认知无线电OFDM系统多用户资源分配算法的研究 毕业设计论文

认知无线电系统中ofdm多用户资源分配算法1. 引言认知无线电技术是一种能够有效利用无线电频谱资源的技术，它能够实现对频谱的智能感知和动态分配。

OFDM（正交频分复用）是一种在认知无线电系统中常用的调制技术，它通过将信号分成多个子载波进行传输，提高了频谱利用率和抗干扰性能。

多用户资源分配算法是认知无线电系统中的关键问题之一，它需要在多个用户之间合理地分配子载波资源，以实现高效的数据传输和频谱利用。

本文将介绍OFDM多用户资源分配算法的研究进展，并对其中涉及到的关键问题进行深入探讨。

2. OFDM技术及其在认知无线电系统中的应用2.1 OFDM技术原理2.1.1子载波和子带宽2.1.2 前导序列设计2.1.3 时、频域抗干扰性能2.2 OFDM技术在认知无线电系统中的优势2.2.1高效频谱利用2.2.2抗多径衰落能力2.2.3适应动态信道环境2.3 OFDM技术在认知无线电系统中的应用案例2.3.1无线通信系统2.3.2无线传感器网络2.3.3车联网3.认知无线电系统中多用户资源分配问题3.1问题描述3.2资源优化目标3.2.1最大化系统吞吐量3.2.2最小化功率消耗3.2.3均衡用户服务质量4.基于功率控制的OFDM多用户资源分配算法研究进展4.1功率控制原理4.2功率控制算法4.2.1最大功率控制算法4.2.2最小功率控制算法4.2.3功率分配优化算法5.基于子载波分配的OFDM多用户资源分配算法研究进展5.1子载波分配原理5.2子载波分配算法5.2.1均匀子载波分配算法5.2.2动态子载波分配算法6.基于用户优先级的OFDM多用户资源分配算法研究进展6.1用户优先级定义与计算方法6.2用户优先级排序方法7.基于混合策略的OFDM多用户资源分配算法研究进展7.1混合策略定义与设计7.2混合策略实现方法7.3混合策略性能评估与优化8.结论8.1 OFDM技术在认知无线电系统中的重要作用8.2 多用户资源分配算法的研究现状与展望8.3未来研究方向与挑战。

多用户认知无线电OFDM系统的资源分配算法卢云波;唐亮;郝李欣;俞凯;卜智勇【摘要】认知无线电(CR)可用于提高无线频谱资源利用率,正交频分复用(OFDM)则是一种理想的CR系统调制技术.针对基于OFDM的认知无线电系统特性,提出一种多用户认知OFDM系统的资源分配算法.根据比例公平原则分配子载波,通过注水法分配功率,使认知用户不干扰授权用户正常通信,同时兼顾公平比例原则,实现认知用户系统总容量最大化.仿真结果表明,该算法能在保证用户公平性的前提下,有效提高频谱利用率,并且算法复杂度较低.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2015(041)007【总页数】5页(P111-114,119)【关键词】认知无线电;正交频分复用;资源分配;功率约束;干扰约束;比例公平【作者】卢云波;唐亮;郝李欣;俞凯;卜智勇【作者单位】中国科学技术大学自动化系,合肥230026;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050;上海瀚讯无线技术有限公司,上海200335;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050;中国科学院大学,北京100049;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050【正文语种】中文【中图分类】TP393中文引用格式：卢云波，唐亮，郝李欣，等.多用户认知无线电OFDM系统的资源分配算法［J］.计算机工程，2015，41（7）：111⁃114，119.英文引用格式：Lu Yunbo，Tang Liang，Hao Lixin，et al.Resource Allocation Algorithm for Multiuser Cognitive Radio OFDM System［J］.Computer Engineering，2015，41（7）：111⁃114，119.在很多情况下，6 GHz以下的频段有大量的频谱资源未被分配。

