一种基于qoe效用函数的多用户ofdm系统功率子载波联合分配算法

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1、一种基于QOE效用函数的OFDM系统功率、子载波联合分配算法陈松基金项目：863计划重点项目高频段无线链路技术研究。项目号：2009AA011504作者简介:陈松(1986),男,福建省永春县人,硕士生,电子设计工程师,主要研究领域为移动通信;，郑娜娥，王大鸣，崔维嘉(1．解放军信息工程大学信息工程学院通信工程系,河南省郑州市450002；)邮箱：wirelessmancs@163.com联系电话：13213040419摘要：通信系统资源优化分配算法近几年的研究目标可分为三个主要方向，最大性能、最低运算量、最佳用户感受。其中最佳用户感受的一项评价指标

2、：用户感受质量（QOE，QualityofExperience）作为本文功率、子载波联合分配算法的优化目标。本文算法首先根据用户需求与实际信道状态对子载波进行分配，利用基于QOE构建的效用函数，以系统平均QOE最大化为目标对子载波进行功率分配，在功率分配过程中使用导数迭代逼近的方法最终获得次优的功率分配结果。仿真结果表明，该算法在获得较高系统平均QOE的同时，根据系统功率资源供求情况，权衡了系统和容量与用户公平性。关键词：QOE；OFDM；功率分配；效用函数AQOEUtility-BasedPowerAllocationAlgorithmInMult

3、iuserOFDMSystem------待中文摘要完成后重写Abstract:QOE（QualityofExperience）playsanimportantroleincommunicationsystemwhenevaluatingtheoptimizationalgorithm.ThispaperintroducesQOEintopowerallocationalgorithmandtheutilityfunctionbasedonuserexperienceinOFDMsystemisbuilt.Apowerallocationalgori

4、thmbasedonQOEutilityfunctionwhichtargetstomaxthesystemaverageQOEvalueisproposed.Theproposedalgorithmusesiterativedifferentialcoefficientapproachingmethodinpowerallocation,inordertogainthemaxsystemaverageQOEvalue.SimulationresultsindicatesthatthealgorithmkeepsahighsystemaverageQ

5、OEvaluewhilethesystemcapacityanduserfairnessarebalancedbasedonthepowersupply-demandrelationsinOFDMsystem.Keywords:QOE;OFDM;PowerAllocation;UtilityFunction1.引言本世纪以来，我国移动通信产业发展迅猛。作为国内最大的移动运营商，中国移动2009年报数据显示，其2009年上半年营业额已达2129亿元同比增长8.9%，客户总数达到4.93亿户，新增3587万户。在如此高速增长的数据背后也存在着许多矛盾与不

6、足，其中用户不断提高的服务需求与移动通信系统有限资源之间的矛盾就是众多主要矛盾之一。为了在下一代移动通信系统中更加有效的缓解这一矛盾，基于MIMO-OFDM系统的资源分配算法近年来已成为国内外的研究热点。根据资源分配的参考信息和最终目标划分，移动通信系统的资源分配算法主要可分为两类：智能调度和盲调度[1]。智能调度算法需要用户提供信道状态信息（CSI，ChannelStateInformation），其典型的代表算法有：最大载波干扰比算法（MAX-CI），比例公平算法（PF），快速公平吞吐算法（FFTH），加权公平队列（WFQ）等；盲调度算法仅考虑用

7、户的某种性能参数，其典型代表算法有：轮询调度算法（RR）[2]，最大最小公平算法（MMF）[3]，最先超时优先算法（EDF）[4]等。根据所分配的资源类型划分，移动通信系统的资源分配算法主要可分为：功率分配算法，天线选择算法，9子载波分配算法，自适应调制算法，多资源联合分配算法等。其中功率分配算法因其具有较好的简便性和可实现性，一直是资源分配算法的研究热点之一。以上调度算法多以系统吞吐量的最大化或是系统公平性的最大化抑或是两者的折中作为最终目标，系统吞吐量最大化或是用户公平性最大化都不能带来最佳的用户使用感受。实际系统中，人们根据通信系统所承载业务的

8、不同服务质量要求，提出了QOS的概念，文献[5-7]在上述算法基础上根据QOS的要求分别提出了改进算法。QO