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无线频谱资源的稀缺是限制无线业务持续发展的瓶颈.认知无线电作为一种新兴的技术,改变了传统的授权使用无线电频谱的方式.它通过允许非授权用户伺机接入授权用户的频谱,来提高频谱利用效率,被认为是解决无线频谱资源短缺问题的一种有前途的方法.而正交频分复用技术(OFDM)由于能够自适应调整子载波和功率分配参数,实现动态资源分配,进而成为了认知无线网络中可行的空中接口.本文基于OFDM的认知网络中的资源分配问题,给出了多用户认知网络基本的优化模型,引入了认知无线系统中频谱有效和能量有效的资源分配问题,并通过分析问题的数学结构,设计出快速算法进行求解. 相似文献
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王少尉 《南京大学学报(自然科学版)》2009,(4)
对于码分多址无线通信,多用户检测技术是克服多址干扰的有效手段,尽管最优多用户检测算法具有最好的检测性能,但是其计算复杂度和用户数量呈指数增长,不可能在实际系统中实现.已经证明最优多用户检测是non-deterministic potynomial(NP)完备的组合优化问题,目前还不存在有效的多项式复杂度算法来求得其精确解,而启发式方法作为求解这类问题的有效方法,可以在合理的计算时间内获得高质量的解.启发式算法性能的最重要因素是相应问题的适应值曲面特性,对特定问题的属性分析能够帮助我们理解启发式搜索算法的行为和预测其性能.本文给出了适应值曲面的概念和最优多用户检测问题的组合优化模型,指出影响启发式多用户检测算法性能的几个主要属性,定义了几个重要测度以量化这些属性并且对最优多用户检测问题的适应值曲面进行了数值仿真和分析,指出了数值仿真结果对设计高效启发式算法的指导意义. 相似文献
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