摘要现如今无线通信的技术发展的越来越火热，但同时也会面临这样的问题：频谱的资源变得也来越少。

以前处于静态的无线频谱管理的方式会让一些频谱常常处于一种空闲的状态。

这些常常处于空闲的状态会限制频谱利用率。

如果长时间这样，则会影响频谱的利用率，造成频谱资源的浪费。

主要的目的是为了提高频谱的利用率，人们于是提出认知无线电的思想。

在基于认知无线电的基础上发展正交频分复用可以降低总的发送功率，由串行的高功率变成多个并行的子载波低功率发送。

首先，这篇文章介绍了认知无线电产生的背景和两个对认知无线电的概念的解释，认知无线电特点当中的认知能力更够感应外部环境的检测，分析频谱和对频谱的判定。

其次，就OFDM的认知无线电频谱感知做出了一些研究，通过搭建感知的系统模型，研究其功能等特点。

对于认知无线电OFDM系统资源分配算法，本节通过简单的介绍了Wong算法、最小容量最大化算法、RA算法、迭代注水算法等，需要找一种多用户资源分配算法当中的最优算法。

本章节仿真采用的是典型的迭代注水算法，得出的结论是这个算法的主要是能够实现使功率最小或者速率的最大化。

关键词：认知无线电；OFDM；多用户；注水算法AbstractNow the technology of wireless communication is developing more and more hot, but at the same time, it also will face the problem: the resources of the spectrum become more and less. Before the static wireless spectrum management approach will let some spectrum is often in an idle state. These are often idle and limit the spectrum utilization. If this is long, it will affect the utilization of the spectrum, resulting in the waste of spectrum resources. The main purpose is to improve the utilization of the spectrum, people then put forward the idea of cognitive radio. The development of the orthogonal frequency division multiplexing based on the cognitive radio can reduce the total transmission power, and transmit the high power from serial to multiple parallel sub carriers with low power.First, this article introduced explained the background of cognitive radio and two of cognitive radio concept, cognitive radio characteristics of cognitive capacity enough induction of the external environment detection, analysis of spectrum and the spectrum determination. Secondly, some research is made on the cognitive radio spectrum of OFDM, and the features of the cognitive radio spectrum sensing system are studied.For cognitive radio OFDM resource allocation algorithm, in this section, through simple introduced Wong algorithm, minimum capacity maximization algorithm, RA algorithm, iterative water filling algorithm and need to find a multiuser resource allocation algorithm for the optimal algorithm. This chapter uses a typical iterative water injection algorithm, and the conclusion is that the algorithm can achieve the maximum of the minimum power or rate.Keywords: cognitive radio; OFDM; multiuser; water flooding algorithm目录摘要 (I)ABSTRACT ............................................................................................................................. I I1 绪论 (1)1.1认知无线电的提出 (1)1.1.1认知无线电产生的背景 (1)1.1.2 认知无线电的相关专业术语 (1)1.2认知无线电 (2)1.2.1 认知无线电定义 (2)1.2.2认知无线电的特点 (2)1.3认知无线电的使用领域和关键技术 (3)1.3.1认知无线电的技术应用 (3)1.3.2 认知无线电的关键技术介绍 (4)1.4本章小结 (6)2 OFDM系统的研究 (8)2.1OFDM的简介 (8)2.1.1 OFDM的产生背景 (8)2.1.2 OFDM的概念 (8)2.1.3 OFDM系统原理 (8)2.2OFDM的系统设计 (9)2.2.1串/并变换 (9)2.2.2 OFDM系统中DFT的实现 (10)2.2.3 保护间隔和循环前缀的技术 (10)2.2.4 RF调制 (12)2.3OFDM系统的优缺点 (13)2.4OFDM系统的关键技术 (14)2.5OFDM系统用户资源分配算法的研究 (15)2.5.1单用户比特分配算法 (15)2.5.2多用户子载波和比特分配法 (16)2.6本章小结 (19)3 认知无线电OFDM系统多用户资源分配算法的研究 (21)3.1OFDM系统中多用户自适应分配问题模型 (21)3.2OFDM系统中的W ONG自适应分配算法 (23)3.2.1 Wong算法简介 (23)3.3典型多用户OFDM系统的RA算法 (27)3.3.1 容量最大化算法 (27)3.3.2 最小容量最大化算法 (28)3.3.3比例速率限制下容量最大化算法 (28)3.4具有分配公平性的多用户自适应分配算法 (30)3.4.1速率比例固定的多用户自适应分配算法 (30)3.4.2单用户功率分配 (31)3.4.3多用户之间的功率分配 (32)3.5本章小结 (34)4 CR-OFDM迭代注水算法 (35)4.1系统模型 (35)4.2子载波的分配算法 (37)4.3功率分配算法 (37)4.3.1 注水算法 (37)4.3.2 约束注水算法 (38)4.3.3仿真结果与分析 (39)4.4本章小结 (40)结论 (41)参考文献 (43)1 绪论1.1认知无线电的提出认知无线电[1]是一项有关在认知无线网络中能够提高频谱利用率的关键技术。

