OFDM多用户系统中一种自适应资源改进分配方案技术方案

本发明专利技术涉及一种OFDM多用户系统中自适应资源改进分配方案。该方案主要通过子载波分配和功率分配两步完成。该方案首先把差分进化算法的变异与交叉行为引入人工鱼群算法中，同时改进人工鱼群算法的随机行为。子载波分配方面，首先设定一个公平度门限值，在满足公平度门限下按照信道增益分配，不满足则优先分配速率除以比例系数最小的用户。功率分配方面，用改进的人工鱼群算法进行分配，并通过设定的一个公平度约束值使得用户之间公平度保持在约束度之上，以实现系统容量和用户公平度的折中。仿真结果表明：所提出来的算法达到最优解时迭代次数有较大的下降，同时搜索精度有所提高，最终该算法在保证用户公平性的同时，提高了系统容量。

【技术实现步骤摘要】
OFDM多用户系统中一种自适应资源改进分配方案
本专利技术属于无线通信OFDM自适应资源分配领域，涉及OFDM多用户系统中一种自适应资源改进分配方案。该方案主要是由子载波分配和改进的人工鱼群算法功率分配实现。
技术介绍
随着技术的不断发展和对于无线通信技术的质量要求不断提高，无线通信要在可高速传输信息的同时具有较高的可靠性。但是，无线通信的信道普遍是频率选择性信道，这大大削弱了信号高速传输时的可靠性。因此，OFDM作为一种传输速率高，可靠性高的技术得到了越来越广泛的应用。OFDM是一种多载波调制方式。OFDM通过将信道划分成多个子信道，同时子信道调制相互正交的子载波以减弱信道衰落的影响，拥有很高的频谱利用率和传输速率，被认为是下一代无线通信关键技术之一。由于每个子信道经历的衰落信道有所不同，因此可以根据信道反馈信息合理的将信道和功率分配给每个用户，以提高系统传输速率和用户的公平度。因此，采用合适的子载波和功率分配方案可以更加充分的利用频谱资源和提高整个通信系统传输性能。根据OFDM多用户资源分配方案优化的目的可以分为边缘自适应(MA)准则和速率自适应(RA)准则。为了降低算法复杂度，目前普遍采用的是两步法。先分配子载波，再分配功率。传统上的RA准则分配方案都是把子载波分配方面将分配问题变成了比例约束下分配子载波，采用非线性方程求解进行功率分配，求解系统最大容量的问题。仿生智能算法的应用简化了分配方案，同时算法寻优能力也得到了提高。但是目前应用于OFDM多用户系统的智能算法均为较原始的仿生智能算法，在收敛速度方面普遍较慢，搜索精度有待提高。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种提高收敛度和搜索精度的OFDM多用户系统中一种自适应资源改进分配方案。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：1.构建OFDM系统自适应资源分配模型：现在假设该系统目前有K个用户，可分配的子载波数目为N，系统的最大发射功率为Ptotal，总带宽为B，并且附加功率谱密度为N0的加性高斯白噪声。在系统中用户k(1≤k≤K)在子载波n上所分配的功率为pk,n。每一个子载波仅能分配给一个用户，并且每个用户所分配到的子载波都是在信道中的衰落都是独立的。用户k在子载波n上的信道增益为hk,n。每个子信道的噪声功率为σ2＝N0B/N，则第k个用户在n个子载波上的信道噪声比为每个用户在相应的子载波上接收端的SNR为第k个用户在子载波n上的系统传输容量为：其中Γ＝-ln(5BER)/1.6，是一个与误码率有关的值。Hk,n为Hk,n＝γk,n/Γ是用户k在子载波n上有效SNR。因此，用户k的总的信道容量为：速率自适应RA准则下比例约束OFDM系统模型可以表示为：系统的约束条件为：其中ck,n的值为1时代表子载波n分配给k用户，若为0则表示没有分配。因此，约束条件2表示每个子载波仅能分配给K用户中的一个用户。约束条件3和4表示每个子载波上功率大于等于0，并且功率值和不得超过最大发送功率。约束条件5表示为确保公平度，每个用户设置的速率比例。