Nearly Optimal Resource Allocation for Downlink OFDMA in 2-D Cellular Networks
在本文中，我们提出了一个资源分配算法扇区化的二维（2-D）OFDMA蜂窝网络的下行链路假设统计信道状态信息（CSI）和分数频率复用。所提出的算法可以实现在一个分布式的方式，而不需要任何中央控制单元。在快衰落瑞利信道和高斯分布多小区干扰的条件下分析了其性能。我们表明，这种简单算法的发射功率往往随着用户数量增长到无穷大而达到与满足所有用户速率要求所需的最小功率相同的极限，即，所提出的资源分配算法是渐近最优的。作为这种渐近分析的副产品，我们表征的重用因子的相关值，仅取决于网络的平均状态。
2010-09-12 cs.IT math.IT
Performance Analysis of Heterogeneous Feedback Design in an OFDMA Downlink with Partial and Imperfect Feedback
当前的OFDMA系统将资源块分组到子带中以形成基本反馈单元。具有公共子带大小的均匀反馈设计不知道用户之间的异构信道统计。在一般相关信道模型下，我们展示了子带大小与底层信道统计数据相匹配的增益，从而激励具有不同子带大小和跨用户集群的反馈资源的异构反馈设计。采用最佳M部分反馈策略，具有较小子带大小的用户将传送更多的部分反馈以匹配频率选择性。为了开发一个分析框架来研究部分反馈和潜在缺陷的影响，我们利用多簇子带衰落模型。对完全反馈情形进行了深入的分析，导出了非均匀部分反馈系统的平均和速率的封闭表达式。我们继续研究由于信道估计误差和反馈延迟，这导致额外的考虑系统中断的不完善的影响。两种传输策略：固定速率和可变速率，被认为是中断分析。我们还研究了如何适应的不完美性，以最大限度地提高平均有效投入下异质部分反馈。
2013-01-22 cs.IT math.IT
A Multiband OFDMA Heterogeneous Network for Millimeter Wave 5G Wireless Applications
新兴的第五代（5G）无线网络需要更高频带中的大量带宽、极端网络密度以及支持多种无线技术的灵活性，以便提供更高的数据率和无缝覆盖。预计毫米波（mmWave）频带中的大带宽的利用和异构网络（HetNet）的部署将有助于解决5G网络的数据率要求。然而，毫米波频带中的高路径损耗和遮蔽、由于大规模网络致密化而导致的HetNet中的强干扰以及各种空中接口的协调是必须解决的挑战。在本文中，我们考虑一个基于中继的多频带正交频分多址（OFDMA）HetNet中，毫米波小小区部署在宏小区的服务区域内。具体而言，我们试图利用毫米波频带的不同传播特性（即，60 GHz（V频带）和70-80 GHz（E频带）以及长期演进（LTE）频带，以经由有效的资源分配来最大化网络的总体数据率。首先利用改进的对偶分解方法求解该问题，然后提出了一种基于迭代活动选择算法的低复杂度贪婪求解方法。仿真结果表明，该方法优于传统的方案。
2016-09-19 cs.IT math.IT
Radio Resource Allocation Algorithms for Multi-Service OFDMA Networks: The Uniform Power Loading Scenario
自适应无线电资源分配对于保证高带宽和功率利用以及满足关于下一代宽带多载波无线接入网络（如LTE和移动WiMAX）的异构服务质量请求是必不可少的。考虑下行链路OFDMA单小区场景，其中异构恒定比特率和尽力而为QoS简档共存，并且功率利用均匀功率加载（UPL）场景均匀地分布在系统带宽上。我们表达这个特定的QoS提供的情况下，在数学方面，作为一个著名的广义分配问题的变化回答在组合优化领域。基于这一概念，我们提出了两个启发式搜索算法，用于动态分配子信道的竞争QoS类和用户下执行多项式有界的成本。我们还提出了一个最佳的解决方案，并获得性能上界相同的问题，在合理的高执行时间的一个非线性规划模型。通过大量的仿真结果，我们表明，所提出的算法表现出很高的接近最优的性能，从而包括有吸引力的候选人在现代OFDMA为基础的系统中实现。