ISSN 100020054CN 1122223 N 清华大学学报(自然科学版)J T singhua U niv (Sci &Tech ),2009年第49卷第4期2009,V o l .49,N o .4w 18h ttp : qhxbw .ch inaj ournal.net .cn 基于O FDM 技术的多用户子载波分配算法侯利明1,　林孝康2(1.清华大学电子工程系,北京100084;2.清华大学深圳研究生院,深圳518057)收稿日期:2008201208基金项目:清华-高通联合基金项目作者简介:侯利明(1981—),男(汉),陕西,博士研究生。

通讯联系人:林孝康,教授,E 2m ail :linxk @sz .tsinghua .edu .cn摘　要:为了提高无线网络频谱利用率,有效地利用系统现有资源,该文在保证用户公平性的前提下提出了一种新的基于余量最大化准则的自适应子载波分配算法。

该算法采用分步降解法,将子载波和比特分配分为3部分。

第一部分,为每个用户分配一个信道增益最好的子载波,以此确保该用户拥有基本的传输能力;第二部分,根据用户的传输速率比例约束分配剩余子载波;第三部分,根据子载波的分配结果进行比特分配。

该算法运算复杂度低,功率消耗少。

仿真结果表明该算法优于现有的BABS +A CG 资源分配算法。

关键词:正交频分多址接入;动态子载波分配;功率分配;比例公平性中图分类号:TN 929.531文献标识码:A文章编号:100020054(2009)0420528203D ynam ic subcarr ier a lloca tion a lgor ith m for m ultiuser OFDM -ba sed networksH OU L i m ing 1,L I N Xia oka ng 2(1.D epart men t of Electron ic Eng i neer i ng ,Tsi nghua Un iversity ,Be ij i ng 100084,Chi na ;2.Graduate School at Shenzhen ,Tsi nghua Un iversity ,Shenzhen 518057,Ch i na )Abstract :T he utilizati on of the li m ited spectrum resources in w ireless netwo rks is i m p roved by a p ropo rti onal fairness subcarriers allocati on algo rithm based on the m argin adap tive (M A )p rinci p le .T he algo rithm sp lits the p roblem into three segm ents to reduce the comp lexity .In the first stage,each user is assigned a subcarrierw ith the h ighest channel quality to p rovide the basic trans m issi on capacity .In the second stage,the residual subcarriers are allocated acco rding to the data rate p ropo rti on of each user .F inally,the bits are assigned .T he algo rithm is less comp lex and consum es lesspow er .Si m ulati ons show that the algo rithm is better than the BABS +A CG algo rithm.Key words :o rthogonal frequency divisi on m ulti p le access;dynam icsubcarriers allocati on;pow er assignm ent;p ropo rti onal fairness随着用户业务需求的不断增长,无线网络正在向大容量多媒体的方向发展。

