导读:本文包含了自适应子载波分配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电力线信道,信道模型,速率最大化(RA),遗传算法
自适应子载波分配论文文献综述
杨蓉,曹旺斌,尹成群[1]（2019）在《基于自适应遗传算法的PLC信道动态子载波分配》一文中研究指出为提高宽带电力线通信(PLC)的传输速率,在2～100MHz的低压宽带电力线信道条件下,提出基于速率最大化(RA)准则的动态子载波分配算法。该算法利用遗传算法比较好的全局搜索能力,将遗传算法与注水算法结合,对正交频分复用系统(OFDM)动态子载波进行自适应分配。新算法先将种群中的个体进行交叉操作,得到两个新的子代群体,对得到的子代种群进行复制和变异操作。仿真结果表明:改进之后的遗传算法与自适应遗传算法相比较,在性能上有较大改善,系统传输速率变快,信道容量变大。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年12期）
杨蓉[2]（2019）在《电力线通信自适应子载波动态分配方法研究》一文中研究指出电力线载波通信(Power Line Communication,PLC)是一种有线通信方式,基于电力线架构来发送诸如数据,语音和图像等信号。电力线的主要功能是传输电能,电力线信道存在阻抗较大、变化较快、信号衰减强和多径时延等问题。正交频分复用技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)能有效抗频率选择性衰落、抗多径时延、频带利用率高、传输速率快等优点,正好弥补了电力线信道的缺点。多输入多输出电力线通信(Multi-input Multi-output Power Line Communication,MIMO-PLC)具有抗PLC信道多径衰落、提高PLC可靠性和信道容量的优点。通过空间分集技术和空间复用技术,MIMO技术可以在带宽和功率恒定的情况下有效地提高系统的传输速率。在电力线通信中MIMO技术与OFDM技术结合使用,既弥补了电力线在通信方面存在的不足,也能高效提高系统的性能。OFDM调制时,由于不同子载波通过信道时衰落情况不同,若想获得优异的传输性能,需要对子载波的比特和功率进行自适应的调整分配,即自适应OFDM调制。本文对所研究领域国内外研究现状水平进行了较为充分的调研、分析、归纳和总结。调研显示,传统的注水算法和遗传算法在对子载波功率分配应用中都存在一些缺陷,而MIMO-OFDM研究大多集中于无线领域和多输入多输出电力线通信多用户场景下,对信道子载波分配的研究仍然很少。在此基础上展开研究,通过实际分析PLC信道衰减模型。基于模型,研究分析了单输入单输出电力线通信(Single-Input Single-Output Power Line Communication,SISO-PLC)动态子载波分配方法和多输入多输出电力线通信(Multi-input Multi-output Power Line Communication,MIMO-PLC)动态子载波分配方法。对单输入单输出电力线动态子载波分配采用注水算法和遗传算法,对算法进行一定的优化改进;对多输入多输出电力线动态子载波分配采用自适应比特功率分配算法,得到更优的性能。(本文来源于《华北电力大学》期刊2019-03-01）
赵志信,李加君,江晓林,谢玉鹏[3]（2016）在《非理想信道估计下OFDM系统按比例自适应的子载波分配算法》一文中研究指出在满足用户带宽接入需求约束下,针对时分双工OFDM下行链路系统最大化系统加权和速率问题,提出按比例自适应子载波分配算法。在最大信噪比(SNR)子载波分配策略基础上,引入用户权重,提出按比例自适应子载波分配策略,据此给出用户带宽接入概率表达式,通过求解具有约束条件的非线性最优化问题,得到满足用户带宽接入需求的用户权重。仿真结果表明:所提算法可自适应地根据用户带宽需求因子和平均SNR给出对应用户权重,并据此按比例地为用户分配所需带宽;随着用户平均SNR的增大,信道估计误差方差减小,当平均SNR达到17.5 d B时,几乎可以达到与理想信道估计下子载波分配算法相同的性能。(本文来源于《黑龙江科技大学学报》期刊2016年03期）
鲍卫东[4]（2016）在《电力线通信OFDM系统中基于子载波集的自适应分配算法》一文中研究指出当前国内电力线信道普遍存在噪声特性恶劣、复杂多变的特点,严重影响了电力线通信正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的可靠性。文章针对该问题,提出了一种基于子载波集的自适应分配算法,该算法定义了子载波集的数学模型,能够根据信道噪声情况调整子载波分配,以提高通信可靠性。对基于子载波集的OFDM系统自适应分配算法进行仿真,仿真结果验证了该算法能有效保证OFDM电力线通信的可靠性,实现频带资源优化分配。(本文来源于《电力信息与通信技术》期刊2016年02期）
