Kümelemeye dayalı çok kullanıcılı OFDM uyarlamalı kaynak tahsis şeması
Ortogonal Frekans Bölmeli Çoklu Erişim (OFDMA) teknolojisi, frekans bandı kullanım avantajı nedeniyle LTE'de (Uzun Süreli Evrim) yaygın olarak kullanılmaktadır.LTDE'nin temel teknolojilerinden biridir ve 5G ağının ana modülasyonu olacaktır. Bu yöntem, OFDMA uyarlamalı kaynak tahsisi çalışması için iyi bir temel sağlar.
OFDMA kablosuz kaynak tahsisi araştırması esas olarak hız uyarlamalı (RA) ilkesi, marj uyarlamalı (MA) ilkesi ve fayda işlevi maksimizasyonu ilkesi etrafında döner. Sistem kapasitesi, kullanıcılar arasında adalet ve algoritma karmaşıklığı, OFDMA uyarlamalı kaynak tahsisinde her zaman büyük bir çelişki olmuştur Şimdiye kadar, RA ilkesine dayalı olarak sistem kapasitesi ve kullanıcı adaleti arasındaki ödünleşmeyi inceleyen birçok belge olmuştur. içinde. Literatürde önerilen Shen algoritması, sadece sistem kapasitesini maksimize etmekle kalmaz, aynı zamanda kullanıcının oran oranı kısıtlamasını da garanti eder ve simülasyon sayesinde, algoritmanın neredeyse tam anlamıyla adaleti sağlayabildiği görülebilir. Literatür, geliştirilmiş bir OFDM ön kodlayıcı önermekte ve alt taşıyıcıları optimize etmektedir Simülasyon sonuçları, bu şemanın bit hata oranını azaltabildiğini ve OFDM sisteminin girişimini etkili bir şekilde bastırabildiğini göstermektedir. Literatür, adalet ve ceza işlevine dayalı bir algoritma önermektedir.Algoritma, benzetilmiş tavlamaya dayalı geliştirilmiş yapay arı kolonisi algoritmasının optimizasyon uygunluğu olarak yeni bir uygunluk işlevi tasarlamaktadır.Simülasyon sonuçları, algoritmanın tatmin edici olduğunu göstermektedir. Adillik kısıtlamaları öncülüğünde, sistem kapasitesi artırılabilir. Literatür, yapay arı kolonisine dayalı bir güç dağıtım algoritması önermektedir Simülasyon sonuçları, algoritmanın yalnızca kamusal haneler arasındaki adaleti hesaba katmakla kalmayıp, aynı zamanda sistem kapasitesini en üst düzeye çıkarabileceğini kanıtlamaktadır.
Mevcut belgeler, sistem kapasitesi ve kullanıcı adaleti konularını derinlemesine incelemiştir. Yukarıdaki araştırma belgelerine dayanarak, bu belge, OFDM uyarlanabilir alt taşıyıcı tahsis algoritmasının karmaşıklığını ultra yoğun senaryolarda çözmeyi amaçlamaktadır ve bir Sistem performansını iyileştirmek için kullanıcı kapasitesinin oranına dayalı bir güç dağıtım şeması. Sistem kapasitesini en üst düzeye çıkarmak için, bu makale orantılı kısıtlama ilkesine göre alt taşıyıcıları tahsis eder, bir hız etki faktörü sunar, tahsis sürecinde alt taşıyıcıları kümeler ve alt taşıyıcıları kümeler halinde tahsis eder, böylece alt taşıyıcı tahsisinin zorluğunu büyük ölçüde basitleştirir. Güç tahsisi sürecinde, kullanıcı kapasitesinin oranına dayalı bir güç tahsis şeması benimsenmiştir.Simülasyon sonuçları, algoritmanın sadece algoritmanın karmaşıklığını basitleştirmekle kalmayıp aynı zamanda toplam sistem kapasitesini de arttırdığını göstermektedir.
1 Sistem modeli
Çok kullanıcılı OFDM uyarlamalı sistemin modeli Şekil 1'de gösterilmektedir. Çok kullanıcılı bir OFDM uyarlamalı sistemde, verici, gerçek zamanlı kanal koşullarını elde etmek için kullanıcı tarafından geri beslenen kanal durum bilgisini alabilir. Ters Fourier dönüşümü, paralelden seriye dönüşüm ve döngüsel önek ekledikten sonra, gönderen tüm verileri alıcıya gönderir. Alıcı uçta, alıcı önce gönderici uca karşılık gelen ters işlemi gerçekleştirir ve ardından aynı zamanda gönderen uçtan gönderilen modülasyon bilgisini kullanarak verileri demodüle eder ve son olarak her kullanıcının verilerini elde eder.