认知无线电网络中的频谱资源分配算法研究随着移动通信技术不断的发展，无线电网络已经成为我们日常生活中必不可少的一部分。

然而，与此同时，频谱资源的有限性也成为了无线电网络发展难以避免的问题。

为了更加充分地利用现有的频谱资源，频谱资源分配算法的研究变得愈加重要。

一、无线电网络中的频谱资源分配问题频谱资源的分配是无线电网络中的重要问题之一。

由于无线电信号必须占用一定的频带，因此不同的无线电信号必须分配不同的频谱资源。

在一定的时间和空间范围内，无线电网络需要对频谱资源进行合理分配，以满足多个用户的通信需求。

随着用户数量的不断增加以及数据传输量的不断增加，频谱资源的有限性也成为了无线电网络中不可避免的问题。

另外，由于不同用户之间的通信需求不同，因此在对频谱资源进行分配时，需要考虑不同用户的通信需求，以实现最优的资源分配。

二、常用的频谱资源分配算法1. 随机频谱资源分配算法随机频谱资源分配算法是一种简单的分配方法。

在该算法中，无线电网络将可用的频谱资源随机分配给用户，以满足其通信需求。

尽管该算法比较简单，但是由于其快速实现和易于操作的优点，该算法在一些应用场景中仍然被广泛使用。

2. 基于功率控制的频谱资源分配算法基于功率控制的频谱资源分配算法是一种基于信号强度进行分配的方法。

在该算法中，无线电网络可以根据用户的距离和信号强度对其进行不同的功率控制，并根据功率控制结果优化频谱资源分配。

该算法可以有效减少频谱资源的使用，从而达到节省资源的目的。

3. 基于QoS的频谱资源分配算法基于QoS(服务质量)的频谱资源分配算法是一种基于用户需求进行分配的方法。

在该算法中，无线电网络可以根据用户通信质量的要求，对可用的频谱资源进行不同的分配，以实现最佳的服务质量。

该算法可以有效提高用户的满意度和体验，从而提高网络的整体性能。

三、结语在无线电网络中，频谱资源分配是一个非常重要的问题。

为了更加充分地利用有限的频谱资源，我们需要进行不断的研究和探索，以找到最佳的分配算法。

西安电子科技大学硕士学位论文多用户OFDM系统动态资源分配算法的研究及其应用姓名：***申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：***20080101ｓｕｂｃａｒｎｅｒｉｎｄｅｘ（ａ）用户信道增益曲线ｓｕｂｃａｒｒｉｅｒｉｎｄｅｘ（ｂ）子载波分配示意图图３．７采用Ｗｏｎｇ算法进行动态子载波分配示意图图３．６给出了分别采用Ｗｏｎｇ算法和基于子带的ＯＦＤＭＡ方式进行子载波分配时，误码率对平均每比特信噪比曲线。

由于采用基于子带的ＯＦＤＭＡ方式是一种固定的子载波分配方式，在分配时没有考虑多用户的实时信道状态，因此在固定传输速率的情况下，系统的发送功率要比根据信道自适应变化的Ｗｏｎｇ算法高，多用户ＯＦＤＭ系统动态资源分配算法的研究及其应用本文对８０２．２２系统的ＡＭＣ（ＡｄａｐｔｉｖｅＭｏｄｕｌａｔｉｏｎＣｏｄｉｎｇ）机制进行讨论。