郑航,郭建新,周东旭[5]（2015）在《NC-OFDM多种群自适应免疫优化子载波分配算法》一文中研究指出资源分配是认知无线电网络中的关键问题,为实现认知用户总发射功率最小,针对NCOFDM系统提出了一种多种群自适应免疫优化子载波分配算法。给出了算法的基本思想及实现流程,设计了合适的自适应算子,加快算法收敛速率的同时避免陷入局部最优。仿真结果表明,相同条件下与已有算法收敛速率提升20%,系统总功率降低10%,实现了快速、高效的子载波分配。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2015年03期）
管张均[6]（2012）在《多用户MIMO-OFDM系统自适应子载波分配及无线协同通信系统性能研究》一文中研究指出下一代移动通信系统需要支持高速率、高可靠性的数据传输，提供端到端的服务质量保证。MIMO技术和OFDM技术已经被广泛认为是下一代移动通信系统中的主要候选技术。在频率选择性衰落信道中，自适应MIMO-OFDM系统可以用较低的复杂度，实现高性能、高频谱效率的通信，并通过动态调整各种传输参数使得系统资源配置能适应信道的变化。自适应子载波分配技术就是在多用户OFDM环境中，根据各个用户的信道状况，动态地调整子载波资源在用户间的分配。大量的研究结果已经证明，自适应子载波分配技术能够有效利用系统中由于随机的用户位置而产生的多用户分集效应，从而大幅度地提高OFDM系统的容量或性能。本论文针对多用户MIMO-OFDM系统，开展了相应的子载波分配的研究工作。与SISO-OFDM系统中对于自适应子载波分配的研究不同，在MIMO-OFDM环境中，需要针对特定的传输策略和设计目标，推导相应的子载波分配策略或算法。本文较为系统和完整地给出了多用户MIMO-OFDM系统的子载波分配解决方案，其中包括了不同传输策略和设计目标下的自适应分配准则和算法。本文的叁、四两章分别研究了基于容量最大化目标和波束形成传输策略的多用户MIMO-OFDM系统子载波分配算法。以提高系统容量为目标，本文第叁章推导了不同信噪比下的子载波分配准则。从数学分析和仿真结果来看，通过自适应子载波分配可以获得更高的系统容量。本章还讨论了能兼顾用户间资源分配公平性的子载波分配算法。而第四章所提出的基于波束形成的自适应子载波分配策略相对于静态的分配方式有明显的性能改善。空间分集一方面使信道的衰落程度得到了缓解，但另一方面也在一定程度上削弱了多用户分集效应，但自适应子载波分配仍然能进一步提高系统的性能。此外，本章还推导了在部分信道信息下具有较好鲁棒性的子载波分配准则。在无线通信系统中，无线信道中的信号会随着空间、时间和频率上的随机波动产生畸变，而分集是对抗衰落的强有力的技术。空间分集技术由于可以与时间分集、频率分集相结合，并在其基础上提供极大的性能增益而成为一种很有吸引力的技术。空间分集的一种传统应用是通过天线阵列来实现的，如MIMO技术。但是，由于尺寸、能量、价格等因素的限制，在用户端配置多天线具有一定的困难。最近，利用用户间协同、中继协同和天线单元间协同等方式的协同分集技术给出了一种全新的解决方案。其原理是各用户通过分布式传输和处理分享各自的天线和其它资源，从而形成一个虚拟天线阵列，构成虚拟的MIMO系统。本文针对协同分集技术中的中继协同策略问题进行了相应的性能分析研究。本文第五章提出了一种AF-DF混合的中继协同模式：源节点广播信号给所有的中继节点，对于能正确解码校验的中继节点采取DF模式转发信号，而其他节点采取AF模式转发信号。这样，既可以利用DF协同模式的高接收端信噪比，又不会因为中继节点不能正确解调和解码接收到的信号而造成中继节点的闲置，从而有效地提高了系统性能和中继节点利用率。此外，本章还分析了各种同信道干扰下DF协同模式的系统性能。本文第六章推导了多天线中继DF协同模式的系统中断概率，并根据实际通信系统的性能需求，推导了最小路由数最大比合并接收下的系统中断概率。最后，本章提出了一种中继天线的自适应分组算法，以提高系统的性能。(本文来源于《上海交通大学》期刊2012-10-01）
周园,黄俊[7]（2012）在《多用户光OFDM系统自适应子载波与比特分配算法》一文中研究指出光OFDM能够方便地应用于现有基于PON的接入网,随着用户业务需求的增加和多样化,在用户间合理地分配资源能够提供更优质的服务。在此,阐述了一种优化的误码率最小化自适应资源分配算法。仿真结果显示,在对系统误码率影响不大的情况下,该算法在原算法的基础上降低了复杂度。(本文来源于《电视技术》期刊2012年05期）
刘淑华,张海林,卢小峰[8]（2011）在《考虑用户优先级的OFDMA下行链路自适应子载波分配》一文中研究指出针对OFDMA下行链路系统,在总功率以及用户数据速率成比例的约束下,以获取整个系统容量极大化为准则,提出一种考虑用户优先级的自适应子载波分配算法。该算法初始分配时允许每个用户根据用户数据速率的相对比例以及自己的信道状态在所有子载波上独立的进行最优选择,当出现多个用户同时选择一个子载波,即出现冲突时,由平均信道增益的大小来决定用户选择该子载波的优先级。文中分别研究了平均信道增益大者为高优先级以及平均信道增益小者为高优先级的两种冲突解决办法,仿真结果表明,由平均信道增益小的用户来优先选择冲突子载波的算法综合考虑了公平性和频谱效率,与系统容量上限相比,性能损失较小,复杂度低,速度快,能够满足实时要求。(本文来源于《信号处理》期刊2011年01期）
