该文研究满足用户速率需求的子载波配对、动态子载波分配和功率分配的联合优化,建立了使传输速率与用户期望速率之差最小化的优化数学模型.首先提出平均功率分配下基于用户期望速率的子载波配对和动态子载波分配算法(dynamic subcarrier allocation based on expected rate,ERDSA).为了保证用户的公平性,提出在系统资源不足时按比例减小接入用户期望速率的子载波配对和动态子载波分配算法(enhanced dynamicsubcarrier allocation based on expected rate,EERDSA).由于平均功率分配时,第1跳子载波与第2跳子载波的速率存在不完美匹配的问题,进而提出联合子载波配对、动态子载波分配和功率分配算法(dynamic jointsubcarrier and power allocation,DJSPA).分析表明3种算法的复杂度仅与子载波数呈线性关系,均为低复杂度的优化算法.仿真表明,这几种算法可满足用户的期望速率,降低系统功耗.
基于最大信道增益的中继选择方法,分析了在不完全信道状态信息(CSI,channel stateinformation)和受主用户干扰情况下认知中继网络的中断概率;进一步提出了在主用户干扰约束和保证认知用户服务质量(QoS,quality of service)条件下最大化认知中继网络频谱效率的数学优化模型,利用拉格朗日对偶松弛法获得了该优化问题的解,在保证主用户传输性能不受影响的前提下,提高了认知中继网络的频谱效率。仿真结果表明该文提出的功率分配方案与等功率分配方案相比提高了性能增益。同时表明在非完全信道条件下获得的频谱效率与完全信道条件下的频谱效率近似,但减少了系统信息的反馈量和实现的复杂度,有利于该方案的工程应用。
在OFDM协作双向中继网络中,当多个用户对借助AF(amplify and forward)双向中继相互通信时,用户对之间的公平性与系统总速率不能同时兼顾.该文提出一种用户对速率成比例性公平,并与系统总速率折中的次优资源分配策略.该策略以最大化双向中继系统总速率为目标,在总功率及用户对的速率成比例约束下分两步进行.首先在每个子载波等功率假设条件下进行用户对速率成比例公平的子载波优化,使系统总速率得以提升.然后在保证公平性前提下采用一种迭代的功率分配方法将总功率分配到各个子载波,使系统总速率再次得到提升.仿真结果表明,所提出的策略在保证用户对速率成一定比例的前提下有效地提高了系统总速率.
