基于ADMM的分布式功率分配和接入控制联合优化算法（paper）

Distributed Method for Joint Power Allocation and Admission Control Based on ADMM Framework. 传统网络节能问题在给定的服务质量(QoS)限制下实现传输功耗最小化。在此基础上引入接入控制，通过联合优化接入用户和发射功率进一步实现网络节能。当网络无法满足所有用户的QoS要求时，接入控制使网络服务尽可能多的用户。它还能对用户进行分类和挑选，以较低功耗代价满足接入用户的QoS条件，提高传输功效。在将原问题转换成一个近似的凸稀疏优化问题后，利用交错乘子法(ADMM)对其进行分布式迭代求解。该算法的每一步都具有闭合解，因此运算量很低。计算机仿真验证了该算法的正确性和有效性。 【基于ADMM的分布式功率分配和接入控制联合优化算法】是一种在无线通信网络中实现高效节能策略的方法。传统的网络节能通常关注在满足服务质量（QoS）的前提下，如何最小化传输功率消耗。然而，该论文引入了接入控制的概念，进一步提升了网络节能的效果。接入控制策略在网络无法满足所有用户QoS需求时，会选择性地接纳用户，以最大化服务用户数量。通过智能地选择接入用户，并调整发射功率，可以以较低的能耗成本满足接入用户的QoS需求，从而提高整体的传输效率。 论文的关键在于将原始问题转化为一个近似的凸稀疏优化问题。凸优化是指寻找函数局部极小值的一个子领域，其中函数在整个定义域上都是凸的，这使得优化问题更容易解决。稀疏优化则强调在优化过程中寻找具有较少非零元素的解，这在许多实际问题中能有效减少资源消耗。作者利用交错乘子法（ADMM）这一分布式算法来解决这个优化问题。ADMM是一种有效的解决带约束优化问题的算法，它将大问题分解为更小的子问题，这些子问题可以在网络的不同节点上并行解决。 ADMM框架下的分布式算法具有以下特点：每个迭代步骤都有封闭形式的解，这意味着算法的计算复杂度较低，适合大规模分布式系统中实施。在实际应用中，这种低复杂度特性有助于降低计算负担，提高算法的执行效率。 通过计算机仿真实验，该算法的有效性和准确性得到了验证。实验结果表明，基于ADMM的分布式功率分配和接入控制联合优化算法不仅能有效地节约网络能量，还能在满足QoS的前提下提高网络服务的用户数量，同时保证了传输效率。这种方法对于构建绿色、节能的无线通信网络具有重要的理论和实践价值，特别是在物联网、5G和未来6G等大规模网络环境下，其优势更为显著。 这篇论文提出了一个创新的策略，结合了接入控制和功率分配，利用ADMM算法实现了分布式优化，从而在网络中实现了更高效、更节能的服务。这一方法对于推动通信网络的绿色化发展，降低能源消耗，提升网络性能具有重要意义。