[发明专利]一种联合子载波配对的OFDM双向中继网络资源配置方法有效
申请号: | 201210362439.X | 申请日: | 2012-09-25 |
公开(公告)号: | CN102868512A | 公开(公告)日: | 2013-01-09 |
发明(设计)人: | 熊轲;樊平毅;易粟;雷鸣 | 申请(专利权)人: | 清华大学;日电(中国)有限公司 |
主分类号: | H04L5/00 | 分类号: | H04L5/00;H04L27/26 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 张大威 |
地址: | 100084 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提出了一种联合子载波配对的OFDM双向中继网络资源配置方法,其包括如下步骤:首先,选定初始向量定义载波配对矩阵θ={θi,j}N×N和载波对中继选择矩阵ψ={ψm,i,j}M×N×N,并赋给这两个矩阵初始值,定义然后,将初始向量λ代入Qm,i,j,使得Qm,i,j达到最大,得到优化的功率分配向量p;随后,利用功率分配向量p得到更新的载波对中继选择矩阵ψ;再后,利用载波对中继选择矩阵ψ更新θ得到最优的θ;最后,更新向量返回的p,θ和ψ即为系统最终的优化配置值。本发明通过对信息传输过程中上行和下行阶段的OFDM子载波的配对、载波对的中继选择以及源节点和中继节点的功率分配,实现了系统的多资源联合优化配置,提升系统的传输吞吐量。 | ||
搜索关键词: | 一种 联合 载波 配对 ofdm 双向 中继 网络 资源配置 方法 | ||
【主权项】:
1.一种联合子载波配对的OFDM双向中继网络资源配置方法,其特征在于,包括如下步骤:S1:选定初始向量所述向量λ的每个元素都为非负实数,定义载波配对矩阵θ={θi,j}N×N和载波对中继选择矩阵ψ={ψm,i,j}M×N×N,并赋给这两个矩阵初始值,其中,M为中继节点数,N为子载波数,定义功率分配向量其中,和分别代表源节点S1和S2在上行子载波i上对中继节点Rm的发送功率,代表中继节点Rm在下行子载波j上的发送功率,定义Q m , i , j = r m , i , j - Σ k = 1 2 λ S k p m , i ( s k ) - λ R m p m , i ( R ) , ]]> 其中,r m , i , j = Σ k ∈ { 1,2 } 1 2 log 2 ( 1 + γ m , i , j ( S k ) ) , ]]>γ m , i , j ( S k ) = α ~ m , j ( S k ) p m , j ( R ) α m , i ( S k ′ ) p m , i ( S k ′ ) α ~ m , j ( S k ) p m , j ( R ) + α m , i ( S k ′ ) p m , i ( S k ′ ) + α m , i ( S k ) p m , i ( S k ) + 1 , ]]> 为上行时源节点Sk到中继节点Rm在子载波i上的载干比,为上行时Sk′到Rm在子载波i上的载干比,其中,k,k′∈{1,2}但k≠k′,为下行时Rm到Sk在子载波j上的载干比,为Sk′在子载波i上分配的功率。S2:将初始向量λ代入Qm,i,j,使得Qm,i,j达到最大,得到优化的功率分配向量p;S3:将步骤S3得到的功率分配向量p带入g ( λ ) = max Σ i = 1 N Σ j = 1 N Σ m = 1 M θ i , j ψ m , i , j Q m , i , j + Σ k = 1 2 λ S k P S k + Σ m = 1 M λ R m P R m ]]> 得到g ( λ ) = max Σ i = 1 N Σ j = 1 N Σ m = 1 M θ i , j ψ m , i , j Q m , i , j + Σ k = 1 2 λ S k P S k + Σ m = 1 M λ R m P R m ]]> 其中,Um,i,j为将p带入Qm,i,j后的结果,对所有θi,j=1,根据得到更新的载波对中继选择矩阵ψ;S4:将步骤S4得到的载波对中继选择矩阵ψ代入g ( λ ) = max Σ i = 1 N Σ j = 1 N Σ m = 1 M θ i , j ψ m , i , j U m , i , j + Σ k = 1 2 λ S k P S k + Σ m = 1 M λ R m P R m , ]]> 得到g ( λ ) = max Σ i = 1 N Σ j = 1 N θ i , j U i , j + Σ k = 1 2 λ S k P S k + Σ m = 1 M λ R m P R m , ]]> 其中U i , j = arg max m U m , i , j , ∀ < i , j > , ]]> 定义矩阵并从U选取N个元素,满足每一行和每一列只能选取1个元素,使得所选的N个元素在所有可能的选取组合中达到和最大,然后更新θ得到最优的θ;S5:更新向量其中▿ λ = [ ▿ λ S 1 , ▿ λ S 2 , ▿ λ R 1 , ▿ λ R 2 , . . . , ▿ λ R M ] 1 × ( M + 2 ) , ]]>▿ λ S k = P S k - Σ i = 1 M Σ m = 1 M p m , i ( S k ) , ∀ k ∈ { 1,2 } ▿ λ R m = P R m - Σ i = 1 N Σ m = 1 M p m , i ( R ) , ∀ m ∈ { 1,2 , . . . M } , ]]> 其中,δ为迭代步长,若达到收敛条件,则计算结束,返回的p,θ和ψ即为系统最终的优化配置值;否则回到步骤S2。
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