2012-11-16 cs.IT math.IT
Joint Optimization of User Association, Subchannel Allocation, and Power Allocation in Multi-cell Multi-association OFDMA Heterogeneous Networks
异构网络是LTE提出的一种新的网络架构，与传统网络相比，异构网络的容量和覆盖范围都有了很大的提高。然而，为了提供最佳服务，必须实行适当的资源管理。研究了多小区多关联正交频分多址接入（OFDMA）异构网络中下行链路的用户关联、子信道分配和功率分配的联合优化问题。为了解决优化问题，我们首先将其分为两个子问题：1）固定功率分配的用户关联和子信道分配; 2）固定用户关联和子信道分配的功率分配。随后，通过交替求解这两个子问题，得到了联合优化问题的局部最优解。对于第一个子问题，我们基于图论得到了全局最优解。对于第二子问题，我们利用基于两个凸函数差逼近（DCA）方法的低复杂度算法得到了一个KKT最优解。此外，还讨论了多天线接收机情况和比例公平情况。仿真结果表明，所提出的算法可以显着提高网络的整体吞吐量。
2020-03-01 cs.IT eess.SP math.IT
Queue-Aware Joint Dynamic Interference Coordination and Heterogeneous QoS Provisioning in OFDMA Networks
我们提出了云无线接入网络，不仅提供异构的服务质量（QoS）的速率，重要的是，延迟敏感的应用程序，但也共同优化的频率复用模式的算法。重要的是，与相关的作品，我们占随机到达，通过队列意识，不像大多数作品只集中在一个单一的帧，我们认为QoS措施平均在多个帧涉及一组闭环控制。我们将此问题建模为多小区优化，以最大化受QoS约束的总效用，表示为最小平均速率或最大平均延迟。由于我们考虑动态干扰协调与动态用户关联，即使在整数松弛后，问题也不是凸的。我们将问题转化为帧速率的优化，服从于交织的原始和对偶问题的分解。这个优化问题的解决方案提供了联合决策调度，动态干扰协调，重要的是，不像大多数作品在这一领域，动态用户关联。此外，我们提出了一种新的方法来管理不可行的负载。大量的仿真证实，该设计响应瞬时负载，异构用户和AP的位置，信道条件和QoS约束，同时，如果需要的话，保持低中断时，处理不可行的负载。与基线比例公平计划的比较说明了所取得的成果。
2018-01-25 cs.IT cs.NI math.IT
Multicell Random Beamforming with CDF-based Scheduling: Exact Rate and Scaling Laws
在采用随机波束形成作为传输方案的多小区多用户MIMO下行链路中，小区间和小区内干扰的异构大尺度信道效应使基于分布式调度的系统的分析复杂化。在本文中，我们扩展了[1]和[2]中的分析，以研究上述具有挑战性的场景。在[1]和[2]中使用的基于累积分布函数（CDF）的调度策略被用来维持用户之间的公平性，同时获得多用户分集增益。在基于CDF的调度策略下，推导了每个用户的个体和速率的封闭形式表达式。更重要的是，与此分布式调度策略，我们进行渐近（在用户）分析，以确定信号与干扰加噪声比的极限分布，并建立个人的缩放定律为每个用户。
2013-06-08 cs.IT math.IT
Resource Allocation for Multi-User Downlink MISO OFDMA-URLLC Systems
