【摘 要】
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为了解决5G移动通信超密集场景下功耗较大、频谱紧张、能效不高等问题,针对两层异构蜂窝非正交多址接入网络,提出了一种基于能效最大的资源分配算法。在超密集场景下行通信链路中,通过分步求解频率资源分配和功率分配方案将NP-hard优化问题转化为确定性的约束寻优问题,提出了基于谱聚类用户分组算法和改进的k-means基站聚类分簇算法,得到不同用户组的频率资源分配方案。基于Dinkelbach方法将能效优化
【机 构】
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吉林大学通信工程学院,中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61771219),吉林省科技发展计划基金资助项目项目(No.20190303137SF,No.20200401084GX,No.20190201187JC)。
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为了解决5G移动通信超密集场景下功耗较大、频谱紧张、能效不高等问题,针对两层异构蜂窝非正交多址接入网络,提出了一种基于能效最大的资源分配算法。在超密集场景下行通信链路中,通过分步求解频率资源分配和功率分配方案将NP-hard优化问题转化为确定性的约束寻优问题,提出了基于谱聚类用户分组算法和改进的k-means基站聚类分簇算法,得到不同用户组的频率资源分配方案。基于Dinkelbach方法将能效优化的分式问题转化为可求解的连续凸优化问题,并通过拉格朗日乘子迭代算法实现功率分配。从基站分簇、用户分组、资
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