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为提高非正交多址接入(NOMA)网络的鲁棒性和系统能效(EE),考虑了不完美信道状态信息,该文提出一种可重构智能表面(RIS)辅助的NOMA网络鲁棒能效最大资源分配算法。考虑用户信干噪比(SINR)中断概率约束、基站的最大发射功率约束以及连续相移约束,建立了一个非线性的能效最大化资源分配模型。用Dinkelbach方法将分式形式的目标函数转换为线性的参数相减的形式,利用S-procedure方法将含有信道不确定性的SINR中断概率约束转换成确定性形式,利用交替优化算法将多变量耦合的非凸优化问题分解成多个凸优化子问题,最后用CVX对分解出的子问题进行求解。仿真结果表明,在EE方面,所提算法比无可重构智能表面(RIS)算法提高了7.4%。在SINR中断概率方面,所提算法比非鲁棒算法降低了85.5%。 相似文献
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内容中心网络是一种全新的网络体系结构,通过内容名字进行寻址和路由。然而,现有经典蚁群优化算法收敛速度慢、不能充分利用节点缓存,提出一种新的基于邻居协作的多态蚁群路由算法。在CCN上添加一个含有三种状态蚂蚁的覆盖层,通过节点信息素的动态变化来实时控制各种状态蚂蚁的转发概率;用户请求路由过程中,针对“高流行度”和“低流行度”的内容执行差异化邻居缓存探索策略,在引入少量网络开销的前提下实现兴趣包的快速应答。仿真结果表明,所提出的算法在加快收敛速度、降低内容请求时延和减小阻塞率等方面有较好的表现。 相似文献