Yukarıdaki kısıtlamalarda, formül (2) alt taşıyıcı tahsis matrisini temsil eder, "1" kinci alt taşıyıcının n'inci kullanıcıya tahsis edildiğini ve "0" kinci alt taşıyıcının n'inci kullanıcıya tahsis edilmediğini temsil eder; formül (3 ) Her bir alt taşıyıcıya tahsis edilen gücün olumsuz olmamasını temsil eder; Denklem (4), bir alt taşıyıcının yalnızca bir kullanıcıya tahsis edilebileceğini, ancak bir kullanıcının kendisi için veri iletmek için birden fazla alt taşıyıcıya sahip olabileceğini temsil eder; Denklem (5), tahsis edilen tüm alt taşıyıcıları temsil eder Taşıyıcının toplam gücü, toplam iletim gücünü aşmaz; formül (6) önceden belirlenmiş kısıtlama oranını temsil eder ve alt taşıyıcılar, alt taşıyıcı tahsis sürecindeki ölçeklendirme faktörüne göre her kullanıcıya tahsis edilir.
2 Alt taşıyıcı ve güç tahsis algoritması
Belirli alt taşıyıcı tahsis adımları aşağıdaki gibidir:
(1) Her kullanıcının hız etki faktörünü ra (k) hesaplayın ve alt taşıyıcıları kümeleyin;
(2) Oran etkileyen faktör ra (k) sırasına göre her kullanıcı için en büyük kanal ortalama kazancına sahip bir alt taşıyıcı kümesini tahsis edin;
(3) Kullanıcıya en küçük Rk / k değerine sahip en büyük kanal ortalama kazancına sahip bir alt taşıyıcı kümesi atayın;
(4) Kalan alt taşıyıcıları tahsis edin ve kalan alt taşıyıcıları kanal kazancı en büyük olan kullanıcıya tahsis edin.
Alt taşıyıcı tahsis süreci Şekil 2'de gösterilmektedir.
Kümeleme fikrinin neden olduğu sistem performansı düşüşünü telafi etmek için, bu makale kullanıcılar arasındaki güç dağıtımındaki kullanıcı oranı oranına dayalı bir şema önermektedir. Alt taşıyıcılar tahsis edildikten sonra, güç yeniden tahsis edilir. Güç tahsisi iki adıma bölünmüştür: ilk adım, kullanıcılar arasındaki toplam gücün optimizasyonunu tamamlamaktır; ikinci adım, her kullanıcının alt taşıyıcıları arasındaki güç paylaşımını tamamlamak için su enjeksiyon algoritmasını kullanır.
Alt taşıyıcılar tahsis edildikten sonra, kullanıcı oranı Rk elde edilir ve her kullanıcı tarafından elde edilen toplam güç Pk, toplam:
Denklemden (11), kullanıcı tarafından elde edilen toplam güç Pk elde edilebilir ve kullanıcının k alt taşıyıcılarına güç tahsis etmek için su enjeksiyon algoritması kullanılarak optimal çözüm elde edilebilir.
3 Simülasyon analizi
Bu makaledeki tüm simülasyonlarda, kablosuz kanal modeli, frekans seçici sönümlü 6 bağımsız çok yollu kanaldan oluşur. Her yolun kanal zarfı Rayleigh dağılımına uyar. Kanalın güç gecikmesi üstel bozulmaya uyar, ortalama kare gecikmesi 5 s'ye uzatılır, Doppler frekans kayması 30 Hz'ye uzatılır ve ilave beyaz Gauss gürültüsünün güç spektral yoğunluğu -80 dBW / Hz'dir. Toplam bant genişliği 1 MHz'dir, alt taşıyıcı sayısı 64'tür ve ideal kanal tahmini benimsenir ve her 0.5 ms'de bir güncellenen alt kanallarda bilgi örneklenir. Maksimum yol kaybı farkı 40 dB'dir. Kullanıcının konumunun eşit olarak dağıtıldığı varsayılır. Önceden ayarlanmış kullanıcı oranı oranı R1: R2:: RN = 1: 1:: 1 ve simülasyon sonuçlarının ortalaması 10.000 Monte Carlo almak. Simülasyon analizinde karşılaştırma için kullanılan algoritmalar literatür ve literatür algoritmalarıdır.
