有限反馈下的渐近最优资源块分配

考虑一个频率选择性信道上的信道分配问题。有 K 个信道（频带）和 N 个用户，满足 K=bN，其中 b 为某个正整数。我们希望为每个用户分配 b 个信道（或资源块）。由于频率选择性信道的特性，每个用户认为某些信道优于其他信道。该资源分配问题的最优解可以使用匈牙利算法计算。然而，这需要知道所有信道增益的数值，使得该方法在大规模网络中不切实际。我们提出一种次优方法，仅需知道每个用户的 M 个最佳信道是什么。我们找到 M 的最小值，使得存在一种分配方案，其中每个用户获得的 b 个信道都在其 M 个最佳信道之内。这导致每个用户每信道的反馈量远小于 1 比特。对于一大类衰落分布，包括 Rayleigh、Rician、m-Nakagami 等，这种次优方法既能实现渐近（关于 K）最优的和速率，也能实现渐近最优的最小速率。与所有其他有限反馈算法相比，我们的非机会式方法（渐近地）实现了完全的多用户分集以及最优的公平性。