为了衡量各个用户之间速率比例的公平性，以确保分配子载波与功率之后，用户的速率符合比例约束，在此定义公平度fairness如下：从公式可以看出，0<fairness≤1，当各个用户的速率比值符合约束条件5时，公平度fairness达到最大值1。2.子载波分配方案为了达到在约束条件下目标函数的最大值，子载波和功率分配问题应当同时考虑。但是，这无疑会极大的增加分配算法的计算复杂度。因此，方案采用先分配子载波再分配功率。当子载波数远大于用户数时，用户所分配到的子载波数近似为：N1:N2:…:Nk≈γ1:γ2:…:γk(6)本方案采用的子载波分配算法如下所示：(2.1)初始设置Rk＝0，ck,n＝0，子载波集合为Ω＝{1,2,...,N}，用户集合为U＝{1,2,...,K}。(2.2)从用户1到用户K，找到n使得Hk,n≥Hk,j，更新ck,n为1，Ω＝Ω-n，Rk＝Rk+rk,n。(2.3)假如设用户集合为A＝{1,2,...,K}，根据公平度公式计算fairness的值。设公平度约束为ξ。(2.4)如果fairness≥ξ，对于所有用户和剩余的子载波，找到一个用户k和对应的子信道n，使得Hk,n为最大值。根据找到的Hk,n，更新速率和剩余子信道。(2.5)如果fairness≤ξ，找到Rk/λk最小的用户k。在用户k中，找到剩余子载波中Hk,n最大的分配给该用户。(2.6)根据上步骤更新ck,n为1，Ω＝Ω-n，Rk＝Rk+rk,n。3.人工鱼群算法及其改进(3.1)基本人工鱼群算法假设一片水域有N条人工鱼，每条鱼的位置Xi＝(x1,x2,…,xn)代表着问题的一种可行解。鱼群通过自身的活动来变换自身的状态。其中一条人工鱼的状态为Xi，视觉范围内一点Xj优于自身，人工鱼向该点移动一步。新的位置为Xnext。Visual是人工鱼的视野范围，Step是步长。Xj＝Xi+Visual·Rand()(7)觅食行为：设人工鱼当前状态为Xi，感知范围内随机选择状态Xj。如果该状态优于Xi，则按照(2)式向前移动一步。如果不是，经历尝试Try-number次还不行，就按照(1)式随机游动。聚群行为：人工鱼群中心位置为Xc，伙伴数目为nf。当时，表明食物多而且不拥挤，向前游动一步。否则随机游动。δ是拥挤度。追尾行为：人工鱼搜索视野内最优的伙伴Xj，数量为nf。如果则向前移动一步。否则执行觅食行为。随机行为：人工鱼视野内随机选择一个状态，然后向该状态移动一步。(3.2)人工鱼群算法的改进：差分进化算法主要有变异、交叉、选择三个基本操作。本方案将差分进化算法的变异和交叉两种步骤与人工鱼群算法相结合，这样不但增加了种群的多样性，加快迭代次数，而且是搜索结果更加精确。变异操作：对于父代种群，任意一个个体执行下面的操作：是种群三个不同个体。r1≠r2≠r3≠iF是介于[0,2]间的常量。这表明，执行差分进化算法的种群个数至少为4。交叉操作：交叉操作的通过变异向量vi和目标向量xi各维分量的随机重组生成新个体。进行下面的操作：rand是[0,1]之间的随机数，CR是0到1之间的常数，代表变异概率。CR越大，发生交叉的概率就越大。当CR为0时，就表示没有进行交叉。randj是在1到向量长度D之间的整数，以确保至少交换一个数，产生新个体，以避免种群进化停滞。人工鱼群算法定义了四种行为。随机行为是三种算法都没能执行的情况下才执行。参考粒子群算法，对人工鱼群的随机行为进行改进。设P是0到1上的常数。执行随机行为前，产生一个随机数rand。如果rand小于P，则执行随机行为。如果rand大于P，则执行下面的行为。上式中，Xmax是人工鱼群历次迭代公告牌上所记录的最优的个体。同时，每一次迭代，令P＝αP。4.使用改进过后的人工鱼群算法进行功率分配运用改进的人工鱼群进行功率分配时，假设系统有K个用户，每条人工鱼的位置向量表示为[P1,total,P1,total,...,Pk,total]。Pk,total代表这第k个用户所分配到的功率值。分配给每一个用户功率之后，再进行每个子载波的功率分配。在目前已有的分配算法中，注水算法是最优本文档来自技高网...