上下行以ＴＤＤ方式复用，上下行的分界限ＴＴＧ可以自适应的调节，ＡＭＣ调度机制根据物理层的信道状态和ＭＡＣ层的ＱｏＳ要求进行自适应的资源调度，以提高频谱效率。

图４．２的帧结构示意图给出了用户突发分配的示意。

分配信息通过ＵＳ．ＭＡＰ和ＤＳ．ＭＡＰ由ＢＳ向ＣＰＥｓ传递。

ＢＳ根据ＭＡＣ层的用户ＯｏＳ要求，为用户分配时隙，这些信息由ＤＬ．ＭＡＰ和ＵＬ－ＭＡＰ指示出。

ＳＳ根据ＤＬ．ＭＡＰ和ＵＬ－ＭＡＰ的规定接受和发送数据。

ＤＬ．ＭＡＰ和ＵＬ－ＭＡＰ中的下行区间使用码（ＤＩＵＣ）和上行区间使用码（ｕｒｏｃ）来表明下行突发或者上行突发中采用的调制编码方式。

图４．２ＷＭＡＮ．ＯＦＤＭＡ帧结构示意图４．２ＷＲＡＮ的ＭＡＣ层ＱｏＳ机制８０２．２２的ＭＡｃ层支持四种类型的服务：主动授权业务（ＵＧＳ），实时轮询业务（ｒｔＰＳ），非实时轮询业务（ｎｒｔＰＳ），尽力而为的业务（ＢＥ）。

ＵＧＳ业务为周期性、定长分组的固定比特率（ＣＢＲ）服务流。

ＵＧＳ连接只能使用ＢＳ主动提供的周期性带宽来发送数据。

典型的ＵＧＳ业务有：ＡＴＭ的Ｅｌ／Ｔ１服务，无压缩的ＶｏｌＰ业务。

))))==v v L K （6）表示所有认知用户的发射功率总和的限能忍受的各子载波上的总干扰和本文致力于求出能效最大化指标下的资源分配。

由于优化问题是隶属于NP问题中的混合整数非线性规，因而难以直接用凸优化方法得到最优解。

本文参考文献12的两步法方案，先进行子载波信道分配，去除整数约束，在此基础上再进行功率的最优化分配。

虽然此方法只能得到能效最大的次优解，但大大降低了计算复杂度，因而很适用于实时应用。

在大致满足了总功率和总干扰限制的情况下，先进行空闲子载波分配，保证每个子载波只能被一个认，如果认知用户使用了授权用户占用的邻近子载波，会给授权用户误差产生的干扰，所以子载波分配时必须同时考虑干扰和总功率的限制。

