基于遗传粒子群优化的认知ofdm网络资源分配算法-应用科学学报.pdfVIP

第 35 卷 第 3 期 应 用 科 学 学 报 Vol. 35 No. 3 2017年5月 JOURNAL OF APPLIED SCIENCES — Electronics and Information Engineering May 2017 DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2017.03.002 基于遗传粒子群优化的认知OFDM网络资源分配算法 董 莉， 宋晓勤， 韩 杰 南京航 空航天大学 电子信息工程学院，南京 211106 摘摘摘 要要要：：：针对采用正交频分复用 的认知无线 电网络 中的多用户资源分配，提 出一种在系统传 输功率额定值 、主用户 的干扰 阈值 、次用户 间的比例公平性等约束条件下能使系统容量最大 化 的资源分配算法. 首先基于遗传算法设计一种子载波分配方案，然后采用基于多级惩罚函 数 的粒子群优化算法进行功率分配. 仿真表 明，所提算法能获得接近于最优算法 的系统容量， 且能提高用户间的比例公平性，同时降低计算复杂度. 关键词：认知无线 电；正交频分复用 ；资源分配 ；遗传算法；粒子群优化 中图分类号：TN925 文章编号: 0255-8297(2017)03-0288-11 Resource Allocation Based on Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization for Cognitive OFDM Network DONG Li, SONG Xiao-qin, HAN Jie College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106, China Abstract: For multi-user resource allocation in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM)-based cognitive radio (CR) networks, a resource allocation algorithm is proposed to maximize system capacity under the constraint of transmission power budget, inter- ference threshold of primary users, and proportional fairness among secondary users. A subcarrier allocation scheme based on genetic algorithm (GA) is designed. Particle swarm optimization (PSO) combined with multistage punishment function is then used to power allocation. Simulation results show that the proposed algorithm can obtain a good system capacity close to the optimal method, and improve proportional fairness among secondary users with low computation complexity. Keywords: cognitive radio, orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), r