研究了多输入单输出（MISO）正交频分多址（OFDMA）超可靠低时延通信（URLLC）系统下行链路的资源分配算法设计。为了满足URLLC对时延的严格要求，采用了短分组传输，并在资源分配算法设计中考虑了短分组传输。资源分配被优化以最大化加权系统和吞吐量，该加权系统和吞吐量服从关于URLLC用户的发送比特数、分组错误概率和延迟的服务质量（QoS）约束。尽管所得到的优化问题的非凸性，通过单调优化找到最优解。相应的最优资源分配策略可以作为次优低复杂度解决方案的性能上限。我们开发这样一个低复杂度的资源分配算法，以达到性能和复杂度之间的平衡。我们的仿真结果揭示了使用多个天线减少延迟和提高URLLC系统的可靠性的重要性。此外，所提出的次优算法的性能接近所提出的最优算法，并优于两个基线计划的相当大的利润率，特别是当用户有异构的延迟要求。最后，传统的资源分配设计的基础上香农的容量公式是不适用于MISO OFDMA-URLLC系统，因为他们可能会违反用户的延迟约束。
2019-10-14 cs.IT math.IT
Sum-Rate Maximization for IRS-Assisted UAV OFDMA Communication Systems
本文研究了智能反射面（IRS）在基于无人机（UAV）的正交频分多址（OFDMA）通信系统中的应用，利用IRS带来的显著波束形成增益和无人机的高机动性来提高系统的和速率。无人机的轨迹，IRS调度和通信资源分配的联合设计的建议系统被制定为一个非凸优化问题，以最大化系统的和速率，同时考虑到异构的服务质量（QoS）的要求，每个用户。IRS的存在在从无人机到地面用户的复合信道的衰落中引入了频率选择性和空间选择性。为了便于设计，我们首先推导出复合通道的表达式，并提出了一种参数近似方法来建立一个上限和下限的制定问题。设计了一种交替优化算法来处理下限优化问题，并将其性能与通过求解上限问题所获得的基准性能进行了比较。仿真结果揭示了开发的界限和有前途的和速率增益之间的小差距，通过部署在无人机为基础的通信系统中的IRS实现。
2020-10-11 cs.IT math.IT
Long-Term Proportional Fair QoS Profile Follower Sub-carrier Allocation Algorithm in Dynamic OFDMA Systems
提出了动态OFDMA系统中的长期比例公平（LTPF）资源分配算法，该算法通过比例公平的增量优化和系统速率的最大化，为单个用户提供长期的QoS保证（主要是吞吐量需求满足），并长期跟踪每个用户的QoS分布。LTPF算法动态地将OFDMA子载波分配给用户，使得即使在异构业务条件下，也能长期实现单独的QoS要求以及维持用户之间的公平性。在这里，比保持单个用户的瞬时QoS，重点是要遵循所有用户的平均QoS配置文件在长期保持比例公平和多用户原始速率最大化的目标。与独立提供比例公平优化和原始速率最大化的算法相比，该算法试图同时提供两种优化，并通过利用移动无线环境的时间分集增益在长期计算时达到最优点。
2011-06-06 cs.IT cs.NI math.IT
Fairness and Transmission-Aware Caching and Delivery Policies in OFDMA-Based HetNets
最近，无线边缘缓存已经作为未来无线网络的有前景的技术出现，以通过在网络边缘主动存储内容来应对对高数据率和低延迟多媒体服务的指数增长的需求。在这里，我们的目标是设计高效的缓存放置和交付策略的正交频分多址（OFDMA）为基础的缓存启用异构蜂窝网络（C-HetNet），在两个独立的阶段：缓存阶段（CP）和交付阶段（DP）。由于保证移动用户（MU）之间的公平性没有得到很好的研究，在高速缓存辅助的无线网络中，我们首先提出了两个基于延迟的公平性计划，称为比例公平（PF）和最小最大公平（MMF）。PF方案处理最小化MU的总加权延迟，而MMF旨在最小化它们之间的最大延迟。在CP中，我们提出了一种新的主动公平性和传输感知缓存放置策略（CPS），对应于每个目标公平方案，利用灵活的无线接入和回程传输的机会。具体来说，我们共同执行的物理资源的分配，存储和无线电，用户关联，以提高CPS的灵活性。此外，在每个公平方案的DP，提出了一个有效的交付策略的基础上的到达请求的MU，CSI和缓存状态。数值评估表明，我们提出的CPS优于总延迟的MU高达27%相比，传统的基线流行的CPS。
