认知蜂窝异构网络中能效优化的资源分配算法

• 作者: 尹耀虎 庄陵 赵小丽 赵旭
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 认知蜂窝异构网络 资源分配 能量效率 跨层干扰 凸优化
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 12-17,29
• 页数: 7页
• 分类号: TN92
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.180303

摘要

在认知蜂窝异构网络中,针对大规模部署认知家庭基站带来的能量消耗问题,研究了两层异构网络上行链路的资源分配算法.提出了一种基于双循环迭代的资源联合分配算法,在实时用户服务质量(quality of service,QoS)需求约束和跨层干扰约束下最大化认知系统能量效率,将分数形式的能效函数等价转换为减数形式,使优化问题近似确定为凸优化形式,并通过迭代方法求解.仿真结果表明:该算法能够快速收敛到最优能效,并保证了实时用户的QoS需求,有效提高了系统能量效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄陵	重庆邮电大学通信与信息工程学院	43	234	7.0	14.0
2	尹耀虎	重庆邮电大学通信与信息工程学院	3	2	1.0	1.0
3	赵旭	重庆邮电大学通信与信息工程学院	3	3	1.0	1.0
4	赵小丽	重庆邮电大学通信与信息工程学院	2	2	1.0	1.0