CN103780532B - 上行ofdm***子载波与功率分配方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种上行OFDM***子载波与功率分配方法及***，所述方法包括如下步骤：获取小区内各用户的公平性权值、最大功率约束信息及各用户在相应子载波上的信道信噪比；根据各公平性权值、信道信噪比及最大功率约束信息建立混合变量优化问题；根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息；根据迭代计算的结果分别对各子载波及功率进行分配。本发明能快速有效地进行子载波与功率分配。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种上行OFDM***子载波与功率分配方法以及一种上行OFDM***子载波与功率分配***。
背景技术
正交频分多址（OFDMA，Orthogonal Frequency Division Multiplexing）是无线通讯***的标准，是一种多址技术，WiMax、LTE都支持OFDMA。目前，OFDMA技术已被广泛研究，并已成为3GPP LTE的下行链路的主流多址方案。在优化OFDMA***性能过程中，资源分配其者重要作用。通常，无线资源分配主要的度量指标之一是频谱效率。同时，能效在通信***设计中也越来越引起人们关注。
针对上行OFDM***子载波、功率快速分配技术及装置研究，已存在不少技术方案。现有的技术方案主要为：首先对服务区频率规划即小区间先进行小区间干扰协调，将小区间的频率干扰抵消。因此，分别考虑单个小区内上行OFDM***子载波、功率快速分配。分配过程的目标函数是各个用户公平性加权吞吐量之和；相关的约束条件包括：每个子载波不能同时分配给两个或以上用户；每个用户的移动终端的功率受限；功率值为正。基于多用户上行资源分配的必要条件，进行相关的用户子载波分配；基于单用户资源分配的最优条件，注水分配每个用户对应的子载波的功率；将子载波分配及功率分配进行有机结合，形成计算复杂度不高的子载波、功率迭代分配算法。
现有技术中整体以子载波分配推进，每次分配一个，然后更新相关的功率分配值，进入下一个子载波分配。但是所有分配过的子载波不因后面迭代信息的交互而调整，不利于得到最优的分配结果。并且，在单用户资源分配中，采用注水算法给予相应的功率分配。这无法保证所获的功率分配是最优的，严重影响下次迭代中子载波的分配，最终导致子载波、功率分配不合理，***性能受到很大影响。
发明内容
基于此，本发明提供一种上行OFDM***子载波与功率分配方法及***，能够提高子载波与功率分配的效率和合理性，提升***性能。
为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：
一种上行OFDM***子载波与功率分配方法，包括如下步骤：
获取小区内各用户的公平性权值、最大功率约束信息及各用户在相应子载波上的信道信噪比；
根据各公平性权值、信道信噪比与最大功率约束信息建立混合变量优化问题；
根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息；
根据迭代计算的结果分别对各子载波及功率进行分配。
一种上行OFDM***子载波与功率分配***，包括：
获取模块，用获取小区内各用户的公平性权值、最大功率约束信息及各用户在相应子载波上的信道信噪比；
第一计算模块，用于根据各公平性权值、信道信噪比与最大功率约束信息建立混合变量优化问题；
第二计算模块，用于根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息；
分配模块，用于根据迭代计算的结果分别对各子载波及功率进行分配。
由以上方案可以看出，本发明的一种上行OFDM***子载波与功率分配方法及***，在获取小区内各用户的公平性权值、最大功率约束信息及各用户在相应子载波上的信道信噪比后，建立混合变量优化问题，然后根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息；并根据迭代计算的结果分别对各子载波及功率进行分配。本发明的方案通过对算子载波的分配信息及功率的配置信息两者轮流交替计算形成一次迭代，两者之间信息不断交流使得子载波及功率配置趋于最优化，大大降低了计算复杂度，从而提高了子载波与功率分配的效率和合理性，实现快速有效地进行子载波与功率分配。
附图说明
图1为本发明实施例中一种上行OFDM***子载波与功率分配方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息的流程示意图；