2018-11-27 cs.IT math.IT
Joint Uplink/Downlink Resource Allocation and Data Offloading in OFDMA-Based Wireless Powered HetNets
本文研究了基于正交频分多址（OFDMA）的异构网络（HetNet）的联合上行/下行链路，该异构网络由单个宏基站（MBS）组成，多个毫微微基站（FBS）和接入点（AP），其中基站（BS）可以将数据卸载到AP，并且每个移动用户（MU）能够使用同时的无线信息和功率传输来收获接收到的能量（SWIPT）技术。我们还假设MU的收获能量用于其上行链路信息传输。我们设计了一种无线电资源分配（RRA）算法，以在每个MU的最小所需下行链路数据率和每个BS、AP和MU的最大允许发射功率的条件下，最大化MU的上行链路总数据率。更具体地，频分双工（FDD）和时分双工（TDD）方案都被研究。所提出的非凸优化问题使用迭代算法求解。它也被证明，该算法收敛到一个近最优解。仿真结果表明，TDD方案相比FDD方案提高了性能。此外，它表明，利用数据卸载技术提高了上行链路总数据率的MU相比，没有任何AP的情况下。
2018-03-15 cs.IT math.IT
On the Spatial Degrees of Freedom of Multicell and Multiuser MIMO Channels
研究了多小区多输入多输出（MIMO）多址接入信道（MAC）在常信道系数下的自由度的逆性和可解性。我们假设L>1个同质小区，每个小区有K>0个用户，其中用户有M个天线，基站配备有N个天线。该L小区和K用户MIMO MAC的自由度外边界被公式化。所表征的外边界使用来自对L小区异构MIMO网络的总自由度的限制的洞察。我们还通过一个例子表明，选择一个发射机和执行部分消息共享的方案优于多个分布式传输策略的总自由度。简单的线性方案达到外边界（即，实现最佳自由度的那些）是针对少数情况进行探索的。获得最佳自由度的所需空间维度的条件以K、L和发送流的数量来表征。通过使用发射迫零和零空间干扰对准来检查两小区MIMO MAC的最佳自由度，并且随后示出简单的接收迫零来提供L>1的最佳自由度。通过上下行链路的对偶性，本文的自由度结果同样适用于下行链路。在下行链路中，我们研究了L小区MIMO干扰信道的自由度，探索多用户分集。强收敛模式的瞬时自由度的用户数的增加的特点。
2016-10-01 cs.IT math.IT
Joint User Association and Reuse Pattern Selection in Heterogeneous Networks
LTE异构网络（HetNet）的成功部署关键取决于小区间干扰（ICI）管理。在ICI协调方案中，分数频率复用（FFR）被认为是非常适合于基于OFDMA的HetNet的有效技术。在此上下文中的两个耦合问题是：1）如何考虑可用候选小区的长列表将用户关联到适当的基站，以及2）如何在多个小区之间分配频率资源。在本文中，我们把多小区频率分配的频率划分之间的多个复用模式，并开发了一种新的算法来解决这两个耦合的问题，在联合的方式。我们还提供了实用的标准，以选择一组必要的候选模式，从所有可能的模式。结果表明，所提出的联合策略既提高了小区边缘用户的吞吐量，又提高了网络的整体吞吐量。
2014-08-14 cs.IT cs.NI math.IT
Energy-Efficient Resource Assignment and Power Allocation in Heterogeneous Cloud Radio Access Networks
