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多用户MIMO-OFDM系统中的无线资源管理关键技术研究

作　者: 杜学松
导　师: 罗汉文
学　校: 上海交通大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 正交频分复用多输入多输出自适应无线资源管理遗传算法
分类号: TN919.72
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 331次
引　用: 1次
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内容摘要

多输入多输出(MIMO,Multi-Input and Multi-Output)技术,正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术和自适应传输技术的结合,被认为将会是未来无线通信系统发展的主要趋势和基础。一般说来,自适应无线资源管理算法可以更加有效利用系统内有限的资源,从而使得系统性能大大提高。因此,对于MIMO-OFDM系统自适应无线资源管理优化算法的研究,就成为了目前国内外学术研究领域内的热点问题之一。本文首先提出了一种OFDM系统中自适应子载波和功率分配优化算法。动态子载波分配算法指的是在多用户MIMO-OFDM系统中,根据分散在小区中不同位置的各个用户瞬时的信道状况,动态地调整系统内所有子载波在不同用户之间的分配。理论研究表明,这种分配方式相比于传统的静态子载波分配方式,可以最大程度地利用由于用户在系统内随机分散而带来的多用户分集效应,使得系统容量得到很大提高。本文提出的算法还考虑了不同用户数据传输速率比例性要求,可以事先设定不同用户的数据传输速率,更加符合实际系统设计要求。由于最优分配子载波,功率问题是一个非常复杂的多参数,非线性优化算法问题,如果要精确求解其最优解,则将会是一个计算复杂度非常高的问题,很难应用在实时的自适应技术中。因此,本文中研究的各种算法都是降低了计算复杂度之后的次优算法,虽然是次优算法,但是系统性能相比于传统的静态分配算法依然得到了很大的提高。本文接着研究了基于遗传算法的自适应资源管理算法。由于遗传算法特别适合应用于多参数非线性的优化问题,相比于传统的贪婪算法,基于遗传算法的子载波分配方案可以进一步提高系统性能。根据OFDM系统无线资源管理优化算法问题的特殊性,在对遗传算法中的编码,交叉,变异研究基础上,本文设计了一种特殊的遗传算法,性能仿真结果表明,遗传算法可以进一步地提高系统容量,这是因为,相比于传统的贪婪算法得到局部最优解,遗传算法得到的是系统优化问题的全局最优解。本文最后研究了MIMO-OFDM系统的无线资源管理问题。联合考虑最优化分配子载波,比特加载自适应算法,以及基于注水算法的功率分配来共同提高系统性能。此外,在多天线系统中,又增加了一个空间自由度。因此,本文根据Frobenius范数理论通过最大化信道矩阵的奇异值来提高系统容量,提出了基于奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition)方法的子载波功率次优分配算法,性能仿真表明这种算法在高信噪比条件下相比于传统的波束成型技术大大提高了系统性能,而且可以充分利用多天线带来的空间分集效应和多用户带来的多用户分集效应。由于研究时间和作者个人能力的限制,本文对于无线资源管理算法的研究还是比较浅显的。本文最后归纳了作者的研究成果,提出了将来可以进一步深入研究的几个方向。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-11
第一章绪论  11-16
  1.1 引言  11-12
  1.2 本课题的研究意义和研究内容  12-14
    1.2.1 本课题的研究意义  13
    1.2.2 本课题的研究内容  13-14
  1.3 本文的篇章结构  14-16
第二章MIMO-OFDM 系统概述  16-37
  2.1 引言  16-18
  2.2 OFDM 技术的基本原理  18-19
  2.3 OFDM 系统数学模型  19-33
    2.3.1 两种基本的数学变换  19-20
    2.3.2 OFDM 系统结构  20-24
    2.3.3 多径衰落信道特征参数  24-27
    2.3.4 循环前缀在OFDM 系统中的应用  27-31
    2.3.5 OFDM 系统调制实现框图  31
    2.3.6 OFDM 技术的优缺点  31-33
  2.4 MIMO 系统数学模型  33-34
    2.4.1 MIMO 平坦衰落信道模型  33
    2.4.2 MIMO 频率选择性信道模型  33-34
  2.5 MIMO-OFDM 系统模型  34-36
  2.6 本章小结  36-37
第三章多用户OFDM 系统无线资源管理技术  37-53
  3.1 引言  37-38
  3.2 OFDM 系统模型  38-40
  3.3 OFDM 系统无线资源自适应管理算法  40-48
    3.3.1 OFDM 系统中自适应子载波分配算法  40-42
    3.3.2 MIMO 系统自适应功率分配算法  42-47
    3.3.3 OFDM 系统次优无线资源管理算法  47-48
  3.4 仿真结果  48-52
  3.5 本章小结  52-53
第四章遗传算法在OFDM 系统无线资源管理技术中的应用  53-61
  4.1 引言  53-54
  4.2 基于遗传算法的OFDM 系统模型  54-55
  4.3 无线资源自适应遗传算法  55-57
    4.3.1 编码解码  55-56
    4.3.2 初始群体的生成  56
    4.3.3 适应度函数的选择  56
    4.3.4 遗传策略  56
    4.3.5 交叉  56-57
    4.3.6 变异  57
  4.4 仿真结果  57-60
  4.5 本章小结  60-61
第五章 MIMO-OFDM 系统中的无线资源管理技术  61-74
  5.1 引言  61-62
  5.2 MIMO-OFDM 系统结构和模型  62-64
  5.3 基于范数理论的MIMO-OFDM 系统无线资源管理算法  64-68
  5.4 基于奇异值分解的MIMO-OFDM 系统无线资源管理算法  68-73
    5.4.1 系统模型  68-69
    5.4.2 MIMO-OFDM 系统中的次优子载波分配算法  69-71
    5.4.3 MIMO-OFDM 系统中的功率分配算法  71
    5.4.4 仿真结果  71-73
  5.5 本章小结  73-74
第六章结束语  74-76
  6.1 全文工作总结  74
  6.2 未来研究工作展望  74-76
缩略语表  76-78
参考文献  78-82
附录一符号与标记  82-83
致谢  83-84
攻读学位期间发表或录用的学术论文目录  84
攻读学位期间申请的专利  84

多用户MIMO-OFDM系统中的无线资源管理关键技术研究

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