【技术保护点】
OFDM多用户系统中一种自适应资源改进分配方案其特征主要包括：本专利技术针对目前OFDM多用户系统中一些智能算法存在收敛速度较慢且精度不高的问题，提出了OFDM多用户系统中一种自适应资源改进分配方案。该方案通过把差分进化算法的变异与交叉行为引入人工鱼群算法中，同时改进人工鱼群算法的随机行为从而降低了人工鱼群算法的迭代次数，加快了算法收敛度。从而在公平度门限下先分配子载波，再通过改进的人工鱼群算法进行功率分配。

【技术特征摘要】
1.OFDM多用户系统中一种自适应资源改进分配方案其特征主要包括：本发明针对目前OFDM多用户系统中一些智能算法存在收敛速度较慢且精度不高的问题，提出了OFDM多用户系统中一种自适应资源改进分配方案。该方案通过把差分进化算法的变异与交叉行为引入人工鱼群算法中，同时改进人工鱼群算法的随机行为从而降低了人工鱼群算法的迭代次数，加快了算法收敛度。从而在公平度门限下先分配子载波，再通过改进的人工鱼群算法进行功率分配。2.根据权利要求1所述方案，其特征在于，本发明方案包括以下步骤：(1)比例速率约束下，OFDM多用户RA准则系统模型：现在假设该系统目前有K个用户，可分配的子载波数目为N，系统的最大发射功率为Ptotal，总带宽为B，并且附加功率谱密度为N0的加性高斯白噪声。在系统中用户k(1≤k≤K)在子载波n上所分配的功率为pk,n。每一个子载波仅能分配给一个用户，并且每个用户所分配到的子载波都是在信道中的衰落都是独立的。用户k在子载波n上的信道增益为hk,n。每个子信道的噪声功率为σ2＝N0B/N，则第k个用户在n个子载波上的信道噪声比为每个用户在相应的子载波上接收端的SNR为γk,n＝pk,nh2k,n/σ2。第k个用户在子载波n上的系统传输容量为：其中Γ＝-ln(5BER)/1.6，是一个与误码率有关的值。Hk,n为Hk,n＝γk,n/Γ是用户k在子载波n上有效SNR。因此，用户k的总的信道容量为：根据文献速率自适应RA准则下比例约束OFDM系统模型可以表示为：系统的约束条件为：其中ck,n的值为1时代表子载波n分配给k用户，若为0则表示没有分配。因此，约束条件2表示每个子载波仅能分配给K用户中的一个用户。约束条件3和4表示每个子载波上功率大于等于0，并且功率值和不得超过最大发送功率。约束条件5表示为确保公平度，每个用户设置的速率比例。为了衡量各个用户之间速率比例的公平性，以确保分配子载波与功率之后，用户的速率符合比例约束，在此定义公平度fairness如下：从公式可以看出，0<fairness≤1，当各个用户的速率比值符合约束条件5时，公平度fairness达到最大值1。(2)公平度约束下，子载波分配：(2.1)初始设置Rk＝0，ck,n＝0，子载波集合为Ω＝{1,2,...,N}，用户集合为U＝{1,2,...,K}。(2.2)从用户1到用户K，找到n使得Hk,n≥Hk,j，更新ck,n为1，Ω＝Ω-n，Rk＝Rk+rk,n。(2.3)假如设用户集合为A＝{1,2,...,K}，根据公平度公式计算fairness的值。设公平度约束为ξ。(2.4)如果fairness≥ξ，对于所有用户和剩余的子载波，找到一个用户k和对应的子信道n，使得Hk,n为最大值。根据找到的Hk...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁建国，汪政权，张锡若，庞宇，林金朝，袁素真，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50