基于CR-NOMA的智能电网通信网络能效最大化
信号处理
2025-05-06 v1 信息论
网络与互联网体系结构
math.IT
摘要
有效管理海量数据流和解决频谱短缺是智能电网通信网络（SGCN）必须克服的两个挑战。为解决这些问题，我们提供了一种利用认知无线电（CR）和非正交多址接入（NOMA）技术的联合优化方法。我们的工作重点在于使用用户配对（UP）和功率分配（PA）技术来最大化SGCN中的能效（EE），特别是在邻域网（NAN）内。我们构建了一个考虑CR-NOMA环境实际限制的联合优化问题。该问题本质上是NP难、非线性和非凸的。为解决该问题的计算复杂性，我们采用块坐标下降（BCD）方法，将问题分解为UP和PA子问题。首先，我们提出了斑马优化用户配对（ZOUP）算法来解决UP问题，在信噪比为15 dB时，其性能分别比正交多址接入（OMA）和未优化的NOMA（UPWO）高出78.8%和13.6%。基于ZOUP配对，我们随后提出了PA方法，即ZOUPPA，在信噪比为15 dB时，其性能分别显著优于UPWO和ZOUP 53.2%和25.4%。对关键参数（包括变化的信噪比、功率分配常数、路径损耗指数、用户密度、信道可用性和覆盖半径）的详细分析，突显了我们方法的优越性。通过促进SGCN中通信资源的有效利用，我们的研究为更智能、更节能的电网系统打开了大门。我们的工作解决了SGCN中的重要问题，并通过将现代优化方法与CR-NOMA相结合，为智能电网通信技术的未来发展奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2505.02530,
title = {Energy Efficiency Maximization for CR-NOMA based Smart Grid Communication Network},
author = {Mubashar Sarfraz and Sheraz Alam and Sajjad A. Ghauri and Asad Mahmood},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.02530},
year = {2025}
}