异构蜂窝网络中能效优先的用户关联机制

为提高异构蜂窝网络的系统能效,提出一种基于有效速率权重的用户关联与功率控制协同优化算法。设计一种双层迭代算法,求出用户关联指数和最佳传输功率。在功率不变的情况下,外层循环时将总比值形式的问题转化为多项式形式的问题,求得最佳用户关联指数,内层循环时利用牛顿法分配基站的传输功率。实验结果表明,相比MSUA、MSUUA等算法,该算法具有较高的能效值,且能够使更多的用户关联到微基站。

能效优先的用户关联与功率控制协同优化机制

在异构蜂窝网络中,针对系统的能效提出了一种基于效用函数最大化模型的用户关联与功率控制协同优化方案,该方案表示为非线性混合整数问题。为了求得该问题的最优解,设计了一种迭代算法,首先将原问题转换为带参数的多项式形式的问题,在外层循环利用Dinkelbach方法求得最佳的能效因子,然后在内层循环分别求得最佳的用户关联矩阵和传输功率。最终实验结果表明,用户关联与功率控制协同的优化方案在能效和负载平衡方面比固定功率条件下的用户关联策略的性能更优。

Femto网络中基于自适应定价的功率控制算法

为提高Femto网络的系统能效,提出一种自适应定价的功率控制算法。定义自适应定价因子为家庭基站每增加单位功率时网络能效的边缘下降幅度,每个家庭基站根据收集到的其他家庭基站发射功率信息计算自适应定价因子,以能效优先原则对家庭基站分配发射功率。在此基础上,采用分布式功率控制方法为每个家庭基站进行功率分配,并通过多次迭代求得系统的平均能效。利用MATLAB软件搭建系统仿真平台,实验结果表明,与基于固定定价的功率控制算法相比,该算法可提高约18.6 %的系统能效。