OFDM/MIMO系统资源分配与调度 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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真才基 著

图书标签:

• OFDM
• MIMO
• 资源分配
• 调度
• 无线通信
• 信号处理
• 优化算法
• 通信系统
• 无线网络
• 5G/6G

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115381927

版次：01

商品编码：12090546

包装：平装

丛书名： 移动宽带技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-12-01

页数：162

正文语种：中文

编辑推荐

1.本书凝聚了大唐无线移动创新中心、大唐移动通信设备有限公司系统与标准部全体同事多年的研究与标准化工作的成果，作者**。
2.本书通过使用概率论、信息论、优化论和矩阵论等技术理论，阐述了OFDM/MIMO系统的理论信道容量或传输速率，所述技术先进，学术价值高。

内容简介

本书首先概述了研究OFDM/MIMO系统资源分配所需的数学和通信理论基础，包括概率与随机过程、信息论、优化理论和矩阵理论；然后介绍单用户信道容量，接着叙述OFDM和MIMO系统中多用户资源分配和调度的常用算法；*后介绍该领域内的*新研究方向。本书结合无线通信系统信道容量的理论分析和实际算法实现，使读者在OFDM/MIMO系统资源分配和调度方面能获得全面信息。

作者简介

真才基：1997年起，任信息产业部科技委委员，政府特殊津贴获得者。1983年毕业于北京邮电大学电信工程系，后赴法国学习光通信和数字通信，并在香港理工大学获得工商管理博士学位，2005年在中共中央党校中青班（一年制）学习。真才基先生拥有大型邮电设计企业、大型通信运营企业及电信设备制造企业丰富的管理经验。1995年后历任中国邮电电信总局副总工程师、信息产业部北京邮电设计院院长、信息产业部电信研究院副院长、中国移动集团公司副总工程师兼计划部总经理等职务。2006年6月起到大唐电信科技产业集团暨电信科学技术研究院工作。现任电信科学技术研究院院长、党委书记，同时担任大唐电信科技产业集团董事长、总裁。

目录

第1章　基本理论简介 1
1．1　概率论　1
1．1．1　概率　1
1．1．2　联合概率、条件概率和贝叶斯定理　2
1．1．3　随机变量　2
1．1．4　条件分布和联合分布　3
1．1．5　随机变量的函数　6
1．1．6　期望、方差、矩和特征函数　7
1．1．7　大数定理和中心极限定理　9
1．1．8　随机过程　11
1．2　信息论　12
1．2．1　熵、联合熵和条件熵　12
1．2．2　相对熵、互信息和条件互信息　13
1．2．3　链式法则　14
1．2．4　Jensen不等式　15
1．2．5　Fano不等式　16
1．2．6　渐进等同分割性　17
1．2．7　信道容量　19
1．2．8　差分熵　21
1．2．9　高斯信道容量　22
1．3　优化论　25
