多用户OFDM系统的次最优分配算法

本文提出了一种多用户OFDM系统中次最优的自适应载波、比特和能量分配算法。此算法利用各子载波的瞬时特性,在保证各个用户服务质量(QoS)的前提下,通过合理地分配子载波并调整各个子载波调制等级,达到降低总发射功率的目的。该算法相对于最优算法具有简单、公平、高效的特点。仿真实验表明,该算法的性能接近最优算法。     

一种低复杂度的MIMO-OFDM下行链路子载波分配改进算法

针对多入多出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统的下行链路，提出一种基于信道状 态信息（CSI）反馈的次优子载波分配算法。算法从寻求容量和公平性之间的平衡出 发，将提高系统容量作为资源分配的优化目标。该算法首先按照比例公平约束进行子载波初 始分配，然后将现行分配给任意两个用户的子载波互换之后计算系统容量，如果系统容量增 加，则将子载波在用户间进行交换，否则保持初始分配不变。将子载波在用户间进行迭代调 整，直到系统总容量不再增加为止。仿真结果表明，该算法能够很好地保证比例公平约束， 有效地提高系统容量，提升效率可以达到贪婪算法的40%左右，对MIMO-OFDM系统中的子 载波分配具有一定的参考价值。     

多用户MIMO-OFDM系统中一种子载波分配算法

介绍了多用户MIMO-OFDM系统中的Hungarian子载波分配算法，然后针对其计算复杂度过高的缺陷，提出一种局部最优的子载波分配算法，并与Hungarian子载波分配算法进行仿真比较。结果表明，该算法使系统总数据速率仅下降1．7％，而其计算复杂度却大幅减小，提高了资源分配的效率，符合高速无线系统资源实时分配的要求。     

基于容量最大化的多用户MIMO-OFDM子载波分配算法

针对多用户MIMO-OFDM通信网络,提出了一种基于系统和容量最大化的子载波分配算法。 通过对MIMO-OFDM系统和容量公式进行分析,提取出子载波分配的判决参数,再利用匈牙利 算法对子载波进行分配,同时分析了分配后系统平均容量的统计特性。为了兼顾公平,又提 出了传输速率最小的用户传输速率最大化的子载波分配算法。仿真结果表明,所提容量最大 化算法能使系统和容量达到全局最大值,且具有较低的复杂度。     

考虑整数比特率及公平性的认知无线电OFDMA功率分配算法

在基于正交频分多址(OFDMA)的认知无线电系统中,每个认知用户在实际中都是以整数比特进行传输,而以往的速率取整算法只考虑了单认知用户。针对这种情况,提出了一种新的速率取整算法,该算法在原有算法的基础上进行了改进,让每个子载波最多参与一次速率的调整,从而使其在应用于多认知用户时保证了速率取整时的公平性,同时总的传输比特率比原算法有了一定的提高。仿真结果表明,所提算法有效提高了各认知用户在速率取整时的公平性。     

基于比例速率保证的信道误差OFDMA中继系统资源分配

针对存在有信道估计误差的正交频分多址（OFDMA)中继系统,在考虑用户传输中断概率的同时,提出了满足不同用户最小服务质量（QoS）需求和比例公平性约束条件下的中继选择、子载波分配和功率分配的联合优化问题,建立了以最大化系统总容量为目标的优化模型。在此基础上以速率最大化为目标进行最佳中继选择,并通过动态子载波分配来满足用户的最小QoS需求和比例公平性,最后采用拉格朗日乘子法来得到最优功率分配方案。仿真结果表明,此算法在降低用户中断概率的同时,提高了系统吞吐量并保证了用户速率的比例公平性。     

速率比例公平下多用户OFDM系统的自适应资源分配

在多用户正交频分复用（MU-OFDM）系统中,考虑各个用户之间具有比例数据传输速率限制 条件下的一种公平的自适应资源分配方案的最优算法计算量巨大,为此,提出了一种将子信 道分配和功率分配相分离的次优算法。首先,在假设相同功率分配的情况下进行子信道的分 配,然后在保持一定比例公平条件下使总容量最大时进行最优功率分配。对该算法的仿真表 明,在用户数为2、子信道数为10的系统中,所提算法的容量性能接近最优算法,而计算量 由指数增长变为线性增长。所提资源分配算法的总容量比以前的算法在用户间的分配更公平 也更灵活 。     

