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摘要：本发明公开了一种下行NOMA网络频谱分配方法，装置及电子设备，包括如下步骤：步骤1，建立下行NOMA网络频谱分配模型：步骤2，初始化雪花种群，并确定精英群体、全局最优速度和全局最优位置：步骤3，根据雪花的升华过程和融化过程，更新每个雪花的速度：步骤4，更新雪花种群的位置，并判断雪花种群的位置是否超过边界值：步骤6，判断是否达到最大迭代次数。本发明针对现有频谱分配方法中无法同时满足用户公平性原则和最小传输速率需求的问题，设计了满足用户公平性原则、满足最小传输速率需求、保证资源利用率、满足用户功率不超过总传输功率的约束的下行NOMA网络频谱分配方法。

主权项：1.一种下行NOMA网络频谱分配方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，建立下行NOMA网络频谱分配模型：在下行NOMA网络中，考虑一个以基站为圆心，半径为R的小区，N个用户随机分布在小区内，将系统的总带宽B均匀划分为M个子信道，每个用户所分配的信道的标号为决策变量，每一维决策变量取值为1到M之间的整数，Nm∈{1,2,…,NM}表示分配给子信道m的用户数量，m＝1,2,…,M；在下行NOMA网络中，用户在接收端使用串行干扰消除技术对接收到的信号进行解码，具体过程为：在第m个子信道上，将分配到第m个子信道上的全部Nm个用户的信道噪声归一化响应排序为： 上式中，表示分配到第m个子信道上的第nm个用户的信道噪声归一化响应，nm＝1,2,…,Nm，表示基站到第m个子信道上的第nm个用户的信道增益，表示噪声功率，W为噪声功率谱密度；第m个子信道上的第nm个用户的信干噪比为： 上式中，为第m个子信道上的第nm个用户的功率，pi,m为第m个子信道上的第i个用户的功率；第m个子信道上的第nm个用户的信息传输速率为： 子信道m的信息传输速率为： 下行NOMA网络的信息总传输速率为： 在同一个子信道上，用户的信道噪声归一化响应越大，该用户被分配到的功率就越小，故应满足约束C1:每个用户的信息传输速率应达到最小传输速率需求，故应满足约束C2:其中Smin为用户的最小传输速率；用户被分配到的功率的总和不能超过基站的总传输功率Ps，故应满足约束C3:每个子信道最多能分配的用户数量为其中为向上取整函数，故应满足约束步骤2，初始化雪花种群，并确定精英群体、全局最优速度和全局最优位置：设定雪花的种群规模为A，最大迭代次数为G，迭代次数标号为g，g＝1,2,…,G，第g次迭代，第a个雪花速度为：第a个雪花位置为：a＝1,2,...,A，第a个雪花位置的第n维的更新公式为：n＝1,2,…,N，其中为第a个雪花速度的第n维，为第a个雪花位置的第n维；每一个雪花位置代表一种频谱分配策略，决定了每个用户被分配到的子信道，第g次迭代，第a个雪花的适应度为： 上式中，λ是惩罚因子；将第g次迭代的A个雪花的适应度从大到小进行排序，选取适应度排名为1到I的雪花个体为精英群体，适应度排名第一的雪花的速度为全局最优速度适应度排名第一的雪花的位置为全局最优位置：精英群体的速度表示为：雪花种群的平均速度为：其中平均速度的第n维为：步骤3，根据雪花的升华过程和融化过程，更新每个雪花的速度：适应度排名前A1个雪花进行升华，排名后A2＝A-A1个雪花进行融化；在升华过程中，第a1个雪花的第n维的移动步长更新公式为：a1＝1,2,…,A1，n＝1,2,…,N，是从精英群体中随机选择的雪花个体的速度的第n维，和为两个服从0到1之间均匀分布的随机数，为服从标准高斯分布的随机数；第a1个雪花的第n维的速度更新公式为：a1＝1,2,…,A1，n＝1,2,…,N；在融化过程中，第A1+a2个雪花的第n维的移动步长更新公式为：a2＝1,2,…,A2，n＝1,2,…,N，为全局最优速度的第n维，为服从0到1之间均匀分布的随机数，为服从-1到1之间均匀分布的随机数，为服从标准高斯分布的随机数，rg为融雪率，其更新公式为第A1+a2个雪花的第n维的速度更新公式为：a2＝1,2,…,A2，n＝1,2,…,N；更新后的雪花种群的速度矩阵为： 步骤4，更新雪花种群的位置，并判断雪花种群的位置是否超过边界值：第a个雪花的位置的第n维的更新公式为：a＝1,2,...,A，n＝1,2,…,N，上式中，为更新后第a个雪花的速度的第n维，然后判断雪花的位置的每一维是否超过边界：a＝1,2,...,A，n＝1,2,…,N；更新后的第a个雪花的位置为：步骤5，计算每个雪花的适应度，并根据贪婪选择策略确定新一代雪花的速度和位置：计算更新后的每个雪花的适应度，将所有雪花的速度和位置根据适应度值从大到小进行排序，根据贪婪选择策略确定第g+1次迭代中第a个雪花的速度和位置： 上式中，为第g+1次迭代，第a个雪花的适应度；然后根据适应度值的排序顺序，选取适应度排名为1到I的雪花个体的速度为第g+1次迭代中精英群体的速度： 选取适应度排名第一的雪花的速度为第g+1次迭代中的全局最优速度：适应度排名第一的雪花的位置为第g+1次迭代中的全局最优位置：步骤6，判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，令g＝g+1，返回步骤3继续执行迭代；否则终止迭代循环，根据最后一代中的全局最优位置，得到频谱分配策略。

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