16、载波聚合下的效用比例公平资源块调度

载波聚合下的效用比例公平资源块调度

在多载波蜂窝网络中,资源调度对于保障用户服务质量至关重要。本文聚焦于载波聚合(CA)下的效用比例公平资源块(RB)调度问题,旨在最大化系统总效用的同时,确保各用户效用间的比例公平性。

主要贡献
  • 提出了多载波蜂窝网络中载波聚合下效用比例公平RB调度问题的框架。
  • 引入用户分组方法,为每个分量载波创建用户组,使各载波仅为其用户组内的用户分配资源。
  • 证明了基于载波聚合的资源调度策略存在且最优解可求解。
  • 提出集中式效用比例公平资源调度与载波聚合(UPFRS - CA)算法,以在用户间最优分配多载波资源。
  • 给出了所提资源调度与载波聚合方法的仿真结果,并与传统调度策略进行了性能比较。
系统模型与问题设定

在LTE下行链路中,传输资源具有频率、时间和空间三个维度。频率由子载波表示,时间划分为帧,帧又进一步划分为子帧,空间由收发天线提供。一个RB由12个连续子载波组成,在复用 - 1无线电系统中,一个RB只能分配给一个用户。

考虑一个具有一个eNodeB和M个用户的单小区LTE - Advanced移动系统,系统可聚合的分量载波(CC)数量为K,CC集合按频率从高到低排列为$K = {f_1, f_2, \cdots, f_K}$。采用等功率分配(EPA)方案,每个频率分量具有相同的发射功率,同时考虑非相邻带间聚合场景。由于高频信道衰落大于低频,高频载波的覆盖区域小于低频载波。位于多个载波覆盖区域内的用户可从所有带内载波调度资源,eNodeB为每个UE分配多个载波的RB。

第i

【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置与程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测与故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测与早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析与数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度与可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证与系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理与损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机与地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配与协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解与优化,旨在提升多平台系统的协作效率与任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度与深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法与实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制与路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程与参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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