1．3．1　凸集和凸函数　25
1．3．2　优化和凸优化　27
1．3．3　对偶理论　28
1．3．4　无约束优化　31
1．3．5　等式约束优化　32
1．3．6　不等式约束优化　34
1．4　矩阵论　36
1．4．1　向量与矩阵　36
1．4．2　奇异值分解　39
1．4．3　LU分解　41
1．4．4　QR分解　44
1．5　小结　45
参考文献　45
第2章　通信原理基础　46
2．1　通信系统数学模型　46
2．1．1　连续时间信号　46
2．1．2　离散时间信号　47
2．1．3　采样定理　49
2．1．4　基带等效通信系统　50
2．1．5　无符号间干扰的成形滤波　51
2．1．6　基带数字通信系统　53
2．2　信道模型　53
2．2．1　平坦衰落信道　53
2．2．2　频率选择性衰落信道　54
2．2．3　平坦衰落MIMO信道　58
2．2．4　频率选择性衰落MIMO信道　59
2．3　单用户信道容量　61
2．3．1　接收侧与发射侧信道信息已知的香农容量　61
2．3．2　仅接收侧信道信息已知的香农容量　66
2．3．3　中断容量　69
2．4　自适应调制与编码　71
2．4．1　调制方式自适应　72
2．4．2　信道编码自适应　76
2．4．3　发射功率自适应　81
2．4．4　混合自适应　82
2．5　小结　84
参考文献　84
第3章　多用户OFDM(MU-OFDM)
系统　85
3．1　多用户系统概述　85
3．1．1　多用户信道　85
3．1．2　多址方式　86
3．1．3　下行多用户AWGN加性高斯白噪声信道容量　88
3．1．4　上行多用户AWGN信道容量　90
3．2　MU-OFDM系统模型和容量　92
3．2．1　MU-OFDM系统模型　92
3．2．2　多用户分集　93
3．2．3　MU-OFDM系统容量　95
3．3　MU-OFDM系统动态资源分配　95
3．3．1　下行MU-OFDM和
速率最大化　96
3．3．2　下行MU-OFDM最小用
户速率最大化　99
3．3．3　下行MU-OFDM等比和速率最大化　102
3．3．4　下行MU-OFDM功率
最小化　113
3．3．5　上行MU-OFDM和速率最大化　117
3．3．6　能效最大化资源分配　120
3．3．7　比例公平资源分配　124
3．4　小结　125
参考文献　125
第4章　多用户MIMO(MU-MIMO)
系统　128
4．1　MU-MIMO系统容量　128
4．1．1　脏纸编码　129
4．1．2　下行MU-MIMO信道容量　131
4．1．3　上行MU-MIMO信道
容量　135
4．1．4　上下行信道对偶性　136
4．1．5　MU-MIMO系统和速率　139
4．2　MU-BD-MIMO系统模型和容量　144
4．2．1　MU-BD-MIMO系统模型　145
4．2．2　MU-BD-MIMO系统容量　146
4．2．3　MU-BD-MIMO系统和速率　148
4．3　MU-BD-MIMO系统动态资源分配　153
4．3．1　多用户选择调度　153
4．3．2　接收天线选择调度　157
4．3．3　混合多用户/接收天线选择调度　159
4．4　小结　161
参考文献　161

