【摘要】：針對(duì)OFDMA多小區(qū)系統(tǒng)中相鄰小區(qū)同頻干擾下的吞吐量最大化問(wèn)題,在系統(tǒng)功率的約束條件下,基于協(xié)同量子粒子群算法提出一種子載波和功率聯(lián)合分配的協(xié)同隨機(jī)量子粒子群算法(CRQP)。分別利用粒子群算法獨(dú)立優(yōu)化子載波的功率分配,并利用改進(jìn)的量子遺傳算法獨(dú)立優(yōu)化用戶(hù)的子載波分配。在獨(dú)立優(yōu)化的同時(shí),通過(guò)隨機(jī)協(xié)同策略避免陷入局部最優(yōu)解,達(dá)到全局最優(yōu)。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的分步求解算法相比,CRQP算法能獲得更多的系統(tǒng)吞吐量和更高的資源利用率。
[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.
【作者單位】： 武漢大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：武漢大學(xué)人才類(lèi)科研項(xiàng)目(No.413000016)
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP18

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本文編號(hào)：2397513