基于遗传粒子群优化的认知OFDM网络资源分配算法

发布时间：2018-06-09 23:25

  本文选题：认知无线电 + 正交频分复用　； 参考：《应用科学学报》2017年03期

【摘要】：针对采用正交频分复用的认知无线电网络中的多用户资源分配,提出一种在系统传输功率额定值、主用户的干扰阈值、次用户间的比例公平性等约束条件下能使系统容量最大化的资源分配算法.首先基于遗传算法设计一种子载波分配方案,然后采用基于多级惩罚函数的粒子群优化算法进行功率分配.仿真表明,所提算法能获得接近于最优算法的系统容量,且能提高用户间的比例公平性,同时降低计算复杂度.
[Abstract]:Aiming at the multi-user resource allocation in the cognitive radio network using orthogonal frequency division multiplexing, a resource allocation algorithm which can maximize the capacity of the system under the constraints of the system transmission power rating, the interference threshold of the main user and the proportional fairness between the sub users is proposed. First, a seed carrier allocation is designed based on the genetic algorithm. The scheme is based on the particle swarm optimization algorithm based on the multilevel penalty function. The simulation shows that the proposed algorithm can obtain the system capacity close to the optimal algorithm, and can improve the proportional fairness among the users and reduce the computational complexity.
【作者单位】： 南京航空航天大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61301103,No.61572254) 南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(No.kfjj20170402)资助
【分类号】：TN925

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本文编号：2001191