一种基于NOMA的D2D蜂窝系统资源分配方法.pdf
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一种基于NOMA的D2D蜂窝系统资源分配方法.pdf
本发明公开了一种基于NOMA的D2D蜂窝系统资源分配方法。首先构建了系统模型,以NOMA方式通信的多个蜂窝用户和多个D2D对共同复用同一子信道,首先得到系统总速率的表达式,建立优化目标最大化系统总速率;针对原优化问题的非凸性,分为用户配对和功率分配两个子问题联合解决;对于用户配对问题,分别提出蜂窝用户和D2D对的匹配方法;对于功率分配问题,利用辅助梯度二分搜索算法解决子带功率分配问题,又根据逐次凸逼近中的对数近似转化优化问题为凸优化并解决了D2D对的发送功率。采用本发明可实现系统用户总速率最大化。
一种基于NOMA的D2D用户和蜂窝用户共享方法.pdf
本发明提出一种基于NOMA的D2D用户和蜂窝用户共享方法,该方法包括以下步骤:S1:构建由M个蜂窝用户和N个D2D对用户组成的单个小区系统中的上行通信链路场景,D2D用户复用蜂窝用户的频带资源进行设备到设备间直接通信;S2:通过用户分组方法对D2D用户分组,每组中包含两对D2D用户,每个D2D组中的D2D用户可以复用同一个蜂窝用户频谱资源;S3:在保证满足蜂窝用户和D2D用户的服务质量的约束下,建立基于最大化D2D吞吐量的多目标优化问题;S4:将多目标问题转化为单目标问题,计算每个D2D组中最优的功率分配
一种基于NOMA的中继辅助D2D通信系统功率分配方法.pdf
本发明公开了一种基于NOMA的中继辅助D2D通信系统功率分配方法,该方法包括以下步骤:基站首先获取各个设备之间的理想信道状态信息和D2D发送端和中继处的发送信噪比;基站根据收到的信息求出系统遍历容量的近似表达式,得出在基站处和中继处最优的功率分配系数;基站根据求出的在基站处最优功率分配系数,使用NOMA方案发送信号到中继和蜂窝用户,把最优功率分配系数发送给中继,D2D发送端也向中继发送信号。中继收到传来的信号后,根据从基站处得到的最优功率分配系数,使用NOMA方案发送信号到蜂窝用户和D2D接收端。该方法计
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