OFDM/MIMO 系统：深入剖析资源分配与调度优化 在高速通信蓬勃发展的今日，无线频谱资源的稀缺与用户需求的爆炸式增长之间的矛盾日益凸显。为了在有限的频谱内提供更高的数据速率、更可靠的通信质量以及更佳的用户体验，新一代无线通信系统，特别是那些采用正交频分复用（OFDM）和多输入多输出（MIMO）技术的系统，正面临着前所未有的挑战。这些系统凭借其强大的抗干扰能力、高频谱效率以及空间复用优势，已成为现代无线通信的基石。然而，如何高效地利用这些先进技术所提供的丰富资源，并将其精准地分配给各个用户，同时确保系统的整体性能达到最优，已成为一个至关重要的研究课题。 本书《OFDM/MIMO系统资源分配与调度》便聚焦于此，深入探讨了在OFDM/MIMO通信环境中，如何实现最优的资源分配策略与调度机制。它并非简单地罗列各种算法，而是从理论基础出发，逐步深入到实际应用中的复杂场景，力求为读者提供一套全面、系统且极具实践指导意义的知识体系。 第一篇：OFDM/MIMO 系统基础与关键挑战 在对资源分配与调度进行深入研究之前，理解OFDM和MIMO技术各自的原理以及它们结合后所带来的特性是必不可少的。因此，本书的第一篇将首先为读者打下坚实的理论基础。 OFDM 详解： 这一章节将详细阐述OFDM技术的运作原理，包括其将宽带信号分割成多个窄带子载波传输的核心思想。我们会深入剖析其实现的关键技术，如快速傅里叶变换（FFT）和逆快速傅里叶变换（IFFT）在符号调制与解调中的作用，以及循环前缀（CP）的引入如何有效地对抗符号间干扰（ISI）和频率选择性衰落。此外，还将探讨OFDM系统在实际部署中可能遇到的问题，例如载波间干扰（ICI）以及其克服方法。 MIMO 探索： 紧接着，我们将聚焦于MIMO技术。MIMO利用多根天线在发送端和接收端，通过空间维度的自由度来提升系统的性能。本节将深入讲解MIMO的几种关键技术，包括空间复用（Spatial Multiplexing）如何通过并行传输多个数据流来成倍提升数据速率，空间分集（Spatial Diversity）如何通过发送相同的数据流到不同路径上来提高信号的鲁棒性，以及波束赋形（Beamforming）如何将信号能量集中到特定方向以增强信号强度和抑制干扰。我们还将讨论MIMO系统的信道模型，如独立同分布（i.i.d.）衰落模型和相关衰落模型，以及这些模型对资源分配策略的影响。 OFDM/MIMO 融合的优势与挑战： 这一章节将重点分析OFDM与MIMO技术结合所产生的协同效应。OFDM的并行传输特性与MIMO的空间复用特性相结合，能够极大地提高频谱利用率和系统容量。然而，这种融合也带来了新的挑战，例如跨子载波的MIMO信道估计的复杂性，以及在不同子载波上进行独立资源分配和调度的难度。本节还将初步引出资源分配和调度问题在OFDM/MIMO系统中的重要性，为后续章节的深入探讨奠定基础。 第二篇：资源分配理论与模型 在掌握了OFDM/MIMO系统的基本原理后，本篇将开始深入探讨资源分配的核心理论和建模方法。资源分配问题的本质在于如何在有限的资源（如功率、带宽、时域资源）下，为用户提供最佳的服务质量（QoS）。 优化理论基础： 在进行资源分配优化之前，掌握相关的优化理论是必要的。本章将回顾和介绍在资源分配问题中常用的数学优化工具，包括凸优化、组合优化、随机优化等。我们将解释如何将实际的资源分配问题抽象成数学模型，并介绍求解这些模型的常用算法，如拉格朗日乘子法、KKT条件、以及贪婪算法等。 资源分配的目标函数与约束： 这一章节将详细分析资源分配问题中可能出现的各种目标函数和约束条件。常见的目标函数包括最大化系统总吞吐量、最小化系统时延、最大化用户公平性（如比例公平、最小最大公平）、以及最小化用户中断概率等。同时，我们将深入探讨各种约束条件，例如用户的信噪比（SNR）门限、发射功率约束、总带宽限制、以及子载波分配的互斥性等。 典型资源分配模型： 本节将介绍几种在OFDM/MIMO系统中广泛应用的资源分配模型。我们将区分不同场景下的模型，例如： 功率分配： 如何在不同子载波、不同MIMO天线端口之间分配总发射功率，以最大化吞吐量或最小化中断。 带宽分配： 如何将可用带宽分配给不同的用户或不同的服务类型，以及如何进行子载波的分配和调度。 联合资源分配： 探讨如何同时优化功率、带宽和时域资源，以实现更全局的最优解。 考虑信道状态信息（CSI）的分配： 分析在已知和部分已知CSI条件下，不同资源分配策略的优劣。 第三篇：OFDM/MIMO 系统资源分配算法 在建立了理论基础和模型之后，本篇将聚焦于具体的资源分配算法。我们将介绍各种经典的以及针对OFDM/MIMO系统特点设计的算法，并分析它们的性能和复杂度。 基于优化的分配算法： 这一章节将详细介绍如何利用前面介绍的优化理论来设计具体的资源分配算法。我们将深入分析： 基于凸优化的算法： 例如，利用半定规划（SDP）或二阶锥规划（SOCP）等方法来求解功率分配问题，并讨论其在实际应用中的可行性。 