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主要研究认知无线网络中基于OFDM（orthogonal frequency dinsion multiplexing）的功率分配问题。为将认知用户(secondary user,SU)对主用户(primary user,PU)的干扰功率限制在主用户可容忍的范围内，同时最大化认知用户的传输速率，提出了基于凸优化理论的功率分配方案。仿真结果表明，在主用户可容忍的干扰极限和认知用户总功率约束下，该方案能最大化认知用户的传输速率。

RS-485 总线常用于工业现场分布式监控系统，系统往往包含一个主机和多个从机。本文针对 RS-485 从机的网络地 址自动分配问题，提出了一种基于随机时隙扫描的从机地址自动分配算法。实验验证了该算法能够快速地正确识别出从机信 息、分配从机地址

超密集网络中，严重的小区间干扰制约了终端用户尤其是边缘用户的数据速率。有效地对干扰进行管理、提升边缘用户的数据速率是超密集网络中的研究难点。在超密集网络架构的基础上，提出一种基于图论的不完全染色算法，对网络架构中的基站划分簇，同簇内的不同基站共享频带资源。同时，提出一种子载波分配算法，优先为边缘用户分配信道增益较优的子载波。通过仿真表明，不完全染色算法能够有效地减小小区间干扰，提升系统吞吐量，子载波分配算法在不影响系统吞吐量的基础上能够优化边缘用户的吞吐量。

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设备到设备（D2D）通信可以提高现有蜂窝基础架构中的网络覆盖范围，频谱效率和能效，这使其成为未来网络的有希望的体系结构。 由于服务的多样化，本文考虑了异构统计服务质量（QoS）约束，其中蜂窝用户关注延迟约束，而D2D用户组则更加关注数据传输的中断概率。 蜂窝用户的功率分配问题可以通过优化容量支付功率损耗博弈模型来解决。 利用拉格朗日对偶分解和牛顿迭代法，将蜂窝用户的功率优化问题转化为参数优化问题。 由于D2D用户的能源资源有限，能源效率成为D2D用户群体关注的焦点。 利用分数规划和凸优化技术，提出了在断电概率约束下的D2D用户高效节能的最优功率分配算法。 结果，构思了基于分层博弈的功率分配算法以有效地解决功率优化问题。 仿真结果表明，与其他算法相比，该算法性能有所提高，并且收敛了一定的迭代次数。

针对单天线多跳系统中的资源分配策略进行了研究，重点研究了基于能效最优的功率分配算法。所提算法以系统能效最大化为设计目标，以满足指定的系统服务质量(QoS, quality of service)为约束条件，建立了以源节点和中继节点发射功率为设计变量的数学优化模型。通过大信噪比区间近似等效，将原始的非凸优化问题转化为凸优化问题。再利用拉格朗日对偶函数凸优化算法，并借助于LambertW函数，最终得到一种功率分配方案的闭合形式解，避免了采用交替迭代方法来求解最优化问题。相比传统以系统频谱效率最大化为目标的算法，所提算法能更好地提升系统整体能效，同时降低了功率分配算法的复杂度。

针对已有算法对系统容量和高公平性兼顾较差的情况，提出了一种满足公平性的系统容量最大化资源分配算法。在子载波分配中通过建立信道效率控制模型，给当前用户分配信道效率最高的子载波，将信道增益低于门限值的子载波重新分配，改进了最大化最小（max-min）用户速率模型。在功率分配中将系统模型转化成用注水线表示的数学模型，首先求解各用户的注水线，再求解各用户的功率分配，保证了用户间比例公平性。两种信噪比情形下的仿真和分析表明，整个方案计算复杂度稍低，系统容量获得较大提升，并且用户间的公平性始终为1。

文件包含三部分，首先是财富模拟的初始条件，其次是代码实现，最后是模拟结果截图。 模拟基于一个财富分配游戏： 房间里有100个人，每个人有100元钱，每个人每天都要拿出一元钱随机给另一个人，每个人从18岁开始游戏，一直玩到65岁退休，在约为17000天的游戏过程中，财富会如何变化？ 针对不同的初始条件进一步将模型划分为四类：第一是“基础财富模型”；第二是“不同人和富二代”；第三是“对富人征税”；第四是“努力的人会更好吗”。

摘要：通过分析WCDMA系统下行中切换状态下的功率分配，在分析平衡和非平衡功率分配性能基础上，进行算法改进，并通过算法仿真阐述不同功率分配下产生的性能变化。 关键词：WCDMA 软切换 功率分析1G和2G系统的主要任务是处理语音业务。随着移动通信业务的发展，文件传输、视频业务将成为将来业务的主流。为了稳定地处理多种业务，UMTS提出WCDMA技术。软切换是WCDMA的一项重要技术，它首先是在IS-95上提出。处在软切换的用户，移动台同时保持与两个以上激活集中基站通信。功率分配在WCDMA系统中有非常重要的意义，其目的是使系统能维持高质量的通信。本文通过分析WCDMA下行软切换的基于发射功