【摘要】：針對OFDMA多小區(qū)系統中相鄰小區(qū)同頻干擾下的吞吐量最大化問題,在系統功率的約束條件下,基于協同量子粒子群算法提出一種子載波和功率聯合分配的協同隨機量子粒子群算法(CRQP)。分別利用粒子群算法獨立優(yōu)化子載波的功率分配,并利用改進的量子遺傳算法獨立優(yōu)化用戶的子載波分配。在獨立優(yōu)化的同時,通過隨機協同策略避免陷入局部最優(yōu)解,達到全局最優(yōu)。仿真結果表明,與傳統的分步求解算法相比,CRQP算法能獲得更多的系統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】： 武漢大學電子信息學院;
【基金】：武漢大學人才類科研項目(No.413000016)
【分類號】：TN929.5;TP18

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