针对移动通信系统存在频谱利用率不高、能耗开销大和能量效率低的问题,在基于认知无线电非正交多址(Cognitive Radio Non-Orthogonal Multiple Access,CR-NOMA)网络系统中,提出一种基于改进人工鱼群算法的功率分配方案.系统包含多个主...针对移动通信系统存在频谱利用率不高、能耗开销大和能量效率低的问题,在基于认知无线电非正交多址(Cognitive Radio Non-Orthogonal Multiple Access,CR-NOMA)网络系统中,提出一种基于改进人工鱼群算法的功率分配方案.系统包含多个主次用户,首先为提升频谱效率和降低解调的误码概率以及时延,次用户以非正交多址的形式接入系统,并采用一种均匀信道增益差的策略对用户进行分组.其次,考虑到传统人工鱼群算法对次用户功率寻优易掉进局部最优解、寻优能力弱和种群多样性差等不足,将约束算子机制和自适应策略引入人工鱼群算法中;最后,使用该算法联合优化各子信道间功率与子信道内次用户功率,寻求次用户最佳发射功率以最大化系统总能量效率.实验结果表明,在次用户为30的条件下,改进的人工鱼群算法所获总能量效率比传统人工鱼群算法提升了10.6%,具有更好的系统性能.展开更多
文摘针对非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统在无线环境下传输速率较低的问题,利用智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)可以改变入射信号相移的特性,提出一种基于IRS辅助上行NOMA和速率最大化算法.首先,在满足每个用户功率、每个用户最小速率、IRS相位偏移的约束条件下,构建一个联合用户功率、IRS相移多变量优化模型;然后,通过问题公式的等效简化将原非凸问题转换为2个容易处理的子问题;最后,通过交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)、引入松弛变量等方法对子问题进行求解.仿真结果表明,相较于逐次凸逼近法(successiveconvexapproximation,SCA)所提出的算法平均提升了系统0.4 bit/(s·Hz)的和速率,证明了基于ADMM的算法有效提高系统的和速率.
文摘针对移动通信系统存在频谱利用率不高、能耗开销大和能量效率低的问题,在基于认知无线电非正交多址(Cognitive Radio Non-Orthogonal Multiple Access,CR-NOMA)网络系统中,提出一种基于改进人工鱼群算法的功率分配方案.系统包含多个主次用户,首先为提升频谱效率和降低解调的误码概率以及时延,次用户以非正交多址的形式接入系统,并采用一种均匀信道增益差的策略对用户进行分组.其次,考虑到传统人工鱼群算法对次用户功率寻优易掉进局部最优解、寻优能力弱和种群多样性差等不足,将约束算子机制和自适应策略引入人工鱼群算法中;最后,使用该算法联合优化各子信道间功率与子信道内次用户功率,寻求次用户最佳发射功率以最大化系统总能量效率.实验结果表明,在次用户为30的条件下,改进的人工鱼群算法所获总能量效率比传统人工鱼群算法提升了10.6%,具有更好的系统性能.