充分利用异构网络（HetNet）和云接入无线电接入网络（CRAN）两者的优点，提出了异构云无线电接入网络（H-CRAN）以提高频谱和能量效率两者，其中远程无线电头端（RRH）主要用于为具有高服务质量（QoS）要求的用户提供高数据率，而高功率节点（HPN）用于保证无缝覆盖和服务于低QoS要求的用户。为了抑制H-CRAN中的层间干扰，提高系统的EE性能，本文考虑了利用RRH/HPN来表征用户关联，并对传统的软分数频率复用（S-FFR）进行了改进。基于RRH/HPN关联约束和增强的S-FFR，将基于正交频分多址（OFDMA）的H-CRAN的资源分配和功率分配的能量有效优化问题表示为非凸目标函数。为了处理非凸性问题，重新构造了一个等价的凸可行性问题，并利用拉格朗日对偶分解方法推导出联合分配资源块和发射功率的能量有效资源分配解的闭式表达式.仿真结果表明，H-CRAN架构和相应的资源分配方案可以显著提高能量效率。
2014-12-11 cs.IT math.IT
Energy Management in Heterogeneous Networks with Cell Activation, User Association and Interference Coordination
无线网络的密集化和扩展对干扰管理和降低能耗提出了新的挑战。本文研究了异构网络中的能量有效的资源管理，根据长期的平均流量和信道条件，通过联合优化小区激活，用户关联和多小区多用户信道分配。所提出的框架是建立在通过预定义的干扰模式来表征干扰耦合的基础上，并且在这些模式之间执行资源分配。以这种方式，当计算用户可实现速率时，明确地考虑由激活（去激活）小区引起的干扰波动。一个定制的算法开发，以解决制定的问题，在对偶域中利用的问题结构，这给了一个显着的复杂性节省。数值结果表明，所提出的方案在节能方面取得了巨大的进步。从所提出的联合资源优化导出的用户关联被映射到符合标准的小区选择偏置。该映射揭示了用于节能的小区特定偏置与文献中研究的用于负载均衡的小区特定偏置完全不同。
2016-02-10 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Heterogeneous Cellular Networks with Spectrum Underlay and Overlay Access
在本文中，我们提供了联合子载波分配和功率分配方案的服务质量（QoS）约束的能量效率（EE）优化在下行链路的正交频分多址（OFDMA）为基础的双层异构蜂窝网络（HCN）。考虑到频谱效率（SE）得到充分利用的CDMA传输，EE解决方案涉及解决复杂的混合组合和非凸优化问题。通过对原问题进行适当的分解，并利用EE函数的拟线性，提出了一种双层资源分配方法，并利用两凹函数差近似、逐次凸近似和梯度搜索方法给出了完整的求解方法.另一方面，来自频谱接入的固有层间干扰可能使EE降级，特别是在密集的小小区部署和大带宽利用下。因此，我们开发了一种新的资源分配的频谱覆盖接入和资源效率（RE）（归一化EE-SE权衡）的概念的基础上的方法。具体地，在这种情况下分离优化过程，使得首先确定宏小区最佳RE和对应带宽，然后最大化利用剩余频谱的小小区的EE。仿真结果证实了理论研究结果，并表明，所提出的资源分配计划可以接近最优EE与每个策略是在一定的系统设置下的优势。
2016-10-30 cs.IT math.IT
Random Beamforming with Heterogeneous Users and Selective Feedback: Individual Sum Rate and Individual Scaling Laws
本文研究了基于随机波束形成的通信系统中的三个公开问题：异构用户的调度策略，封闭形式的和速率，以及选择反馈的多用户分集的随机性。通过采用基于累积分布函数的调度策略，在保证用户间公平性的同时，获得异构环境下的多用户分集增益。在这个调度框架下，人们对个人和速率（即给定用户的平均速率乘以用户数量）感兴趣，并在不同的反馈方案下进行分析。首先，在全反馈方案下，我们通过采用所选用户的信号与干扰加噪声比的概率密度函数的分解，推导出封闭形式的个体和速率。这种技术被用来进一步获得一个封闭的形式速率近似与选择性反馈的空间维度。该分析还扩展到宽带OFDMA系统中的随机波束成形，其中在频谱维度中具有附加的选择性反馈，其中仅反馈用于最佳L个资源块的最佳波束。利用极值理论研究了选择反馈引起的多用户分集的随机性。最后，通过利用尾部等价方法，观察选择性反馈和随机观测的乘法效应，以建立个体速率标度。
