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2019电工电子技术答案(2017电子技术试题答案)

张世龙2021年12月20日 07:11天道酬勤330

0引言

由于大量低功率基站(Low Power Nodes、LPNs )的同频率配置的致密化和随机化,LPNs之间的同层干扰以及LPNs与宏基站) Macro Base Station、MBS之间的层间干扰问题变得更加复杂(1)。 此外,互联网的能耗也在增加。 因此,如何在减轻异构网络中的干扰的同时降低网络的功耗成为当前的研究热点。

现有的LPNs休眠策略侧重于在提高系统能效的同时保证业务的QoS问题[2]。 文献[3]共同考虑了基站休眠策略,研究了优化子信道和功率分配的方案,文献[4]和文献[5]提出了干扰管理的新思路,研究了利用休眠机制有效减轻异构网络中的干扰。 文献[6]通过基站休眠战略进行干扰管理和资源管理。 综上所述,基站休眠和资源优化分配是提高异构网络能效、减轻干扰的有效方法。

基于此,本文提出了异构网络LPNs密集配置场景中基于休眠策略的多目标优化资源联合分配方案(multi-objective optimization forresourceallocationbasedonsleepstrategy, SS MOO-RA ) ),该方案以以下述目的为同时,不考虑LPNs休眠战略的多目标优化资源联合分配方案(multi-objective optimization forresourceallocation,moo-rrocation )

1系统型号

如图1所示,在本论文中,将考虑LPNs密集配置在宏单元上的2层异构网络场景。 该网络场景包括共享相同频谱资源的MBS和k个LPNs,带宽为b,子信道数为n。 LPNs采用封闭访问模式,宏用户(Macro Users,MUEs )的数量以w随机分布,每1lpns的用户)的数量为Fk,k{ 1,2,……

基于双休眠策略的多目标优化资源联合分配方案

2.1优化目标

使LPNs对2.1.1mues的跨层干扰最小化

2.1.2使lpns的能量消耗率最小化

2.3求解多目标优化模型

本文用改进型非支配序列遗传算法(nondominatedsortinggeneticalgorithmversionii,NSGA-II) )求解Pareto最优解集。 由任意lpns(k )的休眠变量qk、SUEs(f ) f )的子信道分配变量ak、f、n以及功率分配变量pk、f、n构成混合基因,由所有混合基因构成的矩阵H=[qk; 上午,下午,下午; pk、f、n]作为个体,多个不同的个体作为种群。 具体的解决步骤如下。

)1)使规模大小为I的初期种群h(g )随机发生,g=0,有以下几点。

2.4最佳解的选择

本文采用TOPSIS的方法实现MUEs受到的层间干扰和LPNs对能耗速度的有效折中,并通过计算公式(14 )确定Pareto解集中各基站休眠战略和资源分配方案的最优解。

其中:

式中,fij表示Pareto解集中第j个解的第I个目标函数值。 根据TOPSIS求解Fj,表明Fj越小,对应的联合基站休眠和资源分配方案越接近最优方案,反之则远离最优方案。 因此,式(14 )可以得到目标函数f1和f2的有效折中解。

3仿真实验和结果分析

3.1模拟参数的设定

模拟环境在半径500 m的圆形区域内,MBS位于圆的中心,k (k=10,20,30 )个半径50 m的LPNs随机分布在圆内。 w(w=10 )个MUEs随机分布在圆内,个SUEs随机分布在各个LPNs的复盖范围内。 本文的信道衰落特性包括大规模衰落(路径损耗)和小规模衰落)频率选择性特性)。 其中,大规模衰落采用自由空间传播模型d-,d为基站与用户之间的距离,为衰落因子,小规模衰落服从瑞利分布。 具体的

仿真参数如表1所示。

3.2 仿真结果及分析

智能优化算法的参数[8]分别设置为:种群规模I=150,最大迭代次数gen=100,交叉概率pc=0.9,变异概率pm=0.03,交叉算子muc=20,变异算子mum=20。

图2验证了在干扰门限以及SUEs的最小速率需求Rf=0.1 Mb/s的情况下,NSGA-II的收敛性情况。由图1可以看出,利用NSGA-II求解MUEs受到的跨层干扰和LPNs的能量消耗速率时,迭代50次左右都能收敛到最优解。

