一种收发端联合优化的NOMA系统功率分配方法及存储介质,属于移动通信与无线网络技术领域。为了解决传统功率分配算法分配功率值相近造成误码率性能差以及残留干扰引起的性能损失问题。本发明所述方法首先利用基站获取用户的信道状态信息,然后根据非完美SIC残留误差的情况下的优化目标,在发送端对用户分配功率,得到用户被分配的功率当时,不改变两用户的功率,否则对两用户的功率进行调整。本发明适用于NOMA系统的功率分配。
在未来物联网以及大规模机器通信背景下,下一代移动通信必须支持高频率和超大规模连接。非正交多址接入技术(NOMA)已经成为解决上述问题的关键技术之一。在发送端先对用户分组,然后给用户分配不同的功率,最后将用户信息叠加在同一个时频资源块上进行传输。同一个时频资源块上的用户通过功率域进行区分,用户叠加在一起会产生非正交干扰。因此,需要设计功率分配算法抑制非正交干扰,使得系统和速率最大。同时,在接收端采用串行干扰消除技术(SIC)进行联合解码,接收端首先检测远用户信号,然后从接收信号中减去远用户信号进而检测近用户信号,以此类推,直至完成所有用户的信号解码。在串行干扰消除中,各用户间功率差异越大越利于解码。
然而传统的功率分配算法以和速率最大化为目标,为同一资源块上用户分配的功率可能比较接近,使得接收端解码时得到的误码率较大,而且传统的功率分配算法还会存在因为残留干扰引起的性能损失问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决传统功率分配算法分配功率值相近造成误码率性能差以及残留干扰引起的性能损失问题,提出了一种收发端联合优化的下行链路NOMA系统功率分配方法。
随着无线通信技术的发展, Ad Hoc 网络受到越来越广泛的关注。Ad Hoc 网络无需基础设施的支持,设备简单,成本低,是一种无中心、自组织、具有自愈能力的无线网络。为了与现有网络的互联互通,Ad Hoc 网络通常采用TCP/IP协议体系进行设计。TCP/IP 主要是针对传统静态的 Internet 网络设计,是一种严格分层的协议,而Ad Hoc 网络的特性-移动性、节点能力受限等,使得 TCP/IP 协议的并不能很好地适应Ad Hoc 网络,因此需要对无线网络进行优化以提高无线网络性能。
1.本课题主要采用了混沌粒子群算法和模糊集理论等智能算法,利用这些智能算法通过对网络进行优化。在项目组成员的通力配合下,参阅了大量国内外相关科技文献资料,构建了相应的网络优化方案,利用这些优化方案针对网络进行优化。
2.本项目搭建了网络仿真平台NS-3,网络仿真平台采用专用服务器,操作系统采用BCLinux7.3系统,为项目仿真实验提供了坚实的仿真实验操作环境。
3.利用所建立的网络仿真平台进行了仿真实验,获得了大量的实验数据,通过网络节点丢包率、吞吐率和网络生命周期等网络关键性能指标所建立的评价体系针对所获得实验数据进行了综合性的分析评估。
4.实验结果表明混沌粒子群算法和模糊集理论等智能算法对网络进行优化的有效性和可靠性,这说明混沌粒子群算法和模糊集理论等智能算法在网络优化方面具有
黑龙江大学(Heilongjiang University),位于黑龙江省哈尔滨市,是黑龙江省人民政府和中华人民共和国教育部、国家国防科技工业局共建的省属综合性大学,黑龙江省“双一流”建设国内一流大学A类高校,入选国家卓越法律人才教育培养计划、中西部高校基础能力建设工程、特色重点学科项目、国家建设高水平大学公派研究生项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、全国深化创新创业教育改革示范高校、教育部来华留学示范基地,是世界翻译教育联盟、中俄新闻教育高校联盟、中俄综合性大学联盟、上海合作组织大学、“一带一路”智库合作联盟成员单位。
HZQ系列振荡器,是一种旋转式空气振荡器。是生物工程、医药、卫生等行业科研和生产使用的理想恒温设备。
机芯:提供一种五轴同步传动机芯装置和三轴同步传动机芯装置。提高机芯承载性能和载重质量,增加使用寿命,保证HZQ系列振荡器运行安全可靠,达到国内领先水平。
温度:采用NXP单片机输出PWM信号对加热,制冷的模糊智能控制。越接近设定温度值,信号输出的占空比越小,加热器工作时间越短。尽量达到一个平衡点,使加热器加热的热量与机器散发的热量相等,温度维持稳定。
转速:采用交流变频调速技术控制交流变频电动机,以实现电机的变速平滑运行。供电频率越高,电机转速越快。
精度:转换为一体的集成温度传感器,采用高性能的单片机控制,调节参数方便、准确,能够同时显示温度、转速。
其特点:测量准确,免调试,测量范围线性度好。采用微处理器,比例调宽式加热原理,实现控温精度高、均匀性好、稳定性可靠。
该项目使振荡器达到理想转速,从原来的旋转频率50-280转/分钟提升到50-350转/分钟,24小时的运行下,机芯的寿命不小于3年。在最高转速时,噪音<70dB,无抖动、无杂音。先后进行对比,实现电机变速运行更平稳,技术更完善。
该产品主要应用于生物、制药、医疗、农业、林业、畜牧业、食品、卫生防疫、电子、材料、化工、光学等行业。项目应用单位有:北大、清华
技术转让、合同、入股均可,具体资金双方协商,希望尽快落地实现产业化。