为了减小宏用户和家庭基站之间的干扰,有效分配频谱,本文提出了基于图论着色的分簇信道分配算法。该算法在保证满足宏用户信干噪比(signal-to-interference plus noise ratio,SINR)要求的前提下确定每个家庭基站可用的子信道集,再根据...
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为了减小宏用户和家庭基站之间的干扰,有效分配频谱,本文提出了基于图论着色的分簇信道分配算法。该算法在保证满足宏用户信干噪比(signal-to-interference plus noise ratio,SINR)要求的前提下确定每个家庭基站可用的子信道集,再根据构造的家庭基站系统干扰图,动态地给每个用户分配所有可用的频谱资源。本文分别构建无向干扰图和有向权重干扰图,使用了一种基于簇的改进算法,在保证宏用户信干噪比的条件下,尽量提高家庭基站的吞吐量。仿真结果表明,本文算法可以降低宏用户和家庭基站的中断率,同时频谱效率得到提高。
中心引力优化算法(Central Force Optimization,CFO)是一种新型的基于天体动力学的多维搜索优化算法.该算法是一种确定性的优化算法,利用一组质子在万有引力作用下的运动,搜索决定空间的最优值,而这组质子按照两个来源于天体力学的迭代...
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中心引力优化算法(Central Force Optimization,CFO)是一种新型的基于天体动力学的多维搜索优化算法.该算法是一种确定性的优化算法,利用一组质子在万有引力作用下的运动,搜索决定空间的最优值,而这组质子按照两个来源于天体力学的迭代方程在空间移动.本文利用天体力学理论对该算法中质子运动方程做了深入的研究,并利用天体力学中万有引力定理对质子运动方程做了推导,建立起天体力学与CFO算法之间的联系,通过天体力学中数学分析的方法对该算法中质子收敛性能进行了分析,最后通过严格的数学推导证明出无论初始时质子是何种分布,CFO算法中所有的质子始终都会收敛于CFO空间的确定最优解.本文结论为了进一步深入研究该算法提供了理论基础.
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