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针对载波、功率资源分配问题,考虑本小区对其它小区的干扰情况,提出了一种应用于多
小区正交频分多址复用(OFDMA)系统中的改进罚函数模拟退火(PSA)算法。该问题模型是在
传输速率和性能
一定的条件下,最小化传输功率。该算法是一种随机寻优算法,是一种能将局部搜索扩展为
全局搜索的启发式算法。仿真结果表明,改进算法简化了问题模型,可以在不影响系统性能
的情况下减少运算时间。基于模拟退火算法的离散功率的取值具有随机性,但是整体规律性
仍很明显,且能够获得较高的单位功率吞吐量。 相似文献
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为有效解决毫微微小区间(Femtocell)干扰,采用分布式方式对毫微微小区进行资源管理。首先,对毫微微接入点(FAPs)进行分组。基于Lingo数学建模的思想,提出了一种解决分组优化问题的算法。该算法在使用分支定界算法寻找最优解的同时,通过建立单纯形表剪去偏离最优解方向的分支;其次,每组选择一个簇头为本组内FAPs分配资源,为此,提出了新的子信道分配方法,该方法根据干扰指示矩阵修正子信道分配的情况。仿真结果表明:和其他算法相比,提出的算法不仅能找到分组优化问题的最优解,并且效率更高;另外,提出的资源分配算法不仅减小了用户间干扰,而且提高了户间速率公平。 相似文献
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提出了一种新的基于OFDM多用户通信系统的资源分配算法。该算法在总功率限制和用户数据率要求下,通过以下两步实现子载波、比特和功率的动态分配:第一步,基于用户的平均信道增益和数据率要求进行资源初分配(每个用户分配多少个子载波、功率);第二步,对步骤1中的结果进行调整,最终决定每个用户分配到的子载波、功率以及比特载入方式。相比于Hujun Yjn等人提出的另一种基于用户需求的算法,新算法的基站发射功率略有增加,但复杂度大为降低,在实际运用中更有利用价值。 相似文献
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针对存在有信道估计误差的正交频分多址(OFDMA)中继系统,在考虑用户传输中断概率的同时,提出了满足不同用户最小服务质量(QoS)需求和比例公平性约束条件下的中继选择、子载波分配和功率分配的联合优化问题,建立了以最大化系统总容量为目标的优化模型。在此基础上以速率最大化为目标进行最佳中继选择,并通过动态子载波分配来满足用户的最小QoS需求和比例公平性,最后采用拉格朗日乘子法来得到最优功率分配方案。仿真结果表明,此算法在降低用户中断概率的同时,提高了系统吞吐量并保证了用户速率的比例公平性。 相似文献
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在正交频分多址(OFDMA)系统中,合理的资源分配对于提升系统的性能具有重要的意义。针对多用户OFDMA系统,对最大化系统容量为目标的资源分配算法进行研究,提出了一种基于智能水滴算法的无向全连通图资源分配模型,以无向全连通图的顶点集和边集来描述用户与子载波之间的匹配关系。在此基础上,进一步对智能水滴算法进行改进。仿真结果表明,在满足用户比例公平性的条件下,与蚁群算法相比,基于改进智能水滴算法的全连通图分配方案能够提高2.17%~4.91%的系统速率,同时具有更快的收敛速度,提高了系统性能。 相似文献
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由于在超密集网络中小基站密集的部署,用户数据量空前增加,对数据速率的要求不断提高,所以在有限的资源下如何高效地将资源分配给用户尤为重要。提出了一种小区分簇算法,根据小区簇的通信业务、通信负载量等条件将各个小区分为不同的优先级,引入二分图,以小区簇的优先级为依据建立频谱资源与小区簇之间的匹配关系,并提出一种低复杂度的贪婪算法。仿真结果表明所提算法能够有效提高系统性能,并且有效完成频谱资源的分配。 相似文献
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在5G超密集网络场景下,通过用户双/多连接技术可提高用户吞吐量,降低频繁切换带来的链路失效率。但是,随着链接数的增加,链路管理和资源分配带来的控制信令开销将增加,多链路带来的边际效益递减。为此,提出了多连接链路效率的概念,据此设计了基于链路效率的小区选择算法。该算法基于最大化用户和平均链路速率问题,在基站端及用户端采用变量松弛和拉格朗日对偶分解法来求解。仿真结果表明,多连接的小区选择问题能提高系统吞吐量,在获得更大的用户和速率的同时,也带来链路使用效率的提升。 相似文献
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近期我国ETF市场出现了大规模异常赎回而导致资产规模大幅下降的异常现象。本文对这一异常现象分析后发现其主要原因可能是:(1)我国市场为弱式有效市场,被动式投资业绩不如主动式投资;(2)成份股经常出现涨停而导致投资者难以购买到涨停股份,制约了ETF的申购规模;(3)我国投资者不愿长期持有ETF,而只是把ETF当作波段操作工具。ETF资产规模大幅下降归根结底是由于投资者对ETF产品没有信心,也就是投资者对上市公司存有很大疑义,对股市缺乏信心。 相似文献
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当使用所有天线进行无线数据传输时,大规模多输入多输出(Multiple-Input multiple-Output,MIMO)系统中的基站需要使用与天线数相同的射频链路,导致系统的实现复杂度增加,降低了系统的能效。针对能效降低的问题,提出了一种天线选择和功率分配的联合迭代优化算法。该算法在给定初始发送功率的条件下,随机生成一个天线集合作为内循环的初始值,内循环每次从余下的天线集合中选择一根具有最大能效的天线进行替换,得出最优天线集合,求出相应的最优发送功率,并以此作为下次外循环发送功率的初始值。仿真结果表明,所提算法在降低计算复杂度的前提下,几乎可以达到近似于最优穷举搜索算法的能效性能。 相似文献
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在MU-CoMP-JT(Multi-User Coordinated Multiple-Points Joint Transmission)联合资源分配问题中,传统的迫零预编码矩阵会使得每根天线发送功率互不相同,当CoMP节点发射功率仅满足总功率约束时性能损失不明显,而当CoMP节点分布在不同的地理位置时将受到单节点功率约束,这势必会降低系统功率利用率。为了进一步提升系统吞吐量,基于对偶分解理论提出了一种联合预编码优化的资源分配算法。该算法以最大化用户权重速率为目标,将原优化问题分解成若干个优化的子问题,不同子问题对应不同接收天线数的联合优化问题。当子信道的发送天线数大于接收天线数时,通过多次迭代计算得到预编码矩阵,并且预编码矩阵会随着拉格朗日因子的变化而变化。仿真结果表明所提联合预编码优化的联合资源分配算法能够明显提升系统吞吐量,且提高天线功率利用效率。 相似文献
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负载均衡算法是多任务实时集群系统的一个关键技术。在分析了常见的轮转式均衡调度算法和任务最少优先法的优缺点基础上,针对实时集群系统处理多类任务的特点,引入了加权负载率的概念来更准确地描述各分布式集群节点的负载状况。提出了通过任务QoS映射为负载权值的思想,并给出了一种改进的任务最少优先算法——加权负载率最小法,描述了以加权负载率表为核心的多任务均衡调度算法。最后,通过仿真验证了该算法明显优于前两种算法。 相似文献