基于误码率优化的OFDM系统资源分配算法

摘要

针对无线正交频分复用(OFDM)系统中多用户功率接收性能问题，本发明提出了一种基于误码率最优化的资源分配算法。为了避免用户之间发生信道干扰，限定系统总发送功率为一定值；同时为了更加符合实际网络，用户累加的信道容量不超过基站总信道容量，将用户的误码率作为系统的目标函数，通过基于罚函数共轭梯度算法求得约束最小点，完成系统功率和子载波最小误码率分配。与同类算法相比，本发明所提算法不仅能够使用户达到最优接收性能，同时最大程度上保证用户公平性要求。

主权项

基于误码率优化的OFDM系统资源分配算法，其特征在于：基于共轭梯度提出最小误码率算法，把共轭性与最速下降法相结合，利用已知点处的梯度构造一组共轭方向，并沿着此方向进行搜索，求出目标函数极小值；首先构造拉格朗日函数:其中，λ_k、μ_k表示Lagrange乘子，原问题的对偶函数是:D(λ,μ)＝min L(λ,μ)，对偶问题为:max D(λ,μ)s.t.λ≥0,μ≥0对偶函数为:$\begin{array}{c}D(P,\lambda ,\mu )=\min [\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}Q\left({\tilde{c}}_k\right(p\left)\right)\\ +\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}{\lambda }_k(P_{n,k}-P_{total})+\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}{\mu }_k(C-C(P\left)\right)]\end{array}$用共轭梯度优化方法来求解非线性的最优化问题；通过惩罚函数的方法将目标函数转化为:I(p；ε_n)＝P_E(p)+ε_nB(p),B(p)＝‑log(1‑p^Tp)约束条件:$\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}{P}_{n,k}\le P_{total},P_{n,k}\ge 0,\forall n,k$$\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}\frac{{\rho }_{n,k}}{K}{\log }_2(1+\frac{{\mathrm{KP}}_{n,k}{h_{n,k}}^2}{{\mathrm{BN}}_0})\le C\left(P\right)$其中下标n为迭代的次数；B(p)为惩罚函数，取ε₁＞0,c＞1，令ε_n+1＝ε_n/c；当n→∞的时候，ε_n→0，I(p；ε_n)→P_E(p)。