一种收发端联合优化的NOMA系统功率分配方法及存储介质.pdf
St****12
亲,该文档总共12页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
一种收发端联合优化的NOMA系统功率分配方法及存储介质.pdf
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<base:Imagehe=@73@wi=@149@file=@DDA0003492189210000011.JPG@imgContent=@drawing@imgFormat=@JPEG@or
一种NOMA系统资源分配方法、系统及存储介质.pdf
本发明公开了一种NOMA系统资源分配方法、系统及存储介质,包括:注意力神经网络深度强化学习框架将信道状态下信道分配的空间计算嵌入计算为状态空间,并计算输出最优的状态空间的概率分布;基于获取的NOMA系统的系统参数、用户参数和最优的状态空间的概率分布,计算得到最优信道分配的闭合解,将最优信道分配的闭合解作为最优的功率分配方案。本发明根据最大化总和速率和最大化最小速率两个目标函数为优化模型,推导出给定信道分配的条件下,最优功率分配的闭合解,获得最优的功率分配方案,该信道和功率联合分配算法在最大化总和速率和最大
一种上行链路NOMA系统用户分组和功率分配的联合优化方法.pdf
本发明公开了一种上行链路NOMA系统用户分组和功率分配的联合优化方法,属于无线通信多址接入领域。本发明通过联合优化用户分组与功率分配,首先,构建系统模型,并在此基础上将问题公式化。其次,根据用户间信道增益的差异,通过信道均衡匹配的分组算法对用户进行分组。最后,引入基于混沌映射的自适应粒子群优化算法,得到功率分配矩阵,对系统用户功率进行分配,完成上行链路NOMA系统的性能优化。本发明进一步提高了系统的吞吐性能与吞吐量,并且相较于同等条件下的粒子群算法,本发明具有更快的收敛速度和寻优能力。
一种基于优化样本采样的NOMA系统资源分配方法及存储介质.pdf
一种基于优化样本采样的NOMA系统资源分配方法及存储介质,属于移动通信与无线网络技术领域。为了解决利用现有的深度强化学习网络对NOMA系统的资源进行分配时可能存在重要价值的样本没有被学习到的问题,以及导致的学习速率低的问题。本发明设计了以当前信道状态信息为输入、以用户总和速率为优化目标,以每个样本TD误差为优先级的基于样本优化池的深度强化学习网络,并利用其输出最优的用户分组策略,同时利用深度确定性策略梯度网络输出每个用户的最优分配功率。本发明通过引入样本的优先级提高了有价值样本的出现概率,可以提高深度强化
一种基于NOMA的联合预编码和功率分配方法.pdf
本发明公开了一种基于NOMA的联合预编码和功率分配方法,确定基于非完全SIC的NOMA的选定波束中各用户的可达速率;以最大化各用户的可达速率为目标,考虑波束功率限制和保证用户的最低服务质量,建立基于NOMA的联合预编码和功率分配问题;将问题转化为两个子问题,第一个子问题为固定功率,优化预编码向量;第二个子问题为固定预编码向量,优化功率;基于子问题求解结果进行迭代求解全局最优解,获得的全局最优解作为各用户的预编码向量和功率。本方法设计预编码向量时同时考虑用户分配的功率和用户的信道状态信息,能够获得更好的和速