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随着无线通信的发展,有限的无线资源与业务服务质量要求(QoS)不断增长之间的矛盾日益尖锐。为了缓解这一矛盾,必须从无线系统的各个层面入手。在物理层,OFDM是一种非常适合于宽带无线系统的技术;在链路层,采用资源分配和调度可以显著改善通信系统的频谱效率和吞吐量。另外,OFDM技术的独特优势,为资源分配提供了灵活自由度。因此,OFDM系统中的资源分配算法在近十年来得到了广泛的关注。本文首先介绍了OFDM技术在未来无线通信系统中的应用,通过对OFDM系统关键技术的简单分析,确立了本文的选题依据和研究内容。本文接着介绍了单用户、多用户、多小区OFDM系统资源分配,包括常见的问题建模和求解方法,并介绍了近年来的几个研究热点。其中,多用户系统中的资源分配问题,需要考虑用户的QoS,比较复杂,重点在于寻求解决所提问题的有效的近似最优解,常见的算法有分步、凸优化和启发式方法。本文以多用户OFDM系统的资源分配问题为研究重点,围绕多个热点研究方向,展开了深入的研究。跨层资源分配是近年来的一个研究热点,针对多用户OFDM系统,本文提出了一种应用层、MAC层、物理层联合优化的跨层资源分配框架。为解决所提资源分配问题,本文采用低复杂度的精英选择遗传算法,并与其他典型算法进行性能比较,体现了启发式方法的有效性。本文还提出了MAC层和物理层联合优化的跨层机会调度方案,采用随机逼近的方法,将关于平均性能参量的资源调度问题转化为关于瞬时性能参量的资源分配问题,简单有效地获得了较好的公平性和吞吐量性能。OFDM和其他先进技术相结合的系统中的资源分配,是另一个研究的热点。为了将协作通信技术引入OFDM系统,本文分别考虑了无额外中继节点和有额外中继节点两种协作通信模式下的资源分配。在无额外中继节点环境下,为同时挖掘协作分集和多用户分集,本文提出一种双时隙(two-slot)的资源分配结构解决用户半双工的限制,并相应提出初始资源分配和中继选择分步进行的次优算法,仿真证实了采用分步法解决复杂问题的可行性。在采用额外中继节点环境下,本文提出考虑用户公平性的下行系统容量最大化的问题,首先采用连续放松方法,将所提问题转化为一个凸优化问题,得出其对偶问题,然后采用次梯度法解决对偶问题,对其解进行整数化,最终得到原问题的近似最优解,体现了凸优化方法的可靠性和应用策略。为了将认知无线电技术引入OFDM系统,本文考虑了存在多个认知用户的认知无线电系统中上下行两种场景下的资源分配问题,并借助于迭代算法来寻找最优的Lagrangian算子,进一步深化了凸优化方法的使用。资源分配和调度的前提是获取实时的信道信息,为了减少用户反馈信道信息的开销,在本文的最后,提出了基于门限设置的信道有限反馈方案,从反馈中断概率、容量损失、反馈效用三个不同的角度设置门限。数值计算结果表明,通过适当的门限设置,可以在相对较少的容量损失下,较大程度地减少反馈量,使得下行多用户OFDM资源分配和调度算法在实际中可以有效应用。本文从简单OFDM环境到结合协作通信、认知无线电等新技术的复杂环境,从启发式、分步等简单算法到凸优化理论,从理想假设分析到实际算法实施的考虑,综合地研究了OFDM系统资源分配调度策略。这些全面的分析和研究将促进对OFDM系统资源分配和调度的理解,对实际系统的设计不无裨益。