基于干扰效率多蜂窝异构无线网络最优基站选择及功率分配算法
发布时间：2021-10-20 04:23
针对多蜂窝多用户异构无线网络干扰管理和效率提升问题,该文研究了基于干扰效率最大的下行链路基站（BS）-用户匹配和功率分配问题。首先,考虑宏用户和微蜂窝用户的服务质量,将问题建模为多变量混合整数非线性规划问题。其次将原问题分解为基站选择和功率分配两个子问题。针对基站选择问题,利用凸优化问题获得最优基站选择策略;针对功率分配问题,利用二次变换法和Dinkelbach辅助变量法,将功率分配问题转换为凸优化问题求解。仿真结果表明,与现有算法对比,该算法具有较好的干扰效率和干扰控制性能。
【文章来源】：电子与信息学报. 2020,42(04)北大核心EICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
发射功率门限对干扰效率的影响
?2次变换方法将其转换为凸优化问题求解，同时分析了算法的复杂度。仿真结果表明本文算法具有较好的干扰效率和较小的干扰功率。参考文献DAMNJANOVICA,MONTOJOJ,WEIYongbin,etal.Asurveyon3GPPheterogeneousnetworks[J].IEEEWirelessCommunications,2011,18(3):10–21.doi:10.1109/MWC.2011.5876496.[1]徐勇军,李国权,徐鹏,等.异构无线网络资源分配算法研究综述[J].重庆邮电大学学报:自然科学版,2018,30(3):289–299.doi:10.3979/j.issn.1673-825X.2018.03.001.[2]图5发射功率门限对干扰效率的影响图6发射功率门限对能量效率的影响图7发射功率门限对宏用户接收机处干扰的影响第4期李国权等：基于干扰效率多蜂窝异构无线网络最优基站选择及功率分配算法963
率和能量效率收敛特性。从图2中可以看出，算法能够很快收敛达到最优值，且随着微蜂窝网络数量的增加，系统干扰效率和能量效率也增加。由于多蜂窝互相干扰影响，干扰效率不能随着蜂窝数量成倍的增加。在不同干扰门限下，图3对比了不同算法的干扰效率性能。从图3中可以看出，随着干扰门限增大，即，宏用户接收机容忍干扰能力增强或微蜂窝发射机到宏用户接收机间的信道变弱，干扰效率逐渐减校因为随着干扰门限增大，可以允许微蜂窝基站传输更多的功率来提高微蜂窝用户的传输质量，同时增加了宏用户接收机端的干扰，因此干扰效率降低。此外，可以看出本文算法具有最好的干扰效率性能。图4对比了不同算法的能量效率性能。假设基表2最优功率分配算法KnRminn,k初始化微蜂窝网络能服务的最大用户数，最小用户速率需求门限和发射功率pn(t)=p0；j≤J∑Nn=1∑Kk=1αn,kRn,k(j)∑Mm=1∑Nn=1pn(j)hn,mη(j1)>εTmaxε初始化拉格朗日乘子，网络用户数量和基站用户数，初始化步长和干扰效率。While或者；其中为最大迭代次数；为收敛精度；Form=1:1:MFork=1:1:KForn=1:1:Nxn,k根据式(21)、式(22)计算变量和最优功率pn；θn,μm,λpn,m根据式(23)—式(25)更新拉格朗日乘子。EndForEndForEndFort=Tmaxj=j+1η(j)=∑Nn=1∑Kk=1αn,kRn,k(j1)∑Mm=1∑Nn=1pn(j1)hn,mUntil或收敛。更新和。Endwhile图2算法收敛性能图图3最大干扰门限对干扰效率的影响图4最大干扰门限对能量效率的影响962电子与信息学报第42卷
【参考文献】：
期刊论文
[1]异构无线网络资源分配算法研究综述[J]. 徐勇军,李国权,徐鹏,陈前斌. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2018(03)
本文编号：3446235
【文章来源】：电子与信息学报. 2020,42(04)北大核心EICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
发射功率门限对干扰效率的影响
?2次变换方法将其转换为凸优化问题求解，同时分析了算法的复杂度。仿真结果表明本文算法具有较好的干扰效率和较小的干扰功率。参考文献DAMNJANOVICA,MONTOJOJ,WEIYongbin,etal.Asurveyon3GPPheterogeneousnetworks[J].IEEEWirelessCommunications,2011,18(3):10–21.doi:10.1109/MWC.2011.5876496.[1]徐勇军,李国权,徐鹏,等.异构无线网络资源分配算法研究综述[J].重庆邮电大学学报:自然科学版,2018,30(3):289–299.doi:10.3979/j.issn.1673-825X.2018.03.001.[2]图5发射功率门限对干扰效率的影响图6发射功率门限对能量效率的影响图7发射功率门限对宏用户接收机处干扰的影响第4期李国权等：基于干扰效率多蜂窝异构无线网络最优基站选择及功率分配算法963
率和能量效率收敛特性。从图2中可以看出，算法能够很快收敛达到最优值，且随着微蜂窝网络数量的增加，系统干扰效率和能量效率也增加。由于多蜂窝互相干扰影响，干扰效率不能随着蜂窝数量成倍的增加。在不同干扰门限下，图3对比了不同算法的干扰效率性能。从图3中可以看出，随着干扰门限增大，即，宏用户接收机容忍干扰能力增强或微蜂窝发射机到宏用户接收机间的信道变弱，干扰效率逐渐减校因为随着干扰门限增大，可以允许微蜂窝基站传输更多的功率来提高微蜂窝用户的传输质量，同时增加了宏用户接收机端的干扰，因此干扰效率降低。此外，可以看出本文算法具有最好的干扰效率性能。图4对比了不同算法的能量效率性能。假设基表2最优功率分配算法KnRminn,k初始化微蜂窝网络能服务的最大用户数，最小用户速率需求门限和发射功率pn(t)=p0；j≤J∑Nn=1∑Kk=1αn,kRn,k(j)∑Mm=1∑Nn=1pn(j)hn,mη(j1)>εTmaxε初始化拉格朗日乘子，网络用户数量和基站用户数，初始化步长和干扰效率。While或者；其中为最大迭代次数；为收敛精度；Form=1:1:MFork=1:1:KForn=1:1:Nxn,k根据式(21)、式(22)计算变量和最优功率pn；θn,μm,λpn,m根据式(23)—式(25)更新拉格朗日乘子。EndForEndForEndFort=Tmaxj=j+1η(j)=∑Nn=1∑Kk=1αn,kRn,k(j1)∑Mm=1∑Nn=1pn(j1)hn,mUntil或收敛。更新和。Endwhile图2算法收敛性能图图3最大干扰门限对干扰效率的影响图4最大干扰门限对能量效率的影响962电子与信息学报第42卷
【参考文献】：
期刊论文
[1]异构无线网络资源分配算法研究综述[J]. 徐勇军,李国权,徐鹏,陈前斌. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2018(03)
本文编号：3446235
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