Multi-Objective Resource Allocation in a NOMA Cognitive Radio Ne...

《多目标资源分配在NOMA认知无线电网络中的应用》 认知无线电网络（CRN）是一种先进的无线通信技术，旨在提高频谱效率并减少无线通信中的干扰。非正交多址接入（NOMA）是近年来发展起来的一种创新的多用户接入技术，它允许多个用户在同一时间和频率资源上进行通信，进一步提升频谱利用率。本文主要探讨了NOMA与认知无线电网络（CRN）的结合，并特别关注了能量效率（EE）和系统容量（SE）的协同优化问题，这是当前研究领域的一个重要空白。 传统的正交多址接入（OMA）方法如频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）等，限制了一个时间或频率资源块只能服务于一个用户。相比之下，NOMA采用功率域的多用户分离，使得多个用户可以在相同的频率和时间资源上同时传输，显著提升了频谱效率。然而，单纯依赖NOMA并不能完全解决能源效率的问题，尤其是在无线通信中，能源的高效利用变得至关重要。 能量采集（Energy Harvesting, EH）技术，特别是无线能量传输（Wireless Power Transfer, WPT），为解决这一问题提供了一种可能的途径。同时无线信息传输与能量传输（Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT）的引入，允许设备在接收信息的同时收集能量，从而提高了系统的自维持能力。尽管SWIPT在NOMA系统中的应用已经得到了一些研究，但大部分文献集中在单一目标，如仅优化SE或EE，而对多目标优化的探讨相对较少。 因此，本研究的焦点在于将NOMA与SWIPT集成到认知无线电网络中，以实现SE和EE的同步提升。这需要设计一套有效的资源分配策略，包括功率分配、用户配对以及频谱分配，以满足多目标优化的要求。这样的策略必须考虑两个关键因素：一是如何在多个用户之间公平地分配功率，同时确保信息传输的可靠性；二是如何合理地分配频谱资源，以最大化系统的总体性能。 为了实现这一目标，我们可以采用数学优化工具，例如凸优化或遗传算法，来寻找最优的资源分配策略。同时，由于实际系统中可能存在动态的环境变化和不确定性，我们还需要考虑算法的适应性和鲁棒性。此外，为了保证用户的公平性和服务质量，可能需要引入服务质量（QoS）约束，例如最小速率要求或最大延迟限制。 通过理论分析和仿真验证，本研究将展示多目标优化的NOMA-CR-SWIPT系统相比于传统的单目标优化方案，能够实现更优的性能平衡。这不仅有助于提高系统的整体效率，也有助于推动未来无线通信网络的发展，特别是在物联网（IoT）和5G网络等场景中，对高能效和大容量的需求日益增长。 NOMA-CR-SWIPT的结合是当前无线通信研究的重要方向，它为解决SE和EE的协同优化提供了新的视角。通过深入研究和实践，我们可以期待这一技术能在未来的无线网络中发挥重要作用，推动无线通信进入一个全新的高效时代。