一种基于RAN架构无线接入网系统容量最大化的功率分配算法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shliukan
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对新型RAN架构无线接入网中功率分配问题进行研究,建立系统容量最大化的最优化数学模型,提出了一种基于RAN架构无线接入网的系统容量最大化的功率分配算法,并且应用人工鱼群算法求解了算法中目标函数的全局最优解,即一组使系统容量最大化的发射功率。仿真结果表明,与现有的分布式网络架构中非合作的功率控制博弈算法相比,新算法可以显著提高系统容量,即证明了该算法的有效性。
其他文献
经济社会差异化发展、高等教育结构调整对地方本科院校提出了新的挑战.坚持质量立校,立足地方,立足校情,创新发展模式,走特色强校之路是地方本科院校内涵式发展的战略思路.创
首先对最小化最大移动开销移动传感器分布式算法设计进行了分析,并指出在分布式条件下难以对此类算法中的输出分派移动传感器的最大开销进行限制,随后提出了一种分布式启发算法。该算法将移动传感器和覆盖洞视为节点,在节点和节点的邻居间通过有限数量消息实现匹配。仿真结果显示,算法可实现最高达到85%的覆盖洞修补率以及较低的移动传感器最大移动开销,使其更能适用于实际无线传感器网络环境。
针对部分时间序列具有高维、大数据量及数据更新速度较快的特点,导致在原始时间序列上难以进行数据挖掘的问题,提出一种基于信息熵的时间序列分段线性表示方法———PLR_IE。该算法利用信息熵作为评判重要点数量的性能指标,从序列中提取重要分段点的数量分布情况,利用重要点组成的序列重新拟合原始时间序列,为下一步数据挖掘提供基础。实验结果表明,该方法能高效地提取出序列主要特征、拟合原始序列。
传统的网络优化问题通过对偶梯度下降算法来解决,虽然该算法能够以分布式方式来实现,但其收敛速度较慢。加速对偶下降算法(ADD)通过近似牛顿步长的分布式计算,提高了对偶梯度下降算法的收敛速率。但由于通信网络的不确定性,在约束不确定时,该算法的收敛性难以保证。基于此,提出了一种随机形式的ADD算法来解决该网络优化问题。理论上证明了随机ADD算法当不确定性的均方误差有界时,能以较高概率收敛于最优值的一个误
对金春花等人提出的无证书混合签密方案进行了密码分析,分析表明其方案在内部攻击模型下存在保密性攻击,基于双线性对提出了一个改进的无证书混合签密方案。在随机预言机模型中,基于间隙双线性Dif-fie-Hellman问题和计算Diffie-Hellman问题证明了改进方案的安全性。改进方案在克服原方案的安全缺陷的基础上保持了原方案的高效性。
将信号DOA的估计问题转换为一个联合稀疏表示的求解问题。通过对接收数据矩阵的奇异值分解实现各时间和频率快拍数据的联合;然后通过求解一个平滑l0范数稀疏约束的联合优化问题实现信号源DOA的估计。基于稀疏表示的信号DOA估计方法不仅能够有效地减少数据量,而且具有以下优点:更好的抗噪声性能、更高的计算效率、适用于相关和非相关信号。通过与其他DOA估计方法的比较,表明了该方法的有效性和优越性。
摘要:当前群体发现研究主要利用通联关系挖掘用户群体,未能充分利用网络中所隐含的用户社交关系,致使挖掘的群体不能真实反映用户在社会生活中的群体关系。提出一种基于用户位置
动态网格环境中,多QoS(服务质量)约束下的工作流调度问题是决定其任务执行成功与否及效率高低的关键。现有的网格工作流调度算法难以满足实际应用中的不同需求,同时算法欠优化,难以提供多种策略,由此提出了一种基于期限与预算两个QoS约束的改进型混沌遗传算法。首先,为避免算法出现收敛停滞将混沌机制引入遗传算法并对变异概率进行自适应处理。其次,提出时间和预算的线性结合概念,将目标函数转换为适应值函数。最终基
针对效率依赖网络规模的群密钥管理方案在大规模Ad hoc网络中非均衡,在更新时延威胁前向安全性这一问题,设计了性能优化的群密钥管理方案,通过跳数对网络分层,层中建立完全子图和星形子图,选择和设计性能相同的常数轮协议协商和管理群密钥,协议复杂度与网络半径相关。理论分析和仿真实验证明该方案更适合大规模Ad hoc网络。
针对DTN网络中不同优先级的数据包需要区分服务的问题,提出了区分服务的概率路由算法SDRP。该算法提出了参考概率这一概念,相遇节点针对不同的数据包优先级定义了不同的参考概率,若相遇节点的参考概率大于发送节点的转发概率则将数据包转发,否则不转发。仿真表明,SDRP算法使不同优先级数据包的递交率呈层次化分布,高中低优先级数据包的递交率由高到低依次排列。该算法使DTN网络在不改变原有网络通信性能的基础上