Şekil 3'te gösterildiği gibi, L küme sayısı arttıkça, sistem kapasitesi azalmaktadır. Bunun nedeni, L kümelerinin sayısındaki artışın, bir kümenin daha fazla alt taşıyıcı içerdiği anlamına gelmesidir Alt taşıyıcı tahsisi sürecinde, alt taşıyıcılar için, alt taşıyıcı tahsisinin daha optimal seçimini sınırlayan paketlenmiş bir tahsis mekanizması benimsenir. Zaman ortalamalı kanal durum bilgisi artık her bir alt taşıyıcının performansını iyi bir şekilde temsil edemez, bu nedenle sistem kapasitesi azalmıştır. Bununla birlikte, büyük ölçüde azaltılmış algoritma döngüsü sayısı karşılığında küçük bir sistem kapasitesinden fedakarlık.
Şekil 4'te gösterildiği gibi, literatürdeki Shen algoritması ve literatürdeki algoritmanın alt taşıyıcıları tahsis etmek için 64 döngü gerçekleştirmesi gerekir; L 2 olduğunda, bu makalede önerilen kümeleme algoritması, alt taşıyıcıları tahsis etmek için 32 döngü gerçekleştirmelidir; L 3 olduğunda, alt taşıyıcıları tahsis etmek için sadece 22 döngü gereklidir. Bu nedenle, bu makalede önerilen kümeleme fikrine dayanan alt taşıyıcı tahsis algoritması, algoritma döngülerinin sayısını etkili bir şekilde azaltabilir. Şekil 5'te gösterildiği gibi, bu yazıda önerilen alt taşıyıcı kümeleme algoritması, literatür ve literatüre kıyasla sistemin çalışma süresini büyük ölçüde azaltabilir ve algoritmanın karmaşıklığını azaltabilir.
Şekil 6'da gösterildiği gibi, bu makalede önerilen güç tahsis şeması, Shen'in algoritmasındaki kök bulma yöntemine kıyasla sistem kapasitesinde belirli bir iyileşmeye sahiptir. Bunun nedeni, bu makalede önerilen güç tahsis şemasının, alt taşıyıcı tahsisi tamamlandıktan sonra kullanıcı oranı oranına dayalı olarak kullanıcılar arasındaki gücü optimize etmesidir.Bu, daha yüksek oranlara sahip kullanıcılara daha fazla güç tahsis edilebileceği ve böylece sistem kapasitesini artıracağı anlamına gelecektir.
Şekil 7, bu makaledeki algoritma ile literatürde önerilen algoritma arasındaki sistem kapasitesinin karşılaştırmasını göstermektedir. Bu makaledeki algoritma, alt taşıyıcı tahsisinde kümeleme fikrini benimser ve alt taşıyıcıları kümeler halinde tahsis eder (küme sayısı L = 2), bu da algoritma döngülerinin sayısını büyük ölçüde azaltır; güç tahsisi sürecinde, kullanıcı oranı oranına dayalı bir tahsis şeması benimsenir. , Böylece yüksek oranlı kullanıcılar daha fazla güç alır ve sistem kapasitesini artırır. Alt taşıyıcılar için kümelenmiş bir tahsis şeması, sistem kapasitesi eksikliğine neden olsa da, bu makalede önerilen güç tahsis şeması, sadece sistem kapasitesindeki literatürü ve literatürü aşan değil, aynı zamanda algoritmanın karmaşıklığını da azaltan sistem kapasitesi eksikliğini telafi etmektedir. derece.
