自适应遗传算法下的NOMA用户动态分簇

作     者：周宇超 杨洁 曹雪虹 ZHOU Yuchao;YANG Jie;CAO Xuehong

作者机构：南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210000 南京工程学院信息与通信工程学院江苏南京210000 

出 版 物：《信号处理》 (Journal of Signal Processing)

年 卷 期：2021年第37卷第5期

页      面：835-842页

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61901211,61701221) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20201044) 

主　　题：非正交多址接入 用户动态分簇 自适应遗传算法 

摘      要：NOMA(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)系统中的用户分簇策略对系统性能有着极大的影响。该文主要研究NOMA下行链路的用户动态分簇问题,其目的是最大化系统总吞吐量。与大多数文章不同,该研究对簇中用户数以及簇个数都没有限制。遗传算法可用于优化NOMA网络中的用户动态分簇,但标准遗传算法存在收敛速度慢且容易陷入局部最优的问题。基于此,该文将自适应调节参数的改进遗传算法用于用户的动态分簇,来改善上述问题。仿真结果表明,该算法相比于穷举搜索能够有效降低求解复杂度,且系统性能明显优于固定簇分配算法及自适应配对策略下的系统性能。