系统工程与电子技术 ›› 2021, Vol. 43 ›› Issue (3): 832-838.doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2021.03.29

• 通信与网络 • 上一篇    下一篇

基于遗传算法的混叠式非正交多址接入方法

闫珍珍(), 李波(), 杨懋(), 闫中江()   

  1. 西北工业大学电子信息学院, 陕西 西安 710072
  • 收稿日期:2020-05-08 出版日期:2021-03-01 发布日期:2021-03-16
  • 作者简介:闫珍珍(1990-), 女, 博士研究生, 主要研究方向为面向多用户的多址接入协议设计与网络性能分析研究。E-mail:yanzhenzhen@mail.nwpu.edu.cn|李波(1971-), 男, 教授, 博士, 主要研究方向为宽带移动通信网络技术、多媒体无线互联网技术、无线移动自组织网技术、无线通信网络性能分析与建模、以及嵌入式无线通信系统的设计与实现。E-mail:libo.npu@nwpu.edu.cn|杨懋(1984-), 男, 副教授, 博士, 主要研究方向为未来移动和无线网络、非正交多址接入技术、软件定义无线网络、无线网络虚拟化、网络功能虚拟化。E-mail:yangmao@nwpu.edu.cn|闫中江(1982-), 男, 副教授, 博士, 主要研究方向为无线网络管理、无线网络资源分配、片上通信协议设计与实现。E-mail:zhjyan@nwpu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61871322);国家自然科学基金(61771392);国家自然科学基金(61771390);国家自然科学基金(61501373);国家自然科学基金(61271279);国家科技重大专项(2016ZX03001018-004);航空电子系统综合技术重点实验室和航空科学基金(20185553035);航空电子系统综合技术重点实验室和航空科学基金(201955053002)

Hybrid non-orthogonal multiple access method based on genetic algorithm

Zhenzhen YAN(), Bo LI(), Mao YANG(), Zhongjiang YAN()   

  1. School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, Xi'an 710072, China
  • Received:2020-05-08 Online:2021-03-01 Published:2021-03-16

摘要:

为了提高稀疏码多址接入(sparse code multiple access, SCMA)系统的资源利用率, 提出一种基于遗传算法的混叠式非正交多址接入(non-orthogonal multiple access, NOMA)方法。该方法利用NOMA的过载特性, 允许相同的资源单元同时混叠承载调度接入和随机竞争接入业务, 从而实现了两种接入方式的细粒度融合。进而, 设计基于遗传算法的混叠式NOMA资源分配算法, 将两种接入方式的总容量作为优化目标以及遗传算法的适应度, 通过交叉和变异操作的多次迭代来优化资源分配效果。仿真结果表明, 所提方法相较于其他方法在各种场景下均能够获得更高的吞吐量性能,能够有效地联合支撑调度接入和随机竞争接入, 提高NOMA系统的资源利用率。

关键词: 非正交多址接入, 稀疏码多址接入, 资源分配, 遗传算法, 多址接入

Abstract:

In order to improve the resource utilization of sparse code multiple access system (SCMA), a hybrid non-orthogonal multiple access (NOMA) method based on genetic algorithm is proposed. This method makes use of the overload characteristics of NOMA, and allows the same resource unit to carry both scheduled access and random competitive access services simultaneously, thus realizing the fine-grained integration of the two access modes. Furthermore, a hybrid NOMA resource allocation algorithm based on genetic algorithm is designed. Taking the total capacity of the two access modes as the optimization objective and the fitness of genetic algorithm, the resource allocation effect is optimized through multiple iterations of crossover and mutation operations. Simulation results show that compared with other methods, the proposed method can achieve higher throughput performance in various scenarios, effectively support scheduling access and random competitive access, and improve resource utilization of NOMA system.

Key words: non-orthogonal multiple access (NOMA), sparse code multiple access (SCMA), resource allocation, genetic algorithm, multiple access

中图分类号: