一种基于公平度和系统容量的OFDM子载波分配方案的制作方法

本发明属于多用户OFDM系统子载波分配领域，涉及一种基于公平度和系统容量的OFDM子载波分配方案，该方案可以在用户公平度和系统容量之间对子载波进行合理的分配。
背景技术：
：随着无线通信技术的不断发展，传统的单载波调制技术已经曝露出许许多多的缺陷，现在主流的通信系统都将多载波调制技术作为物理层的核心技术之一。而OFDM技术作为多载波调制技术的一种，现已应用到人们生活的各个领域中。OFDM技术可以将串行高速数据调制成多路并行低速数据，其独特的多载波特性为我们研究高可用性的无线传输服务提供了有利的条件。但是，在OFDM技术中，特别是在多用户环境下的OFDM系统中，由于传统静态的子载波分配方式并不能根据每个子载波的实时信道信息灵活的对子载波进行合理的分配；如正交的时分多址技术(OFDM-TDMA)是根据时隙区分不同用户，被分配时隙的用户在其时隙内将占用所有子载波，而正交的频分多址技术(OFDM-FDMA)是将所有子载波划分成若干子带后分配给相应的用户，所有用户共享所有频带资源。但类似的这种子载波固定分配方式并不能保证子载波分配后用户之间具有较大的公平度，更不能保证系统容量的最大化。技术实现要素：有鉴于此，本发明的目的在于提供一种既可以保证用户公平度又可以保证系统容量的子载波分配方案。为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：1.基于RA准则构建具有公平约束的优化模型：设多用户OFDM系统中有N个子载波，K个用户，信道的带宽为B，高斯白噪声功谱密度为N0。为第k个用户在其第n个子载波上的信道响应，pk,n为第k个用户在其第n个子载波上分配的功率。假设Ptotal为总发送功率，ck,n为子载波分配标志位，那么基于RA准则的多用户OFDM系统优化模型可以表示为：约束条件为：上式约束(c)中，用户速率Rk为：(2)式中，Nk是分配给第k个用户的子载波数；bk,n为第k个用户在其第n个子载波上分配的比特数量。2.根据(1)式的公平约束(c)式设置公平度函数：3.改进具有公平约束的优化模型：在所有子载波间进行等功率分配，即：pk,n＝Ptotal/N(5)在对所有子载波进行等功率分配后，定义为用户k在子信道n上的信道增益，设置用户对公平度的要求值为ξ，则具有公平约束的优化模型变为：约束条件为：4.使用公平度ξ进行子载波的分配：Step1：设Rk＝0，ck,n＝0，fork＝1,2,…,K,n＝1,2,…,N，并且A＝{1,2,…,N}；Step2：a)设U＝{1,2,…,K}，则在任意用户和任意子载波中，找到一个用户k和一个子载波n，使其满足Hk,n≥Hi,m，然后利用找到的Hk,n更新ck,n＝1，U＝U-{k}，A＝A-{n}和Rk＝Rk+bk,n；b)重复步骤a)，直到Step3：当时，设Y＝{1,2,…,K}，然后根据(4)式计算公平度函数Fairness的值并比较Fairness和公平度的要求值ξ的大小。1)若Fairness≥ξ：a)在任意用户和任意子载波中，找到一个用户k和一个子载波n，使其满足Hk,n≥Hv,z；b)根据找到的Hk,n更新ck,n＝1，Rk＝Rk+bk,n和A＝A-{n}；2)若Fairness<ξ：a)找到用户k，k＝argmink∈YRk/λk；b)在用户k下，找到子载波n，对任意的子载波使Hk,n≥Hk,u；c)根据找到的Hk,n更新ck,n＝1，Rk＝Rk+bk,n和A＝A-{n}；本发明的有益效果在于：从理论和计算机仿真中可知，本发明方案可以使基站根据其对用户公平度和系统容量的不同需求灵活调整子载波的分配方式。当基站希望系统容量增大时，便通过降低用户对公平度的要求值ξ即可实现；而当基站希望用户的公平度较高时，则通过提升用户对公平度的要求值ξ即可实现。因而本发明在多用户OFDM子载波分配中具有非常可观的应用价值与应用前景。附图说明为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：图1为本发明方案的实现流程图；图2为本发明方案在不同公平度ξ下与其他算法的系统容量对比；图3为本发明方案在不同公平度ξ下与其他算法的公平度对比。具体实施方式下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述：本发明是一种基于公平度和系统容量的OFDM子载波分配方案，其实现流程如图1所示，具体实施方式包括：1.基于RA准则构建具有公平约束的优化模型：设多用户OFDM系统中有N个子载波，K个用户，信道的带宽为B，高斯白噪声功谱密度为N0。为第k个用户在其第n个子载波上的信道响应，pk,n为第k个用户在其第n个子载波上分配的功率。假设Ptotal为总发送功率，ck,n为子载波分配标志位，那么基于RA准则的多用户OFDM系统优化模型可以表示为：约束条件为：(a)式表示若子载波n被分配给用户k，则ck,n＝1，否则ck,n＝0。同时，同一个子载波仅且只能被某一个用户使用。(b)式表示每个子载波所分配的功率值必须大于等于0并且分配给所有子载波的功率和不得超过总功率Ptotal。为了保证系统中各个用户的公平度，在(c)式中预设了用户的公平约束R1:R2:…:RK＝λ1:λ：…：λK。上式约束(c)中，用户速率Rk为：(2)式中，Nk是分配给第k个用户的子载波数；bk,n为第k个用户在其第n个子载波上分配的比特数量。2.根据(1)式的公平约束(c)式设置公平度函数：：由(1)式中的约束条件(c)可知，当时，可以实现用户之间的最大公平度。那么，通过对(c)式进行变形可以得到一个用于描述用户公平度的函数Fairness，如(4)式所示。通过Fairness值大小，可以评价用户的公平度。由(4)式可知，Fairness∈(0,1]。当用户的公平度越好时，(4)式的值就越接近1。特别的，当时，Fairness取最大值1，用户之间实现绝对公平。3.改进具有公平约束的优化模型：在所有子载波间进行等功率分配，即：pk,n＝Ptotal/N(5)在对所有子载波进行等功率分配后，定义为用户k在子信道n上的信道增益，设置用户对公平度的要求值为ξ，则具有公平约束的优化模型变为：约束条件为：4.使用公平度ξ进行子载波的分配：Step1：设Rk＝0，ck,n＝0，fork＝1,2,…,K,n＝1,2,…,N，并且A＝{1,2,…,N}；Step2：a)设U＝{1,2,…,K}，则在任意用户和任意子载波中，找到一个用户k和一个子载波n，使其满足Hk,n≥Hi,m，然后利用找到的Hk,n更新ck,n＝1，U＝U-{k}，A＝A-{n}和Rk＝Rk+bk,n；b)重复步骤a)，直到Step3：当时，设Y＝{1,2,…,K}，然后根据(4)式计算公平度函数Fairness的值并比较Fairness和公平度的要求值ξ的大小。1)若Fairness≥ξ：a)在任意用户和任意子载波中，找到一个用户k和一个子载波n，使其满足Hk,n≥Hv,z；b)根据找到的Hk,n更新ck,n＝1，Rk＝Rk+bk,n和A＝A-{n}；2)若Fairness<ξ：a)找到用户k，k＝argmink∈YRk/λk；b)在用户k下，找到子载波n，对任意的子载波使Hk,n≥Hk,u；c)根据找到的Hk,n更新ck,n＝1，Rk＝Rk+bk,n和A＝A-{n}；从实施步骤4中可以得出，Step2只为每个用户分配一个相对最好的子载波以提高系统容量。在Step3中，当满足用户对公平度的要求值ξ时，就为用户分配相对最好的子载波以提高系统容量；否则，就根据用户的速率比例Rk/λk提升用户之间的公平度。为了进一步说明本发明方案可以使基站端灵活的调整用户公平度和系统容量，下面进行了一个实验。同时，实验的结果-图2和图3是经过500次仿真取平均的结果。实验：在实验中仿真了在不同用户公平度要求值ξ时，本发明方案(Proposed-SAA)所实现的系统容量，如图2所示，所使用的仿真参数如表1所示。除此之外，由于Shen算法的子载波分配部分可以实现较高的用户的公平度，而AFSA算法的子载波分配部分可以实现较高的系统容量。所以，在实验中也同时仿真了Shen算法的子载波分配(Shen-SAA)和AFSA算法的子载波分配(AFSA-SAA)。具体可参见文献“ShenZ,AndrewsJG,EvansBL.AdaptiveresourceallocationinmultiuserOFDMsystemswithproportionalrateconstraints[J].IEEETransactionsonWirelessCommunications,2005,4(6):2726-2737.”和文献“汪照,李有明,陈斌,等.基于鱼群算法的OFDMA自适应资源分配[J].物理学报,2013,62(12):509－515.”。表1仿真模拟时用到的参数设置参量设置大小子载波数N64信道功率时延e指数衰减无线信道时延多径数6最大时延扩展5μs总发送功率Ptotal1W加性白噪声功谱密度-80dB·W/Hz信道带宽B1Mhz从图2中可以看出，当ξ＝1时，随着用户数目的增多，本发明(Proposed-SAA)所实现的系统容量要比Shen算法中的子载波分配部分(Shen-SAA)所实现的系统容量高，但比AFSA算法子载波分配部分(AFSA-SAA)所实现的系统容量低。但从图3中可以看出，当ξ＝1时，本发明(Proposed-SAA)所实现的用户公平度几乎和Shen算法中的子载波分配部分(Shen-SAA)所实现的用户公平度一样，要远远好于AFSA算法子载波分配部分(AFSA-SAA)所实现的用户公平度。但当放松用户对公平度的要求值为ξ＝0.99时，图2中显示本发明(Proposed-SAA)所实现的系统容量将有一定的提升。特别的，当放松用户对公平度的要求值为ξ＝0.9和ξ＝0.8时，系统容量明显得到了提升，并且远远好于AFSA算法子载波分配部分(AFSA-SAA)所实现的系统容量。但从图3中可以看出，当放松用户对公平度的要求值为ξ＝0.99、ξ＝0.9和ξ＝0.8时，本发明(Proposed-SAA)所实现的用户公平度将有所降低。当ξ＝0.99时，在用户数较少时，AFSA算法子载波分配部分(AFSA-SAA)的公平度较好，但当用户数目增多时(K＝14时)，本发明(Proposed-SAA)所实现的用户公平度要好于AFSA算法的子载波分配部分所实现的的用户公平度。这是因为当用户数增加时，可以被AFSA算法的子载波分配部分调用的子载波就减少了，相应的各用户之间使用子载波的自由度就降低了，进而导致每分配一个子载波都会影响其他用户的公平度。所以，在子载波数目不变的前提下，随着用户数目的增多，AFSA算法的子载波分配部分所实现的用户公平度将越来越差。而当ξ＝0.9时，本发明(Proposed-SAA)所实现的用户公平度略低于用户对公平度的要求值0.9，这是因为当用户之间的公平度低于0.9时，本发明将自动的提升用户之间的公平度，但是随着子载波分配的进行，可以使用的子载波数渐渐变少，当本发明对用户公平度的提升不足以弥补ξ与实际用户公平度之差时，就会出现用户之间的公平度略低于用户对公平度的要求值ξ＝0.9的情况。最后当ξ＝0.8时，本发明(Proposed-SAA)所实现的用户公平度基本可以满足用户对公平度的要求，与此同时，ξ＝0.8时系统所实现的子载波分配方案得到的系统容量也较大。综上所述，本发明(Proposed-SAA)方案在用户对公平度的要求较小时可以实现较大的系统容量，在用户要求较大的公平度时，系统容量将会牺牲一小部分而保证用户之间的公平度。所以，多用户OFDM系统的基站端可以灵活的根据其对用户公平度和系统容量的要求，实现不同的子载波分配方案，使得子载波分配的结果更加合理。同时也可以看出，本发明也是一种能兼顾用户公平度和系统容量的子载波分配方案。最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。当前第1页1 2 3