CDMA 通信系统中均场退火神经网络实现的最佳多用户检测(英文)

提出了一种基于均场退火神经网络实现的最佳多用户检测方法，该方法将最佳多用户检测中求解目标函数的约束最小化问题转化为求解均场退火神经网络能量函数的全局最优点．实验结果表明均场退火多用户检测器的性能远优于传统的多用户检测器和解相关多用户检测器，同时该检测器可以在模拟硬件上实现．

UAV协助的能量收集MEC系统资源分配方法

针对在能量收集和计算任务卸载过程中距离基站较远的用户设备遭受的双重远近问题,提出了一种无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)协助的非线性能量收集移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)系统资源分配方法。近距离用户设备由搭载MEC服务器的基站为其补充能量和提供计算服务,通过引入搭载MEC服务器的UAV为远距离用户设备补充能量并提供计算服务以缓解其遭受的双重远近问题。在满足用户设备和UAV的能量消耗以及UAV速度等约束条件下,以最大化系统计算完成的数据量为目标,将资源分配问题建模成非线性规划问题,利用差分进化算法,得到次优解。仿真结果表明,与基于遗传算法的资源分配方法和基于差分进化算法的固定功率分配方法相比,所提方法的系统计算完成数据量分别提升了25.8%和10.0%,能够有效地缓解双重远近问题。