图3为本发明实施例中功率分配的流程示意图；
图4为本发明实施例中一种上行OFDM***子载波与功率分配***的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
以下以采用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）最优条件为例，进行子载波分配；同时，采用Fenchel对偶原理对每个用户分配的子载波进行功率分配，得到上行OFDM***子载波与功率分配方案。
参见图1所示，一种上行OFDM***子载波与功率分配方法，包括以下步骤：
步骤S101，获取小区内各用户的公平性权值、最大功率约束信息及各用户在相应子载波上的信道信噪比；
步骤S102，根据各公平性权值、信道信噪比与最大功率约束信息建立混合变量优化问题；
步骤S103，根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息；
步骤S104，根据迭代计算的结果分别对各子载波及功率进行分配。因此可以按照按子载波分配集合及功率分配的结果来设定相应小区内各用户子载波使用和功率配置。
作为一个较好的实施例，所述根据各公平性权值、信道信噪比与最大功率约束信息建立混合变量优化问题的过程具体可以包括以下步骤：
获取各小区用户集合、小区总频率划分的集合、用户对应信道信噪比、各用户移动终端的公平性权值及功率限制；
根据所获取的各小区用户集合、小区总频率划分的集合、用户对应信道信噪比、各用户移动终端的公平性权值及功率限制所述建立用户加权吞吐量的和最大的目标，即：
同时，满足以下条件：子载波不能同时分配多个用户；移动终端的总功率要有限制；子载波分配变量集合的元素为1或者0，分别代表用户是否获取该子载波；用户功率分配集合为非负数；
采用以下公式建立混合变量优化问题的约束：
其中：U是指各小区的用户集合，U={1,2,3,…,K}，f是指各小区子载波按频率划分后的集合，f={1,2,3,…,N}；pkn是指用户k在子载波n上功率，wk是指用户k公平性权值，Pk是指用户移动终端的最大功率；gk,n是信道信噪比；K、K及N为自然数。作为一个较好的实施例，所述步骤S1031之前包括以下步骤：在各小区内测量并计算相关的信道信噪比设定相应用户公平性权值及功率限制
作为一个较好的实施例，结合参照图2，根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息的过程具体可以依次包括以下步骤：
步骤S1031，测量计算信噪比、功率分配赋初值，即：功率值pk,n=Pk/N；
步骤S1032，根据各公平性权值、上一次迭代的功率及信道信噪比计算相应用户子载波的分配信息，并获取各用户对应的子载波分配集合在每计算一次分配信息之后，可以根据该分配信息进行一次子载波分配。
步骤S1033，根据上一次迭代的功率值、信道信噪比及各用户相应的子载波分配集合计算新的功率值的配置信息；。在每计算一次配置信息之后，可以根据该配置信息进行一次功率分配。
步骤S1034，判断迭代计算的次数是否达到预定值；例如迭代次数达到最大值N，即i=N时，则说明迭代次数已经达到预定值，迭代计算完成。否则执行步骤S1035。
步骤S1035，若否，则返回执行步骤S1032。从而实现对子载波分配信息及功率的配置信息进行相互迭代计算。
作为一个较好的实施例，根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息的过程具体还可以包括以下步骤：
步骤S1036，当迭代计算的次数达到预定值时，则停止迭代，并输出各用户子载波分配集合及其相应功率配置信息。
作为一个较好的实施例，所述根据各公平性权值、功率及信道信噪比计算相应用户子载波的分配信息的过程具体可以包括以下步骤：
步骤S10321，初始化相关参数gk,n，U，f，pk,n，令i=0；
步骤S10322，对任意用户k∈U，计算：
步骤S10323，对任意用户对应的nj∈{n1,n2,…,nk,…nK}，计算：
qj=wjlog(1+gj,n(j)pj,n(j)).；
步骤S10324，针对K个用户，计算：
步骤S10325，将子载波分配给用户k*即并将集合f中删掉已经分配的子载波即
步骤S10326，如果迭代次数达到N即i=N，则停止迭代；否则，将转到步骤S10322。
另外，可以通过以下过程对子载波分配技术进行进一步的描述：
基于优化目标函数及其约束条件，本发明将xk,n在区间[0,1]进行松弛，可得到连续变量的问题。利用KKT优化条件可得子载波最优分配的必要条件如下：
-wklog(1+gk,npk,n)+λn-rk,n=0,
rk,nxk,n=0,
rk,n≥0.
