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.
