公开(公告)号：CN112996079B

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202110222904.9

申请日：2021-02-26

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 杨洁 ,  周宇超 ,  曹雪虹 ,  王丽敏

IPC: H04W40/32

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应遗传算法的下行NOMA用户动态分簇方法，包括如下步骤：S1、利用次优配合启发式方法生成初始种群，初始化算法终止条件；S2、计算适应度值，即系统总吞吐量的值；S3、选择操作；S4、交叉操作；S5、变异操作；S6、计算新的适应度值，即系统总吞吐量的值；S7、判断是否达到终止条件：当达到最大迭代次数n或迭代出的系统最大吞吐量变化值小于给定的精度时，算法终止；若未达到，则重复步骤S3‑S5；S8、输出最优用户分簇结果以及最优系统吞吐量。本发明相比于经典穷举算法有效降低系统的计算复杂度；相较于固定簇分簇算法能够进一步提升系统吞吐量，得到接近穷举算法迭代出的最优吞吐量分簇结果。

公开(公告)号：CN112996079A

公开(公告)日：2021-06-18

申请号：CN202110222904.9

申请日：2021-02-26

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 杨洁 ,  周宇超 ,  曹雪虹 ,  王丽敏

IPC: H04W40/32

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应遗传算法的下行NOMA用户动态分簇方法，包括如下步骤：S1、利用次优配合启发式方法生成初始种群，初始化算法终止条件；S2、计算适应度值，即系统总吞吐量的值；S3、选择操作；S4、交叉操作；S5、变异操作；S6、计算新的适应度值，即系统总吞吐量的值；S7、判断是否达到终止条件：当达到最大迭代次数n或迭代出的系统最大吞吐量变化值小于给定的精度时，算法终止；若未达到，则重复步骤S3‑S5；S8、输出最优用户分簇结果以及最优系统吞吐量。本发明相比于经典穷举算法有效降低系统的计算复杂度；相较于固定簇分簇算法能够进一步提升系统吞吐量，得到接近穷举算法迭代出的最优吞吐量分簇结果。