42、软件定义非正交多址接入(SDN - NOMA)网络资源分配优化

软件定义非正交多址接入(SDN - NOMA)网络资源分配优化

在 5G 移动通信领域,非正交多址接入(NOMA)和软件定义网络(SDN)技术都备受关注。NOMA 通过发射机的功率域复用和接收机的连续干扰消除(SIC)技术,显著优于正交多址接入方案。而 SDN 作为一种新兴的网络架构,为网络的动态配置和资源管理提供了强大的支持。下面我们将深入探讨 SDN - NOMA 网络的系统模型、资源分配优化以及相关算法。

1. SDN - NOMA 系统模型

SDN - NOMA 网络采用基于 SDN 的资源共享系统下行链路架构。在 SDN 框架中,控制平面和数据平面分离,便于资源管理和网络优化。
- 数据平面 :分布式小小区基站(SCBSs)由相同或不同的网络运营商运营,为不同应用的用户提供数据服务。所有发射机均配备单天线,用户均匀分布在基站覆盖范围内,由于基站部署密度高,异构基站的覆盖区域严重重叠。
- 控制平面 :SDN 控制器对网络有全局视图,包括用户的流量需求、可用无线资源和信道状态信息。当接收到流量需求信息时,SDN 控制器会使用虚拟资源块(VRBs)设计用户与 SCBSs 之间的资源分配策略。

在 SDN - NOMA 网络中,一个用户可以通过任意 VRB 接收基站信号,一个 VRB 也可以同时分配给多个用户。由于同一 VRB 上的用户会相互干扰,每个用户在接收到叠加信号后采用 SIC 技术解调目标消息。用户 u 接收到的干扰信号可通过以下公式计算:
- 同一 SCBS k 上其他用户对用户 u 在 VRB n 上的干扰:
[
\tilde{I}

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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