基于贪婪算法的分配： 介绍如何通过迭代的方式，每次最优地分配少量资源，直至达到最优或满足约束。 基于迭代的分配算法： 例如，基于交替优化的方法，将复杂的联合优化问题分解为一系列更易于求解的子问题，并迭代求解。 启发式与近似算法： 鉴于许多资源分配问题是NP-hard的，精确求解的计算复杂度可能过高。因此，本章将介绍一系列启发式和近似算法，它们可以在可接受的计算复杂度下，获得接近最优的解。 遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）： 探讨如何利用这些群体智能算法来搜索资源分配的最优解空间。 模糊逻辑与神经网络： 分析如何利用这些智能算法来处理不确定性因素，并实现自适应的资源分配。 低复杂度近似算法： 介绍一些针对特定问题设计的简单高效的近似算法，便于在资源受限的设备上部署。 公平性与 QoS 感知分配： 这一章节将专注于如何在资源分配中同时兼顾系统吞吐量和用户公平性，以及如何满足不同用户的服务质量（QoS）需求。 比例公平（Proportional Fair）调度算法： 详细解释该算法的思想，以及它如何权衡吞吐量和公平性。 最小最大公平（Max-Min Fair）调度算法： 分析其目标是最大化最差用户的服务水平。 QoS 参数化分配： 介绍如何根据用户的 QoS 要求（如时延、丢包率）来动态调整资源分配策略。 第四篇：OFDM/MIMO 系统调度机制 资源分配解决了“分配什么”的问题，而调度机制则负责“何时分配”、“如何传输”。本篇将深入研究OFDM/MIMO系统中高效的调度策略。 调度器的基本功能与分类： 这一章节将首先介绍调度器的基本作用，包括用户调度、资源块调度、以及服务调度等。我们将对调度器进行分类，例如： 基于信道质量的调度： 如最大信噪比（Max-SNR）调度。 基于公平性的调度： 如前面提到的比例公平和最小最大公平。 基于服务类型的调度： 如区分优先级不同的服务（如语音、数据、视频）。 联合调度与资源分配： 探讨如何将调度和资源分配紧密结合，实现更优的系统性能。 OFDM/MIMO 系统中的调度算法： 本节将介绍专门针对OFDM/MIMO系统特点设计的调度算法。 子载波调度： 如何在不同的时间段和子载波上选择用户进行传输。 MIMO 天线端口调度： 如何在多天线端口上选择用户或数据流。 联合子载波与 MIMO 调度： 探讨如何在时间和空间维度上进行联合调度。 考虑 CSI 反馈延迟的调度： 分析 CSI 反馈延迟对调度性能的影响，并提出相应的鲁棒调度算法。 先进调度技术与前沿研究： 这一章节将介绍一些更先进的调度技术，以及当前资源分配与调度领域的研究前沿。 多小区协同调度： 探讨如何通过小区间的协同来减少干扰，提高整体网络性能。 考虑用户移动性的调度： 分析用户移动性对信道状态的影响，并设计适应性强的调度算法。 基于机器学习的调度： 介绍如何利用机器学习技术来预测信道状态，并实现智能化的调度。 边缘计算与资源分配： 探讨在边缘计算场景下，如何优化资源分配和调度以满足低时延需求。 第五篇：实际应用与性能评估 理论与算法最终需要应用于实际系统并进行验证。本篇将探讨OFDM/MIMO资源分配与调度在实际通信系统中的应用，以及如何对其性能进行评估。 下一代移动通信系统中的应用： 这一章节将重点介绍OFDM/MIMO资源分配与调度技术在4G LTE、5G NR 等下一代移动通信系统中的具体应用。我们将分析不同标准中对资源分配和调度的要求，以及相应的设计思路。 性能评估方法与指标： 本节将详细介绍评估OFDM/MIMO资源分配与调度算法性能的常用方法和关键指标。 仿真平台与工具： 介绍MATLAB、NS-3 等常用的仿真平台，以及如何搭建仿真环境。 关键性能指标： 如系统吞吐量、用户平均吞吐量、用户公平性指标（Jain's fairness index）、用户平均速率、时延、丢包率、频谱效率、能效等。 对比分析： 如何通过仿真实验，对比不同算法的性能，并分析其优劣。 案例分析与未来展望： 这一章节将通过具体的案例，展示OFDM/MIMO资源分配与调度技术在不同场景下的成功应用。同时，我们将对未来的发展趋势进行展望，例如在面向万物互联（IoT）、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等新兴应用场景下，资源分配与调度将面临的新挑战和新的研究方向。 本书致力于为研究者、工程师和学生提供一个全面、深入且实用的OFDM/MIMO系统资源分配与调度知识库。通过循序渐进的讲解和丰富的实例，读者将能够深刻理解这一领域的核心问题，掌握先进的算法和技术，并为开发更高效、更智能的下一代无线通信系统奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