从而可知：
(-wklog(1+gk,npk,n)+λn)xk,n=0,
λn≥wklog(1+gk,npk,n)。
当xk,n非零时，wklog(1+gk,npk,n)可取的最大值λn。因此，子载波n分配给用户k时需要满足如下条件：
同时，如果用户k被分配子载波n，其相应的pk,n为正值。利用KKT优化条件可得子载波功率分配的必要条件如下：
从而类似可得功率分配最优必要条件如下：
所以功率pk,n不为零时，达到最大值μk。如果子载波n分配给用户k，相应的功率pk,n也不能为零，故存在：
基于以上原理且考虑执行的简单性，可以依次按照步骤S10321至步骤S10326进行子载波分配。
作为一个较好的实施例，所述根据上一次迭代的功率值、信道信噪比及各用户相应的子载波分配集合计算新的功率值的配置信息的过程具体可以包括以下步骤：
步骤S10331，给子载波和用户集合U及f赋值，即：各用户的子载波分配{gk,n}、及初始功率pk,n；
步骤S10332，对任意用户k，将零元素xk,n对应的pk,n从Pk中减掉，将剩余量作为新的Pk值；
步骤S10333，对任意的用户k所对应的序列将行排序，次序从小到大，对任意相邻的点间需要其驻点，将其与序列一起归入预定集合S中，比较集合S中对应的目标函数值，取最小值λ*；
对任意用户k，将λ*将带入计算所分配的功率值。
另外，可以通过以下过程对功率分配技术进行进一步的描述：
基于上面子载波的分配算法，本发明下面需要对每个用户分配后的子载波进行功率配置，以达到最优的配置。其中，面临的优化目标如下：
s.t
pk,n≥0,n∈f.
为了快速准确求解其功率分配pk,n，本发明将上述问题转化为其对应的共轭问题。通过求解共轭问题，获取每个用户的功率的最优分配。首先，给出一个通用符号定义如下
hk,n:=xk,nlog(1+gk,npk,n).
本发明求解一个一维共轭问题如下
其中xk,n=0时，否则xk,n=1且
与前面相对应的pk,n值如下
函数Hk(λ)在(-∞,+∞)上求最小值点，可对其分段考虑。当λ≤0时，Hk(λ)的目标值为+∞，故λ>0。为了得到Hk(λ)的极值点，本发明将进行大小排序。针对用户k，排列顺序从小到大且标记为本发明需要对每个区间(gk,n(i),gk,n(i+1))求解驻点，如果存在本发明将其收入集合S。当λ≥gk,n(N)时，λ取值gk,n(N)时有最小值，所以将gk,n(N)放入集合S。对集合S中的点进行比较，取最小值对应的λ值记为λ*。最后，将求解对应的最优值即用户k在子载波n上应分配的功率值。
需要说明的是，所述根据迭代计算的结果对各子载波及相应功率进行分配的过程具体可以包括以下步骤：
分配子载波的过程包括：
根据所述分配信息k*将子载波分配给相应的用户，即
删除集合f中已经分配的子载波，即
分配功率的过程采用Fenchel对偶方法进行功率分配，参照图3所示，该过程包括：
步骤S1041，将用户未获取的子载波对应的功率从用户总功率中减去（即：在需要将零元素xk,n对应的功率pk,n从Pk中减掉）；并可将剩余量作为新的Pk值之后。
步骤S1042，获取相应功率配置信息的最小值，即：获取λ的最小值记为λ*；
步骤S1043，将λ*带入公式对待分配子载波进行功率分配。
需要说明的是：分配功率的过程采用Fenchel对偶方法，可以将原问题高维问题转化为仅有一维变量的优化问题求解，从而可大大降低计算复杂度。同时，转化后的问题易于求解最优解，所以这样可得到功率分配的最优方案。
函数Hk(λ)在(-∞,+∞)上求最小值点，可对其分段考虑；具体可为：
当λ≤0时，Hk(λ)的目标值为+∞，故λ>0。为了得到Hk(λ)的极值点，本发明将进行大小排序。针对用户k，排列顺序从小到大且标记为本发明需要对每个区间(gk,n(i),gk,n(i+1))求解驻点，如果存在本发明将其收入集合S。
当λ≥gk,n(N)时，λ取值gk,n(N)时有最小值，所以将gk,n(N)放入集合S。对集合S中的点进行比较，取λ的最小值记为λ*。
最后，将求解对应的最优值即用户k在子载波n上应分配的功率值。从而可实现快速计算所分配的功率值。
与上述一种上行OFDM***子载波与功率分配方法相对应，本发明还提供一种上行OFDM***子载波与功率分配***，如图4所示，包括：
获取模块101，用获取小区内各用户的公平性权值、最大功率约束信息及各用户在相应子载波上的信道信噪比；
第一计算模块102，用于根据各公平性权值、信道信噪比与最大功率约束信息建立混合变量优化问题；
