在云接入网络(cloud radio access network,C-RAN)中,设备至设备(device-to-device,D2D)通信共享蜂窝用户的资源,提高了频谱利用率。但是资源共享也引入干扰问题,降低了网络的和速率。提出基于教学优化法的资源分配算法(teacher learner...在云接入网络(cloud radio access network,C-RAN)中,设备至设备(device-to-device,D2D)通信共享蜂窝用户的资源,提高了频谱利用率。但是资源共享也引入干扰问题,降低了网络的和速率。提出基于教学优化法的资源分配算法(teacher learner based optimization-resource allocation,TLRA)。TLRA算法在分配资源时,考虑了干扰问题,并以蜂窝用户端的干扰不高于预定阈值为约束条件,建立目标问题。利用教学优化法求解目标问题,获取最优的资源分配策略。性能分析表明,提出的TLRA算法提高了系统和速率,Jain公平指数接近0.8。展开更多
文摘在云接入网络(cloud radio access network,C-RAN)中,设备至设备(device-to-device,D2D)通信共享蜂窝用户的资源,提高了频谱利用率。但是资源共享也引入干扰问题,降低了网络的和速率。提出基于教学优化法的资源分配算法(teacher learner based optimization-resource allocation,TLRA)。TLRA算法在分配资源时,考虑了干扰问题,并以蜂窝用户端的干扰不高于预定阈值为约束条件,建立目标问题。利用教学优化法求解目标问题,获取最优的资源分配策略。性能分析表明,提出的TLRA算法提高了系统和速率,Jain公平指数接近0.8。
