1(Key Laboratory of Computer Vision and System (Tianjin University of Technology), Ministry of Education, Tianjin 300384）; 2(Tianjin Key Laboratory of Intelligent Computing & Novel Software Technology(Tianjin University of Technology), Tianjin 300384）; 3(Beijing No.20 High School, Beijing 100085)
出版日期: 2018-11-01基金资助:国家自然科学基金项目(61571328);天津市重大科技专项(15ZXDSGX00050,16ZXFWGX00010);天津市科技支撑重点项目(17YFZCGX00360);天津市自然科学基金项目(15JCYBJC46500);天津市科技创新团队项目(12-5016,2015-23)A New Power-Resource Allocation Algorithm with Interference Restraining Based on FBMC-OQAM
Zhang Degan1,2, Zhang Ting1,2, Zhang Jie3, Zhou Shan1,21(计算机视觉与系统教育部重点实验室(天津理工大学) 天津 300384）; 2(天津市智能计算及软件新技术重点实验室(天津理工大学) 天津 300384）; 3(北京第二十中学 北京 100085) (gandegande@126.com)
Online: 2018-11-01摘要/Abstract
摘要： 基于FBMC-OQAM(filter bank multicarrier-offset quadrature amplitude modulation)的多用户频谱共享的认知无线电网络中的资源分配问题，在此提出了一种干扰抑制的功率资源分配算法(power-resource allocation algorithm, PAA).引入跨层干扰限制来保护网络中的次用户免受过多的干扰.引入虚拟队列的概念，将多用户争用信道资源导致的额外分组时延转化为在信道对应的虚拟队列中的排队时延.该算法以系统能效为目标函数、以时延和传输功率为约束条件，提出一个非线性约束下的非线性分式规划问题.设计了一种迭代算法，先通过一些变换将分式目标函数变为多项式形式，降低其实现难度后迭代求其全局最优解.此外设计了一种次优算法，以部分性能换取更低的计算复杂度.经实验仿真对比，最优算法具有高性能，次优算法在低计算复杂度的基础上具有较高性能，2种算法均具有很好的实用价值.
参考文献
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