一種基于仲裁的上行OFDMA資源分配算法
發(fā)布時(shí)間:2022-01-27 20:46
對(duì)于下行OFDMA系統(tǒng),為了獲取最大的吞吐量,將載波分配給信道增益最好的用戶是最優(yōu)的分配方式,功率分配則服從注水分布。對(duì)于上行OFDMA系統(tǒng),由于用戶所存在的分布式功率限制,使得下行所采用的分配策略并不適用于上行。將上行OFDMA資源分配問題描述為具有資源使用競(jìng)爭(zhēng)的情形,競(jìng)爭(zhēng)造成了沖突,而沖突就需要有效的方式來進(jìn)行裁決。著重分析了用戶功率限制下的載波沖突仲裁策略,提出了一種基于仲裁的上行OFDMA資源分配算法。仿真結(jié)果表明,該算法能夠以較低的復(fù)雜度獲得較優(yōu)的吞吐量性能。
【文章來源】:通信技術(shù). 2020,53(09)
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
各算法下吞吐量隨著用戶數(shù)的變化關(guān)系
圖1 各算法下吞吐量隨著用戶數(shù)的變化關(guān)系圖2顯示了不同用戶數(shù)情形下算法復(fù)雜度的比較。這里的復(fù)雜度統(tǒng)一由系統(tǒng)仿真時(shí)間來衡量,其中仿真時(shí)間包括基站側(cè)的載波分配時(shí)間和用戶終端側(cè)的比特功率時(shí)間。由圖2可以發(fā)現(xiàn),Max Rt+WF由于需要進(jìn)行逐個(gè)載波逐個(gè)用戶地計(jì)算注水下的裕量速率乘積,因而其算法復(fù)雜度最大,達(dá)到O(KN2),其中K為用戶數(shù),N為子載波數(shù),仿真時(shí)間進(jìn)一步表明,算法的復(fù)雜度與用戶的數(shù)目呈線性關(guān)系;由于EP+WF算法在載波的分配過程中以平均功率代替注水計(jì)算,降低了計(jì)算復(fù)雜度,但性能影響不大;本文提出的Myalg+WF算法由于采用了初始分配加仲裁的策略,使得初始分配的載波數(shù)比較少,發(fā)生沖突的概率比較小,所以其算法復(fù)雜度較小,仿真較快。
圖2顯示了不同用戶數(shù)情形下算法復(fù)雜度的比較。這里的復(fù)雜度統(tǒng)一由系統(tǒng)仿真時(shí)間來衡量,其中仿真時(shí)間包括基站側(cè)的載波分配時(shí)間和用戶終端側(cè)的比特功率時(shí)間。由圖2可以發(fā)現(xiàn),Max Rt+WF由于需要進(jìn)行逐個(gè)載波逐個(gè)用戶地計(jì)算注水下的裕量速率乘積,因而其算法復(fù)雜度最大,達(dá)到O(KN2),其中K為用戶數(shù),N為子載波數(shù),仿真時(shí)間進(jìn)一步表明,算法的復(fù)雜度與用戶的數(shù)目呈線性關(guān)系;由于EP+WF算法在載波的分配過程中以平均功率代替注水計(jì)算,降低了計(jì)算復(fù)雜度,但性能影響不大;本文提出的Myalg+WF算法由于采用了初始分配加仲裁的策略,使得初始分配的載波數(shù)比較少,發(fā)生沖突的概率比較小,所以其算法復(fù)雜度較小,仿真較快。圖4 不同載波下各算法的仿真時(shí)間比較
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于分簇的多用戶OFDM自適應(yīng)資源分配方案[J]. 高浩,李學(xué)華,姚媛媛. 電子技術(shù)應(yīng)用. 2019(03)
[2]M-CORD下無線接入網(wǎng)絡(luò)資源分配研究[J]. 王楚捷,王好賢. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(22)
[3]基于拉格朗日對(duì)偶的認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)資源分配算法[J]. 張亞梅,張國平. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2016(19)
[4]基于高階循環(huán)累積量的正交頻分復(fù)用(OFDM)信號(hào)子載波調(diào)制識(shí)別算法[J]. 劉瑜,張?zhí)祢U,李燦. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2014(20)
本文編號(hào):3613060
【文章來源】:通信技術(shù). 2020,53(09)
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
各算法下吞吐量隨著用戶數(shù)的變化關(guān)系
圖1 各算法下吞吐量隨著用戶數(shù)的變化關(guān)系圖2顯示了不同用戶數(shù)情形下算法復(fù)雜度的比較。這里的復(fù)雜度統(tǒng)一由系統(tǒng)仿真時(shí)間來衡量,其中仿真時(shí)間包括基站側(cè)的載波分配時(shí)間和用戶終端側(cè)的比特功率時(shí)間。由圖2可以發(fā)現(xiàn),Max Rt+WF由于需要進(jìn)行逐個(gè)載波逐個(gè)用戶地計(jì)算注水下的裕量速率乘積,因而其算法復(fù)雜度最大,達(dá)到O(KN2),其中K為用戶數(shù),N為子載波數(shù),仿真時(shí)間進(jìn)一步表明,算法的復(fù)雜度與用戶的數(shù)目呈線性關(guān)系;由于EP+WF算法在載波的分配過程中以平均功率代替注水計(jì)算,降低了計(jì)算復(fù)雜度,但性能影響不大;本文提出的Myalg+WF算法由于采用了初始分配加仲裁的策略,使得初始分配的載波數(shù)比較少,發(fā)生沖突的概率比較小,所以其算法復(fù)雜度較小,仿真較快。
圖2顯示了不同用戶數(shù)情形下算法復(fù)雜度的比較。這里的復(fù)雜度統(tǒng)一由系統(tǒng)仿真時(shí)間來衡量,其中仿真時(shí)間包括基站側(cè)的載波分配時(shí)間和用戶終端側(cè)的比特功率時(shí)間。由圖2可以發(fā)現(xiàn),Max Rt+WF由于需要進(jìn)行逐個(gè)載波逐個(gè)用戶地計(jì)算注水下的裕量速率乘積,因而其算法復(fù)雜度最大,達(dá)到O(KN2),其中K為用戶數(shù),N為子載波數(shù),仿真時(shí)間進(jìn)一步表明,算法的復(fù)雜度與用戶的數(shù)目呈線性關(guān)系;由于EP+WF算法在載波的分配過程中以平均功率代替注水計(jì)算,降低了計(jì)算復(fù)雜度,但性能影響不大;本文提出的Myalg+WF算法由于采用了初始分配加仲裁的策略,使得初始分配的載波數(shù)比較少,發(fā)生沖突的概率比較小,所以其算法復(fù)雜度較小,仿真較快。圖4 不同載波下各算法的仿真時(shí)間比較
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于分簇的多用戶OFDM自適應(yīng)資源分配方案[J]. 高浩,李學(xué)華,姚媛媛. 電子技術(shù)應(yīng)用. 2019(03)
[2]M-CORD下無線接入網(wǎng)絡(luò)資源分配研究[J]. 王楚捷,王好賢. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(22)
[3]基于拉格朗日對(duì)偶的認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)資源分配算法[J]. 張亞梅,張國平. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2016(19)
[4]基于高階循環(huán)累積量的正交頻分復(fù)用(OFDM)信號(hào)子載波調(diào)制識(shí)別算法[J]. 劉瑜,張?zhí)祢U,李燦. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2014(20)
本文編號(hào):3613060
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