基于梳状导频的OFDM分组自适应比特装载与功率控制

无线通信环境中信道信息(ChannelStateInformation,CSI)随时间变化明显,需要不断地更新自适应比特装载和功率控制的策略。现有的OFDM自适应比特装载方法需要大量的信令来传递当前比特装载的策略,不适用于无线通信的应用环境。为此,本文针对OFDM系统的特征提出了一种利用插入梳状导频的信道估计得到的带有误差的信道信息,来完成自适应比特装载的算法。首先把OFDM子载波进行分组,然后利用基于梳状导频的信道估计对信道时变进行跟踪,使用即时获得的CS完成自适应比特装载算法。仿真实验证明,在保证算法简单、实用及保证要求的误码率(BER)性能的情况下,信道信令的开销低于传统算法的10%。     

改进粒子群算法在频谱功率分配中的应用

在认知无线电中,由于次用户干扰门限要求的存在,传统频谱功率分配方式获得的次用户有效信道容量较低。针对这一问题,提出了一种基于粒子群算法的频谱功率分配算法。首先建立基于干扰距离的认知网络干扰模型,将频谱功率分配问题转化为函数优化问题,并借助混合随机变异思想的粒子群算法进行求解;针对寻优过程中的约束问题,提出了一种基于投入产出比的外点法,保证粒子群在可行域中寻优,最终获得频谱功率分配。仿真结果表明,与传统算法相比,所提算法能够获得较高的次用户有效信道容量。     

OFDM双向多跳网络的新型比特和功率分配算法

结合新型双向多跳网络协议和正交频分复用技术,研究旨在保证通信质量情况下的自 适应比特和功率分配算法,其目的是以较小发送功率和较高频谱效率完成通信。通过凸优化 理论推导出最优功率分配算法,并提出一种基于贪婪原则的自适应比特分配算法,能够以较 低的复杂度在实际工程中完成部署。仿真分析表明,提出的双向多跳算法是传统多跳协议频 谱效率的2倍,所需发送功率是平均资源分配算法的1/3。     

基于萤火虫算法的多中继功率分配

为了充分实现中继协作,降低多中继协作通信系统功率分配优化问题的计算复杂度,提出了基于萤火虫算法的多中继功率分配方案。在一定的总功率和节点功率约束下,以最大化平均信噪比为优化目标函数,建立了多中继协作系统的功率分配最优化模型。选取该目标函数作为萤火虫的适应度函数,用向量表示萤火虫的状态,该向量的维数为待分配源节点和中继节点的个数,通过萤火虫聚集得到种群中最好的萤火虫,即可获得渐进最优功率分配。仿真结果表明,与平均功率分配相比,基于萤火虫算法的功率分配方案能降低2.44%~6.17%的比特差错率,提高了系统性能。     

超密集小区中基于二分图优先级的资源分配算法

由于在超密集网络中小基站密集的部署,用户数据量空前增加,对数据速率的要求不断提高,所以在有限的资源下如何高效地将资源分配给用户尤为重要。提出了一种小区分簇算法,根据小区簇的通信业务、通信负载量等条件将各个小区分为不同的优先级,引入二分图,以小区簇的优先级为依据建立频谱资源与小区簇之间的匹配关系,并提出一种低复杂度的贪婪算法。仿真结果表明所提算法能够有效提高系统性能,并且有效完成频谱资源的分配。     

一种改进的大规模MIMO发射天线选择算法

为了降低天线选择算法在大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）系统下的误码率和复杂度，以用户端接收的总功率为优化目标，提出一种最大化所有用户接收总功率的天线选择算法。该算法将优化目标函数转化为凸函数，并利用凸优化方法求得其有效解。仿真结果表明，所提天线选择算法与传统的最大和容量算法相比，具有较好的系统误码率性能，且运算复杂度低，但系统容量有所降低。     

