基于匹配理论的NOMA异构网络资源分配算法

在非正交多址接入异构网络中,通过联合资源分配和用户调度可达到用户调度数与系统吞吐量之间的平衡。提出一种基于匹配理论的用户-子信道双边匹配算法(USTSMA)。在满足用户最小数据速率需求和已知完美信道状态信息的条件下,将用户和子信道认为是追求自身最大收益的两个独立集合,通过迭代的方式实现用户和子信道之间的稳定匹配。在此基础上,利用注水算法解决用户的功率分配问题。仿真结果表明,USTSMA在系统总吞吐量、用户调度数等方面性能优于S-MGA和GA两种用户分组算法以及正交频分多址接入方案,并且逼近最优上界。

基于遗传算法求解三维匹配的资源分配问题

针对非正交多址接入(NOMA)技术的两层异构网络(HetNets)的资源配置,因用户、基站和子信道三维匹配属于NP难题,多分解为二维匹配求解,为此提出一种改进的遗传算法(GA)求解用户的多维匹配。为满足系统总容量最大并降低时间复杂度,将遗传算法的编码方式设计为一种多维映射过程;为防止陷入局部最优并提高全局搜索能力,对选择算子进行确定性和随机性的结合。实验结果表明,该算法相对于贪婪算法和双边匹配算法,具有收敛速度快和全局性更好等优点。