多用户mimo-ofdm系统中的无线资源管理关键技术研究

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1、上海交通大学硕士学位论文多用户MIMO-OFDM系统中的无线资源管理关键技术研究姓名：杜学松申请学位级别：硕士专业：电子与通信工程指导教师：罗汉文20071201多用户MIMO-OFDM系统中的无线资源管理关键技术研究摘要多输入多输出（MIMO，Multi-InputandMulti-Output)技术，正交频分复用 （OFDM，OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)技术和自适应传输技术的结合，被认为将会是未来无线通信系统发展的主要趋势和基础。一般说来，自适应无线资源管理算法可以更加有效利用系统内有限

2、的资源，从而使得系统性能大大提高。因此，对于MIMO-OFDM系统自适应无线资源管理优化算法的研究，就成为了目前国内外学术研究领域内的热点问题之一。本文首先提出了一种OFDM系统中自适应子载波和功率分配优化算法。动 态子载波分配算法指的是在多用户MIMO-OFDM系统中，根据分散在小区中不同位置的各个用户瞬时的信道状况，动态地调整系统内所有子载波在不同用户之间的分配。理论研究表明，这种分配方式相比于传统的静态子载波分配方式，可以最大程度地利用由于用户在系统内随机分散而带来的多用户分集效应，使得系统容量得到很大提高。本文提出的算法还考虑了不同用

3、户数据传输速率比例性要求，可以事先设定不同用户的数据传输速率，更加符合实际系统设计要求。由于最优分配子载波，功率问题是一个非常复杂的多参数、非线性优化算法问题，如果要精确求解其最优解，则将会是一个计算复杂度非常高的问题，很难应用在实时的自适应技术中。因此，本文中研究的各种算法都是降低了计算复杂度之后的次优算法，虽然是次优算法，但是系统性能相比于传统的静态分配算法依然得到了很大的提高。本文接着研究了基于遗传算法的自适应资源管理算法。由于遗传算法特别适合应用于多参数非线性的优化问题，相比于传统的贪婪算法，基于遗传算法的子载波分配方案可以进一步提高

4、系统性能。根据OFDM系统无线资源管理优化算法问题的特殊性，在对遗传算法中的编码、交叉、变异研究基础上，本文设计了一种特殊的遗传算法，性能仿真结果表明，遗传算法可以进一步地提高系统容量，这是因为，相比于传统的贪婪算法得到局部最优解，遗传算法得到的是系统优化问题的全局最优解。本文最后研究了MIMO-OFDM系统的无线资源管理问题。联合考虑最优化分配子载波和比特加载自适应算法，以及基于注水算法的功率分配来共同提高系统性能。此外，在多天线系统中，又增加了一个空间自由度。因此，本文根V据Frobenius范数理论通过最大化信道矩阵的奇异值来提高系统容

5、量，提出了基于奇异值分解（SVD,SingularValueDecomposition）方法的子载波功率次优分配算法，性能仿真表明这种算法在高信噪比条件下相比于传统的波束成型技术大大提高了系统性能，而且可以充分利用多天线带来的空间分集效应和多用户带来的多用户分集效应。由于研究时间和作者个人能力的限制，本文对于无线资源管理算法的研究还是比较浅显的。本文最后归纳了作者的研究成果，提出了将来可以进一步深入研究的几个方向。关键词：正交频分复用，多输入多输出，自适应，无线资源管理，遗传算法VIRESEARCHONWIRELESSRESOURCEMANA

6、GEMENTINMULTIUSERMIMO-OFDMSYSTEMABSTRACTMIMO,Multi-InputandMulti-Output,andOFDM,theOrthogonalFrequency DivisionMultiplexing,combinedwithadaptivetransmissionmethodhavebeen widelyconsideredasthemajortrendandbasisofthedevelopmentofthenext generationmobilecommunicationsystem.Ge

7、nerallyspeaking,theadaptivewireless resourceallocationcaneffectivelyusethelimitedresourcestoenhancesystem capacity.Therefore,theresearchonadaptivewirelessresourceallocationalgorithm hasbeenoneofthehottopicsduringrecentacademicresearchesallovertheworld. Firstly,thispaperprop

8、osedonecombinedadaptivesubcarrierandpower allocationalgorithmforOFDMsystem.Adaptiv