假设每个子信道对授权用户来说都是一样的，，则初步的功率) （7）式（6）将子用户k '，如式[0.01, 0.05]和[0.05, 1]的均匀分布。

下列的仿真结果都是基于1000次重复实验取得的均值。

图1是传输总功率约束从0.1 感知误差与转化系数ξ影响能效变化的曲线图。

其中，两个授权用户的干扰门限都设定为10知，一开始四种情况下的能效值都随着传输总功率增大而明显增大，考虑了感知误差得到的曲线比不考虑感知误差的曲线性能略差一些。

因为考虑了感知误差情况下的总干扰会比不考虑感知误差的更大，在干扰门限的约束下，相应的能效自然会降低。

同时，考虑转化系数ξ时的能效要远低于不考虑该参数的情形，因为传输速率相等时，前者需要消耗更多的功率，即能效更低。

当传输总功率增加到0.5 干扰约束变成了决定性因素，所以两两曲线的差别越来越小，四条曲线趋于两个的极限。

图1 能效随传输总功率约束的变化图2是传输总功率约束从0.1 感知误差的情况下，当优化目标不同时，静态电路消耗功率P S 与转化系数ξ影响总吞吐量变化的曲线图。

其中，两个授权用户的干扰门限都设定为10 W。

由图2可知，两种优化目标对应的总吞吐量随着传输总功率的增加而缓慢增长，并达到相应的极限值。

认知无线电多用户服务与资源分配研究随着信息通信技术的飞速发展，无线电频谱资源的稀缺性成为制约无线通信发展的重要瓶颈。

为了最大限度地利用有限的频谱资源，认知无线电技术应运而生。

认知无线电技术通过感知和分析无线电频谱的使用情况，动态地调整频谱的分配和使用，提高频谱利用率，并提供多用户服务。

本文将对认知无线电多用户服务与资源分配进行研究和探讨。

首先，认知无线电的基本原理是通过感知环境中的无线电频谱使用情况，从而实现频谱的智能分配和共享。

认知无线电技术采用了智能识别和学习算法，能够自主感知周围存在的主要用户、频谱资源以及噪声等信息，从而实现精确的频谱分配和调度。

与传统无线通信相比，认知无线电技术具有较高的频谱利用率和可靠性，并具备自组织、自适应的特点。

其次，针对多用户服务，认知无线电技术可以根据不同用户的需求，动态分配频谱资源，提供个性化的服务。

通过感知环境中的用户数量、带宽需求、信号质量等指标，认知无线电系统能够根据不同用户的优先级和需求，为其分配适当的频谱资源。

例如，在多用户同时传输数据时，系统可以根据用户的优先级和服务质量需求，动态地分配频谱资源，从而保证高优先级用户的服务质量，提高系统的整体性能。

同时，在资源分配方面，认知无线电技术还可以实现动态频谱许可的管理和调度。

传统的频谱许可管理方式通常是固定和静态的，往往导致频谱资源的浪费和效率低下。

而认知无线电技术可以通过感知和学习，动态地更新和分配频谱许可，将未被使用的频谱资源分配给需要的用户，提高频谱利用效率。

此外，认知无线电技术还可以自动调整频谱分配，应对环境变化和拓展网络容量，保持高效、可靠的通信连接。

此外，认知无线电技术的应用场景非常广泛。

在军队通信中，认知无线电技术可以提供抗干扰、抗干扰等多用户服务，提高通信可靠性和保密性。

在智能城市建设中，认知无线电技术可以实现智能交通、环境监测、智能家居等各类应用，提高城市的信息化水平和服务质量。

在物联网领域，认知无线电技术可以实现海量设备的接入和频谱资源的管理，支持大规模的物联网部署。

多用户接入无线网络的资源分配策略研究无线网络技术的广泛应用和普及使得越来越多的用户可以同时连接到同一个网络中。

然而，无线网络的资源有限，如何合理分配这些资源成为一个重要的问题。

针对多用户接入无线网络的资源分配策略，本文将从不同的角度进行研究，并提出一些解决方案。

首先，我们可以从时分复用的角度考虑资源分配。

时分复用是一种将可用时间划分成多个时隙，并给不同用户分配不同的时隙进行通信的方式。

在多用户接入无线网络中，可以根据用户的优先级和需求量来分配不同的时隙。

优先级高的用户可以获得更多的时隙资源，以保证其通信质量和服务体验。

对于需求量大的用户，可以适当调整时隙分配的比例，以满足用户的需求。

通过时分复用的资源分配策略，可以有效避免用户之间的干扰，并提升整体的网络性能。

其次，我们可以考虑基于功率控制的资源分配策略。

功率控制可以通过调整用户的发射功率来优化网络资源的利用。

当用户距离基站较近时，可以适当降低其发射功率；而当用户距离基站较远时，则可以增加其发射功率，以保证信号的传输质量。

通过根据用户的位置和距离来进行功率控制，可以使得网络中的用户之间的干扰最小化，从而提高网络的容量和覆盖范围。

另外，我们可以考虑使用动态频谱分配的资源分配策略。

