典型文献
认知异构蜂窝网络中改进蜉蝣算法的资源分配策略
文献摘要：
针对认知异构蜂窝网络中上行链路资源分配的优化问题,提出认知异构蜂窝网络中改进离散蜉蝣算法的资源分配算法.认知异构蜂窝网络模型中,考虑用户层间干扰和带外干扰引入功率控制策略控制发射功率来干扰抑制,基于用户服务质量(QoS)需求和干扰阈值约束,最大化能量效率为优化目标,利用改进离散蜉蝣算法优化求解得出最优分配方案.引入不完全Gamma和Beta分布函数的动态自适应权重、黄金正弦位置更新策略,提升蜉蝣算法的收敛速度和搜索能力.仿真实验表明,基于接收SINR的闭环功率控制动态调整用户端的发射功率,能有效抑制用户间的干扰,GSWBMA求解资源分配问题具有良好的寻优效率和收敛性能,有效提升系统能量效率和用户传输速率,保证用户QoS需求.
文献关键词：
认知异构蜂窝网络;资源分配;蜉蝣算法;功率控制;服务质量
中图分类号：
作者姓名：
张达敏;王义;邹诚诚;赵沛雯;张琳娜
作者机构：
贵州大学大数据与信息工程学院,贵州 贵阳 550025;贵州大学机械工程学院,贵州 贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]张达敏;王义;邹诚诚;赵沛雯;张琳娜-.认知异构蜂窝网络中改进蜉蝣算法的资源分配策略)[J].通信学报,2022(06):156-167
A类：
认知异构蜂窝网络,GSWBMA
B类：
改进蜉蝣算法,资源分配策略,上行链路,链路资源,优化问题,资源分配算法,层间干扰,功率控制策略,策略控制,制发,发射功率,干扰抑制,用户服务,QoS,干扰阈值,阈值约束,能量效率,优化目标,算法优化,优化求解,分配方案,Gamma,Beta,分布函数,动态自适应权重,黄金正弦,位置更新,更新策略,收敛速度,搜索能力,SINR,用户端,分配问题,优效,收敛性能,提升系统,系统能量,传输速率
AB值：
0.297986
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