文献类型：期刊文章

作　　者：李龙飞[1] 陈昕[1] 向旭东[2]

机构地区：[1]北京信息科技大学计算机学院网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京100101 [2]北京科技大学计算机与通信工程学院,北京100083

出　　处：《计算机科学》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(61370065)资助

年　　份：2015

卷　　号：42

期　　号：8

起止页码：95-100

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对LTE-A飞蜂窝网络下行链路的资源块(Resource Block,RB)分配与调制编码策略(Modulation-and-Coding Scheme,MCS)选择问题,构建了整数线性规划模型,以在保障每个飞蜂窝用户最小吞吐量的需求下,最大化飞蜂窝系统吞吐量。其中,吞吐量是衡量网络性能最重要的服务质量(Quality of Service,QoS)指标之一。鉴于此问题是一个NP难问题,提出了一种ACOGA智能优化算法。该算法结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法,可实现RB的动态分配与MCS的动态选择,并收敛到一种近优的分配策略。其中,GA算法动态地优化ACO算法中的参数配置,ACO算法利用优化后的参数配置执行RB分配与MCS选择。仿真表明,与采用静态参数配置的ACO算法相比较,ACOGA算法可使飞蜂窝系统的吞吐量提高12%以上,并显著提高了收敛速率。

关 键 词：LTE-A 飞蜂窝  MCS选择  资源块分配  QOS保障

分 类 号：TP319]