在无线通信中，频谱是一种宝贵的资源，有效的频谱分配可以提高网络的容量和覆盖范围。

动态频谱分配可以根据实际的需求情况而灵活地调整频谱的使用。

通过实时监测网络中用户的通信需求，以及频谱资源的利用情况，可以根据需要动态地分配频谱给用户。

这种资源分配策略可以使得频谱的利用更加高效，从而提高整体网络的性能。

此外，我们还可以考虑使用基于用户需求的资源分配策略。

不同用户对网络资源的需求量可能存在较大差异，有些用户对带宽需求较高，而有些用户对时延较为敏感。

对于这样的情况，可以根据用户的需求量来进行资源分配。

较高需求的用户可以获得更多的带宽资源，以保证其通信质量和服务体验；而对于对时延敏感的用户，可以优先分配延时较低的资源，以提高其通信效率。

OFDM认知无线电系统中多用户资源分配新算法赵青;朱琦【期刊名称】《电路与系统学报》【年(卷),期】2011(016)004【摘要】Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) is regarded as a key technology of physical layer for cognitive radio (CR). In this paper, a novel algorithm of adaptive subchannel, bit and power allocation for the multiuser OFDM-based cognitive radio systems is proposed. We formulate the resource allocation problem as a multidimensional 0-1 knapsack problem and adopt a low-complexity algorithm to solve it. The proposed algorithm not only considers the mutual interference (MI) between primary and secondary users, but aslo accommodates Sus' bandwidth demand, and satisfies each secondary user's Quality of Service (QoS) requirement under the constraint of primary users' interference power limits. Simulation results show that, in comparison with RC (Reduced Complexity) algorithm, the proposed algorithm can decrease complexity and time efficiency while satisfying each user's QoS requirement.%OFDM是认知无线电系统物理层的关键技术,本文针对多用户的OFDM认知无线电系统,提出了一种联合功率、信道和比特分配的新算法,该算法将多用户资源分配映射成多维O-1背包问题,考虑了主次用户之间的干扰,引入了次用户的带宽需求,既保证了次用户对主用户干扰功率的限制,同时又满足了各个次用户的QoS.仿真结果表明,本文的算法与RC算法相比,不仅提高了系统容量,而且降低了计算量,同时还可以保证用户的QoS.【总页数】7页(P44-50)【作者】赵青;朱琦【作者单位】南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,江苏南京210003;南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,江苏南京210003;东南大学移动通信国家重点实验室,江苏南京210096【正文语种】中文【中图分类】TN929.5【相关文献】1.基于OFDM的认知无线电系统联合资源分配 [J], 梁聪;赵晓晖2.认知无线电系统中OFDM多用户资源分配算法 [J], 李维英;陈东;邢成文;王宁3.一种基于OFDM的多用户认知无线电系统联合资源分配算法 [J], 马月槐;徐友云;蔡跃明4.认知无线电系统中基于OFDM的一种资源分配方案 [J], 康桂华;李慧;荣慰5.多用户认知无线电OFDM系统的资源分配算法 [J], 卢云波;唐亮;郝李欣;俞凯;卜智勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

