基于粒子群算法的下行CR-NOMA网络资源分配

来源 :通信技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：linyg001

【摘要】

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将非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技术应用于认知无线电(Cognitive Radio,CR)次网络,使次用户的信号在功率域叠加,可以进一步提高次网络的吞吐量。为

【作者】

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唐旻俊仇润鹤

【机构】

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东华大学信息科学与技术学院,数字化纺织服装技术教育部工程研究中心

【出处】

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通信技术

【发表日期】

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2020年3期

【关键词】

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认知无线电非正交多址接入粒子群算法资源分配吞吐量 CR(Cognitive Radio)NOMA(Non-Orthogonal Multiple Acc

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将非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技术应用于认知无线电(Cognitive Radio,CR)次网络,使次用户的信号在功率域叠加,可以进一步提高次网络的吞吐量。为此,将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)应用于底层模式的CR-NOMA网络进行资源分配,并分为子信道分配和功率分配两个步骤。在子信道分配中,使用结合遗传算法思想的粒子群算法提高算法的全局搜索能力。在此基础上,使用基于罚函数的粒子群算法对子信道功率和信

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