非理想信道状态信息下OFDMA系统自适应资源分配技术研究

发布时间：2019-03-08 11:40

【摘要】：随着无线蜂窝网络从第一代到现在部分投入商用的长期演进（Long TermEvolution，LTE）系统的发展，人们对网络所提供业务的服务质量要求也不断增加。如何在有限的频谱资源上，为用户提供更多高质量业务的同时最大化系统频谱效率，是未来无线宽带蜂窝网络将面临的主要技术挑战。 OFDMA可实现高效灵活的资源分配，并具有频谱效率高的优点，特别适合对峰均功率比要求不高的下行链路传输，，全球微波互联接入系统和LTE系统选择OFDMA作为物理层下行传输方案。单载波频分多址（Single CarrierFrequency Division Multiple Access，SC-FDMA），可被视为带有DFT预编码的普通OFDMA，其峰均功率比远低于OFDMA，SC-FDMA特别适合上行链路传输，LTE将SC-FDMA作为其物理层上行传输方案。本文将下行采用OFDMA传输方案和上行采用SC-FDMA传输方案的单小区、单输入、单输出蜂窝系统称为OFDMA系统，本文研究工作均基于该系统架构展开。将子信道瞬时信噪比做为信道状态信息（Channel State Information，CSI）来指示子信道信道状态。精确的CSI对自适应资源分配是非常重要的。在实际系统中，由于导频开销限制等原因，使得必然存在信道估计误差；从信道估计时刻到发送端采用基于CSI确定的资源分配方案进行传输有一定延时，称此延时为CSI延时，CSI延时期间的信道变化会导致CSI不准确；在FDD系统中，用户将CSI进行数字化后通过反馈信道发送到基站，因此存在量化误差和CSI反馈误码。综上所述，基站得到的CSI总是不准确的，本文将基站得到的用户子信道信噪比估计值，称为非理想信道状态信息（Imperfect Channel StateInformation，ICSI）。在实际系统中，在假设CSI准确的情况下进行资源分配，会导致系统性能的下降。ICSI估计精度对系统性能有很大影响，研究如何设计能自适应ICSI估计精度变化的资源分配算法在保证用户服务质量的同时最大化系统频谱效率是非常必要的。针对上述问题，本文以无线信道衰落统计特性为切入点，分别在OFDMA-TDD系统下行、OFDMA-FDD系统下行以及OFDMA系统上行链路三种场景下，对基于ICSI的针对非实时业务的资源分配问题进行研究，并得到了一些具有实际应用价值的方法。本文主要研究如下三个问题：第一，对于TDD系统下行链路，针对在满足用户带宽需求和平均误比特率上限要求条件下最大化链路频谱效率问题，提出了基于用户带宽需求的TDD下行资源分配算法。引入用户权值，提出了满足用户带宽需求的子信道分配策略，据此推导出了关于信道估计误差和CSI延时的用户平均误比特率表达式，将上述问题分解为子信道分配和平均误比特率约束下调制方式切换阈值最优化两个问题。利用拉格朗日乘数法将此J1维的调制方式切换阈值最优化问题转化为一维优化问题，证明了最优解必在平均误比特率约束条件的边界上取得，从而得到了该问题的最优解。该算法不仅可满足用户不同的带宽接入需求，还能在满足用户平均误比特率上限要求条件下，自适应ICSI估计精度的变化，给出与之对应的最优调制方式切换阈值，最大化链路频谱效率。因给出了用户平均误比特率表达式，该算法无需迭代，可方便地应用到实际TDD系统中。第二，对于FDD系统下行链路，针对资源分配问题（同上），提出了基于用户带宽需求的FDD下行资源分配算法。提出了满足用户带宽需求的子信道分配策略，据此推导出了关于信道估计误差、CSI延时、量化比特数和反馈信道BER的用户平均误比特率表达式。根据该表达式，将上述问题分解为子信道分配和平均误比特率约束下调制方案最优化两个问题。针对平均误比特率约束下调制方案最优化问题，提出了最优调制方案可行搜索算法。提出的基于用户带宽需求的FDD下行资源分配算法不仅可满足用户不同带宽需求，还能在满足用户平均误比特率上限要求条件下自适应ICSI估计精度的变化，给出与之对应的最优调制方案，最大化链路频谱效率。此外，由于同样获得了关于ICSI估计精度参数的用户平均误比特率表达式，该算法可方便地应用到实际FDD系统中。第三，对于上行链路，FDD和TDD系统获取ICSI的方式相同，所提算法对两种系统都适用。针对最大化用户吞吐量问题，提出一种子信道速率分配算法。推导出了用户占用子信道信噪比平均值的条件概率密度函数，据此给出了关于信道估计误差和CSI延时的用户吞吐量表达式，从而得到了最优的子信道速率分配方案。该算法能自适应ICSI估计精度的变化，给出与之对应的最优的速率分配方案，最大化用户吞吐量。因获得了关于信道估计误差和CSI延时的用户吞吐量的表达式，本算法可方便地应用到实际上行链路系统中。
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【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN929.5

【参考文献】