基于云接入网络的多目标资源分配算法设计

发布时间：2019-09-24 22:40

【摘要】：由于可以有效地提高频谱效率,能量效率与前程效率,云接入网络(C-RAN)被认为是未来第五代无线网络中的重要组成部分。不同于传统蜂窝网络,在云接入网络中,基带处理单元(BBU)被从基站分离,并聚合成一个中央计算云。无论如何,这些优化目标(频谱效率,能量效率,前程效率)在大多数情况下相互冲突,并且单个目标性能提升通常会导致其他目标性能的下降。据作者所知,在云接入网络中的多目标优化(MOO)问题,仍未被考虑过。在本文中,我们针对基于正交频分多址(OFDMA)的云接入网络,设计对应的联合优化算法以解决多目标优化问题。仿真结果显示,比起仅考虑单目标优化,本文提出的算法可以有效的解决不同优化目标之间的权衡,并且为云接入网络的资源分配提供一个新的方向。
【图文】：

信号处理第33卷Users多ＲＲHs的一般场景，将MOO问题转化为SOO问题后，通过M-PSO设计算法，解决更复杂的优化问题;第5节给出了本文的结论。2系统模型与量化方案2．1ＲＲH端量化转发处理在图1中，我们基于OFDMA的C-ＲAN系统的三层架构，考虑C-ＲAN单个聚类中上行传输。在C-ＲAN中的下层，存在数量为M单天线的ＲＲHs，定义为M={1，．．，．M};数量为K单天线用户，定义为K={1，．．，，．K}。我们假设每个ＲＲHm，

本文编号：2541088