基于NSGA-Ⅱ的网络能效与频效权衡优化研究

罗清霞, 肖琨

北京邮电大学学报 ›› 2026, Vol. 49 ›› Issue (02) : 89 -96+119.

PDF
北京邮电大学学报 ›› 2026, Vol. 49 ›› Issue (02) : 89 -96+119. DOI: 10.13190/j.jbupt.2025-125

基于NSGA-Ⅱ的网络能效与频效权衡优化研究

    罗清霞, 肖琨
作者信息 +

Author information +
文章历史 +
PDF

摘要

密集异构网络通常基于均匀泊松分布进行建模和分析,然而均匀泊松分布容易导致基站在用户密集区域覆盖差、频效低;在用户稀疏区域资源浪费、能效低。因此,提出分层部署的密集异构网络模型,通过宏基站、微基站、飞基站的协同优化部署,该模型能够在用户密集区域提升频效,在用户稀疏区域减少冗余基站部署以降低能效。但在密集异构网络中,基站的密集部署虽然可以缩短用户关联距离,提高频谱利用率,从而提升频效,但会产生巨大的能耗,导致能效降低。所以在保证基站覆盖的前提下,采用改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)对分层部署的密集异构网络及其休眠策略下的网络能效与频效进行权衡优化研究。仿真结果表明,通过K-means算法优化微基站部署和Matern簇优化飞基站部署的密集异构网络能效与频效显著优于全泊松部署的密集异构网络,且所改进算法相较于对比算法在能效与频效优化上均有所改善。

关键词

密集异构网络 / 非支配排序遗传算法Ⅱ / 休眠 / 能效 / 频效

Key words

引用本文

引用格式 ▾
罗清霞, 肖琨. 基于NSGA-Ⅱ的网络能效与频效权衡优化研究[J]. 北京邮电大学学报, 2026, 49(02): 89-96+119 DOI:10.13190/j.jbupt.2025-125

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

AI Summary AI Mindmap
PDF

0

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/