第二计算模块103，用于根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息；
分配模块104，用于根据迭代计算的结果分别对各子载波及功率进行分配。
作为一个较好的实施例，所述第一计算模块可以包括：
获取子模块，获取各小区用户集合、小区总频率划分的集合、用户对应信道信噪比、各用户移动终端的公平性权值及功率限制；
构建模块，根据所获取的各小区用户集合、小区总频率划分的集合、用户对应信道信噪比、各用户移动终端的公平性权值及功率限制所述建立用户加权吞吐量的和最大的目标，即：
同时，满足以下条件：子载波不能同时分配多个用户；移动终端的总功率要有限制；子载波分配变量集合的元素为1或者0，分别代表用户是否获取该子载波；用户功率分配集合为非负数；
采用以下公式建立混合变量优化问题的约束：
其中：U是指各小区的用户集合，U={1,2,3,…,K}，f是指各小区子载波按频率划分后的集合，f={1,2,3,…,N}；pkn是指用户k在子载波n上功率，wk是指用户k公平性权值，Pk是指用户移动终端的最大功率；gk,n是信道信噪比；K、K及N为自然数。
上述一种上行OFDM***子载波与功率分配***的其它技术特征与本发明的一种上行OFDM***子载波与功率分配方法相同，此处不予赘述。
通过以上方案可以看出，本发明的实施例中一种上行OFDM***子载波与功率分配方法及***，在获取小区内各用户的公平性权值、最大功率约束信息及各用户在相应子载波上的信道信噪比后，建立混合变量优化问题，然后根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息；并根据迭代计算的结果分别对各子载波及功率进行分配。本发明的方案通过对算子载波的分配信息及功率的配置信息两者轮流交替计算形成一次迭代，两者之间信息不断交流使得子载波及功率配置趋于最优化，大大降低了计算复杂度，从而提高了子载波与功率分配的效率和合理性，实现快速有效地进行子载波与功率分配。
需要说明的是，除非上下文另有特定清楚的描述，本发明中的元件和组件，数量既可以单个的形式存在，也可以多个的形式存在，本发明并不对此进行限定。另外，本发明中的步骤虽然用标号进行了排列，但并不用于限定步骤的先后次序，除非明确说明了步骤的次序或者某步骤的执行需要其他步骤作为基础，否则步骤的相对次序是可以调整的。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (9)
1.一种上行OFDM***子载波与功率分配方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取小区内各用户的公平性权值、最大功率约束信息及各用户在相应子载波上的信道信噪比；
根据各公平性权值、信道信噪比及最大功率约束信息建立如下混合变量优化问题：
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同时，满足以下条件：子载波不能同时分配多个用户；移动终端的总功率要有限制；子载波分配变量集合的元素为1或者0，分别代表用户是否获取该子载波；用户功率分配集合为非负数；
采用以下公式建立混合变量优化问题的约束：
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其中：U是指各小区的用户集合，U＝{1,2,3,...,K}，f是指各小区子载波按频率划分后的集合，f＝{1,2,3,...,N}；pk,n是指用户k在子载波n上功率，wk是指用户k公平性权值，Pk是指用户移动终端的最大功率；gk,n是信道信噪比；k、K及N为自然数；xk,n表示用户k是否获取子载波n；K为用户总数；N为子载波的总数；
根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息；
根据迭代计算的结果分别对各子载波及功率进行分配。
2.根据权利要求1所述的上行OFDM***子载波与功率分配方法，其特征在于，所述根据各公平性权值、信道信噪比及最大功率约束信息建立混合变量优化问题的过程还包括以下步骤：
获取各小区用户集合、小区总频率划分的集合、用户对应信道信噪比、各用户移动终端的公平性权值及功率限制；
根据所获取的各小区用户集合、小区总频率划分的集合、用户对应信道信噪比、各用户移动终端的公平性权值及功率限制建立所述用户的加权吞吐量的和最大的目标，即：
3.根据权利要求2所述的上行OFDM***子载波与功率分配方法，其特征在于，根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息的过程依次包括以下步骤：
