10.3969/j.issn.1673-629X.2016.10.044
Massive MIMO上行系统能效资源分配算法
研究了在认知无线电Ad Hoc网络( CRAHNs)中基于大规模多输入多输出( Massive MIMO)上行系统的能效资源分配算法。簇头采用迫零( ZF)接收,且考虑在电路功率消耗、各节点的最小数据速率以及最大发射功率的情况下,建立基于能效下界的非凸优化模型。根据分数规划的性质,将能效最优化问题中分数形式转化为减式形式,从而利用凸优化求解最优接收天线数和各节点发射功率来获得最大能效。仿真结果表明,所提算法在能效上近似最优值,能够满足各节点最小数据速率及最大功率的约束条件,且能以较小的迭代次数收敛到最优能效性能。
Massive MIMO、能效、资源分配、上行系统、分数规划、CRAHNs
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金面上项目61471202
2016-11-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
200-204