以最大化缓存收益为目标，针对部署缓存的 NOMA 异构网络下的基站用户匹配及功率分配问题，结合消息传递及 DC 规划提出了 NOMA 联合优化算法。首先将约束条件合并到目标函数中，通过计算新的优化问题中函数节点与变量节点间消息传递的边缘得到用户协同结果；然后将原优化问题变形为2个凸函数差的形式，通过DC规划对功率资源进行分配；最后迭代计算得到最终的用户协同及功率分配结果。仿真结果证明所提算法有效地提升了网络性能。
2022-04-14 11:25:10
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