多载波系统中的自适应资源分配研究

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1、中国科学技术大学博士学位论文多载波系统中的自适应资源分配研究姓名:孙群龙申请学位级别:博士专业:通信与信息系统指导教师:卫国20090501巾厨科学技术大学博士论文摘要论文研究多载波系统中自适应资源分配方法,针对连续比特OFDM系统、离散比特OFDM系统、以及非理想反馈下的MIMO.OFDM系统,提出若干自适应资源分配算法。连续比特OFDM系统下的多播速率自适应(MRA)问题,是一种更具一般性的资源分配问题,目前的研究还比较少。针对MRA问题,本文首先指出最优的资源分配为NP—hard问题,最优解

2、需通过遍历求得,并证明给定子载波分配下,基于QoS保证的最优功率分配为具有最小功率约束的多水平面功率注水,提出一种基于二分搜索的低复杂度实现方法。然后基于对偶分解理论,给出MRA问题的性能上界,并提出一种近似最优资源分配算法,通过仿真说明了所提近似最优资源分配算法的良好性能,基于对偶分解理论的性能上界是一个紧的上界,MI认问题具有可忽略的对偶差额。最后,为降低通过对偶分解理论求解MRA问题的复杂度,提出五种次优的启发式资源分配算法:基于予载波调整的资源分配算法、等功率资源分配算法、局部注水资源分配

3、算法、全局注水资源分配算法、改进的全局注水资源分配算法,并对算法复杂度进行了分析,仿真表明了所提启发式分配算法的有效性,且具有低复杂度特性,非常适合于实际系统实现。对于离散比特OFDM系统,考虑在满足各多播业务的误比特率要求下,最大化系统频谱效率。首先将现有连续比特下的资源分配算法扩展到离散比特情况,系统性能损失较大;为提高系统性能,在应用层引入多描述编码,提出一种基于多描述编码的离散比特资源分配算法,利用多描述编码灵活的解码特性,更有效进行资源分配。仿真结果表明,在不同多播组数目和每组用户数情况

4、下,所提算法均可改善系统性能。针对VBLAST架构的多用户MIMO—OFDM系统,考虑非理想反馈下的自适应资源分配问题。对于实际中反馈时延和反馈误差同时存在的情况,推导了表征反馈质量的置信系数和等价方差的通用闭式表达,将现有只存在反馈时延或反馈误差下的结果扩展到一般情况。利用该闭式表达,提出~种基于非理想反馈的自适应子载波分配算法,该分配算法对反馈信道信息和反馈质量进行了综合考虑。仿真结果表明,所提分配算法在各种非理想反馈情况下,均可改善系统性能。第1页共118页中国科学技术大学博士论文摘要自适应

5、资源分配能有效地利用有限的系统功率和频谱资源,提高系统性能。本文所作的研究和贡献,对实际多载波系统中的资源分配具有重要参考意义,提出的部分低复杂度资源分配算法,也具有一定的实用价值。关键词:自适应资源分配,多载波系统,正交频分复用,对偶分解,多播业务,非理想反馈第1I页共118页中国科学技术大学博士论文AbstractAdaptiveresourceallocationformuhi.ca玎ierSyStenlSisstudiedi11mismesis.SeVeralad印tiveresource

6、allocationalgorimmsareproposedforOFDMSystems埘thcontinuousbits,OFDMSystems、Vith击scretebits,andMIMO—OFDMSystemswithimperfectfeedback.MulticaStRateAdaptive(MRA)problemisstudiedforOFDMsystems谢thcontinuouSbits.Theobjectiveistomaxirnjze廿1espectrumemciency喊l

7、eguarameeillgeaChmulticaStgroup’sQoS.Firsny,wepoirltoutt11att11eoptimalresourceallocationisNP.hard,arldeXhaustedsearchisneededtoobtajnmeoptimalsolution.Givensubcarriera110cationresults,meoptimalpo、ⅣerallocationwithguarameedQoSisproVedt0beaminimumpower

8、liIllitedmultilevelwater.filling,甜ldalow·complexi妙methodb2Lsedonbi—sectionsearchisgiVentofindthewaterlevels.Secondly,Dualdecompositiontheo巧isusedtoobtainanupperboundt0mepe响nnanceofMI乙~problem,aIldanear-optimalresourcea110cationisproposed.Simul

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