步骤S1031，对用户k的功率赋初始值，即：功率值pk,n＝Pk/N；
步骤S1032，根据各公平性权值、上一次迭代的功率值及信道信噪比计算相应用户子载波的分配信息，并获取各用户对应的子载波分配集合
步骤S1033，根据上一次迭代的功率值、信道信噪比及各用户相应的子载波分配集合计算新的功率值的配置信息；
步骤S1034，判断迭代计算的次数是否达到预定值；
步骤S1035，若否，则返回执行步骤S1032。
4.根据权利要求3所述的上行OFDM***子载波与功率分配方法，其特征在于，所述步骤S1031之前包括以下步骤：
在各小区内测量并计算相关的信道信噪比设定相应用户公平性权值及功率限制
5.根据权利要求3所述的上行OFDM***子载波与功率分配方法，其特征在于，根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息的过程还包括以下步骤：
当迭代计算的次数达到预定值时，则停止迭代，并输出各用户子载波分配集合及其相应的功率。
6.根据权利要求3所述的上行OFDM***子载波与功率分配方法，其特征在于，所述根据各公平性权值、上一次迭代的功率值及信道信噪比计算相应用户子载波的分配信息的过程包括以下步骤：
步骤S10321，初始化参数U、f及并令i＝0；
步骤S10322，对用户k∈U，计算
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步骤S10323，对各用户对应的nj∈{n1,n2,...,nk,...nK}，计算
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<mi>j</mi>
<mo>&le;</mo>
<mi>K</mi>
</mrow>
</munder>
<msub>
<mi>q</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>;</mo>
</mrow>
步骤S10325，将子载波分配给用户k*即并将已经分配的子载波从集合f中删掉，即
步骤S10326，若迭代次数达到子载波的总数N，即i＝N，则停止迭代；否则，将转到步骤S10322；
其中，i为迭代次数，wj是指用户j公平性权值，nk为用户k的使最大的子载波，nj为用户j的使最大的子载波，qj为中间变量，为信道信噪比，为初始功率。
7.根据权利要求3所述的上行OFDM***子载波与功率分配方法，其特征在于，所述根据上一次迭代的功率值、信道信噪比及各用户相应的子载波分配集合计算新的功率值的配置信息的过程包括以下步骤：
步骤S10331，给子载波和用户集合U及f赋值，即：各用户的子载波分配{gk,n}、及初始功率pk,n；
步骤S10332，对任意用户k，将零元素xk,n对应的pk,n从Pk中减掉，将剩余量作为新的Pk值；
步骤S10333，对任意的用户k所对应的序列将行排序，次序从小到大，对任意相邻的点间需要其驻点，将其与序列一起归入预定集合S中，比较集合S中对应的目标函数值，取最小值λ*；
对任意用户k，将λ*将带入计算所分配的功率值。
8.一种上行OFDM***子载波与功率分配***，其特征在于，包括：
获取模块，用获取小区内各用户的公平性权值、最大功率约束信息及各用户在相应子载波上的信道信噪比；
第一计算模块，用于根据各公平性权值、信道信噪比与最大功率约束信息建立如下混合变量优化问题：
<mrow>
<munder>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>p</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</munder>
<munder>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>&Element;</mo>
<mi>U</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
<mo>&Element;</mo>
<mi>f</mi>
</mrow>
</munder>
<msub>
<mi>w</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mi>l</mi>
<mi>o</mi>
