一个基于深度学习的多目标功能,用于在多载波诺马系统中使用混合启发式改进来实现基于深度学习的自动能源效率功率分配
Chiranjeevi Thokala1,2, Pradnya H Ghare2
1Department of Electronics and Communication Engineering, VNR VignanaJyothi Institute of Engineering and Technology, Hyderabad, India.
本研究介绍了一种优化算法,以提高多载波非直角多接入 (MC-NOMA) 系统的能源效率. 新方法在动态网络条件下提高了用户容量和系统性能.
科学领域:
- 无线通信系统无线通信系统
- 优化算法 优化算法
- 深度学习模型 深度学习模型
背景情况:
- 非直角多重接入 (NOMA) 对现代通信至关重要,但由于高计算复杂性,其能源效率 (EE) 在动态条件下下降.
- 现有的NOMA系统在快速变化的网络环境中面临着维持性能和EE的挑战.
- 优化系统参数对于克服NOMA在能源消耗和用户容量方面的局限性至关重要.
研究的目的:
- 提高多载波非直角多接入 (MC-NOMA) 系统的能源效率 (EE).
- 开发和实施MC-NOMA参数调整的高级优化算法.
- 在各种网络场景中,提高整体系统性能,包括用户容量和可靠性.
主要方法:
- 开发了一种新的优化算法,即训练和优化的混合 (HSTLO),以优化MC-NOMA系统参数.
- 使用扩展密度循环神经网络 (DDRNN) 模型来管理和提高系统性能.
- 为了应对能源消耗挑战,HSTLO算法与DDRNN模型集成.
主要成果:
- 开发的HSTLO算法显著提高了MC-NOMA系统的能源效率.
- 增强的MC-NOMA系统展示了更好的用户容量和优化的系统参数.
- DDRNN模型在不同的网络场景中提供了改进的概括和可靠的解决方案.
结论:
- 拟议的HSTLO算法和DDRNN模型为MC-NOMA系统提供了显著的进步,有效地解决了能源消耗问题.
- 这项研究为提高下一代无线网络的能源效率和用户能力提供了强大的框架.
- 这些发现为更加可持续和高性能的通信系统铺平了道路.
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