基于改进粒子群算法的多载波NOMA功率分配策略

郝少伟; 李勇军; 赵尚弘; 王蔚龙; 王星宇

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2020.10.019

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基于改进粒子群算法的多载波NOMA功率分配策略

学术论文 | 更新时间：2023-02-24

- 基于改进粒子群算法的多载波NOMA功率分配策略
- Multicarrier NOMA Power Allocation Strategy Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm
- 电子学报 2020年48卷第10期页码：2009-2016
- 作者机构：
  
  空军工程大学信息与导航学院,陕西,西安,710077
- 作者简介：
  
  [ "郝少伟男,1995年生于内蒙古呼和浩特.现为空军工程大学信息与导航学院硕士研究生.主要研究方向为卫星通信、功率域非正交多址接入技术." ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金重大研究计划培育项目（No.91638101）;陕西省自然科学基金（No.2018JM6069）
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2020.10.019
  中图分类号： TN929.5
- 网络出版：2020-10-25，
  
  纸质出版：2020
- 稿件说明：
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郝少伟, 李勇军, 赵尚弘, 等. 基于改进粒子群算法的多载波NOMA功率分配策略[J]. 电子学报, 2020,48(10):2009-2016.

HAO Shao-wei, LI Yong-jun, ZHAO Shang-hong, et al. Multicarrier NOMA Power Allocation Strategy Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2020, 48(10): 2009-2016.
郝少伟, 李勇军, 赵尚弘, 等. 基于改进粒子群算法的多载波NOMA功率分配策略[J]. 电子学报, 2020,48(10):2009-2016. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.10.019.

HAO Shao-wei, LI Yong-jun, ZHAO Shang-hong, et al. Multicarrier NOMA Power Allocation Strategy Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2020, 48(10): 2009-2016. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.10.019.

摘要

相较于传统正交多址接入，非正交多址接入技术由于在系统吞吐量、频谱效率和能量效率等方面的优势，使其成为5G多址技术研究热点.针对NOMA下行链路的系统能量效率优化问题，提出一种基于改进粒子群算法的功率分配策略.建立了基于能量效率最大化的优化模型，在标准粒子群算法的基础上提出三点改进，并将改进后的粒子群算法用于求解最大化系统能效的目标函数.研究结果表明，在最佳功率分配点处，改进后的粒子群算法使系统能量效率显著提高.

Abstract

As non-orthogonal multiple access technology can achieve higher system throughput

spectrum efficiency and energy efficiency than traditional orthogonal access technology

it has become a research hotspot of 5G multiple access technology.In this paper

a power allocation strategy based on Improved Particle Swarm Optimization (IPSO) is proposed to optimize the energy efficiency of NOMA downlink system.The Standard Particle Swarm Optimization (SPSO) is improved in three aspects

and the IPSO algorithm is used to solve the objective function to maximize the energy efficiency of the system.The simulation results show that at the optimal power allocation point

the IPSO algorithm can significantly improve the energy efficiency of the system.

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