毕晓君,曹巍巍[9]（2010）在《基于粒子群算法的OFDMA系统自适应子载波分配问题》一文中研究指出为了研究OFDMA系统中的自适应子载波分配问题,将粒子群算法引入到OFDMA系统的自适应子载波分配问题中,利用该算法参数少、收敛速度快、全局寻优能力强等特点,较好地解决了OFDMA系统中的子载波优化分配问题.仿真结果表明,改进算法能得到最优的子载波分配方案,减小了整个系统所需的发射功率,同时又提升了算法的收敛速度.(本文来源于《哈尔滨工程大学学报》期刊2010年08期）
孙群龙,卫国[10]（2010）在《多用户MIMO-OFDM系统中基于非理想反馈的自适应子载波分配》一文中研究指出考虑基于VBLAST架构的多用户MIMO-OFDM系统中的资源分配问题,提出了一种基于非理想反馈的自适应子载波分配算法.该分配算法综合考虑了反馈信道信息和反馈质量,为表征反馈质量,引入了置信系数和等价方差的定义,推导了实际中反馈时延和反馈误差同时存在时置信系数和等价方差的通用闭式表达.仿真结果表明,所提出的分配算法在各种非理想反馈情况下,均可改善系统性能.(本文来源于《中国科学技术大学学报》期刊2010年04期）
自适应子载波分配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
电力线载波通信(Power Line Communication,PLC)是一种有线通信方式,基于电力线架构来发送诸如数据,语音和图像等信号。电力线的主要功能是传输电能,电力线信道存在阻抗较大、变化较快、信号衰减强和多径时延等问题。正交频分复用技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)能有效抗频率选择性衰落、抗多径时延、频带利用率高、传输速率快等优点,正好弥补了电力线信道的缺点。多输入多输出电力线通信(Multi-input Multi-output Power Line Communication,MIMO-PLC)具有抗PLC信道多径衰落、提高PLC可靠性和信道容量的优点。通过空间分集技术和空间复用技术,MIMO技术可以在带宽和功率恒定的情况下有效地提高系统的传输速率。在电力线通信中MIMO技术与OFDM技术结合使用,既弥补了电力线在通信方面存在的不足,也能高效提高系统的性能。OFDM调制时,由于不同子载波通过信道时衰落情况不同,若想获得优异的传输性能,需要对子载波的比特和功率进行自适应的调整分配,即自适应OFDM调制。本文对所研究领域国内外研究现状水平进行了较为充分的调研、分析、归纳和总结。调研显示,传统的注水算法和遗传算法在对子载波功率分配应用中都存在一些缺陷,而MIMO-OFDM研究大多集中于无线领域和多输入多输出电力线通信多用户场景下,对信道子载波分配的研究仍然很少。在此基础上展开研究,通过实际分析PLC信道衰减模型。基于模型,研究分析了单输入单输出电力线通信(Single-Input Single-Output Power Line Communication,SISO-PLC)动态子载波分配方法和多输入多输出电力线通信(Multi-input Multi-output Power Line Communication,MIMO-PLC)动态子载波分配方法。对单输入单输出电力线动态子载波分配采用注水算法和遗传算法,对算法进行一定的优化改进;对多输入多输出电力线动态子载波分配采用自适应比特功率分配算法,得到更优的性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自适应子载波分配论文参考文献
[1].杨蓉,曹旺斌,尹成群.基于自适应遗传算法的PLC信道动态子载波分配[J].电力系统保护与控制.2019
[2].杨蓉.电力线通信自适应子载波动态分配方法研究[D].华北电力大学.2019
[3].赵志信,李加君,江晓林,谢玉鹏.非理想信道估计下OFDM系统按比例自适应的子载波分配算法[J].黑龙江科技大学学报.2016
[4].鲍卫东.电力线通信OFDM系统中基于子载波集的自适应分配算法[J].电力信息与通信技术.2016
[5].郑航,郭建新,周东旭.NC-OFDM多种群自适应免疫优化子载波分配算法[J].空军工程大学学报(自然科学版).2015
[6].管张均.多用户MIMO-OFDM系统自适应子载波分配及无线协同通信系统性能研究[D].上海交通大学.2012
[7].周园,黄俊.多用户光OFDM系统自适应子载波与比特分配算法[J].电视技术.2012
[8].刘淑华,张海林,卢小峰.考虑用户优先级的OFDMA下行链路自适应子载波分配[J].信号处理.2011
[9].毕晓君,曹巍巍.基于粒子群算法的OFDMA系统自适应子载波分配问题[J].哈尔滨工程大学学报.2010
[10].孙群龙,卫国.多用户MIMO-OFDM系统中基于非理想反馈的自适应子载波分配[J].中国科学技术大学学报.2010