面向电力物联网的5G通信认知无线电NOMA系统研究

摘要

随着电力物联网建设的不断推进,配电网中产生的数据量呈指数增长,传统基于认知无线电的智能电力通信网络已无法满足大量用电信息采集设备对频谱资源高度需求.构建了面向电力物联网的5G网络模型,旨在利用非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术的非正交传输特性进一步提高有限电力专网的频谱资源利用率,为保证频谱检测的准确性,采用多用户协作感知方式.推导了频谱接入概率和吞吐量的闭合表达式;为进一步提高分类结果的准确性,提出了一种改进K-means算法.利用交替迭代算法对检测时间、节点功率和用户簇数进行联合优化,以最大化系统吞吐量.仿真结果表明,与传统正交多址接入系统相比,在改善频谱利用率的同时,感知结果的准确性也得到明显提高.