<mi>g</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>g</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>p</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>;</mo>
</mrow>
同时，满足以下条件：子载波不能同时分配多个用户；移动终端的总功率要有限制；子载波分配变量集合的元素为1或者0，分别代表用户是否获取该子载波；用户功率分配集合为非负数；
采用以下公式建立混合变量优化问题的约束：
<mrow>
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<munder>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>&Element;</mo>
<mi>U</mi>
</mrow>
</munder>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mo>&ForAll;</mo>
<mi>n</mi>
<mo>&Element;</mo>
<mi>f</mi>
<mo>,</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<munder>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>&Element;</mo>
<mi>f</mi>
</mrow>
</munder>
<msub>
<mi>p</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>,</mo>
<mo>&ForAll;</mo>
<mi>k</mi>
<mo>&Element;</mo>
<mi>U</mi>
<mo>,</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>p</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<mn>0</mn>
<mo>,</mo>
<mo>&ForAll;</mo>
<mi>k</mi>
<mo>&Element;</mo>
<mi>U</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
<mo>&Element;</mo>
<mi>f</mi>
<mo>,</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>&Element;</mo>
<mo>{</mo>
<mn>0</mn>
<mo>,</mo>
<mn>1</mn>
<mo>}</mo>
<mo>,</mo>
<mo>&ForAll;</mo>
<mi>k</mi>
<mo>&Element;</mo>
<mi>U</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
<mo>&Element;</mo>
<mi>f</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中：U是指各小区的用户集合，U＝{1,2,3,...,K}，f是指各小区子载波按频率划分后的集合，f＝{1,2,3,...,N}；pk,n是指用户k在子载波n上功率，wk是指用户k公平性权值，Pk是指用户移动终端的最大功率；gk,n是信道信噪比；k、K及N为自然数；xk,n表示用户k是否获取子载波n；K为用户总数；N为子载波的总数；
第二计算模块，用于根据所述混合变量优化问题迭代计算子载波的分配信息及功率的配置信息；
分配模块，用于根据迭代计算的结果分别对各子载波及功率进行分配。
9.根据权利要求8所述的上行OFDM***子载波与功率分配***，其特征在于，所述第一计算模块包括：
获取子模块，获取各小区用户集合、小区总频率划分的集合、用户对应信道信噪比、各用户移动终端的公平性权值及功率限制；
构建模块，根据所获取的各小区用户集合、小区总频率划分的集合、用户对应信道信噪比、各用户移动终端的公平性权值及功率限制建立所述用户的加权吞吐量的和最大的目标，即：
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