基于萤火虫算法的多中继功率分配

为了充分实现中继协作，降低多中继协作通信系统功率分配优化问题的计算复杂度，提出了基于萤火虫算法的多中继功率分配方案。在一定的总功率和节点功率约束下，以最大化平均信噪比为优化目标函数，建立了多中继协作系统的功率分配最优化模型。选取该目标函数作为萤火虫的适应度函数，用向量表示萤火虫的状态，该向量的维数为待分配源节点和中继节点的个数，通过萤火虫聚集得到种群中最好的萤火虫，即可获得渐进最优功率分配。仿真结果表明，与平均功率分配相比，基于萤火虫算法的功率分配方案能降低2.44%-6.17%的比特差错率，提高了系统性能。

一种新的基于Jackson排队模型多中继跨层协作通信策略

文中提出了一种新的多中继协作通信策略,该策略基于Jackson排队模型同时对物理层(physicallayer,PHY)与媒体接入控制层(MAC)的跨层设计进行了分析.在物理层,重点探讨多中继节点情形下信噪比(SNR)门限与中断概率之间的关系.在MAC层,系统采用Jackson排队网络进行建模,单协作节点数据包排队准则为GI/M/1模型,多节点之间进行相互机会协作,进而分析了所提策略的系统吞吐量与时延性能.跨层设计仿真结果表明,在不同中继策略下,协作节点数的增加将影响物理层高频谱有效性区域的系统中断性能.此外,相对于传统两协作节点模型,所提策略可以达到显著的MAC层数据包吞吐量与时延性能.