• Àüü
  • ÀüÀÚ/Àü±â
  • Åë½Å
  • ÄÄÇ»ÅÍ
´Ý±â

»çÀÌÆ®¸Ê

Loading..

Please wait....

¿µ¹® ³í¹®Áö

Ȩ Ȩ > ¿¬±¸¹®Çå > ¿µ¹® ³í¹®Áö > TIIS (Çѱ¹ÀÎÅͳÝÁ¤º¸ÇÐȸ)

TIIS (Çѱ¹ÀÎÅͳÝÁ¤º¸ÇÐȸ)

Current Result Document : 1 / 4

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) Resource Allocation with Proportional Rate In Cognitive Wireless Network: An Immune Clonal Optimization Scheme
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) Resource Allocation with Proportional Rate In Cognitive Wireless Network: An Immune Clonal Optimization Scheme
ÀúÀÚ(Author) ZhengYi Chai   DeXian Zhang   SiFeng Zhu  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 06 NO. 05 PP. 1286 ~ 1302 (2012. 05)
Çѱ۳»¿ë
(Korean Abstract)
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
In this paper, the resource allocation problem with proportional fairness rate in cognitive OFDM-based wireless network is studied. It aims to maximize the total system throughput subject to constraints that include total transmit power for secondary users, maximum tolerable interferences of primary users, bit error rate, and proportional fairness rate among secondary users. It is a nonlinear optimization problem, for which obtaining the optimal solution is known to be NP-hard. An efficient bio-inspired suboptimal algorithm called immune clonal optimization is proposed to solve the resource allocation problem in two steps. That is, subcarriers are firstly allocated to secondary users assuming equal power assignment and then the power allocation is performed with an improved immune clonal algorithm. Suitable immune operators such as matrix encoding and adaptive mutation are designed for resource allocation problem. Simulation results show that the proposed algorithm achieves near-optimal throughput and more satisfying proportional fairness rate among secondary users with lower computational complexity.
Å°¿öµå(Keyword) Immune clonal algorithm   cognitive wireless network   OFDM   proportional fairness rate   resource allocation   subcarrier allocation   power allocation  
ÆÄÀÏ÷ºÎ PDF ´Ù¿î·Îµå