基于CRQP的多小区OFDMA系统联合资源分配算法

发布时间：2019-01-01 11:45

【摘要】：针对OFDMA多小区系统中相邻小区同频干扰下的吞吐量最大化问题,在系统功率的约束条件下,基于协同量子粒子群算法提出一种子载波和功率联合分配的协同随机量子粒子群算法(CRQP)。分别利用粒子群算法独立优化子载波的功率分配,并利用改进的量子遗传算法独立优化用户的子载波分配。在独立优化的同时,通过随机协同策略避免陷入局部最优解,达到全局最优。仿真结果表明,与传统的分步求解算法相比,CRQP算法能获得更多的系统吞吐量和更高的资源利用率。
[Abstract]:Aiming at the problem of maximizing the throughput of adjacent cells under the same frequency interference in OFDMA multi-cell systems, under the constraint of system power, A Cooperative Random Quantum Particle Swarm Optimization algorithm (CRQP).) based on Cooperative Quantum Particle Swarm Optimization algorithm with combined subcarrier and Power allocation Particle swarm optimization (PSO) is used to independently optimize the power allocation of subcarriers, and the improved quantum genetic algorithm (QGA) is used to independently optimize the subcarrier allocation of users. At the same time of independent optimization, global optimization is achieved by avoiding falling into local optimal solution through stochastic cooperative strategy. Simulation results show that the CRQP algorithm can achieve more system throughput and higher resource utilization than the traditional step-by-step algorithm.
【作者单位】： 武汉大学电子信息学院;
【基金】：武汉大学人才类科研项目(No.413000016)
【分类号】：TN929.5;TP18

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