利用MATLAB实现基于注水法的功率分配，里面是函数，可以直接调用，对学习功率分配问题有一定的帮助，可以学习下

中断概率矩阵代码能源继电器 本文的仿真代码。 抽象的 本文研究了瑞利衰落信道上的解码和转发认知双跳系统中的功率分配问题。 为了在功耗方面优化辅助网络的性能，提出了一种中断受限的功率分配方案。 在仅具有关于主要节点的统计信道知识的同时，次要节点在主要接收器处受到平均干扰约束和次要接收器的中断概率约束的情况下调整其发射功率。 我们将这种方法与在峰值干扰约束下基于瞬时信道状态信息的功率分配方案进行比较。 分析和数值结果表明，该方法不需要中断状态信息的不断交换，就可以在中断概率方面实现与基于瞬时信道知识的功率分配类似的性能。 而且，在超过50％的时间中，通过所提出的方法分配的发射功率比基于基于瞬时信道知识的方法分配的功率小得多。 入门 为了运行仿真，您需要Matlab 2015a或更高版本以及与已安装的Matlab版本兼容的C编译器。 在命令行中输入： git https://github.com/raikel/EnergyRelay 打开Matlab并将源目录src （及其所有子文件夹）添加到Matlab搜索路径。 在Matlab工作区中，打开目录src\lib\mex并在命令窗口中键入：

采用Hybris预编码的多用户mmWave-NOMA系统中的能效优化功率分配

非正交多址接入技术作为5G的候选技术之一受到了广泛关注。研究了以系统吞吐量优化为目标的多载波多用户NOMA系统下行链路的资源分配问题。在该问题的求解中，为了提高系统的吞吐量，子载波间采用线性注水算法，叠加用户间采用分数阶功率分配算法。同时，考虑了远近用户数目不等场景下能够调度更多的用户，在NOMA传输方案设计中引入时分的概念，将整个时间段t分为两个时隙，在不同时隙内实现不同远近用户分组的动态配对方案，从而在保证用户公平性的基础上，充分利用子信道资源，实现系统吞吐量的优化。仿真结果表明，对比于传统NOMA和OFDMA，提出的方法可以在相同的发射功率情况下传输更多的比特数。

基于Stackelberg博弈的SWIPT系统功率分配研究，陈娴雅，温志刚，随着无线通信技术的发展，无线通信在基础理论和工程技术层面出现了一系列挑战性问题，其中最核心的就是节点能量受限问题。无线携

% 主要参考是： % 分布式多雷达架构中目标定位的功率分配策略% 罗森的梯度投影方法，经过修改以保证收敛% MS Bazaraa、HD Sherali、CM Shetty，“非线性规划：理论% 和算法”，第 2 节。 编，威利，纽约，1993 年。 ％Omer CAYIR ).01.2015

基于一致性算法的孤岛型微电网群实时协同功率分配，将有利于提高其整体的经济性与供电可靠性

多媒体应用的快速增长的需求已经破坏了视频传输的改进。 随着多媒体传输的增加，体验质量（QoE）已成为无线网络研究的热点。 提出了一种MIMO-OFDM网络中一种QoE感知资源分配算法。 通过在最小功率的约束下考虑视频传输速率和子载波方案，将功率分配估计公式化为根据QoE最大化。 在本文中，我们将分析从应用层的传输速率到物理层的功率分配的视频传输性能。 从仿真结果可以看出，所提出的子载波分配算法通过最小化具有功率约束的MIMO网络中多用户的总和失真来最大化视频QoE。

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认知无线电的功率分配、采用注水算法，代码可以运行