基于多用户mimo-ofdm系统资源分配的优化-研究

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1、武汉理工大学硕士学位论文智能性和灵活性，更好的传输质量和服务质量(QualityofService，QoS)，更低的传输成本【2】。从技术角度讲，主要有四种因素影响4G系统的集成度、灵活性和有效性【3】，分别是：无缝隙链接、高性能的物理层、灵活和自适应的多址接入和应用适配。在未来的宽带无线通信系统中，需要主要解决两个问题：带宽效率和多径衰落信道。多输入多输出(Multi．InputMulti．Output，MIMO)技术能够在不增加所占用的信号带宽的前提下带来无线通信的性能上几个数量级的改善，而正

2、交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM)技术能够有效的对抗多径传播、很好的解决频率选择性衰落信道中的抗干扰问题。这样，将OFDM和MIMO两种技术相结合，能具有高效的频谱利用率，可以有效改善系统性能，实现很高的传输速率，通过分集提高网络的覆盖范围和可靠性。但由此产生的资源分配问题成为现在乃至未来的宽带无线通信系统中存在严峻的问题之一。如何提高系统容量和降低系统误码率，成为现在宽度通信接入研究的重要课题之一。MIMO技术能够在空间中产生独

3、立的并行信道同时传输多路数据流，这样就有效地提高系统的传输速率，即在不增加系统带宽的情况下增加频谱效率。空时编码是MIMO的基本问题之一，早期的空时编码的研究主要集中在基于MIMO系统的空时分组码，其编码和解码结构与算法简单，能提供全额空间分集增益。OFDM技术能够通过动态数据分配和动态子信道分配来充分利用信噪比比较高的子信道，从而提升系统性能，尤其是在对抗深衰落的方面有着较的优势。天线选择技术是通过一定的选择准则在MIMO系统的发射端或接收端的天线进行针对性选择，从而在保持多天线系统中较高的频谱

4、利用效率和较高的可靠性的同时，降低系统的复杂度和成本。所以如果可以联合天线选择和MIMO．OFDM资源分配技术，必定会克服各自技术的缺点，降低系统的复杂度，保证数据在环境恶劣的移动通信环境中高效快速的传输，从而大幅度的提高系统容量和降低系统误码率。1．2MIMO．OFDM资源分配现状及面临问题无线信道的频率选择性衰落会导致OFDM系统中不同的子信道经历不同的衰落，也就是说不同的子信道具有不同的传输质量，如果平均分配数据比特和2武汉理工大学硕士学位论文功率，则要根据衰落最厉害的子信道来分配，这样就会

5、造成一定的浪费，因此将自适应资源分配技术应用于OFDM系统，根据各子信道的特征动态地分配数据比特和功率：在信道增益好的子信道上多分配一些数据比特，在信道衰落厉害的子信道上少分配一些数据比特，可以达到提高系统性能的目的。而且像OFDM系统这样的多载波调制系统可以根据每个子信道上不同的比特数来选择不同的调制方案，这样可以更好地提高系统性能。对于多用户MIMO．OFDM系统首先要根据各个用户的需求来分配子信道，在为每个用户分配子信道后就要在相应的子信道上分配传输比特和发射功率。到目前为止，已经有很多关于

6、自适应资源分配的方法，这些方法可以分为两类：边值自适应(MarginAdaptive，MA)和速率自适应(RateAdaptive，RA)。边值自适应即在传输速率和误码率(BitErrorRate，BER)约束条件下达到发射功率最小；速率自适应即在发射功率约束条件下达到传输速率最大。Chow提出经典的基于信道SNR的比特、功率分配算法。JorgeCampello提出分别基于MA优化准则和RA优化准则的算法，在每次分配时都选择多分配1比特数据功率增加最少的子信道进行分配。注水算法是解决单、多用户OF

7、DM系统的子载波、比特和功率分配的最优方法，但是注水算法是一个非线性求解的问题，有很高的复杂度，在实际应用中，常以牺牲一部分性能为代价来降低其计算复杂。Wong等人提出联合的子载波、比特和功率的迭代分配算法，用拉格朗日乘子来解决MA最优化，这是个很复杂的算法，要求进行大量的循环，是个非线性问题，在用户数、子信道数很大时需要很高的计算量。在文献15J中，在整数比特约束下将该非线性问题转化为线性问题，但是复杂度也会随着比特数的增加而增加。Didem等提出著名的多用户贪婪算法，将问题分为两步：首先，依据

8、各用户的平均SNR确定每个用户的应分得的子载波数，然后，找出最适合于各用户的子载波进行分配。文献mJ提出基于相对比特数和相对利用度的子载波分配算法，虽然计算复杂度较小，但在用户数、子载波数多时计算量很大。文酬14】提出一种低复杂度的子载波、功率分配算法，在子载波分配时优先考虑总发射功率最小的用户。1．3本文的研究内容本文主要研究MIMO．OFDM系统中资源分配问题，并将天线选择技术融入MIMO．OFDM系统的接收端对系统进行综合优化。文章由两部分组成：第一部分研究多用户MIMO—O