从一个对无线通信原理充满好奇的在校学生角度来看，我希望这本书能够系统地讲解OFDM和MIMO的核心概念，并且深入探讨它们结合后的资源分配和调度机制。我理解OFDM能够对抗多径衰落，而MIMO则能通过多天线提高容量和可靠性。但将两者结合，如何才能将它们的优势发挥到极致，并有效管理有限的系统资源，对我来说是一个非常有吸引力的问题。我希望能看到书中详细介绍各种资源分配的策略，例如如何分配时隙、子载波、功率以及空间流等。对于调度算法，我更希望了解其背后的数学原理和实现思路。例如，如何设计一个能够兼顾系统吞吐量和用户公平性的调度算法？书中是否会给出不同算法的性能比较，以及它们的适用场景？作为学生，我更看重基础理论的扎实讲解，希望这本书能够提供清晰的推导过程，帮助我理解公式的含义，而不是简单地给出结论。如果书中还能包含一些算法的伪代码或者简单的仿真示例，那就更理想了，能够帮助我更好地理解和实践。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在通信领域摸爬滚打多年的工程师，对OFDM/MIMO系统的资源分配和调度问题深有体会。在实际工作中，我们常常面临着如何在有限的资源下，满足不同业务类型的QoS需求，例如高带宽的视频流和低时延的语音通话，这就需要精细化的资源分配和智能化的调度策略。我特别关注这本书在实际工程应用方面的阐述。它是否会提供一些可落地实现的算法和模型，帮助我们解决实际问题？比如，在多小区干扰环境下，如何进行跨小区的资源协调，以提升整体网络性能？对于高速移动的用户，如何保证其通信的连续性和稳定性？另外，我也对书中关于资源分配算法的复杂度分析和性能评估方面的内容很感兴趣，这有助于我们在设计系统时，权衡算法的计算开销和实际效果。是否会涉及一些最新的研究成果，例如面向下一代移动通信（如6G）的超大规模MIMO和智能反射面（RIS）等新技术的资源分配问题？这本书如果能提供一些案例分析或者仿真结果，那就更好了，能够帮助我们更好地理解理论与实践之间的联系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，蓝色的主色调搭配银色的文字，给人一种科技感和专业感。我之前读过一些关于无线通信的入门书籍，但总觉得不够深入，缺乏系统性的指导。听说这本书在资源分配和调度方面做得相当出色，所以一直很期待能拜读一下。我尤其关心它在处理OFDM和MIMO这两种复杂技术结合时，是如何进行资源优化的。比如说，在多用户环境下，如何公平有效地分配时域、频域和空域资源，才能最大化系统吞吐量，同时保证用户的服务质量（QoS）？书中会不会涉及一些具体的算法，比如基于信道状态信息（CSI）的动态资源调度策略，或者是一些启发式算法在实际应用中的权衡取舍？另外，对于新手来说，一些复杂的数学推导和理论概念可能会让人望而却步，希望这本书在讲解理论的同时，能辅以直观的图示和清晰的逻辑，帮助读者逐步理解。我个人对最新的5G甚至6G技术中的一些前沿资源分配技术也很感兴趣，不知道这本书的内容是否能涵盖到一些最新进展，或者至少提供一个坚实的理论基础，让我能更好地理解未来的发展方向。总的来说，我对这本书的期待值很高，希望它能成为我深入理解OFDM/MIMO系统资源分配与调度领域的一本得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对无线通信领域的未来技术发展趋势非常关注的行业分析师。OFDM和MIMO作为当前及未来移动通信系统的基石，其资源分配与调度技术的演进直接关系到下一代网络的性能和能力。我希望这本书能够深入剖析OFDM/MIMO系统资源分配与调度在不同应用场景下的挑战，例如超高密度部署、海量物联网连接以及人工智能与通信的融合等。特别地，我关注书中是否会探讨一些前瞻性的资源分配和调度方法，以应对未来通信网络对更高频谱效率、更低时延、更大连接数的需求。例如，是否有关于基于机器学习的自适应资源分配算法的研究，能够实现对复杂无线环境的智能感知和高效调度？或者，书中是否会涉及一些新兴技术，如通感一体化（Integrated Sensing and Communication, ISAC）等，在资源分配方面所带来的新机遇和挑战？作为分析师，我希望能从书中获得对行业发展方向的深刻洞察，以及对未来技术路线的精准把握。书中如果能包含一些对未来技术发展的预测性分析，将极大地提升其价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对通信技术充满好奇心的技术爱好者，这本书吸引我的地方在于其“系统”二字。我理解的“系统”意味着它不仅仅是零散的技术点的堆砌，而是将OFDM和MIMO这两种核心技术及其资源分配和调度策略融会贯通，形成一个完整的理论框架。我希望这本书能够详细阐述，在OFDM系统中，如何有效地利用其频率选择性衰落的特性来提升多用户性能；而在MIMO系统中，如何通过多天线技术来提高数据传输的速率和可靠性。更重要的是，当这两种技术结合时，资源分配的维度将变得更加复杂，涉及到了时域、频域、空域甚至码域的协同。我非常想了解书中是如何提出一套行之有效的调度算法，来协调这些复杂因素，实现系统资源的最高效利用。例如，在动态变化的无线环境下，如何根据实时信道条件，快速地做出资源分配决策？书中是否会探讨一些先进的调度算法，比如基于深度学习的预测性调度，或者是一些博弈论在资源分配中的应用？我希望这本书能给我带来全新的视角和深入的理解，让我不仅仅是知其然，更能知其所以然。