在密集小区的认知无线电非正交多址(cognitive radio non-orthogonal multiple access,CRNOMA)网络场景下,针对用户采取Underlay方式复用时信道频带利用率低的问题,提出了一种基于能效的组合用户动态功率分配算法.该算法在保证主用户服...
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在密集小区的认知无线电非正交多址(cognitive radio non-orthogonal multiple access,CRNOMA)网络场景下,针对用户采取Underlay方式复用时信道频带利用率低的问题,提出了一种基于能效的组合用户动态功率分配算法.该算法在保证主用户服务质量前提下,基于用户之间的干扰和信干噪比,优化了组合多用户的接入方案,使信道接入用户数量最大且提高了频带利用率.同时,根据增益排序下的功率差额配比改进了剩余功率再分配方案,使空闲功率重新利用更加合理和有效.仿真结果表明,本文算法可以有效实现接入用户数量最大化的同时提高了频谱利用率.
无线传感器网络已经被广泛应用于实际生活中的各种应用场景,尽管如此,传感器设备的能量供应问题一直是无线传感器网络发展的瓶颈。近年来,无线可充电传感器网络越来越受到研究者们的关注。为了保证系统的长期可靠运行,无线可充电传感器网络使用无线能量传输技术为可充电传感器设备提供持续的电力供应。不同于面向无线可充电传感器网络的传统充电模型,本文考虑了一个基于动态功率分配的细粒度按需付费充电服务模型。在该模型中,网络中所有的充电站都由一个充电服务提供商(Charging Service Provider,CSP)进行部署和运营,充电站根据用户的充电需求定期向网络中的传感器设备提供长距离无线充电服务,最终,用户根据所请求的充电服务时间向CSP支付相应的充电服务费用。在上述充电服务模型的基础上,如何建立合理的设备充电付费计算模型,以及实现充电站协同充电调度以按需平衡充电完成时间、充电服务费用和充电效用三者的关系是本文研究的重点。本文的研究内容主要包括:(1)针对无线可充电传感器网络中基于动态功率分配的充电效用优化问题进行研究,首先构建基于充电完成时间和充电服务费用约束的整数规划模型并证明该问题是NP-hard。然后通过构造非负且单调非递减的子模函数,将目标问题转换为等价的基于预算约束的子模函数最大化问题。进一步基于构造的子模函数,利用贪婪策略得到各个充电站的充电策略,从而得到最终的解决方案,并证明了该方案的近似比。最终通过广泛的仿真实验证明了相比于其它对比方法,本文所提出的算法在充电效用优化方面具有显著的优势。(2)针对无线可充电传感器网络中基于动态功率分配的时间与费用权衡优化问题进行研究。首先,本文考虑在充电完成时间约束下的充电服务费用优化问题,通过将其建模为典型的线性规划问题,采用单纯形法在多项式时间内求得最优解。接着,本文考虑将充电完成时间和充电服务费用的自适应权衡作为目标,研究基于动态功率分配的时间与费用自适应权衡优化问题,证明了该问题是NP-hard,并使用了一个高效的蚁群优化算法来解决该问题。最终通过广泛的仿真实验验证了本文所使用算法的有效性和优越性。
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