Underlay模式下认知无线电OFDM系统多用户资源分配李鑫滨;石爱武;宋兴芳
【期刊名称】《电信科学》
【年(卷),期】2013(29)4
【摘要】为了更有效地求解Underlay频谱共享模式下的OFDM系统多用户资源分配问题,提出了一种公平、复杂度低的资源分配方法,首先利用公平性的子载波分配方法为认知用户分配子载波,然后利用子载波分配结果,将复杂的多用户资源分配问题转化为简单的单用户功率分配问题,并利用一种复杂度较低的线性封顶注水算法对子载波功率的分配进行求解.通过一种TV频段OFDM系统对算法性能进行了仿真对比分析,仿真结果验证了本文所提资源分配方法的有效性和优越性.
【总页数】6页(P83-88)
【作者】李鑫滨;石爱武;宋兴芳
【作者单位】燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004
【正文语种】中文
【相关文献】
1.认知无线电Underlay模式下MQAM信号的调制识别 [J], 刘明骞;李建英;李兵兵;陈钱
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3.OFDM认知无线电系统中多用户资源分配新算法 [J], 赵青;朱琦
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5.多用户认知无线电OFDM系统的资源分配算法 [J], 卢云波;唐亮;郝李欣;俞凯;卜智勇
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OFDM认知无线电系统中分布式资源分配龙吟;朱江;李方伟【期刊名称】《电视技术》【年(卷),期】2013(037)001【摘要】针对多用户的OFDM认知无线电系统,提出了一种适合于混合业务的分布式资源分配新算法.该算法以最大化系统容量为目标,将资源分配问题建模为非凸优化问题,并通过拉格朗日对偶理论将原问题分解为若干个独立的子问题,通过对子问题的求解可以获得最优的子载波分配和功率分配.同时,根据认知用户业务分组中不同的业务类型授予其不同的权重因子,确保资源分配结果能够满足各认知用户的QoS.仿真结果表明,该算法不仅提高了系统容量,而且还保证了资源分配的公平性和用户的QoS,且算法复杂度不高.%In this paper, a new algorithm of distributed resource allocation in cognitive OFDM system is proposed, which is suitable to mixed service. In order to maximum the throughput of system, the allocation problem is modeled as a non-convex optimization problem which is solved by Lagrangian duality theory, in which the original problem is decomposed into several independent sub problems. Though solving the several sub problems, the optimal allocation results including sub carrier and power are obtained. In the meanwhile, according to the different type of service packets, the different cognitive users with the corresponding weight factor are provided. The simulation results demonstrate that the proposed algorithm not only improves thethroughput of system but also satisfies the QoS of cognitive user, and have low complexity.【总页数】5页(P118-121,129)【作者】龙吟;朱江;李方伟【作者单位】重庆邮电大学移动通信技术重点实验室,重庆400065;韩国仁荷大学超宽带无线通信研究中心,韩国仁川402-751;重庆邮电大学移动通信技术重点实验室,重庆400065;重庆邮电大学移动通信技术重点实验室,重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TN929.5【相关文献】1.基于OFDM的认知无线电系统联合资源分配 [J], 梁聪;赵晓晖2.认知无线电系统中OFDM多用户资源分配算法 [J], 李维英;陈东;邢成文;王宁3.OFDM认知无线电系统中多用户资源分配新算法 [J], 赵青;朱琦4.认知无线电系统中基于OFDM的一种资源分配方案 [J], 康桂华;李慧;荣慰5.认知OFDM无线电系统基于公平度门限的资源分配 [J], 徐爽;赵晓晖;袁浩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于OFDM的认知无线电用户频谱分配策略刘超;孙雁飞【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)022【摘要】Two algorithms using Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) are proposed after reviewing research on spectrum allocation in multiuser Cognitive Radio(CR). The optimal algorithm obtains the total transmission power through the lower limit of primary users' Signal to Interference Ratio(SIR), and allots every user subcarriers and power according to Lagrange's theorem. The hypo-optimal algorithm uses a prorating gene to determine equity of allocation. Results are obtained through restricting the users' SIR. Simulations results show both algorithms are effective compared with Frequency Division Multiple Access(FDMA) allocation, and satisfy the needs of CR.%结合正交频分复用(OFDM)技术,研究认知无线电场景中的多用户频谱分配策略,提出最优与次优2种算法.最优算法通过授权用户的SIR下限得到认知无线电的发射总功率,采用拉格朗曰定理为每个认知用户分配子载波和功率.次优算法引入分配比例因子来体现用户分配的公平原则,通过限制SIR得到频谱分配结果.仿真结果表明,2种算法的性能优于现有基于FDMA的静态频谱分配算法,能从不同层面满足认知无线电的需求.【总页数】3页(P88-90)【作者】刘超;孙雁飞【作者单位】江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013;南京邮电大学,南京210003;南京邮电大学,南京210003【正文语种】中文【中图分类】TN925.93【相关文献】1.认知无线电中OFDM多用户频谱分配 [J], 刘鑫;谭学治2.多用户NC-OFDM动态频谱分配策略研究 [J], 侯炜;张林;山秀明;王耀希3.基于自适应OFDM技术的认知无线电频谱分配策略 [J], 周健;蒋铃鸽;何晨4.基于自适应OFDM技术的认知无线电频谱分配策略 [J], 周健;蒋铃鸽;何晨5.基于混沌二进制粒子群算法的认知无线电频谱分配策略 [J], 滕志军; 谢露莹; 滕利鑫; 曲福娟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。