6、载波聚合的资源分配优化与代码实现

载波聚合的资源分配优化与代码实现

1. 载波聚合下的集中式资源分配

在载波聚合的场景中，涉及到多个载波为用户分配资源。这里考虑两个载波，载波 1 的可用资源 $R_1$ 在 50 到 200 之间以 10 为步长取值，载波 2 的 eNodeB 可用资源固定为 $R_2 = 100$。

对于用户的资源分配，存在不同的情况：
- 第一组用户 ：仅处于载波 1 的覆盖区域，没有二级载波，其最终最优速率 $r_{agg}^j$ 仅由载波 1 分配。
- 第三组用户 ：仅处于载波 2 的覆盖区域，没有二级载波，其最终最优速率 $r_{agg}^j$ 仅由载波 2 分配。
- 第二组用户 ：为联合用户，可从两个载波获取速率。联合用户会选择影子价格最低的载波作为主载波 $l_j^1$，即 $l_j^1 = \arg \min_{ {1,2}}{p_{offered}^1, p_{offered}^2}$，另一个价格较高的载波作为二级载波 $l_j^2$。联合用户的最终最优聚合速率是主载波分配速率和二级载波分配速率之和。

从模拟结果可知，在载波可用资源较低的情况下，运行实时应用的用户会比运行延迟容忍应用的用户获得更高的优先级和速率分配。

2. 算法概述

为了实现资源的最优分配，提出了两种算法：
- 迭代分布式速率分配与载波聚合算法 ：用于在两个载波覆盖区域内的用户之间最优分配主载波和二级载波的资源。
- 价格选择集中