一种基于仲裁的上行OFDMA资源分配算法

发布时间：2022-01-27 20:46

　　对于下行OFDMA系统,为了获取最大的吞吐量,将载波分配给信道增益最好的用户是最优的分配方式,功率分配则服从注水分布。对于上行OFDMA系统,由于用户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适用于上行。将上行OFDMA资源分配问题描述为具有资源使用竞争的情形,竞争造成了冲突,而冲突就需要有效的方式来进行裁决。着重分析了用户功率限制下的载波冲突仲裁策略,提出了一种基于仲裁的上行OFDMA资源分配算法。仿真结果表明,该算法能够以较低的复杂度获得较优的吞吐量性能。 

【文章来源】：通信技术. 2020,53(09)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

各算法下吞吐量随着用户数的变化关系

图1 各算法下吞吐量随着用户数的变化关系图2显示了不同用户数情形下算法复杂度的比较。这里的复杂度统一由系统仿真时间来衡量，其中仿真时间包括基站侧的载波分配时间和用户终端侧的比特功率时间。由图2可以发现，Max Rt+WF由于需要进行逐个载波逐个用户地计算注水下的裕量速率乘积，因而其算法复杂度最大，达到O(KN2)，其中K为用户数，N为子载波数，仿真时间进一步表明，算法的复杂度与用户的数目呈线性关系；由于EP+WF算法在载波的分配过程中以平均功率代替注水计算，降低了计算复杂度，但性能影响不大；本文提出的Myalg+WF算法由于采用了初始分配加仲裁的策略，使得初始分配的载波数比较少，发生冲突的概率比较小，所以其算法复杂度较小，仿真较快。

图2显示了不同用户数情形下算法复杂度的比较。这里的复杂度统一由系统仿真时间来衡量，其中仿真时间包括基站侧的载波分配时间和用户终端侧的比特功率时间。由图2可以发现，Max Rt+WF由于需要进行逐个载波逐个用户地计算注水下的裕量速率乘积，因而其算法复杂度最大，达到O(KN2)，其中K为用户数，N为子载波数，仿真时间进一步表明，算法的复杂度与用户的数目呈线性关系；由于EP+WF算法在载波的分配过程中以平均功率代替注水计算，降低了计算复杂度，但性能影响不大；本文提出的Myalg+WF算法由于采用了初始分配加仲裁的策略，使得初始分配的载波数比较少，发生冲突的概率比较小，所以其算法复杂度较小，仿真较快。图4 不同载波下各算法的仿真时间比较

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于分簇的多用户OFDM自适应资源分配方案[J]. 高浩,李学华,姚媛媛.  电子技术应用. 2019(03)
[2]M-CORD下无线接入网络资源分配研究[J]. 王楚捷,王好贤.  计算机工程与应用. 2018(22)
[3]基于拉格朗日对偶的认知无线电网络最优资源分配算法[J]. 张亚梅,张国平.  现代电子技术. 2016(19)
[4]基于高阶循环累积量的正交频分复用（OFDM）信号子载波调制识别算法[J]. 刘瑜,张天骐,李灿.  科学技术与工程. 2014(20)



本文编号：3613060