4. Sonuç
Bu makale, OFDM uyarlamalı kaynak tahsisindeki algoritma karmaşıklığını ve sistem kapasitesini hesaba katarak, RA ilkesine dayalı bir ortak alt taşıyıcı ve güç kaynağı tahsis planı önermektedir. Alt taşıyıcı tahsisi sürecinde önce sıklığa yakın olan alt taşıyıcılar kümelenir ve alt taşıyıcılar hız etki faktörü ve orantılı kısıtlama ilkesine göre kümeler halinde tahsis edilir; güç tahsisi sürecinde, alt taşıyıcı tahsisi tamamlandıktan sonra kullanıcıya göre Hız oranı kullanıcıya güç tahsis eder ve ardından gücü kullanıcının ait olduğu alt taşıyıcıya tahsis etmek için su enjeksiyon algoritmasını kullanır. Mevcut literatür ile karşılaştırıldığında, kümeleme fikrine dayanan alt taşıyıcı tahsis algoritmasının döngü sayısı büyük ölçüde azaltılmıştır ve simülasyon sonuçlarından, kullanıcı oranı oranına dayalı güç tahsis şemasının sistem kapasitesini artırabileceği görülebilir, bu nedenle bu makale öneriyor Algoritma yalnızca algoritmanın karmaşıklığını azaltmakla kalmaz, aynı zamanda sistem kapasitesini de geliştirir.
Referanslar
Yan Junwang.Çok kullanıcılı OFDM sistemlerinde katmanlararası zamanlama ve kaynak tahsisi Xi'an: Xidian Üniversitesi, 2015.
LING X, WU B, HO P H, vd.Çok kanallı kablosuz iletişimde çevik güç tahsisi için hızlı su doldurma IEEE Communications Letters, 2012, 16 (8): 1212-1215.
Wang Daming, Chen Song, Cui Weijia, vb. Çok kullanıcılı MIMO-OFDM sistemi, QoE yardımcı program fonksiyonu katmanlar arası kaynak tahsisi Journal of Communications, 2014, 9 (9): 175-183.
SHEN Z, ANDREWS J G, EVANS B L. Orantılı hız kısıtlamaları olan çok kullanıcılı OFDM sistemlerinde uyarlanabilir kaynak tahsisi Kablosuz İletişim IEEE İşlemleri, 2005, 4 (6): 2726-2737.
Dan Lilin, Zhang Chiheng, Yuan Jie ve diğerleri. Uyarlanabilir güç tahsisi kullanılarak N-sürekli OFDM geliştirildi.2018 IEEE 8th Aunual Computing and Communication Workshop and Conferences, 2018.
Yuan Jianguo, Wang Jingxin, Zhang Fang.Adalet ve ceza fonksiyonuna dayalı OFDMA uyarlamalı kaynak tahsisi.Sistem Mühendisliği ve Elektronik Teknolojisi, 2017, 40 (2): 427-434.
Yuan Jianguo, Wang Jingxin, Zhang Fang. Yapay arı kolonisi algoritmasına dayalı çok kullanıcılı OFDM uyarlamalı kaynak tahsisi. Jilin Üniversitesi Dergisi (Mühendislik ve Teknoloji Sürümü), 2017, 42 (4): 31-35.
Liu Zhijun, Tao Xiaofeng, REHMAN W U. İki yönlü amplifiye ve ileri OFDM röle ağları için kaynak tahsisi. China Communications, 2017, 14 (8): 76-82.
LIU M, LI X, ZHANG M, ve diğerleri.Alt taşıyıcı tahsisi için kültürel evrim ile yapay balık sürüsü algoritması üzerine araştırma.International Journal of Hybrid Information Technology, 2015, 8 (6): 279-288.
YIN Z, ZHUANG S, WU Z, vd. OFDMA sistemlerinde orantılı adalet kısıtlamaları ile hız uyarlamalı kaynak tahsisi. Sensörler, 2015, 15 (10): 24996-25014.
Cheng Chao, Qian Zhihong, Li Chunlan ve diğerleri OFDM-UWB sistemindeki kullanıcı oranına dayalı çok kullanıcılı dinamik kaynak tahsis algoritması. Journal on Communications, 2012, 33 (9): 160-167.
Xu Wenjun, Li Xue, LEE C H, ve diğerleri. Bilişsel OFDM-NOMA sistemi için ortak algılama süresi uyarlaması, kullanıcı eşleştirme ve güç tahsisi.Kablosuz İletişimde IEEE İşlemleri, 2018, 17 (2): 1269-1282.
yazar bilgileri:
Gao Hao, Li Xuehua, Yao Yuanyuan
(Bilgi ve İletişim Mühendisliği Okulu, Pekin Bilgi Teknolojisi Üniversitesi, Pekin 100101)
