和资源分配可以获得更好的系统性能。由于系统中存在着子载波、时隙、发射功率、比特速率、空间子信道等多种可用无线资源，从而使得动态资源分配问题更加灵活，同时也变得更加复杂。尤其是对于多小区通信系统，由于小区与小区之间同信道干扰的影响，不同小区在进行用户调度和资源分配时将会相互影响、相互制约，从而进一步增加了问题的复杂性。因此，研究与设计具有更高性能和更低复杂度的用户调度与资源分配算法便成为一项具有重要现实意义的研究课题。本论文着重对多用户OFDM系统、多用户MIMO系统、多用户MIMO-OFDM系统以及多小区协作系统中的动态资源分配问题进行了深入研究，具体的研究内容和主要贡献如下：1．针对多用户多业务OFDM系统下行链路提出了一种次优的动态资源分配方案，该方案通过将用户按照QoS要求的不同进行分类，并优先为QoS要求较高的用户联合分配子载波和发射功率等资源，然后将剩余资源分配给优先级较低的用户，有效地提高了资源利用率，提升了系统的整体数据速率。2．提出了有限反馈MIMO/SDMA系统下行链路用户调度和功率分配算法，所提算法利用随机波束形成和接收天线选择的思想，将各用户的最大和第二大信干噪比及其对应的波束索引号反馈给基站实现用户调度，然后利用基站端获得的部分信道信息进行功率注水，可以在不增加反馈信息量的情况下获得更好的吞吐量性能，从而在所需反馈量和系统吞吐量之间获得了更好的折衷。3．研究了下行多用户MIMO-OFDMA/SDMA系统中的动态资源分配问题，首先基于子空间距离定义了一个新的用于度量配置有多根接收天线的用户之间的空间兼容性的指标，并根据该指标提出了一种基于最佳用户优先准则的调度算法，然后在所提调度算法的基础上提出了两种次优的资源分配算法。与基于随机调度的分配算法相比，所提算法可以获得更好的吞吐量性能，尤其是在与功率复用策略相结合的情况下，其性能更加接近于基于用户选择的最优分配算法的性能。4．提出了一种多业务MIMO-OFDMA/SDMA系统下行链路用户调度与资源分配方案，该方案首先基于业务类型和子空间距离采用聚类分析的方法对用户进行分组，然后根据用户分组的情况，结合不同业务的优先级进行跨层调度和资源分配，通过最大化每个子载波的吞吐量近似实现了系统整体吞吐量的最大化，有效地降低了调度过程中所需搜索的用户空间的维数，更好地满足了不同业务用户的QoS要求，同时获得了更加理想的吞吐量性能。5．针对全复用多小区系统下行链路提出了一种半分布式的用户调度与功率分配方案，该方案首先由各基站根据自身所辖小区内各用户的信道与干扰信息采用最大信干噪比准则进行用户调度，然后将所调度用户的信息上报给中央资源控制器，最后由中央资源控制器采用基于修正的最速下降法的贪婪功率分配算法对各基站的发射功率进行优化分配。所提方案充分利用了小区之间的相互协作，有效抑制了小区间干扰的不利影响，获得了更好的吞吐量性能和更高的功率效率。6．采用博弈论的方法提出了一种多小区OFDMA系统资源分配方案，该方案首先将各基站的最大可用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，给出了用户调度和功率分配联合博弈模型。为了进一步简化，将用户调度和功率分配分开完成，给出了用户集合确定情况下的非合作功率分配博弈模型，并证明了其纳什均衡的存在性和唯一性，进而设计了具体的博弈算法。通过将用户的信道增益引入到定价函数，所提方案在保证吞吐量性能的同时，进一步提升了系统的公平性。7．提出了一种基于最大化信漏噪比准则的多小区有限协作MIMO系统下行链路预编码方案，该方案不需要相互协作的基站之间共享不同用户的数据信息，每个用