图3和图4验证了在SUEs的速率需求Rf=0.1 Mb/s的情况下,干扰门限的变化对MUEs受到的跨层干扰和LPNs的能量消耗速率的影响。由图3可以看出,随着干扰门限的增加,MUEs所能承受的跨层干扰增大。因此,LPNs与MUEs之间的跨层干扰呈增长趋势。另外,随着LPNs的密集部署, MUEs受到的跨层干扰也呈增长趋势,这是由于多用户分集效应的影响。但是,所提方案SS+MOO-RA中MUEs受到的跨层干扰明显小于已有方案MOO-RA。另外由图4可以看出,随着干扰门限的增加,LPNs的能量消耗速率呈逐渐下降趋势。这是由于干扰门限越大,MUEs所能承受的跨层干扰越大,因此,LPNs系统的频谱效益越大,根据式(10),LPNs系统的能量消耗速率减小。然而随着LPNs的密集部署,LPNs系统的能量消耗速率呈增长趋势,这是由于LPNs部署越密集,LPNs之间产生的同层干扰以及MBS对其产生的跨层干扰越严重,根据式(5),LPNs系统的频谱效益降低,从而,LPNs系统的能量消耗速率增加。与已有方案MOO-RA相比,所提方案SS+MOO-RA中LPNs系统的能量消耗速率整体较低,从而验证了本文方案的优越性。

图5和图6验证了在干扰门限的情况下,SUEs的速率需求Rf的变化对MUEs受到的跨层干扰和LPNs的能量消耗速率的影响。由图5可以看出,随着SUEs的速率需求的增加,频谱资源的共享几率增加。因此,两种方案中MUEs受到的跨层干扰呈增长趋势,但所提方案SS+MOO-RA中MUEs受到的跨层干扰明显小于已有方案MOO-RA。由图6可以看出,随着SUEs的速率需求的增加,LPNs的能量消耗速率也逐渐增加,这是由于SUEs的速率需求越大,在频谱资源有限的情况下,传输功率增加。与已有方案MOO-RA相比,所提方案SS+MOO-RA得到的LPNs的能量消耗速率较低,从而进一步表明所提方案的有效性。

4 结论

本文利用NSGA-II算法解决了异构网络中密集部署LPNs时,频谱共享方式下基于基站休眠策略的资源联合分配问题,综合考虑了LPNs与MUEs的跨层干扰和LPNs的能量消耗速率两个主要目标,并与现有的方案进行了性能比较。仿真结果表明,该NSGA-II适用于解决资源联合分配问题,并且在跨层干扰减轻和LPNs的能量消耗速率降低两个方面均能取得了较好的结果。

参考文献

[1] qxdlm,dbdsg,rxdct,等.超密集异构网络中基于分簇的休眠优化策略[J].东南大学学报(自然科学版),2017,47(5):845-849.

[2] 优雅的世界,欣慰的银耳汤,bqdsg,等.密集场景基站协作休眠能效优化策略[J].电子技术应用,2017,43(10):111-115.

[3] ALSHAROA A,GHAZZAI H,YAACOUB E,et al.On the dual-decomposition-based resource and power allocation with sleeping strategy for heterogeneous networks[C].Vehicular Technology Conference.IEEE,2015:1-5.

[4] ALI S,ISMAIL M,NORDIN R.Femtocell sleep mode activation based interference mitigation in two-tier networks[J].Procedia Technology,2013,11(1):1088-1095.

[5] EBRAHIM A,ALSUSA E.Interference minimization through sleep mode based resource allocation for future femtocell networks[C].IEEE International Conference on Communications.IEEE,2015:1679-1684.

[6] EBRAHIM A,ALSUSA E.Interference and resource management through sleep mode selection in heterogeneous networks[J].IEEE Transactions on Communications,2017,65(1):257-269.

[7] RUNZE W U,ZHU J,TANG L,et al.A spectrum-sharing approach in heterogeneous networks based on multi-objective optimization[J].IEICE Transactions on Communications,2017(7):1145-1151.

[8] SHARMA N,BADHEKA D,ANPALAGAN A.Multiobjective subchannel and power allocation in interference-limited two-tier OFDMA femtocell networks[J].IEEE Systems Journal,2016,10(2):544-555.

作者信息:

朱佳佳,fkdgz,糟糕的皮皮虾

(华北电力大学 电气与电子工程学院,北京102206)

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