使用对偶分解的MU-CoMP-JT联合资源分配

在MU-CoMP-JT（Multi-User Coordinated Multiple-Points Joint Transmission）联合资源分配问题中,传统的迫零预编码矩阵会使得每根天线发送功率互不相同,当CoMP节点发射功率仅满足总功率约束时性能损失不明显,而当CoMP节点分布在不同的地理位置时将受到单节点功率约束,这势必会降低系统功率利用率。为了进一步提升系统吞吐量,基于对偶分解理论提出了一种联合预编码优化的资源分配算法。该算法以最大化用户权重速率为目标,将原优化问题分解成若干个优化的子问题,不同子问题对应不同接收天线数的联合优化问题。当子信道的发送天线数大于接收天线数时,通过多次迭代计算得到预编码矩阵,并且预编码矩阵会随着拉格朗日因子的变化而变化。仿真结果表明所提联合预编码优化的联合资源分配算法能够明显提升系统吞吐量,且提高天线功率利用效率。     

一种无线异构网络中的分步协作基站分簇方法

为抑制小区间干扰提高系统性能,基于异构网络提出了一种分步基站分簇方法。该方法首先依据期望用户受到的除主服务基站之外的其余基站的信号干扰强度,确定待分簇基站集合;然后根据期望用户接收到待选集合中各个基站的信号强度,确定最终参与协作的基站集合。分步基站分簇方法通过缩小用户选择范围,同时综合考虑用户所在小区的信号强度和周围基站的干扰信号强度进行协作基站分簇。仿真结果表明:相对于现有功率最大法和阈值法,基于分步的基站分簇方法具有更高的用户端传输速率,更好地提升了系统性能。     

单频网多播系统中的开环半动态功率分配算法

在单频网多播传输中,传统的全反馈动态功率分配数算法需要根据每个时隙反馈的用户瞬时信道信息进行实时的调整,所以造成了资源分配频率快、上行反馈开销大的缺点。为了克服这个缺点,提出了一个低复杂度、没有用户反馈的单频网多播开环半动态功率分配算法。首先在各小区等功率分配的假设下,根据单频网的形状信息算出各小区等价信道增益,然后再根据这个增益值,实现满足速率需求情况下的各小区功率分配。仿真结果显示,与全反馈的动态功率分配算法相比,该算法以一小部分性能损失为代价,大大减少了单频网的上行反馈和资源分配的开销,因此更适用于实际的单频网多播系统。     

基于DGPS／GSM的紧急报警系统

本文介绍一种基于ＤＧＰＳ／ＧＳＭ的紧急报警系统。该系统包括：ＤＧＰＳ基准站系统、移动用户系统、移动曜管理系统和紧急报警监控中心系统。它采用了当前的ＤＧＰＳ技术、泛欧ＧＳＭ数字式蜂窝移动通信技术和电子地图等技术，能在移动用户发生紧急情况时 实时向监控中心报警，也可以将运行的轨迹显示于监控中心的屏幕上，使监控人员能形象而又直观地观察各移动用户的当前位置和运行状况。     

Text mining-based four-step framework for smart speaker product improvement and sales planning

The smart speaker market, which is considered an early-stage market, is expected to grow rapidly as smart speakers become a part of daily life. Consequently, manufacturers are trying to dominate the market. To achieve this, they must analyze users' reactions to their products and find insights for product improvement through comparison with competitors. We propose a four-step methodological framework for identifying meaningful opinions from a large number of online user reviews. First, network analysis is conducted to compare differences between brands. Next, through topic modeling, the attributes of speakers that users consider the most crucial are extracted for each brand. Third, sentiment analysis is conducted to examine how users' emotional polarities differ for each attribute. Through this, product improvement and product sales plans can be derived. Finally, in order to clarify the strengths and weaknesses of each brand, brand positioning is conducted and user opinions that have changed along with the evolution of the speaker's generation are analyzed. Our study identified the factors that positively or negatively affect the experience of smart speaker users. In addition, the proposed method is highly useful because it can be used to derive insights from a large amount of user opinion data regardless of the search term.