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多用户OFDM系统中快速资源分配算法的研究(2009年)

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简介:
本研究聚焦于多用户OFDM系统的高效运作,提出了一种快速资源分配算法,旨在优化频谱利用率和提升系统性能。该论文发表于2009年,为无线通信领域提供了有价值的理论和技术支持。 本段落提出了一种新的多用户OFDM系统中的快速子载波和比特分配算法。在满足每个用户的误比特率和数据速率要求的前提下,首先根据各用户的信号状况进行简单的初始分配以确定最初的子载波分配方案,并使用贪婪算法进行比特分配。在此基础上,按照文中所述方法对初始分配结果进行优化迭代,通过交换子载波不断改进最终的子载波和比特分配策略,从而实现系统总发射功率最小化的目标。此外,本段落还分析了传统的静态子载波分配方案以及几种自适应的子载波、比特分配方案,并比较了这些方法之间的优缺点。仿真结果表明该算法在性能上具有显著优势。

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  • OFDM2009
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    本研究聚焦于多用户OFDM系统的高效运作,提出了一种快速资源分配算法,旨在优化频谱利用率和提升系统性能。该论文发表于2009年,为无线通信领域提供了有价值的理论和技术支持。 本段落提出了一种新的多用户OFDM系统中的快速子载波和比特分配算法。在满足每个用户的误比特率和数据速率要求的前提下,首先根据各用户的信号状况进行简单的初始分配以确定最初的子载波分配方案,并使用贪婪算法进行比特分配。在此基础上,按照文中所述方法对初始分配结果进行优化迭代,通过交换子载波不断改进最终的子载波和比特分配策略,从而实现系统总发射功率最小化的目标。此外,本段落还分析了传统的静态子载波分配方案以及几种自适应的子载波、比特分配方案,并比较了这些方法之间的优缺点。仿真结果表明该算法在性能上具有显著优势。
  • 基于遗传OFDM
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    本研究提出了一种基于遗传算法优化多用户正交频分复用系统的资源分配策略,旨在提升数据传输效率和系统性能。 针对多用户OFDM系统资源分配算法复杂度高以及误码性能不佳的问题,本段落提出了一种在保证发射功率最小的前提下进行子载波与比特分配的方案,并结合遗传算法对系统的优化问题进行了改进,通过编码解、生成初始群体、构建适应度函数、产生新种群和执行遗传策略及变异规则等步骤来寻找全局最优解。这不仅提升了系统性能,还降低了算法复杂性。仿真结果表明,在相同的信噪比条件下,该方案能够进一步降低系统的误码率。
  • OFDMA仿真
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    本论文深入探讨了OFDMA系统中的多种资源分配算法,并通过详细的仿真分析比较了它们在不同条件下的性能表现。 在OFDMA系统中的各种资源分配算法进行仿真。
  • MUSA检测
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    本文介绍了在MUSA系统中设计的一种高效能快速多用户检测算法,旨在提升系统的识别效率与准确性。 多用户共享接入是一种5G非正交多址接入方案,由于采用了串行干扰消除(SIC)检测算法,导致其运行时间较长、延迟较大且复杂度较高。为满足5G低时延和高可靠性的需求,提出了一种基于并行干扰消除(PIC)结构的快速非线性检测算法,并不需要多级PIC结构的支持。首先让接收信号通过最小均方误差(MMSE)检测器处理,然后将该检测器的输出结果直接作为后续PIC检测器的输入数据源。此方法避免了在串行干扰消除过程中多次排序和对矩阵求逆的问题,在保持符号错误率不变的前提下,算法运行时间减少了54%,复杂度也降低了一个级别。
  • 基于MATLABNOMA经典功率
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    本研究利用MATLAB平台,深入探讨了非正交多址接入(NOMA)系统中的传统多用户功率分配策略,并对其性能进行了仿真分析。 本程序研究了NOMA系统中的经典多用户功率分配算法,主要包括非固定功率分配方案(Fixed Power Allocation,FPA)、分数功率分配方案(Fractional Transmit Power Allocation,FTPA)以及注水算法。该程序可在MATLAB 2016b和2021b版本上运行。如有其他问题欢迎进一步交流。 标签:通信 NOMA 注水法 FTPA 固定功率分配
  • 一种公平有效认知OFDM
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    本研究提出了一种在认知正交频分复用(OFDM)系统中实现高效且公平的多用户资源动态分配策略,旨在优化网络性能和用户体验。 在子载波分配、干扰温度控制、次级用户功率预算以及确保公平性等多项约束条件下,我们提出了一种适用于认知正交频分复用(OFDM)系统的多用户资源分配方案。该方案通过将子载波与功率的分配过程分为两个连续步骤来简化计算复杂度。 首先,在第一步中采用了比例公平原则进行子载波分配,确保每个用户的通信需求得到满足;其次,在第二步中应用了一种改进型快速迭代注水算法,并且通过对调整参数μ的选择优化了算法的收敛性能。这使得各个次级用户能够在给定的子载波上迅速完成功率分配。 通过理论分析和仿真测试验证表明,相较于现有的贪婪分配结合迭代注水方案,本方法能够灵活地在频谱利用效率与公平性之间取得更好的平衡,并且显著减少了现有算法所需的计算资源。
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    本论文聚焦于认知无线电网络中的OFDM多用户资源分配问题,旨在优化频谱利用率和提高系统性能。通过理论分析与仿真验证,提出了一种高效的资源分配算法。 本段落探讨了基于正交频分复用(OFDM)的认知无线电系统在下行链路中的频谱共享算法。认知无线电用户可以根据感知到的资源状况进行相应的调整。
  • 基于差进化OFDM自适应方案
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    本研究提出了一种基于差分进化算法的多用户正交频分复用(OFDM)系统中的自适应资源分配方法,旨在优化无线通信网络性能。通过智能调整子载波和比特流分布,该方案能够显著提升数据传输效率与用户体验质量,同时有效降低能耗。 针对多用户正交频分复用系统中的自适应资源分配问题,本段落提出了一种改进的子载波与基于差分进化算法的功率自适应分配方法。该方法首先在均等功率条件下进行初始的子载波分配,随后通过引入特定约束条件来优化这一过程,并进一步改良了差分进化算法的应用方式。利用这种改进后的算法,结合旨在平衡用户公平性和系统容量目标函数的设计,能够实现全局最优解下的多用户间功率动态调整。 仿真结果显示,在保持较低计算复杂度的同时兼顾用户体验均衡性的情况下,该方法显著提升了系统的整体性能表现,从而验证了其有效性和实用性。
  • 惯性导航校正仿真2009
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    本文于2009年探讨了惯性导航系统中零速校正技术,并通过仿真分析验证其有效性,为提高INS定位精度提供了理论支持。 零速校正技术利用载体在停车状态下惯性导航系统的速度输出来估计惯导系统中的速度误差,并进一步修正其他各项误差。基于这一原理,本段落分析了零速校正在惯性导航系统中的应用效果。首先推导出了惯性导航系统的误差方程,然后通过曲线拟合的方法,在Matlab仿真环境中得到了经过零速校正后的位置误差曲线。通过对仿真结果的比较和分析,表明该方法在修正惯性导航系统误差方面具有有效性。