2013-03-04 cs.IT math.IT
Energy-Aware Competitive Power Allocation for Heterogeneous Networks Under QoS Constraints
提出了一种基于正交频分多址接入（OFDMA）的异构网络（HetNet）上行链路能量效率最大化的分布式功率分配方案。网络中的用户设备（UE）被建模为参与非合作博弈的理性代理，其中每个UE在所分配的子载波的集合上分配其可用的发射功率，以便在最小速率约束的条件下最大化其个体效用（定义为每瓦特发射功率的用户吞吐量）。在这个框架中，相关的解决方案的概念是德布鲁均衡，一个广义的纳什均衡占的情况下，代理人的一套可能的行动取决于其对手的行动。由于手头的问题可能不可行，德布鲁均衡并不总是存在。然而，使用分数规划的技术，我们提供了一个表征的均衡功率分配配置文件时，他们确实存在。特别是，德布鲁平衡被发现是一个注水的最佳响应运营商的水位是最小速率约束和电路功率的函数的不动点。此外，我们还描述了一组充分条件的存在性和唯一性的Debreu平衡利用最佳反应算子的收缩性质。这种分析提供了必要的工具，以获得一个功率分配方案，引导网络以迭代和分布式的方式达到平衡，而不需要任何集中处理。数值模拟，然后使用验证的分析和评估所提出的算法作为系统参数的函数的性能。
2015-04-28 cs.IT math.IT
Optimized Backhaul Compression for Uplink Cloud Radio Access Network
本文研究了云无线接入网络（C-RAN）的上行链路，其中小区站点连接到基于云计算的中央处理器（CP），具有有限容量的无噪声回程链路。我们采用了一个简单的压缩和转发方案，其中基站（BS）的接收信号的量化和发送的量化信号的CP使用分布式Wyner-Ziv编码或单用户压缩。CP首先对量化码字进行解码，然后对用户消息进行解码，就好像远程用户和云中心形成了虚拟多址接入信道（VMAC）。本文阐述了优化的量化噪声水平的问题，加权和速率最大化下的回程容量限制。我们提出了一种交替凸优化方法，有效地找到一个局部最优解的问题，更重要的是，建立设置的量化噪声水平成比例的背景噪声水平是接近最佳的和速率最大化时的信号与量化噪声比（SQNR）是高的。此外，利用Wyner-Ziv编码，示出了近似量化噪声水平，以将上行链路C-RAN模型的总容量实现在恒定间隙内。在单用户压缩的情况下，在对角主导信道条件下获得了类似的恒定间隙结果。这些结果导致一个有效的算法分配回程容量在C-RAN。所提出的方案的性能进行评估，为实际的多小区和异构网络。结果表明，多小区处理优化量化噪声水平的BS可以显着提高无线蜂窝网络的性能。
2014-08-17 cs.IT math.IT
Learning to Beamform in Heterogeneous Massive MIMO Networks
Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院）；The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；University of Minnesota（明尼苏达大学）
