【摘 要】
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针对Underlay频谱共享模式下的认知无线网络的能量效率问题,提出了一种双重改进的粒子群功率控制优化算法(Dual Improved Particle Swarm Optimization,DIPSO),通过最小化约
【机 构】
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西南科技大学环境友好能源材料国家重点实验室,西南科技大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61771410)~~
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针对Underlay频谱共享模式下的认知无线网络的能量效率问题,提出了一种双重改进的粒子群功率控制优化算法(Dual Improved Particle Swarm Optimization,DIPSO),通过最小化约束条件下认知用户的发射功率以实现网络能量效率优化.在仿真过程中,以保证认知用户基本通信的同时不对主用户正常通信构成影响为基本前提,对信道衰落及噪声干扰进行了综合考虑,搭建出多约束条件下的网络能量效率函数,实现认知无线网络中认知用户发射功率的最小化.仿真结果表明:该算法可有效提升无线网络的能量
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