众所周知，在大规模多输入多输出（MIMO）网络中寻找最优波束形成器的问题是具有挑战性的，因为它的非凸性，并且传统的基于优化的算法遭受高计算成本。虽然已经提出了基于计算高效的深度学习的方法，但是它们的复杂度严重依赖于诸如发射天线的数量之类的系统参数，并且因此当在基站（BS）配备有不同数量的发射天线并且具有不同的BS间距离的异构场景中部署时，这些方法通常不能很好地推广。本文提出了一种新的基于深度学习的波束形成算法来解决上述挑战。具体而言，我们考虑多输入单输出（MISO）干扰信道中的加权和速率（WSR）最大化问题，并通过展开并行梯度投影算法，提出了一种深度神经网络架构。令人惊讶的是，通过利用最佳波束成形解决方案的低维结构，我们构建的神经网络可以独立于发射天线和BS的数量。此外，这种设计可以进一步扩展到协作多小区网络。基于合成信道模型和射线跟踪信道模型的仿真结果表明，所提出的神经网络可以在显著降低运行时间的情况下获得较高的WSR，同时对天线数、基站数和基站间距离具有良好的泛化能力。
2020-11-08 cs.IT cs.LG math.IT
Energy Efficient RAN Slicing and Beams Selection for Multiplexing of Heterogeneous Services in 5G mmWave Networks
针对5G毫米波下行网络中eMBB与URLLC业务的资源复用问题，提出基于双循环迭代的RAN切片与波束选择方法，在速率与时延约束下最大化能量效率，性能优于基线算法。
2023-06-13 cs.IT eess.SP math.IT
Joint User-Association and Resource-Allocation in Virtualized Wireless Networks
在本文中，我们考虑多小区虚拟化无线网络（VWN）的下行链路传输，其中用户的不同服务提供商（切片）在一个特定的区域内由一组基站（BS）通过正交频分多址（OFDMA）。特别是，我们开发了一个联合BS分配，子载波和功率分配算法，以最大限度地提高网络吞吐量，同时满足每个切片的最低要求的速率。在假设每个用户在每个传输实例可以连接到不超过一个BS的情况下，我们引入用户关联因子（UAF）来表示联合子载波和BS分配作为数学问题公式中的优化变量向量。在不同的小区中允许子载波重用，但在一个小区内不允许。由于该优化问题本质上是非凸和NP-难的，通过应用连续凸逼近（SCA）和互补几何规划（CGP），我们开发了一种有效的两步迭代方法来解决该问题，该方法具有低计算复杂性.对于给定的功率分配，步骤1导出最优用户关联，并且随后，对于所获得的用户关联，步骤2找到最优功率分配。仿真结果表明，与传统的将每个用户分配到信号强度平均值最大的基站，然后对每个小区的用户进行联合子载波和功率分配的方法相比，该迭代算法具有更好的性能。仿真结果表明，对于小区边缘用户，均匀和非均匀用户分布的覆盖率分别提高了57%和71%，从而提高了VWN的传输可靠性和频谱利用率。
2015-08-25 cs.IT cs.NI math.IT
Distributed Resource Allocation in 5G Cellular Networks
5G蜂窝无线系统将具有由宏小区、不同类型的授权小小区和D2 D网络组成的多层架构，以频谱高效的方式为具有不同服务质量（QoS）要求的用户提供服务。分布式资源分配和干扰管理是这种多层异构网络的基本研究挑战之一。在本章中，我们考虑基于多层正交频分多址（OFDMA）的蜂窝（例如，5G LTE-A）网络。特别是，我们提出了三种新的方法，分布式资源分配在这样的网络利用稳定的匹配，基于因子图的消息传递，和分布式拍卖的概念。我们说明了每一个关于一个实际的无线电资源分配问题的建模方案。特别地，我们考虑由宏基站（MBS）、一组小小区基站（SBS）和对应的小小区用户设备（SUE）以及D2 D用户设备（DUE）组成的多层网络。存在公共的无线电资源集合（例如，资源块[RB]）可用于网络层（例如，MBS、SBS和DUE）。SUE和DUE使用可用资源（例如，RB和功率电平），只要对宏层造成的干扰（例如，宏用户设备[MUE]）保持低于给定阈值。其次是建模工具的简要理论概述（例如，稳定匹配、消息传递和拍卖算法），我们提出了上述网络设置中资源分配问题的分布式解决方案。我们还提供了一个简短的定性比较方面的各种性能指标，如复杂性，收敛性，算法开销等。
2014-09-08 cs.IT cs.NI math.IT
